Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "Process mining" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-6 z 6
    Tytuł:
    The use of fuzzy systems in the designing of mining process in hard coal mines
    Wykorzystanie systemów rozmytych w projektowaniu procesu wydobywczego w kopalniach węgla kamiennego
    Autorzy:
    Brzychczy, E.
    Kęsek, M.
    Napieraj, A.
    Sukiennik, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/219952.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    kopalnia węgla kamiennego
    proces wydobywczy
    logika rozmyta
    systemy rozmyte
    modelowanie
    coal mine
    mining process
    fuzzy logic
    fuzzy systems
    modelling
    Opis:
    This article presents examples of solutions supporting the design of certain elements of the mining process in coal mines. The focus is on two fuzzy systems: the first supports the selection of equipment for longwall faces (FSES); and the second supports the estimation of production results (FSOE). System FSES generates proposals for equipment in designed longwall faces. The module of fuzzing in this system enables a fuzzing operation for the following quantitative variables: longwall length; longwall height; longitudinal and crosswise incline of the longwall, workability of the coal and thickness of rock vein in a given section of the longwall. The knowledge base includes over 100 fuzzy rules indicating possible options for equipment under specified site conditions. After a proposal of equipment is generated, it is then possible to insert the values obtained into the second system FSOE, which estimates output for a given shift time using the chosen parameters. The module of fuzzing in system FSOE includes 9 variables, which are crucial in determining shift output for the given longwall face. The knowledge base in this system contains over 2000 rules. As a result of the operation of both systems, the designer receives both a proposal of equipment for the designed longwall face and the size of shift output under the given conditions. Operation of the two systems has been presented using a case study.
    Logika rozmyta pozwala na płynne i stosunkowo dokładne opisanie istotnych zależności pomiędzy zmiennymi o charakterze nieprecyzyjnym lub mało dokładnym, które są danymi wejściowymi do procesu projektowania. Prowadzony przez system rozmyty proces wnioskowania na podstawie zapisanych w bazie wiedzy reguł pozwala na uogólnienie posiadanej przez projektantów wiedzy, a także prowadzenie wnioskowania w sposób zbliżony do rozumowania eksperta. W artykule zaprezentowano przykłady opracowanych rozwiązań wspomagających projektowanie wybranych elementów procesu wydobywczego w kopalniach węgla kamiennego. Przedstawiono dwa systemy rozmyte, pierwszy wspomagający dobór wyposażenia do projektowanych wyrobisk ścianowych (FSES) oraz drugi wspomagający szacowanie wyników produkcyjnych (FSOE). System FSES umożliwia wyznaczenie propozycji wyposażenia dla projektowanych wyrobisk ścianowych. Moduł rozmywania w tym systemie umożliwia przeprowadzenie operacji rozmycia następujących zmiennych ilościowych: długość ściany, wysokość ściany, nachylenie podłużne i poprzeczne ściany, urabialność węgla oraz grubość przerostów w przekroju ściany. Baza wiedzy obejmuje ponad 100 reguł rozmytych wskazujących w konkluzjach możliwe do zastosowania wyposażenie, w określonych warunkach wyrobiska. Po wyznaczeniu proponowanego wyposażenia, możliwe jest wprowadzenie otrzymanych wartości do drugiego systemu FSOE, który umożliwia oszacowanie wydobycia zmianowego dla zadanych parametrów. Moduł rozmywania systemu FSOE obejmuje 9 zmiennych, które konieczne są do wyznaczenia wydobycia zmianowego w projektowanym wyrobisku. Baza wiedzy tego systemu zawiera ponad 2000 reguł. W efekcie działania obu systemów projektant otrzymuje propozycję wyposażenia dla projektowanego wyrobiska ścianowego oraz oszacowaną wielkość wydobycia zmianowego dla podanych warunków.
    Źródło:
    Archives of Mining Sciences; 2014, 59, 3; 741-760
    0860-7001
    Pojawia się w:
    Archives of Mining Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Assessing geological and mining condition nuisance and its impact on the cost of exploitation in hard coal mines with the use of a multi-criterion method
    Uciążliwość warunków geologiczno-górniczych i jej wpływ na koszty eksploatacji w kopalniach węgla kamiennego - wykorzystanie metody wielokryterialnej
    Autorzy:
    Sobczyk, E. J.
    Kopacz, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/219922.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    złoża węgla kamiennego
    górnictwo węgla kamiennego
    Hierarchiczna Analiza Problemu AHP
    uciążliwość warunków procesu eksploatacji
    koszty eksploatacji
    coal deposits
    hard coal mining
    Hierarchical Problem Analysis AHP
    nuisance to the mining process conditions
    costs of mining
    Opis:
    This article presents the use of a multi-criterion Analytic Hierarchy Process (AHP) method to assess geological and mining condition nuisance in longwall mining operations in selected coal mines in Poland. For this purpose, a methodology has been developed which was used to calculate the operational nuisance indicator (WUe) in relation to the cost of mining coal in individual longwalls. Components of the aggregate operational nuisance indicator include four sub-indicators: the natural hazards indicator (UZN), an indicator describing the seam parameters (UPZ), an indicator describing the technical parameters (UT) and an environmental impact indicator (UŚ). In total, the impact of 28 different criteria, which formed particular components of the nuisance indicators were analysed. In total 471 longwalls in 11 coal mines were analysed, including 277 longwalls that were mined in the period of 2011 to 2016 and 194 longwalls scheduled for exploitation in the years 2017 to 2021. Correlation analysis was used to evaluate the relationships between nuisance and the operating costs of longwalls. The analysis revealed a strong correlation between the level of nuisance and the operating costs of the longwalls under study. The design of the longwall schedule should therefore also take into account the nuisance arising from the geological and mining conditions of the operations. Selective operations management allows for the optimization of costs for mining in underground mines using the longwall system. This knowledge can also be used to reduce the total operating costs of mines as a result of abandoning the mining operations in entire longwalls or portions of longwalls that may be permanently unprofitable. Currently, underground mines do not employ this optimization method, which even more emphasizes the need for popularizing this approach.
    Artykuł przedstawia zastosowanie wielokryterialnej metody AHP (Analytic Hierarchy Process) do oceny poziomu uciążliwości warunków geologicznych i górniczych procesu prowadzenia eksploatacji w ścianach wydobywczych wybranych kopalń węgla kamiennego w Polsce. W tym celu opracowano metodykę, która posłużyła do obliczenia wskaźnika uciążliwości eksploatacji WUe w kontekście kosztów wydobycia węgla w poszczególnych ścianach. Składowymi wskaźnika uciążliwości są cztery subwskaźniki: wskaźnik wynikający z zagrożeń naturalnych (UZN), wskaźnik charakteryzujący parametry pokładu (UPZ), wskaźnik określający parametry techniczne (UT) oraz wskaźnik wpływu eksploatacji na środowisko (UŚ). Łącznie analizowano wpływ 28 różnych kryteriów wchodzących w skład poszczególnych składowych uciążliwości. Analizie poddano 471 ścian wydobywczych w 11 kopalniach węgla kamiennego, w tym 277 ścian, które były eksploatowane w latach 2011-2016 oraz 194 ściany zaprojektowane do eksploatacji na lata 2017-2021. Przy ocenie związków kosztów operacyjnych ścian i uciążliwości zastosowano analizę korelacji. Analiza wykazała silny związek między poziomem uciążliwości eksploatacji a kosztami operacyjnymi tych ścian. Projektowanie harmonogramu biegu ścian powinno zatem uwzględniać również aspekt uciążliwości wynikającej z warunków geologiczno-górniczych eksploatacji. Selektywne zarządzanie wydobyciem umożliwia optymalizację kosztów wydobycia w kopalniach podziemnych stosujących system ścianowy. Wiedza ta może być wykorzystana również do obniżenia całkowitych kosztów operacyjnych kopalń wskutek zaniechania udostępniania i eksploatacji ścian, partii i całych rejonów, które mogą być trwale nierentowne. Na koniec należy dodać, że w kopalniach podziemnych nie stosuje się tego typu rozwiązań, co tym bardziej podkreśla potrzebę popularyzacji tego podejścia.
    Źródło:
    Archives of Mining Sciences; 2018, 63, 3; 665-686
    0860-7001
    Pojawia się w:
    Archives of Mining Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Neural networks in mining sciences – general overview and some representative examples
    Sieci neuronowe w naukach górniczych – ogólne omówienie i kilka reprezentatywnych przykładów
    Autorzy:
    Tadeusiewicz, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/219318.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    neural networks
    applications in mining sciences
    process modeling
    systems modeling
    machine learning
    modeling of the oil mining process
    forecasting of reservoir properties
    sieci neuronowe
    zastosowania w naukach górniczych
    modelowanie procesów
    modelowanie systemów
    uczenie maszyn
    modelowanie procesu wydobycia ropy naftowej
    przewidywanie właściwości zbiornikowych pokładów geologicznych
    Opis:
    The many difficult problems that must now be addressed in mining sciences make us search for ever newer and more efficient computer tools that can be used to solve those problems. Among the numerous tools of this type, there are neural networks presented in this article – which, although not yet widely used in mining sciences, are certainly worth consideration. Neural networks are a technique which belongs to so called artificial intelligence, and originates from the attempts to model the structure and functioning of biological nervous systems. Initially constructed and tested exclusively out of scientific curiosity, as computer models of parts of the human brain, neural networks have become a surprisingly effective calculation tool in many areas: in technology, medicine, economics, and even social sciences. Unfortunately, they are relatively rarely used in mining sciences and mining technology. The article is intended to convince the readers that neural networks can be very useful also in mining sciences. It contains information how modern neural networks are built, how they operate and how one can use them. The preliminary discussion presented in this paper can help the reader gain an opinion whether this is a tool with handy properties, useful for him, and what it might come in useful for. Of course, the brief introduction to neural networks contained in this paper will not be enough for the readers who get convinced by the arguments contained here, and want to use neural networks. They will still need a considerable portion of detailed knowledge so that they can begin to independently create and build such networks, and use them in practice. However, an interested reader who decides to try out the capabilities of neural networks will also find here links to references that will allow him to start exploration of neural networks fast, and then work with this handy tool efficiently. This will be easy, because there are currently quite a few ready-made computer programs, easily available, which allow their user to quickly and effortlessly create artificial neural networks, run them, train and use in practice. The key issue is the question how to use these networks in mining sciences. The fact that this is possible and desirable is shown by convincing examples included in the second part of this study. From the very rich literature on the various applications of neural networks, we have selected several works that show how and what neural networks are used in the mining industry, and what has been achieved thanks to their use. The review of applications will continue in the next article, filed already for publication in the journal „Archives of Mining Sciences“. Only studying these two articles will provide sufficient knowledge for initial guidance in the area of issues under consideration here.
    Liczne i trudne problemy, jakie muszą być obecnie rozwiązywane w naukach górniczych, skłaniają do poszukiwanie i wypróbowywania wciąż nowszych i bardziej sprawnych narzędzi informatycznych, które mogą być wykorzystane do rozwiązywania tych problemów. Wśród narzędzi tego typu, które wprawdzie jeszcze powszechnie wykorzystywane nie są, z pewnością zasługują na uwagę, warto rozważyć przedstawiane w tym artykule sieci neuronowe. Sieć neuronowa, której schemat przedstawiony jest na rysunku 1, jest narzędziem tak zwanej sztucznej inteligencji, wywodzącym się z prób modelowania struktury i funkcji biologicznych systemów nerwowych. Początkowo budowane i badane wyłącznie z ciekawości naukowej, jako komputerowe modele fragmentów ludzkiego mózgu, sieci neuronowe nieoczekiwanie okazały się skutecznym narzędziem w wielu zastosowaniach: w technice, w medycynie, w ekonomii a nawet w naukach społecznych. Mogą one dostarczać pojedynczych rozwiązań (wartości oszacowań poszukiwanych parametrów, lub przesłanek do podjęcia określonych decyzji), bądź całych wektorów rozwiązań – jakkolwiek w tym drugim przypadku celowe jest rozważenie kwestii, czy zastosować jedną sieć o wielu wyjściach, czy kilka sieci mających pojedyncze wyjście (Rys. 2). Przy tworzeniu sieci neuronowych trzeba wybierać stopień złożoności jej struktury, co nie jest łatwe, ponieważ sieć o zbyt ubogiej strukturze (zwłaszcza dysponująca zbyt mała liczbą tak zwanych neuronów ukrytych) może nie podołać rozwiązaniu bardziej złożonego zadania, natomiast sieć mająca zbyt skomplikowaną i bogatą strukturę zawsze sprawia kłopoty podczas procesu uczenia. Proces uczenia jest kluczem do wszystkich zastosowań sieci neuronowych. Kluczem do skutecznego nauczenia sieci rozwiązywania jakiejś klasy zadań jest posiadanie tak zwanego zbioru uczącego, to znaczy zbioru przykładowych zadań wraz z ich prawidłowymi rozwiązaniami (Rys. 4). Wprowadzając na wejście sieci dane stanowiące przesłanki do rozwiązania zadania i porównując odpowiedź sieci z prawidłową odpowiedzią zapisaną w zbiorze uczącym można na podstawie wykrytego błędu automatycznie korygować parametry sieci, co prowadzi zwykle do tego, że sieć po pewnym czasie sama nauczy się rozwiązywania rozważanej klasy zadań. Dzięki korzystaniu z procesu uczenia (opartego na przykładach, a nie na regułach) sieć neuronowa może rozwiązywać zadania, dla których my (użytkownicy sieci) nie dysponujemy wiedzą, jak te zadania należy rozwiązywać (Rys. 6). Dzięki temu sieć neuronowa może służyć jako model dowolnego złożonego procesu, co pozwala na wykonywanie dla tego procesu wielu istotnych czynności (Rys. 7). Niestety, mimo niewątpliwych zalet sieci neuronowych w naukach górniczych są one stosowane raczej rzadko. Prezentowany artykuł ma przekonać Czytelników, że sieci neuronowe mogą się okazać bardzo przydatne także w naukach górniczych. Artykuł stanowi również użyteczne wstępne wprowadzenie do wiedzy o sieciach neuronowych. Praca zawiera bowiem informacje o tym, jak są zbudowane nowoczesne sieci neuronowe, jak one działają i jak można ich używać. To wstępne omówienie przedstawione w artykule może pomóc w tym, by Czytelnik wyrobił sobie opinię, czym jest to narzędzie, jakie ma właściwości i w związku z tym do czego może mu się przydać. Oczywiście skrótowe wprowadzenie do problematyki sieci neuronowych zawarte w prezentowanym artykule nie wystarczy tym Czytelnikom, którzy dadzą się przekonać i naprawdę będą chcieli użyć sieci neuronowych. Będą oni potrzebowali jeszcze sporej porcji szczegółowej wiedzy, żeby mogli zacząć samodzielnie tworzyć takie sieci i ich używać w praktyce. Jednak jeśli decyzja o wypróbowaniu możliwości sieci neuronowych będzie pozytywna, to zainteresowany Czytelnik będzie mógł w artykule znaleźć odnośniki do pozycji literatury, pozwalających szybko i sprawnie poznać technikę sieci neuronowych na poziomie wystarczającym do rozpoczęcia własnych prac z tym wygodnym narzędziem. Będzie to tym łatwiejsze, że obecnie dostępnych jest sporo gotowych programów komputerowych pozwalających szybko i bez wysiłku tworzyć sztuczne sieci neuronowe, uruchamiać je, uczyć i wykorzystywać praktycznie. Oczywiście kluczową sprawą jest kwestia, jak tych sieci używać w naukach górniczych. O tym, że jest to możliwe i celowe przekonują jednak przykłady zawarte w drugiej części opracowania. Z przebogatej literatury, dotyczącej różnych zastosowań sieci neuronowych, wybrano kilkanaście prac, które pokazują, jak i do czego sieci neuronowych w górnictwie użyto i co zostało osiągnięte dzięki ich zastosowaniu. Ten przegląd zastosowań będzie kontynuowany w następnym artykule, zgłoszonym już do publikacji w czasopiśmie „Archiwum Górnictwa” i dopiero przestudiowanie obydwu tych artykułów dostarczy wiedzy wystarczającej do wstępnej orientacji w obszarze rozważanej tu problematyki.
    Źródło:
    Archives of Mining Sciences; 2015, 60, 4; 971-984
    0860-7001
    Pojawia się w:
    Archives of Mining Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    New computer simulation procedure of heading face mining process with transverse cutting heads for roadheader automation
    Nowa procedura komputerowej symulacji procesu urabiania czoła przodku głowicami poprzecznymi dla potrzeb automatyzacji kombajnu chodnikowego
    Autorzy:
    Dolipski, M.
    Cheluszka, P.
    Sobota, P.
    Remiorz, E.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/219144.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    kombajn chodnikowy
    urabiane
    modelowanie procesu skrawania
    symulacja komputerowa
    roadheader
    mining
    cutting process modelling
    computer simulation
    Opis:
    The key working process carried out by roadheaders is rock mining. For this reason, the mathematical modelling of the mining process is underlying the prediction of a dynamic load on the main components of a roadheader, the prediction of power demand for rock cutting with given properties or the prediction of energy consumption of this process. The theoretical and experimental investigations conducted point out – especially in relation to the technical parameters of roadheaders used these days in underground mining and their operating conditions – that the mathematical models of the process employed to date have many limitations, and in many cases the results obtained using such models deviate largely from the reality. This is due to the fact that certain factors strongly influencing cutting process progress have not been considered at the modelling stage, or have been approached in an oversimplified fashion. The article presents a new model of a rock cutting process using conical picks of cutting heads of boom-type roadheaders. An important novelty with respect to the models applied to date is, firstly, that the actual shape of cuts has been modelled with such shape resulting from the geometry of the currently used conical picks, and, secondly, variations in the depth of cuts in the cutting path of individual picks have been considered with such variations resulting from the picks’ kinematics during the advancement of transverse cutting heads parallel to the floor surface. The work presents examples of simulation results for mining with a roadheader’s transverse head equipped with 80 conical picks and compares them with the outcomes obtained using the existing model.
    Urabianie skał jest zasadniczym procesem roboczym realizowanym przez kombajny górnicze. Modelowanie matematyczne tego procesu stanowi dlatego podstawę predykcji obciążenia dynamicznego głównych podzespołów kombajnu, prognozowania zapotrzebowania mocy do urabiania skał o określonych własnościach oraz jego energochłonności. Prowadzone badania teoretyczne i doświadczalne wskazują, w szczególności w odniesieniu do parametrów technicznych obecnie stosowanych w górnictwie podziemnym kombajnów chodnikowych oraz warunków ich eksploatacji, że wykorzystywane dotychczas modele matematyczne procesu urabiania mają wiele ograniczeń, a uzyskiwane z ich wykorzystaniem wyniki w wielu wypadkach istotnie odbiegają od rzeczywistości. Wynika to z nieuwzględnienia na etapie modelowania pewnych czynników silnie wpływających na przebieg procesu urabiania, bądź traktowanie ich w mocno uproszczony sposób. W artykule zaprezentowano nowy model procesu urabiania skał nożami stożkowymi głowic urabiających wysięgnikowych kombajnów chodnikowych. Istotną nowością w stosunku do dotychczas stosowanych modeli jest zamodelowanie rzeczywistego kształtu skrawów wynikającego z geometrii noży stożkowych oraz uwzględnienie zmienności głębokości skrawów na drodze skrawania poszczególnych noży, wynikającej z kinematyki noży podczas przemieszczaniu poprzecznych głowic urabiających równolegle do spągu. W pracy zamieszczono przykładowe wynik symulacji urabiania głowicą poprzeczną kombajnu chodnikowego wyposażoną w 80 noży stożkowych oraz ich porównanie z wynikami uzyskanymi z wykorzystaniem dotychczas stosowanego modelu.
    Źródło:
    Archives of Mining Sciences; 2017, 62, 1; 83-104
    0860-7001
    Pojawia się w:
    Archives of Mining Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Estimation of the mining damage risk in the hypothetical impact area of the concurrent processes of rock mass disorders
    Szacowanie ryzyka powstania szkody górniczej w obszarze hipotetycznego oddziaływania współbieżnych procesów zaburzeń górotworu
    Autorzy:
    Piwowarski, W.
    Isakow, Z.
    Juzwa, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/219631.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    mining area
    risk of damage
    stochastic process
    uncertainty
    model
    expert inference
    imprecise probability
    obszar górniczy
    ryzyko powstania szkody
    proces stochastyczny
    niepewność
    wnioskowanie eksperckie
    nieprecyzyjne prawdopodobieństwo
    Opis:
    The aim of this work is the estimation of the risk of mining damage occurrence, based on uncertain information regarding the impact of the concurrent processes of deformation and vibration. This problem concerns the experimental and theoretical description of the so-called critical phenomena occurring during the reaction mining area ↔ building object. Post-mining deformations of the rock mass medium and paraseismic vibrations can appear at a considerable distance from the sub-area of the mining operation – hence, the determination of the measures of their impacts is usually somewhat subjective, while the estimation of the mining damage based on deterministic methods is often insufficient. It is difficult to show the correlation between the local maximum of the impact of the velocity vector amplitude and the damage to the building – especially if the measures of interaction are not additive. The parameters of these impacts, as registered by measurements, form finite sets with a highly random character. Formally, it is adequate to the mapping from the probability space to the power set. For the purposes of the present study, the Dempster – Shafer model was used, where space is characterised by subadditive and superadditive measures. Regarding the application layer, the conclusions from the expert evaluations are assumed to be the values of random variables. The model was defined, and the risk of damage occurrence was estimated.
    Celem pracy jest szacowanie ryzyka powstania szkody górniczej, poprzez niepewne informacje dotyczące oddziaływania współbieżnych procesów deformacyjnych i drgań. Problem dotyczy doświadczalnego i teoretycznego opisu tak zwanych zjawisk krytycznych, zachodzących podczas reakcji teren górniczy ↔ obiekt budowlany. Pogórnicze deformacje ośrodka oraz drgania parasejsmiczne ujawniają się również w znacznej odległości od podobszaru eksploatacji – stąd też wyznaczenie miar tych oddziaływań z reguły jest nieco subiektywne a szacowanie szkody górniczej metodami deterministycznymi często jest niewystarczające. Trudno jest wykazać, że istnieje skorelowanie pomiędzy lokalnym maksimum oddziaływania amplitudy wektora prędkości a szkodą w obiekcie – zwłaszcza, jeśli miary oddziaływania nie są addytywne. Zarejestrowane w wyniku pomiaru parametry tych oddziaływań to zbiory skończone o charakterze silnie losowym. Formalnie jest to odwzorowanie z przestrzeni probabilistycznej do zbioru potęgowego. Dla celów niniejszej pracy wykorzystany został model Dempstera – Shafera, gdzie przestrzeń charakteryzują miary pod lub nadaddytywne. W warstwie aplikacyjnej skorzystano z konkluzji ocen eksperckich przyjmując je, jako wartości zmiennej losowej. Zdefiniowano model i oszacowano ryzyko wystąpienia szkody.
    Źródło:
    Archives of Mining Sciences; 2015, 60, 4; 889-903
    0860-7001
    Pojawia się w:
    Archives of Mining Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Improving the method of roof fall susceptibility assessment based on fuzzy approach
    Udoskonalenie metody określania skłonności stropu do zawału w oparciu o elementy logiki rozmytej
    Autorzy:
    Ghasemi, E.
    Ataei, M.
    Shahriar, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/219253.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    górnictwo węgla
    wybieranie filarowo-komorowe
    wybieranie w kierunku od pola
    podatność stropu na zawał
    analityczne badanie hierarchii procesów
    ocena ryzyka z wykorzystaniem elementów logiki rozmytej
    coal mining
    room and pillar
    retreat mining
    roof fall susceptibility (RFS)
    analytical hierarchy process (AHP)
    risk assessment fuzzy approach
    Opis:
    Retreat mining is always accompanied by a great amount of accidents and most of them are due to roof fall. Therefore, development of methodologies to evaluate the roof fall susceptibility (RFS) seems essential. Ghasemi et al. (2012) proposed a systematic methodology to assess the roof fall risk during retreat mining based on risk assessment classic approach. The main defect of this method is ignorance of subjective uncertainties due to linguistic input value of some factors, low resolution, fixed weighting, sharp class boundaries, etc. To remove this defection and improve the mentioned method, in this paper, a novel methodology is presented to assess the RFS using fuzzy approach. The application of fuzzy approach provides an effective tool to handle the subjective uncertainties. Furthermore, fuzzy analytical hierarchy process (AHP) is used to structure and prioritize various risk factors and sub-factors during development of this method. This methodology is applied to identify the susceptibility of roof fall occurrence in main panel of Tabas Central Mine (TCM), Iran. The results indicate that this methodology is effective and efficient in assessing RFS.
    Wybieraniu w kierunku od pola towarzyszy zazwyczaj większa ilość wypadków, większość z nich spowodowana jest zawałem stropu. Dlatego też opracowanie skutecznej metody oceny skłonności stropu do zawału jest kwestią kluczową. Ghasemi et al. (2012) zaproponował metodologię określania ryzyka zawału stropu w trakcie prowadzenia prac górniczych w kierunku od pola w oparciu o klasyczne metody oceny ryzyka. Główną wadą tej metody jest to, iż nie uwzględnia ona subiektywnych niepewności na poziomie językowym związanych z określaniem wartości wejściowych charakteryzujących czynniki ryzyka, inne niedociągnięcia to niska rozdzielczość metody, stałe przyporządkowania wag, przyjęcie ostrych granic pomiędzy kolejnymi klasami. Aby usunąć te niedociągnięcia i w ten sposób udoskonalić metodę, zaproponowano nowe podejście do określania stabilności stropu wykorzystujące elementy logiki rozmytej. Zastosowanie logiki rozmytej jest efektywnym narzędziem w przypadku niepewności na poziomie językowym. Ponadto podejście bazujące na określeniu hierarchii procesów i wykorzystujące elementy logiki rozmytej zastosować można do określania wagi poszczególnych czynników ryzyka oraz czynników cząstkowych. Opracowaną metodę zastosowano do oceny skłonności stropu do zawału w polu głównym wybierania w kopalni Tabas Central Mine, w Iranie. Uzyskane wyniki potwierdzają skuteczność metody prognozowania stabilności stropu.
    Źródło:
    Archives of Mining Sciences; 2017, 62, 1; 13-32
    0860-7001
    Pojawia się w:
    Archives of Mining Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-6 z 6

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies