نشریه علمی-پژوهشی مکانیک سنگ

نشریه علمی-پژوهشی مکانیک سنگ

ارائه مدلی برای تعیین خرج ویژه بر اساس پارامترهای ژئومکانیکی با استفاده از روش آنالیز مولفه‌های اصلی (مطالعه موردی- طرح سد و نیروگاه سیمره)

نوع مقاله : یادداشت فنی

نویسندگان
1 گروه مهندسی معدن، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه لرستان، خرم‌آباد، ایران.
2 کارشناسی ارشد مهندسی معدن، مکانیک سنگ، دانشگاه تهران، تهرن، ایران.
چکیده
یکی از مهمترین پارامترهای فنی و اقتصادی در طراحی الگوهای حفاری و انفجار تونل‌ها، خرج ویژه است. از این رو پیش‌بینی و بهینه‌سازی آن از اهمیت بالایی برخوردار است. مقدار خرج ویژه به پارامترهای متعددی از قبیل شرایط زمین‌شناسی، خصوصیات مکانیک سنگی و پارامترهای هندسی طراحی بستگی دارد. در این تحقیق با تکیه بر خواص ژئومکانیکی توده سنگ در عملیات ساخت تونل آبرسان سد سیمره، مدلی مناسب برای تعیین خرج ویژه با استفاده از روش‌های آماری ارائه شده است. در این راستا به منظور حذف اثر همخطی بین متغیرهای ورودی در مدل‌­های پیش‌بینی، از روش آنالیز PCA استفاده کرده و برای ارزیابی و مقایسه مدل‌­های ساخته شده، از پارمترهای ضریب تعیین مدل (R2) و متوسط مربعات خطا (MSE) بهره گرفته شده است. مقایسه مدل­‌ها نشان می‌دهد که رفع همخطی بین متغیرهای ورودی با بکارگیری روش PCA، نتایج پیش‌بینی بهتری را به همراه داشته است.
کلیدواژه‌ها

  1. Persson,A , Holmberg,R. Lee J. 1994. Rock Blasting and Explosives Engineering.
  2. Holmberg, R. 2000. Explosives and Blasting Technique.
  3. Lu,Sh. Zhou,Ch. Jiang,N. Xu,X. 2015.Effect of Excavation Blasting in an Under-Cross Tunnel on Airport Runway. Geotechnical and Geological Engineering. 33. 4. 973-981
  4. Bhalchandra V. Gokhale. 1979. Rotary Drilling and Blasting in Large Surface Mines.
  5. B. Mohanty. 1996. Rock Fragmentation by Blasting.
  6. E. Lopez Jimeno, C. Lopez Jimino, Ayala. 1978. Drilling and Blasting of Rocks.
  7. Dey,K. Sen,Ph. 2003. Concept of Blastability. Indian mining & engineering journal. 42. 24-31
  8. Singh, P, Sinha A. 2012Rock Fragmentation by Blasting.
  9. Rossmanith, H.1993. Rock Fragmentation by Blasting.
  10. Kuznetsov, V.M. 1973. The mean diameter of fragments formed by blasting rock. Soviet mining sci. 9. 2 144-148
  11. Cunningham, C.V.B. 1983. The KUZ-RAM model for prediction of fragmentation from blasting. 1st Int. Symp. On rock fragmentation. 2. 439-453
  12. Cunningham, C.V.B. 1987. Fragmentation estimations and the KUZ-RAM model four year on. 2nd Int. Symp. Rock fragmentation by blasting. Keystone. August 23-26
  13. Rustan, A. 1998. Rock Blasting Terms and Symbols
  14. Pal Roy, P. 2005. Rock Blasting: Effects and Operations.
  15. Jolliffe,I. 1986. Principal Component Analysis.
  16. Markland,j . 1974. The analysis of principal components of orientation data. International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences & Geomechanics Abstracts. 11.5. 157-163
  17. Salimi,A. Rostami,J. Moormann,Ch. Delisio,A. 2016. Application of non-linear regression analysis and artificial intelligence algorithms for performance prediction of hard rock TBM. Tunnelling and Underground Space Technology. 58. 236-246
  18. Salimi,A. /moormann,Ch. Singh,T.N. Jain,P. 2015. TBM Performance Prediction in Rock Tunneling Using Various Artificial Intelligence Algorithms. Regional tunneling conference tunnels and the future.
  19. Saeidi,O. Torabi,R. Ataei,M. Rostami,J. 2014. A stochastic penetration rate model for rotary drilling in surface mines. International Journal of Rock Mechanics & Mining Sciences. 68. 55-65
  20. Cai,W. Dou,L. Si,G. Cao,A. He,J. Liu,S. 2016. A principal component analysis/fuzzy comprehensive evaluation model for coal burst liability assessment. International Journal of Rock Mechanics & Mining Sciences. 81. 62-69.
  21. Mohamed,F. Hafsaoui,A. Talhi,K. Menacer,k. 2015. Study of the powder factor in surface bench blasting. Procedia earth and planetary science. 15. 892-899.
  22. Esmaeili,M. Salimi,A. Drebenstedt,C. Abbaszadeh,M. Aghajani Bazazi,A. 2015. Application of PCA, SVR, and ANFIS for modeling of rock fragmentation. Arab J Geosci. 8.9.6881-6893
  23. Heather,L. Andrew,W. Arthur,M. 2016. Dynamic failure in coal seams: Implications of coal composition for bump susceptibility. International Journal of Mining Science and Technology. 26.1. 3-8
  24. Yun,H. Park,S. Mehdawi,N. Mokhtari,S. Chopra,M. N.Reddi,L. Park,K. 2014. Monitoring for close proximity tunneling effects on an existing tunnel using principal component analysis technique with limited sensor data. Tunnelling and Underground Space Technology. 43. 398-412.
  25. Sayadi,A. Lashgari,A. Paraszczak,J. 2012. Hard-rock LHD cost estimation using single and multiple regressions based on principal component analysis. Tunnelling and Underground Space Technology. 27. 133-141
  26. Lashgari,A. Sayadi, A. 2013. Statistical approach to determination of overhaul and maintenance cost of loading equipment in surface mining. International Journal of Mining Science and Technology. 23. 441-446
  27. Yan-wei,Ch. Yao-cai,W. Tao,L. Zhi-jie,W. 2008Blended coal’s property prediction model based on PCA and SVM. J. Cent. South Univ. Technol. 15. 2. 331-335.
  28. Yan-wei,Ch. Yao-cai,W. Tao,L. Zhi-jie,W. 2008. Fault diagnosis of a mine hoist using PCA and SVM techniques. J China Univ Mining & Technol. 18. 327-331.
  29. Shi-xiong,X. Qiang,N. Yong,Zh. Lei,Zh. 2008. Mine-hoist fault-condition detection based on the wavelet packet transform and kernel PCA. J China Univ Mining & Technol. 18. 567-570.
  30. Lindsay,S, 2002, A tutorial on principal component analysis, February 26, Department science, University of Califonia, San Diego, December 10.
  31. Engelbrecht, A.P., 2007. Computational Intelligence: An Introduction. John Wiley & Sons, New York.
  32. Gujarati,D. 2004. Basic Econometrics
  33. gujarati, D., 2003. Basic Econometrics, fourth ed. McGraw-Hill, New York, NY. Hardle, W., Simar, L., 2003. Applie