Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Artículos en revistas:
Predicting the Risk of Fault-Induced Water Inrush Using the Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System
Año:2017
Áreas de investigación
  • Física química y matemáticas,
  • Programación no lineal,
  • Programación lineal,
  • Ecuaciones en derivadas parciales,
  • Aspectos computacionales,
  • Análisis numérico en ecuaciones en derivadas parciales,
  • Hidrogeología,
  • Ingenierías,
  • Producción minera,
  • Explotación minera
Datos
Descripción
Sudden water inrush has been a deadly killer in underground engineering for decades. Currently, especially in developing countries, frequent water inrush accidents still kill a large number of miners every year. In this study, an approach for predicting the probability of fault-induced water inrush in underground engineering using the adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) was developed. Six parameters related to the aquifer, the water-resisting properties of the aquifuge and the mining-induced stresses were extracted as the major parameters to construct the ANFIS model. The constructed ANFIS was trained with twenty reported real fault-induced water inrush cases, and another five new cases were used to test the prediction performance of the trained ANFIS. The final results showed that the prediction results of the five cases were completely consistent with the actual situations. This indicates that the ANFIS is highly accurate in the prediction of fault-induced water inrush and suggests that quantitative assessment of fault-induced water inrush using the ANFIS is possible.
Internacional
Si
JCR del ISI
Si
Título de la revista
Minerals
ISSN
2075-163X
Factor de impacto JCR
1,5
Información de impacto
Datos JCR del año 2015
Volumen
7(4)
DOI
10.3390/min7040055
Número de revista
55
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1
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15
Mes
ABRIL
Ranking
MINERALOGY. 14/29 Q2 MINING AND MINERAL PROCESSING. 9/21 Q2
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Qinglong Zhou (UPM)
  • Autor: Juan Herrera Herbert (UPM)
  • Autor: Arturo Hidalgo Lopez (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Recursos Minerales
  • Centro o Instituto I+D+i: Centro de Investigación en Simulación Computacional
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