抽象的な
採鉱活動は、固有の「採鉱ハザード」のために、しばしば高いリスクと関連しています。これらのハザードのうち、地震ハザードと呼ばれる特別な脅威は、多くの地下鉱山で頻繁に発生します。地震ハザードは検出が難しく、地震に匹敵します。地震法や地震音響モニタリングなどの既存の技術により、岩盤プロセスをよりよく理解できますが、これらの方法の精度は、地震発生の予測に関しては正確ではありません。関連するプロセスを理解することの複雑さと、低エネルギー地震イベントと高エネルギー地震イベントの比率の不均衡により、これらの技術は地震イベントを正確に予測するには不十分です。採鉱作業場の安全を確保するには、これらのイベントを正確に予測することが重要です。地下採鉱シフト中のハザードを防ぐために地震活動の発生を予測することが私たちの目的です。
著者
Zabiulla Mohammed は、オクラホマ州立大学スピアーズ スクール オブ ビジネスで経営情報システムを専攻する修士課程の学生です。SAS 統計ビジネス アナリストおよび SAS 9 のベース プログラマーの資格を持ち、フォーチュン 100 企業 2 社で 5 年間勤務した経験があります。現在は SAS および OSU データ マイニング認定プログラムに登録しており、経済学部の大学院生アシスタントとして働いています。コンピューター サイエンスとエンジニアリングの学士号を取得しています。
Sai Vijay Kishore Movva は、オクラホマ州立大学スピアーズ スクール オブ ビジネスで経営情報システムを専攻する大学院生です。OSU のマーケティング部門で研究および教育アシスタントとして働いています。OSU に入社する前は、サービス サポート担当者およびコンテンツ マネージャーとして働いていました。SAS および OSU データ マイニング証明書、Base SAS 9 および SAS Predictive Modeler 認定資格を取得しています。SAS Analytics Conference 2013 で 2 つのポスターを発表しました。
