Une approche d’analyse FSV pour vérifier la robustesse du triple

Aug 08, 2023

Rapports scientifiques volume 13, Numéro d'article : 9621 (2023) Citer cet article

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Parmi toutes les catastrophes liées aux gaz, la concentration de gaz dépassant la valeur limite (TLV) a été la principale cause d'accidents. Cependant, la plupart des systèmes se concentrent toujours sur l'exploration des méthodes et du cadre permettant d'éviter d'atteindre ou de dépasser la TLV de la concentration de gaz du point de vue des impacts sur les conditions géologiques et les éléments du front de taille des mines de charbon. L'étude précédente a développé un cadre théorique d'analyse de corrélation de déclenchement et a trouvé de fortes corrélations entre le gaz et le gaz, le gaz et la température, et le gaz et le vent dans le système de surveillance du gaz. Cependant, l'efficacité de ce cadre doit être examinée pour déterminer s'il pourrait être adopté dans d'autres cas de mines de charbon. Cette recherche vise à explorer une approche d'analyse de vérification proposée – approche d'analyse de premier tour – deuxième tour – cycle de vérification (FSV) pour vérifier la robustesse du cadre théorique d'analyse de corrélation de déclenchement pour le développement d'un système d'alerte de gaz. Une méthodologie de recherche mixte qualitative et quantitative est adoptée, comprenant une étude de cas et une recherche corrélationnelle. Les résultats vérifient la robustesse du cadre théorique de l’analyse de triple corrélation. Les résultats impliquent que ce cadre est potentiellement utile pour développer d’autres systèmes d’alerte. L’approche FSV proposée peut également être utilisée pour explorer de manière approfondie les modèles de données et offrir de nouvelles perspectives pour développer des systèmes d’alerte pour différentes applications industrielles.

En tant que premier producteur mondial de charbon, l'industrie minière de charbon de la Chine représentait environ 46 % de la production mondiale de charbon en 20201,2. Les accidents liés au gaz sont graves et doivent être traités par les responsables de l'industrie minière du charbon en Chine3. Parmi toutes les catastrophes gazières, la concentration de gaz dépassant la valeur limite (TLV) a été la principale cause d’accidents4. C'est pourquoi des systèmes de surveillance du gaz pour une TLV en temps réel ont été adoptés dans les mines de charbon chinoises. Cependant, la plupart des systèmes se concentrent toujours sur l'exploration des méthodes et du cadre permettant d'éviter d'atteindre ou de dépasser la TLV de la concentration de gaz du point de vue des impacts sur les conditions géologiques et les éléments du front de taille des mines de charbon. Lorsque les données de gaz atteignent ou dépassent la TLV, le système de surveillance des gaz alerte l'équipe d'intervention de sécurité de la mine5.

La littérature actuelle indique que les études actuelles se concentrent principalement sur l’utilisation d’approches d’apprentissage automatique (ML) (y compris l’apprentissage profond) pour explorer les avertissements ou prédire des modèles permettant d’éviter de dépasser la TLV de la concentration de gaz. Cependant, une revue complète de la littérature dans les travaux précédents semble présenter au moins trois limites importantes à l'utilisation des méthodes ML pour prédire les émissions de gaz et les concentrations de gaz dans le modèle actuel des systèmes de surveillance du charbon5,6. Ils incluent des entrées (ensembles de données) médiocres entraînant des résultats inadéquats, des résultats de prédiction interprétés inexacts et un coût élevé du matériel informatique pour améliorer l'efficience et l'efficacité des modèles ML5. Aucun article publié ne rend compte pleinement des systèmes qui utilisent les données collectées sur les mines de charbon ; aucune tentative n'a été faite pour découvrir la corrélation entre la concentration de gaz et d'autres données et les appliquer pour prédire la concentration de gaz4. Par conséquent, une étude précédente a développé un cadre théorique d’analyse de corrélation de déclenchement pour développer un système d’alerte de gaz intégré innovant qui indiquait des relations significatives entre le gaz et le gaz, le gaz et la température, et le gaz et le vent5. Il est toutefois nécessaire d’examiner l’efficacité du cadre théorique de l’analyse de corrélation des déplacements, qui pourrait être adopté dans d’autres cas de mines de charbon.

Cette recherche vise à explorer une approche d'analyse de vérification proposée – approche d'analyse de premier tour – deuxième tour – cycle de vérification (FSV) pour vérifier la robustesse du cadre théorique d'analyse de corrélation de déclenchement pour le développement d'un système d'alerte de gaz. Une méthodologie de recherche mixte qualitative et quantitative est adoptée, comprenant une étude de cas et une recherche corrélationnelle. Les sections suivantes se concentrent sur les sources de données, les méthodes, les résultats, la discussion, la conclusion et la disponibilité des données.