Отбор данных по процессу бурения взрывных скважин при формировании баз алгоритмов машинного обучения

Представлен структурированный анализ в области использования методов обработки и верификации данных, полученных в процессе бурения взрывных скважин, описаны основные особенности сбора «чистых» данных с целью формирования «материнской» обучающей базы для ее последующего использования в алгоритмах машинного обучения. Основной целью исследования является создание алгоритма, использующего методы машинного обучения, который на основе «чистых» входных данных, относящихся к конкретным условиям, может коррелировать, обрабатывать, выбирать информацию, получаемую с датчиков регистрации параметров процесса бурения, и использовать ее для дальнейшего расчета различных характеристик горных пород, прогнозирования оптимальных параметров буровзрывных работ и результатов взрыва. Представлен анализ измеренных параметров бурения с целью определения наличия или отсутствия отклика на изменение типов и видов горных пород, пересечение зон структурных нарушенностей и неоднородностей в массиве. Приведены результаты исследования и сопоставления геологической информации, полученной в результате сканирования откосов поверхностей уступов, образованных при контурном взрывании, а также результатов видеоэндоскопии взрывных скважин с показателями энергоемкости бурения горных пород. На основании полученных результатов представлены будущие направления исследований по созданию обучающих алгоритмов, направленных на расчет гранулометрического состава взорванной горной массы с учетом не только факторов, связанных с проведением буровзрывных работ, но и состоянием пород в массиве.

Ишейский В. А., Мартынушкин Е. А., Васильев А. С., Смирнов С. А. Отбор данных по процессу бурения взрывных скважин при формировании баз алгоритмов машинного обучения // Горный информационно-аналитический бюллетень. – 2022. – № 4. – С. 116–133. DOI: 10.25018/0236_1493_2022_4_0_116.

Авторский коллектив благодарит Совет по грантам Президента Российской Федерации для государственной поддержки молодых российских ученых и по государственной поддержке ведущих научных школ Российской Федерации за поддержку проекта и выделение финансирования на научные исследования в рамках гранта Президента Российской Федерации для государственной поддержки молодых российских ученых — кандидатов наук (МК-3770.2021.4).

Ишейский Валентин Александрович¹ — канд. техн. наук, доцент, e-mail: Isheyskiy_VA@pers.spmi.ru, ORCID ID: 0000-0003-1007-6562,
Мартынушкин Евгений Александрович — технический директор, ООО «ВЗРЫВ ГРУПП», e-mail: e.mart1985@mail.ru,
Васильев Антон Сергеевич¹ — аспирант, e-mail: anton270198@yandex.ru,
Смирнов Сергей Анатольевич — технический директор, ООО «Ресурс», e-mail: smirnov07777@yandex.ru,
¹ Санкт-Петербургский Горный университет.

Ишейский В.А., e-mail: Isheyskiy_VA@pers.spmi.ru.

1. Протосеня А. Г., Вербило Э., Егоров Э. К. Изучение прочности на сжатие трещиноватого горного массива // Записки Горного института. — 2017. — Т. 223. — С. 51—57. DOI: 10.18454/РМ1.2017.1.51.

2. Jang H., Topal E. A review of soft computing technology applications in several mining problems // Applied Soft Computing. 2014, vol. 22, pp. 638–651. DOI: 10.1016/j. asoc.2014.05.019.

3. Ишейский В. А., Васильев А. С. Оценка корреляции параметров по процессу бурения взрывных скважин // Взрывное дело. — 2021. — № 130-87. — С. 113—126.

4. Isheyskiy V., Sanchidrián J. A. Prospects of applying MWD technology for quality management of drilling and blasting operations at mining enterprises // Minerals. 2020, vol. 10, pp. 925. DOI: 10.3390/min10100925.

5. Teale R. The concept of specific energy in rock drilling // International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences and Geomechanics Abstracts. 1965, vol. 2, no. 1, pp. 57—73. DOI: 10.1016/0148-9062(65)90022-7.

6. Manzoor S., Liaghat S., Gustafson A., Johansson D., Schunnesson H. Establishing relationships between structural data from close-range terrestrial digital photogrammetry and measurement while drilling data // Engineering Geology. 2020, vol. 267, article 105480. DOI: 10.1016/j.enggeo.2020.105480.

7. Van Eldert J., Schunnesson H., Saiang D., Funehag J. Improved filtering and normalizing of Measurement-While-Drilling (MWD) data in tunnel excavation // Tunnelling and Underground Space Technology. 2020, vol. 103, article 103467. DOI: 10.1016/j.tust.2020.103467.

8. Navarro M. J. The use of measure while drilling for rock mass characterization and damage assessment in blasting. Doctoral Thesis. Universidad Politécnica de Madrid — E.T.S.I. Minas y Energía (UPM), Spain, 2018. DOI: 10.20868/UPM.thesis.53764.

9. Тангаев В. А., Двойников М. В., Егоров Э. К. Буримость и взрываемость горных пород. — М.: Недра, 1978. — 184 с.

10. Kosolapov A. I. Modern methods and tools for determining drillability and blastability of rocks // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2020, vol. 459, no. 2, article 022097. DOI: 10.1088/1755-1315/459/2/022097.

11. Жариков С. Н. О способах изучения свойств грунтов для повышения эффективности буровзрывных работ // Вестник Кузбасского государственного технического университета. — 2016. — № 6(117). — С. 3—7.

12. Сухов Р. И., Реготунов А. С. Результаты исследований прочностных свойств локальных массивов в процессе бурения с применением программно-аппаратного комплекса // Проблемы недропользования. — 2016. — № 4 (11). — С. 121—129. DOI: 10.18454/23131586.2016.04.121.

13. Сухов Р. И., Болкисев Вл. С. К вопросу изучения прочностных свойств горных пород при бурении взрывных скважин / Технология и безопасность взрывных работ: материалы научно-производственного семинара по взрывным работам. — Екатеринбург: ИГД УрО РАН, 2017. — С. 11—14.

14. Navarro J., Seidl T., Hartlieb P., Sanchidrián J. A., Segarra P., Couceiro P., Schimek P., Godoy C. Blastability and ore grade assessment from drill monitoring for open pit applications // Rock Mechanics and Rock Engineering. 2021, vol. 54, no. 4, pp. 3209–3228. DOI: 10.1007/ s00603-020-02354-2.

15. Ghosh R. Assessment of rock mass quality and its effects on chargeability using drill monitoring technique. Doctoral thesis, Luleå: University of Technology, Sweden, 2017. DOI: 10.1504/IJMME.2017.085830.

16. Akun M. E., Karpuz C. Drillability studies of surface-set diamond drilling in Zonguldak region sandstones from Turkey // International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences. 2005, vol. 42, no. 3, pp. 473–479.

17. Kahraman S., Balci C., Yazici S., Bilgin N. Prediction of the penetration rate of rotary blast hole drills using a new drillability index // International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences. 2000, vol. 37, no. 5, pp. 729—743. DOI: 10.1016/S1365-1609(00)00007-1.

18. LaBelle D. Lithological classification by drilling, Thesis Proposal. Robotics Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, 2001.

19. Khorzoughi M. B., Hall R., Apel D. Rock fracture density characterization using measurement while drilling (MWD) techniques // International Journal of Mining Science and Technology. 2018, vol. 28, no. 6, pp. 859—864. DOI: 10.1016/j.ijmst.2018.01.001.