Application Study of a water conducting fracture zone height prediction model based on bp neural network optimized by genetic algorithme—Shendong mining area

تقبع في أعماق المناظر الطبيعية القاحلة وشبه القاحلة في شمال غرب الصين كنوز من الفحم، وهو مورد غذى النمو الصناعي في المنطقة لعقود من الزمن. ومع ذلك، فإن استخراج هذا الفحم يأتي بثمن باهظ للبيئة المحلية. فعندما يحفر المنقبون في أعماق الأرض لإزالة طبقات سميكة من الفحم، لا تظل طبقات الصخور فوق المنجم ثابتة في مكانها؛ بل تتحرك وتتشقق وتنهار. وتخلق هذه الحركة عموداً رأسياً من الصخور المحطمة والشقوق المفتوحة يمتد من طبقة الفحم وصولاً إلى السطح. ويطلق العلماء على هذا ما يسمى "نطاق التصدع الناقل للمياه". ولأن هذه الشقوق تعمل مثل الأنابيب المفتوحة، فإنها تسمح لمياه الجوف بالتسرب بعيداً من تربة السطح إلى داخل المنجم، مما يؤدي إلى انخفاض مستوى المياه الجوفية. وفي منطقة تعاني أصلاً من ندرة المياه، يمكن أن يؤدي هذا الفقدان إلى تدمير النظام البيئي الهش، محولاً الأراضي التي كانت صالحة للحياة إلى غبار. والسؤال الحاسم للمهندسين وعلماء البيئة على حد سواء بسيط ولكنه حيوي: إلى أي ارتفاع ستصل هذه الشقوق؟ إن معرفة الارتفاع الدقيق لنطاق التصدع هي السبيل الوحيد للتنبؤ بما إذا كان المنجم سيستنزف خزان مياه جوفية محلي أم سيترك المياه السطحية سليمة.

في منطقة تعدين "شيندونغ"، المعروفة باحتياطياتها الضخمة وطبقات الفحم الضحلة، اعتمد المنقبون لفترة طويلة على قواعد تقديرية قديمة لتخمين هذا الارتفاع. وهذه الطرق التقليدية، التي تعتمد غالباً على معادلات بسيطة مستمدة من عقود من الخبرة، تفترض أن ارتفاع الضرر يعتمد بشكل أساسي على مدى سمك الفحم. ولكن مع تقدم تكنولوجيا التعدين، حيث أصبحت الآلات أسرع وجبهات العمل أكثر اتساعاً، بدأت هذه المعادلات القديمة في الفشل؛ فهي لا تستطيع مراعاة التفاعل المعقد بين سرعات التعدين الحديثة، والزوايا المحددة لطبقات الفحم، وتفاوت صلابة الطبقات الصخرية فوقها. ولحل هذه المشكلة، لجأ فريق من الباحثين من جامعة الصين للتعدين والتكنولوجيا إلى أداة من نوع مختلف: نموذج حاسوبي يتعلم من البيانات بدلاً من اتباع معادلة ثابتة. لقد سعوا لبناء نظام يمكنه النظر في الظروف المحددة لمنجم ما — مثل عمقه، وسرعة الحفر فيه، ومدى صلابة الصخور المحيطة به — والتنبؤ بدقة بارتفاع نطاق الضرر قبل بدء عملية التعدين.

جمع الباحثون بيانات واقعية من عشرين جبهة عمل مختلفة في منطقة "شيندونغ" والمناجم المجاورة. وسجلوا كل التفاصيل ذات الصلة: طول جبهة التعدين، وارتفاع الفحم الذي يتم استخراجه، وعمق المنجم، وزاوية الطبقة، والسرعة التي تتقدم بها الآلات، ونسبة الصخور الصلبة في الطبقات التي تعلوها. كما قاموا بقياس الارتفاع الفعلي لنطاق التصدع الناقل للمياه في كل موقع، مما شكل مجموعة من عشرين مثالاً من الواقع. ولتحليل هذه البيانات، استخدموا أولاً طريقة إحصائية لمعرفة العوامل الأكثر أهمية. ووجدوا أنه بينما ترتبط جميع العوامل بارتفاع الضرر، فقد برزت ثلاثة عوامل كأكثرها تأثيراً: طول جبهة التعدين، وسرعة التعدين، وارتفاع الفحم المستخرج. وقد لعبت صلابة الصخور وعمق المنجم دوراً، لكنهما كانا أقل هيمنة من العوامل التشغيلية.

مع تحديد هذه العوامل الرئيسية، بنى الفريق نموذج تنبؤ رقمي باستخدام نوع من الذكاء الاصطناعي يُعرف بالشبكة العصبية. فكر في الشبكة العصبية كنظام حاسوبي يحاكي الطريقة التي يتعلم بها الدماغ البشري عبر التعرف على الأنماط في البيانات. ومع ذلك، يمكن للشبكات العصبية القياسية أن "تتعثر" أحياناً، حيث تستقر عند إجابة "جيدة بما يكفي" بدلاً من الوصول إلى أفضل إجابة ممكنة. ولإصلاح ذلك، استخدم الباحثون "خوارزمية جينية"، وهي تقنية مستوحاة من التطور الطبيعي، لتدريب الشبكة. تعمل هذه العملية مثل مبدأ "البقاء للأصلح" الرقمي، حيث يتم اختبار آلاف الحلول المحتملة، والاحتفاظ بالأفضل منها، ثم خلطها وتعديلها عبر أجيال عديدة حتى يجد النظام الطريقة الأكثر دقة للتنبؤ بارتفاع التصدع. وكانت النتيجة نموذجاً هجيناً، وهو شبكة (GA-BP)، يجمع بين قدرة الشبكة العصبية على التعرف على الأنماط وقدرة الخوارزمية الجينية على التحسين الأمثل.

عندما اختبر الفريق نموذجهم الجديد، كانت النتيجة صارخة. فقد قارنوا تنبؤات نظامهم الجديد مقابل الارتفاعات الفعلية المقاسة من المناجم، وكذلك مقابل المعادلات التجريبية القديمة والشبكة العصبية القياسية غير المحسنة. كانت الصيغ التقليدية تخطئ بنسبة تقارب اثني عشر بالمائة، وكانت الشبكة العصبية القياسية أسوأ، حيث أخطأت بنسبة خمسة وعشرين بالمائة. في المقابل، كان نموذج (GA-BP) دقيقاً بشكل ملحوظ، بمعدل خطأ يقل عن ثمانية بالمائ %ة. ولإثبات أن هذا لم يكن مجرد تخمين محظوظ بناءً على بيانات التدريب، أخذ الباحثون النموذج إلى منجم محدد في "شانغوان"، حيث حفروا ثقبين عميقين لقياس الارتفاع الفعلي لنطاق التصدع. توقع النموذج ارتفاعاً يبلغ حوالي ستين متراً، بينما أظهرت القياسات الفيزيائية في الأرض أن نطاق التصدع يصل إلى حوالي ستة وخمسين متراً. أكدت هذه الفجوة الصغيرة أن النموذج يمكنه التعامل مع التعقيد الواقعي بموثوقية عالية.

تخلص الدراسة إلى أن ارتفاع نطاق التصدع الناقل للمياه في هذه المنطقة ليس رقماً ثابتاً يحدده فقط سمك الفحم، بل هو نتيجة ديناميكية لكيفية تشغيل المنجم. ومن خلال فهم أن سرعة التعدين وحجم جبهة العمل هما المحركان الأساسيان للضرر، يمكن للمهندسين تعديل عملياتهم لإبقاء نطاق التصدع تحت مستوى المياه الجوفية. يوفر النموذج الجديد أداة عملية ودقيقة لاتخاذ هذه القرارات، مما يتيح توازناً بين الحاجة إلى الفحم والحاجة الملحة لحماية موارد المياه في المنطقة. إنه يمثل تحولاً من التخمين بناءً على الخبرة الماضية إلى التنبؤ بناءً على فهم عميق للظروف المحددة الماثلة، مما يضمن أن جيل التعدين القادم يمكن أن يستمر دون تجفيف الأرض.