Пространствено клъстеризиране за фиксирано съдържание

2.2.4. Пространствено клъстеризиране за фиксирано съдържание

След като, на базата на експертно знание, пробите в границите на един добивен хоризонт са разделени на групи според стойностите на съдържанието на изследваните компоненти, възниква задачата за очертаване на местата, в които се концентрират пробите от една група. Така се разделя класът на няколко пространствени клъстера. Това би имало важно значение при планирането на добива, защото за рудата попадаща в даден клъстер ще се знае, че съдържанието на добиваната компонента е от някаква известна минимална стойност до някаква известна максимална стойност.

В този втори етап е приложен формален метод на клъстеризация, като е използвано евклидово разстояние и метода на най-близкия съсед за определяне на разстояние между клъстерите. За целта е разработена програма на Visual Basic for Application за MS Excel, която ползва класифицирането в един хоризонт.

Програмата чрез рекурсивен алгоритъм намира клъстерите и за всеки от тях генерира неговия номер и таблица с координатите на пробите попадащи в него. Като се задават различни максимални разстояния на пробите попадащи в един клъстер за даден вид клъстеризиране, програмата намира различни системи от клъстери..

а) по максимално разстояние 40 m	б) по максимално разстояние 60 m

В рамките на това изследване е разработена втора програма на VBA за MS Excel, която по зададен номер на намерен вече клъстер намира точките от него, които определят минималния описващ го изпъкнал многоъгълник и площта на този многоъгълник. На фигура 2.2.5 б е очертан намерения такъв многоъгълник за клъстер 2, чиято площ е 33722 m². За намиране върховете на многоъгълника е използван алгоритъмът на монотонната верига на Андрю.

При планиране за определен период се предвижда изземване на обеми, които с известно приближение са близки до правилни тела (експлоатационни блокове/полета). Възможностите за вписване на определен брой експлоатационни блокове/ полета зависят от възприетата технологична схема на добив и от сложността и размерите на многоъгълника, описващ клъстера.

ІІI. Прогнозиране на показатели на рудно находище чрез невронни мрежи
Показателите на находищата се делят на две групи – количествени и качествени. При изчисляването на запасите те са минно геометрични, а при управление на запасите са качествени. Обединяването в една група се е наложило поради факта, че не само качествените, но и количествените – дебелина, дълбочина на залягане, дебелина на прослойките скали и др. влияят на качеството на добиваната суровина. Прогнозирането на показателите на находището – съдържание на химически компоненти, дебелина на рудния масив, наклон на рудната жила, вместващите скали и т.н. е сложна техническа задача, поради:

• 
  ограничеността на информацията, явяваща се пречка за статистическо прогнозиране;
  
• 
  разнородността в подходите на евристичните методи за прогнозиране;
  
• 
  разнородността на целите и критериите за оценка на прогнозните модели.
  

Чрез невронни мрежи се прогнозира стойността на геоложки показатели в различна степен на проучване на рудни находища. В случая изследването се базира на първично необработени данни от проучването. Изследването се реализира на базата на детайлното и впоследствие на пред експлоатационното и експлоатационното проучване.

Използвани са:

• 
  мрежи с радиални базисни функции (Radial Basis Function - RBF),
  
• 
  обобщени регресионни невронни мрежи (Generalized Regression Neural Networks - GRNN), и
  
• 
  многослойни персептрони (Multilayer Perceptrons - MLP), в случая трислоен персептрон (MLP 3 с един входен, един вътрешен и един изходен слой) и четирислоен персептрон (MLP 4 с един входен, два вътрешни и един изходен слой).
  

3.1.1. Предпоставки за използване на невронни мрежи при прогнозиране на геоложки показатели

Методите на математическата статистика, ползвани доминиращо до края на ХХ век в изследването на находищата на минерални суровини, по-късно се допълват от геостатистическите и евристичните модели.

Изкуственият интелект в изследването на минерални находища налага:

• 
  разбиране и разработване на компютърни технологии,
  
• 
  моделиране на параметрите на находището, оценката на моделите и използването им във фазите на неговото проучване и разработка, опазване на земните недра,
  
• 
  разработване на голям брой решения и избор на оптималното в реално време, както и възприемането на минералните находища като мултифункционални и мултипараметрични системи.
  

Една от целите на прогнозирането е получаване на оценка на бъдещи стойности на данни (информация) във времето и/или в пространството, които са базирани на вече известни данни. Напоследък заедно с традиционните методи (параметрични модели) за търсени на регулярност в известните данни се прилагат методите на невронните мрежи.

Каталог: docs -> N Juri
N Juri -> Конкурс за академична длъжност "Доцент" по професионално направление 8 „Проучване, добив и обработка на полезните изкопаеми", специалност „Обогатяване на полезни изкопаеми"
N Juri -> Конкурс за професор по Професионално направление Науки за земята
N Juri -> Конкурс за професор по научно направление 8 „проучване, добив и обработка на полезни изкопаеми" специалност „минно строителство"
N Juri -> И. Паздеров І. Дисертация и публикации, които са части от дисертационния труд
N Juri -> 19. Резюмета на трудовете, с които кандидатът участва 7а. Научни публикации до получаване на онс „Доктор“ (научна степен „Кандидат на техническите науки“), 1978-1988 г
N Juri -> Конкурса за получаване на научното звание "професор" по Професионално направление „Проучване, добив и обработка на полезни изкопаеми"
N Juri -> Конкурс за академичната длъжност „професор" по професионално направление Проучване, добив и обработка на полезни изкопаеми, специалност "Техника и технология на взривните работи" за нуждите на катедра Подземно строителство
N Juri -> С п и с ъ к на научните и научно-приложните трудове на доц д-р Венелин Желев Желев
N Juri -> Конкурс за академичната длъжност „професор" по професионално направление Икономика, специалност „Икономика и управление по отрасли"
N Juri -> Конкурс за академичната длъжност „професор" по професионално направление 13. Общо инженерство, научна специалност „Индустриален мениджмънт"

Изтегляне 0.84 Mb.

Сподели с приятели: