광산배수 처리를 위한 기계학습 기반 소석회 투입량 예측 연구

박성숙; 이가현; 설순지; 김덕민; 김선준; 고주인

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박성숙 (한양대학교) 이가현 (한양대학교) 설순지 (한양대학교) 김덕민 (상지대학교) 김선준 (한양대학교) 고주인 (한국광해광업공단)

저널정보: 한국자원공학회 한국자원공학회지 한국자원공학회지 Vol.61 No.5

발행연도: 2024.10

수록면: 333 - 346 (14page)

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본 연구는 광산배수 처리시설의 효율적 설계와 운영을 위해 기계학습(ML) 기법으로 광산배수 처리시설(ST와 HT)의 소석회 투입량을 예측하였다. 처리시설 원본 자료에서 이상치를 제거한 후, 소석회 투입량과 관계가 있는 유량, 그리고 소석회에 의해 공급된 OH‒와 상당히 관계가 있는 금속 이온(Fe, Mn, Al) 농도와 pH를 입력자료로 선정하였다. 합성곱 신경망(CNN) 모델이 사용되었고, 원본 자료의 제한적이고 불균형적인 자료의 문제를 보완하면서 원본 자료 특성을 유지하기 위해 fancy 주성분 분석(PCA)를 이용한 자료증대 기법이 사용되었다. ML 모델에 의해 예측된 테스트 자료 세트의 소석회 투입량은 이론적 계산식보다 평균 절대 오차(MAE)는 낮고 결정계수(R2)는 높았다. 기계학습 기법의 사용으로 처리시설의 운영효율 증가 및 신규 시설에의 기본 설계자료 제공 이 기대된다.

#prediction #machine learning #mine drainage #treatment #convolutional neural network #예측 #기계학습 #광산배수 #처리 #합성곱 신경망

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