Prelegenci

Mamy przyjemnośc ogłość najważniejszych prelegentów konferencji APCOM2019:

  • Dr. Malgorzota Malec przedstawi prezentację na temat najnowocześniejszych systemów mechatronicznych dla górnictwa opracowanych w Polsce (orig. State-of-the-art Mechatronic Systems for Mining developed in Poland, link)
  • Dr. Sean Dessureault przedstawi prezentację na temat gamifikacji zarządzaniu personelem i flotą w erze technologii związanych z IoT i Big Data (orig. Gamification, IoT and Big Data in Fleet & Personnel Management, link)

Pozostali prelegenci sesji plenarnych:

  • Andrew Issel, Director Resource Estimation at Freeport Mc Moran:
    „Zastosowanie Lokalnie Zmiennej Anizotropii (LVA) Kriging w złożu Grasberg Porphyry Cu-Au-Ag, Papua, Indonezja” (orig. „Application of Locally Varying Anisotropy (LVA) Kriging at the Grasberg Porphyry Cu-Au-Ag Deposit, Papua, Indonesia”, link)
  • Gonzalo Nelis, University of Chile
    „Ocena skuteczności przeciwstawnych pól losowych w stochastycznym modelu planowania kopalni” (orig. „Performance assessment of antithetic random fields in a stochastic mine planning model”, link)
  • Finn Hovgaard, Senior Airline Captain
    „Interakcja człowieka i maszyny w wysoce zautomatyzowanym środowisku: wnioski wyciągnięte z lotnictwa” ( „Interaction of man and machine in highly automated equipment: Lessons learned from aviation”, link)
  • Dr. Christoph Mueller, MobileTronics
    „Nowa idea transportu górniczego: Bezszynowe pociągi do transportu masowego w górnictwie” (orig. „Rethinking mining transport: Trackless trains for mass transport in mining”, link)
  • Lihai Tan, University of Wolloongong
    „Modelowanie zapylenia w wyrobisku udostępniającym kopalni podziemnej z użyciem połączonych metod CFD-DEM” (orig. „Coupled CFD-DEM modelling of mine dust dispersion in underground development roadway”, link)
  • Christianne Mariz, Geovariances
    „Szacowanie zasobów możliwych do odzyskania z wykorzystaniem różnej jakości danych” (orig. „Recoverable resource estimation mixing different quality of data”, link)