International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.3
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pp.145-152
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2021
In the Recent times, various technological enhancements in the field of artificial intelligence and big data has been noticed. This advancement coupled with the evolution of the 5G communication and Internet of Things technologies, has helped in the development in the domain of smart mine construction. The development of unmanned vehicles with enhanced and smart scheduling system for open-pit mine transportation is one such much needed application. Traditional open-pit mining systems, which often cause vehicle delays and congestion, are controlled by human authority. The number of sensors has been used to operate unmanned cars in an open-pit mine. The sensors haves been used to prove the real-time data in large quantity. Using this data, we analyses and create an improved transportation scheduling mechanism so as to optimize the paths for the vehicles. Considering the huge amount the data received and aggregated through various sensors or sources like, the GPS data of the unmanned vehicle, the equipment information, an intelligent, and multi-target, open-pit mine unmanned vehicle schedules model was developed. It is also matched with real open-pit mine product to reduce transport costs, overall unmanned vehicle wait times and fluctuation in ore quality. To resolve the issue of scheduling the transportation, we prefer to use algorithms based on artificial intelligence. To improve the convergence, distribution, and diversity of the classic, rapidly non-dominated genetic trial algorithm, to solve limited high-dimensional multi-objective problems, we propose a decomposition-based restricted genetic algorithm for dominance (DBCDP-NSGA-II).
Kim, Se-Yul;Yu, Ji-Ho;Yu, Young-Geol;Lee, Hyun-Jik
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.34
no.1
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pp.21-32
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2016
Open-pit mines are the critical infrastructure for acquiring natural resources. Since it could be endangered by environmental and safety problems during operations, continuous monitoring is required for this type of mine. However, the domestic level management and accumulation of present state data of the topographical alteration are incurred by the development and restoration of open-pit mines relying on digital topographic maps and site surveys. Because of it, other than an expert cannot be viewed easily examines those changes information of open-pit mines in the domestic level. If the efficient management and public access of the open-pit mine is targeted, it is easy to build a web-based three-dimensional monitoring system, utilized in the space information software of open source. Therefore, we purposed on developing an open-pit mine monitoring system to support the development and restoration of the ecology-friendly environment, which could be easily monitored by the general public for those changes within terrain and environments due to operations of the mine.
Mining activity causes environmental pollution and geological hazards such as ground subsidence or landslide of which continuous monitoring is necessary. In this study, the activity on the Fushun West Open-Pit Mine (FWOPM), one of the largest open-pit coal mines in Asia located in Fushun, Liaoning Province, China, was analyzed by using a time-series Sentinel-1 InSAR coherence dataset. By using the difference between the two Digital Elevation Models (DEM) of the area, it was possible to confirm that there was a stockpiling activity in the western area of the FWOPM while excavation activity in the eastern area. By using RGB composite images using the yearly-averaged InSAR coherence images, the activity of the mine was confirmed by period, which was confirmed by Google Earth optical images. As a result, it was possible to confirm three landslides and the related activities on the northwest slope and the dumping activity on the west slope of FWOPM.
This study analyzed the optimal routes of auxiliary vehicles in an open-pit mine that need to traverse the entire mine through many working points. Unlike previous studies which usually used the Dijkstra's algorithm, this study utilized a heuristic algorithm for the Traveling Salesman Problem(TSP). Thus, the optimal routes of auxiliary vehicles could be determined by considering the visiting order of multiple working points. A case study at the Pasir open-pit coal mine, Indonesia was conducted to analyze the travel route of an auxiliary vehicle that monitors the working condition by traversing the entire mine without stopping. As a result, we could know that the heuristic TSP algorithm is more efficient than intuitive judgment in determining the optimal travel route; 20 minutes can be shortened when the auxiliary vehicle traverses the entire mine through 25 working points according to the route determined by the heuristic TSP algorithm. It is expected that the results of this study can be utilized as a basis to set the direction of future research for the system optimization of auxiliary vehicles in open-pit mines.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.22
no.4
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pp.165-173
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2014
Open-pit mining method, is safe relatively work as compared with underground mining. And high yield, low production cost, has the advantage that it can provide a lot of production. But deforestation, tailings and slag deposition, mineral debris, dust, water, noise, land subsidence, sediment runoff discharge, I have internalized environmental disaster predisposing factors, such as landslides. Thus, it may be noted, also by typical environmental regulations. We try to deal with the changes in open pit terrain and environment related issues. Then, use the recovery period and the open pit mine and ecology off the gun, environment-friendly development of accurate monitoring methods, systems of this development is required. The use of open platforms and open source GIS tools have been developed during this period, it needs to develop spatial information environment monitoring system open pit mine construction.
Considering the applicability of Kuz-Ram model, which has been used extensively for predicting rock fragmentation size distribution by blasting, to domestic open-pit limestone mine, a total of 21 blasting tests have been executed at an open-pit limestone mine in eastern Gangwon of South Korea. A comparative analysis of field measured value and Kuz-Ram predicted value showed that there are a considerable amount of error in the predicted values regardless of application of various correction parameters for rock factor and uniformity factor; up to 56.45% in mean fragmentation size and 37.52% in uniformity index. Also the problem of applying different correction parameters has been derived even though a similar blasting pattern has been adopted for a same blasting bench. The authors therefore suggest that Kuz-Ram model needs to be modified for a proper application to domestic open-pit limestone mine.
The slope design of an open-pit mine must ensure slope stability and economic feasibility. The overall slope angle of the pit is therefore the main factor of concern because of limited support or reinforcement options available in such a setting. This study examines the optimal measurement system for monitoring the behavior of the slope in an open-pit mine using displacement measurement, data analysis, and numerical simulations for a coal mine at Pasir, Indonesia. The area of slope to be managed is extensive and the maximum displacement, as calculated by numerical analysis, is about 3,000 mm. The displacement data, measured by inclinometer and GPS, were analyzed, and the applicability of SSR (slope stability radar) was reviewed in comparison with other monitoring systems.
The development of open-pit mines leads to large-area topographical changes in highland forests and can lead to severe deterioration of forests, requiring continuous monitoring. The drone photogrammetry is performed at a lower altitude than the existing manned aerial photogrammetry, and thus has a relatively high accuracy. The purpose of this study is to construct spatial information of large open pit mine using drone photogrammetry and to evaluate the accuracy and utilization of the results. The accuracy of the drone photogrammetric results was 0.018 ~ 0.063m in the horizontal direction and 0.027m ~ 0.088m in the vertical direction. These results satisfy the permissible accuracy of 1: 1,000 digital topographic map and it can be used for open mine monitoring. The geospatial information of the open pit mine can be used in various ways, and it can be used to monitor the quantitative change of a specific area for time series change through data management by periodic data acquisition. If drone photogrammetry is applied to open-pit mine monitoring in the future, work time and cost can be greatly reduced compared to the conventional GNSS or total station method, and the work efficiency can be greatly improved because more visible data can be generated.
Utilization of completed open-pit for mining waste disposal is an alternative method of tailing storage facility (TSF), which can minimize the area and cost required for the installation of TSF. However, long-term tailing disposal into open-pit has a potential risk of reducing mechanical stability of surrounding rock mass by acting as an additional load. In this research, a realistic open-pit tailing disposal scenario of 60,400 hours was established based on the case of Marymia gold mine, Australia. Mechanical stability of surface pillar between open-pit and underground stope was analyzed numerically by using Sigma/W, under different stope geometry and rock mass conditions. Simulation results showed that long-term tailing disposal into open-pit can significantly increase the failure probability of surface piller. This result suggests that mechanical stability of mine geometry should be conducted beforehand of open-pit tailing disposal.
The slope design of an open-pit mine must consider economical efficiency and stability. Thus, the overall slope angle is the principal factor because of limited support or reinforcement options available in such a setting. In this study, slope displacement, as monitored by a GPS system, was analyzed for a coal mine at Pasir, Indonesia. Predictions of failure time by inverse velocity analysis showed good agreement with field observations. Therefore, the failure time of an unstable slope can be roughly estimated prior to failure. A GIS model that combines fuzzy theory and the analytical hierarchy process (AHP) was developed to assess slope instability in open-pit coal mines. This model simultaneously considers seven factors that influence the instability of open-pit slopes (i.e., overall slope gradient, slope height, surface flows, excavation plan, tension cracks, faults, and water body). Application of the proposed method to an open-pit coal mine revealed an enhanced prediction accuracy of failure time and failure site compared with existing methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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