Resumen

La resistencia a la compresión de la roca es un parámetro mecánico importante para el diseño, la excavación y el análisis de estabilidad de la ingeniería de masas rocosas en regiones frías. La predicción precisa y rápida de la resistencia a la compresión de la roca tiene un gran valor de ingeniería para guiar la construcción eficiente de la ingeniería del macizo rocoso en regiones frías. En este estudio, se propuso la predicción de la resistencia a la compresión triaxial (TCS) para la arenisca sometida a ciclos de congelación-descongelación utilizando un algoritmo genético (GA) y una red neuronal artificial (ANN). Para ello, se estableció una base de datos que incluía cuatro entradas del modelo, a saber, la velocidad de onda longitudinal, la porosidad, la presión de confinamiento y el número de ciclos de congelación-descongelación, y una salida, la TCS de la roca. La estructura, los pesos de conexión iniciales y los sesgos de la RNA se optimizaron progresivamente basándose en el AG. Una vez obtenido el modelo óptimo de la RNA-GA, se comparó el rendimiento del modelo de la RNA-GA con el de un modelo de RNA simple. Los resultados revelaron que el modelo híbrido GA-ANN propuesto tenía una mayor precisión en la predicción de los conjuntos de datos de prueba que el modelo ANN simple: el error cuadrático medio (RMSE), el error absoluto medio (MAE) y la R al cuadrado (R2) fueron iguales a 1,083, 0,893 y 0,993, respectivamente, para el modelo híbrido GA-ANN, mientras que los valores correspondientes fueron 2,676, 2,153 y 0,952 para el modelo ANN simple.

• Materias:Dióxido de carbono Perforación de pozos de minas Yacimientos minerales Minería Minas y minería Geofluidos
• Subjects:Carbon dioxide Shaft sinking Mineral deposits Mining Mines and mining Geofluids
• Palabras claves:modelo ann simple, modelo ann, ingeniería del macizo rocoso, ciclo de deshielo, región fría, resistencia a la compresión, predicción de la roca, ga, velocidad de onda longitudinal, error cuadrático medio
• Keywords:simple ann model, ann model, rock mass engineering, thaw cycle, cold region, compressive strength, prediction of rock, ga, longitudinal wave velocity, means square error