Stochastic Predictions of Ore Production in an Underground Limestone Mine Using Big Data from ICT System

Abstract

본 연구에서는 트럭 이동 시간에 대해 네 가지 다른 확률 밀도 함수를 사용하여 이산 사건 시뮬레이션을 통해 광석 생산량을 확률적으로 예측하였다. 지하 석회석 광산을 연구지역으로 선정하였다. 트럭 이동시간은 2018년 10월 정보통신기술(ICT) 시스템에서 확보한 빅데이터를 분석해 측정하였고, 통계값을 이용해 확률 밀도 함수(균일분포, 삼각분포, 정규분포, 상대도수분포)를 구하였다. 트럭 운반 시스템은 이산 사건 시뮬레이션을 이용하여 설계하였고, 트럭 운반 시간은 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 무작위로 생성하였다. 각 확률 밀도 함수에 대해 50회 예측한 광석 생산량을 확률적으로 분석하여 하위 10%(P10), 50%(P50), 90%(P90) 값으로 표현하였다. 균일분포와 삼각분포를 이용하였을 때, 실제 광석 생산량이 P90 값과 유사하여 시뮬레이션 결과 광석 생산량은 과소평가 되었다. 그러나, 정규분포와 상대도수분포를 사용하였을 때, 예측된 광석 생산량 값이 P50과 실제 광석 생산량이 유사하여 실제 광석 생산량과 상대적으로 일치하였다. 연구지역을 대상으로 2018년 10월 10일동안 광석 생산량을 예측한 결과, 상대도수분포를 사용했을 때 RMSE(root mean square error)가 24.9(ton/day)로 가장 낮게 나타났다.

This study stochastically predicted ore production through discrete event simulation using four different probability density functions for truck travel times. An underground limestone mine was selected as the study area. The truck travel time was measured by analyzing the big data acquired from information and communications technology (ICT) systems in October 2018, and probability density functions (uniform, triangular, normal, and observed probability distribution of real data) were determined using statistical values. A discrete event simulation model for a truck haulage system was designed, and truck travel times were randomly generated using a Monte Carlo simulation. The ore production that stochastically predicted fifty times for each probability density function was analyzed and represented as a value of lower 10% (P10), 50% (P50), and 90% (P90). Ore production was underestimated when a uniform and triangular distribution was used, as the actual ore production was similar to that of P90. Conversely, the predicted ore production of P50 was relatively consistent with the actual ore production when using the normal and observed probability distribution of real data. The root mean squared error (RMSE) for predicting ore production for ten days in October 2018 was the lowest (24.9 ton/day) when using the observed probability distribution.