Impacts environnementaux des vibrations générées par les tirs des mines de Commus en utilisant les réseaux de neurones

Description

Cet article scientifique aborde la problématique de la prédiction et de l’évaluation des impacts environnementaux des vibrations générées par les tirs de mines de Commus, en intégrant des approches avancées d’intelligence artificielle. Avec l’essor du machine Learning et du Deep Learning, les réseaux de neurones se positionnent comme des outils puissants pour modéliser des phénomènes complexes et non linéaires, tels que ceux observés lors des opérations minières. En utilisant MATLAB/Simulink et en développant un modèle basé sur des réseaux de neurones qui permet de simuler et d’anticiper les effets des vibrations sur l’environnement. Ce modèle s’appuie sur des données historiques et en temps réel pour optimiser les paramètres de tir et minimiser les impacts négatifs. L’intégration de ces technologies de pointe offre une nouvelle perspective sur la gestion des risques environnementaux, tout en contribuant à une exploitation minière plus durable et responsable. L’article met en lumière l’importance des réseaux de neurones dans la transformation des données en connaissances exploitables, essentielles pour la prise de décision éclairée dans le domaine du génie minier.