Geri Dön

A machine learning method for the support design in underground mine haul roads

Yer altı maden nakliye yollarında tahkimat tasarımı için makine öğrenmesi yöntemi

  1. Tez No: 813997
  2. Yazar: GÖKHAN KUTLUBAY
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET GÜNEŞ YARDIMCI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Maden Mühendisliği ve Madencilik, Mining Engineering and Mining
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 214

Özet

Yer altı maden ocaklarında yer alan kalıcı açıklıkların, uzun vadeli duraylılığının sağlanması için kazı boyutlarını ve tahkimat konfigürasyonunu belirlemek amacıyla kapsamlı jeomekanik ve jeolojik araştırmalar gerekmektedir. Potansiyel tahkimat konfigürasyonunu kaya kütlesi kalitesiyle eşleştirmek açısından ampirik sistemler yer altı kazı tasarımında tercih edilmektedir. Jeomekanik sınıflandırma sistemi ve Q-tünel indeksi, ön tahkimat analizi için en yaygın kabul edilen tekniklerdir. Ancak bunlar yalnızca önemli koşulları kapsamakta ve ara koşulların belirlenmesi için saha gözlemleri veya sayısal analizlere ihtiyaç duymaktadırlar. Sayısal jeomekanik ise uygulamadan çok önce çeşitli kazı ve tahkimat tasarımlarını simüle etmek için sayısal yetisinden yararlanmaktadır. Bu araştırma, farklı derinliklerde ve saha koşullarında oluşturulmuş yer altı maden nakliye yolları için tahkimat gereksinimlerini incelemek amacıyla parametrik bir çalışma gerçekleştirmektedir. Ampirik olarak önerilen tahkimat sistemlerinin verimliliği, gerilme ve deformasyon analizlerine dayanan sonlu eleman modelleriyle kontrol edilmiştir. Son olarak, sayısal simülasyon çıktılarını kullanarak bir yapay sinir ağı modeli eğitilmiştir. Modelin tahminleri, hesaplamalı çıktılar ile iyi bir uyum gösterdiğinden, önerilen yöntemin belirli koşullar için kullanılabileceği öngörülmektedir.

Özet (Çeviri)

Permanent openings in underground mines require extensive geomechanical and geological investigation to determine the excavation dimensions and the support configuration assuring the long-term stability.Empirical systems have been adopted in underground excavation design due to their advantages in terms of matching the rock mass quality with the potential support configuration.Geomechanical classification system and Q-tunneling index are the most commonly accepted techniques for the preliminary support analysis. However, they cover only the significant conditions and they require to specify the intermediate conditions by field observations or numerical analyses. Computational geomechanics makes use of computational power to simulate the various excavation and support designs well-before the implementation. This research carries out a parametric study to examine the support requirements for underground mine haul roads excavated in various geomechanical conditions at different depths and field loadings. Performance of the empirically recommended support systems were checked with the finite element models relying on stress and deformation analyses. Finally, an artificial neural network model was trained using the numerical simulation outputs. Predictions of the model approve a good correlation computational outputs, which implies the proposed method can be considered for certain conditions.

Benzer Tezler

  1. An alternative method for pillar stability analysis based on machine learning assisted geomechanical simulations

    Topuk duraylılık analizi için jeomekanik simülasyon destekli makine öğrenimine dayalı alternatif bir yöntem

    DİLAN DUMAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Maden Mühendisliği ve MadencilikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET GÜNEŞ YARDIMCI

  2. Elektrik enerji sistemlerinde güç kalitesi

    Power quality in electrical energy systems

    ALİ GEMİCİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. NESRİN TARKAN

  3. Patlatma kaynaklı yer sarsıntısı tahmininde uyarlamalı bulanık çıkarım sistemi (ANFIS), destek vektör makineleri (SVM) ve gauss süreç regresyonu (GPR) tekniklerinin kullanımı

    Application of adaptive-network based fuzzy inference system (ANFIS), support vector machines (SVM) and gaussian process regression (GPR) techniques for prediction of blast-induced ground vibrations

    YAŞAR AĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TÜRKER HÜDAVERDİ

  4. Perceptually-driven computer graphics and visualization

    Görsel algı odaklı bilgisayar grafikleri ve görselleştirme

    ZEYNEP ÇİPİLOĞLU YILDIZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALİL BÜLENT ÖZGÜÇ

    DOÇ. DR. TOLGA KURTULUŞ ÇAPIN

  5. Mathematical model-based clinical decision support system algorithm design study that can support the diagnosis of celiac disease

    Çölyak hastalığının teşhisine destek verebilecek matematik model tabanlı kds algoritması tasarımı

    ELİF KESKİN BİLGİÇ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. İNCİ ZAİM GÖKBAY

    DOÇ. DR. YUSUF KAYAR