Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1843/76193
Type: Artigo de Periódico
Title: Assessment of mine slopes stability conditions using a decision tree approach
Other Titles: Avaliação das condições de estabilidade de taludes de minas utilizando uma abordagem de árvore de decisão
Authors: Naim Khalil Ayache
Allan Erlikhman Medeiros Santos
Denise de Fátima Santos da Silva
Abstract: 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.
Abstract: A avaliação contínua da estabilidade de taludes é importante para o projeto e a operação de minas a céu aberto. Este artigo tem como objetivo apresentar uma ferramenta para avaliar as condições de estabilidade de taludes rochosos na mineração, com base em um banco de dados geotécnico global, usando técnicas de aprendizado de máquina. Diferentes modelos são avaliados nesta pesquisa: o modelo geral, que utiliza todas as variáveis; o modelo matemático, que utiliza apenas variáveis ​​selecionadas pela floresta aleatória (out-of-bag); e dois modelos baseados em especialistas: o modelo Q-Slope e o modelo Santos. A validação do modelo foi feita por meio da amostra de teste, usando matrizes de confusão de partição visando à reprodutibilidade dos resultados. Um estudo dos tipos de erros foi realizado usando Análise de Componentes Principais (ACP). O estudo dos erros permitiu a identificação de amostras que eram inconsistentes com as demais. Posteriormente, os modelos foram refeitos e comparados com os anteriores. Os melhores desempenhos são apresentados e discutidos. A metodologia proposta não substitui a análise clássica de estabilidade de taludes. Ao contrário, ela contribui para engenheiros e geólogos com uma ferramenta para monitorar as condições de estabilidade de taludes em uma operação de mineração. A análise de estabilidade de taludes deve ser realizada durante toda a vida útil da mina e, portanto, acredita-se que a ferramenta aqui proposta pode otimizar a seleção de taludes mais suscetíveis à instabilidade.
Subject: Mineralogia
Florestamento
Fitogeografia
language: eng
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Minas Gerais
Publisher Initials: UFMG
metadata.dc.publisher.department: IGC - DEPARTAMENTO DE GEOLOGIA
Rights: Acesso Aberto
metadata.dc.identifier.doi: https://doi.org/10.1590/0370-44672021760098
URI: http://hdl.handle.net/1843/76193
Issue Date: 2023
metadata.dc.url.externa: https://www.scielo.br/j/remi/a/5vLq5QcPjLfDqxQq77Vr4ts/?lang=en
metadata.dc.relation.ispartof: REM - International Engineering Journal
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