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

Abstrakt

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.