Study on mine ventilation resistance coefficient inversion based on genetic algorithm

• Autorzy: Gao K. , Deng L. , Liu J. , Wen L. , Wong D. , Liu Z.

Identyfikatory

DOI

10.24425/ams.2018.124977

Warianty tytułu

PL

Badanie inwersji współczynników oporu wentylacji kopalnianej na podstawie algorytmu genetycznego

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The frictional resistance coefficient of ventilation of a roadway in a coal mine is a very important technical parameter in the design and renovation of mine ventilation. Calculations based on empirical formulae and field tests to calculate the resistance coefficient have limitations. An inversion method to calculate the mine ventilation resistance coefficient by using a few representative data of air flows and node pressures is proposed in this study. The mathematical model of the inversion method is developed based on the principle of least squares. The measured pressure and the calculated pressure deviation along with the measured flow and the calculated flow deviation are considered while defining the objective function, which also includes the node pressure, the air flow, and the ventilation resistance coefficient range constraints. The ventilation resistance coefficient inversion problem was converted to a nonlinear optimisation problem through the development of the model. A genetic algorithm (GA) was adopted to solve the ventilation resistance coefficient inversion problem. The GA was improved to enhance the global and the local search abilities of the algorithm for the ventilation resistance coefficient inversion problem.

PL

Współczynnik oporu oporu wentylacji jezdni w kopalni węgla jest bardzo ważnym parametrem technicznym w projektowaniu i renowacji wentylacji kopalnianej. Obliczenia oparte na wzorach empirycznych i badaniach terenowych w celu obliczenia współczynnika oporu mają ograniczenia. W niniejszym badaniu proponuje się inwertowaną metodę obliczania współczynnika oporu wentylacji kopalni za pomocą kilku reprezentatywnych danych dotyczących przepływu powietrza i ciśnienia w węzłach. Model matematyczny metody inwersji jest opracowywany na zasadzie najmniejszych kwadratów. Zmierzone ciśnienie i obliczone odchylenie ciśnienia wraz z zmierzonym przepływem i obliczonym odchyleniem przepływu są uwzględniane przy określaniu obiektywnej funkcji, która obejmuje również ciśnienie w węźle, przepływ powietrza i ograniczenia współczynników oporu wentylacji. Problem odwrotności współczynnika oporu wentylacji został przekształcony w nieliniowy problem optymalizacji poprzez opracowanie modelu. Zastosowano algorytm genetyczny (GA) w celu rozwiązania problemu inwersji współczynnika oporu wentylacji. GA został ulepszony w celu zwiększenia globalnych i lokalnych możliwości wyszukiwania algorytmu problemu odwrotności współczynnika oporu wentylacji.

Słowa kluczowe

EN

coal mine ventilation; ventilation coefficient; inversion; genetic algorithm

PL

wentylacja kopalni węgla; współczynnik wentylacji; odwrócenie; algorytm genetyczny

• Wydawca: Instytut Mechaniki Górotworu PAN
• Czasopismo: Archives of Mining Sciences
• Rocznik: 2018
• Tom: Vol. 63, no. 4
• Strony: 813--826
• Opis fizyczny: Bibliogr. 13 poz., tab., wykr.

Twórcy

autor

Gao K.

• College of Safety Science and Engineering, Liaoning Technical University, Huludao, Liaoning, China
• Key Laboratory of Mine Thermo-Motive Disaster and Prevention, Ministry of Education, Huludao, China

autor

Deng L.

• College of Safety Science and Engineering, Liaoning Technical University, Huludao, Liaoning, China
• Key Laboratory of Mine Thermo-Motive Disaster and Prevention, Ministry of Education, Huludao, China

autor

Liu J.

• College of Safety Science and Engineering, Liaoning Technical University, Huludao, Liaoning, China

autor

Wen L.

• College of Safety Science and Engineering, Liaoning Technical University, Huludao, Liaoning, China

autor

Wong D.

• College of Safety Science and Engineering, Liaoning Technical University, Huludao, Liaoning, China

autor

Liu Z.

• College of Safety Science and Engineering, Liaoning Technical University, Huludao, Liaoning, China

Bibliografia

• [1] Cheng J.W., Yang S.Q., 2012. Data mining applications in evaluating mine ventilation system. Safety Science 50, 4, 918-922.
• [2] El-Nagdy K.A., 2013. Stability of multiple fans in mine ventilation networks. International Journal of Mining Science and Technology 23, 4, 569-571.
• [3] Ju D.M., Wang B.L., 1991. Research and Discussion on determination method of mine lane windage. Journal of Fuxin Mining University (Natural Science Edition) 1, 34-39.
• [4] Kapelan Z.S., Savic D.A., Walters G.A., 2003a. Multiobjective sampling design for water distribution model calibration. Journal of Water Resources Planning and Management 129, 6, 466-479.
• [5] Kapelan Z.S., Savic D.A., Walters G.A., 2003b. A hybrid inverse transient model for leakage detection and roughness calibration in pipe networks. Journal of Hydraulic Research 41, 5, 481-492.
• [6] Li Y.C., Liu T.Q., Zhou Y., et al. 2015. Study of node pressure energy analytical method based on inversion from air volume to wind resistance. Journal of China Coal Society 40, 5, 1076-1080.
• [7] Lingireddy S., Ormsbee L.E., 1999. Optimal network calibration model based on genetic algorithms. 29th Annu. Water Resour. Plan. Manag. Conf. Tempe, Arizona, United States, 6-9 June, 1-8.
• [8] Masahiro I., 1987. Method for calculating only wind resistance by measuring air volume data. Mining Technique 4, 27-29.
• [9] Si J.H., Chen K.Y., 2012. Measuring airflow & evaluating resistance model of the mine ventilation network based on Tikhonov regularization. Journal of China Coal Society 37, 6, 994-998.
• [10] Schaetzen W.D., Walters G., Savic D., 2000. Optimal sampling design for model calibration using shortest path, genetic and entropy algorithms. Urban Water 2, 2, 141-152.
• [11] Shi D.J, Feng Y.Q., 1997. Parametric estimations by maximum likelihood and stepwise method for multivariate extreme value distribution. J. Sys. Sci. & Math. Scis. 17, 3, 244-251.
• [12] Vítkovský J.P., Simpson A.R., Lambert M.F., 1999. Leak detection and calibration of water distribution systems using transients and genetic algorithms. 29th Annual Water Resources Planning and Management Conf. Tempe, Arizona, United States, 6-9 June, 1-9.
• [13] Wang X.S., Liu X.F., 1989. The Rational Adjustment of the estimated air resistance of mine drifts. Journal of China University of Mining & Technology 18, 3, 1-9.

Uwagi

PL

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019)