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 "geological parameters" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-2 z 2
    Tytuł:
    A machine learning method for soil conditioning automated decision-making of EPBM : hybrid GBDT and Random Forest Algorithm
    Autorzy:
    Lin, Lin
    Guo, Hao
    Lv, Yancheng
    Liu, Jie
    Tong, Changsheng
    Yang, Shuqin
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2087007.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    soil conditioning
    automated decision-making
    hybrid algorithm
    geological parameters
    drive parameters
    feature selection
    Opis:
    There lacks an automated decision-making method for soil conditioning of EPBM with high accuracy and efficiency that is applicable to changeable geological conditions and takes drive parameters into consideration. A hybrid method of Gradient Boosting Decision Tree (GBDT) and random forest algorithm to make decisions on soil conditioning using foam is proposed in this paper to realize automated decision-making. Relevant parameters include decision parameters (geological parameters and drive parameters) and target parameters (dosage of foam). GBDT, an efficient algorithm based on decision tree, is used to determine the weights of geological parameters, forming 3 parameters sets. Then 3 decision-making models are established using random forest, an algorithm with high accuracy based on decision tree. The optimal model is obtained by Bayesian optimization. It proves that the model has obvious advantages in accuracy compared with other methods. The model can realize real-time decision-making with high accuracy under changeable geological conditions and reduce the experiment cost.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2022, 24, 2; 237--247
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The impact of variability of selected geological and mining parameters on the value and risks of projects in the hard coal mining industry
    Wpływ zmienności wybranych parametrów geologicznych (złożowych) na wartość i ryzyko projektów w górnictwie węgla kamiennego
    Autorzy:
    Kopacz, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/219209.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    złoża węgla kamiennego
    parametry geologiczne
    zmienność
    wartość
    ryzyko
    bituminous coal deposits
    geological parameters
    volatility
    value
    risk
    Opis:
    The paper attempts to assess the impact of variability of selected geological (deposit) parameters on the value and risks of projects in the hard coal mining industry. The study was based on simulated discounted cash flow analysis, while the results were verified for three existing bituminous coal seams. The Monte Carlo simulation was based on nonparametric bootstrap method, while correlations between individual deposit parameters were replicated with use of an empirical copula. The calculations take into account the uncertainty towards the parameters of empirical distributions of the deposit variables. The Net Present Value (NPV) and the Internal Rate of Return (IRR) were selected as the main measures of value and risk, respectively. The impact of volatility and correlation of deposit parameters were analyzed in two aspects, by identifying the overall effect of the correlated variability of the parameters and the indywidual impact of the correlation on the NPV and IRR. For this purpose, a differential approach, allowing determining the value of the possible errors in calculation of these measures in numerical terms, has been used. Based on the study it can be concluded that the mean value of the overall effect of the variability does not exceed 11.8% of NPV and 2.4 percentage points of IRR. Neglecting the correlations results in overestimating the NPV and the IRR by up to 4.4%, and 0.4 percentage point respectively. It should be noted, however, that the differences in NPV and IRR values can vary significantly, while their interpretation depends on the likelihood of implementation. Generalizing the obtained results, based on the average values, the maximum value of the risk premium in the given calculation conditions of the „X“ deposit, and the correspondingly large datasets (greater than 2500), should not be higher than 2.4 percentage points. The impact of the analyzed geological parameters on the NPV and IRR depends primarily on their co-existence, which can be measured by the strength of correlation. In the analyzed case, the correlations result in limiting the range of variation of the geological parameters and economics results (the empirical copula reduces the NPV and IRR in probabilistic approach). However, this is due to the adjustment of the calculation under conditions similar to those prevailing in the deposit.
    W publikacji podjęto próbę oceny wpływu zmienności wybranych parametrów geologicznych (złożowych) na wartość i ryzyko projektów w górnictwie węgla kamiennego. Badania przeprowadzono w ujęciu symulacyjnym z wykorzystaniem analizy zdyskontowanych przepływów pieniężnych oraz zweryfikowano na przykładzie trzech rzeczywistych pokładów węgla kamiennego. W symulacji Monte Carlo bazowano na technice bootstrapu nieparametrycznego, a zależności korelacyjne poszczególnych parametrów złożowych przestawiono przy pomocy kopuły empirycznej. W obliczeniach uwzględniono również niepewność wobec parametrów charakterystycznych rozkładów empirycznych zmiennych złożowych. Za wiodący miernik wartości wybrano wartość zaktualizowaną netto (NPV), natomiast ryzyka – wewnętrzną stopę zwrotu (IRR). Pomiar wpływu zmienności i korelacji parametrów złożowych analizowano w dwóch aspektach, identyfikując najpierw efekt całkowity skorelowanej zmienności parametrów złożowych, a następnie efekt wpływu korelacji na NPV i IRR. W tym celu zastosowano podejście różnicowe, a w rezultacie tego postępowania, w kategoriach liczbowych, określono wartość możliwych błędów kalkulacji tych mierników. Na podstawie przeprowadzonych badań można stwierdzić, że całkowity efekt zmienności mierzony wartością średnią nie przekracza 11,8% w przypadku NPV i 2.4 punktu procentowego w odniesieniu do IRR. Nie uwzględnienie korelacji powoduje zawyżanie NPV o maksymalnie o 4,4%, natomiast IRR średnio o 0,4 pkt. proc. Należy jednak podkreślić, że różnice wartości NPV i IRR mogą wahać się w znacząco większych zakresach, a ich interpretacja ma sens jedynie w odniesieniu do prawdopodobieństwa realizacji. Uogólniając otrzymane rezultaty, bazując na średnich, maksymalna wartość premii za ryzyko z tytułu zmienności analizowanych parametrów złożowych w warunkach trzech ocenianych pokładów złoża „X”, przy odpowiednio dużych zbiorach danych (powyżej 2500), nie powinna być wyższa niż 2,4 pkt. proc. O wpływie analizowanych parametrów geologicznych na wartość NPV i IRR przesądza przede wszystkim ich współwystępowanie, które może być mierzone siłą związków korelacyjnych. Korelacje powodują ograniczenie zakresów zmienności tych parametrów, a kopuła empiryczna wpływa na obniżenie NPV i IRR w ujęciu probabilistycznym. Jest to jednak skutek urealnienia kalkulacji w warunkach bardzo zbliżonych do naturalnych w złożu.
    Źródło:
    Archives of Mining Sciences; 2017, 62, 3; 545-564
    0860-7001
    Pojawia się w:
    Archives of Mining Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-2 z 2

      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