Luận án tiến sĩ: Mô hình trí tuệ nhân tạo dự báo chấn động nổ mìn khai thác mỏ lộ thiên

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT NGUYỄN HOÀNG NGHIÊN CỨU MỘT SỐ MÔ HÌNH TRÍ TUỆ NHÂN TẠO DỰ BÁO CHẤN ĐỘNG NỔ MÌN TRONG KHAI THÁC MỎ LỘ THIÊN LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT Hà Nội - 2020 luan an BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT NGUYỄN HOÀNG NGHIÊN CỨU MỘT SỐ MÔ HÌNH TRÍ TUỆ NHÂN TẠO DỰ BÁO CHẤN ĐỘNG NỔ MÌN TRONG KHAI THÁC MỎ LỘ THIÊN Ngành: Khai thác mỏ Mã số: 9520603 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: 1. BÙI XUÂN NAM 2. TRẦN QUANG HIẾU Hà Nội – 2020 luan an i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu độc lập của tôi. Các số liệu, kết quả trong luận án là trung thực và chưa từng được công bố trong bất kỳ công trình nào của các tác giả khác.

Hà Nội, ngày 25 tháng 05 năm 2020 Tác giả luận án Nguyễn Hoàng luan an ii LỜI CẢM ƠN Luận án tiến sĩ kỹ thuật ngành Khai thác mỏ với đề tài “Nghiên cứu một số mô hình trí tuệ nhân tạo dự báo chấn động nổ mìn trong khai thác mỏ lộ thiên” là kết quả của quá trình nghiên cứu, cố gắng không ngừng của tác giả trong suốt thời gian làm nghiên cứu sinh với sự giúp đỡ tận tình của các thầy, cô giáo Trường Đại học Mỏ - Địa chất, các nhà khoa học trong ngành mỏ, bạn bè, đồng nghiệp trong nước, quốc tế và sự ủng hộ từ gia đình. Với tình cảm chân thành, tác giả xin gửi lời cảm ơn tới Ban Giám hiệu Trường Đại học Mỏ - Địa chất, Phòng Đào tạo Sau đại học, Ban chủ nhiệm Khoa Mỏ, Ban chủ nhiệm và tập thể các thầy, cô giáo Bộ môn Khai thác lộ thiên cùng các thầy, cô giáo trong Khoa Mỏ, Trường Đại học Mỏ - Địa chất đã quan tâm, tạo điều kiện giúp đỡ trong suốt quá trình học tập, công tác và nghiên cứu. Đặc biệt, tác giả xin bày tỏ lòng kính trọng và biết ơn sâu sắc tới GS. Bùi Xuân Nam và TS.

Trần Quang Hiếu là 2 người thầy trực tiếp hướng dẫn khoa học đã luôn dành thời gian, công sức để hướng dẫn, giúp đỡ và động viên tác giả trong suốt quá trình thực hiện nghiên cứu và hoàn thành luận án đúng hạn. Tác giả xin gửi lời cảm ơn tới PGS. Hồ Sĩ Giao và GS. Nhữ Văn Bách đã có nhiều gợi ý bổ ích cho NCS trong quá trình hoàn thành luận án.

Tác giả cũng xin gửi lời cảm ơn tới Viện Khoa học Công nghệ mỏ, Phòng Công nghệ khai thác Lộ thiên - Viện Khoa học Công nghệ mỏ, Trung tâm Bồi dưỡng và Tư vấn nổ mìn - Hội Kỹ thuật nổ mìn Việt Nam, Trung tâm Nghiên cứu Cơ điện mỏ - Trường Đại học Mỏ - Địa chất, Công ty Cổ phần than Núi Béo và các đơn vị cá nhân đã tạo điều kiện và cung cấp tài liệu, số liệu trong quá trình NCS nghiên cứu và hoàn thành luận án. Cuối cùng, tác giả xin chân thành cảm ơn các nhà khoa học, bạn bè, đồng nghiệp trong nước và quốc tế đã giúp đỡ và hỗ trợ NCS trong quá trình nghiên cứu. Hà Nội, ngày 18 tháng 06 năm 2020 Tác giả luận án Nguyễn Hoàng luan an iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN. ii MỤC LỤC.

iii DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT. vi DANH MỤC BẢNG BIỂU. viii DANH MỤC CÁC HÌNH. ix MỞ ĐẦU.

ĐẶC ĐIỂM CHUNG CỦA CÔNG TÁC NỔ MÌN TRÊN MỎ LỘ THIÊN VÀ CÁC ẢNH HƯỞNG CỦA CHẤN ĐỘNG NỔ MÌN. Đặc điểm chung của công tác nổ mìn trên mỏ lộ thiên. Khái niệm chung về sóng chấn động nổ mìn và các đặc tính của nó. Các tác động có hại của chấn động nổ mìn trên mỏ lộ thiên.

Kết luận chương. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU DỰ BÁO CHẤN ĐỘNG NỔ MÌN TRÊN MỎ LỘ THIÊN. Tổng quan tình hình nghiên cứu trong nước. Tổng quan tình hình nghiên cứu ngoài nước.

Tổng kết, đánh giá ưu điểm và các hạn chế của các nghiên cứu đã công bố. Kết luận chương. CƠ SỞ LÝ THUYẾT CỦA MỘT SỐ MÔ HÌNH TRÍ TUỆ NHÂN TẠO DỰ BÁO CHẤN ĐỘNG NỔ MÌN TRÊN MỎ LỘ THIÊN. Mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Network).

Mô hình rừng ngẫu nhiên (Random Forest). Mô hình hồi quy véc tơ hỗ trợ (Support Vector Regression). Mô hình lập thể (Cubist). Mô hình độ dốc tăng cường cấp cao (extreme gradient boosting machine – XGBoost).

Mô hình độ dốc tăng cường (gradient boosting machine – GBM) .56 luan an iv 3. Mô hình độ dốc tăng cường cấp cao (Extreme Gradient Boosting – XGBoost). Đề xuất mô hình lai dựa trên kỹ thuật phân cụm phân tầng và thuật toán lập thể (HKM-CA). Kỹ thuật phân cụm K trung bình theo thứ bậc (Hierarchical K-means clustering).

Đề xuất mô hình HKM-CA. Đề xuất mô hình lai dựa trên thuật toán tối ưu hóa bầy đàn và XGBoost (PSO-XGBoost). Thuật toán tối ưu hóa bầy đàn (Particle Swarm Optimization algorithm). Đề xuất mô hình PSO-XGBoost.

Đề xuất mô hình lai dựa trên thuật toán tối ưu hóa đom đóm và ANN (FFA-ANN). Thuật toán tối ưu hóa đom đóm (Firefly Algorithm). Đề xuất mô hình FFA-ANN. Kết luận chương.

NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN MỘT SỐ MÔ HÌNH TRÍ TUỆ NHÂN TẠO DỰ BÁO CHẤN ĐỘNG NỔ MÌN CHO MỎ LỘ THIÊN VIỆT NAM. Tổng quan về khu vực nghiên cứu. Thu thập và phân tích dữ liệu. Thu thập dữ liệu.

Phân tích dữ liệu. Các phương pháp đánh giá hiệu suất của các mô hình trí tuệ nhân tạo. Phát triển các mô hình dự báo chấn động nổ mìn. Xử lý dữ liệu.

Xử lý dữ liệu. Mô hình RF. Mô hình SVR. Mô hình lập thể (Cubist).

Mô hình XGBoost. Mô hình HKM-CA. Mô hình PSO-XGBoost. Mô hình FFA-ANN.

Mô hình thực nghiệm. So sánh, đánh giá hiệu suất của các mô hình dự báo chấn động nổ mìn đã phát triển. Phân tích mức độ ảnh hưởng của các biến đầu vào. Kết luận chương.116 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ.118 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ .122 LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN CỦA NGHIÊN CỨU SINH .122 TÀI LIỆU THAM KHẢO .144 luan an vi DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT ABC Artifcial bee colony - Bầy ong nhân tạo AI Artificial intelligence - Trí tuệ nhân tạo ANFIS Adaptive neuro-fuzzy inference system - Hệ thống nơ-ron suy luận mờ ANN Artificial neural network - Mạng nơ-ron nhân tạo BCT Bộ Công thương BTNMT Bộ Tài nguyên và Môi trường CA Cubist algorithm - Thuật toán lập thể Dim Dimention - Chiều (của dữ liệu) FCM Fuzzy C-means clustering - Phân cụm mờ C trung bình FFA Firefly algorithm - Thuật toán “tối ưu hóa đom đóm” Mô hình lai dựa trên thuật toán tối ưu hóa đom đóm và mạng nơ-ron FFA-ANN nhân tạo GBM Gradient boosting machine - Mô hình “máy tăng cường độ dốc” GEP Gene expression programming - Lập trình biểu hiện gen GMDH Group method of data handling - Phương pháp xử lý dữ liệu nhóm Hierarchical K-means clustering - Kỹ thuật phân cụm K trung bình HKM theo thứ bậc HKM-CA Mô hình lai dựa trên kỹ thuật phân cụm phân tầng và thuật toán lập thể MAE Mean absolute error - Độ lệch tuyệt đối MAPE Mean absolute percentage error - Phần trăm sai số tuyệt đối trung bình NLMR Non-linear multiple regression - Hồi quy phi tuyến tính đa biến PPV Peak particle velocity PSO Particle swarm optimization - Tối ưu hóa bầy đàn PSO- Mô hình lai dựa trên thuật toán tối ưu hóa bầy đàn và mô hình độ XGBoost dốc tăng cường cấp cao QCVN Quy chuẩn Việt Nam luan an vii RBF Radial basis function - Hàm hạt nhân xuyên tâm RF Random Forest - Rừng ngẫu nhiên RMSE Root-mean-squared error – Lỗi bình phương gốc SDR Standard deviation reduction - Giảm thiểu độ lệch chuẩn SVC Support vector classification - Véc-tơ hỗ trợ phân loại SVM Support vector machine - Máy véc-tơ hỗ trợ SVR Support vector regression - Véc-tơ hỗ trợ hồi quy TKV Tập đoàn Công nghiệp Than - Khoáng sản Việt Nam TNHH Trách nhiệm hữu hạn TWSS Total within the sum of squares - Tổng bình phương USBM The United States Bureau of Mines - Cục mỏ Hoa Kỳ Variance accounted for - Phương sai giữa các giá trị thực tế và các VAF giá trị dự báo VLNCN Vật liệu nổ công nghiệp XDCB Xây dựng cơ bản XGBoost eXtreme gradient boosting - Mô hình độ dốc tăng cường cấp cao LTN Lượng thuốc nổ luan an viii DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1.

Các điều kiện áp dụng của một số sơ đồ nổ mìn vi sai nhằm giảm thiểu chấn động nổ mìn. Error! Bookmark not defined. Giá trị vận tốc rung giới hạn đối với công trình khi chịu tác động rung gián đoạn. Bảng xếp loại các công trình xây dựngtheo khả năng chịu tác động rung và chấn động.

Tốc độ dao động cho phép Vcp của nền công trình. Một số phương trình thực nghiệm dự báo chấn động nổ mìn. Tóm tắt cơ sở dữ liệu sử dụng dự báo chấn động nổ mìn cho mỏ than Núi Béo. Hiệu suất của các mô hình ANN dự báo chấn động nổ mìn trong quá trình huấn luyện.

Hiệu suất của các mô hình SVR dự báo chấn động nổ mìn cho mỏ than Núi Béo (trong quá trình huấn luyện). Hiệu suất của các mô hình XGBoost dự báo chấn động nổ mìn cho mỏ than Núi Béo (trong quá trình huấn luyện). Hiệu suất của các mô hình trí tuệ nhân tạo và mô hình thực nghiệm trên bộ dữ liệu thử nghiệm .105 luan an ix DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1. Một số mỏ lộ thiên lớn trên thế giới và Việt Nam sử dụng công nghệ khoan-nổ mìn.

Error! Bookmark not defined. Công tác khoan lỗ khoan nạp mìn trên mỏ lộ thiên Error! Bookmark not defined. Thuốc nổ và phương tiện nổ sử dụng trên mỏ lộ thiên. Error! Bookmark not defined.

Cấu trúc LTN trong lỗ khoan. Error! Bookmark not defined. Một số sơ đồ nổ mìn vi sai sử dụng trên mỏ lộ thiên. Error! Bookmark not defined.

Một số thiệt hại về công trình do chấn động nổ mìn gây ra. Trượt lở tầng và bờ mỏ do chấn động nổ mìn. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm của các nhà khoa học tại mỏ than Khe Sim thuộc Tổng Công ty Đông Bắc. Phương pháp nổ mìn thực nghiệm nhằm giảm thiểu chấn động.

Phương trình thực nghiệm kết hợp phân tích ANOVA để dự báo chấn động nổ mìn cho một số mỏ lộ thiên ở Việt Nam. Mô phỏng ảnh hưởng của chấn động nổ mìn trong đường hầm bằng phần mềm Phase 2. Minh họa một ANN dự báo chấn động nổ mìn .