A Probabilistic Approach for Prediction of Drilling Rate Index using Ensemble Learning Technique
محل انتشار: مجله معدن و محیط زیست، دوره: 12، شماره: 2
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 145
فایل این مقاله در 11 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JMAE-12-2_003
تاریخ نمایه سازی: 20 تیر 1400
چکیده مقاله:
Drillability is one of the significant issues in rock engineering. The drilling rate index (DRI) is an important tool in analyzing the drillability of rocks. Several efforts have been made by the researchers to correlate and evaluate DRI of rocks. The ensemble learning methods including the decision tree (DT), adaptive boosting (AdaBoost), and random forest (RF) are employed in this research work in order to predict DRI of rocks. A drillability database with four parameters is compiled in this work. A relationship between the input parameters and DRI is established using the simple regression analysis. In order to train the model, different mechanical properties of rocks incorporating the uniaxial compressive strength (UCS), Brazilian tensile strength (BTS), brittleness test (S۲۰), and sievers’ J-miniature drill value (Sj) are taken as the input variables. The original DRI database is randomly divided into the training and test sets with an ۸۰/۲۰ sampling method. Various algorithms are developed, and consequently, several approaches are followed in order to predict DRI of the rock samples. The model performance has revealed that RF predicts DRI with a high accuracy rate. Besides, the Monte Carlo simulations exhibit that this approach is more reliable in predicting the probability distribution of DRI. Therefore, the proposed model can be practiced for the stability risk management and the investigative design of DRI.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
M. Kamran
Department of Mining Engineering, Bandung Institute of Technology, Kota Bandung, Indonesia
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :