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J-GLOBAL ID：202202214549655061   整理番号：22A0444753

フライロック予測とミチゲーションにおける鉱山卓越ソフトウェアの適用【JST・京大機械翻訳】

Application of Mine Excellence software in flyrock prediction & mitigation

著者 (3件)： Nayak Nirlipta P. (Department of PE & ES, College of Engineering Studies, University of Petroleum & Energy Studies, Dehradun, Uttarakhand 248007, India) ,  Jain Abhinav (Department of PE & ES, College of Engineering Studies, University of Petroleum & Energy Studies, Dehradun, Uttarakhand 248007, India) ,  Ranjan Mahapatra Saubhagya (Department of Petroleum Engineering, Chandigarh University, Mohali 140413, India)
資料名： Materials Today: Proceedings  (Materials Today: Proceedings)
巻： 48  号： P5  ページ： 1271-1276  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3531A  ISSN： 2214-7853  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 鉱業産業は発破,爆薬,発破実施の安全な実施を費やす。表面鉱山は国の全生産の約90%を占める。爆破過程は崩壊の発生および破砕岩石の変位に必要である。爆発エネルギーは岩盤を移動させるのを助け,一方,その多くは,非常に望ましくないフライアッシュ,地上振動,騒音および空気爆風の発生で消費される。フライロックは世界中の全負傷の約68%に寄与する。岩石投棄としても知られる岩石は,発破で生じた岩石廃棄物の無制御運転であり,材料損傷と人々への害の鍵となる原因の1つである。フライアッシュは採掘の重大な問題と考えられているので,フライアッシュ発生とその緩和対策のパラメータを研究する必要がある。本研究は,フライアッシュのさまざまな原因,フライアッシュを扱う際の注意,および投球の予測に用いられる様々なモデルを強調する。この報告書で用いた3つのモデルは,Lundborg予測モデル,一般軌道列,および作業員とスケールBurdenアプローチを含む。さらに,Pythonプログラムは,異なる爆風仕様を含む入力を考慮することによって,これらの様々な予測モデルの精度を比較する。これらの予測は既存のMine Excellence Filock Predictorソフトウェアと比較した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 騒音 ,  フライアッシュ ,  鉱業 ,  岩石 ,  岩盤 ,  廃棄物 ,  *鉱山 ,  爆風 ,  緩和現象 ,  フラグメンテーション ,  材料被害 ,  *ソフトウェア ,  予測モデル
準シソーラス用語： カタクレーサイト ,  Python , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 表面鉱山 ,  岩盤質量 ,  フライロック ,  エアブラスト ,  フラグメンテーション ,  ベンチ

分類 (2件)： 発破  (UA05030K) ,  岩盤の力学的性質  (HE02000H)

タイトルに関連する用語 (6件)： フライ ,  ロック ,  予測 ,  ミチゲーション ,  鉱山 ,  ソフトウェア