Application of Machine Learning Techniques to Predict Haul Truck Fuel Consumption in Open-Pit Mines
محل انتشار: مجله معدن و محیط زیست، دوره: 13، شماره: 1
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 122
فایل این مقاله در 17 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JMAE-13-1_005
تاریخ نمایه سازی: 29 فروردین 1401
چکیده مقاله:
The haul trucks consume a significant energy source in open-pit mines, where diesel fuel is widely used as the main energy source. Improving the haul truck fuel consumption can considerably decrease the operating cost of mining, and more importantly, reduce the pollutants and greenhouse gas emissions. This work aims to model and evaluate the diesel fuel consumption of the mining haul trucks. The machine learning techniques including multiple linear regression, random forest, artificial neural network, support vector machine, and kernel nearest neighbor are implemented and investigated in order to predict the haul truck fuel consumption based on the independent variables such as the payload, total resistance, and actual speed. The prediction models are built on the actual dataset collected from an Iron ore open-pit mine located in the Yazd province, Iran. In order to evaluate the goodness of the predicted models, the coefficient of determination, mean square error, and mean absolute error are investigated. The results obtained demonstrate that the artificial neural network has the highest accuracy compared to the other models (coefficient of determination = ۰.۹۰۳, mean square error = ۴۸۹.۱۷۳, and mean absolute error = ۱۳.۴۴۰). In contrast, the multiple linear regression exhibits the worst result in all statistical metrics. Finally, a sensitivity analysis is used to evaluate the significance of the independent variables.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
S. Alamdari
Faculty of Engineering, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran
M.H. Basiri
Faculty of Engineering, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran
A. Mousavi
Faculty of Engineering, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran
A. Soofastaei
Vale Artificial Intelligence Center, Brisbane, QLD ۴۰۰۰, Australia
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :