Мониторинг аэрологических рисков аварий на угольных шахтах

Оценка и управление аэрологическими рисками аварий в угольных шахтах основываются на создании информационно-аналитической системы данных, включающей в себя проектные значения показателей разных уровней и подсистем угольных шахт, эксплуатационные значения показателей, отслеживаемых системой мониторинга в реальном времени с использованием различных датчиков и устройств. В настоящем исследовании представлена методология мониторинга аэрологических рисков. На основании горно-геологических и горнотехнических условий отработки пластов, статистических данных по элементам вентиляционных и дегазационных систем угольных шахт приведены результаты оценки аэрологических рисков по отдельным уровням функциональной структуры угольных шахт, а также по отдельным факторам риска. По уровням аэрологических рисков выполнено ранжирование восьми угольных шахт. Установлено, что минимальное значение аэрологического риска I ранга составляет 0,0769, максимальное – 0,5698. Наименьшие значения аэрологического риска II ранга (0,1135–0,3873) относятся к шахтам II категории. Минимальное значение аэрологического риска III ранга составляет 0,057, максимальное – 0,595. Ранжирование угольных шахт по уровням аэрологических рисков позволяет выявить шахты с низким уровнем аэрологической безопасности и для каждой шахты определить направления технических, технологических и организационно-технических мероприятий по повышению аэрологической безопасности.

1. Тарасенко И.А., Куликова А.А., Ковалева А.М. К вопросу оценки автоматизации контроля параметров метановоздушной смеси. Уголь. 2022;(11):84–88. https://doi.org/10.18796/0041-5790-2022-11-84-88

2. Martirosyan A.V., Ilyushin Yu.V. The development of the toxic and flammable gases concentration monitoring system for coalmines. Energies. 2022;15(23):8917. https://doi.org/10.3390/en15238917

3. Bosikov I.I., Martyushev N.V., Klyuev R.V. et al. Modeling and complex analysis of the topology parameters of ventilation networks when ensuring fire safety while developing coal and gas deposits. Fire. 2023;6(3):95. https://doi.org/10.3390/fire6030095

4. Скопинцева О.В. Профилактический ремонт горных выработок как метод предупреждения отказов системы управления газовыделением. Горный информационно-аналитический бюллетень. 2021;(2–1):54–63. https://doi.org/10.25018/0236-1493-2021-21-0-54-63

5. Kobylkin S.S., Pugach A.S. Rock burst forecasting technique and selecting a safe coal face advance direction. Mining Science and Technology (Russia). 2022;7(2):126–136. https://doi.org/10.17073/2500-0632-2022-2-126-136

6. Босиков И.И., Клюев Р.В., Хетагуров В.Н. Анализ и комплексная оценка газодинамических процессов на угольных шахтах с помощью методов теории вероятности и математической статистики. Устойчивое развитие горных территорий. 2022;14(3):461–467. https://doi.org/10.21177/1998-4502-2022-14-3-461-467

7. Rodionov V., Tumanov M., Skripnik I. et al. Analysis of the fractional composition of coal dust and its effect on the explosion hazard of the air in coal mines. In: IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, Volume 981, Information Technologies, Automation Engineering and Digitization of Agriculture. 2022;981(3):032024. https://doi.org/10.1088/1755-1315/981/3/032024

8. Кобылкин А.С. Исследования пылераспределения в очистном забое у комбайна. Горный информационно-аналитический бюллетень. 2020;(6–1):65–73. https://doi.org/10.25018/0236-1493-2020-61-0-65-73

9. Gao L., Kang X., Tang M. et al. Study on prediction of outburst risk of excavation face by initial gas emission. Geofluids. 2022;2022:4866805. https://doi.org/10.1155/2022/4866805

10. Корнев А.В., Спицын А.А., Коршунов Г.И., Баженова В.А. Обеспечение пылевзрывобезопасности подземных горных выработок в угольных шахтах: методы и современные тенденции. Горный информационно-аналитический бюллетень. 2023;(3):133–149. https://doi.org/10.25018/0236_1493_2023_3_0_133

11. Kim M.L., Pevzner L.D., Temkin I.O. Development of automatic system for Unmanned Aerial Vehicle (UAV) motion control for mine conditions. Mining Science and Technology (Russia). 2021;6(3):203–210. https://doi.org/10.17073/2500-0632-2021-3-203-210

12. Zhu Z., Wang H., Zhou J. Monitoring and control model for coal mine gas and coal dust. Chemistry and Technology of Fuels and Oils. 2020;56:504–515. https://doi.org/10.1007/s10553-020-01161-3

13. Tyuleneva T., Kabanov E., Moldazhanov M., Plotnikov E. Improving the professional risk management system for methane and coal dust explosions using a risk-based approach. In: E3S Web of Conferences. The Second Interregional Conference “Sustainable Development of Eurasian Mining Regions (SDEMR-2021)”. 2021;278:01027. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202127801027

14. Li F., He X., Zhang Yu. et al. Superposition risk assessment of the working position of gas explosions in chinese coal mines. Process Safety and Environmental Protection. 2022;167:274–283. https://doi.org/10.1016/j.psep.2022.09.017

15. Kazanin O., Sidorenko A., Drebenstedt C. Intensive underground mining technologies: Challenges and prospects for the coal mines in Russia. Acta Montanistica Slovaca. 2021;26(1):60–69. https://doi.org/10.46544/AMS.v26i1.05

16. Álvarez-Fernández M.-I., Prendes-Gero M.-B., Peñas-Espinosa J.-C., González-Nicieza C. Innovative techniques in underground mining for the prevention of gas dynamic phenomena. Energies. 2021;14(16):5205. https://doi.org/10.3390/en14165205

17. Куликова Е.Ю., Конюхов Д.С. Мониторинг риска аварий при освоении подземного пространства. Горный информационно-аналитический бюллетень. 2022;(1):97–103. https://doi.org/10.25018/0236_1493_2022_1_0_97

18. Mitra S., Kumar D., Chaulya S. K., Kumar Ch. Prediction of strata monitoring system in underground coal mines using IoT. Journal of the Geological Society of India. 2022;98:232–236. https://doi.org/10.1007/s12594-022-1963-8

19. Li Y., Su H., Ji H., Cheng W. Numerical simulation to determine the gas explosion risk in longwall goaf areas: A case study of Xutuan Colliery. International Journal of Mining Science and Technology. 2020;30(6):875–882. https://doi.org/10.1016/j.ijmst.2020.07.007

20. Feng X., Ai Z., Zhang X. et al. Numerical investigation of the evolution of gas and coal spontaneously burned composite disaster in the goaf of steeply inclined coal seam. Sustainability. 2023;15(12):9246. https://doi.org/10.3390/su15129246

21. Tang C., Gao E., Li Y. et al. Inspection robot and wall surface detection method for coal mine wind shaft. Applied Sciences. 2023;13(9):5662. https://doi.org/10.3390/app13095662

22. Niu L., Zhao J., Yang J. Risk assessment of unsafe acts in coal mine gas explosion accidents based on HFACS-GE and Bayesian networks. Processes. 2023;11(2):554. https://doi.org/10.3390/pr11020554

23. Wang G., Ren H., Zhao G. et al. Research and practice of intelligent coal mine technology systems in China. International Journal of Coal Science & Technology. 2022;9:24. https://doi.org/10.1007/s40789-022-00491-3

24. Bukhtoyarov V.V., Tynchenko V.S., Nelyub V.A. et al. A study on a probabilistic method for designing artificial neural networks for the formation of intelligent technology assemblies with high variability. Electronics. 2023;12(1):215. https://doi.org/10.3390/electronics12010215

25. Shareef Sk.Kh., Kumar B.A., Suwarna G., Swathi M. Coal miners safety monitoring system. International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering (IJITEE). 2019;8(12):3202–3204. https://doi.org/10.35940/ijitee.L3246.1081219

26. Tripathi A.K., Aruna M., Prasad S. et al. New approach for monitoring the underground coal mines atmosphere using IoT technology. Instrumentation Mesure Métrologie. 2023;22(1):29–34. https://doi.org/10.18280/i2m.220104

27. Diaz J., Agioutantis Z., Hristopulos D.T. et al. Forecasting of methane gas in underground coal mines: univariate versus multivariate time series modeling. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment. 2023;37(12):2099–2115. https://doi.org/10.1007/s00477-023-02382-8

28. Ганова С.Д., Скопинцева О.В., Исаев О.Н. К вопросу исследования состава углеводородных газов угольных пластов и пыли с целью возможного прогнозирования их потенциальной опасности. Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2019;330(6):109–115. https://doi.org/10.18799/24131830/2019/6/2132

29. Yang J., Zhao J., Shao L. Risk assessment of coal mine gas explosion based on fault tree analysis and fuzzy polymorphic Bayesian network: a case study of Wangzhuang Coal Mine. Processes. 2023;11(9):2619. https://doi.org/10.3390/pr11092619

30. Srivalli Dr.G., Ujwala S.V., Sahithi G. et al. Study on coal mine safety monitoring and alerting system using IOT. International Journal for Research in Applied Science & Engineering Technology (IJRAS). 2023;11(6):3781–3786. https://doi.org/10.22214/ijraset.2023.54194