Prediction of Mine Waste Rock Drainage Quantity Using a Machine Learning Model with Physical Constraints
Notice bibliographique
Résumé
Mining activities generate substantial amounts of waste rock, which are often disposed of in waste rock piles. Drainage from these piles can pose serious environmental risks. It is crucial to reliably predict drainage properties in order to effectively manage them. In previous work, we developed a machine learning model to predict waste rock drainage quantity using weather monitoring data as the input and drainage flow rate as the output. However, this model lacked physical constraints, limiting its interpretability, reliability, and applicability. In this study, we introduced a new machine learning model designed with physical constraints to improve the predictions of drainage quantity. This new model incorporates a weather refining sub-model and integrates physical constraints to enhance the overall reliability of the model predictions. The weather refining sub-model transforms primary weather features (total precipitation and temperature) into secondary features (rainfall, snowmelt, and evaporation) through established mathematical relationships. These secondary features were then used as inputs for the machine learning model to predict drainage quantity. To embed physical principles within the machine learning model, we integrated a water balance equation into the neural network architecture and modified the loss function accordingly. In addition, we included an adjustable bias term to optimize the balance between model performance and interpretability. Compared with our previous model, the incorporation of physical constraints into the machine learning model improved the accuracy of the drainage quantity predictions. More importantly, this approach ensures that the model outputs adhere to physical laws, thereby enhancing its interpretability, reliability, and applicability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».