نشریه علمی-پژوهشی مکانیک سنگ

نشریه علمی-پژوهشی مکانیک سنگ

پیش‌‏بینی و بهینه‏‌سازی خردایش سنگ ناشی از انفجار با استفاده از روش‏‌های ترکیبی محاسبات نرم در معدن مس نارباغی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
گروه استخراج، دانشکده معدن و مواد، دانشگاه تربیت مدرس
چکیده
عملیات انفجار در معادن روباز یکی از مراحل پرهزینه و مهم چرخه تولید محسوب می‌شود. طراحی نامناسب الگوی انفجار علاوه بر بروز پیامدهای نامطلوب ازجمله خردایش نامطلوب، پرتاب سنگ و لرزش زمین، باعث افزایش سایر هزینه‌های معدنکاری نیز می‌شود.‌ در این پژوهش با استفاده از اطلاعات 60 عملیات انفجار در معدن مس نارباغی، شامل متغیرهای بارسنگ، فاصله‌داری چال‌، ارتفاع پله‌ها، تعداد چال‌ و تعداد ردیف‌، مدلی برای پیش‌بینی و بهینه‏سازی خردایش ارائه شده است. بدین منظور، از روش شبکه عصبی مصنوعی برای پیش بینی خزدایش که نتایج دقیق‌تری از آن حاصل شده است، استفاده شد. شبکه عصبی سه لایه پس انتشار خطا، با 15 نرون در تک لایه پنهان و تابع انتقال نمایی و لگاریتم سیگموئید با ضریب تعیین 0.94، عملکرد بهتری در مقایسه با سایر روش‌ها به دست آورده است. برای مشخص نمودن میزان تأثیر پارامترهای ورودی بر خروجی مدل شبکه عصبی، تحلیل حساسیت انجام شده ‌است که بر این اساس متغیرهای بارسنگ و فاصله‌داری چال‌ به ترتیب بیشترین تأثیر و ارتفاع پله‌، کمترین تأثیر را در خردایش ناشی از انفجار در معدن موردمطالعه داشته است. در مرحله آخر، الگوی بهینه با استفاده از الگوریتم فرا ابتکاری کرم شب‌تاب محاسبه گردید که بر اساس آن بارسنگ از 2.5 متر به 1.8 متر، فاصله‌داری چال‌ها از3.0 متر به 2.25 و ارتفاع پله از 6 متر به 5.4 متر کاهش یافت. بدین ترتیب مقدار D50 با کاهش 59 تا 88 درصد بهینه‌سازی شد.
کلیدواژه‌ها

 
 
.[1]da Gama CD Microcomputer simulation of rock blasting to predict fragmentation. In: The 25th US Symposium on Rock Mechanics (USRMS), 1984. OnePetro,
 
 .[2]Kemeny JM, Devgan A, Hagaman RM, Wu X (1993) Analysis of rock fragmentation using digital image processing. Journal of Geotechnical Engineering 119 (7):1144-1160
 
 .[3]Cho SH, Kaneko K (2004) Rock fragmentation control in blasting. Materials transactions 45 (5):1722-1730
 
[4]. [1].Rezakhah, M., Khajevand, S., Monjezi, M., & Manríquez León, F. A. (2024). Enhancing transportation fleet   efficiency in open-pit mining via simulation: A case study. Journal of Mining and Environment.
 
[5]. Rezakhah, M. , khajevand, S. , Monjezi, M. and Manríquez León, F. A. (2024). Enhancing transportation fleet efficiency in open-pit mining via simulation: A case study. Journal of Mining and Environment, (), -. doi: 10.22044/jme.2024.15094.2889
 
[6]. Kazemi, M. M. K., Nabavi, Z., Rezakhah, M., & Masoudi, A. (2023). Application of XGB-based metaheuristic techniques for prediction time-to-failure of mining machinery. Systems and Soft Computing, 5, 200061.
 
[7]. Moreno, E., Ferreira, F., Goycoolea, M., Espinoza, D., Newman, A., & Rezakhah, M. (2015). Linear programming approximations for modeling instant-mixing stockpiles. In Application of computers and operations research in the mineral industry-proceedings of the 37th international symposium, APCOM (Vol. 2009, pp. 582-587).
 
[8]. Tajik, S. , Monjezi, M. , Rezakhah, M. and Amiri Hosseini, M. (2023). Development of a Mathematical Model for Predicting Blast-Induced Fragmentation Considering Elastic Wave Velocities. JOURNAL OF ROCK MECHANICS7(No. 2), 71-82.
 
.[9] Jalali, Z &Samimi Namin, F(2023), Development of a new system for improving balastability by using Fuzzy delphi AHP method, International journal of Mining and geo engineering, 57(1), 47-53
 
[10]. Gokhale BV (2010) Rotary drilling and blasting in large surface mines. CRC Press,
 
 .[11]Da Gama D Use of comminution theory to predict fragmentation of jointed rock masses subjected to blasting. In: Proceedings, First International Symposium on Rock Fragmentation by Blasting, Lulea, Sweden, 1983. pp 565-579
 
 .[12]Kemeny JM, Devgan A, Hagaman RM, Wu X (1993) Analysis of rock fragmentation using digital image processing. Journal of Geotechnical Engineering 119 (7):1144-1160
 
.[13]Oraee K, Asi B Prediction of rock fragmentation in open pit mines, using neural network analysis. In: Fifteenth international symposium on mine planning and equipment selection (MPES 2006), 2006.
 
 .[14]Monjezi M, Bahrami A, Varjani AY (2010) Simultaneous prediction of fragmentation and flyrock in blasting operation using artificial neural networks. International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences 47 (3):476-480
 
 .[15]Monjezi M, Mohamadi HA, Barati B, Khandelwal M (2014) Application of soft computing in predicting
rock fragmentation to reduce environmental blasting side effects. Arabian Journal of Geosciences 7 (2):505-511
 
.[16]Gao W, Karbasi M, Hasanipanah M, Zhang X, Guo J (2018) Developing GPR model for forecasting the rock fragmentation in surface mines. Engineering with Computers 34 (2):339-345
 
.[17]Fang Q, Nguyen H, Bui X-N, Nguyen-Thoi T, Zhou J (2021) Modeling of rock fragmentation by firefly optimization algorithm and boosted generalized additive model. Neural Computing and Applications 33 (8):3503-3519(USRMS), 1984. OnePetro,
 
 .[18] Alavi, M., 1991- Sedimentary and structural characteristics of the Paleo-Tethys remnants in northeastern Iran. Geological Society of America Bulletin 103: 983- 992.
 
[19]. Weisberg S (2005) Applied linear regression, vol 528. John Wiley & Sons,
 
 .[20] Kutner, M. H., Nachtsheim, C. J., Neter, J., & Li, W. (2005). Applied linear statistical models. McGraw-hill.
 
[21]. Johnson, R. A., & Wichern, D. W. (2002). Applied multivariate statistical analysis.
 
[22]. Mehrdanesh A, Monjezi M, Sayadi AR (2017) Evaluation of effect of rock mass properties on fragmentation using robust techniques. Engineering with Computers:1-8
 
[23]. Haykin, S. (1994). Neural networks: a comprehensive foundation. Prentice Hall PTR.
  .[24]Faradonbeh RS, Monjezi M (2017) Prediction and minimization of blast-induced ground vibration using two robust meta-heuristic algorithms. Engineering with Computers:1
 .[1]da Gama CD Microcomputer simulation of rock blasting to predict fragmentation. In: The 25th US Symposium on Rock Mechanics (USRMS), 1984. OnePetro,
  .[2]Kemeny JM, Devgan A, Hagaman RM, Wu X (1993) Analysis of rock fragmentation using digital image processing. Journal of Geotechnical Engineering 119 (7):1144-1160
  .[3]Cho SH, Kaneko K (2004) Rock fragmentation control in blasting. Materials transactions 45 (5):1722-1730
[4]. [1].Rezakhah, M., Khajevand, S., Monjezi, M., & Manríquez León, F. A. (2024). Enhancing transportation fleet   efficiency in open-pit mining via simulation: A case study. Journal of Mining and Environment.
[5]. Rezakhah, M. , khajevand, S. , Monjezi, M. and Manríquez León, F. A. (2024). Enhancing transportation fleet efficiency in open-pit mining via simulation: A case study. Journal of Mining and Environment, (), -. doi: 10.22044/jme.2024.15094.2889
[6]. Kazemi, M. M. K., Nabavi, Z., Rezakhah, M., & Masoudi, A. (2023). Application of XGB-based metaheuristic techniques for prediction time-to-failure of mining machinery. Systems and Soft Computing, 5, 200061.
[7]. Moreno, E., Ferreira, F., Goycoolea, M., Espinoza, D., Newman, A., & Rezakhah, M. (2015). Linear programming approximations for modeling instant-mixing stockpiles. In Application of computers and operations research in the mineral industry-proceedings of the 37th international symposium, APCOM (Vol. 2009, pp. 582-587).
[8]. Tajik, S. , Monjezi, M. , Rezakhah, M. and Amiri Hosseini, M. (2023). Development of a Mathematical Model for Predicting Blast-Induced Fragmentation Considering Elastic Wave Velocities. JOURNAL OF ROCK MECHANICS7(No. 2), 71-82.
.[9] Jalali, Z &Samimi Namin, F(2023), Development of a new system for improving balastability by using Fuzzy delphi AHP method, International journal of Mining and geo engineering, 57(1), 47-53
[10]. Gokhale BV (2010) Rotary drilling and blasting in large surface mines. CRC Press,
  .[11]Da Gama D Use of comminution theory to predict fragmentation of jointed rock masses subjected to blasting. In: Proceedings, First International Symposium on Rock Fragmentation by Blasting, Lulea, Sweden, 1983. pp 565-579
  .[12]Kemeny JM, Devgan A, Hagaman RM, Wu X (1993) Analysis of rock fragmentation using digital image processing. Journal of Geotechnical Engineering 119 (7):1144-1160
 .[13]Oraee K, Asi B Prediction of rock fragmentation in open pit mines, using neural network analysis. In: Fifteenth international symposium on mine planning and equipment selection (MPES 2006), 2006.
  .[14]Monjezi M, Bahrami A, Varjani AY (2010) Simultaneous prediction of fragmentation and flyrock in blasting operation using artificial neural networks. International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences 47 (3):476-480
  .[15]Monjezi M, Mohamadi HA, Barati B, Khandelwal M (2014) Application of soft computing in predicting
rock fragmentation to reduce environmental blasting side effects. Arabian Journal of Geosciences 7 (2):505-511
 .[16]Gao W, Karbasi M, Hasanipanah M, Zhang X, Guo J (2018) Developing GPR model for forecasting the rock fragmentation in surface mines. Engineering with Computers 34 (2):339-345
 .[17]Fang Q, Nguyen H, Bui X-N, Nguyen-Thoi T, Zhou J (2021) Modeling of rock fragmentation by firefly optimization algorithm and boosted generalized additive model. Neural Computing and Applications 33 (8):3503-3519(USRMS), 1984. OnePetro,
 
 .[18] Alavi, M., 1991- Sedimentary and structural characteristics of the Paleo-Tethys remnants in northeastern Iran. Geological Society of America Bulletin 103: 983- 992.
 [19]. Weisberg S (2005) Applied linear regression, vol 528. John Wiley & Sons,
  .[20] Kutner, M. H., Nachtsheim, C. J., Neter, J., & Li, W. (2005). Applied linear statistical models. McGraw-hill.
 [21]. Johnson, R. A., & Wichern, D. W. (2002). Applied multivariate statistical analysis.
 [22]. Mehrdanesh A, Monjezi M, Sayadi AR (2017) Evaluation of effect of rock mass properties on fragmentation using robust techniques. Engineering with Computers:1-8
[23]. Haykin, S. (1994). Neural networks: a comprehensive foundation. Prentice Hall PTR.
 [24]Faradonbeh RS, Monjezi M (2017) Prediction and minimization of blast-induced ground vibration using two robust meta-heuristic algorithms. Engineering with Computers:1