ارائه الگوی انفجار بهینه‌ برای رسیدن به ابعاد خردایش هدف با استفاده از ترکیبی از شبکه‌ی عصبی و الگوریتم‌های بهینه‌سازی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری، دانشکده مهندسی معدن، نفت و ژئوفیزیک، دانشگاه صنعتی شاهرود، شاهرود، ایران

2 کارشناس ارشد، هلدینگ صنعت و معدن قرارگاه سازندگی خاتم الانیاء، موسسه ثارالله کرمان، کرمان، ایران

3 استاد تمام، دانشکده مهندسی معدن، نفت و ژئوفیزیک، دانشگاه صنعتی شاهرود، شاهرود، ایران

4 استاد تمام، گروه مهندس معدن، دانشگاه صنعتی اصفهان، اصفهان، ایران

چکیده

معدنکاری بهینه به معنای انجام بهترین روش ممکن برای استخراج یک ماده‌ی معدنی است. این مهم با انتخاب روش درست استخراج و اجرای آن در بهترین حالت ممکن محقق خواهد شد. این کار موجب کاهش هزینه‌های استخراجی ثابت و متغیر شده و سود ناشی از عملیات معدنکاری را افزایش می‌دهد. این تحقیق بر بهینه‌سازی پارامترهای انفجار برای بهبود کارایی خردایش و کاهش هزینه‌ها در صنعت معدنکاری تمرکز دارد.به این منظور از داده های معدن راکفیل سد رسوبگیر درآلو برای اجرای این پژوهش استفاده شد. یک مدل شبکه عصبی برای پیش بینی نتایج خردایش بر اساس پارامترهای مختلف انفجار توسعه داده شد. پس از آن، الگوریتم های فراابتکاری، از جمله الگوریتم بهینه سازی نهنگ (WOA) و الگوریتم کرم شب تاب (FA)، برای بهینه سازی الگوهای انفجار استفاده شدند. سه الگوی مختلف از روش‌های الگوریتم‌های فراابتکاری به معدن پیشنهاد شده است. نتایج نشان می‌دهد که الگوی بهینه‌شده WOA از الگوی بهینه‌شده FA از نظر پراکندگی و مقرون‌به‌صرفه بودن بهتر عمل می‌کند.

کلیدواژه‌ها


[1]          D. Jahed Armaghani, M. Hajihassani, A. Marto, R. Shirani Faradonbeh, and E. T. Mohamad, “Prediction of blast-induced air overpressure: a hybrid AI-based predictive model,” Environ. Monit. Assess., vol. 187, pp. 1–13, 2015.
[2]          D. Jahed Armaghani et al., “Neuro-fuzzy technique to predict air-overpressure induced by blasting,” Arab. J. Geosci., vol. 8, pp. 10937–10950, 2015.
[3]          D. Jahed Armaghani, M. Hasanipanah, and E. Tonnizam Mohamad, “A combination of the ICA-ANN model to predict air-overpressure resulting from blasting,” Eng. Comput., vol. 32, pp. 155–171, 2016.
[4]          M. Ataei and F. Sereshki, “Improved prediction of blast-induced vibrations in limestone mines using Genetic Algorithm,” J. Min. Environ., vol. 8, no. 2, pp. 291–304, 2017, doi: 10.22044/jme.2016.654.
[5]          S. M. Hoseini, F. Sereshki, and M. Ataei, “A quantitative model for evaluation and classification of blastings in open-pit mines,” J. Min. Environ., vol. 9, no. 1, pp. 127–141, 2018.
[6]          M. Ataei and H. A. Baydokhti, “An experimental study of the repeated blasting effect on surrounding rock weakness incorporating ultrasonic wave velocity measurement,” Rud. Zb., vol. 34, no. 4, 2019.
[7]          S. Mulenga and R. Kaunda, “Blast design for improved productivity using a modified available energy method,” J. Min. Environ., vol. 11, no. 3, pp. 643–659, 2020.
[8]          D. Mohammadi, R. Mikaeil, and J. Abdollahei Sharif, “Investigating and Ranking Blasting Patterns to Reduce Ground Vibration using Soft Computing Approaches and MCDM Technique,” J. Min. Environ., vol. 11, no. 3, pp. 881–897, 2020.
[9]          H. Moomivand, S. Seadati, and H. Allahverdizadeh, “A new approach to improve the assessment of rock mass discontinuity spacing using image analysis technique,” Int. J. Rock Mech. Min. Sci., vol. 143, p. 104760, 2021.
[10]        E. Li, F. Yang, M. Ren, X. Zhang, J. Zhou, and M. Khandelwal, “Prediction of blasting mean fragment size using support vector regression combined with five optimization algorithms,” J. Rock Mech. Geotech. Eng., vol. 13, no. 6, pp. 1380–1397, 2021.
[11]        P. Bayat, M. Monjezi, A. Mehrdanesh, and M. Khandelwal, “Blasting pattern optimization using gene expression programming and grasshopper optimization algorithm to minimise blast-induced ground vibrations,” Eng. Comput., pp. 1–10, 2022.
[12]        H. Moomivand, H. Amini Khoshalan, J. Shakeri, and H. Vandyousefi, “Development of new comprehensive relations to assess rock fragmentation by blasting for different open pit mines using GEP algorithm and MLR procedure,” Int. J. Min. Geo-Engineering, vol. 56, no. 4, pp. 401–411, 2022.
[13]        R. Shamsi, M. S. Amin, H. Dehghani, M. Bascompta, B. Jodeiri Shokri, and S. Entezam, “Prediction of fly-rock using gene expression programming and teaching–learning-based optimization algorithm,” J. Min. Environ., vol. 13, no. 2, pp. 391–406, 2022.
[14]        B. O. Taiwo, “Improvement of small-scale dolomite blasting productivity: comparison of existing empirical models with image analysis software and artificial neural network models,” J. Min. Environ., vol. 13, no. 3, pp. 627–641, 2022.
[15]        B. O. Taiwo et al., “Artificial neural network modeling as an approach to limestone blast production rate prediction: a comparison of PI-BANN and MVR models,” J. Min. Environ., vol. 14, no. 2, pp. 375–388, 2023.
[16]        E. Sharifi, M. A. E. Farsangi, H. Mansouri, and E. Rashedi, “Determining Rock Fragment Size Distribution Using a Convolutional Neural Network,” Rud. Zb., vol. 39, no. 2, pp. 1–14, 2024.
[17]        H. Nguyen, X.-N. Bui, C. Drebenstedt, and Y. Choi, “Enhanced Prediction Model for Blast-Induced Air Over-Pressure in Open-Pit Mines Using Data Enrichment and Random Walk-Based Grey Wolf Optimization–Two-Layer ANN Model,” Nat. Resour. Res., vol. 33, no. 2, pp. 943–972, 2024.
[18]        A. Rabbani et al., “Optimization of an artificial neural network using four novel metaheuristic algorithms for the prediction of rock fragmentation in mine blasting,” J. Inst. Eng. Ser. D, pp. 1–20, 2024.
[19]        H. Fattahi, H. Ghaedi, and D. J. Armaghani, “Enhancing blasting efficiency: A smart predictive model for cost optimization and risk reduction,” Resour. Policy, vol. 97, p. 105261, 2024.
[20]        C. Lopez Jimeno, E. López Jimeno, and F. J. A. Carcedo, “Drilling and blasting of rocks. AA Balkema.” Taylor & Francis Group, Rotterdam, 1995.
[21]        S. Mirjalili and A. Lewis, “The whale optimization algorithm,” Adv. Eng. Softw., vol. 95, pp. 51–67, 2016.
[22]        X.-S. Yang, “Firefly algorithm, stochastic test functions and design optimisation,” Int. J. bio-inspired Comput., vol. 2, no. 2, pp. 78–84, 2010.