Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do klasyfikacji struktur odmienionych węgla kamiennego w strefach przyuskokowych

• Autorzy: Młynarczuk M. , Godyń K. , Skiba M.

Warianty tytułu

EN

The application of artificial neural networks for the classification of altered structures of hard coal in near-fault zones

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Wewnętrzna budowa strukturalna węgla kamiennego ze stref uskokowych, w szczególności obecność spękań o charakterze egzogenicznym, kataklazy oraz mylonitu, może odpowiadać za zwiększoną pojemność gazową węgla i wskazywać na pokłady szczególnie zagrożone zjawiskami gazo-geodynamicznymi. Problematyka węgla odmienionego strukturalnie jest przedmiotem zainteresowania badaczy z różnych krajów. Zaproponowali oni metody klasyfikacji takiego węgla. W ramach opisywanych badań skupiono się na jednej z takich metod w celu zweryfikowania możliwości wykorzystania sztucznych sieci neuronowych jako narzędzia wspomagającego decyzje dotyczące klasyfikacji poszczególnych struktur. Badania prowadzono na zdjęciach wykonanych przy użyciu mikroskopu optycznego. Zdefiniowano wielowymiarową przestrzeń cech, bazującą głównie na parametrach otrzymanych z różnie zdefiniowanych gradientów. W badaniach wykorzystano dwuwarstwową sieć jednokierunkową (MLP). Jej zastosowanie umożliwiło zweryfikowanie w sposób sformalizowany subiektywnych decyzji obserwatora. W rezultacie badań wykazano, że użycie sztucznych sieci neuronowych pozwala na klasyfikację struktur odmienionych węgla na poziomie 91% zgodności z decyzjami obserwatora-geologa.

EN

The internal structure of hard coal in near-fault zones - in particular, the presence of exogenic cracks, cataclasis and mylonite - can be the decisive factor when it comes to the increased gas capacity of coal and pose a greater risk of the occurrence of gaso-geodynamic phenomena. The problem of structurally altered coal has been of interest to a lot of researchers from various countries, who have proposed certain methods of classifying such coal. As part of the described research, one of such methods was analyzed, with the aim of verifying the possibilities of using artificial neural networks as a tool facilitating the classification of particular structures. The analysis was performed with the use of photographs taken with the optical microscope. A multidimensional feature space was determined, based mainly on the parameters obtained from differently defined gradients. A two-layer, unidirectional network (MLP) was used in the research, which made it possible to verify - in a formalized way - subjective decisions of the researcher. The tests ultimately demonstrated that the application of artificial neural networks results in successful classification of the altered structures of coal, with the level of compatibility with the decisions made by a researcher-geologist at ca. 91 percent.

Słowa kluczowe

PL

struktura węgla; uskoki; sztuczne sieci neuronowe; perceptron wielowarstwowy (MLP)

EN

coal structure; near-fault zones; artificial neural networks; multi-layer perceptron (MLP)

• Wydawca: Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Górnictwa
• Czasopismo: Przegląd Górniczy
• Rocznik: 2015
• Tom: T. 71, nr 11
• Strony: 15--20
• Opis fizyczny: Bibliogr. 18 poz., fot., tab., wykr.

Twórcy

autor

Młynarczuk M.

• Instytut Mechaniki Górotworu PAN w Krakowie

autor

Godyń K.

• Instytut Mechaniki Górotworu PAN w Krakowie

autor

Skiba M.

• Instytut Mechaniki Górotworu PAN w Krakowie

Bibliografia

• 1. Bukowska M., Gawryś J.: Własności fizyczne węgli GZW w aspekcie wyrzutów gazów i skał. „Górnictwo i Geoinżynieria” 2010, R. 34, z. 2.
• 2. Cao Y., Davis A., Liu R., Liu X., Zhang Y.: The influence of tectonic deformation on some geochemical properties of coals – a possible indicator of outburst potential. International Journal of Coal Geology 53 (2003), 69–79.
• 3. Ćmiel S.R., Jura D., Misz M.: Petrografia i jakość węgla oraz metan pokładu 404/4-405/1 przy uskokach w KWK „Pniówek” (GZW). W: Documenta Geonika, 6. Czesko-Polska konf. „Geologia Zagłębia Górnośląskiego”, 2006, 33-41.
• 4. Dumpleton, S.: Outbursts in the South Wales coalfield: their occurrence in three dimensions and a method for identifying potential outburst zones. The Mining Engineer 1990, pp. 322–329.
• 5. Dutka B., Wierzbicki M.: Wybrane własności węgli w rejonach zagrożonych wyrzutami metanu i skał. „Górnictwo i Geoinżynieria” 2008, R. 32, z. 1.
• 6. Godyń K.: Wpływ nieciągłości tektonicznych na strukturę wewnętrzną węgla kamiennego pochodzącego z wybranych pokładów KWK Pniówek, Borynia-Zofiówka i Brzeszcze Górnośląskiego Zagłębia Węglowego. Biuletyn Państwowego Instytutu Geologicznego 2012, 448: 215–228.
• 7. Godyń K.: Charakterystyka węgla kamiennego występującego w strefach przyuskokowych. „Przegląd Górniczy” 2013, Nr 4.
• 8. Godyń K.: Struktury odmienione węgla kamiennego w strefach zaburzeń tektonicznych – propozycja klasyfikacji. Prace Instytutu Mechaniki Górotworu PAN 2011, vol. 13, no 1-4, 11-29.
• 9. Jiang B., Ju Y., Quin Y.: Textures of tectonic coals and their porosity. Mining and Science technology. Taylor&Group, London, 2004, 317-320.
• 10. Mielicki J.: Zarys wiadomości o barwie. Fundacja Rozwoju Polskiej Kolorystyki, Łódź 1997.
• 11. Ming L., Bo J., Shoufa L., Jilin W., Mingjun J., Zhenghui Q.: Tectonically deformed coal types and pore structures in Puhe and Shanchahe coal mines in western Guizhou Mining Science and Technology (China) 21 (2011), 353–357.
• 12. Młynarczuk M., Wierzbicki M.: 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. Scs. 2009, vol.54 issue 2, s.189-201.
• 13. Młynarczuk M., Bielecka M., Ślipek B.: Klasyfikacja mikroskopowych obrazów skał przy wykorzystaniu sieci neuronowych. „Zeszyty Naukowe Instytutu Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN” 2014, Nr 86, str. 27-38.
• 14. Patyńska R., Kidybiński A.: Modelowanie zjawisk gazogeodynamicznych w pokładach jednorodnych i z uskokiem. „Górnictwo i Geoinżynieria” 2008, R. 32, z. 1.
• 15. Rakowski, Z., Kraussová, J., Beneš, K.: Studium změn textury a struktury uhlí ve slojích náchylných k průtržím uhlí a plynů v dolech Paskov a Staříč v OKR. Sborník vědeckých prací Vysoké školy báňské v Ostravě, řada hornicko-geologická, roč. 23, 1977, č. 1, p. 1 - 29.
• 16. Rutkowski L.: Metody i techniki sztucznej inteligencji. PWN, Warszawa 2005.
• 17. Tadeusiewicz R.: Sieci neuronowe. Akademicka Oficyna Wydawnicza, Warszawa 1993.
• 18. Tadeusiewicz R.: Elementarne wprowadzenie do techniki sieci neuronowych z przykładowymi programami. Akademicka Oficyna Wydawnicza, Warszawa 1998.

Uwagi

Praca została wykonana w ramach badań statutowych Instytutu Mechaniki Górotworu PAN w 2015 roku.