Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Prediction of penetration rate of rotary-percussive drilling using artificial neural networks – a case study

Aalizad S. A., Rashidinejad F.

Archives of Mining Sciences

|

2012

|

Vol. 57, no. 3

715--728

EN

Penetration rate in rocks is one of the most important parameters of determination of drilling economics. Total drilling costs can be determined by predicting the penetration rate and utilized for mine planning. The factors which affect penetration rate are exceedingly numerous and certainly are not completely understood. For the prediction of penetration rate in rotary-percussive drilling, four types of rocks in Sangan mine have been chosen. Sangan is situated in Khorasan-Razavi province in Northeastern Iran. The selected parameters affect penetration rate is divided in three categories: rock properties, drilling condition and drilling pattern. The rock properties are: density, rock quality designation (RQD), uni-axial compressive strength, Brazilian tensile strength, porosity, Mohs hardness, Young modulus, P-wave velocity. Drilling condition parameters are: percussion, rotation, feed (thrust load) and flushing pressure; and parameters for drilling pattern are: blasthole diameter and length. Rock properties were determined in the laboratory, and drilling condition and drilling pattern were determined in the field. For create a correlation between penetration rate and rock properties, drilling condition and drilling pattern, artificial neural networks (ANN) were used. For this purpose, 102 blastholes were observed and drilling condition, drilling pattern and time of drilling in each blasthole were recorded. To obtain a correlation between this data and prediction of penetration rate, MATLAB software was used. To train the pattern of ANN, 77 data has been used and 25 of them found for testing the pattern. Performance of ANN models was assessed through the root mean square error (RMSE) and correlation coefficient (R2). For optimized model (14-14-10-1) RMSE and R2 is 0.1865 and 86%, respectively, and its sensitivity analysis showed that there is a strong correlation between penetration rate and RQD, rotation and blasthole diameter. High correlation coefficient and low root mean square error of these models showed that the ANN is a suitable tool for penetration rate prediction.

PL

Postęp wiercenia przy wierceniach skał jest jednym z podstawowych parametrów decydujących o opłacalności przedsięwzięcia. Całkowite koszty prowadzenia prac wiertniczych określa się w oparciu o prognozowane tempo postępu wiercenia, parametr ten uwzględnia się następnie przy planowaniu prac wydobywczych. Niektóre spośród licznych czynników wpływających na postęp wiercenia przy użyciu wiertła obrotowo-udarowego nie zostały jeszcze w pełni rozpoznane. Przy prognozowaniu postępu wiercenia prowadzonego przy użyciu urządzeń udarowo-obrotowych uwzględniono cztery rodzaje skał obecnych w kopalni Sangan, leżącej w prowincji Khorasan-Razavi w północno -wschodniej części Iranu. Wybrane czynniki mające wpływ na postęp prac wiertniczych pogrupowano w trzy kategorie: właściwości skał, warunki prowadzenia prac wiertniczych oraz plan prowadzenia wiercenia. Parametry określające właściwości skał to gęstość, jakość skał (RQD) i wytrzymałość na ściskanie jednoosiowe, wytrzymałość skał otrzymywana w oparciu o test brazylijski, porowatość, twardość Mohra, moduł Younga, prędkość propagacji fali, Parametry określające warunki prowadzenia wierceń obejmują: udar, prędkość obrotowa, siła naporu, ciśnienie płukania, zaś parametry związane z planem prowadzenia wiercenia obejmują: wymiary otworu wiertniczego i długość. Właściwości skał określono laboratoryjnie, warunki i plan wierceń badano w terenie. Korelacji pomiędzy prędkością postępu wiercenia i właściwościami skał oraz warunkami i planem prac wiertniczych poszukiwano przy użyciu sztucznych sieci neuronowych (ANN). Zbadano 102 otwory wiertnicze, przeanalizowano warunki prowadzenia wierceń, plany prac i zarejestrowano czasy ich prowadzenia. W celu znalezienia korelacji pomiędzy tymi danymi a prognozowaną prędkością wiercenia wykorzystano oprogramowanie MATLAB. W treningu sieci neuronowej wykorzystano 77 danych, 25 z nich otrzymano w drodze testowania wzorca. Wyniki działania sieci neuronowych oceniono w oparciu o błąd średniokwadratowy (RMSE) oraz współczynnik korelacji (R2). Dla zoptymalizowanego modelu (14-14-10-1) błąd średniokwadratowy i współczynnik korelacji wynoszą odpowiednio 0.1865 i 86%. Analiza wrażliwości wykazała istnienie silnej korelacji pomiędzy prędkością wiercenia a jakością skały, prędkością obrotową wiertła i średnicą otworu wiertniczego. Wysoki współczynnik korelacji i niska wartość błędu średniokwadratowego otrzymana dla tych modeli wskazuje, że metody wykorzystujące sztuczne sieci neuronowe są odpowiednie do prognozowania prędkości wiercenia.

2

Prediction of backbreak in open pit blasting by Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System

Bazzazi A. A., Esmaeili M.

Archives of Mining Sciences

|

2012

|

Vol. 57, no. 4

933--943

EN

Adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) is powerful model in solving complex problems. Since ANFIS has the potential of solving nonlinear problem and can easily achieve the input-output mapping, it is perfect to be used for solving the predicting problem. Backbreak is one of the undesirable effects of blasting operations causing instability in mine walls, falling down the machinery, improper fragmentation and reduction in efficiency of drilling. In this paper, ANFIS was applied to predict backbreak in Sangan iron mine of Iran. The performance of the model was assessed through the root mean squared error (RMSE), the variance account for (VAF) and the correlation coefficient (R2) computed from the measured of backbreak and model-predicted values of the dependent variables. The RMSE, VAF, R2 indices were calculated 0.6, 0.94 and 0.95 for ANFIS model. As results, these indices revealed that the ANFIS model has very good prediction performance.

PL

Adaptywny system wnioskowania wykorzystujący elementy sieci neuronowych i logiki rozmytej (ANFIS) stanowi potężny narzędzie do rozwiązywania złożonych problemów. Ponieważ model ANFIS może być wykorzystywany do rozwiązywania problemów nieliniowych i umożliwia wygodne przedstawienie problemu w formie: wejście - wyjście, jest idealnym narzędziem do rozwiązywania problemów związanych z prognozowaniem. Pękanie skał w odkrywce jest jednym z niekorzystnych skutków prowadzenia prac strzałowych, powoduje niestabilność ścian, uszkodzenia maszyn i urządzeń, nieodpowiednią fragmentację skał oraz prowadzi do obniżenia efektywności wierceń. W pracy przedstawiono zastosowanie systemu ANFIS do prognozowania pękań skał w kopalni rud żelaza w Sangan (Iran). Działanie modelu zbadano na podstawie wartości błędu średniokwadratowego (RMSE), wariancji (VAF) i współczynnika korelacji (R2) obliczonego na podstawie pomiarów pęknięć skał i wartości uzyskanych z modelowania. Wartości wskaźników RMSE, VAF i R2 obliczonych przy użyciu modelu ANFIS wynoszą odpowiednio 0.6, 0.94 i 0.95. Wielkości te wyraźnie potwierdzają wysoką skuteczność modelu.

3

Reliability analysis of a fleet of loaders in Sangan iron mine

Esmaeili M., Bazzazi A. A., Borna S.

Archives of Mining Sciences

|

2011

|

Vol. 56, no 4

629-640

EN

As the size and complexity of open pit mining equipment continue to increase, the implications of equipment failure become ever more critical. Unplanned equipment failures and their consequences have significant influence on the total operating cost of a mining system. Keeping this in view, a reliability study has been performed for a fleet of loaders in Sangan iron mine of Iran. In this study, two approaches were considered for analyze maintenance data, namely a basic maintenance approach and a reliability based approach. In this paper, trend and serial correlation test were used to validate the assumption of independent and identically distribution. K-S test was carried out with the aid of Easy-Fit software to select best fit distribution. Finally, reliability the loaders 560 No. 1, 560 No. 2 and 4400 for the next 50 hours of operation have been predicted, 5.1×10-3, 8.3×10-3 and 1.2×10-4, respectively. To achieving the high reliability a review on maintenance program must be performed.

PL

Wraz ze wzrostem skali i złożoności sprzętu używanego w górnictwie odkrywkowym, konsekwencje awarii sprzętu stają się coraz bardziej dotkliwe. Nieplanowane awarie sprzętu i ich skutki w znaczący sposób wpływają na całkowite koszty operacyjne systemu górniczego. Mając to na uwadze, przeprowadzono studium niezawodnościowe dla floty ładowarek w Irańskiej kopalni żelaza Sangan. Rozważano dwa podejścia do analizy danych serwisowych, to znaczy podstawowe podejście serwisowe i podejście niezawodnościowe. Aby zweryfikować założenie niezależnej i identycznej dystrybucji w pracy zastosowano testy korelacyjne trendu i serii. Aby wybrać najlepiej pasującą dystrybucję, przy pomocy oprogramowania Easy-Fit przeprowadzony został test K-S. Prognozowano niezawodność ładowarek 560 No. 1, 560 No. 2 i 4400 w ciągu następnych 50 godzin działania - odpowiednio 5.1×10-3, 8.3×10-3 i 1.2×10-4. Aby osiągnąć wysoki poziom niezawodności, należy przeprowadzić przegląd programu serwisowania.