चट्टान फटने के जोखिम मूल्यांकन में डेटा खनन तकनीकों का उपयोग

चट्टान फटना एक महत्वपूर्ण घटना है जिसने दुनिया भर के कई गहरे भूमिगत खानों को प्रभावित किया है। इस घटना की समझ इन घटनाओं के प्रबंधन के लिए प्रासंगिक है, जो लागत और जान दोनों को बचाने का कारण बन सकती हैं। प्रयोगशाला प्रयोग चट्टान फटने के तंत्रों की गहरी और बेहतर समझ प्राप्त करने का एक तरीका है। इन लेखकों द्वारा किए गए एक पूर्व अध्ययन में, चट्टान फटने के प्रयोगशाला परीक्षणों का एक डेटाबेस बनाया गया; इसके अतिरिक्त, डेटा खनन (डीएम) तकनीकों का उपयोग करते हुए, चट्टान फटने के अधिकतम तनाव और चट्टान फटने के जोखिम संकेतकों की भविष्यवाणी करने के लिए मॉडल विकसित किए गए। इस पत्र में, हम चट्टान फटने के इन-सीटू मामलों के डेटाबेस के विश्लेषण पर ध्यान केंद्रित करते हैं ताकि प्रभाव डायग्राम बनाए जा सकें, उन कारकों की सूची बनाई जा सके जो चट्टान फटने की घटना में परस्पर क्रिया करते हैं, और इन कारकों के बीच संबंधों को समझा जा सके। इन-सीटू चट्टान फटने का डेटाबेस विभिन्न डीएम तकनीकों का उपयोग करके आगे विश्लेषित किया गया, जिसमें कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क (एएनएन) से लेकर नायब बायेसियन क्लासीफायर शामिल हैं। लक्ष्य था चट्टान फटने के प्रकार की भविष्यवाणी करना—that is, चट्टान फटने का स्तर—खदान या सुरंग की भूविज्ञान और निर्माण विशेषताओं के आधार पर। लेख के अंत में निष्कर्ष निकाले जाते हैं।