PL EN
PRACA ORYGINALNA
Rozmyty opis złoża rud jako narzędzie wsparcia w jego rozpoznaniu eksploatacyjnym
,
 
 
 
 
Więcej
Ukryj
1
AGH Akademia Górniczo-Hutnicza, Wydział Geologii, Geofizyki i Ochrony Środowiska, Kraków
 
2
KGHM Polska Miedź S.A., O/ZG Polkowice-Sieroszowice, Polkowice
 
 
Zeszyty Naukowe Instytutu Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią Polskiej Akademii Nauk 2018;106:85-99
 
 
REFERENCJE (17)
1.
Bárdossy, G. i Fodor, J. 2005. Assessment of the Completeness of Mineral Exploration by the Application of Fuzzy Arithmetic and Prior Information. Acta Polytechnica Hungarica 2(1), s. 15–31.
 
2.
Butra i in. 2007 – Butra, J. Bugajski, W. Piechota, S. i Gajoch, K. 2007. Poziome wyrobiska udostępniające i przygotowawcze. [W:] Piestrzyński, A. i in. red. Monografia KGHM Polska Miedź S.A. Wyd. 2, Lubin: Wyd. KGHM CUPRUM, s. 343–354.
 
3.
Elmas, N. i Sahin, U. 2013 – Computation Of Grade Values Of Sediment-Hosted Barite Deposits in Northeastern Isparta (Western Turkey). Turkish Journal of Earth Sciences 22, s. 1–13.
 
4.
Instrukcja 2011. Instrukcja opróbowania złoża rud miedzi i oznaczania składników towarzyszących w KGHM Polska Miedź S.A. Lubin (oprac. niepubl.).
 
5.
Jurdziak, L. i Wiktorowicz, J. 2008. Identyfikacja czynników ryzyka w bilateralnym monopolu kopalni i elektrowni. Prace Naukowe Inst. Górnictwa Politechniki Wrocławskiej 123, s. 97–111.
 
6.
Kaczmarek i in. 2014 – Kaczmarek, W. Rożek, R. Mrzygłód, M. i Jasiński, W. 2014. Litologia szczegółowa w bazie danych geologicznych KGHM Polska Miedź S.A. Górnictwo Odkrywkowe R. LV, nr 2–3, s. 86–91.
 
7.
Katalog 2007. Katalog systemów eksploatacji złóż rud miedzi dla kopalń KGHM Polska Miedź S.A. Wrocław: KGHM CUPRUM. Praca zbiorowa (oprac. niepubl.).
 
8.
Krzak, M. 2014. Deskrypcja parametrów złoża w modelowaniu rozmytym – zarys problematyki. Zeszyty Naukowe Instytutu Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN 88, s. 135–148.
 
9.
Łachwa, A. 2001. Rozmyty świat zbiorów, liczb, relacji, faktów, reguł i decyzji. Warszawa: Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, 283 s.
 
10.
Nieć i in. red. 2012 – Nieć, M. red. Lemberger, M. Radwanek-Bąk, B. i Górecki, J. 2012. Metodyka dokumentowania złóż kopalin stałych. Część I. Poszukiwanie i rozpoznawanie złóż. Planowanie i organizacja prac geologicznych. Kraków: Wyd. IGSMiE PAN, 248 s.
 
11.
Pham, T.D. 1997. Grade Estimation Using Fuzzy-Set Algorithms. Mathematical Geology 29(2), s. 291–305.
 
12.
Piechota, S. 2007. Rozwój systemów eksploatacji złoża rud miedzi w rejonie LGOM. Biuletyn PIG 423, s. 23–42.
 
13.
Tahmasebi, P. i Hezarkhani, A. 2010. Application of Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System for Grade Estimation; Case Study, Sarcheshmeh Porphyry Copper Deposit, Kerman, Iran. Australian Journal of Basic and Applied Sciences 4(3), s. 408–420.
 
14.
Tutmez, B i Dag, A. 2007. Use of Fuzzy Logic in Lignite inventory Estimation. Energy Sources, Part B. Economics, Planning, and Policy 2:1, s. 93–103.
 
15.
Tutmez, B. 2007. An uncertainty oriented fuzzy methodology for grade estimation. Computers & Geosciences 33, s. 280–288.
 
16.
Tutmez i in. 2007 – Tutmez, B. Tercan, A.E. i Kaymak, U. 2007. Fuzzy Modeling for Reserve Estimation Based on Spatial Variability. Mathematical Geology 39(1), s. 87–111.
 
17.
Zadeh, L.A. 1996. Fuzzy sets and information granularity. [W:] Advances in Fuzzy Systems-Applications and Theory, Klir G. J., Yuan B., eds, Vol. 6: Fuzzy Sets, Fuzzy Logic and Fuzzy Systems. Selected Papers by Lotfi A. Zadeh. Singapore, s. 433–448.
 
ISSN:2080-0819
Journals System - logo
Scroll to top