Statistical Analysis of Factors of the Gas-Dynamic Phenomena Occurrence in Conditions of Gremyachinskoye Potassium Salts Deposit
DOI:
https://doi.org/10.17072/psu.geol.25.2.168Keywords:
gas-dynamic phenomena, Gremyachinskoye potassium salt deposit, Random Forest, classification, machine learning, decision tree, correlation analysisAbstract
Potash deposit development is complicated by various types of gas-dynamic phenomena (GDP) that occur during underground mining operations. To effectively prevent the occurrence of GDP, certain measures are required to forecast dangerous areas. The complexity of geological conditions of the potassium-magnesium salt formation imposes a limitation on the volumes and timing of conduction of deposits operational exploration that forces the forecast of areas, dangerous by GDP, as well as other studies in the conditions of constant lack and insufficiency of mining and geological data. This article discusses the use of a “Random Forest” classification model to assess the importance of each of 14 mining and geological parameters in identifying area, dangerous by gas-dynamic phenomena.
References
Андрейко С. С., Калугин П. А., Щерба В. Я. Газодинамические явления в калийных рудниках: генезис, прогноз и управление // Минск: Выш. шк. 2000. ISBN: 985-06-0620-7 EDN: TRZBJX
Андрейко С. С., Лукьянец Е. В. Механизм образования очагов газодинамических явлений в складчатых структурах калийных пластов // Известия ТулГУ. Науки о Земле. 2024. № 1. С. 562–572.
Андрейко С. С., Лядов В. О., Нестеров Е. А. Роль зональности горно-геологических параметров шахтного поля в задаче локального прогнозирования зон, опасных по газодинамическим явлениям // Недропользование. 2025. Т. 25, № 3. С. 262–270. DOI: 10.15593/2712-8008/2025.3.17 EDN ISHBRM
Андрейко С. С., Лядов В. О., Папулов А. С., Абашин В. И. Анализ геологических условий проявления газодинамических явлений в условиях Гремячинского ГОКа // Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. 2024. № 1. С. 465–474. EDN URYHEU
Орлова И. В. Подход к решению проблемы мультиколлинеарности при анализе влияния факторов на результирующую переменную в моделях регрессии // Фундаментальные исследования. 2018. № 3. С. 58–63. EDN:THNCSZ
Саадалов Т., Мырзаибраимов Р., Абдуллаева Ж. Д. Методика расчета коэффициента корреляции Фехнера и Пирсона, и их области применения // Бюллетень науки и практики. 2021. Т. 7, № 10. С. 270–276. DOI: 10.33619/2414-2948/71/31 EDN: GNMYZT
Altmann A., Tolosi L., Sander O., Lengauer T. Permutation importance: a corrected feature importance measure // Bioinformatics. 2010. Vol. 26, No. 10. pp. 1340–1347.
Benesty J., Chen J., Huang Y., Cohen I. Pearson correlation coefficient // Noise reduction in speech processing. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2009. pp. 1–4.
Boulesteix A. L., Bender A., Lorenzo Bermejo, J., Strobl C. Random Forest Gini importance favours SNPs with large minor allele frequency: impact, sources and recommendations // Briefings in Bioinformatics. 2012. Vol. 13. No. 3. pp. 292–304.
Charbuty B., Abdulazeez A. Classification based on decision tree algorithm for machine learning // Journal of applied science and technology trends. 2021. Vol. 2. No. 01. pp. 20–28. DOI: 10.38094/jastt20165 EDN: UYVZKB
Lieberman M. G., Morris J. D. The precise effect of multicollinearity on classification prediction // General Linear Model Journal. 2014. Vol. 40. No. 1. pp. 5–10.
