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J-GLOBAL ID：202202277333975155   整理番号：22A0455403

次元分析と多変量回帰分析の統合を用いた表面鉱山における爆風誘起ダスト放出の予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of blast-induced dust emissions in surface mines using integration of dimensional analysis and multivariate regression analysis

著者 (3件)： Hosseini Shahab (Faculty of Engineering, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran) ,  Mousavi Amin (Faculty of Engineering, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran) ,  Monjezi Masoud (Faculty of Engineering, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran)
資料名： Arabian Journal of Geosciences  (Arabian Journal of Geosciences)
巻： 15  号： 2  ページ： 163  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4050A  ISSN： 1866-7511  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ダストは鉱業における最も重要な課題の1つであり,環境とヒトの健康に悪影響を与える。本研究は,イラン北西部の西アゼルバイジャンに位置する石灰岩表面採掘におけるベンチブラストによるダスト放出距離を予測するための,次元解析と回帰分析(H-DAMRA)法に基づくハイブリッドアプローチを開発した。穴直径,穴数,遅れタイミング,茎形成,遅延当りの電荷,空気湿度,空気温度,風速,風向,大気圧,粉体因子,および穴当りの爆風岩石を含む12の有効変数を,ダスト放出距離をモデル化するため考慮した。相関分析によると,粉末因子,遅れ当たりの電荷,空気湿度,および茎形成には,塵埃放出距離と最も高い相関がある。次元解析フェーズでは,爆風誘起ダスト放出距離の予測における最大影響因子を決定した。その結果,いくつかの無次元出力が回帰分析のための従属変数であるために得られた。次元解析出力に基づく線形,非線形,対数および指数回帰を含む,異なる多変量回帰モデルを開発し,モデルの性能を,R2,RMSE,MAE,MRE,および100のin situ発破ラウンド(100データサンプル)を含むVAF指数を用いて評価した。無次元変数に関して構築した非線形多変量混合回帰モデルは,最高精度と最低誤差を持ち,決定係数は93.57%であった。加えて,入力と出力変数の間の感度解析の結果は,0.951と0.691の値による「大気圧力/(粉体因子×茎形成)」と「空気湿度」の無次元変数が,個々に,塵埃排出物距離に関して最も大きいと最も低い影響を持ったことを示した。Copyright Saudi Society for Geosciences 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 粉体 ,  気温 ,  石灰岩 ,  風速 ,  *回帰分析 ,  感度解析 ,  湿度 ,  風向 ,  *塵埃 ,  *鉱山 ,  採掘 ,  *爆風 ,  回帰モデル
準シソーラス用語： 決定係数 ,  *多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 大気汚染 ,  ダスト放出 ,  発破次元解析 ,  多変量回帰

分類 (1件)： 粒状物調査測定  (SB03060E)

タイトルに関連する用語 (9件)： 次元 ,  分析 ,  多変量回帰分析 ,  統合 ,  鉱山 ,  爆風 ,  誘起 ,  ダスト放出 ,  予測