تقدم الدراسة نهجًا مبتكرًا لإنشاء مجموعات بيانات ممتدة لنمذجة الفصل المغناطيسي لخام الحديد، وهو أمر ضروري لتعزيز الكفاءة وأتمتة عمليات التخصيب في صناعة التعدين. كان هدف البحث هو تطوير منهجية لإنشاء مجموعات بيانات ممتدة لنمذجة الفصل المغناطيسي لخام الحديد تأخذ في الاعتبار خصوصيات الأراضي الأوكرانية وتسمح بتوليد بيانات تمثيلية في ظروف بيانات إنتاج حقيقية محدودة من خلال دمج النمذجة الفيزيائية مع طرق التعلم الآلي. طرق البحث: النمذجة باستخدام التعلم الرياضي، والمحاكاة بناءً على العمليات الفيزيائية، والتحليل الإحصائي. درست الدراسة استخدام محاكي USIM PAC لنمذجة نظام تخصيب خام الحديد وتكييف البيانات للتخصيب المغناطيسي، مما يضمن دقة نمذجة العمليات التكنولوجية للتخصيب. تم استخدام المحاكي للحصول على مجموعة بيانات من النمذجة الفيزيائية لجزء من عملية التخصيب بناءً على بيانات من مكمن فاليابكينسكي. تم تحليل النمذجة الأولية لمجموعة البيانات، بما في ذلك الخصائص الإحصائية، وشكل التوزيع، واختبارات الطبيعية لتحديد المجالات التي تحتاج إلى تصحيح. استنادًا إلى نتائج التحليل، تم تحديد متطلبات محددة لتوزيع البيانات في مجموعة البيانات الجديدة التي سيتم تشكيلها للاستخدام لاحقًا. وفقًا لهذه المتطلبات، تم تنفيذ عدة نماذج رياضية لتكرار المعايير والخصائص المحددة. لكل حقل بيانات، تم اختيار أفضل نموذج بعناية، وتم تصحيح مجموعة البيانات استنادًا إلى بياناته لجعل التوزيع قريبًا قدر الإمكان من المطلوب. تم إجراء تحقق شامل من البيانات المصححة الناتجة، مع التأكيد على الحفاظ على الصلاحية الفيزيائية للبيانات وتوافقها مع عمليات التخصيب الحقيقية. تم إجراء تحليل مفصل للبيانات المصححة، بالإضافة إلى الخصائص الإحصائية لمجموعة البيانات الناتجة، التي تؤكد فعالية المنهجية الشاملة المطورة لنمذجة وتكييف البيانات للتخصيب المغناطيسي لخام الحديد. تحمل المنهجية قيمة عملية بسبب نهجها الابتكاري في إنشاء مجموعات بيانات ممتدة لنمذجة الفصل المغناطيسي لخام الحديد، مما يعزز كفاءة وأتمتة عمليات التخصيب مع مراعاة خصوصيات المكامن وتوليد بيانات تمثيلية في ظروف بيانات حقيقية محدودة.
درس أولكساندر فولوفيتسكي (سون) هذا السؤال.