Analyses of parabolic processes to assess mapping stability of mining area ground dislocations in the INGEO system

• Autorzy: Juzwa J. , Kuciara I. , Piwowarski W. , Siciński K.

Warianty tytułu

PL

Analizy dotyczące procesów typu parabolicznego dla szacowania stabilności odwzorowań przemieszczeń terenu górniczego w systemie INGEO

• Języki publikacji: EN PL

Abstrakty

EN

The article features deliberations concerning the analysis of the following in the homomorphism of processes: deformations corresponding to the medium (rock mass) vibrations which generate physical threats in the subarea of topological transformations. Here, the basic issue is deformation mapping applied to model the dislocation processes related to the paraseismic process. Time dependencies are characterized by structure and dynamics of the processes. The damage of the part of the rock mass near the exploited deposit causes deformations and, most frequently, topological transformation of successive layers. Quite often rock bursts are generated, which is related mainly to the exceeded boundary states of the medium. Here it is very important to have measuring information about the medium transformations. In addition, it is necessary to define parameters and measures that characterize the anisotropy of the rock mass structures. The research within the INGEO project was focused on solutions based on the adaptation of the parabolic differential description supported by monitoring a concrete physical dislocation process. The mapping state of the process trajectory was distinguished in the deformation space by means of mathematical algorithms. Numerical modelling of deformation fields was supported by GPS sensors (innovative direct monitoring), on-line GNSS technology, and compaction sensors with a view to measuring complex dislocation fields. This solution is a new technology. A parametrically optimized model adequately illustrates a standard (measurement results) layout of vertical dislocations.

PL

W pracy przedstawiono rozważania dotyczące analizy w homomorfizmie procesów: deformacji z odniesieniem do drgań ośrodka (górotworu) generujących zagrożenia fizykalne podobszaru przekształceń topologicznych. Podstawowe są tu odwzorowania deformacyjne, służące do modelowania procesów przemieszczeń komunikujących się z procesem para-sejsmicznym. Cechami zależności czasowych są: struktura i dynamika procesów. Proces zniszczenia części warstw górotworu w otoczeniu eksploatacji złoża, wywołuje deformacje i najczęściej przekształcenia topologiczne kolejnych warstw, często generuje również wstrząsy górnicze - co związane jest głównie z przekroczeniem stanów granicznych ośrodka. Istotna jest tu informacja pomiarowa odnośnie do przekształceń ośrodka oraz zdefiniowania parametrów i miar charakteryzujących anizotropię jego struktur. Prace badawcze w projekcie INGEO dotyczyły m.in. rozwiązań bazujących na przystosowaniu opisu różniczkowego parabolicznego, wspomaganego monitorowaniem konkretnego fizykalnego procesu przemieszczeń. Wyróżniono w przestrzeni deformacji stan odwzorowania trajektorii procesu poprzez matematyczne algorytmy. Numeryczne modelowanie pól deformacyjnych wspomagane było, zastosowaniem sensorów GPS - innowacyjny bezpośredni monitoring - technologia GNSS on-line oraz czujników kompakcji do pomiarów złożonych pól przemieszczeń, co stanowi nową technologię. Zoptymalizowany – w zakresie parametrów- model trafnie odtwarza wzorcowy (wyniki pomiaru) rozkład przemieszczeń pionowych.

Słowa kluczowe

EN

parametric estimation; parabolic model; on-line measurements; trajectories; random phenomena; deformation process

PL

estymacja parametryczna; model paraboliczny; pomiary on-line; proces deformacji; trajektorie; zjawiska losowe

• Wydawca: Wydawnictwa AGH
• Czasopismo: Mining – Informatics, Automation and Electrical Engineering
• Rocznik: 2016
• Tom: R. 54, nr 4
• Strony: 15--25 [tekst ang.], 61--71 [tekst pol.]
• Opis fizyczny: Bibliogr. 14 poz., rys., wykr.

Twórcy

autor

Juzwa J.

• Instytut Technik Innowacyjnych EMAG ul. Leopolda 31, 40-189 Katowice

autor

Kuciara I.

• Instytut Technik Innowacyjnych EMAG ul. Leopolda 31, 40-189 Katowice

autor

Piwowarski W.

• Wydział Geodezji Górniczej i Inżynierii Środowiska Akademia Górniczo Hutnicza al. A. Mickiewicza 30, 30-059 Kraków

autor

Siciński K.

• Instytut Technik Innowacyjnych EMAG ul. Leopolda 31, 40-189 Katowice

Bibliografia

• 1. Adams R., Fournier J.: Sobolev Spaces. Elsevier/Academic Press, Amsterdam, 2003.
• 2. Allemang R.J., Brown D.L.: A Correlation Coefficient for Modal Vector Analysis. Proceedings of the 1st International Modal Ana-lysis Conference, s. 110 -116, Orlando, 1982.
• 3. Bosy J., Figurski M.: Problematyka opracowania obserwacji sa-telitarnych GPS w precyzyjnych sieciach lokalnych. Wydawnic-twa Akademii Rolniczej we Wrocławiu, 2003.
• 4. Isakow Z.: Safecomine intrinsically safe system for monitoring of hazards in mines related to disturbance of the strata and envi-ronment equilibrium. Proceedings of 7th International Symposi-um on Rockburst and Seismicity in Mines, Dalian, Chiny, 2009, s. 1045-1056.
• 5. Isakow Z.: Systemy do oceny zagrożeń sejsmicznych w kopal-niach. Cz. 1. Mechanizacja i Automatyzacja Górnictwa, 2004, 4/399, 5-18.
• 6. Isakow Z.: Systemy do oceny zagrożeń sejsmicznych w kopal-niach. Cz. 2. Mechanizacja i Automatyzacja Górnictwa, 2004, 5/400, 9-25.
• 7. Khuri A. I., Cornell, J. A.: Response Surfaces, Design and Analy-ses. 2nd ed. Statistics: Textbooks and Monographs. Marcel Dek-ker, New York, 1996.
• 8. Marciniak-Czochra A., Stiehl T., Ho A. D., Jäger W. and Wagner W.: Modeling asymmetric cell division in hematopoietic stem cells - regulation of self-renewal is essential for efficient repopu-lation. Stem Cells Dev., 2008.
• 9. McLachlan G. J.: Discriminant Analysis and Statistical Pattern Recognition. Wiley Interscience, Nowy Jork, 1992.
• 10. Mirek K., Isakow Z.: Preliminary analysis of InSAR data from south-west part of Upper Silesian Coal Basin. Gospodarka Su-rowcami Mineralnymi, 2009, 25/3, str. 239-246.
• 11. Narkiewicz J.: Globalny system pozycyjny GPS. Budowa, działa-nie, zastosowanie. Wyd. WKIŁ, 2008.
• 12. Piwowarski W.: Estimation of the missing results of the surveys concerning a non-stationary post-mining dislocations field. Ge-odezja i Kartografia 52(3), Wydawnictwa PAN, Warszawa 2003.
• 13. Sweatt David J.: Mechanisms of memory. Elsevier, 2003.
• 14. Uciński D.: Optimal Measurement Methods for Distributed-Parameter System Identification. CRC Press, Boca Raton, FL, 2005.

Uwagi

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę (zadania 2017).