46,172 research outputs found

    Digital system of quarry management as a SAAS solution: mineral deposit module

    Get PDF
    Purpose. Improving the efficiency of functioning the mining enterprises and aggregation of earlier obtained results into a unified digital system of designing and operative management by quarry operation. Methods. Both the traditional (analysis of scientific and patent literature, analytical methods of deposit parameters research, analysis of experience and exploitation of quarries, conducting the passive experiment and processing the statistical data) and new forms of scientific research - deposit modeling on the basis of classical and neural network methods of approximation – are used in the work. For the purpose of the software product realization on the basis of cloud technologies, there were used: for back-end implementation – server-based scripting language php; for the front-end – multi-paradigm programming language javascript, javascript framework jQuery and asynchronous data exchange technology Ajax. Findings. The target audience of the system has been identified, SWOT-analysis has been carried out, conceptual directions of 3D-quarry system development have been defined. The strategies of development and promotion of the software product, as well as the strategies of safety and reliability of the application both for the client and the owner of the system have been formulated. The modular structure of the application has been developed, and the system functions have been divided to implement both back-end and front-end applications. The Mineral Deposit Module has been developed: the geological structure of the deposit has been simulated and its block model has been constructed. It has been proved that the use of neural network algorithms does not give an essential increase in the accuracy of the block model for the deposits of 1 and 2 groups in terms of the geological structure complexity. The possibility and prospects of constructing the systems for subsoil users on the basis of cloud technologies and the concept of SaaS have been substantiated. Originality. For the first time, the modern software products for solving the problems of designing and operational management of mining operations have been successfully developed on the basis of the SaaS concept. Practical implications. The results are applicable for enterprises-subsoil users, working with deposits of 1 and 2 groups in terms of the geological structure complexity: design organizations, as well as mining and processing plants.Мета. Підвищення ефективності функціонування гірничорудних підприємств та агрегація раніше отриманих результатів в єдину цифрову систему проектування і оперативного управління роботою кар’єрів. Методика. У роботі використані як традиційні (аналіз науково-патентної літератури, аналітичні методи дослідження параметрів родовища, аналіз досвіду й експлуатації кар’єрів, проведення пасивного експерименту та статистичної обробки даних), так і нові форми наукового дослідження – моделювання родовища на основі класичних і нейромережевих методів апроксимації. Для реалізації програмного продукту на основі хмарних технологій використані: для реалізації back-end – серверна скриптова мова програмування php; для front-end – мультипарадігменна мова програмування javascript, javascript framework jQuery і технологія асинхронного обміну даними Ajax. Результати. Виявлено цільову аудиторію системи, проведено SWOT-аналіз, визначено концептуальні напрями розвитку системи 3D-кар’єр, розроблені стратегії розвитку та просування програмного продукту, розроблені стратегії безпеки й надійності додатки як для клієнта, так і власника системи. Розроблено модульну структуру програми, вироблено розподіл функцій системи для реалізації як back-end і front-end додатки. Розроблено модуль “Родовище”: проведено моделювання геологічної структури родовища та побудована його блокова модель. Доведено, що використання нейромережевих алгоритмів не дає принципового підвищення точності блокової моделі для родовищ 1 і 2 груп за складністю геологічної будови. Виявлено недоліки нейромережевих алгоритмів, такі як високі витрати обчислювальних ресурсів сервера і проблеми візуалізації великих масивів геоданих при використанні web-рішень, знайдені шляхи їх вирішення. Доведено можливість і перспективність побудови систем для надрокористувачів на основі хмарних технологій і концепції SaaS. Наукова новизна. Вперше на основі концепції ASP успішно побудовані сучасні програмні продукти для вирішення завдань проектування та оперативного керування гірничими роботами. Практична значимість. Результати корисні для підприємств-надрокористувачів, які працюють з родовищами 1 і 2 груп за складністю геологічної будови – проектних організацій і ГЗК.Цель. Повышение эффективности функционирования горнорудных предприятий и агрегация ранее полученных результатов в единую цифровую систему проектирования и оперативного управления работой карьеров. Методика. В работе использованы как традиционные (анализ научно-патентной литературы, аналитические методы исследования параметров месторождения, анализ опыта и эксплуатации карьеров, проведение пассивного эксперимента и статистической обработкой данных), так и новые формы научного исследования – моделирование месторождения на основе классических и нейросетевых методов аппроксимации. Для реализации программного продукта на основе облачных технологий использованы: для реализации back-end – серверный скриптовый язык программирования php; для front-end – мультипарадигменный язык программирования javascript, javascript framework jQuery и технология асинхронного обмена данными Ajax. Результаты. Выявлена целевая аудитория системы, проведен SWOT-анализ, определены концептуальные направления развития системы 3D-карьер, разработаны стратегии развития и продвижения программного продукта, разработаны стратегии безопасности и надежности приложения как для клиента, так и владельца системы. Разработана модульная структура приложения, произведено деление функций системы для реализации как back-end и front-end приложения. Разработан модуль “Месторождение”: проведено моделирование геологической структуры месторождения и построена его блочная модель. Доказано, что использование нейросетевых алгоритмов не дает принципиального повышения точности блочной модели для месторождений 1 и 2 групп по сложности геологического строения. Выявлены недостатки нейросетевых алгоритмов, такие как высокие затраты вычислительных ресурсов сервера и проблемы визуализации больших массивов геоданных при использовании web-решений, найдены пути их решения. Доказана возможность и перспективность построения систем для недропользователей на основе облачных технологий и концепции SaaS. Научная новизна. Впервые на основе концепции ASP успешно построены современные программные продукты для решения задач проектирования и оперативного управления горными работами. Практическая значимость. Результаты применимы для предприятий-недропользователей, работающих с месторождениями 1 и 2 групп по сложности геологического строения – проектных организаций и ГОКов.We express our profound gratitude to A.B. Naizabekov for his assistance in scientific research, to A.F. Tsekhovoy, P.A. Tsekhovoy, D.Sh. Akhmedov, V. V. Yankovenko and D.V. Nikitas for scientific advice in implementation of the program code. The research was carried out within the framework of the initiative research theme “Improving the Efficiency of Mining Enterprises” on the basis of the RSE at the Rudny Industrial Institute of the Ministry of Education and Science of the Republic of Kazakhstan

    Automated Global Feature Analyzer - A Driver for Tier-Scalable Reconnaissance

    Get PDF
    For the purposes of space flight, reconnaissance field geologists have trained to become astronauts. However, the initial forays to Mars and other planetary bodies have been done by purely robotic craft. Therefore, training and equipping a robotic craft with the sensory and cognitive capabilities of a field geologist to form a science craft is a necessary prerequisite. Numerous steps are necessary in order for a science craft to be able to map, analyze, and characterize a geologic field site, as well as effectively formulate working hypotheses. We report on the continued development of the integrated software system AGFA: automated global feature analyzerreg, originated by Fink at Caltech and his collaborators in 2001. AGFA is an automatic and feature-driven target characterization system that operates in an imaged operational area, such as a geologic field site on a remote planetary surface. AGFA performs automated target identification and detection through segmentation, providing for feature extraction, classification, and prioritization within mapped or imaged operational areas at different length scales and resolutions, depending on the vantage point (e.g., spaceborne, airborne, or ground). AGFA extracts features such as target size, color, albedo, vesicularity, and angularity. Based on the extracted features, AGFA summarizes the mapped operational area numerically and flags targets of "interest", i.e., targets that exhibit sufficient anomaly within the feature space. AGFA enables automated science analysis aboard robotic spacecraft, and, embedded in tier-scalable reconnaissance mission architectures, is a driver of future intelligent and autonomous robotic planetary exploration

    Implementation of probabilistic approach to rock mass strength estimation while excavating through fault zones

    Get PDF
    Purpose. The paper addresses the rock mass state estimation while excavating a cross-heading through the area of regional fault “Bohdanivskyi” based on probabilistic approach to assessing the rock strength. Methods. The boundaries and fault zone extension are specified based on geological service database. This hazardous fault area has been confirmed, and the expected water inflow and methane emission have been identified based on the probe holes drilled ahead of the advancing face. To assess the strength of rocks, the statistical strength theory is used. Numerical simulation is performed using finite element method that is well-tested in geomechanical problems. Findings. The technique of rock mass strength estimation using structural factor based on statistical strength theory has been implemented to improve the adequacy of mathematical modeling. Numerical simulation of geomechanical processes based on finite element method and Hoek-Brown failure criterion is carried out. The changes of rock stress-strain state while excavating the cross-heading through various sites of the fault zone are determined depending on the level of rock disintegration. Originality. New regularities of rock mass behavior within the fault area are determined based on developed technique of rock strength assessment considering the rock mass disintegration and watering. Practical implications. Estimation of rock failure has resulted in designing the combination of support systems comprising metal sets, rockbolts and shotcrete.Мета. Стаття спрямована на оцінку стану породного масиву при проведенні відкаточного квершлагу через зону великого регіонального геологічного порушення “Богданівський” скид на основі ймовірнісного підходу до оцінки міцності гірських порід. Методика. Межі зони геологічного порушення визначалися із використанням бази даних геологічної служби. Значення очікуваного водотоку та наявність метану визначалися із використанням методу пробного буріння попереду вибою. Для оцінки міцності гірських порід використана статистична теорія міцності. Чисельне моделювання проводилося з використання добре апробованого в задачах геомеханіки методу скінченних елементів. Результати. Методика оцінки міцності масиву гірських порід, що заснована на статистичній теорії міцності, була використана для підвищення адекватності математичного моделювання. Виконано чисельне моделювання геомеханічних процесів на основі методу скінченних елементів і критерію міцності Хока-Брауна. Визначено зміни напружено-деформованого стану порід при проведенні відкаточного квершлагу через різні ділянки зони геологічного порушення в залежності від ступеню дезінтеграції порід. Наукова новизна. Встановлено нові закономірності поведінки породного масиву в зоні геологічного порушення на основі оцінки міцності порід, що враховує ступінь дезінтеграції й обводнення породного масиву. Практична значимість. Адекватна оцінка міцності породного масиву і ступеня його зрушеності дозволила розробити комбіноване кріплення, що включає металеву арку, анкерну систему та шар торкретбетону.Цель. Статья направлена на оценку состояния породного массива при проведении откаточного квершлага через зону крупного регионального геологического нарушения “Богдановский” сброс на основе вероятностного подхода к оценке прочности горных пород. Методика. Границы зоны геологического нарушения определялись с использованием базы данных геологической службы. Значения ожидаемого водопритока и наличие метана определялись с использованием метода пробных бурений, выполняемых впереди забоя выработки. Для оценки прочности горных пород использована статистическая теория прочности. Численное моделирование выполнено с использованием метода конечных элементов, хорошо апробированного в задачах геомеханики. Результаты. Методика оценки прочности массива горных пород, основанная на статистической теории прочности, применена с целью повышения адекватности математического моделирования. Выполнено численное моделирование геомеханических процессов на основе метода конечных элементов и критерия прочности Хока-Брауна. Определены изменения напряженно-деформированного состояния пород при проведении откаточного квершлага через различные участки зоны геологического нарушения в зависимости от степени дезинтеграции пород. Научная новизна. Установлены новые закономерности поведения породного массива в зоне геологического нарушения на основе оценки прочности пород, учитывающей степень дезинтеграции и обводнения породного массива. Практическая значимость. Адекватная оценка прочности породного массива и степени его нарушенности позволила разработать комбинированную крепь, включающую металлическую арку, анкерную систему и слой торкретбетона.This work was supported by PJS Company “DTEK Pavlohradvuhillia”, grants No. 050420/372-PU-SHUTr. The authors would like to thank all technical staff of the mine “Samarska” for the help during the in situ observation

    Fine Scale Simulation of Fractured Reservoirs: Applications and Comparison

    Get PDF
    Imperial Users onl

    Parametrization of stochastic inputs using generative adversarial networks with application in geology

    Get PDF
    We investigate artificial neural networks as a parametrization tool for stochastic inputs in numerical simulations. We address parametrization from the point of view of emulating the data generating process, instead of explicitly constructing a parametric form to preserve predefined statistics of the data. This is done by training a neural network to generate samples from the data distribution using a recent deep learning technique called generative adversarial networks. By emulating the data generating process, the relevant statistics of the data are replicated. The method is assessed in subsurface flow problems, where effective parametrization of underground properties such as permeability is important due to the high dimensionality and presence of high spatial correlations. We experiment with realizations of binary channelized subsurface permeability and perform uncertainty quantification and parameter estimation. Results show that the parametrization using generative adversarial networks is very effective in preserving visual realism as well as high order statistics of the flow responses, while achieving a dimensionality reduction of two orders of magnitude

    Naturally Occurring Asbestos in Alaska and Experiences and Policy of Other States Regarding its Use

    Get PDF
    INE/AUTC 09.0
    corecore