Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Ten serwis zostanie wyłączony 2025-02-11.

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 3

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: underground coal mining

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Droga prawna do zwiększenia bazy zasobowej na przykładzie pozyskiwania koncesji na wydobywanie węgla kamiennego ze złoża „Ostrów”

100%

Kołomański D. , Mól D.

tom T. 75, nr 1

1--3

Artykuł przedstawia proces powiększenia bazy zasobowej na przykładzie pozyskiwania koncesji na wydobycie węgla kamiennego ze złoża „Ostrów” przez Lubelski Węgiel „Bogdanka”. Przedstawiono w nim działania przedstawicieli Spółki, które zmierzały do uzyskania nowej koncesji wydobywczej.

This paper presents the entrepreneur’s legal process of obtaining a permission for ʺOstrówʺ coal deposit excavation by Lubelski Węgiel ʺBogdankaʺ to increase mineral resources. Actions of the company representatives aimed at obtaining a new permission for excavation were presented.

Optimizing mining production plan as a trade-off between resources utilization and economic targets in underground coal mines

80%

Kopacz M. , Malinowski L. , Kaczmarzewski S. , Kamiński P.

tom T. 36, z. 4

49--74

The paper presents multi-criteria optimization method allowing for selection of the best production scenarios in underground coal mines. We discuss here the dilemma between strategies maximizing economic targets and rational resources depletion. Elaborated method combines different geological and mining parameters, structure of the deposit, mine’s infrastructure constrains with economic criteria such as the net present value (NPV), earnings before deducting interest and taxes (EBIT ) and the free cash flows to firm (FCFF). It refers to strategic production planning. Due to implementation of advanced IT software in underground coal mines (digital model, automated production scheduling) we were able to identify millions of scenarios finally reduced to a few – the best ones. The method was developed and tested using data from mine operation “X” (a real project – an example of a coking coal mine located in Poland). The reliability of the method was approved; we were able to identify multiple production scenarios better than the one chosen for implementation in the “X” mine. The final product of the method were rankings of scenarios grouped according to economic decision criteria. The best scenarios reached NP V nearly 50% higher than the Base Case, which held only 52. position out of 60. According to EBIT and FCFF criteria, 10 scenarios achieved results higher than the Base Case, but the percentage differences were very small, below 2 and 4%, respectively. The developed method is of practical importance and can be successfully applied to many other coal projects.

W artykule zaprezentowano wielokryterialną metodę optymalizacji produkcji górniczej, prowadzącą do wyboru najlepszych harmonogramów wydobycia w podziemnych kopalniach węgla kamiennego. Przeprowadzono także dyskusję nad dylematem pomiędzy wyborem strategii maksymalizujących efekty ekonomiczne a racjonalną gospodarką zasobami. Opracowana metoda łączy różne parametry geologiczne i górnicze, budowę złoża, ograniczenia infrastruktury kopalni, z kryteriami ekonomicznym takimi jak NPV, EBIT i FCFF. Tym samym wpisuje się w obszar planowania strategicznego. W związku z wdrożeniem zaawansowanych narzędzi IT w podziemnym górnictwie węglowym (cyfrowy model złoża, zautomatyzowane harmonogramowanie produkcji górniczej) możliwe było zidentyfikowanie milionów scenariuszy, ograniczonych w efekcie końcowym do kilku najlepszych. Metoda została zaprojektowana i przetestowana z wykorzystaniem danych dotyczących projektu górniczego „X” (projekt rzeczywisty – przykład kopalni węgla koksowego zlokalizowanej w Polsce). Jej zastosowanie umożliwiło identyfikację wielu scenariuszy produkcji lepszych od wariantu wybranego do wdrożenia w tej kopalni. Tym samym potwierdzono jej skuteczność. Produkt finalny metody stanowią rankingi scenariuszy zgrupowanych według różnych kryteriów oceny efektywności ekonomicznej. Najlepsze scenariusze osiągnęły wartości NP V blisko 50% wyższe od scenariusza bazowego, który spośród 60 zajął dopiero 52. miejsce. Według kryteriów EBIT i FCFF, 10 scenariuszy osiągnęło wyniki lepsze niż scenariusz bazowy, ale różnice w ujęciu procentowym były jednak bardzo niewielkie, odpowiednio poniżej 2 i 4%. Opracowana metoda ma przede wszystkim praktyczne znaczenie i może być z powodzeniem stosowana w wielu przypadkach projektów węglowych.

Rozpoznanie stanu zagrożenia pożarowego w rejonach eksploatowanych ścian zawałowych w oparciu o wskaźnik Grahama i WSS

80%

Słowik S.

tom T. 76, nr 8

45--53

W artykule przedstawiono podejście do rozpoznania stanu zagrożenia pożarowego w rejonach ścian zawałowych oparte o wskaźnik Grahama i wskaźnik WSS. Jako przykład podano tu trzy typowe przypadki – normalnego ruchu ściany, ściany prowadzonej w warunkach podwyższonego stanu zagrożenia pożarowego oraz otamowanego rejonu ściany, po wystąpieniu bardzo wysokiego stanu zagrożenia pożarowego. Dla tych przypadków zaprezentowano wyniki precyzyjnych analiz chromatograficznych próbek powietrza według czasu ich pobrania oraz wyliczone wartości wskaźnika Grahama (z uwzględnieniem, czy znajduje się w przedziale wiarygodności) i stopień wskaźnika WSS. Omówiono również sposób opracowania wskaźników WSS–1, WSS–2, WSS–3, WSS–4, WSS–5, WSS–6 i WSS–7 oraz przedstawiono jak interpretuje się stan zagrożenia pożarowego przy pomocy tych wskaźników.

The article presents the approach to recognizing the state of fire hazard in the areas of hard coal longwalls based on the Graham’s ratio and WSS index. As an example, three typical cases are given - normal longwall working, a longwall under conditions of increased fire hazard and an enclosed longwall area with very high fire hazard. For these cases, the results of precise chromatographic analyzes of air samples according to the time of their collection were presented, as well as the calculated values of the Graham’s ratio (including its reliability range) and the degree of the WSS index. The method of developing WSS–1, WSS–2, WSS–3, WSS–4, WSS–5, WSS–6 i WSS–7 indices was also presented and how fire risk is interpreted using these indicators.