Quantum Spherical Fuzzy Decision Framework with Golden Cut and ARTASI for Sustainable Mining Method Selection in Geologically Complex Thin Seams
यह अध्ययन एक नवीन क्वांटम स्फेरिकल फजी लार्ज-स्केल निर्णय-निर्माण ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो मेघालय में भूगर्भीय रूप से जटिल पतली कोयला परतों के सुरक्षित और सतत निष्कर्षण के लिए स्वचालित 3D-ट्रैजेक्टरी शेयरर माइनिंग को इष्टतम विधि के रूप में व्यवस्थित रूप से पहचानने हेतु गोल्डन कट, सर्वसम्मति-आधारित विशेषज्ञ भारण, एंट कॉलोनी ऑप्टिमाइजेशन और ARTASI को एकीकृत करता है।
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पृथ्वी की गहराइयों में, जहाँ कोयले की परतें पतली, खंडित और भूगर्भीय रूप से जटिल हैं, ईंधन निकालने के तरीके का चयन करना एक उच्च-जोखिम वाला जुआ है। मेघालय, भारत जैसे क्षेत्रों में, जहाँ कोयले की परतें कुछ इंच जितनी पतली हो सकती हैं, पारंपरिक विधियाँ अक्सर अनियंत्रित, अवैज्ञानिक खुदाई पर निर्भर रही हैं जो श्रमिकों को खतरे में डालती है और परिदृश्य को बंजर बनाती हैं। इंजीनियरों और योजनाकारों के लिए मुख्य चुनौती केवल कोयला खोजना नहीं है, बल्कि एक ऐसी खनन तकनीक चुनना है जो सुरक्षा, लागत, पर्यावरणीय प्रभाव और तकनीकी व्यवहार्यता के बीच संतुलन बनाए। यह निर्णय शायद ही कभी सीधा होता है क्योंकि इसमें शामिल कारक अक्सर विपरीत दिशाओं में खींचते हैं; एक विधि जो सस्ती हो सकती है वह असुरक्षित हो सकती है, जबकि एक विधि जो अत्यधिक कुशल हो सकती है वह किसी विशिष्ट स्थल के लिए बहुत महंगी हो सकती है। इन परस्पर विरोधी मांगों को समझने के लिए, शोधकर्ता गणित के एक ऐसे क्षेत्र की ओर मुड़ते हैं जो मानवीय अनिश्चितता को संभालने के लिए बनाया गया है, जहाँ निर्णयों को कठोर संख्याओं में मजबूर करने के बजाय, उन्हें ग्रे (धूसर) रंगों के रूप में रहने दिया जाता है, जो विशेषज्ञ की राय के साथ आने वाली हिचकिचाहट और संदेह को भी समाहित करता है।
शोधकर्ताओं ने इस विशिष्ट समस्या को हल करने के लिए एक नई, परिष्कृत प्रणाली विकसित की है, जिसका लक्ष्य अनुमान को एक संरचित, वैज्ञानिक दृष्टिकोण से बदलना है। उन्होंने एक निर्णय लेने वाला ढांचा तैयार किया है जो विशेषज्ञों की राय को केवल "हाँ" या "नहीं" के वोटों के रूप में नहीं, बल्कि सहमति, असहमति और अनिश्चितता की परतों वाले जटिल आकलन के रूप में मानता है। "क्वांटम" अवधारणाओं का उपयोग करते हुए एक गणितीय मॉडल के माध्यम से—विशेष रूप से, इस विचार का कि सूचना में एक परिमाण और एक चरण (phase) दोनों हो सकते हैं, बिल्कुल एक तरंग की तरह—वे विशेषज्ञ की हिचकिचाहट की पूरी सूक्ष्मता को दर्शा सकते हैं। इस प्रणाली को जमीनी और सुसंगत बनाए रखने के लिए, शोधकर्ताओं ने 'गोल्डन रेशियो' (स्वर्ण अनुपात) पर आधारित एक सिद्धांत लागू किया, जो प्रकृति में पाया जाने वाला एक प्रसिद्ध गणितीय अनुपात है, ताकि इन जटिल आकलनों के लिए आवश्यक मापदंडों को स्वचालित रूप से उत्पन्न किया जा सके, जिससे मनमाने विकल्पों की आवश्यकता समाप्त हो जाए।
यह अध्ययन मेघालय के कोयला क्षेत्रों पर केंद्रित था, जहाँ परतें 0.30 से 2.12 मीटर तक मोटी हैं। शोधकर्ताओं ने बारह अलग-अलग खनन विधियों का मूल्यांकन करने के लिए विशेषज्ञों का एक समूह तैयार किया, जिसमें पारंपरिक ड्रिलिंग और ब्लास्टिंग से लेकर उन्नत स्वचालित मशीनरी तक शामिल है। इन विधियों का परीक्षण बारह विशिष्ट मानदंडों के विरुद्ध किया गया, जिनमें कोयले की मोटाई और गहराई, ऊपर की चट्टान की स्थिरता, वेंटिलेशन की आवश्यकताएं, सुरक्षा रिकॉर्ड और पर्यावरणीय परिणाम शामिल थे। विशेषज्ञों के स्कोर का केवल औसत निकालने के बजाय, नई प्रणाली ने यह देखा कि विशेषज्ञों के बीच कितनी सहमति थी। जिनके निर्णय समूह की आम सहमति के साथ निकटता से मेल खाते थे, उन्हें अंतिम गणना में अधिक प्रभाव दिया गया, जिससे यह सुनिश्चित हुआ कि किसी एक व्यक्ति की अलग राय के बजाय टीम का सामूहिक ज्ञान परिणाम का मार्गदर्शन करे।
विशेषज्ञों के विचारों को संयोजित करने के बाद, प्रणाली को यह तय करना था कि कौन से मानदंड सबसे महत्वपूर्ण हैं। विशेषज्ञों से प्रत्येक कारक के महत्व का अनुमान लगाने के पूछने के बजाय, शोधकर्ताओं ने एक कंप्यूटर एल्गोरिदम का उपयोग किया जो चींटियों द्वारा भोजन खोजने के तरीके से प्रेरित है। यह एल्गोरिदम, जिसे 'एंट कॉलोनी ऑप्टिमाइजेशन' (Ant Colony Optimization) के रूप la जाना जाता है, हजारों परिदृश्यों का अनुकरण करता है ताकि उन भारों (weights) का सही संतुलन खोजा जा सके जो विभिन्न खनन विधियों के बीच अंतर को सबसे अच्छी तरह स्पष्ट कर सके। इसने उन प्राथमिकताओं के सेट की खोज की जो विकल्पों के बीच के अंतर को यथासंभव स्पष्ट बना सकें। अंतिम चरण में प्रत्येक विकल्प की तुलना एक आदर्श सर्वोत्तम-मामले और एक सबसे खराब-मामले के साथ करके रैंकिंग करने की तकनीक शामिल थी, जो एक एकल स्कोर की गणना करती है जो यह दर्शाता है कि प्रत्येक विधि पूर्णता के कितने करीब है।
इस कठोर विश्लेषण के परिणाम स्पष्ट रूप से एक विजेता की ओर इशारा करते हैं: स्वचालित 3D-ट्रैजेक्टरी शेयरर माइनिंग। इस विधि में, जो एक सटीक, कंप्यूटर-नियंत्रित पथ के साथ कोयला काटने के लिए उन्नत मशीनरी का उपयोग करती है, 0.674 के उपयोगिता स्कोर के साथ शीर्ष विकल्प के रूप में उभरी। इसके ठीक बाद शेयरर-आधारित पतली-परत वाली लॉन्गवॉल माइनिंग और कंटीन्यूअस-माइनर बोर्ड-एंड-पिलर माइनिंग का स्थान रहा। अध्ययन में पाया गया कि मशीनीकरण की क्षमता इस निर्णय में सबसे महत्वपूर्ण कारक था, जो कि परत की गहराई या भूगर्भीय निरंतरता जैसी अन्य चिंताओं से अधिक महत्वपूर्ण था। शोधकर्ताओं ने मानदंडों के महत्व और डेटा इनपुट को यादृच्छिक रूप से बदलकर अपने निष्कर्षों की स्थिरता का परीक्षण किया, और शीर्ष-रैंक वाली विधियाँ सुसंगत बनी रहीं, जिससे पता चलता है कि परिणाम मजबूत हैं और गणना का कोई संयोग मात्र नहीं हैं।
यह कार्य यह दावा नहीं करता है कि इसने हर खनन समस्या को हल कर दिया है या यह सभी कोयला क्षेत्रों के लिए एक सार्वभौमिक नियम है। इसके बजाय, यह मेघालय में खतरनाक, अनियमित निष्कर्षण प्रथाओं से दूर जाने के लिए एक विश्वसनीय, वैज्ञानिक आधार प्रदान करता है। उपलब्ध तकनीकों की स्पष्ट, डेटा-संचालित रैंकिंग प्रदान करके, यह ढांचा निर्णय लेने वालों को उन सुरक्षित, अधिक टिकाऊ तरीकों को चुनने के औचित्य के लिए एक तरीका देता है जो उन तरीकों की तुलना में बेहतर हैं जो आसान लग सकते हैं लेकिन जिनमें छिपे हुए जोखिम होते हैं। यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जब मानवीय अनिश्चितता को सही गणितीय उपकरणों के साथ संभाला जाता है, तो भूविज्ञान और अर्थशास्त्र की जटिलता को काटकर उस मार्ग को खोजना संभव है जो सुरक्षित और टिकाऊ भविष्य के लिए सबसे अच्छा अवसर प्रदान करता है।
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