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17 de abril de 2023
Publicaciones
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Artículo

Rock mass structural recognition from drill monitoring technology in underground mining using discontinuity index and machine learning techniques

Publicado en: International Journal of Mining Science and Technology. 33 (5): 555-571 - 2023-05-31 33(5), DOI: 10.1016/j.ijmst.2023.02.004

Autores:

Fernandez, Alberto; Sanchidrian, Jose A; Segarra, Pablo; Gomez, Santiago; Li, Enming; Navarro, Rafael
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Afiliaciones

Univ Politecn Madrid, ETSI Minas & Energia, Madrid, Spain - Autor o Coautor
Univ Salamanca, GIR Charrock, Salamanca, Spain - Autor o Coautor
Universidad de Salamanca - Autor o Coautor
Universidad Politécnica de Madrid - Autor o Coautor
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Resumen

A procedure to recognize individual discontinuities in rock mass from measurement while drilling (MWD) technology is developed, using the binary pattern of structural rock characteristics obtained from in-hole images for calibration. Data from two underground operations with different drilling technology and different rock mass characteristics are considered, which generalizes the application of the methodology to different sites and ensures the full operational integration of MWD data analysis. Two approaches are followed for site-specific structural model building: a discontinuity index (DI) built from variations in MWD parameters, and a machine learning (ML) classifier as function of the drilling parameters and their variability. The prediction ability of the models is quantitatively assessed as the rate of recognition of discontinuities observed in borehole logs. Differences between the parameters involved in the models for each site, and differences in their weights, highlight the site-dependence of the resulting models. The ML approach offers better performance than the classical DI, with recognition rates in the range 89% to 96%. However, the simpler DI still yields fairly accurate results, with recognition rates 70% to 90%. These results validate the adaptive MWD-based methodology as an engineering solution to predict rock structural condition in underground mining operations.
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Palabras clave

machine learningmodelrock mass characterizationsimilarity metrics of binary vectorsstructural rock factorunderground miningChargeability assessmentDrill monitoring technologyMachine learningRock mass characterizationSimilarity metrics of binary vectorsStructural rock factorUnderground mining

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista International Journal of Mining Science and Technology debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2023, se encontraba en la posición 1/32, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Mining & Mineral Processing. Destacable, igualmente, el hecho de que la Revista está posicionada por encima del Percentil 90.

Desde una perspectiva relativa, y atendiendo al indicador del impacto normalizado calculado a partir de las Citas Mundiales proporcionadas por WoS (ESI, Clarivate), arroja un valor para la normalización de citas relativas a la tasa de citación esperada de: 11.19. Esto indica que, de manera comparada con trabajos en la misma disciplina y en el mismo año de publicación, lo ubica como trabajo citado por encima de la media. (fuente consultada: ESI 13 Nov 2025)

Esta información viene reforzada por otros indicadores del mismo tipo, que aunque dinámicos en el tiempo y dependientes del conjunto de citaciones medias mundiales en el momento de su cálculo, coinciden en posicionar en algún momento al trabajo, entre el 50% más citados dentro de su temática:

  • Media Ponderada del Impacto Normalizado de la agencia Scopus: 10.43 (fuente consultada: FECYT Mar 2025)

De manera concreta y atendiendo a las diferentes agencias de indexación, el trabajo ha acumulado, hasta la fecha 2026-04-25, el siguiente número de citas:

  • WoS: 45
  • Scopus: 49
  • Google Scholar: 58
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-25:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 64.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 64 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 4.
  • El número de menciones en la red social X (antes Twitter): 1 (Altmetric).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
  • Además, el trabajo se ha enviado a una revista clasificada como Diamante en relación con este tipo de política editorial.
  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/92701/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

  • Visualizaciones: 48
  • Descargas: 60
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (FERNANDEZ OSORIO, ALBERTO) .

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido SANCHIDRIAN BLANCO, JOSE ANGEL.

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Objetivos del proyecto

Los objetivos perseguidos en esta aportación son los siguientes: desarrollar un procedimiento para reconocer discontinuidades individuales en masas rocosas mediante tecnología de medición durante la perforación (MWD); calibrar el reconocimiento utilizando patrones binarios de características estructurales obtenidas de imágenes en el interior del taladro; construir modelos estructurales específicos para cada sitio mediante un índice de discontinuidad (DI) basado en variaciones de parámetros MWD y un clasificador de aprendizaje automático (ML) en función de dichos parámetros; evaluar cuantitativamente la capacidad predictiva de ambos modelos mediante la tasa de reconocimiento de discontinuidades observadas en registros de sondeos; y validar la metodología adaptativa basada en MWD como solución ingenieril para predecir condiciones estructurales en minería subterránea.
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Resultados más relevantes

El estudio presenta un procedimiento novedoso para reconocer discontinuidades en macizos rocosos mediante tecnología de medición durante la perforación (MWD). Los resultados más relevantes son: el índice de discontinuidad (DI) basado en variaciones de parámetros MWD logra tasas de reconocimiento entre 70% y 90%; el clasificador de aprendizaje automático (ML) mejora el rendimiento con tasas entre 89% y 96%; se identifican diferencias significativas en parámetros y pesos entre sitios, evidenciando la dependencia específica del modelo al emplazamiento; la metodología es aplicable a diferentes operaciones subterráneas con distintas tecnologías y características del macizo; y la validación cuantitativa se realiza mediante comparación con registros de perforación.
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