Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "Jiang, Wei" wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Failure characteristics and strength model of composite rock samples in contact zone under compression
    Autorzy:
    Wang, Qihu
    Wang, Jie
    Ye, Yicheng
    Jiang, Wei
    Yao, Nan
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/219633.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    materiał kompozytowy
    kąt zwilżania
    awaria
    contact zone
    composite rock sample
    contact angle
    failure characteristics
    constraint stress
    strength model
    Opis:
    Significant differences in the physical and mechanical properties exist between the rock masses on two sides of an ore-rock contact zone, which the production tunnels of an underground mine must pass through. Compared with a single rock mass, the mechanical behavior of the contact zone composite rock comprising two types of rock is more complex. In order to predict the overall strength of the composite rock with different contact angles, iron ore-marble composite rock sample uniaxial compression tests were conducted. The results showed that composite rock samples with different contact angles failed in two different modes under compression. The strengths of the composite rock samples were lower than those of both the pure iron ore samples and pure marble samples, and were also related to the contact angle. According to the stress-strain relationship of the contact surface in the composite rock sample, there were constraint stresses on the contact surface between the two types of rock medium in the composite rock samples. This stress state could reveal the effect of the constraint stress in the composite rock samples with different contact angles on their strengths. Based on the Mohr-Coulomb criterion, a strength model of the composite rock considering the constraint stress on the contact surface was constructed, which could provide a theoretical basis for stability researches and designs of contact zone tunnels.
    Źródło:
    Archives of Mining Sciences; 2020, 65, 2; 347-361
    0860-7001
    Pojawia się w:
    Archives of Mining Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A source discrimination method of mine water-inrush based on 3D spatial interpolation of rare classes
    Analiza dyskryminacyjna źródeł wycieków wody do kopalni na podstawie trójwymiarowej interpolacji danych o zdarzeniach rzadkich
    Autorzy:
    Jiang, Qiong
    Zhao, Weidong
    Zheng, Yong
    Wei, Jiajia
    Wei, Chao
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/219790.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    analiza dyskryminacyjna źródeł wycieków
    wyciek wód
    jakość wód
    kryterium Bayesowskie
    kategoria zdarzeń rzadkich
    source discrimination
    water inrush
    water quality
    Bayesian classifier
    rare class
    Opis:
    When the distribution of water quality samples is roughly balanced, the Bayesian criterion model of water-inrush source generally can obtain relatively accurate results of water-inrush source identification. However, it is often difficult to achieve desired classification results when training samples are imbalanced. Sample imbalance is common in the source identification of mine water-inrush. Therefore, we propose a three-dimensional (3D) spatial resampling method based on rare water quality samples, which achieves the balance of water quality samples. Based on the virtual water sample points distributed by the 3D grid, the method uses the 3D Inverse Distance Weighting (IDW) method to interpolate the groundwater ion concentration of the virtual water samples to achieve oversampling of rare water samples. Case study in Gubei Coal Mine shows that the method improves overall discriminant accuracy of the Bayesian criterion model by 5.26%, from 85.26% to 90.69%. In particular, the discriminative precision of the rare class is improved from 0% to 83.33%, which indicates that the method can improve the discriminant accuracy of the rare class to large extent. In addition, this method increases the Kappa coefficient of the model by 19.92%, from 52.26% to 72.19%, increasing the degree of consistency from “general” to “significant”. Our research is of significance to enriching and improving the theory of prevention and treatment of mine water damage.
    W przypadku zrównoważonych danych o jakościowym rozkładzie próbek, zastosowanie kryterium Bayesowskiego do modelowania źródeł wycieków daje stosunkowo dokładne wyniki w analizie dyskryminacyjnej źródeł wycieków wody kopalnianej. Jednakże w przypadku niezrównoważonych danych, pożądane efekty kategoryzacji są niezmiernie trudne do uzyskania. Dane o składzie próbek są w znacznej mierze niezrównoważone, i jest to powszechny problem napotykany przy identyfikacji źródeł wycieków. W obecnej pracy zaproponowano więc trójwymiarową (3D) metodę powtórnego próbkowania z wykorzy-staniem próbek wód z kategorii zdarzeń rzadkich, tak by uzyskać zrównoważony zbiór danych. W oparciu o wirtualne punkty na trójwymiarowej siatce, wykorzystano trójwymiarową metodęśredniej ważonej odległością (Inverse Distance Weighing – IDW) do interpolacji stężenia jonów w wodach gruntowych w wirtualnych próbkach wody, w celu nadpróbkowania dla kategorii zdarzeń rzadkich. Studium przypadku kopalni węgla Gubei pokazuje, że metoda poprawia dokładność dopasowania modelu w oparciu o kryterium Bayesowskie o 5.25% (z 85.26% na 90.96 %). W szczególności, dokładność rozróżniania i dyskryminacji próbek należących do kategorii zdarzeń rzadkich wzrasta od 0% do 83.33%, co oznacza bardzo znaczna poprawę. Ponadto, wartość współczynnika Kappa wzrasta o 19.92%, od 52.26 % do 72.19%, tym samym podnosząc poziom zgodności metody z poziomu ogólnego na „znaczący”. Prowadzone przez nas badania mają poważne znaczenie z punktu widzenia udoskonalenia teorii leżących u podstaw metod i technik zapobiegania i kontroli wycieków wód kopalnianych.
    Źródło:
    Archives of Mining Sciences; 2019, 64, 2; 321-333
    0860-7001
    Pojawia się w:
    Archives of Mining Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Preprocessing large datasets using Gaussian mixture modelling to improve prediction accuracy of truck productivity at mine sites
    Autorzy:
    Fan, Chengkai
    Zhang, Na
    Jiang, Bei
    Liu, Wei Victor
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2203342.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    kopalnia
    samochód ciężarowy
    piasek roponośny
    oil sands mining
    mine truck productivity
    Gaussian mixture model
    latent variable
    prediction accuracy
    relative importance
    Opis:
    The historical datasets at operating mine sites are usually large. Directly applying large datasets to build prediction models may lead to inaccurate results. To overcome the real-world challenges, this study aimed to handle these large datasets using Gaussian mixture modelling (GMM) for developing a novel and accurate prediction model of truck productivity. A large dataset of truck haulage collected at operating mine sites was clustered by GMM into three latent classes before the prediction model was built. The labels of these latent classes generated a latent variable. Two multiple linear regression (MLR) models were then constructed, including the ordinary-MLR (O-MLR) and the hybrid GMM-MLR models. The GMM-MLR model incorporated the observed input variables and a latent variable in the form of interaction terms. The O-MLR model was the baseline model and did not involve the latent variable. The GMM-MLR model performed considerably better than the O-MLR model in predicting truck productivity. The interaction terms quantitatively measured the differences in how the observed input variables affected truck productivity in three classes (high, medium, and low truck productivity). The haul distance was the most crucial input variable in the GMM-MLR model. This study provides new insights into handling massive amounts of data in truck haulage datasets and a more accurate prediction model for truck productivity.
    Źródło:
    Archives of Mining Sciences; 2022, 67, 4; 661--680
    0860-7001
    Pojawia się w:
    Archives of Mining Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Using an Interdigital Micromixer for Separation of In3+ from Zinc Hydrometallurgical Process with D2EHPA as an Extractant
    Autorzy:
    Li, C.
    Jiang, F.
    Ju, S.
    Peng, J.
    Wei, Y.
    Zhang, L.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/356090.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    interdigital micromixer
    solvent extraction
    mass transfer coefficient
    indium
    stripping
    Opis:
    Experiments were performed in an interdigital micromixer with 30 microchannels (40 μm width of each channel) to separate In3+, Fe3+ and Zn2+ from sulfate solutions using Di-(2-ethylhexyl)phosphoric acid (D2EHPA) as the extractant. The effects of pH, extractant concentration and flow rate on the extraction efficiency and flow rate on mass transfer coefficient of In3+, Fe3+ and Zn2+ were investigated. At a phase flow rate of 7.0 mL/min and initial solution pH of 0.423, the extraction efficiency of In3+, Fe3+ and Zn2+ was 99.29%, 3.43% and 2.54%, respectively and mass transfer coefficient of In3+, Fe3+ and Zn2+ was 144.307 s-1,1.018 s-1 and 0.750 s-1. Then, the loaded organic phase was stripped in an interdigital micromixer. At a phase flow rate of 9.0 mL/min and HCl concentration of 160 g/L, stripping efficiency of In3+ was 98.92% and mass transfer coefficient of In3+ was 169.808 s-1, while concentration of Fe3+ and Zn2+ was lower than 0.005 g/L with good separation of In3+ from Fe3+ and Zn2+.
    Źródło:
    Archives of Metallurgy and Materials; 2017, 62, 2A; 873-878
    1733-3490
    Pojawia się w:
    Archives of Metallurgy and Materials
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies