ارتقاء بازدهی پروژه حفاری: پیش‌بینی و ارزیابی عملکرد ماشین رودهدر مبتنی بر هوش مصنوعی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشیار؛ دانشکده‌ی مهندسی علوم زمین، دانشگاه صنعتی اراک

2 دانشجو؛ دانشکده‌ی مهندسی علوم زمین، دانشگاه صنعتی اراک

چکیده

رودهدر به عنوان یک حفار مکانیکی فضاهای زیرزمینی، اهمیت بالایی در پروژه‌های عمرانی و معدنی دارد و بررسی اقتصادی یک پروژه حفاری به شدت وابسته به پیش‌بینی عملکرد رودهدر است. نرخ خالص حفاری رودهدر یک معیار مهم در ارزیابی عملکرد آن به حساب می‌آید که از طریق روش‌های مختلفی می‌توان به تخمین آن پرداخت. در این تحقیق با استفاده از روش‌های هوش مصنوعی ماشین بردار پشتیبان (SVM)، شبکه عصبی مصنوعی (ANN)، نزدیک‌ترین همسایگی (KNN)، جنگل تصادفی (RF) و رگرسیون خطی (LR)، مدل‌هایی به‌منظور پیش‌بینی عملکرد رودهدر ایجاد شد و دقت و مطلوبیت آن‌ها با هم مقایسه شد. متغیرهای ورودی در این مدل‌ها، شاخص کیفی سنگ (RQD) و مقادیر بازگشت چکش اشمیت R1، R2 و R3 می‌باشند و مدل‌سازی‌ها در نرم‌افزار داده کاوی Orange انجام شده است. نتایج مدلسازی‌ها نشان می‌دهد که مدل‌ ماشین بردار پشتیبان با 847/0R2= و 120/0RMSE= از عملکرد قابل قبولی برای پیش‌بینی نرخ حفاری یا بعبارتی پیش‌بینی عملکرد ماشین رودهدر در حفاری تونل برخوردار است.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


Abdolreza, Y.-C., & Siamak, H. Y. (2013). A new model to predict roadheader performance using rock mass properties. Journal of Coal Science Engineering, 19(1), 51-56.
Avunduk, E., Tumaç, D., & Atalay, A. (2014). Prediction of roadheader performance by artificial neural network. Tunnelling Underground Space Technology, 44, 3-9.
Bilgin, N., Kuzu, C., Eskikaya, S., & Özdemir, L. (1997). Cutting performance of jack hammers and roadheaders in Istanbul Metro drivages. World Tunnel Congress.
Ebrahimabadi, A., Azimipour, M., & Bahreini, A. (2015). Prediction of roadheaders' performance using artificial neural network approaches (MLP and KOSFM). Journal of Rock Mechanics Geotechnical Engineering, 7(5), 573-583.
Faradonbeh, R. S., Salimi, A., Monjezi, M., Ebrahimabadi, A., & Moormann, C. (2017). Roadheader performance prediction using genetic programming (GP) and gene expression programming (GEP) techniques. Environmental earth sciences, 76(16), 1-12.
Fattahi, H. (2016). Application of improved support vector regression model for prediction of deformation modulus of a rock mass [journal article]. Engineering with Computers, 32(4), 567-580. https://doi.org/10.1007/s00366-016-0433-6.
Fattahi, H. (2017). Application of Soft Computing Methods for the Estimation of Roadheader Performance from Schmidt Hammer Rebound Values. Analytical and numerical methods in mining engineering, 6, 11-24.
Fattahi, H., & Babanouri, N. (2017). Applying optimized support vector regression models for prediction of tunnel boring machine performance. Geotechnical and Geological Engineering, 35(5), 2205-2217.
Fattahi, H., & Babanouri, N. (2017). Predicting tensile strength of rocks from physical properties based on support vector regression optimized by cultural algorithm. Journal of Mining and Environment, 8(3), 467-474.
Fattahi, H., & Bazdar, H. (2017). Applying improved artificial neural network models to evaluate drilling rate index. Tunnelling and Underground Space Technology, 70, 114-124.
Fattahi, H., & Shirinzade, M. A. (2022). Applying different soft computing methods to predict mechanical properties of carbonate rocks based on petrographic and physical properties. Earth Science Informatics, 15(1), 351-368. https://doi.org/10.1007/s12145-021-00736-w.
Gao, B., Wang, R., Lin, C., Guo, X., Liu, B., & Zhang, W. (2021). TBM penetration rate prediction based on the long short-term memory neural network. Underground Space, 6(6), 718-731.
Ghasemi, E. (2017). Development of a site-specific regression model for assessment of road-header cutting performance of Tabas coal mine based on rock properties. Journal of Mining Environment, 8(4), 663-672.
Goktan, R., & Gunes, N. (2005). A comparative study of Schmidt hammer testing procedures with reference to rock cutting machine performance prediction. International journal of rock mechanics mining sciences, 42(3), 466-472.
Iphar, M. (2012). ANN and ANFIS performance prediction models for hydraulic impact hammers. Tunnelling Underground Space Technology, 27(1), 23-29.
Jonak, J., Kuric, I., DROŹDZIEL, P., Gajewski, J., & Saga, M. (2020). Prediction of load on the cutting tools in tunnel boring machines. Acta Montanistica Slovaca, 25(4).
Li, F., Li, Y., Yan, C., Ma, C., Liu, C., & Suo, Q. (2022). Swing speed control strategy of fuzzy PID roadheader based on PSO-BP Algorithm. 2022 IEEE 6th Information Technology and Mechatronics Engineering Conference (ITOEC).
Mashrei, M. A. (2012). Neural network and adaptive neuro-fuzzy inference system applied to civil engineering problems. Fuzzy Inference System-Theory Applications.
Nicodemus, K. K. J. B. i. b. (2011). Letter to the editor: On the stability and ranking of predictors from random forest variable importance measures. 12(4), 369-373.
Rostami, J., Ozdemir, L., & Neil, D. M. (1995). Performance prediction: a key issue in mechanical hard rock mining. International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences and Geomechanics Abstracts.
Salsani, A., Daneshian, J., Shariati, S., Yazdani-Chamzini, A., & Taheri, M. (2014). Predicting roadheader performance by using artificial neural network. Neural Computing Applications, 24(7), 1823-1831.
Seker, S. E., & Ocak, I. (2019). Performance prediction of roadheaders using ensemble machine learning techniques. Neural Computing Applications, 31(4), 1103.
Shahriar, K. (1988). Rock cuttability and geotechnical factors affecting the penetration rates of roadheaders Ph D Thesis, Istanbul Technical University.
Vapnik, V. (2013). The nature of statistical learning theory. Springer Science & Business Media.
Weisberg, S. (2005). Applied linear regression (Vol. 528). John Wiley & Sons.
Wu, X., & Kumar, V. (2009). The top ten algorithms in data mining. CRC press.
Yu, H., & Kim, S. (2012). SVM Tutorial-Classification, Regression and Ranking. Handbook of Natural computing, 1, 479-506.