Informacja

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

Wyszukujesz frazę "underground mine drainage" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Propozycja usprawnienia metodyki pomiarów dopływów wód podziemnych do wyrobisk w kopalniach LGOM na przykładzie OG Polkowice
The proposal of methodology of measurements and estimation of groundwater inflow into underground workings of LGOM mines exemplified by the Polkowice mining area
Autorzy:
Błachowicz, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2075847.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Państwowy Instytut Geologiczny – Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
podziemny drenaż kopalni
Dzielnica Miedziowo-Głogowska
kopalnia Polkowice-Sieroszowice
metodologia pomiaru
underground mine drainage
Legnica-Glogów Copper District
Polkowice-Sieroszowice Mine
measurement methodology
Opis:
This paper presents an analysis of the groundwater inflow into the Polkowice mining area. It is a mining area where the highest inflow into the mine from the whole Legnica-Glogów Copper District can be observed. In the multi-aquifer formation system, which occurs in the study area, a significant role is played by: Paleogene and Neogene, Triassic and Permian aquifers. The principal objective was to determine the discharging groundwater resources in deep aquifers in relation to the current hydrogeological conditions observed in the mine. The results helped to describe problems and possibilities of high frequency measurements in mine workings and to give some clues to the improvement of measurement methodology. This research was based on direct measurements, analysis of collecting data, and a comparison with existing data regarding the inflow into the mine workings.
Źródło:
Przegląd Geologiczny; 2018, 66, 8; 510--518
0033-2151
Pojawia się w:
Przegląd Geologiczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Suitability assessment of artificial neural network to approximate surface subsidence due to rock mass drainage
Autorzy:
Hejmanowski, R.
Witkowska, H.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/92051.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Główny Instytut Górnictwa
Tematy:
osiadanie
odwodnienie kopalni podziemnej
sztuczna sieć neuronowa
MLP
subsidence
drainage of underground mine
artificial neural networks
Opis:
Based on the previous studies conducted by the authors, a new approach was proposed, namely the tools of artificial intelligence. One of neural networks is a multilayer perceptron network (MLP), which has already found applications in many fields of science. Sequentially, a series of calculations was made for different MLP neural network configuration and the best of them was selected. Mean square error (MSE) and the correlation coefficient R were adopted as the selection criterion for the optimal network. The obtained results were characterized with a considerable dispersion. With an increase in the amount of hidden neurons, the MSE of the network increased while the correlation coefficient R decreased. Similar conclusions were drawn for the network with a small number of hidden neurons. The analysis allowed to select a network composed of 24 neurons as the best one for the issue under question. The obtained final answers of artificial neural network were presented in a histogram as differences between the calculated and expected value.
Źródło:
Journal of Sustainable Mining; 2015, 14, 2; 101-107
2300-1364
2300-3960
Pojawia się w:
Journal of Sustainable Mining
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