Safe vibrations of spilling basin explosions at "Gotvand Olya Dam" using artificial neural network

• Autorzy: Amnieh H. B. , Bahadori M.

Identyfikatory

DOI

10.2478/amsc-2014-0075

Warianty tytułu

PL

Określanie bezpiecznego poziomu wibracji w zbiorniku w trakcie prac strzałowych prowadzonych na tamie Gotvand Olya z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Ground vibration is an undesirable outcome of an explosion which can have destructive effects on the surrounding environment and structures. Peak Particle Velocity (PPV) is a determining factor in evaluation of the damage caused by an explosion. To predict the ground vibration caused by blasting at the Gotvand Olya Dam (GOD) spilling basin, thirty 3-component records (totally 90) from 19 blasts were obtained using 3 VIBROLOC seismographs. Minimum and the maximum distance from the center of the exploding block to the recording station were set to be 11 and 244 meters, respectively. To evaluate allowable safe vibration and determining the permissible explosive charge weight, Artificial Neural Networks (ANN) was employed with Back Propagation (BP) and 3 hidden layers. The mean square error and the correlation coefficient of the network in this study were found to be 1.95 and 0.995, respectively, which compared to those obtained from the known empirical correlations, indicating substantially more accurate prediction. Considering the network high accuracy and precision in predicting vibrations caused by such blasting operations, the nearest distance from the center of the exploding block at this study was 11 m, and considering the standard allowable vibration of 120 mm/sec for heavy concrete structures, the maximum permissible explosive weight per delay was estimated to be 47.00 Kg. These results could be employed in subsequent safer blasting operation designs.

PL

Wibracje gruntu to niepożądany skutek prowadzenia prac strzałowych, które mogą negatywnie wpływać na otaczające środowisko oraz znajdujące się w sąsiedztwie budowle. Głównym wskaźnikiem używanym przy określaniu szkód spowodowanych przez wybuchy jest wskaźnik maksymalnej prędkości cząstek (PPV). Przy prognozowaniu wibracji terenu wskutek prac strzałowych prowadzonych na tamie Gotvand Olya i w zbiorniku zbadano zapisy 3-składnikowych prędkości ( w sumie 90 zapisów) z 13 wybuchów zarejestrowane przy użyciu sejsmografu 3 VIBROLOC. Maksymalna i minimalna odległość pomiędzy środkiem rozkruszanego bloku a stacją rejestrującą ustawiona została na poziomie 244 i 11 m. W celu określenia bezpiecznego poziomu drgań oraz dopuszczalnej wagi ładunku, zastosowano podejście wykorzystujące sieci neuronowe, z wykorzystaniem metody propagacji wstecznej i trzech warstw ukrytych. Błąd średniokwadratowy i współczynnik korelacji sieci wyniosły 1.95 i 0.95, co pozostaje w zgodności z danym uzyskiwanymi z obserwacji empirycznych, wskazując na poprawność i dokładność prognoz. Zakładając wysoki poziom dokładności sieci oraz wysoką dokładność w prognozowaniu poziomu drgań wywołanych przez prace strzałowe, przyjęto że najbliższa odległość od środka rozkruszanego bloku wyniesie 11 m. Uwzględniając standardowe dopuszczalne w przypadku ciężkich budowli betonowych poziomy drgań w wysokości 120 m/s, oszacowano że maksymalna dopuszczalna masa ładunku wyniesie 47.00 Kg, w przeliczeniu na jeden okres zwłoki. Wyniki badań wykorzystane być mogą w planowaniu kolejnych bezpiecznych prac strzałowych.

Słowa kluczowe

EN

ground vibration; safe explosion; Gotvand Olya Dam; artificial neural network (ANN)

PL

drgania gruntu; bezpieczeństwo pracy; prace strzałowe; tama Gotvand Olya; sztuczne sieci neuronowe

• Wydawca: Instytut Mechaniki Górotworu PAN
• Czasopismo: Archives of Mining Sciences
• Rocznik: 2014
• Tom: Vol. 59, no. 4
• Strony: 1087--1096
• Opis fizyczny: Bibliogr. 19 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Amnieh H. B.

• Department of Mining Engineering, University of Kashan, Iran

autor

Bahadori M.

• Department of Mining Engineering, University of Kashan, Iran

Bibliografia

• [1] Bahadori M., Bakhshandeh Amnieh H., Vahidi Pour S.M., 2010. Predicting Ground Vibration Caused by Blasting Operation Using Genetic Algorithm (GA). Proceedings of the First Iranian Blasting Conference, Tehran: Amirkabir University of Technology, 237-244.
• [2] Bakhshandeh Amnieh H., Mozdianfard M.R., Siamaki A., 2009. Predicting of blasting vibrations in Sarcheshmeh copper mine by neural network. Safety Science, 48: 319-325.
• [3] Blair B.E., Duvall W.I., 1954. Evaluation of gauges for measuring displacement, velocity and acceleration of seismic pulses. USBM RT 5073.
• [4] Blair D.P., Jiang J.J., 1995. Surface Vibration due to a Vertical Column of Explosive. Int. J. Rock Mech. Min. Sci. & Geomech.., 32: 149-154.
• [5] Hagan T.N., Kennedy B.J., 1980. The Design of Blasting Procedures to Ensure Acceptable Noise, Air Blast and Ground Vibrations in Surface Coal Mining. Environmental Controls for Coal Mining (First National Seminar).
• [6] Khandelwal M., Singh T.N., 2009. Prediction of blast-induced ground vibration using artificial neural network. International Journal of Rock Mechanics & Mining Sciences, 46: 1214-1222.
• [7] Khandelwal M., Singh T.N., 2007. Evaluation of blast-induced ground vibration predictors. Soil Dyn. Earth quake Eng., 27: 25-116.
• [8] Khandelwal M., Singh T.N., Kumar S., 2005. Prediction of blast-induced ground vibration in opencast mine by artificial neural network. Ind. Min. Eng., 44: 9-23.
• [9] Konya C.J., Walter E.L., 1985. Rock Blasting. Virginia: Springfield.
• [10] Lilly P., 1986. An Emprical Method of Assessing Rockmass Blastability. Large Open Pit Mines Conference, Newman. 89-92.
• [11] Mather W., 1984. Factors Affecting magnitude and Frequency of Blast-Induced Ground and Air Vibrations. Transactions of the Institution of Mining and Metallurgy, 93: 173-180.
• [12] Mojtabai N., Beatty S., 1995. An Empirical Approach to Assessment of and Prediction of Damage in Bench Blasting. Transactions of the Institution of Mining and Metallurgy, 105: 75-A80.
• [13] Oriard L.L., 1980. Observations on the Performance on Concrete at High Stress Levels from Blasting. Proceedings of the Sixth Conference on Explosives and Blasting Technique. International society of Explosives Engineers, 1-10.
• [14] Rao S.Y., Rao M.K., 2007. Prediction of Ground Vibrations and Frequency in opencast mine unig neuro-fuzzy technique.Journal of Science & Industrial Research, 68: 292-295.
• [15] Roy P.P., 1998. Charactristics of Ground Vibration and Structure to Surface and Underground Blasting. Geotechnical and Geological Engineering, Vol. 16, 151-166.
• [16] SABS., 1990. Mechanical Vibration and Shock - Vibration of Buildings Guidelines for the Measurement of Vibrations and Evaluation of Their Effects on Buildings. South African Bureau of Standards.
• [17] Singh T.N., Kanchan R., Saigal K., Verma A.K., 2004. Prediction of P-wave velocity and anisotropic properties of rock using artificial neural networks technique. J. Sci. Ind. Res., 63: 8-32.
• [18] Soltani Mohammadi S., H. Bakhshandeh Amnieh, Bahadori M., 2011. Predicting Ground Vibration Caused by Blasting Operations in Sarcheshmeh Copper Mine Considering the Charge Type by Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). Arch. Min. Sci., Vol. 56, No 4, p. 701-710.
• [19] Soltani Mohammadi S., H. Bakhshandeh Amnieh, Bahadori M., 2012. Investigating Ground Vibration to Calculate the Permissible Charge Weight for Blasting Operations of Gotvand-Olya Dam Underground Structures. Arch. Min. Sci., Vol. 57, No 3, p. 687-697.