斯尼哈莫·查特吉

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道指 625

地质与采矿工程与科学副教授
维特家族捐赠采矿工程教员

印度克勒格普尔印度理工学院采矿工程博士

传记

Snehamoy Chatterjee 是地质与采矿系副教授工程与科学，足球比赛结果。在加入密歇根理工学院之前，Chatterjee 曾在印度国立理工学院担任助理教授。 Chatterjee 专门从事矿石储量估算、短期和长期矿山规划、采矿危害、可靠性和安全分析以及遥感应用以及采矿问题中的人工智能。他获得了采矿工程博士学位来自印度卡拉格普尔印度理工学院。

在他的博士研究期间，Chatterjee 使用以下方法解决了与质量控制相关的问题遥感和地统计方法。查特吉随后担任博士后阿拉斯加大学费尔班克斯分校研究员，主要从事矿石储量研究阿拉斯加海岸附近的黄金和铂资源估算。此后，他加入加拿大麦吉尔大学COSMO随机矿山规划实验室，他专注于不确定性下的矿山规划优化和矿体建模。他完成了其他几个采矿作业的矿体和岩石类型建模项目印度、澳大利亚和加拿大。

目前，Chatterjee 积极参与高光谱领域的研究工作用于采矿和地质应用的 InSAR 遥感、用于采矿和地质应用的生成式人工智能矿山安全和使用深度学习的逆向建模。他正在教授有关主题的课程与矿山规划、矿产资源建模、采矿优化和可靠性相关，以及地质统计学和数据分析。他已完成多项资助研究以及不同联邦机构在这些领域的行业项目。

查特吉是国际数学地球科学协会的活跃成员 (IAMG)、采矿、冶金和勘探协会 (SME)、美国地球物理联盟（AGU）。曾担任联合召集人和技术委员会多个国际采矿会议的成员。他曾获得编辑部颁发的 2014 年最佳评论家奖数学地球科学杂志。他是第 37 届 APCOM 2015 年 APCOM 青年专业人员奖获得者在阿拉斯加费尔班克斯。他是的副主编采矿、冶金和勘探期刊. 他是的成员密歇根矿业未来委员会.

感兴趣的链接

研究兴趣

用于矿山安全的生成式人工智能
关键矿产勘探的遥感
针对采矿危险的 InSAR
使用深度学习的地球物理反演
采矿中的随机资源建模和随机优化

教学兴趣

矿山规划与设计
矿产资源估算
采矿系统可靠性和优化
地统计学和数据分析

近期出版物 (2023-2024)

Eshwar, D.、Chatterjee, S.、Kaunda, R.、Miller, H. 和 Majdara, A. (2024)。信息使用聚类和统计方法的采矿安全熵风险 (IER) 指数。 采矿、冶金和勘探, 41(4), 1693-1708.
Vishnu, C. L.、Oommen, T.、Chatterjee, S. 和 Sajinkumar, K. S. (2024)。寻址季节内变化对山体滑坡降雨量阈值的影响：基于先行降雨量的方法。 地质灾害、5(3), 634-651.
Asadi, A. 和 Chatterjee, S. (2024)。 Pixel-MPS：随机嵌入和基于密度基于像素的多点地统计模拟的图像模式聚类。 地球科学, 14(6), 162.
纳尔逊，K.M.，希门尼斯，C.，迪林，C.D.，德摩尔，M.J.，布莱克斯托克，J.M.，布罗卡多， S.P.，...和埃尔南德斯，C.（2024）。总二氧化碳预算估算和脱气动态活跃的成层火山：哥斯达黎加的图里亚尔巴火山。 火山学与地热研究杂志、450, 108075.
Thakur, M.、Mandal, S.、Manohar, P. 和 Chatterjee, S. (2024)。时空特征由于烟花和烟花的综合影响，印度德里的颗粒物含量新冠疫情爆发前的节日期间农作物焚烧。 自然灾害, 1-28.
Asadi, A.、Baise, L. G.、Koch, M.、Moaveni, B.、Chatterjee, S. 和 Aimaiti, Y. (2024)。基于像素的地震滑坡遥测分类方法感知图像、地理空间数据和时间变化信息。 自然灾害、120(6), 5163-5200.
Chatterjee, S.、Karacan, C. Ö. 和 Mastalerz, M. (2024)。探索不确定性机器学习模型和稀土元素潜力的地质统计绘图在美国印第安纳煤炭公司。 国际煤炭地质杂志, 282, 104419.
Asadi, A.、Baise, L. G.、Chatterjee, S.、Koch, M. 和 Moaveni, B. (2024)。区域性使用事后深度迁移学习框架开发的滑坡测绘模型光学图像。 Georisk：工程系统和地质灾害风险评估和管理, 18(1), 186-210.
Abuzaied, M. M.、Chatterjee, S. 和 Askari, R. (2023)。随机反演组合地震数据、相属性和高级多点地质统计学。 应用地球物理学杂志, 213, 105026.
Vishnu, C. L.、Oommen, T.、Chatterjee, S.、Rajanesh, A. 和 Sajin Kumar, K. S. (2023)。评估山体滑坡热点地区稀疏雨量计网络的改进印度喀拉拉邦——多标准方法。 环境与工程地球科学, 29(4), 245-256.
Asadi, A.、Baise, L. G.、Sanon, C.、Koch, M.、Chatterjee, S. 和 Moaveni, B. (2023)。基于半监督学习的不完整图像增强方法地震引起的土壤液化表面效应清单。遥感, 15(19), 4883.
Madziwa, L.、Pillalamarry, M. 和 Chatterjee, S. (2023)。整合随机矿 ARDL 商品价格预测的规划模型。 资源政策、85, 104014.
Anil, J.、Kumar, K.、Ram, S.、Chatterjee, S. 和 Gorai, A.K. (2023)。监测使用 PS-InSAR 技术的连续采矿机煤矿放顶板的沉降。 采矿、冶金和勘探, 1-18.
Madziwa, L.、Pillalamarry, M. 和 Chatterjee, S. (2023)。将灵活性融入露天矿计划度过商品价格下跌的困境。 资源政策、81, 103428.

教学声明

博士。 Chatterjee 教授矿山规划和设计、地质统计学和数据分析、先进的地质力学、资源和储量估算以及矿山系统可靠性和优化。