<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Resumen
La actividad minera, a menudo se asocia con un alto riesgo debido a los "peligros mineros" inherentes. Entre estos peligros, un caso especial de amenaza llamado peligro sísmico ocurre con frecuencia en muchas minas subterráneas. El peligro sísmico es difícil de detectar y es comparable a un terremoto. Las técnicas existentes, como el método sísmico y el monitoreo sismo-acústico, permiten una mejor comprensión de los procesos de masa de roca, pero la precisión de estos métodos no es precisa cuando se trata de la predicción de ocurrencia sísmica. La complejidad de comprender el proceso involucrado y la proporción desproporcionada de eventos sísmicos de baja energía con respecto a los eventos sísmicos de alta energía hacen que estas técnicas sean insuficientes para predecir un evento sísmico con precisión. Para garantizar la seguridad en los lugares de trabajo mineros, es importante predecir estos eventos con precisión. Nuestro objetivo es predecir la ocurrencia de actividad sísmica para prevenir peligros durante los cambios de minería subterránea
Autores
Zabiulla Mohammed es un estudiante de maestría en sistemas de información gerencial en Spears School of Business, Oklahoma State University. Es titular de SAS Statistical Business Analyst y Base Programmer para SAS 9 Credentials. Tiene 5 años de experiencia trabajando con dos compañías Fortune 100. Actualmente está inscrito en el programa de certificación de minería de datos SAS y OSU y trabaja como asistente de posgrado en el departamento de economía. Es licenciado en Informática e Ingeniería.
Sai Vijay Kishore Movva es un estudiante graduado en Sistemas de Información Gerencial en Spears School of Business, Oklahoma State University. Trabaja como asistente de investigación y docencia para el departamento de marketing de OSU. Antes de unirse a OSU, trabajó como Representante de soporte de servicio y como Administrador de contenido. Es titular de las certificaciones de SAS y OSU Data Mining, Base SAS 9 y SAS Predictive Modeler. Presentó 2 carteles en la SAS Analytics Conference 2013.
