Mô hình dự báo chấn động nổ mìn trên mỏ lộ thiên dựa trên phương pháp lập trình di truyền

Chỉ số đề mục

Lĩnh vực nghiên cứu

Khai thác mỏ và xử lý khoáng chất

Dạng tài liệu

Tác giả

Nguyễn Hoàng, Bùi Xuân Nam⁽²⁾, Trần Quang Hiếu⁽¹⁾, Lê Thị Hương Giang

Nhan đề

Mô hình dự báo chấn động nổ mìn trên mỏ lộ thiên dựa trên phương pháp lập trình di truyền

Nhan đề tiếng anh

A novel soft computing model for predicting blast - induced ground vibration in open - pit mines using gene expression programming

Nguồn trích

Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất

Năm xuất bản

2020

Số

05

Trang

107-116

ISSN

1859-1469

Từ khóa

Chấn động nổ mìn, Lập trình di truyền, Máy học, Mỏ lộ thiên, Trí tuệ nhân tạo

Từ khóa tiếng anh

Artificial intelligence, Gene expression programming, Ground vibration, Machine learning, Open - pit mine

Tóm tắt

Các nỗ lực của nghiên cứu này nhằm phát triển và đề xuất một mô hình hiện đại để dự báo chấn động nổ mìn trên mỏ lộ thiên với mức độ chính xác và tin cậy cao dựa trên phương pháp lập trình di truyền. 25 vụ nổ đã được thực hiện tại cụm mỏ đá Tân Đông Hiệp (Bình Dương) với tổng số 83 sự kiện chấn động nổ mìn đã được thu thập phục vụ nghiên cứu này. Phương pháp lập trình di truyền sau đó đã được áp dụng để phát triển một phương trình phi tuyến tính dự báo chấn động nổ mìn dựa trên một loạt các yếu tố được cho là có ảnh hưởng tới chấn động nổ mìn. Phương trình thực nghiệm truyền thống của Sadovski cũng được áp dụng để so sánh và đánh giá với phương trình phi tuyến tính đã phát triển. Các kết quả cho thấy mô hình lập trình di truyền có khả năng dự báo chấn động nổ mìn với mức độ chính xác và tin cậy cao hơn so với mô hình thực nghiệm Sadovski với RMSE = 0,986 và R2 = 0,867. Trong khi đó, mô hình thực nghiệm truyền thống Sadovski chỉ mang lại mức độ chính xác với RMSE = 1,850 và R2 = 0,767.

Tóm tắt tiếng anh

The efforts of this study are to develop and propose a state - of - the - art model for predicting blast - induced ground vibration in open - pit mines with high accuracy anf ability based on the gene expression programming (GEP) technique. 25 blasts were conducted in the Tan Dong Hiep quarry mines with a total of 83 blasting events that were collected for this study. The GEP method was then applied to develop a non - linear equation for predicting blast - induced ground vibration based on a variety of influential parameters. A traditional empirical equation, namely Sadovski, was also applied to compare with the proposed GEP model. The results indicated that the GEP model can predict blast - induced ground vibration in open - pit mines better than the Sadovski model with an RMSE of 0.986 and R2 of 0.867. Meanwhile, the traditional empirical model (Sadovski) only provided an accuracy with an RMSE of 1.850 và R2 of 0.767.

Kí hiệu kho

TTKHCNQG, CVv 294

File toàn văn

Xem toàn văn

Tài liệu tham khảo

[1] Xuan - Nam Bui, Yosoon Choi, Victor Atrushkevich, Hoang Nguyen, Quang - Hieu Tran, Nguyen Quoc Long (2020), Prediction of Blast - Induced Ground Vibration Intensity in Open - Pit Mines Using Unmanned Aerial Vehicle and a Novel Intelligence System.,
[2] Nhữ Văn Bách, Lê Văn Quyển, Bùi Xuân Nam, Nguyễn Đình An, Nhữ Văn Phúc (2006), Những biện pháp giảm thiểu tác dụng chấn động khi nổ mìn ở mỏ Núi Béo.,Tạp chí Khoa học kỹ thuật Mỏ - Địa chất, 14/2006, 58 - 62
[3] NhữVăn Bách, Bùi Xuân Nam, Nguyễn Đình An, Trần Khắc Hùng (2012), Phương pháp xác định tốc độ dao động của nền đất khi nổ mìn vi sai phi điện.,Tạp chí Khoa học kỹ thuật Mỏ - Địa chất, 38/2012, 25 - 28.
[4] Mohd Nur Asmawisham Alel, Mark Ruben Anak Upom, Rini Asnida Abdullah, Mohd Hazreek Zainal Abidin (2018), Optimizing Blasting’s Air Overpressure Prediction Model using Swarm Intelligence.,In Journal of Physics: Conference Series, 2018 (Vol. 995, pp. 012046, Vol. 1): IOP Publishing
[5] Danial Jahed Armaghani, Ehsan Momeni, Seyed Vahid Alavi Nezhad Khalil Abad, Manoj Khandelwal (2015), Feasibility of ANFIS model for prediction of ground vibrations resulting f-rom quarry blasting.,Environmental earth sciences, 74(4), 2845 - 2860.
[6] Danial Jahed Armaghani, Mahdi Hasanipanah, Hassan Bakhshandeh Amnieh, Edy To nnizam Mohamad (2018), Feasibility of ICA in approximating ground vibration resulting f-rom mine blasting.,Neural Computing and Applications, 29(9), 457 - 465.
[7] D Jahed Armaghani, M Hajihassani, E Tonnizam Mohamad, A Marto, SA Noorani (2014), Blasting - induced flyrock and ground vibration prediction through an expert artificial neural network based on particle swarm optimization.,Arabian Journal of Geosciences, 7(12), 5383 - 5396.
[8] Daniel Ainalis, Olivier Kaufmann, Jean - Pierre Tshibangu, Olivier Verlinden, và Georges Kouroussis (2017), Modelling the source of blasting for the numerical simulation of blast - induced ground vibrations: a review.,Rock mechanics and rock engineering, 50(1), 171 - 193.