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
维特家族捐赠的采矿工程教员

印度克勒格普尔印度理工学院采矿工程博士

传记

Snehamoy Chatterjee 是足球比赛结果地质与采矿工程与科学系副教授。在加入密歇根理工学院之前，查特吉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、采矿危险、可靠性和安全分析，以及遥感和人工智能在采矿问题中的应用。他在印度卡拉格普尔印度理工学院获得了采矿工程博士学位。

在博士研究期间，Chatterjee 使用遥感和地统计方法解决了与质量控制相关的问题。随后，查特吉在阿拉斯加大学费尔班克斯分校担任博士后研究员，主要从事阿拉斯加沿海黄金和铂资源的矿石储量估算工作。此后，他加入加拿大麦吉尔大学COSMO随机矿山规划实验室，专注于不确定性下的矿山规划优化和矿体建模。他完成了印度、澳大利亚和加拿大其他几个采矿作业的矿体和岩石类型建模项目。

目前，Chatterjee 积极参与采矿和地质应用的高光谱和 InSAR 遥感、矿山安全的生成式 AI 以及使用深度学习的逆向建模等领域的研究工作。他教授的课程涉及矿山规划、矿产资源建模、采矿优化和可靠性以及地质统计学和数据分析等主题。他为不同的联邦机构完成了这些领域的许多赞助研究和行业项目。

Chatterjee 是国际数学地球科学协会 (IAMG)、采矿、冶金和勘探协会 (SME)、美国地球物理联盟 (AGU) 的活跃成员。曾担任多个国际矿业会议的联合召集人及技术委员会委员。他荣获 2014 年编辑最佳评论家奖数学地球科学杂志。他在阿拉斯加费尔班克斯第 37 届 APCOM 大会上荣获 2015 年 APCOM 青年专业奖。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)。使用聚类和统计方法的基于信息熵的采矿安全风险 (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)。解决季节内变化对制定山体滑坡降雨阈值的影响：基于前期降雨量的方法。 地质灾害, 5(3), 634-651.
Asadi, A. 和 Chatterjee, S. (2024)。 Pixel-MPS：图像模式的随机嵌入和基于密度的聚类，用于基于像素的多点地统计模拟。 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)。哥斯达黎加图里亚尔巴火山的二氧化碳总预算估算和活跃成层火山的脱气动态。 火山学与地热研究杂志、450, 108075.
Thakur, M.、Mandal, S.、Manohar, P. 和 Chatterjee, S. (2024)。由于新冠疫情前节日期间烟花爆竹和农作物燃烧的综合影响，印度德里颗粒物的时空特征。 自然灾害, 1-28.
Asadi, A.、Baise, L. G.、Koch, M.、Moaveni, B.、Chatterjee, S. 和 Aimaiti, Y. (2024)。利用遥感影像、地理空间数据和时间变化信息进行地震诱发滑坡测绘的基于像素的分类方法。 自然灾害, 120(6), 5163-5200.
Chatterjee, S.、Karacan, C. Ö. 和 Mastalerz, M. (2024)。探索美国印第安纳州煤炭中稀土元素潜力的机器学习模型和地质统计绘图的不确定性。 国际煤炭地质杂志, 282, 104419.
Asadi, A.、Baise, L. G.、Chatterjee, S.、Koch, M. 和 Moaveni, B. (2024)。使用事后光学图像通过深度迁移学习框架开发的区域滑坡测绘模型。 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)。结合地震数据、相属性和高级多点地质统计学的随机反演。 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)。评估印度喀拉拉邦滑坡热点地区稀疏雨量计网络的改进——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)。用于增强地震引起的土壤液化表面效应的不完整的基于图像的清单的半监督学习方法。遥感, 15(19), 4883.
Madziwa, L.、Pillalamarry, M. 和 Chatterjee, S. (2023)。将随机矿山规划模型与 ARDL 商品价格预测相结合。 资源政策, 85, 104014.
Anil, J.、Kumar, K.、Ram, S.、Chatterjee, S. 和 Gorai, A.K. (2023)。使用 PS-InSAR 技术监测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)。整合露天矿规划的灵活性，以应对大宗商品价格下跌的影响。 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、高级地质力学、资源和储量估算以及矿山系统可靠性和优化。