Технология искусственного интеллекта может прогнозировать изменения уровня метана в угольных шахтах

Согласно новому исследованию искусственный интеллект способен прогнозировать инциденты, связанные с газом, на угольных шахтах за полчаса до возможной катастрофы. В ходе исследования угольных шахт в Китае было проведено сравнение 10 алгоритмов машинного обучения, чтобы выяснить, какой метод ИИ может прогнозировать изменения уровня метана за 30 минут и уведомлять пользователей об аномалиях.

Взрывы или возгорания газа в подземных шахтах представляют значительную опасность: почти 60 процентов аварий на угольных шахтах в Китае вызваны метаном. В 2020 году на долю Китая пришлось 46 процентов мировой добычи угля, при этом в стране насчитывается более 3200 угольных шахт с высоким содержанием газа и высоким уровнем риска выбросов.

Основной автор работы, доцент факультета науки и технологий австралийского Университета Чарльза Дарвина (CDU) Ниуша Шафиабади сообщила, что результаты исследования показали — из 10 алгоритмов машинного обучения четыре дали наилучшие результаты.

Исследование проводилось совместно Университетом Чарльза Дарвина, Технологическим университетом Сиднея, Австралийским католическим университетом, Педагогическим университетом Шаньси и Центральным университетом Квинсленда.

«Линейная регрессия — один из самых эффективных алгоритмов, демонстрирующий лучшую производительность для краткосрочного прогнозирования, чем другие», — сказала Шафиабади. «Результаты этого исследования помогут угольной промышленности снизить риск несчастных случаев, таких как взрывы газа, защитить работников и повысить способность предотвращать и смягчать последствия катастроф, которые могут привести к финансовым потерям в дополнение к потенциальной гибели людей».

Доцент Ниуша Шафиабади, которая также является исследователем в Школе бизнеса Питера Фабера при Австралийском католическом университете, отметила, что эти результаты можно применять по-разному.

«Этот метод работает для всех угольных шахт, и те же принципы могут применяться в других отраслях, таких как аэрокосмическая, нефтегазовая, сельское хозяйство и другие», — сказала она. «Это пример приложения, в котором ИИ может использоваться для спасения жизней и снижения рисков для здоровья и безопасности».

Сравнительное исследование десяти алгоритмов машинного обучения для краткосрочного прогнозирования в системах оповещения о газах было опубликовано в журнале Scientific Reports.

Предыдущее исследование, проведенное Ниуша Шафиабади, показало, что более тщательный мониторинг ветра, плотности газа и температуры в угольных шахтах также может помочь снизить риск катастроф.

Источник