Lập kế hoạch khai thác dài hạn cho các mỏ đá vôi là nhiệm vụ cần thiết nhằm cung cấp nguồn nguyên liệu bền vững cho các nhà máy xi măng. Thông thường, việc lập kế hoạch được thực hiện bằng các tính toán dựa trên các phương pháp thủ công đảm bảo các điều kiện kỹ thuật và công nghệ khai thác đá vôi. Các phương pháp này thường tốn nhiều công sức, gia tăng chi phí sử dụng phụ gia cũng như chất lượng sản phẩm không đồng đều. Các mỏ khai thác đá vôi hiện đại sử dụng các mô hình khối (block model) kết hợp vối các thuật toán tối ưu tích hợp trên các phần mềm máy tính nhằm giảm thiểu các sai sót này. Tuy nhiên, do sự không chắc chắn về các yếu tố địa chất vẫn dẫn đến sự không ổn định trong chất lượng nguyên liệu khai thác, thậm chí là thiếu hụt nguồn nguyên liệu trong một thời gian nhất định. Nghiên cứu này đề xuất một phương pháp mới nhằm giảm thiểu các yếu tố bất lợi trên. Đồng thời, một ứng dụng được phát triển dựa trên phương pháp này được phát triển nhằm đánh giá các kết quả thu được khi áp dụng vào mỏ đá vôi Tà Thiết sẽ được đề cập.

Khí phóng xạ radon là một loại khí phổ biến, là nguyên nhân chủ yếu của hơn 50% các ca nhiễm độc phóng xạ. Mỏ đồng Sin Quyền là một mỏ phát tán phóng xạ trong quá trình khai thác ở Việt Nam. Uranium là một phóng xạ phổ biến trong mỏ, là nguồn chính phát tán khí radon ra ngoài môi trường trong quá trình khai thác. Đánh giá và dự báo lượng radon phát tán là một yêu cầu quan trọng trong quá trình khai thác. Nghiên cứu này phát triển một mạng thần kinh nhân tạo (ANN) dự báo phát tán phóng xạ radon cho mỏ Sin Quyền. Sử dụng hàng triệu điểm dữ liệu để đào tạo, mô hình cho thấy độ chính xác cao cùng với giá trị sai lệch thấp. Các kết quả so sánh với các mô hình học máy phổ biến khác như Random Forest (RF) và Support Vector Machine (SVM) đều cho thấy sự vượt trội của mô hình này. Đồng thời, các phân tích độ nhạy chỉ ra rằng các thông số về khoảng cách và vị trí điểm đánh giá có ảnh hưởng lớn đến kết quả dự báo của mô hình.