Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 2023

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: anthracite mines

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych ANN do prognozowania temperatury powietrza w wyrobiskach ścianowych wietnamskich kopalń antracytu

Quan Truong Tien, Zwolińska-Glądys Klaudia, Łuczak Rafał, Borowski Marek

Inżynieria Mineralna

2023

no. 2, vol. 2

79--86

Aby zaspokoić rosnące zapotrzebowanie Wietnamu na energię, kopalnie zwiększają wydobycie węgla, przez co wzrasta głębność eksploatacji i zakładane są nowe poziomy wydobywcze na coraz większych głębokościach. Wzrost intensywności i efektywności wydobycia może być realizowany poprzez wydajne kompleksy ścianowe o dużej mocy elektrycznej maszyn i urządzeń. Warunki klimatyczne w Wietnamie, warunki geologiczne zalegania pokładów węgla, głębokości eksploatacji, zastosowanie maszyn o większej mocy elektrycznej, mechanizacja robót górniczych przyczyniają się do wzrostu temperatury powietrza w podziemnych wyrobiskach górniczych. W celu zapewnienia wymaganych warunków pracy górników należy zwiększyć efektywność wentylacji wyrobisk. Niestety nie zawsze jest to niewystarczające dla zapewnienia wymaganych warunków i konieczne jest zastosowanie układów chłodzenia powietrza z wykorzystaniem systemów klimatyzacji. Na zmiany temperatury powietrza w wyrobiskach górniczych wpływa wiele czynników naturalnych i technicznych oraz organizacyjnych, które trudno je ująć metodami analitycznymi. Dlatego do prognozowania temperatury zaproponowano metodę opartą na modelu sztucznej sieci neuronowej ANN, która umożliwia prognozowanie temperatury w powietrza wyrobisk ścianowych. Wyniki prognozy temperatury powietrza zostały porównane z danymi pomiarowymi. Z przeprowadzonych analiz wynika, że dane rzeczywiste i prognozowane są ze sobą zgodne, dlatego przedstawiona metoda może być wykorzystana jako narzędzie służb górniczych w walce z zagrożeniem klimatycznym w wyrobiskach podziemnych.

To meet Vietnam's growing energy demand, mines are increasing coal extraction, which results in growing depth of exploitation and establishing new mining levels at greater depths. An increase in the intensity and efficiency of mining can be achieved through efficient longwall complexes with high electrical power of machines and devices. Climatic conditions in Vietnam, geological conditions of coal seams, exploitation depth, use of machines with higher electrical power, and mechanization of mining work contribute to the increase in air temperature in underground mine workings. To ensure the required working conditions for miners, the efficiency of mine workings ventilation should be increased. Unfortunately, this is not always sufficient to ensure the required conditions, and it is necessary to use air cooling systems using air conditioning systems. Changes in air temperature in mining excavations are influenced by many natural, technical, and organizational factors, which are difficult to capture using analytical methods. Therefore, a method based on the ANN artificial neural network model was proposed for temperature forecasting, which enables forecasting the air temperature in mechanized and non-mechanized longwall workings. The air temperature forecast results were compared with measurement data. The analyses show that the actual and forecast data correspond with each other. Therefore, the presented method can be used as a tool for mining services in the fight against the climate threat in underground mines.