A universal model to predict roadheaders’ cutting performance

• Autorzy: Ebrahimabadi A. , Goshtasbi K. , Shahriar K. , Seifabad M. C.

Warianty tytułu

PL

Uniwersalny model do prognozowania postępu prac kombajnów do drążenia tuneli

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The paper intends to generate a universal model to predict the performance of roadheaders for all kinds of rock formations. In this regard, we first take into account the outcomes of previous attempts to explore the performance of roadheaders in Tabas Coal Mine project (the largest and fully mechanized coal mine in Iran). During those investigations, rock mass brittleness index (RMBI) was defined in order to relate the intact and rock mass characteristics to machine performance. The statistical analysis of data acquired from Tabas field demonstrated that RMBI was highly correlated to instantaneous cutting rate (ICR) of roadheaders (R² = 0.92). With the aim to construct a universal model for predicting the roadheader performance, we have now tried to establish a database consisting measured cutting rate of roadheaders as well as the data gathered from field studies of Tabas Coal Mine project and Besiktas, Kurucesme, Baltalimani, Eyup and Halic tunnels in Turkey. A broad modeling and analysis found a fair relationship, resulting in a new universal predictive model to predict the cutting rate of roadheaders with correlation of 0.73 (R² = 0.73). The application of local and universal models at Tabas Coal Mine showed a remarkable difference between measured and predicted ICR. The mean relative error of 0.359% was found with universal model but it represented lower value (mean relative error of 0.100%) while using local model. It can thus be concluded that instead of generating a universal model, separate localized models for different ground and machine conditions should be developed to improve the accuracy and reliability of the performance prediction models.

PL

W pracy podjęto próbę opracowania uniwersalnego modelu do prognozowania postępu prac kombajnów do drążenia tuneli we wszystkich rodzajach skał. W pierwszym etapie przeprowadzono analizę wyników badań w tym zakresie prowadzonych uprzednio w kopalni węgla Tabas (jest to największa i w pełni zmechanizowana kopalnia węgla w Iranie). W ramach badań zdefiniowano współczynnik kruchości skał (RMBI) w celu określenia zależności pomiędzy właściwościami nienaruszonych warstw skalnych a postępami pracy kombajnów. Analiza statystyczna danych uzyskanych w kopalni Tabas wykazała wysoki poziom korelacji pomiędzy wskaźnikiem RMBI a chwilową prędkością urabiania (ISC) kombajnów do drążenia tuneli (R2 = 0.92). Mając na celu opracowanie uniwersalnego modelu do prognozowania postępu prac kombajnów do drążenia tuneli, autorzy podjęli najpierw próbę stworzenia bazy danych obejmującej zmierzone prędkości urabiania oraz dane uzyskane w trakcie badań polowych w kopalni węgla Tabas, oraz z projektu drążenia tuneli w kopalniach w Besiktas, Kurucesme, Baltalimani, Eyup i Halic w Turcji. W wyniku modelowania i analiz znaleziono w miarę dokładną zależność, prowadzącą do stworzenia uniwersalnego modelu prognozowania prędkości urabiania przy użyciu kombajnów do drążenia tuneli, przy poziomie korelacji 0.73 (R2 = 0.73). Zastosowanie lokalnego i uniwersalnego modelu w kopalni węgla Tabas wykazało znaczne różnice pomiędzy mierzoną a prognozowaną chwilową prędkością urabiania. Średni błąd względny dla modelu uniwersalnego wyniósł 0.359%, w przypadku modelu lokalnego średni błąd względny był na poziomie 0.100%. Stąd też należy wnioskować, że dla poprawy wiarygodności i dokładności prognozowania zamiast tworzenia uniwersalnego modelu, zasadne jest opracowanie odrębnych modeli „lokalnych” uwzględniających konkretne uwarunkowania gruntowe oraz sprzętowe.

Słowa kluczowe

EN

performance prediction; roadheader; tunneling; Rock Mass Brittleness Index; Tabas Coal Mine

PL

prognozowanie postępu prac; maszyna do drążenia tuneli; drążenie tuneli; wskaźnik kruchości skał; kopalnia węgla w Tabas

• Wydawca: Instytut Mechaniki Górotworu PAN
• Czasopismo: Archives of Mining Sciences
• Rocznik: 2012
• Tom: Vol. 57, no. 4
• Strony: 1015--1026
• Opis fizyczny: Bibliogr. 20 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Ebrahimabadi A.

• Department of Mining, Faculty of Engineering, Qaemshahr Branch, Islamic Azad University, Qaemshahr, Iran

autor

Goshtasbi K.

• Department of Mining, Faculty of Engineering, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran

autor

Shahriar K.

• Department of Mining, Metallurgical and Petroleum Engineering, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran

autor

Seifabad M. C.

• Department of Mining, Isfahan University of Technology, Isfahan, Iran, 84156-83/11

Bibliografia

• Bilgin N., Seyrek T., Shahriar K., 1988. Roadheader performance in Istanbul, Golden Horn clean-up contributes valuable data. Tunnels and Tunnelling, June, 41-44.
• Bilgin N., Seyrek T., Erdinc E., Shahriar K., 1990. Roadheaders glean valuable tips for Istanbul Metro. Tunnels and Tunnelling, October, 29-32.
• Bilgin N., Yazici S., Eskikaya S., 1996. A model to predict the performance of roadheaders and impact hammers in tunnel drivages. Proceedings of Eurock ’96, Balkema, 715-720.
• Bilgin N., Kuzu C., Eskikaya S., 1997. Cutting performance of rock hammers and roadheaders in Istanbul Metro drivages. Proceedings of the Word Tunnel Congress’97, Tunnels for People, Balkema, 455-460.
• Bilgin N., Dincer T., Copur H., Erdogan M., 2004. Some geological and geotechnical factors affecting the performance of a roadheader in an inclined tunnel. Tunnelling and Underground Space Technology, Vol. 19, 629-636.
• Copur H., Rostami J., Ozdemir L., Bilgin N., 1997. Studies on performance prediction of roadheaders. Proceedings of the 4th International Symposium on Mine Mechanization and Automation, Brisbane, Qld., Australia, A4-1-A4-7.
• Copur H., Ozdemir L., Rostami J., 1998. Roadheader applications in mining and tunneling. Mining Engineering, Vol. 50, 38-42.
• Douglas W., 1985. Roadheaders open new horizons at San Manuel. Engineering and Mining Journal, Vol. 186, 22-25.
• DOSCO Overseas Engineering Ltd, Newark Nottinghamshire, England, www.dosco.co.uk, 2008.
• Ebrahimabadi A., 2010. A model to predict the performance of roadheaders in tunneling. Ph.D. Thesis, Azad University, Science and Research Branch, Tehran, Iran (Unpublished).
• Ebrahimabadi A., Goshtasbi K., Shahriar K., Cheraghi Seifabad M., 2011. A model to predict the performance of roadheaders based on rock mass brittleness index. Journal of the South African Institute of Mining and Metallurgy, Vol. 111, No. 5, 355-364.
• Ebrahimabadi A., Goshtasbi K., Shahriar K., Cheraghi Seifabad M., 2011. Predictive models for roadheader’s cutting performance in coal measure rocks. Yerbilimleri, Vol. 32, No. 2, 89-104.
• Gehring K.H., 1989. A cutting comparison. Tunnels and Tunnelling, November, 27-30.
• Jaszczuk M., Kania J., 2008. Coal production costs components and coal price as crucial factors in the designation of coal output. Archives of Mining Sciences, Vol. 53, No. 2, 183-214.
• McFeat-Smith I., Fowell R.J., 1977. Correlation of rock properties and the cutting performance of tunnelling machines. Conference on Rock Engineering, UK, organized jointly by the British Geotechnical Society and Department of Mining Engineering, The University of Newcastle Upon Tyne, 581-602.
• McFeat-Smith I., Fowell R.J., 1979. The selection and application of roadheaders for rock tunneling. Proceedings of the Rapid Excavation and Tunnelling Conference, Atlanta, Vol. 1, 261-279.
• Rostami J., Ozdemir L., Neil D.M., 1994. Performance prediction: a key issue in mechanical hard rock mining. Mining Engineering, November, 1263-1267.
• Rostami J., Ozdemir L., 1996. Modeling for design and performance analysis of mechanical excavators. Proceedings of the Conference on Mechanical Excavation’s Future Role in Mining, World Rock Boring Association, Sudbury, Ont., Canada, September, 17-19.
• Sandbak L.A., 1985. Roadheader drift excavation and geomechanical rock classification at San Manuel, Arizona. Proceedings of the Rapid Excavation and Tunnelling Conference, New York, Vol. 2, 902-916 (Chapter 54).
• Thuro K., Plinninger R.J., 1999. Predicting roadheader advance rates. Tunnels and Tunnelling, Vol. 31, 36-39.