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 "sejsmiczność indukowana" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-6 z 6
    Tytuł:
    Wykorzystanie sieci neuronowych do obliczania prędkości i przyspieszeń drgań gruntu wywoływanych wstrząsami górotworu
    Use of neural networks to calculate the velocity and acceleration of ground vibrations caused by mining tremors
    Autorzy:
    Bańka, P.
    Lier, E.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/113490.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    STE GROUP
    Tematy:
    sejsmiczność indukowana
    drgania powierzchni
    sieci neuronowe
    induced seismicity
    ground vibrations
    neural networks
    Opis:
    W wielu kopalniach istotny problem stanowią drgania gruntu wywoływane silnymi wstrząsami indukowanymi prowadzonymi robotami górniczymi. W rejonach, w których stwierdza się występowanie drgań powierzchni terenu generowanych wstrząsami górotworu, konieczne jest sporządzanie prognoz parametrów drgań gruntu, które mogą wystąpić w trakcie realizacji założeń projektowych zakładów górniczych. W artykule przedstawiono wyniki badań, których celem było określenie możliwości zastosowania, do prognozy parametrów drgań gruntu wywoływanych wstrząsami, sieci neuronowych. Wykorzystano obserwacje drgań gruntu pochodzące z obszaru jednej z silnie zagrożonych sejsmicznie kopalń GZW. Otrzymane rezultaty wykazały możliwość zastosowania sieci neuronowych do obliczania wartości prędkości i przyspieszeń drgań powierzchni terenu powodowanych wstrząsami. Dla rozpatrywanego zbioru rejestracji uzyskano dokładniejsze wyniki niż w przypadku zastosowania powszechnie wykorzystywanego, prostego modelu regresji liniowej.
    In many mines there is a problem with ground vibrations caused by severe tremors induced by carried out mining works. In the areas, where surface vibrations occurred due to highenergy tremors it is necessary to forecast the velocity and acceleration of vibrations that may occur during the future excavation process. This paper presents results of studies describing the possibility of using neural networks to forecast ground vibrations caused by mining tremors. During those studies data from highly seismically endangered region of Upper Silesian Coal Basin were used. The results of calculations proved the possibility of using neural networks to calculate the velocity and acceleration of ground vibrations caused by mining tremors. For the considered set of observations more precise results than, from widely used, a simple linear regression model, were obtained.
    Źródło:
    Systemy Wspomagania w Inżynierii Produkcji; 2017, 6, 3; 24-34
    2391-9361
    Pojawia się w:
    Systemy Wspomagania w Inżynierii Produkcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wykorzystanie sieci neuronowych do prognozy zagrożenia sejsmicznego
    The use of neural networks for seismic hazard prognosis
    Autorzy:
    Bańka, P.
    Cichy, T.
    Kołodziejczyk, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/166035.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Górnictwa
    Tematy:
    energia odkształcenia sprężystego
    sejsmiczność indukowana
    sieci neuronowe
    elastic strain energy
    induced seismicity
    neural networks
    Opis:
    Obserwowany poziom sejsmiczności indukowanej prowadzonymi robotami górniczymi jest w dużym stopniu zależny od występujących warunków geologiczno-górniczych. Warunki te (w szczególności górnicze) mogą być w sposób ilościowy opisywane metodami analitycznymi. Wyniki wcześniejszych prac pozwoliły stwierdzić istnienie zależności korelacyjnych pomiędzy szacowanymi stanami energetycznymi górotworu (zmianami energii właściwej odkształcenia sprężystego) a rejestrowaną liczbą i wydatkiem energetycznym wstrząsów. Opracowano proste modele regresji umożliwiające prognozowanie zmian sejsmiczności towarzyszącej prowadzonym robotom górniczym. W artykule przedstawiono wyniki dalszych badań, których celem było określenie możliwości wykorzystania do prognozy zmian poziomu sejsmiczności indukowanej wybierką złoża sieci neuronowych. Podstawową cechą sieci neuronowych jest zdolność generalizacji, czyli uogólniania wiedzy dla nowych danych, nieznanych wcześniej, niedostępnych w trakcie nauki. Wykazują one odporność na nieciągłości, zaburzenia lub braki w zbiorze uczącym. Zalety sieci neuronowych sprawiają, że są one coraz częściej wykorzystywanym narzędziem do rozwiązywania różnych problemów, m.in. geofizycznych i geomechanicznych. Rezultaty obliczeń wykonanych dla silnie zagrożonego sejsmicznie rejonu robót górniczych prowadzonych w kopalni węgla kamiennego potwierdziły możliwość zastosowania sieci neuronowych do szacowania zmian wielkości sejsmiczności indukowanej towarzyszącej eksploatacji złoża. Odpowiednio wytrenowana (nauczona) sieć neuronowa może być wykorzystywana do oceny poziomu zagrożenia wstrząsami na wybiegach projektowanych robót w tym samym rejonie.
    The observed seismicity induced by mining works is largely dependent on the existing geological and mining conditions. These conditions (particularly the mining ones) can be described quantitatively by analytical methods. The results of previous works allowed to find a correlation between the estimated states of rock mass energy (change of energy in the elastic deformation) and the recorded number of tremors and their energy output. Simple regression models enabling prediction of seismic changes due to mining works were developed. In this paper we present the results of further studies, describing the possibility of using neural networks to forecast changes in the level of seismicity induced by deposit excavation. The main feature of neural networks is the ability of generalization, which allows to update the knowledge to new, previously unknown data, which was not available in the learning process. Neural networks show resistance to discontinuity, disorders or deficiencies in the training set. The advantages of neural networks promote their increasingly common use in solving various problems, including geophysical and geomechanical ones. The results of calculations made for a highly seismic region threatened by mining operations, confirmed the possibility of using neural networks to estimate the changes of seismic activity induced by deposit exploitation. Properly trained neural network can be used to assess the level of tremor risk in the planned mining area.
    Źródło:
    Przegląd Górniczy; 2016, 72, 4; 1-6
    0033-216X
    Pojawia się w:
    Przegląd Górniczy
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wykorzystanie wyników pomiarów parametrów drgań gruntu do wyznaczenia wartości współczynnika amplifikacji drgań
    The use of the results of ground vibrations measurements to determine the values of the vibration amplification factor
    Autorzy:
    Bańka, P.
    Kołodziejczyk, P.
    Lier, E.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/166890.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Górnictwa
    Tematy:
    sejsmiczność indukowana
    drgania gruntu
    współczynnik amplifikacji drgań
    induced seismicity
    ground vibrations
    vibration amplification factor
    Opis:
    W coraz większej liczbie kopalń problemem stają się drgania gruntu wywoływane silnymi wstrząsami indukowanymi prowadzonymi robotami górniczymi. W rejonach, w których stwierdza się występowanie drgań powierzchni terenu generowanych wysokoenergetycznymi wstrząsami górotworu, konieczne jest odtwarzanie pól prędkości (przyspieszeń) drgań po zaistniałych zjawiskach na podstawie punktowych pomiarów. Istotne jest także prognozowanie dynamicznych wpływów wstrząsów, które mogą wystąpić w trakcie realizacji projektowanej eksploatacji górniczej. Wiarygodność takich obliczeń jest w dużym stopniu zależna od właściwego przyjęcia wartości współczynnika amplifikacji drgań przez luźne utwory czwartorzędowe. Najdokładniejsze wyniki oszacowania wartości tego współczynnika można uzyskać, wykonując specjalistyczne pomiary sejsmiczne. Ze względu na ograniczenia finansowe i czasowe, z reguły do wyznaczenia wartości współczynnika amplifikacji drgań wykorzystywane są proste rozwiązania analityczne. W artykule przedstawiono wyniki badań przeprowadzonych w wybranym, silnie zagrożonym sejsmicznie rejonie GZW, których celem było określenie wartości współczynnika amplifikacji drgań w oparciu o wyniki pomiarów parametrów drgań gruntu. Rezultaty obliczeń pozwoliły stwierdzić, że w przypadku niektórych stanowisk aparatury pomiarowej, analitycznie oszacowana wartość współczynnika amplifikacji drgań znacznie odbiega od wyznaczonej na podstawie wyników pomiarów. Stwierdzane rozbieżności mogą mieć istotny wpływ na dokładność wykonywanych prognoz wielkości drgań gruntu.
    More and more mines have a problem with ground vibrations caused by severe tremors induced by mining works in process. In the areas where surface vibrations occurred due to high-energy tremors, it is necessary to recreate the speed field (acceleration) of vibrations after the phenomena, based on data registered in different observation points. It is also important to forecast the dynamic influences of tremors that may occur during the future excavation process. The reliability of such calculations strongly depends on the properly assumed vibration amplification factor of the loose quaternary overburden. The most accurate estimation of this coefficient can be obtained by performing specialized seismic measurements. Due to time and financial constraints, usually simple analytical solutions are used. This paper presents the results of studies conducted in selected, highly seismically endangered region of Upper Silesian Coal Basin, the purpose of which was to determine the values of the vibration amplification factor based on actual results of ground vibration measurements. The results revealed that in certain locations of the measuring apparatus, the analytically estimated value is far from the one determined on the basis of the measurements. The discrepancy may have a significant impact on the accuracy of the performed ground vibration forecasts.
    Źródło:
    Przegląd Górniczy; 2016, 72, 4; 71-79
    0033-216X
    Pojawia się w:
    Przegląd Górniczy
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Dobór architektury sieci neuronowej wykorzystywanej do opisu zmian wielkości sejsmiczności indukowanej
    The architecture choice of the neural network used to describe changes in size of induced seismicity
    Autorzy:
    Bańka, P.
    Cichy, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/113083.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    STE GROUP
    Tematy:
    energia odkształcenia sprężystego
    sejsmiczność indukowana
    sieci neuronowe
    elastic strain energy
    induced seismicity
    neural networks
    Opis:
    W artykule przedstawiono wyniki badań mających na celu ustalenie optymalnej architektury sieci neuronowej wykorzystywanej do prognozy zmian gęstości energii wstrząsów indukowanych prowadzonymi robotami górniczymi. Zbiór wykorzystywany do nauki sieci neuronowej zawierał wartości wskaźników charakteryzujących zmiany energii właściwej odkształcenia sprężystego (szacowane z wykorzystaniem rozwiązania przemieszczeniowego zadania brzegowego przestrzennej teorii sprężystości podanego przez H. Gila), a także informacje o zarejestrowanym poziomie sejsmiczności, charakteryzowanym przez określenie gęstości energii wstrząsów. W trakcie prowadzonych badań przeanalizowano wpływ liczby neuronów w warstwie ukrytej sieci (od 1 do 16) oraz przyjętej charakterystyki neuronu (rozważano następujące funkcje aktywacji: liniową, logistyczną i tangens hiperboliczny) na dokładność opisu zmian sejsmiczności indukowanej przy zastosowaniu odpowiednio wytrenowanej (nauczonej) sieci neuronowej. Sprawdzono także wpływ architektury sieci neuronowej na dokładność prognozy zmian wydatku energetycznego wstrząsów górotworu. Rezultaty obliczeń, wykonanych dla silnie zagrożonego wstrząsami i tąpaniami rejonu robót górniczych prowadzonych w jednej z kopalń węgla kamiennego GZW, potwierdziły możliwość zastosowania sieci neuronowych do szacowania zmian gęstości energii wstrząsów towarzyszących eksploatacji złoża. Stwierdzono także, że wystarczającą dokładność prognozy można uzyskać stosując mało rozbudowaną sieć neuronową, zawierającą w warstwie ukrytej tylko dwa neurony, natomiast jako funkcję aktywacji korzystnie jest przyjąć tangens hiperboliczny.
    The article presents results of researches which have been done to define optimal architecture of neural network used to forecast changes in size of seismicity induced by mining works in progress. The set that had been used to learn neural network has included value of indicators that characterize changes of elastic strain energy (estimated with edge task translocation of spatial theory of elasticity given by H. Gil) and information about recorded level of seismicity, described by density of seismic events energy. While doing the research the influence of neurons number in the hidden layer of the network (from 1 to 16) was analyzed and neuron's characteristic (following activation functions have been considered: linear, logistic and hyperbolic tangent) for accuracy in describing induced seismicity changes when appropriately trained neural network is applied. Influence of neural network architecture on exactitude of change forecast of energy expenditure of rock mass shocks has also been checked. Calculation results for the region that is extremely at risk of shocks (region of mining works that are in progress in one of GZW coal mines) have confirmed possibility of using neural networks to estimate changes in size of induced seismicity connected with deposit exploitation. It has been also stated that forecast accuracy can be achieved by using not a very expanded neural network consisted of only two neurons in the hidden layer, however as an activation function it is favorably to use hyperbolic tangent.
    Źródło:
    Systemy Wspomagania w Inżynierii Produkcji; 2017, 6, 3; 11-23
    2391-9361
    Pojawia się w:
    Systemy Wspomagania w Inżynierii Produkcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Przykład prognozy zagrożenia sejsmicznego z wykorzystaniem szacowanych zmian energii właściwej odkształcenia sprężystego
    The example of seismic hazard prediction with the use of estimated changes of specific elastic strain energy
    Autorzy:
    Bańka, P.
    Cichy, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/164800.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Górnictwa
    Tematy:
    sejsmiczność indukowana
    energia odkształcenia sprężystego
    prognoza sejsmiczności
    induced seismicity
    elastic strain energy
    seismicity prediction
    Opis:
    W artykule przedstawiono wyniki badań nad możliwością wykorzystania obliczanych zmian energii właściwej odkształcenia sprężystego do opisu obserwowanego poziomu sejsmiczności indukowanej oraz w celu prognozowania jego wielkości na wybiegach projektowanych robót górniczych. Do szacowania zmian energetycznych wykorzystano rozwiązanie przemieszczeniowego zadania brzegowego przestrzennej teorii sprężystości podane przez H.Gila. Poziom sejsmiczności charakteryzowano wyznaczając gęstość energii wstrząsów. Ze względu na skomplikowany charakter badanych związków w prowadzonych badaniach zastosowano metodę analizy regresji. Obliczenia przeprowadzone dla wybranego, silnie zagrożonego sejsmicznie rejonu kopalni GZW pozwoliły stwierdzić istnienie zależności korelacyjnych pomiędzy parametrami charakteryzującymi przebieg procesów energetycznych zachodzących w warstwach skalnych a rejestrowanym poziomem sejsmiczności indukowanej (charakteryzowanym gęstością energii wstrząsów). Opracowany model regresji, po estymacji jego parametrów na podstawie sejsmiczności indukowanej w rozpatrywanym rejonie w trakcie prowadzenia dotychczasowych robót, może być wykorzystany do oceny poziomu sejsmiczności na wybiegach projektowanych robót w tym samym rejonie.
    This paper presents the results of studies on the possibility of using calculated specific elastic strain energy changes for the description of the observed level of induced seismicity and for the prediction of seismicity for planned mining works. Energy changes were calculated using the solution of spatial dislocation boundary condition of elastic strain theory given by H. Gil. Level of seismicity was characterized by determining the energy density of tremors. Due to a very complicated nature of the investigated relationship, the regression analysis method was applied in the studies. The calculations carried out for the selected area in Upper Silesian coal mine, subject to strong seismic hazards, demonstrated the presence of correlative dependences between the parameters characterizing the run of energy processes taking place in rock layers and the recorded level of induced seismicity (characterized by the energy density of tremors). The elaborated regression model, after the estimation of its parameters, basing on the induced seismicity in the investigated area during the current works, can be applied for the assessment of seismicity levels along the panel lengths of the planned works in the same area.
    Źródło:
    Przegląd Górniczy; 2016, 72, 6; 23-30
    0033-216X
    Pojawia się w:
    Przegląd Górniczy
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Opis drgań powierzchni terenu wywołanych wstrząsami górotworu uwzględniający kierunkowość tłumienia drgań
    Description of the surface vibrations caused by rockmass tremors taking into account the directivity of vibrations’ attenuation
    Autorzy:
    Bańka, P.
    Lier, E.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/113139.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    STE GROUP
    Tematy:
    sejsmiczność indukowana
    relacja tłumienia
    kierunkowość rozchodzenia się drgań gruntu
    induced seismicity
    attenuation relationship
    ground vibrations propagation
    directivity of ground vibrations propagation
    Opis:
    Sejsmiczność indukowana prowadzonymi robotami górniczymi w wielu przypadkach powoduje silnie odczuwalne drgania powierzchni terenu. W celu rejestracji drgań gruntu występujących na obszarach górniczych kopalń rozbudowywane są sieci stanowisk obserwacyjnych. Dane z tych punktowych obserwacji wykorzystywane są do odtwarzania pól przyspieszeń (prędkości) drgań gruntu na całym obszarze objętym dynamicznymi wpływami wstrząsów górotworu. Niejednokrotnie powszechnie stosowane relacje tłumienia nie umożliwiają uzyskania wystarczającej, z praktycznego punktu widzenia, dokładności opisu wyników obserwacji. W takich przypadkach wykorzystanie relacji tłumienia uwzględniającej kierunkowość rozchodzenia się drgań może pozwolić zwiększyć dokładność odtworzenia przyspieszeń (prędkości) drgań gruntu. W artykule przedstawiono wyniki odtworzenia zarejestrowanych przyspieszeń drgań gruntu wywołanych wstrząsami górotworu, które wystąpiły w obszarze jednej z kopalń GZW. We wszystkich prezentowanych przypadkach stwierdzono występowanie kierunkowości rozchodzenia się drgań. Wyniki obliczeń pokazują, że kierunek mniejszego tłu-mienia drgań powierzchni terenu jest równoległy do kierunku zaburzenia tektonicznego sąsiadującego z epicentrum wstrząsu generującego te drgania.
    Seismicity induced by conducted mining works in many cases causes the strongly felt surface vibrations. In order to record ground vibrations occurring in the mining areas, network of observation stations is being expanded. Data from these point observations are used to repro-duce acceleration (velocities) fields of ground vibrations over the entire area affected by dynamic impacts of rockmass tremors. Many times, commonly used attenuation relations do not allow to obtain a sufficiently practicable accuracy of the description of the results of observations. In such cases, using the attenuation relationship that takes into account the directivity of the propagation of vibrations may allow to increase the accuracy of the reproduction of ground vibration accelerations (velocities). In the article, the reproduction’s results of recorded accelerations of ground vibration caused by rockmass tremors, occurring in the area of one of the GZW mines, are presented. In all cases, the directivity of vibration propagation was observed. The results of the calculations show that the direction of lower surface vibration attenuation is parallel to the direction of the tectonic fault adjacent to the epicenter of the tremor generating these vibrations.
    Źródło:
    Systemy Wspomagania w Inżynierii Produkcji; 2018, 7, 1; 241-255
    2391-9361
    Pojawia się w:
    Systemy Wspomagania w Inżynierii Produkcji
    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