Optymalizacja procesu automatycznej klasyfikacji cech strukturalnych węgla z obszarów zagrożonych wyrzutami gazów i skał opartego na metodach rozpoznawania obrazów

• Autorzy: Młynarczyk M. , Godyń K. , Aksamit J.

Warianty tytułu

EN

Optimisation of the automatic classification of structural parameters of coals from the areas threatened by rock and gas outbursts, based on the pattern recognition procedures

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W ramach prac kontynuowano rozpoczęte w roku 2012 badania pozwalające na wykorzystanie metod rozpoznawania obrazów do identyfikacji cech strukturalnych i petograficznych węgla. Skoncentrowano się na automatycznej identyfikacji witrynitu, inertynitu oraz kataklazy. Są to cechy petrograficzne i strukturalne węgla najczęściej analizowane w IMG PAN przy ocenie stanu zagrożenia wyrzutowego. W badaniach oceniono przydatność wybranych parametrów tworzących przestrzeń cech, zbadano wpływ wielkości okna pomiarowego na wynik rozpoznania, przebadano wpływ przestrzeni barw, w której prowadzone są pomiary oraz dokonano analizy wpływu metryki odległości, w której wykonywane są obliczenia. W wyniku przeprowadzonych analiz otrzymano wysoki odsetek poprawnych klasyfikacji badanych struktur sięgający ponad 95%. Potwierdza to przydatność metod sztucznej inteligencji do automatycznej identyfikacji wybranych cech petrografi cznych i strukturalnych węgla.

EN

In 2012 research work was undertaken aimed to utilise the pattern recognition methods in identification of structural and petrographic features of coal. This stage of the research program was focused on automatic identification of vitrinite, inertinite and cataclasis. These petrographic and structural features of coals are typically analysed at the Strata Mechanics Research Institute when evaluating the outburst hazard. The adequacy of parameters defining the features space as well as the infl uence of the measurement window size on the result of recognition was evaluated. Other issues addressed include the influence of the colour space in which the measurements are taken and the impact of distance metrics. Results include a high-proportion of correct classifications of investigated structures (over 95%), thus confirming the adequacy of AI methods in automatic identification of selected petrographic and structural features of coal.

Słowa kluczowe

PL

rozpoznawanie obrazów; analiza ilościowa węgla; struktura węgla

EN

pattern recognition; quantitative analysis of coal; coal structure

• Wydawca: Instytut Mechaniki Górotworu PAN
• Czasopismo: Prace Instytutu Mechaniki Górotworu PAN
• Rocznik: 2013
• Tom: Vol. 15, no. 1-2
• Strony: 85--93
• Opis fizyczny: Bibliogr. 15 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Młynarczyk M.

• Instytut Mechaniki Górotworu PAN; ul. Reymonta 27, 30-059 Kraków

autor

Godyń K.

• Instytut Mechaniki Górotworu PAN; ul. Reymonta 27, 30-059 Kraków

autor

Aksamit J.

• Instytut Mechaniki Górotworu PAN; ul. Reymonta 27, 30-059 Kraków

Bibliografia

• Beamish B., Crosdale P.J., 1998: Instantaneous outbursts in underground coal mines: An overview and association with coal type. International Journal of Coal Geology 35. 27-55.
• Bodziony J., Kraj W., Ratajczak T., 1990: Zastosowanie stereologii w badaniach struktury węgli dolnośląskich, [w:] Górotwór jako ośrodek wielofazowy – Wrzuty skalno-gazowe, Wydawnictwo AGH – Kraków.
• Bodziony J., Lama R.D., 1996: Sudden outburst of gas and coal in underground coal mines. Publisher Lama & Associates, 130 Brokers Road, Mt. Pleasant, NSW 2519, Australia.
• Cao Y., Mitchell G.D., Davis A., Wang D., 2000: Deformation metamorphism of bituminous and anthracite coals from China. International Journal of Coal Geology 43, 227-242.
• ICCP (International Committee for Coal and Organic Petrology), 1998, The New vitrinite classification (ICCP System 1994), Fuel, vol. 77, pp 349-58.
• ICCP (International Committee for Coal and Organic Petrology), 2001, The New inertynite classification (ICCP System 1994), Fuel vol. 80, pp 459-71
• Li H., Ogawa Y., Shimada S., 2003: Mechanism of methane flow through sheared coals and its role on methane recovery. Fuel 82, 1271-1279.
• Młynarczuk M., Wierzbicki M., 2009: Stereological and profilometry methods in detection of structural deformations in coal samples collected from the rock and outburst zone in the “Zofiówka” Colliery. Arch. Min. Sci., Vol. 54, No 2, p. 189-201.
• Młynarczuk M., Godyń K., 2012: Wykorzystanie metod rozpoznawania obrazów do wspierania procesu decyzyjnego dotyczącego klasyfikacji węgla ze względu na wybrane cechy petrograficzne. Prace Instytutu Mechaniki Górotworu PAN, Tom 14, nr 1-4, s. 3-14
• Młynarczuk M., Górszczyk A., Ślipek B., 2013: The application of pattern recognition in the automatic classification of microscopic rock images. Computers & Geosciences 60, 126-133,
• Obara B., 2007: Identifi cation of transcrystalline microcracks observed in microscope images of a dolomite structure using image analysis methods based on linear structuring element processing. Computers and Geosciences 33 (2), 151-158.
• PN-ISO 7404-3:2001: Metody analizy petrograficznej węgla kamiennego (bitumicznego) i antracytu – Metoda oznaczania składu grup maceratów.
• Shepherd J., Rixon L.K., Creasey J.W., 1980: Analysis and prediction of geological structures associated with outbursts at Collinsville, Queensland. The Occurrence, Prediction and Control of Outbursts in Coal Mines Symposium, Australian Institute of Mining and Metallurgy, Parkville, Victoria, Australia, 159-171.
• Tadeusiewicz R., Flasiński M., 1991: Rozpoznawanie obrazów,
• Wierzbicki M., Młynarczuk M., 2006: Microscopic analysis of structure of coal samples collected after an gas and coal outbursts in the gallery D-6, coal seam 409/4 in the „Zofiówka” coal mine (Upper Silesian Coal Basin). Arch. Min. Sci., Vol. 51, No 4, p. 577-588.