Investigating the Relationship between Geochemistry, Leeb Rebound Hardness, and Cerchar Abrasivity Index
Notice bibliographique
Résumé
Rock hardness and abrasivity are among the most crucial properties that can significantly impact the interaction between rocks and mechanical tools in different parts of geoengineering projects. Accurate estimation of these properties is essential for a better understanding and optimization of geoengineering operations. Hence, the main aim of this study was to develop different machine learning (ML) models based on the geochemical measurements for predicting rock hardness and abrasivity. To do this, 159 rock samples were collected from a gold mine, and portable X-ray fluorescence spectrometry (pXRF), Leeb rebound hardness (LRH), and Cerchar abrasivity index (CAI) tests were performed on the collected rock samples. Three different ML algorithms, including random forest regressor (RFR), support vector regression, and gradient boosting regressor, were applied to develop predictive models for LRH and CAI separately. Considering the fact that the geochemical data are of the compositional type, two scenarios were followed: developing predictive models based on the original data obtained from the pXRF and the centered log-ratio (Clr) transformed data, resulting in the development of six predictive models for LRH and CAI. The performance assessment of the developed predictive models showed that RFR models outperformed the other two ML algorithms in predicting LRH and CAI. In addition, the developed models based on the original data demonstrated a better performance in both cases of LRH and CAI than the trained model based on Clr data. The result indicates that integrated pXRF measurements and RFR technique have strong potential to be used for practical and efficient rock materials characterization during exploration and extraction processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».