Maden sahalarında agrega stoklama alanlarında hacimsel ölçme yöntemlerinin performans değerlendirmesi

Abstract

Madencilik endüstrisinde agrega sektörü üretim miktarı bakımından önemli bir büyüklüğe sahiptir. Üretilen agregaların çoğunluğu yüzey ocaklarındaki doğal kaynaklardan (kum, çakıl, kırılmış kaya) sağlanmaktadır. Agrega stok yığınlarının hacmini hesaplamak için geleneksel yer bazlı ölçüm yöntemlerinin kullanılması durumunda, ölçüm ekibinin ekipmanları ile sahada bulunulması ve çok sayıda noktanın koordinatlarını ve yüksekliğinin belirlenmesi gerekmektedir. Ölçüm noktaları, stok tabanının etrafında, stok yığının üstünde ve kırılma çizgileri boyunca seçilmektedir. Bu noktalar belirlendikten sonra, ölçümlerden yüzey modelleri üretilmektedir. Modeller, hacim değişikliklerini hesaplamak için baz taban yüzeyi ile karşılaştırılmaktadır. Büyük bir depolama sahasında tüm stokların bu yöntemle ölçülmesi zaman alıcı ve pahalıdır. Ölçücüler sahada aynı zamanda çeşitli tehlikeli koşullara da maruz kalmaktadır. Bir alternatif yöntem, stok hacimlerini hesaplamak için insansız hava aracı (İHA) olarak bilinen drone kullanmaktır. Ölçücüler sahada aynı zamanda çeşitli tehlikeli koşullara da maruz kalmaktadır. Bir alternatif yöntem, stok hacimlerini hesaplamak için insansız hava aracı (İHA) olarak bilinen drone kullanmaktır. Hacim ölçümleri için ne kadar fazla nokta yakalanırsa, yüzey modeli o kadar doğru olur ve geleneksel ölçüm yöntemlerine kıyasla drone ile daha sınırlı zamanda daha fazla nokta elde edilebilmektedir. İHA kullanılması durumunda bir diğer önemli avantaj iş sahasında çalışmaların kesintisiz olarak devam edebilmesidir. Stok hacminin belirlenmesi için İHA kullanılmasıyla ilgili en yaygın soru, ölçümlerin ve hesaplamaların doğruluğudur. Bu çalışmada, çakıl agrega malzemesinden oluşan bir stok yığınında GNSS( küresel konumlama sistemi) nokta ölçümlerinden, İHA (insansız hava aracı) drone ve YLT (yersel lazer tarama) yönteminden elde edilen verilere dayanarak hacim hesaplamaları yapılmış ve karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar İHA yönteminin, GNSS veri noktaları ile YLT elde edilen yüzeylere dayalı hacim hesaplamasına kıyasla, kabul edilebilir metreküp farkıyla hızlı ve güvenli stok hacmi ölçümleri için uygun olduğunu göstermektedir.

In the mining industry the aggregates sector has an important size in terms of production quantity. Most of the aggregates are produced from natural resources (sand, gravel, crushed rock) in surface quarries. Using traditional ground-based surveying methods to calculate the volume of aggregate stockpiles means a surveyor team must take their equipment on site and capture the coordinates and elevation of multiple points. The points are selected around the base of the stockpile, on top of the stockpile and along the break lines. Once these points have been captured, the surveyor generate surface models. The models are compared against a baseline surface to calculate volume changes. Measuring all the stockpiles in a large stockyard using this method is time consuming and expensive. The surveyor is also exposed to various dangerous conditions (walking near heavy equipment, climbing up unstable stockpile surfaces, etc.). An alternative is using unmanned aerial vehicles (UAV), known as drone, to calculate stockpile volumes. The more points that are captured, the more accurate a surface model will be and a drone can capture more points than a surveyor using traditional methods in a fraction of the time. As an added important benefit, site working operations can continue uninterrupted. The most common question considering using drones for stockpile volume determination is the accuracy of measurements and calculations. In this study, a stockpile made up of gravel aggregate material was measured to compare volume calculations based on data obtained from GNSS point surveys and UAV drone and TLS surveying methods. The obtained results showed that UAV's are suited for fast and safe stockpile volume measurements with an acceptable difference of cubic meters when compared to volume calculation based on surfaces obtained with GNSS measurement points.