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

Abstract

Aby zaspokoić rosnące zapotrzebowanie Wietnamu na energię, kopalnie zwiększają wydobycie węgla, przez co wzrasta głębnośćeksploatacji i zakładane są nowe poziomy wydobywcze na coraz większych głębokościach. Wzrost intensywności i efektywnościwydobycia może być realizowany poprzez wydajne kompleksy ścianowe o dużej mocy elektrycznej maszyn i urządzeń. Warunkiklimatyczne w Wietnamie, warunki geologiczne zalegania pokładów węgla, głębokości eksploatacji, zastosowanie maszyn o większejmocy elektrycznej, mechanizacja robót górniczych przyczyniają się do wzrostu temperatury powietrza w podziemnych wyrobiskachgórniczych. W celu zapewnienia wymaganych warunków pracy górników należy zwiększyć efektywność wentylacji wyrobisk. Niestetynie zawsze jest to niewystarczające dla zapewnienia wymaganych warunków i konieczne jest zastosowanie układów chłodzeniapowietrza z wykorzystaniem systemów klimatyzacji. Na zmiany temperatury powietrza w wyrobiskach górniczych wpływa wieleczynników naturalnych i technicznych oraz organizacyjnych, które trudno je ująć metodami analitycznymi. Dlatego do prognozowaniatemperatury zaproponowano metodę opartą na modelu sztucznej sieci neuronowej ANN, która umożliwia prognozowanietemperatury 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 byćwykorzystana jako narzędzie służb górniczych w walce z zagrożeniem klimatycznym w wyrobiskach podziemnych.