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Rock mass structural recognition from drill monitoring technology in underground mining using discontinuity index and machine learning techniques

不连续性分类 岩体分类 钻孔 间断(语言学) 钻探 演习 随钻测量 地质学 人工智能 数据挖掘 采矿工程 模式识别(心理学) 工程类 岩土工程 计算机科学 数学 机械工程 数学分析
作者
Alberto Fernández,José A. Sanchidrián,Pablo Segarra,Santiago Gómez,Enming Li,Rafael Navarro
出处
期刊:International journal of mining science and technology [Elsevier BV]
卷期号:33 (5): 555-571 被引量:21
标识
DOI:10.1016/j.ijmst.2023.02.004
摘要

A procedure to recognize individual discontinuities in rock mass from measurement while drilling (MWD) technology is developed, using the binary pattern of structural rock characteristics obtained from in-hole images for calibration. Data from two underground operations with different drilling technology and different rock mass characteristics are considered, which generalizes the application of the methodology to different sites and ensures the full operational integration of MWD data analysis. Two approaches are followed for site-specific structural model building: a discontinuity index (DI) built from variations in MWD parameters, and a machine learning (ML) classifier as function of the drilling parameters and their variability. The prediction ability of the models is quantitatively assessed as the rate of recognition of discontinuities observed in borehole logs. Differences between the parameters involved in the models for each site, and differences in their weights, highlight the site-dependence of the resulting models. The ML approach offers better performance than the classical DI, with recognition rates in the range 89% to 96%. However, the simpler DI still yields fairly accurate results, with recognition rates 70% to 90%. These results validate the adaptive MWD-based methodology as an engineering solution to predict rock structural condition in underground mining operations.
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