Predicción de hundimiento de minas mediante programación de expresión génica basada en regresión simbólica multivariable

Resumen

La predicción precisa del hundimiento de la superficie se convierte en un desafío importante para las empresas industriales activas en los campos de la minería del carbón debido a la importancia de los impactos económicos del hundimiento inducido por la minería de tajo largo. Este artículo explora una nueva variante de la programación genética, la programación de la expresión génica (GEP). El método basado en GEP se utiliza para presentar una nueva fórmula matemática para la predicción de hundimientos en la minería de carbón de tajo largo. El modelo derivado incluye variables tanto geométricas como geológicas. El conjunto de datos consta de mediciones de campo obtenidas a través de 37 paneles de tajo largo de la mina de carbón Ulan, NSW, Australia. El modelo basado en GEP concluyó resultados satisfactorios de predicción de subsidencia en comparación con otros métodos empíricos como NCB, DMR, ACARP e IPM. La capacidad predictiva de los modelos basados ​​en GEP, que captura los efectos complejos no lineales de los factores críticos sobre la magnitud del hundimiento, resultó en una mejora estadísticamente significativa en la capacidad predictiva en comparación con los métodos empíricos antes mencionados. Los resultados del análisis de sensibilidad indicaron que el ancho del panel y el espesor de la cubierta con 31% y 23% fueron los parámetros más influyentes en el modelo propuesto. Además, el grosor de la costura extraída, la ubicación de la capa gruesa y el grosor de la capa gruesa tuvieron un impacto del 19%, 16% y 11% en el modelo propuesto por GEP, respectivamente.