Modelo predictivo de fragmentación usando machine learning para optimizar los parámetros de perforación y voladura en la U.M. San Marcos
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Date
2023-07
Authors
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Publisher
Universidad Nacional de Trujillo
Abstract
El objetivo principal de esta investigación fue optimizar los parámetros de perforación y
voladura en la U.M. San Marcos mediante el uso de un modelo predictivo de machine learning.
Se utilizó un método de investigación cuantitativo – experimental y la técnica utilizada fue
el entrenamiento de 5 modelos distintos de machine learning, para luego evaluar el modelo que
tenga la mejor métrica de predicción, los modelos utilizados fueron: Regresión lineal, árbol de
decisión, bosque aleatorio, refuerzo de gradiente extremo y máquinas de soporte vectorial. Luego
de seleccionar el modelo óptimo para este estudio se realizaron casos de análisis del tamaño de
fragmento variando los parámetros de perforación y voladura.
Para desarrollar esta investigación se emplearon instrumentos como las guías de
recolección de datos para ambas variables de estudio. La población utilizada para esta
investigación se constituyó de 5225 voladuras y la muestra fue de 1812 (34.68%) de estas
voladuras que fueron realizadas desde julio del 2019 a marzo del 2022 en la U.M. San Marcos.
Los resultados obtenidos en este estudio fueron los siguientes: Utilizando regresión lineal
se obtuvo un R2
de 65.31%, utilizando árboles de decisión se obtuvo un R2
de 67.21%, utilizando
bosque aleatorio se obtuvo un R2
de 71.72%, utilizando el refuerzo de gradiente extremo se obtuvo
un R2
de 71.9% y utilizando máquinas de soporte vectorial se obtuvo un R2
de 60.15%.
La conclusión principal fue que sintonizando el modelo predictivo de refuerzo de gradiente
extremo se consiguió mejorar el coeficiente de determinación (R2
) a un valor de 74%
Description
The main objective of this research was to optimize the drilling and blasting parameters at the
M.U. San Marcos by using a predictive machine learning model.
A quantitative-experimental research method was used and the technique used was the training of
5 different machine learning models, to then evaluate the model that has the best prediction metric,
the models used were: Linear regression, decision tree, forest random, extreme gradient boost,
and support vector machines. After selecting the optimal model for this study, fragment size
analysis cases were performed by varying the drilling and blasting parameters.
To develop this research, instruments such as data collection guides were used for both study
variables. The population used for this research consisted of 5225 blasting and the sample was
1812 (34.68%) of these blasting that were carried out from July 2019 to March 2022 at the M.U.
San Marcos.
The results obtained in this study were the following: Using linear regression an R2
of 65.31%
was obtained, using decision trees an R2
of 67.21% was obtained, using random forest an R2
of
71.72% was obtained, using extreme gradient reinforcement an R2
of 71.9% was obtained and
using vector support machines an R2
of 60.15% was obtained.
The main conclusion was that by tuning the predictive model of extreme gradient reinforcement it
was possible to improve the coefficient of determination (R2
) to a value of 74%
Keywords
Modelo predictivo de fragmentación usando machine learning