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A new framework for evaluation of rock fragmentation in open pit mines

Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering 2019年第2期11卷 325-336页

作者： Mohammad Babaeian Mohammad Ataei Farhang Sereshki Farzad Sotoudeh sadjad mohammadi Faculty of Mining Engineering Petroleum and GeophysicsShahrood University of Technology

The main purpose of blasting in open pit mines is to produce the feed for crushing stage with the optimum dimensions from in situ rocks. The size distribution of muck pile indicates the efficiency of blasting pattern to reach the required optimum sizes. Nevertheless, there is no mature model to predict fragmentation distribution to date that can be used in various open pit mines. Therefore, a new framework to evaluate and predict fragmentation distribution is presented based on the image analysis approach. For this purpose, the data collected from Jajarm bauxite mine in Iran were used as the sources in this study. The image analysis process was performed by Split-Desktop software to find out fragmentation distribution, uniformity index and average size of the fragmented rocks. Then, two different approaches including the multivariate regression method and the decision-making trial and evaluation laboratory(DEMATEL) technique were incorporated to develop new models of the uniformity index and the average size to improve the Rosin-Rammler function. The performances of the proposed models were evaluated in four blasting operation sites. The results obtained indicate that the regression model possesses a better performance in prediction of the uniformity index and the average size and subsequently the fragmentation distribution in comparison with DEMATEL and conventional Rosin-Rammler models.

关键词： Rock fragmentation Image analysis Open pit mine Split-desktop software package Decision-making trial and evaluation laboratory(DEMATEL)technique

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切割机在切割块石时的性能评估（英文）

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Journal of Central South University 2019年第7期26卷 1934-1945页

作者： Mohammad ATAEI sadjad mohammadi Reza MIKAEIL School of Mining Engineering Petroleum and Geophysics Shahrood University of Technology Shahrood Iran Department of Mining and Metallurgical Engineering Urmia University of Technology Urmia Iran

切割机的能耗和振动性能直接影响到生产成本。本研究的目的是通过系统的实验研究,使用混合智能模型来评估切削机床的性能。建立了一个关于碳酸盐岩和花岗岩的数据库,确定极限抗压强度、弹性模量、莫氏硬度、Schmiazek 磨耗系数等物理力... 详细信息

切割机的能耗和振动性能直接影响到生产成本。本研究的目的是通过系统的实验研究,使用混合智能模型来评估切削机床的性能。建立了一个关于碳酸盐岩和花岗岩的数据库,确定极限抗压强度、弹性模量、莫氏硬度、Schmiazek 磨耗系数等物理力学参数和切削深度、进给速度等操作参数为输入参数。将多层感知器人工神经网络与遗传算法(GANN-BP)、支持向量回归法与布谷鸟优化算法(SCA-SVR)相结合,建立预测模型。结果表明,所建立的 GANN-BP 模型与 COA-SVR 模型性能相近,与实测值吻合较好。这些结果也表明,这些模型是评价切削机床性能的合适工具。

关键词：块石切割机能源消耗振动混合智能方法

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