Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Powiadomienia systemowe
  • Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  elektromagnetyczne metody geofizyczne
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
The estimation of hard formations spatial distribution is critical for the planning of the Bucket Wheel Excavator’s (BWE) operation. It can be made by the application of geophysical methods in correlation to drilling data and other geological criteria. The main objective of this work was to design an expert monitoring measurement system, intended to inform in advance the BWE operators for the occurrence of hard rock inclusions or difficult or even non-diggable geological formations. In this framework, numerous technical limitations were taken into consideration, regarding mainly the interference of the measuring device with the metal structure of the bucket wheel and its boom. Moreover, field tests were carried out regarding the operation of the hard rocks detection system, which was installed on a BWE that operated in several locations within the overburden strata of South Field Mine, Ptolemais, Greece. The selection of the measuring excavation face positions was based on specific criteria. Field tests were performed in excavation faces where the hard rock inclusions had been mapped in detail, as well as in others where the locations of the hard formations were unknown. According to the results of these tests, the response of the detection system to the variations of hard rock layers thickness is satisfactory. However, further work is required for improving the rigidity of the detection system, as well as the accuracy of the GPS device that monitors the position of the bucket-wheel in real time.
PL
Oszacowanie rozkładu przestrzennego twardych formacji skalnych ma kluczowe znaczenie dla planowania pracy wielonaczyniowej koparki kołowej (BWE). Można to osiągnąć, stosując metody geofizyczne w zestawieniu z danymi wiertniczymi i innymi kryteriami geologicznymi. Głównym celem tej pracy było zaprojektowanie eksperckiego systemu monitorowania, mającego na celu wcześniejsze informowanie operatorów koparki wielonaczyniowej BWE o występowaniu wtrąceń twardych skał lub trudnych, a nawet nieurabialnych formacji geologicznych. W tym kontekście brano pod uwagę liczne ograniczenia techniczne, dotyczące głównie interferencji urządzenia pomiarowego z metalową konstrukcją koła czerpakowego i jego wysięgnika. Ponadto przeprowadzono testy terenowe dotyczące działania systemu wykrywania twardych skał, który został zainstalowany na koparce BWE i działał w kilku miejscach w obrębie pięter nadkładowych w kopalni South Field Mine, Ptolemais w Grecji. Wybór zabierek wybranych do badań terenowych oparto na określonych kryteriach. Testy polowe przeprowadzono na skarpach czołowych wybieranych zabierek, w których wgłębienia z twardego kamienia zostały wcześniej szczegółowo odwzorowane, a także w innych, gdzie umiejscowienia twardych formacji były przed badaniem nieznane. Zgodnie z otrzymanymi wynikami można stwierdzić, że zastosowanie układu detekcyjnego dla wykrywania zmian grubości twardych warstw skał jest zadowalające. Konieczne są jednak dalsze prace nad poprawą konstrukcji mocowania systemu detekcji, a także nad dokładnością urządzenia GPS, które monitoruje pozycję koła czerpakowego w czasie rzeczywistym.
EN
This work describes a methodology for the automatic detection of unmineable inclusions while bucket wheel excavator (BWE) digging, using electromagnetic (EM) sensor and GPS. The overall methodology consists of data collection, pre-processing and evaluation. Two different data evaluation approaches were developed and implemented in Matlab programming environment. A relatively simple one called Simple Mode, based on statistical process control and a more sophisticated one, called Advanced Mode, based on Position Prominence Index (PPI) and on Neural-Network based Pattern Recognition (NNPR). Synthetic electromagnetic data created and used (both in simple and advanced mode) for testing the algorithms extensively. Real data, surveyed by moving the EM sensor (CMD2 of GF Instruments) and GPS against a mine slope, were examined with the proposed methodology as well. Advanced Mode provided more accurate results than Simple Mode in automatic detection of unmineable inclusions. However it is sensitive in positioning accuracy and it requires access to EM data acquired in successive bucket wheel cuts.
PL
W pracy opisano metodologię automatycznego wykrywania nieurabialnych wtrąceń podczas normalnej pracy koparki wielonaczyniowej (BWE) przy użyciu czujnika elektromagnetycznego (EM) i GPS. Ogólna metodologia obejmuje gromadzenie danych, wstępne przetwarzanie oraz ocenę. Opracowano dwa różne warianty oceny danych i wdrożono je w środowisku programowania Matlab. Stosunkowo prosty, zwany Simple Mode, oparty na statystycznej kontroli procesu i bardziej zaawansowany, zwany Advanced Mode, oparty na Position Prominence Index (PPI) oraz na Neural-Network based Pattern Recognition (NNPR). Utworzono i wykorzystano syntetyczne dane elektromagnetyczne (zarówno w trybie prostym, jak i zaawansowanym) do wszechstronnego testowania algorytmów. Uzyskane w warunkach terenowych dane pochodzące z czujnika EM (CMD2 z GF Instruments) i GPS przesuwanych na skarpie zabierki, zostały również przeanalizowano przy zastosowaniu ww. metodologii. Tryb zaawansowany (Advanced Mode) zapewnia dokładniejsze wyniki niż tryb prosty (Simple Mode) w automatycznym wykrywaniu nieurabialnych inkluzji. Jest jednak wrażliwy na dokładność pozycjonowania i wymaga dostępu do danych czujnika elektromagnetycznego (EM) uzyskanych w kolejno wybieranych przez koparkę wielonaczyniową pasmach zabierki.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.