Continuous assessment of slope stability is important to the open pit design and operation. This article aims to present a tool for evaluating the stability conditions of rock slopes in mining, based on a global geotechnical database, using machine learning techniques. Different models are evaluated in this research: the general model, which uses all variables; the mathematical model, which uses only variables selected by the random forest (out-of-bag); and two expert-based models: the Q-Slope model and the Santos model. The validation of the model was done through the test sample, using partition confusion matrices aiming at reproducibility of the results. A study of the types of errors was carried out using Principal Component Analysis (PCA). The study of errors allowed the identification of samples that were inconsistent with the others. Afterwards, the models were redone and compared with the previous ones. The best performers are presented and discussed. The proposed methodology does not replace the classic analysis of slope stability. On the contrary, it contributes to engineers and geologists with a tool for monitoring the stability conditions of slopes in a mining operation. Slope stability analysis must be carried out throughout the mine's lifetime and, therefore, it is believed that the tool proposed here can optimize the selection of slopes most susceptible to instability.
Dentre as etapas de um projeto de mineração destaca-se a pesquisa mineral, com objetivos de identificar, estudar e avaliar os depósitos minerais. Nesta etapa específica ocorre a transformação dos recursos minerais inferidos, em indicados e por fim medidos, e caso seja viável sua explotação, em reservas minerais prováveis e/ou provadas. A descoberta destas reservas é marco impactante para o desenvolvimento industrial, tecnológico e econômico de uma sociedade. Este artigo tem como objetivo principal apresentar a utilização de uma técnica de machine learning para identificação de estruturas de particular interesse geológico, a partir de imagens de satélite. A técnica aplicada foi o Clustering Large Applications (CLARA) que é um algoritmo não-supervisionado para agrupamento de dados, com alta performance em banco de dados massivos. A área utilizada como estudo de caso foi o Quadrilátero Ferrífero, uma das maiores províncias minerais do planeta, localizada no estado de Minas Gerais, Brasil. Os resultados do modelo CLARA permitiram delinear todas as feições que formam o Quadrilátero Ferrífero. Neste contexto acredita-se que esta possa ser uma boa ferramenta para seleção de alvos exploratórios reduzindo incerteza e risco aos investidores. O que propicia não somente a atração de novas empresas para pesquisa mineral, além da ampliação das reservas dos recursos minerais brasileiros.
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