Discrete Markov chains - An analytical tool for productivity analysis of surface mining systems <中文篇名〉=离散Markov链—一个用于分析表面采矿系统生 产效率的分析工具

Suprakash Gupta; J.Bhattacharya

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Discrete Markov chains - An analytical tool for productivity analysis of surface mining systems <中文篇名〉=离散Markov链—一个用于分析表面采矿系统生产效率的分析工具

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Any mechanised production process can remain onlyone of the two states, e.g.; working state or non working state. Ifthe transition from one state to the other can be defined as astochastic process, the state probabilities of the process can bedetermined with the help of Markov modelling technique. Twocases of surface mine operations are consider to find the abovestate probabilities. The system effectiveness or productionpotential is then found out. It is interesting to note that thecombination of working and non-working states change theoperating stripping ratio of the mine when compared to thedesignated stripping ratio of the mine.

机译：任何机械化的生产过程都只能保持两种状态之一，例如：工作状态或非工作状态。如果可以将从一种状态过渡到另一种状态定义为随机过程，则可以借助马尔可夫建模技术确定该过程的状态概率。为了找到上述概率，考虑了两种露天矿作业。然后找出系统有效性或生产潜力。有趣的是，与矿山的指定剥采率相比，工作状态与非工作状态的组合改变了矿山的开采剥采率。

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来源
《International journal of surface mining, reclamation and environment》 |1999年第3期|共6页
作者
Suprakash Gupta; J.Bhattacharya;
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作者单位

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原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类矿山开采;
关键词
discrete Markov chains; stochastic process; productivity analysis; surface mining; 离散Markov链; 随机过程; 生产率分析; 表面开采;

机译：discrete Markov chains;stochastic process;productivity analysis;surface mining;离散Markov链;随机过程;生产率分析;表面开采;

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