Подать статью
Стать рецензентом
Том 275
Страницы:
179-195
Скачать том:
RUS ENG

Оптимизация взрывного дробления горных пород с использованием гибридных методов искусственного интеллекта на алмазном руднике Орапа (Ботсвана)

Авторы:
Оналетата Сауби1
Родриго С. Джамисола-младший2
Раймонд С. Сугло3
Одуэтсе Мацебе4
Об авторах
  • 1 — магистр научный сотрудник Ботсванский международный университет науки и технологий ▪ Orcid
  • 2 — Ph.D. преподаватель Ботсванский международный университет науки и технологий ▪ Orcid
  • 3 — Ph.D. заведующий кафедрой Ботсванский международный университет науки и технологий ▪ Orcid
  • 4 — Ph.D. заведующий кафедрой Ботсванский международный университет науки и технологий ▪ Orcid
Дата отправки:
2024-10-03
Дата принятия:
2025-08-25
Дата публикации онлайн:
2025-10-31
Дата публикации:
2025-10-31

Аннотация

В данном исследовании демонстрируются различные методы искусственного интеллекта для прогнозирования и оптимизации взрывного дробления породы на алмазном руднике Орапа в Ботсване. Эти методы включают искусственные нейронные сети (ИНС/ANN), адаптивную нейро-нечеткую систему вывода (ANFIS), генетический алгоритм с ИНС (GA-ANN) и метод роя частиц с ИНС (PSO-ANN). Для выполнения задачи была использована база данных, включающая информацию о 120 взрывных работах на руднике с девятью входными параметрами. Результаты показывают, что модель PSO-ANN превосходит другие в прогнозировании взрывного дробления породы. Оптимальная модель включает девять входных параметров, два скрытых слоя с 65 и 30 нейронами и один выходной параметр (7-65-30-1). Это десятимерное пространство решений исследовалось с использованием градиентного спуска для определения оптимизированных параметров проектирования взрыва, и достигнуто оптимальное значение дробления приблизительно 86 %. Результаты анализа чувствительности показывают, что входными параметрами, имеющими наибольшее влияние на дробление, являются коэффициент крепости породы (15,3 %), индекс взрываемости (14,7 %) и коэффициент сближения скважин (14,7 %). Наименьшее влияние на дробление оказывает коэффициент жесткости (6,3 %).

Область исследования:
Геотехнология и инженерная геология
Ключевые слова:
оптимизация прогнозирование взрывные работы дробление породы искусственный интеллект анализ чувствительности алмазный рудник
Перейти к тому 275

Финансирование

Исследовательский проект финансировался алмазной компанией Debswana, грант № P00064.

Литература

  1. Hasanipanah M., Amnieh H.B., Arab H., Zamzam M.S. Feasibility of PSO–ANFIS model to estimate rock fragmentation produced by mine blasting // Neural Computing and Applications. 2018. Vol. 30. Iss. 4. P. 1015-1024. DOI: 10.1007/s00521-016-2746-1
  2. Qiancheng Fang, Hoang Nguyen, Xuan-Nam Bui et al. Modeling of rock fragmentation by firefly optimization algorithm and boosted generalized additive model // Neural Computing and Applications. 2021. Vol. 33. Iss. 8. P. 3503-3519. DOI: 10.1007/s00521-020-05197-8
  3. Bakhtavar E., Khoshrou H., Badroddin M. Using dimensional-regression analysis to predict the mean particle size of fragmentation by blasting at the Sungun copper mine // Arabian Journal of Geosciences. 2015. Vol. 8. Iss. 4. P. 2111-2120. DOI: 10.1007/s12517-013-1261-2
  4. Zhi Yu, Xiuzhi Shi, Xianyang Qiu et al. Optimization of postblast ore boundary determination using a novel sine cosine algorithm-based random forest technique and Monte Carlo simulation // Engineering Optimization. 2021. Vol. 53. Iss. 9. P. 1467-1482. DOI: 10.1080/0305215X.2020.1801668
  5. Esmaeili M., Salimi A., Drebenstedt C. et al. Application of PCA, SVR, and ANFIS for modeling of rock fragmentation // Arabian Journal of Geosciences. 2015. Vol. 8. Iss. 9. P. 6881-6893. DOI: 10.1007/s12517-014-1677-3
  6. Dumakor-Dupey N.K., Arya S., Jha A. Advances in Blast-Induced Impact Prediction – A Review of Machine Learning Applications // Minerals. 2021. Vol. 11. Iss. 6. № 601. DOI: 10.3390/min11060601
  7. Jian Zhou, Yulin Zhang, Yingui Qiu. State-of-the-art review of machine learning and optimization algorithms applications in environmental effects of blasting // Artificial Intelligence Review. 2024. Vol. 57. Iss. 1. № 5. DOI: 10.1007/s10462-023-10636-8
  8. Kaklis K., Saubi O., Jamisola R., Agioutantis Z. Machine Learning Prediction of the Load Evolution in Three-Point Bending Tests of Marble // Mining, Metallurgy & Exploration. 2022. Vol. 39. Iss. 5. P. 2037-2045. DOI: 10.1007/s42461-022-00674-1
  9. Saadati G., Javankhoshdel S., Javad Mohebbi Najm Abad et al. AI-Powered Geotechnics: Enhancing Rock Mass Classification for Safer Engineering Practices // Rock Mechanics and Rock Engineering. 2024. P. 1-31. DOI: 10.1007/s00603-024-04189-7
  10. Kaklis K., Saubi O., Jamisola R., Agioutantis Z. A preliminary application of a machine learning model for the prediction of the load variation in three-point bending tests based on acoustic emission signals // Procedia Structural Integrity. 2021. Vol. 33. P. 251-258. DOI: 10.1016/j.prostr.2021.10.031
  11. Taihua Yang, Tian Wen, Xing Huang et al. Predicting Model of Dual-Mode Shield Tunneling Parameters in Complex Ground Using Recurrent Neural Networks and Multiple Optimization Algorithms // Applied Sciences. 2024. Vol. 14. Iss. 2. № 581. DOI: 10.3390/app14020581
  12. Zhiheng Ma, Jinguo Wang, Yanrong Zhao et al. Research on Multi-Objective Optimization Model of Foundation Pit Dewatering Based on NSGA-II Algorithm // Applied Sciences. 2023. Vol. 13. Iss. 19. № 10865. DOI: 10.3390/app131910865
  13. Lawal A.I. A new modification to the Kuz-Ram model using the fragment size predicted by image analysis // International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences. 2021. Vol. 138. № 104595. DOI: 10.1016/j.ijrmms.2020.104595
  14. Ghaeini N., Mousakhani M., Amnieh H.B., Jafari A. Prediction of blasting-induced fragmentation in Meydook copper mine using empirical, statistical, and mutual information models // Arabian Journal of Geosciences. 2017. Vol. 10. Iss. 18. № 409. DOI: 10.1007/s12517-017-3189-4
  15. Shams S., Monjezi M., Majd V.J., Armaghani D.J. Application of fuzzy inference system for prediction of rock fragmentation induced by blasting // Arabian Journal of Geosciences. 2015. Vol. 8. Iss. 12. P. 10819-10832. DOI: 10.1007/s12517-015-1952-y
  16. Asl P.F., Monjezi M., Hamidi J.K., Armaghani D.J. Optimization of flyrock and rock fragmentation in the Tajareh limestone mine using metaheuristics method of firefly algorithm // Engineering with Computers. 2018. Vol. 34. P. 241-251. DOI: 10.1007/s00366-017-0535-9
  17. Dimitraki L., Christaras B., Marinos V. et al. Predicting the average size of blasted rocks in aggregate quarries using artificial neural networks // Bulletin of Engineering Geology and the Environment. 2019. Vol. 78. Iss. 4. P. 2717-2729. DOI: 10.1007/s10064-018-1270-1
  18. Ebrahimi E., Monjezi M., Khalesi M.R., Armaghani D.J. Prediction and optimization of back-break and rock fragmentation using an artificial neural network and a bee colony algorithm // Bulletin of Engineering Geology and the Environment. 2016. Vol. 75. Iss. 1. P. 27-36. DOI: 10.1007/s10064-015-0720-2
  19. Hasanipanah M., Armaghani D.J., Monjezi M., Shams S. Risk assessment and prediction of rock fragmentation produced by blasting operation: a rock engineering system // Environmental Earth Sciences. 2016. Vol. 75. Iss. 9. № 808. DOI: 10.1007/s12665-016-5503-y
  20. Jian Zhou, Chuanqi Li, Arslan C.A. et al. Performance evaluation of hybrid FFA-ANFIS and GA-ANFIS models to predict particle size distribution of a muck-pile after blasting // Engineering with Computers. 2021. Vol. 37. Iss. 1. P. 265-274. DOI: 10.1007/s00366-019-00822-0
  21. Wei Gao, Karbasi M., Hasanipanah M. et al. Developing GPR model for forecasting the rock fragmentation in surface mines // Engineering with Computers. 2018. Vol. 34. Iss. 2. P. 339-345. DOI: 10.1007/s00366-017-0544-8
  22. Amoako R., Jha A., Shuo Zhong. Rock Fragmentation Prediction Using an Artificial Neural Network and Support Vector Regression Hybrid Approach // Mining. 2022. Vol. 2. Iss. 2. P. 233-247. DOI: 10.3390/mining2020013
  23. Tiile R.N. Artificial neural network approach to predict blast-induced ground vibration, airblast and rock fragmentation: A Thesis Presented to the Faculty of the Graduate School of the Missouri University of Science and Technology in Partial Fulfillment of the Requirements for the Degree Master of Science in Mining Engineering. Missouri, 2016. № 7571. 99 p.
  24. Yari M., He B., Armaghani D.J. et al. A novel ensemble machine learning model to predict mine blasting–induced rock fragmentation // Bulletin of Engineering Geology and the Environment. 2023. Vol. 82. Iss. 5. № 187. DOI: 10.1007/s10064-023-03138-y
  25. Koopialipoor M., Armaghani D.J., Haghighi M., Ghaleini E.N. A neuro-genetic predictive model to approximate overbreak induced by drilling and blasting operation in tunnels // Bulletin of Engineering Geology and the Environment. 2019. Vol. 78. Iss. 2. P. 981-990. DOI: 10.1007/s10064-017-1116-2
  26. Hosseini S., Poormirzaee R., Hajihassani M. An uncertainty hybrid model for risk assessment and prediction of blast-induced rock mass fragmentation // International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences. 2022. Vol. 160. № 105250. DOI: 10.1016/j.ijrmms.2022.105250
  27. Hosseini S., Mousavi A., Monjezi M., Khandelwal M. Mine-to-crusher policy: Planning of mine blasting patterns for environmentally friendly and optimum fragmentation using Monte Carlo simulation-based multi-objective grey wolf optimization approach // Resources Policy. 2022. Vol. 79. № 103087. DOI: 10.1016/j.resourpol.2022.103087
  28. Jelušič P., Ivanič A., Lubej S. Prediction of Blast-Induced Ground Vibration Using an Adaptive Network-Based Fuzzy Inference System // Applied Sciences. 2021. Vol. 11. Iss. 1. № 203. DOI: 10.3390/app11010203
  29. Mohamad E.T., Armaghani D.J., Hasanipanah M. et al. Estimation of air-overpressure produced by blasting operation through a neuro-genetic technique // Environmental Earth Sciences. 2016. Vol. 75. Iss. 2. № 174. DOI: 10.1007/s12665-015-4983-5
  30. Yilmaz A., Poli R. Successfully and efficiently training deep multi-layer perceptrons with logistic activation function simply requires initializing the weights with an appropriate negative mean // Neural Networks. 2022. Vol. 153. P. 87-103. DOI: 10.1016/j.neunet.2022.05.030
  31. Chen Z., Zhu L., Lu H. et al. Research on bearing fault diagnosis based on improved genetic algorithm and BP neural network // Scientific Reports. 2024. Vol. 14. № 15527. DOI: 10.1038/s41598-024-66318-0
  32. Temeng V.A., Ziggah Y.Y., Arthur C.K. A novel artificial intelligent model for predicting air overpressure using brain inspired emotional neural network. International Journal of Mining Science and Technology. 2020. Vol. 30. Iss. 5. P. 683-689. DOI: 10.1016/j.ijmst.2020.05.020
  33. Pizarroso J., Portela J., Muñoz A. NeuralSens: Sensitivity Analysis of Neural Networks // Journal of Statistical Software. 2022. Vol. 102. Iss. 7. 36 p. DOI: 10.18637/jss.v102.i07
  34. Armaghani D.J., Hasanipanah M., Mahdiyar A. et al. Airblast prediction through a hybrid genetic algorithm-ANN model // Neural Computing and Applications. 2018. Vol. 29. Iss. 9. P. 619-629. DOI: 10.1007/s00521-016-2598-8
  35. Hosseini M., Khandelwal M., Lotfi R., Eslahi M. Sensitivity analysis on blast design parameters to improve bench blasting outcomes using the Taguchi method // Geomechanics and Geophysics for Geo-Energy and Geo-Resources. 2023. Vol. 9. Iss. 1. № 9. DOI: 10.1007/s40948-023-00540-4
  36. Mboyo H.L., Bingjie Huo, Mulenga F. K. et al. Assessing the Impact of Surface Blast Design Parameters on the Performance of a Comminution Circuit Processing a Copper-Bearing Ore // Minerals. 2024. Vol. 14. Iss. 12. № 1226. DOI: 10.3390/min14121226
  37. Singh P.K., Roy M.P., Paswan R.K. et al. Rock fragmentation control in opencast blasting // Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering. 2016. Vol. 8. Iss. 2. P. 225-237. DOI: 10.1016/j.jrmge.2015.10.005
  38. Lundberg S.M., Su-In Lee. A Unified Approach to Interpreting Model Predictions // 31st Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2017), Long Beach, CA, USA, December, 2017. 10 p. DOI: 10.48550/arXiv.1705.07874

Похожие статьи

Идентификация и классификация электрической нагрузки горных предприятий на основе методов декомпозиции сигналов
2025 Ю. Л. Жуковский, П. К. Сусликов
Кластерный подход к улавливанию и транспортировке промышленного СО2: экономия за счет совместной инфраструктуры
2025 П. С. Цветков
Разработка и интеграция имитационной модели процесса проветривания подземного горно-добывающего предприятия в сервис управления спросом на электроэнергию
2025 А. В. Николаев, А. В. Кычкин
Модель инфраструктуры беспроводного заряда для электротранспорта предприятий открытой добычи полезных ископаемых
2025 И. Ю. Семыкина, В. М. Завьялов, Я. А. Нечипоренко, Е. Н. Таран
Слово редактора: Цифровая трансформация в управлении процессами и оборудованием предприятий ТЭК и МСК
2025 Ю. Л. Жуковский, И. И. Белоглазов, Д. А. Клебанов, И. О. Темкин
Разработка и применение новых методов оценки изменчивости качества полезных ископаемых на основе анализа больших данных для оперативного управления рудопотоком на горных предприятиях
2025 Е. А. Князькин, Д. А. Клебанов, Р. О. Ювакаев