Artificial neural network for prediction and control of blasting vibrations in Assiut limestone quarry-Egypt
Other Title(s)
استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية في التنبؤ و السيطرة على الاهتزازات الأرضية في محجر الحجر الجيري بأسيوط - مصر
Author
Source
Assiut University Bulletin for Environmental Researches
Issue
Vol. 13, Issue 2 (31 Oct. 2010), pp.13-26, 14 p.
Publisher
Assiut University Center for Environmental Studies and researches
Publication Date
2010-10-31
Country of Publication
Egypt
No. of Pages
14
Main Subjects
Engineering & Technology Sciences (Multidisciplinary)
Topics
Abstract AR
التنبؤ بالاهتزاز الأرضي لا يزال يمثل مشكلة صعبة للمناجم، المحاجر و مواقع الإنشاء.
و قد اقترح العديد من معادلات التنبؤ المختلفة من قبل باحثين في جميع أنحاء العالم للتنبؤ بالاهتزاز الأرضي قبل عملية التفجير حتى الآن، من الصعب أن يوصى بأي تنبؤ عام واحد لكل ظروف التفجير لأن الاهتزاز الأرضي يتأثر من قبل عدد من المعاملات.
هذه المعاملات يمكن التحكم فيها أو لا يمكن التحكم فيها مثل الشكل الهندسي للتفجير، و أنواع المتفجرات، خصائص قوة الصخور، و الظروف الجيولوجية، و غيرها.
في هذا البحث محاولة للتنبؤ بالاهتزاز الأرضي باستخدام نماذج الشبكة العصبية الاصطناعية بواسطة مدخلات فردية و زوجية و متعددة لمعاملات التفجير التي تؤثر على الاهتزاز الأرضي.
و قد تم المقارنة بين نماذج الشبكة العصبية مع بعضها البعض، و كذلك نماذج الانحدار التقليدية الإحصائية نتيجة البحث، التنبؤ هو أفضل من خلال زيادة المدخلات المتغيرة للشبكة العصبية و أكثر دقة من نموذج الانحدار التجريبي الإحصائي.
Abstract EN
The prediction of ground vibration remains a challenging problem for mines, quarries and construction sites.
Many numbers of predictor equations have been proposed by various researchers all over the world to predict ground vibration prior to blasting.
Till now, it is difficult to recommend any one general predictor for all blasting conditions because ground vibration is influenced by a number of parameters.
These parameters are either controllable or non-controllable like blast geometry, explosive types, rock strength properties, geological conditions, and etc.
In the this paper, an attempt has been made to predict the ground vibration using an Artificial Neural Network models (ANN) by single, two, and large number inputs of blasting parameters, which have an effect- on the ground vibration.
Comparison between neural network models to each other and also to conventional statistical regression models has been done.
It has been found that, the prediction is better by increasing the variable inputs of neural network and it is much more accurate than empirical statistical regression model.
American Psychological Association (APA)
Muhammad, Mustafa Tantawi. 2010. Artificial neural network for prediction and control of blasting vibrations in Assiut limestone quarry-Egypt. Assiut University Bulletin for Environmental Researches،Vol. 13, no. 2, pp.13-26.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-193700
Modern Language Association (MLA)
Muhammad, Mustafa Tantawi. Artificial neural network for prediction and control of blasting vibrations in Assiut limestone quarry-Egypt. Assiut University Bulletin for Environmental Researches Vol. 13, no. 2 (Oct. 2010), pp.13-26.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-193700
American Medical Association (AMA)
Muhammad, Mustafa Tantawi. Artificial neural network for prediction and control of blasting vibrations in Assiut limestone quarry-Egypt. Assiut University Bulletin for Environmental Researches. 2010. Vol. 13, no. 2, pp.13-26.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-193700
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 25-26
Record ID
BIM-193700