luận án tiến sĩ nghiên cứu một số mô hình trí tuệ nhân tạo dự báo chấn động nổ mìn trong khai thác mỏ lộ thiên
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (8.68 MB, 180 trang )
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
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. GS.TS. BÙI XUÂN NAM
2. TS. TRẦN QUANG HIẾU
Hà Nội – 2020
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
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. TS. 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. TS. NGƯT. Hồ Sĩ Giao và GS. TS. NGƯT.
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
iii
MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN........................................................................................................................... i
LỜI CẢM ƠN................................................................................................................................ ii
MỤC LỤC..................................................................................................................................... iii
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT...................................................................................... vi
DANH MỤC BẢNG BIỂU..................................................................................................... viii
DANH MỤC CÁC HÌNH.......................................................................................................... ix
MỞ ĐẦU......................................................................................................................................... 1
CHƯƠNG 1. ĐẶC ĐIỂM CHUNG CỦA CÔNG TÁC NỔ MÌN TRÊN MỎ LỘ
THIÊN VÀ CÁC ẢNH HƯỞNG CỦA CHẤN ĐỘNG NỔ MÌN..................................... 7
1.1. Đặc điểm chung của công tác nổ mìn trên mỏ lộ thiên............................................ 7
1.2. Khái niệm chung về sóng chấn động nổ mìn và các đặc tính của nó.................12
1.3. Các tác động có hại của chấn động nổ mìn trên mỏ lộ thiên................................ 26
1.4. Kết luận chương.............................................................................................................. 30
CHƯƠNG 2. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU DỰ BÁO CHẤN ĐỘNG NỔ MÌN
TRÊN MỎ LỘ THIÊN............................................................................................................... 32
2.1. Tổng quan tình hình nghiên cứu trong nước............................................................. 32
2.2. Tổng quan tình hình nghiên cứu ngoài nước............................................................ 37
2.3. Tổng kết, đánh giá ưu điểm và các hạn chế của các nghiên cứu đã công bố . 44
2.4. Kết luận chương.............................................................................................................. 47
CHƯƠNG 3. CƠ SỞ LÝ THUYẾT CỦA MỘT SỐ MÔ HÌNH TRÍ TUỆ NHÂN
TẠO DỰ BÁO CHẤN ĐỘNG NỔ MÌN TRÊN MỎ LỘ THIÊN.................................. 48
3.1. Mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Network)................................................ 48
3.2. Mô hình rừng ngẫu nhiên (Random Forest)............................................................. 50
3.3. Mô hình hồi quy véc tơ hỗ trợ (Support Vector Regression)................................ 52
3.4. Mô hình lập thể (Cubist)............................................................................................... 54
3.5. Mô hình độ dốc tăng cường cấp cao (extreme gradient boosting machine –
XGBoost).................................................................................................................................. 56
3.5.1. Mô hình độ dốc tăng cường (gradient boosting machine – GBM)..............56
iv
3.5.2. Mô hình độ dốc tăng cường cấp cao (Extreme Gradient Boosting –
XGBoost).............................................................................................................................. 58
3.6. Đề xuất mô hình lai dựa trên kỹ thuật phân cụm phân tầng và thuật toán lập
thể (HKM-CA)......................................................................................................................... 59
3.6.1. Kỹ thuật phân cụm K trung bình theo thứ bậc (Hierarchical K-means
clustering).............................................................................................................................. 59
3.6.2. Đề xuất mô hình HKM-CA................................................................................... 60
3.7. Đề xuất mô hình lai dựa trên thuật toán tối ưu hóa bầy đàn và XGBoost
(PSO-XGBoost)....................................................................................................................... 61
3.7.1. Thuật toán tối ưu hóa bầy đàn (Particle Swarm Optimization algorithm)
61
3.7.2. Đề xuất mô hình PSO-XGBoost.......................................................................... 63
3.8. Đề xuất mô hình lai dựa trên thuật toán tối ưu hóa đom đóm và ANN (FFA-ANN)
65
3.8.1. Thuật toán tối ưu hóa đom đóm (Firefly Algorithm)....................................... 65
3.8.2. Đề xuất mô hình FFA-ANN.................................................................................. 66
3.9. Kết luận chương.............................................................................................................. 67
CHƯƠNG 4. NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN MỘT SỐ MÔ HÌNH TRÍ TUỆ NHÂN
TẠO DỰ BÁO CHẤN ĐỘNG NỔ MÌN CHO MỎ LỘ THIÊN VIỆT NAM.............69
4.1. Tổng quan về khu vực nghiên cứu.............................................................................. 69
4.2. Thu thập và phân tích dữ liệu....................................................................................... 72
4.2.1. Thu thập dữ liệu....................................................................................................... 72
4.2.2. Phân tích dữ liệu...................................................................................................... 74
4.3. Các phương pháp đánh giá hiệu suất của các mô hình trí tuệ nhân tạo..............79
4.4. Phát triển các mô hình dự báo chấn động nổ mìn................................................... 81
4.4.1. Xử lý dữ liệu............................................................................................................. 81
4.4.2. Xử lý dữ liệu............................................................................................................. 84
4.4.3. Mô hình RF............................................................................................................... 88
4.4.4. Mô hình SVR............................................................................................................ 90
v
4.4.5. Mô hình lập thể (Cubist)........................................................................................ 91
4.4.6. Mô hình XGBoost................................................................................................... 93
4.4.7. Mô hình HKM-CA.................................................................................................. 95
4.4.8. Mô hình PSO-XGBoost......................................................................................... 98
4.4.9. Mô hình FFA-ANN............................................................................................... 100
4.4.10. Mô hình thực nghiệm......................................................................................... 102
4.5. So sánh, đánh giá hiệu suất của các mô hình dự báo chấn động nổ mìn đã
phát triển................................................................................................................................. 103
4.6. Phân tích mức độ ảnh hưởng của các biến đầu vào.............................................. 115
4.7. 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....................................................................................................... 126
PHỤ LỤC................................................................................................................................... 144
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”
FFA-ANN
Mô hình lai dựa trên thuật toán tối ưu hóa đom đóm và mạng nơ-ron
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
HKM
Hierarchical K-means clustering - Kỹ thuật phân cụm K trung bình
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
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
VAF
Variance accounted for - Phương sai giữa các giá trị thực tế và các
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
viii
DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 1.1. 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.
Bảng 1.2. Giá trị vận tốc rung giới hạn đối với công trình khi chịu tác động rung
gián đoạn....................................................................................................................................... 27
Bảng 1.3. Bảng xếp loại các công trình xây dựngtheo khả năng chịu tác động rung
và chấn động................................................................................................................................. 27
Bảng 1.4. Tốc độ dao động cho phép Vcp của nền công trình.......................................... 28
Bảng 2.1. Một số phương trình thực nghiệm dự báo chấn động nổ mìn.......................39
Bảng 4.1. Tóm tắt cơ sở dữ liệu sử dụng dự báo chấn động nổ mìn cho mỏ than Núi
Béo.................................................................................................................................................. 74
Bảng 4.2. Hiệu suất của các mô hình ANN dự báo chấn động nổ mìn trong quá
trình huấn luyện........................................................................................................................... 87
Bảng 4.3. Hiệu suất của các mô hình SVR dự báo chấn động nổ mìn cho mỏ than
Núi Béo (trong quá trình huấn luyện)..................................................................................... 91
Bảng 4.4. Hiệu suất của các mô hình XGBoost dự báo chấn động nổ mìn cho mỏ
than Núi Béo (trong quá trình huấn luyện)............................................................................ 94
Bảng 4.5. Hiệu suất của các mô hình trí tuệ nhân tạo và mô hình thực nghiệm trên
bộ dữ liệu thử nghiệm.............................................................................................................. 105
ix
DANH MỤC CÁC HÌNH
Hình 1.1. Một số mỏ lộ thiên lớn trên thế giới và Việt Nam sử dụng công nghệ
khoan-nổ mìn....................................................................... Error! Bookmark not defined.
Hình 1.2. Công tác khoan lỗ khoan nạp mìn trên mỏ lộ thiên Error! Bookmark not
defined.
Hình 1.3. Thuốc nổ và phương tiện nổ sử dụng trên mỏ lộ thiên . Error! Bookmark
not defined.
Hình 1.4. Cấu trúc LTN trong lỗ khoan........................ Error! Bookmark not defined.
Hình 1.5. Một số sơ đồ nổ mìn vi sai sử dụng trên mỏ lộ thiên.......Error! Bookmark
not defined.
Hình 1.6. Một số thiệt hại về công trình do chấn động nổ mìn gây ra........................... 29
Hình 1.7. Trượt lở tầng và bờ mỏ do chấn động nổ mìn................................................... 30
Hình 2.1. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm của các nhà khoa học tại mỏ than Khe Sim
thuộc Tổng Công ty Đông Bắc................................................................................................. 34
Hình 2.2. Phương pháp nổ mìn thực nghiệm nhằm giảm thiểu chấn động...................35
Hình 2.3. 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................................................................ 36
Hình 2.4. Mô phỏng ảnh hưởng của chấn động nổ mìn trong đường hầm bằng phần
mềm Phase 2................................................................................................................................. 37
Hình 2.5. Minh họa một ANN dự báo chấn động nổ mìn................................................. 42
Hình 2. 6. Minh họa thuật toán bầy ong nhân tạo............................................................... 43
Hình 2.7. Minh họa phân cụm dữ liệu dự đoán chấn động nổ mìn................................. 44
Hình 3.1. Cấu trúc mạng nơ-ron truyền thẳng, một lớp.................................................... 49
Hình 3.2. Cấu trúc mạng nơ-ron truyền thẳng, nhiều lớp................................................. 49
Hình 3.3. Cấu trúc mạng nơ-ron lặp lại................................................................................. 50
Hình 3.4. Cấu trúc mạng nơ-ron dạng lưới........................................................................... 50
Hình 3.5. Quá trình thực hiện của thuật toán RF................................................................ 52
Hình 3.6. Minh họa quá trình ánh xạ dữ liệu trong thuật toán SVR............................... 54
x
Hình 3.7. Đề xuất khung làm việc của mô hình HKM-CA dự báo chấn động nổ mìn
cho mỏ lộ thiên............................................................................................................................. 61
Hình 3.8. Khung chương trình của mô hình PSO-XGBoost được đề xuất cho dự báo
chấn động nổ mìn trên mỏ lộ thiên.......................................................................................... 64
Hình 3.9. Sơ đồ làm việc của thuật toán tối ưu hóa đom đóm (FFA)............................. 66
Hình 3.10. Khung làm việc của mô hình FFA-ANN được đề xuất cho dự báo chấn
động nổ mìn trên mỏ lộ thiên.................................................................................................... 68
Hình 4.1. Vị trí của khu vực nghiên cứu (mỏ than Núi Béo – Quảng Ninh)................69
Hình 4.2. Thiết bị đo chấn động nổ mìn (Blastmate III) và kết quả đo chấn động nổ
mìn tại mỏ than Núi Béo............................................................................................................ 74
Hình 4.3. Biểu đồ phân bố dữ liệu của các biến đầu vào và đầu ra................................ 76
Hình 4.4. Biểu đồ hình hộp và râu của dữ liệu chấn động nổ mìn.................................. 77
Hình 4.5. Ma trận tương quan của các biến đầu vào.......................................................... 78
Hình 4.6. Phổ màu đánh giá hiệu suất mô hình................................................................... 80
Hình 4.7. Minh họa biểu đồ Taylor dùng trong đánh giá mô hình.................................. 81
Hình 4.8. Minh họa kỹ thuật lấy mẫu kiểm tra chéo 10 nếp gấp..................................... 84
Hình 4.9. Cấu trúc mạng nơ-ron nhân tạo (mô hình ANN 8-21-16-1) dự báo chấn
động nổ mìn cho mỏ than Núi Béo......................................................................................... 88
Hình 4.10. Hiệu suất của mô hình RF với các biến dự đoán khác nhau........................89
Hình 4.11. Hiệu suất của mô hình lập thể trên bộ dữ liệu huấn luyện........................... 92
Hình 4.12. Xác định số cụm tối ưu cho dữ liệu chấn động nổ mìn mỏ Núi Béo sử
dụng phương pháp Elbow......................................................................................................... 95
Hình 4.13. Phân cụm dữ liệu PPV cho mỏ than Núi Béo sử dụng kỹ thuật phân cụm
K trung bình theo thứ bậc (HKM)........................................................................................... 96
Hình 4.14. Hiệu suất của mô hình lập thể trên cụm dữ liệu thứ nhất............................. 97
Hình 4.15. Hiệu suất của mô hình lập thể trên cụm dữ liệu thứ hai............................... 97
Hình 4.16. Hiệu suất của mô hình PSO-XGBoost trong quá trình huấn luyện với số
lượng quần thể khác nhau.......................................................................................................... 99
xi
Hình 4.17. Hiệu suất của mô hình FFA-ANN trong quá trình huấn luyện với số
lượng cá thể đom đóm khác nhau......................................................................................... 101
Hình 4.18. Phân cụm dữ liệu kiểm tra cho mỏ than Núi Béo sử dụng kỹ thuật phân
cụm K trung bình theo thứ bậc (HKM)............................................................................... 104
Hình 4.19. Đồ thị so sánh giá trị thực tế và giá trị dự báo của mô hình ANN trên bộ
dữ liệu thử nghiệm.................................................................................................................... 107
Hình 4.20. Đồ thị so sánh giá trị thực tế và giá trị dự báo của mô hình RF trên bộ
dữ liệu thử nghiệm.................................................................................................................... 108
Hình 4.21. Đồ thị so sánh giá trị thực tế và giá trị dự báo của mô hình SVR trên bộ
dữ liệu thử nghiệm.................................................................................................................... 108
Hình 4.22. Đồ thị so sánh giá trị thực tế và giá trị dự báo của mô hình Cubist (lập
thể) trên bộ dữ liệu thử nghiệm.............................................................................................. 109
Hình 4.23. Đồ thị so sánh giá trị thực tế và giá trị dự báo của mô hình XGBoost
trên bộ dữ liệu thử nghiệm...................................................................................................... 109
Hình 4.24. Đồ thị so sánh giá trị thực tế và giá trị dự báo của mô hình HKM-CA
trên bộ dữ liệu thử nghiệm...................................................................................................... 110
Hình 4.25. Đồ thị so sánh giá trị thực tế và giá trị dự báo của mô hình PSOXGBoost trên bộ dữ liệu thử nghiệm................................................................................... 110
Hình 4.26. Đồ thị so sánh giá trị thực tế và giá trị dự báo của mô hình FFA-ANN
trên bộ dữ liệu thử nghiệm...................................................................................................... 111
Hình 4.27. Đồ thị so sánh giá trị thực tế và giá trị dự báo của mô hình thực nghiệm
của Cục mỏ Hoa Kỳ trên bộ dữ liệu thử nghiệm............................................................... 111
Hình 4.28. Đồ thị so sánh giá trị thực tế và giá trị dự báo của mô hình thực nghiệm
của N Ambraseys (Xadovski) trên bộ dữ liệu thử nghiệm.............................................. 112
Hình 4.29. Đồ thị Taylor phục vụ so sánh và đánh giá hiệu suất các mô hình dự báo
chấn động nổ mìn...................................................................................................................... 114
Hình 4.30. Mức độ quan trọng của các biến đầu vào tới độ chính xác của mô hình
HKM-CA trong dự báo chấn động nổ mìn.......................................................................... 116
1
MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài
Chấn động nổ mìn là một trong những tác động tiêu cực sinh ra do nổ mìn trên
các mỏ lộ thiên; có thể gây phá hủy cấu trúc các công trình xung quanh, gây nứt nẻ
hoặc đổ sập nhà cửa, mất ổn định tầng và bờ mỏ trên mỏ lộ thiên và gây hoang mang,
lo sợ cho các hộ dân cư nằm trong vùng bán kính ảnh hưởng của sóng chấn động nổ
mìn. Việc tăng quy mô các vụ nổ với khối lượng thuốc nổ lớn sẽ sinh ra các tác hại
đáng kể, đặc biệt là chấn động nổ mìn. Mặt khác, việc tăng quy mô sản xuất cũng sẽ
làm khoảng cách giữa biên giới mỏ và các khu vực dân cư xung quanh mỏ ngày càng
giảm dần. Điều này gây ảnh hưởng trực tiếp tới các công trình và nhà cửa của khu
dân cư gần mỏ, cũng như gây quan ngại cho người dân khu vực lân cận; làm giảm
hiệu của khai thác mỏ và không đáp ứng được các yêu cầu bảo vệ môi trường và phát
triển bền vững.
Để đảm bảo an toàn trong bảo quản, vận chuyển, sử dụng và tiêu hủy vật liệu
nổ công nghiệp, Bộ Công thương đã ban hành QCVN 02:2008/BCT ngày 30/12/2008,
trong đó có quy định về khoảng cách an toàn chấn động nổ mìn đối với thiết bị và
công trình xung quanh dựa trên các tính toán thực nghiệm. Tuy nhiên, do ảnh hưởng
của nhiều yếu tố khác nhau như: tính chất cơ lý của đất đá, các thông số bãi mìn,
phương pháp nổ mìn,… cho nên kết quả giám sát chấn động nổ mìn thực tế nhiều khi
không như các giá trị tính toán thực nghiệm được ban hành trong QCVN
02:2008/BCT, có thể gây ra các thiệt hại nghiêm trọng đối với các công trình cần bảo
vệ. Hơn nữa, các kết quả giám sát chấn động nổ mìn bằng các thiết bị chuyên dụng
chỉ có thể ghi lại được sóng chấn động nổ mìn sau khi các vụ nổ đã xảy ra. Điều đó
đồng nghĩa với các tác động nguy hiểm của chấn động nổ mìn tới môi trường xung
quanh đã không được kiểm soát triệt để. QCVN 02:2008/BCT của Bộ Công thương
lúc này chỉ có tính pháp lý mà thiếu cơ sở khoa học để đánh giá đầy đủ ảnh hưởng và
thiệt hại gây ra bởi chấn động nổ mìn.
Từ những thập niên 50 của thế kỷ XIX cho đến nay, nhiều học giả đã đề xuất
2
các phương trình thực nghiệm để dự báo cường độ sóng chấn động sinh ra do nổ mìn
(sau đây được gọi tắt là “dự báo chấn động nổ mìn” trong luận án này). Tuy nhiên,
cách tiếp cận của các phương pháp thực nghiệm chủ yếu dựa trên mối quan hệ tuyến
tính của khối lượng thuốc nổ và khoảng cách giám sát chấn động nổ mìn. Trong khi
đó, nhiều yếu tố khác cũng được các nhà khoa học đề xuất là có ảnh hưởng tới chấn
động nổ mìn như: tính chất cơ lý của đất đá và các thông số nổ mìn (chiều sâu lỗ
khoan, khoảng cách các hàng lỗ khoan, khoảng cách các lỗ khoan trong hàng, đường
cản chân tầng, chỉ tiêu thuốc nổ, đường kính lỗ khoan…) vẫn chưa được nghiên cứu
và xem xét trong các phương trình thực nghiệm. Hơn nữa, việc nâng cao hiệu quả
công tác nổ mìn và bảo vệ môi trường khai thác mỏ đang là vấn đề thời sự của các mỏ
lộ thiên.
Với sự phát triển vượt bậc của khoa học công nghệ trong thế kỷ XXI và cuộc cách
mạng công nghiệp 4.0, công nghệ thông tin đã thay đổi thế giới. Các ứng dụng của công
nghệ thông tin như: trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence), dữ liệu lớn (big data), cuốn sổ
cái (blockchain), 4G, 5G, máy bay không người lái (UAV),… đã tạo một bước nhảy lớn
trong khoa học công nghệ, đưa con người đến với cuộc sống hiện đại hơn, chính xác hơn
và tiện nghi hơn. Trong đó, không thể không nói đến ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong
ngành mỏ. Trong thực tế, trí tuệ nhân tạo đã được nghiên cứu và phát triển để dự báo các
vấn đề liên quan tới ngành công nghiệp mỏ như: dự báo chấn động nổ mìn, sóng đập
không khí, đất đá bay, hậu xung, ô nhiễm không khí. Ngoài ra, các phương pháp tối ưu
hóa kế hoạch sản xuất, biên giới mỏ, công tác vận tải, xúc bốc,… cũng đã được thực hiện
bởi trí tuệ nhân tạo. Trong dự báo chấn động nổ mìn, trí tuệ nhân tạo có khả năng khắc
phục các hạn chế và nhược điểm của các mô hình thực nghiệm và cho phép dự báo chính
xác chấn động sinh ra do nổ mìn, uy nhiên chưa được nghiên cứu và áp dụng tại Việt
Nam. Hơn nữa, các nghiên cứu mới nhằm bổ sung và đóng góp cho cộng đồng khoa học
trên thế giới trong xu thế hội nhập hiện nay là cần thiết để không ngừng cải thiện mức độ
chính xác của các mô hình trí tuệ nhân tạo. Do đó, luận án: “Nghiên cứu một số mô hình
trí tuệ nhân tạo dự báo chấn động nổ mìn trong khai thác mỏ lộ thiên” đã được NCS lựa
chọn để thực
3
hiện trên cơ sở xem xét tổng thể nhiều yếu tố ảnh hưởng tới sóng chấn động nổ mìn,
nhằm cải thiện mức độ chính xác trong dự báo chấn động nổ mìn, góp phần giảm
thiểu các tác động tiêu cực tới môi trường xung quanh. Đây là một vấn đề khoa học
có tính cấp thiết và thực tiễn cao trong ngành khai thác mỏ nói chung và khai thác mỏ
lộ thiên ở Việt Nam nói riêng.
2. Mục tiêu
- Phát triển một số mô hình trí tuệ nhân tạo dự báo sóng chấn động nổ mìn cho
các mỏ lộ thiên với độ chính xác cao. Áp dụng cho mỏ than Núi Béo, tỉnh Quảng
Ninh;
- Làm sáng tỏ mối quan hệ giữa sóng chấn động nổ mìn và các thông số nổ
mìn trên mỏ lộ thiên.
3. Nội dung nghiên cứu
Luận án tập trung nghiên cứu một số nội dung chính sau:
- Đánh giá tính khả thi của các mô hình trí tuệ nhân tạo trong dự báo chấn
động nổ mìn trên mỏ lộ thiên;
- Phát triển một số mô hình trí tuệ nhân tạo dự báo chấn động nổ mìn cho các
mỏ lộ thiên Việt Nam. Áp dụng thử nghiệm cho mỏ than Núi Béo;
- Đánh giá chất lượng và mức độ chính xác của các mô hình trí tuệ nhân tạo đã
phát triển;
- Đánh giá mức độ ảnh hưởng của các thông số đầu vào tới chấn động nổ mìn
trên mỏ lộ thiên.
4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
4.1. Đối tượng nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu của luận án là các thông số nổ mìn, sóng chấn động sinh
ra do nổ mìn trên mỏ lộ thiên và một số mô hình trí tuệ nhân tạo có khả năng dự báo
sóng chấn động nổ mìn trên mỏ lộ thiên với độ chính xác cao.
4.2. Phạm vi nghiên cứu
Phạm vi nghiên cứu của luận án là các mỏ lộ thiên Việt Nam. Áp dụng thử
nghiệm cho mỏ than Núi Béo thuộc Tập đoàn Công nghiệp Than - Khoáng sản Việt Nam.
4
5. Phương pháp nghiên cứu
Các phương pháp chính được thực hiện trong luận án nhằm đạt được các mục
tiêu đề ra bao gồm:
- Phương pháp nghiên cứu thực địa;
- Phương pháp thu thập dữ liệu;
- Phương pháp thống kê và phân tích dữ liệu;
- Phương pháp thực nghiệm;
- Phương pháp trí tuệ nhân tạo;
- Phương pháp phân tích độ nhạy.
6. Những điểm mới của luận án
- Lần đầu tiên 4 mô hình trí tuệ nhân tạo mới đã được nghiên cứu, phát triển
để dự báo chấn động nổ mìn cho mỏ lộ thiên Việt Nam với mức độ chính xác cao, bao
gồm mô hình XGBoost, PSO-XGBoost, HKM-CA và FFA-ANN. Các kết quả của 4
mô hình trí tuệ nhân tạo đề xuất đã được tác giả công bố trong 4 bài báo quốc tế trong
danh mục các tạp chí ISI;
- Luận án đã sử dụng nhiều phương pháp mới như phổ màu, xếp hạng và đồ
thị Taylor để so sánh và đánh giá tổng thể hiệu suất cũng như mức độ chính xác của
các mô hình dự báo;
- Các phát hiện của luận án đã chỉ ra rằng: khối lượng thuốc nổ, khoảng cách
giám sát chấn động, độ chênh cao giữa bãi nổ và vị trí giám sát chấn động, và số
nhóm vi sai là các yếu tố có ảnh hưởng mạnh mẽ đến chấn động nổ mìn.
7. Các luận điểm
Luận điểm 1: Trí tuệ nhân tạo là một công cụ hiệu quả có khả năng dự báo
chấn động nổ mìn cho các mỏ lộ thiên với mức độ chính xác cao. Các mô hình trí tuệ
nhân tạo lai (hybrid models) có khả năng cải thiện đáng kể mức độ chính xác của các
mô hình trí tuệ nhân tạo đơn lẻ trong dự báo chấn động nổ mìn cho các mỏ lộ thiên
Việt Nam;
Luận điểm 2: Các thông số ảnh hưởng đến chấn động nổ mìn thường có mối
quan hệ phi tuyến tính. Các mô hình trí tuệ nhân tạo có khả năng giải thích mối quan
5
hệ phi tuyến tính giữa các biến đầu vào một cách rõ ràng. Chúng có khả năng xem xét
nhiều biến đầu vào đồng thời với tốc độ tính toán nhanh chóng và mức độ tin cậy cao;
Luận điểm 3: Các thông số ảnh hưởng tới chấn động nổ mìn không chỉ có
khối lượng thuốc nổ và khoảng cách giám sát chấn động mà còn có độ chênh cao giữa
bãi mìn với vị trí giám sát chấn động nổ mìn và số nhóm vi sai. Chúng được xem xét
như những thông số quan trọng và cần sử dụng trong quá trình dự báo chấn động nổ
mìn trên mỏ lộ thiên để cải thiện mức độ chính xác và tin cậy của các mô hình.
8. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn
8.1. Ý nghĩa khoa học
- Luận án đã đóng góp một số mô hình trí tuệ nhân tạo mới với mức độ chính
xác cao trong lĩnh vực dự báo chấn động nổ mìn trên mỏ lộ thiên;
- Các mô hình trí tuệ nhân tạo mới và kết quả của luận án là nguồn tài liệu
tham khảo tin cậy trong việc dự báo chấn động nổ mìn trên mỏ lộ thiên.
8.2. Ý nghĩa thực tiễn
- Các mô hình trí tuệ nhân tạo được đề xuất là những công cụ hữu ích để kiểm
soát và dự báo chấn động nổ mìn cho mỏ lộ thiên Việt Nam nói chung và mỏ than Núi
Béo nói riêng; đồng thời cũng là cơ sở để nâng cao hiệu quả công tác nổ mìn, góp
phần giảm thiểu chấn động tới các công trình cần bảo vệ và các tác động tiêu cực tới
môi trường xung quanh;
- Các kết quả nghiên cứu của luận án cũng là tài liệu tham khảo bổ ích cho các
mỏ khai thác lộ thiên khác của Việt Nam có điều kiện tương tự.
9. Cơ sở dữ liệu
Cơ sở dữ liệu phục vụ công tác nghiên cứu của luận án bao gồm:
- Các hộ chiếu nổ mìn của mỏ than Núi Béo;
- Độ chênh cao giữa các bãi mìn và các vị trí giám sát chấn động nổ mìn tại
mỏ than Núi Béo;
- Số liệu đo đạc khoảng cách giám sát chấn động nổ mìn của từng hộ chiếu nổ
mìn;
- Các kết quả giám sát chấn động nổ mìn bằng các thiết bị chuyên dụng (Blast-
6
mate III và Micromate);
- Các số liệu, kết quả nghiên cứu của các nghiên cứu trước đó về chấn động nổ
mìn tại mỏ than Núi Béo.
10. Cấu trúc luận án
Ngoài phần mở đầu, kết luận, tài liệu tham khảo và phụ lục, cấu trúc của luận
án bao gồm 4 chương, cụ thể như sau:
Mở đầu
Chương 1. Đặc điểm chung của công tác nổ mìn trên mỏ lộ thiên và các ảnh
hưởng của chấn động nổ mìn
Chương 2. Tổng quan các nghiên cứu dự báo chấn động nổ mìn trên mỏ lộ
thiên.
Chương 3. Cơ sở lý thuyết của một số mô hình trí tuệ nhân tạo dự báo chấn
động nổ mìn trên mỏ lộ thiên.
Chương 4. Nghiên cứu phát triển một số mô hình trí tuệ nhân tạo dự báo chấn
động nổ mìn cho mỏ lộ thiên Việt Nam.
Kết luận và kiến nghị.
Danh mục các công trình đã công bố liên quan đến luận án của NCS.
Tài liệu tham khảo.
Phụ lục.
7
CHƯƠNG 1
ĐẶC ĐIỂM CHUNG CỦA CÔNG TÁC NỔ MÌN TRÊN MỎ LỘ THIÊN VÀ
CÁC ẢNH HƯỞNG CỦA CHẤN ĐỘNG NỔ MÌN
1.1. Đặc điểm chung của công tác nổ mìn trên mỏ lộ thiên
Khai thác lộ thiên là một trong những phương pháp khai thác mỏ phổ biến
nhằm thu hồi tài nguyên khoáng sản có giá trị kinh tế trong lòng đất nhằm phục vụ
cho các mục đích khác nhau của con người [6]. Quá trình khai thác lộ thiên được chia
thành bốn công đoạn cơ bản: chuẩn bị đất đá - xúc bốc - vận tải - đổ thải. Trong đó,
chuẩn bị đất đá được xem là khâu công nghệ đầu tiên nhằm phá vỡ đất đá và khoáng
sản, đảm bảo cho các khâu công nghệ sau đó hoạt động được hiệu quả và năng suất
[82]. Có thể được sử dụng các phương pháp sau để phá vỡ đất đá trên mỏ lộ thiên:
khoan - nổ mìn, các thiết bị cơ giới (máy cày xới, đầu đập thủy lực, máy liên hợp
phay cắt,…), điện trường, từ trường,… Tuy nhiên, khoan - nổ mìn vẫn là phương
pháp phổ biến nhất được sử dụng rộng rãi để phá vỡ đất đá trên các mỏ lộ thiên ở trên
thế giới nói chung và Việt Nam nói riêng do các ưu điểm vượt trội của nó về mặt kỹ
thuật và kinh tế [90].
Trên các mỏ lộ thiên, công tác nổ mìn phải đảm bảo 9 yếu tố sau:
1- Đá được phá vỡ theo kích thước yêu cầu phù hợp với quá trình sản xuất sau
đó.
2- Chất lượng và loại khoáng sản.
3- Sai lệch về độ cao của nền tầng là ít nhất.
4- Hình dạng và góc dốc của sườn tầng theo yêu cầu, có khả năng khoan và
nạp mìn an toàn cho lần nổ sau.
5- Hình dạng và kích thước đống đá phù hợp với yêu cầu, tạo điều kiện thuận
lợi cho công tác xúc bốc.
6- Khoảng cách bay xa và hướng dịch chuyển của đá phải theo đúng qui định,
đặc biệt khi nổ văng vào khoảng trống đã khai thác.
8
7- Chấn động khi nổ mìn là ít nhất, đảm bảo độ ổn định tối đa của các công
trình cũng như khối đá nằm gần bờ kết thúc của mỏ nhằm đạt được góc bờ kết thúc
theo yêu cầu.
8- Đủ đất đá để công tác xúc bốc tiến hành được liên tục và có năng suất cao.
9- Hiệu quả kinh tế cao, có năng suất và an toàn cho công tác mỏ nói chung.
Để phá vỡ đất đá hiệu quả trên các mỏ lộ thiên, các đặc tính của môi trường
đất đá cần được xem xét kỹ lưỡng. Chúng là một trong những yếu tố quan trọng ảnh
hưởng tới hiệu quả công tác nổ mìn trên mỏ lộ thiên. Trên cơ sở đó, sự phân loại đất
đá có ý nghĩa quan trọng trong việc lựa chọn phương pháp nổ mìn, thuốc nổ, vật liệu
nổ,… Có nhiều quan điểm khác nhau để phân loại đất đá trên mỏ lộ thiên, tuy nhiên
mỗi quan điểm đều được đưa ra dựa trên các tiêu chuẩn riêng phù hợp với những đặc
thù thực tế áp dụng (theo độ nứt nẻ, độ nổ, theo năng suất khoan, theo độ bền kéo,
nén hoặc theo tổ hợp một số tính chất của đất đá,...). Một số phương pháp phân loại
đất đá điển hình được sử dụng trong quá trình nổ mìn trên mỏ lộ thiên như phương
pháp phân loại đất đá của giáo sư M. M. Protodiakonov (Bảng 1.1), phương pháp
phân loại đất đá theo độ khoan của giáo sư A. P. Xukhanov (Bảng 1.2) và phương
pháp phân loại đất đá theo độ nổ (Bảng 1.3). Dựa trên các phương pháp phân loại đất
đá này, công tác nổ mìn trên các mỏ lộ thiên có thể mang lại hiệu quả cao hơn trong
từng khu vực cụ thể.
Bảng 1.1. Phân loại đất đá của giáo sư M. M. Protodiakonov [4, 15]
Cấp
Hệ số
đất đá
f
I
20
Mức độ
cứng
Đất đá có mức
Góc nội
Loại đất đá
Đá bazan, quaczit rất cứng và đặc.
độ cứng rất cao Những loại đất đá đặc biệt cứng
ma sát
o
87 08
Đá granit rất cứng, poocfia, thạch
II
15
Đất đá rất cứng anh, đá phiến silic, cát kết và đá
vôi cứng nhất
o
86 11
9
Cấp
Hệ số
Mức độ
đất đá
f
cứng
Loại đất đá
Góc nội
ma sát
Granit đặc, cát kết, đá vôi rất cứng;
IIIa
10
vỉa quặng thạch anh, conglomerat
cứng; quặng sắt rất cứng
o
84 18
Đất đá cứng
Đá vôi cứng, granit không cứng
IIIb
8
lắm, cát kết cứng, đá hoa cương
cứng, đolomit, pirit
IVa
6
Đất đá
IVb
5
đối cứng
tương Cát kết thường, quặng sắt
Đá phiến chất cát, cát kết phiến
o
82 53
o
80 32
o
78 41
Đá phiến sét cứng; cát kết và đá vôi
Va
4
Đất đá
không
cứng mềm
cứng lắm;
conglomerat
o
75 58
trung bình
Đá phiến các
Vb
3
loại
(không cứng
o
71 34
lắm), macnơ đặc
Đá phiến mềm; đá vôi rất mềm, đá
phấn, muối mỏ, thạch cao; đất
VIa
2
đóng
băng,
antraxit, macnơ
o
63 26
Đất đá
tương thường, cát kết bị phá huỷ, cuội
được gắn kết, đất đá silic.
đối mềm
Đất đá loại đá dăm; đá phiến bị phá
VIb
1,5
huỷ, cuội dính kết, than đá cứng,
sét hoá cứng
Sét, than đá mềm. Đất phủ cứng,
VIIa
1,0
VIIb
0,8
Đất đá mềm
o
56 19
o
đất pha sét
45 00
Sét pha cát nhẹ, sỏi, đất lót
38 40
o
10
Cấp
Hệ số
Mức độ
đất đá
f
cứng
Loại đất đá
Góc nội
ma sát
Đất trồng trọt, than bùn, á sét nhẹ,
VIII
0,6
Đất mặt
o
30 58
cát ẩm
Cát, đá lổ tích, sỏi nhỏ, đất đắp,
IX
0,5
Đất xốp
o
26 30
than khai thác
Cát chảy, đất đầm lầy, đất lót chảy
X
0,3
Đất chảy
và các loại đất chảy khác.
o
16 42
Bảng 1.2. Phân loại đất đá theo độ khoan [4, 15]
Cấp đất đá theo
M. M. Protodiakonov
Cấp đất đá theo
độ khoan
Tốc độ khoan (mm/ph) khi khoan
bằng choòng khoan
Cấp
f
Thép
Hợp kim
-
-
1
12
31
-
-
2
15
40
I
20
3
20
50
-
18
4
26
60
II
15
5
30
75
IIa
12
6
40
90
IIIa
10
7
50
110
IIIb
8
8
65
130
IVa
6
9
85
160
IVb
5
10
110
200
11
Cấp đất đá theo
M. M. Protodiakonov
Cấp đất đá theo
độ khoan
Tốc độ khoan (mm/ph) khi khoan
bằng choòng khoan
Va
4
11
150
250
Vb
3
12
200
300
VIa
2
13
250
350
VIb
1,5
14
325
400
VIIa
1,0
15
425
500
VIIb
0,8
16
550
600
Bảng 1.3. Phân loại đất đá theo độ nổ [4, 15]
Cấp đất
đá theo
Chỉ tiêu
chất nổ
trung
độ nổ
bình,
kg/m
3
Khoảng cách
trung bình
giữa các vết
nứt, m
Tỷ lệ phần trăm
các khối nứt có
Độ bền
nén của
kích thước
đất đá,
> 500
> 1500
mm
mm
6
10 N/m
2
Mật độ
đất đá,
g/cm
3
I
0,15
< 0,1
0÷2
0
10÷30
1,4÷1,8
II
0,225
0,1÷0,25
2÷16
0
20÷45
1,75÷2,35
III
0,32
0,2÷0,5
10÷52
0÷1
30÷65
2,25÷2,55
IV
0,45
0,45÷0,75
45÷80
0÷4
50÷90
2,5÷2,8
V
0,60
0,70÷1,00
75÷98
2÷157
70÷120
2,75÷2,90
VI
0,78
0,95÷1,25
96÷100
10÷30
110÷160
2,85÷3,00
12
VII
0,99
1,20÷1,50
100
25÷47
145÷205
2,95÷3,20
VIII
1,235
1,45÷1,70
100
43÷63
195÷259
3,15÷3,40
IX
1,525
1,65÷1,90
100
58÷78
235÷300
3,35÷3,60
XX
1,855
> 1,85
100
75÷100
> 285
> 3,55
1.2. Cơ chế phá hủy đất đá bằng nổ mìn và sóng chấn động sinh ra do nổ mìn
trên các mỏ lộ thiên
Theo các nhà khoa học, để phá vỡ đất đá trên các mỏ lộ thiên một cách hiệu
quả, cần phải hiểu rõ cơ chế phá hủy đất đá bằng phương pháp nổ mìn. Nó được xem
như là chìa khóa để giải quyết hàng loạt các bài toán liên quan tới kỹ thuật trong quá
trình thiết kế và thi công nổ mìn, đặc biệt khi nổ mìn phá vỡ đất đá trên các mỏ lộ
thiên. Theo đó, có ba cơ chế phá hủy đất đá trên các mỏ lộ thiên bao gồm: Cơ chế phá
hủy các loại đất đá mềm, đất đá cứng đồng nhất và đất đá có độ cứng không lớn [15].
5
2
Đối với cơ chế phá hủy đất đá mềm (độ cứng truyền âm ρ.c ≤ 5.10 g/cm .s)
bao gồm cát, á cát, các loại sét, á sét, đất thịt,... độ bền nén và độ bền cắt rất nhỏ, do
đó năng lượng phá huỷ không đáng kể. Chúng bị phá huỷ chủ yếu do động năng giãn
nở của khí nổ trong buồng nổ. Nghiên cứu thực nghiệm về sự phá huỷ đất đá mềm
bằng phương pháp nổ mìn được thực hiện trên mô hình bao gồm một hộp thuỷ tinh
hữu cơ trong suốt, bên trong đổ đầy các lớp cát màu để có thể quan sát được quá trình
biến dạng và chuyển động của các lớp cát xung quanh lượng thuốc nổ. Quá trình thí
nghiệm được thực hiện bằng một lượng thuốc nổ azotua chì đặt cách lớp vỏ thuỷ tinh
trong suốt từ 20÷50 mm. Khi nổ, quá trình hình thành và phát triển của buồng khí
trong các lớp cát được ghi lại bằng máy CKC với tốc độ 4000 hình/giây (Hình 1.1).
Các kết quả cho thấy: xung quanh lượng thuốc nổ hình thành một quả cầu rỗng chứa
đầy khí nổ. Quả cầu này có dạng không đối xứng với trục lớn theo hướng đường
kháng ngắn nhất. Sự thay đổi hình dạng bề mặt được giải thích bởi sự khác nhau về
sức kháng theo phương di chuyển của các phần tử cát, theo thời gian phần bán cầu
dưới giãn nở và phần bán cầu trên giãn nở nhanh hơn, làm giảm chiều dày lớp cát và
nâng buồng khí (quả cầu khí) lên. Quá trình trên được mở rộng gần đến mặt tự do thì
