Narzędzia help

Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
first previous next last
cannonical link button

http://yadda.icm.edu.pl:80/baztech/element/bwmeta1.element.baztech-2ad76c32-773a-4bc4-84a6-8d3253e53271

Czasopismo

Archives of Mining Sciences

Tytuł artykułu

Application of rough set theory for choosing optimal location for flotation tailings dump

Autorzy Stirbanovic, Z.  Miljanovic, I.  Markovic, Z. 
Treść / Zawartość
Warianty tytułu
PL Zastosowanie teorii zbiorów przybliżonych do wyboru optymalnej lokalizacji składowiska odpadów poflotacyjnych
Języki publikacji EN
Abstrakty
EN Flotation tailings dumps represent a potential threat to the environment. To corroborate this, numerous environmental disasters have occurred worldwide in the past. Pollution caused by breaking of tailings dump dams and overflowing of hazardous materials is still present, after several decades, and continue to threaten the environment. This paper presents a method for determining the most appropriate location for the flotation tailings dump using rough set theory. The review of the criteria that influence the choice of flotation tailings dump location is given. Based on these criteria, an analysis and evaluation of the proposed locations for the flotation tailings dump are done using rough set theory and the most suitable location that meets all the requirements is suggested.
PL Składowiska odpadów poflotacyjnych stanowią potencjalne zagrożenie dla środowiska naturalnego. Dla potwierdzenia, wymieniać można różnorakie katastrofy dla środowiska, które miały miejsce w przeszłości. Skażenie spowodowane przerwaniem tam zabezpieczających składowiska utrzymuje się nadal, nawet po upływie kilku dekad a przelewanie się materiałów niebezpiecznych wciąż stanowi zagrożenie dla środowiska. W pracy przedstawiono metodę wyboru najodpowiedniejszej lokalizacji składowiska odpadów poflotacyjnych w oparciu o teorię zbiorów przybliżonych. Zaprezentowano przegląd kryteriów w oparciu o które dokonuje się wyboru lokalizacji składowiska. W oparciu o powyższe kryteria, przeprowadzono analizę i ocenę proponowanych lokalizacji składowisk odpadów poflotacyjnych przy zastosowaniu teorii zbiorów przybliżonych i na tej podstawie dokonano wyboru odpowiedniej lokalizacji, spełniającej wszystkie powyższe kryteria.
Słowa kluczowe
PL odpady poflotacyjne   katastrofy środowiskowe   teoria zbiorów przybliżonych   procesy decyzyjne   kryteria  
EN flotation tailings   environmental disasters   location   rough set theory   decision making   criteria  
Wydawca Instytut Mechaniki Górotworu PAN
Czasopismo Archives of Mining Sciences
Rocznik 2013
Tom Vol. 58, no. 3
Strony 893--900
Opis fizyczny Bibliogr. 21 poz., tab.
Twórcy
autor Stirbanovic, Z.
autor Miljanovic, I.
  • University of Belgrade, Faculty of Mining and Geology, Djušina 7, 11000 Belgrade, Serbia
autor Markovic, Z.
  • University of Belgrade, Technical Faculty Bor, Vojske Jugoslavije 12, 19210 Bor, Serbia
Bibliografia
Alonso E., Gens A., 2006. Aznalcollar dam failure. Part 1: Field observations and material properties, Geotechnique, 56(3), 165-183.
Arabani M., Lashteh Nashaei M.A., 2006. Application of Rough Set Theory as a New Approach to Simplify Dams Location. Sci. Iran., 13(2), 152-158.
Benvenuti M., Mascaro I., Corsini F., Lattanzi P., Parrini P., Tanelli G., 1997. Mine waste dumps and heavy metal pollutionin abandoned mining district of Boccheggiano (Southern Tuscany, Italy). Environ. Geol., 30 (3/4), 238-243.
Caldwell J.A., Robertson A.M., 1983. Selection of tailings impoundment sites. Die sivilie ingenieur in Suid Afrika, p. 537-552.
Eriksson N., Adamek P., 2000. The tailings pond failure at the Aznalcóllar mine, Spain. In: R. Singhal, A. Mehrotra (Eds.) Environmental Issues and Management of Waste in Energy and Mineral Production, Balkema, Rotterdam, p. 109-116.
Golomeov B., Golomeova M., Krstev B., Krstev A., 2011. Some hazardous appearances in flotation tailings dumps indomestic mines. Perspect. Innov. Econom. Busin., 7(1), 80-83.
Komnitsas K., Kontopoulos A., Lazar I., Cambridge M., 1998. Risk assessment and proposed remedial actions in coastaltailings disposal sites in Romania. Miner. Eng., 11(12), 1179-1190.
Lifang C., Liang C., Yi G., 2008. Forecasting Clinker Strength Based on Rough Set & Neural Network, IWMSO, p. 183-187.
Liu Y., Yu H., Zhong P., 2009. The Application of Rough Set Neural Networks of GSS-PSO in the Risk Evaluation ofCollapse and Rockfall Disasters. ICICTA, Vol. 1, p. 481-484.
Marjanovic T., Trumic M., Markovic Lj., 2003. Local Environmental Action Plan Municipality Bor. Chitizens Forum, Bor.
Onargan T., Kose H., Pamukcu C., Kincal C., 2009. An investigation of subsidence effect on waste dump stability inSoma-Eynez coal field, Arch. Min. Sci., 54(4), p. 687-707.
Panias D., 2006. Consequences of environmental issues on sustainability of metal industries in Europe: The case studyof Bor. J. Metall., 12(4), 239-250.
Pawlak Z., 1982. Rough sets. Int. J. Comp. Inform. Sci., 11, 341-356.
Pawlak Z., 2000. AI and intelligent industrial applications the rough set perspective. Cybernet. Syst., 31(3), 227-252.
Pawlak Z., Skowron A., 2007. Rough sets: Some extensions. Inform. Sciences, 177, 28-40.
Rissino S., Lambert-Torres G., 2009. Rough Set Theory - Fundamental Concepts, Principals, Data Extraction, andApplications. In: J. Ponce, A. Karahoca (Eds.), Data Mining and Knowledge Discovery in Real Life Applications, I-Tech, Vienna, p. 35-58.
Robertson A.M., Moss A.S., 1981. Site selection and optimization studies for mill sites and tailings impoundments, Asianmining. Institution of Mining and Metalurgy, London.
Robertson A.M., Shaw S.C., 1999. A multiple accounts analysis for tailings site selection. SCME II, Vol, 3, p. 883-891.
Wehland F., Panaiotu C., Appel E., Hoffmann V., Jordanova D., Jordanova N., Denut I., 2002. The dam breakage of BaiaMare-a pilot study of magnetic screening, Phys. Chem. Earth, 27, 1371-1376.
Yan-bin Y., Xiao L., Jiejun H., Fan Z., 2009. Geological Anomaly Mining in Mineralization Based on Rough Set. FSKD ‘09, Vol, 1, p. 581-585.
Zhang Y., 2010. Rough Set Soft Computing Cancer Classification and Network: One Stone, Two Birds. Cancer Inform., 9, 139-145.
Kolekcja BazTech
Identyfikator YADDA bwmeta1.element.baztech-2ad76c32-773a-4bc4-84a6-8d3253e53271
Identyfikatory