Informacja

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

Wyszukujesz frazę "szkody budowlane" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Ryzyko wynikające z oddziaływania eksploatacji górniczej na powierzchnię terenu
Risk resulting from mining exploatation effects on the surface of the terrain
Autorzy:
Kaszowska, O.
Mika, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/165793.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Górnictwa
Tematy:
eksploatacja górnicza
obiekty budowlane
zagospodarowanie terenu
szkody górnicze
ryzyko
mining exploitation
land use
mining damage
costs of repair
risk
Opis:
Przedmiotem rozważań jest ryzyko wynikające z oddziaływania podziemnej eksploatacji górniczej na powierzchnię terenu, które można nazwać ryzykiem szkód górniczych. Przedsiębiorcy, którzy prowadzą taką działalność muszą w planie finansowym ująć koszty naprawy szkód. Na etapie planowania eksploatacji górniczej te koszty można określić tylko w wyniku prognozy. Prognoza musi obejmować liczbę i rozmiary szkód oraz koszty ich naprawy. Przedsiębiorca podejmuje ryzyko spowodowane niedoszacowaniem tych wielkości. W artykule podjęto próbę odpowiedzi na pytanie, na czym polega to ryzyko. W tym celu scharakteryzowano naturę ryzyka, mechanizmy jego rozwoju oraz stosowane miary. Dla wprowadzenia pojęcia ryzyka do problematyki szkód górniczych przedstawiono skutki eksploatacji w elementach zagospodarowania powierzchni, takich jak: budynki zabudowy mieszkalnej, obiekty przemysłowe, sieci infrastruktury technicznej, uprawy rolne i leśne oraz środowisko przyrodnicze. Wyszczególniono czynniki decydujące o powstawaniu i rozmiarach szkód oraz o kosztach ich naprawy. Do tych czynników zaliczono, oprócz uwarunkowań technicznych, także uwarunkowania prawne, społeczne i ekonomiczne. Zwrócono również uwagę na to, że kopalnie nie prognozują kosztów naprawy szkód górniczych, tylko je planują. Wskazano przyczyny rozbieżności pomiędzy planowanymi a ponoszonymi kosztami napraw szkód górniczych.
The subject of discussion is the risk arising from the impact of underground mining exploitation on the surface of the terrain, which can be called a risk of mining damage. Entrepreneurs who conduct such mining activities must include the costs of repair of the damage in their financial plan. At the stage of planning the mining exploatation these costs can only be described as a result of the forecast. The forecast must include the number and size of damages as well as costs of their repair. An entrepreneur takes a risk related to underestimation of those figures. This paper attempts to answer the question what is the substance of this risk. To this end, the nature of this risk, its development mechanisms and measures used have been characterized. In order to introduce the concept of risk into the probematics of mining damage, effects of mining exploitation in the elements of the land surface, such as: buildings, industrial facilities, technical infrastructure networks, crops, forests and natural environment, have been presented. Factors determining formation and size of the mining damage as well as costs of repair have been specified. In addition to technical conditions, these factors include legal, social and economic conditions. Attention was also paid to the fact that mines do not forecast the costs of repair of mining damage, but plan them. Reasons for discrepancies between the planned and incurred costs of repair of mining damage have been pointed out.
Źródło:
Przegląd Górniczy; 2017, 73, 4; 70-77
0033-216X
Pojawia się w:
Przegląd Górniczy
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie probabilistycznych sieci neuronowych do wyznaczania ryzyka powstania szkód w budynkach poddanych wstrząsom górniczym
Probabilistic neural networks in the assessment of the risk of damage to buildings subject to mining tremors
Autorzy:
Witkowski, M.
Rusek, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/166968.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Górnictwa
Tematy:
obiekty budowlane
wstrząsy górnicze
ryzyko
szkody górnicze
probabilistyczne sieci neuronowe
PNN
building structures
mining tremors
risk
mining damage
probabilistic neural network
Opis:
W pracy przedstawiono metodykę pozwalającą na wyznaczenie ryzyka powstania szkód górniczych w budynkach o tradycyjnej konstrukcji murowanej w przypadku silnych wstrząsów górniczych. Podstawą do analiz była baza danych o zgłoszeniach uszkodzeń, jakie wystąpiły po wstrząsach z 20.02.2002 r., 16.05.2004 r. oraz 21.05.2006 r. (LGOM Polkowice) W oparciu o te dane utworzono model klasyfikacyjny w postaci probabilistycznej sieci neuronowej (PNN - Probabilistic Neural Network). Bazując na wynikach wcześniejszych prac, w modelu ujęto konstrukcyjne i geometryczne cechy budynków oraz ich zabezpieczenia przeciwko wstrząsom górniczym. Powstały klasyfikator pozwala na wskazanie prawdopodobieństwa powstania szkody przy zadanym zestawie zmiennych wejściowych. Probabilistyczna notacja modelu daje możliwość efektywnego szacowania prawdopodobieństwa wystąpienia szkody w analizie dużych grup obiektów budowlanych zlokalizowanych w obszarze oddziaływań parasejsmicznych. Pozwolić to może z kolei na oszacowanie, z odpowiednim prawdopodobieństwem, nakładów finansowych, które zakład górniczy powinien zabezpieczyć na usunięcie spodziewanych szkód górniczych.
This paper presents a methodology that allows to determine the risk of mining damage in buildings of conventional brickwork in the case of strong mining tremors. The basis for the analysis was the database on notifications of damage occurring after the upheavals of 20 February 2002, 16 May 2004 and 21 May 2006 (LGOM – Polkowice). Based on these data classification a model in the form of a probabilistic neural network (PNN) was developed. Basing on the results of the previous papers, the model includes structural and geometric characteristics of the buildings and their protection against mining tremors. The probability of damage at a given set of input variables can be indicated owing to the obtained classifier. An efficient way to estimate the probability of damage in the analysis of large groups of buildings located in the area of paraseismic interaction can be obtained by the use of a probabilistic notation model. Due to PNN the financing costs of removing the anticipated mining damage can be estimated with an appropriate probability.
Źródło:
Przegląd Górniczy; 2017, 73, 1; 44-47
0033-216X
Pojawia się w:
Przegląd Górniczy
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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