PREDVIĐANJE KLJUČNIH PARAMETARA KVALITETE KOKSNOGA UGLJENA U STVARNOME VREMENU POMOĆU NEURONSKIH MREŽA I UMJETNE INTELIGENCIJE

High quality coke is a key raw material for the metallurgical industry. The characteristics of the coal have a significant influence on the parameters of the coke produced and, consequently, on the valuation of coal deposits and the economic assessment of mining projects. Predicting the quality of coking coal allows for the optimisation of production processes, including the planning and management of operations and the early detection of quality problems. In this study, using the principles of a smart mine, it is proposed to determine the quality of coal based on the combination of mining and geological conditions of mineral deposits and its quality indicators. Possible interrelationships between the quality of the coal in the deposit and the characteristics of the final product have been identified. A neural network is used to determine the priority of individual indicators that have a significant impact on the quality of coking coal. An important part of the research is its practical implementation in the conditions of the Jastrzębska Spółka Węglowa SA. Qualitative and quantitative parameters of coking coals were obtained for each mine of the region by the method of sampling and statistical processing of data such as: degree of metamorphism, thickness, deviation of volatile substances, presence of phosphorus, ash content, etc. For their evaluation, the Group Method of Data Handling was used to compare the factors of quality indicators depending on the priority of influence on the final characteristics of the coking coal. Based on the results obtained, it is shown that not all coal quality indicators have a significant impact on the quality of the final product. The study shows that it is possible to predict the main indicators (CRI – Coke Reactivity Index, CSR – Coke Strength after Reaction) of coke quality using neural networks based on a larger number of coal quality parameters and to eliminate parameters that have virtually no influence on the value of the final product. This method can also be used to improve the results of economic valuation of a deposit and to better plan exploration and mining operations.Koks visoke kvalitete ključna je sirovina u metalurškoj industriji. Svojstva ugljena imaju velik utjecaj na kvalitetu proizvedenoga koksa, a time i na vrednovanje ležišta ugljena i ekonomsku ocjenu rudarskih projekata. Predviđanje kvalitete ugljena za koksiranje omogućuje optimizaciju proizvodnih procesa uključujući planiranje i upravljanje procesima te rano otkrivanje problematične kvalitete. U ovoj studiji korištenjem načela pametnoga rudnika predlaže se određivanje kvalitete ugljena na temelju kombinacije rudarsko-geoloških uvjeta ležišta mineralnih sirovina i njegovih pokazatelja kakvoće. Utvrđeni su mogući međuodnosi između kvalitete ugljena u ležištu i svojstava konačnoga proizvoda. Neuronskom mrežom utvrđuje se prioritet pojedinih pokazatelja koji imaju znatan utjecaj na kvalitetu koksnoga ugljena. Važan je dio istraživanja njegova praktična provedba u kompaniji Jastrzębska Spółka Węglowa SA. Metodom uzorkovanja i statističkom obradom podataka dobiveni su kvalitativni i kvantitativni parametri koksnoga ugljena za svaki rudnik kao što su: stupanj metamorfizma, debljina, odstupanje hlapljivih tvari, prisutnost fosfora, sadržaj pepela itd. Pomoću grupne metode obrade podataka uspoređeni su pokazatelji kvalitete ovisno o prioritetu utjecaja na konačna svojstva ugljena za koksiranje. Na temelju dobivenih rezultata pokazalo se da svi pokazatelji kakvoće ugljena nemaju znatan utjecaj na kvalitetu konačnoga proizvoda. Studija pokazuje da je moguće predvidjeti glavne pokazatelje (CRI – indeks reaktivnosti koksa, CSR – čvrstoću koksa poslije reakcije s CO2) kvalitete koksa korištenjem neuronskih mreža na temelju većega broja parametara kvalitete ugljena i eliminirati parametre koji nemaju praktički nikakav utjecaj. na vrijednost konačnoga proizvoda. Ova se metoda također može koristiti za poboljšanje rezultata ekonomskoga vrednovanja ležišta i za bolje planiranje istražnih i rudarskih radova

Utilidade de vestíveis tecnológicos na mineração: Use of computacional wearables in mining industry

Os vestíveis tecnológicos estão sendo implementados em muitos domínios como em monitoramento da saúde, práticas esportivas, na vida cotidiana e também na indústria. As novas proposições de organização e planejamento da industrial estão ficando mais complexas e integradas de tal forma que já se evidencia o limiar de uma nova revolução industrial, denominada Industria 4.0. A mineração também está em consonância com o progresso e implantação dessas novas tecnologias. A diversidade de dispositivos vestíveis como óculos virtuais, pulseiras, capacetes e outros dispositivos de formas e tamanhos variados quando dotados de tecnologia permitem alcançar novos patamares de interação homem-máquina e processos produtivos. Este estudo mostra como os vestíveis tecnológicos podem ser usados no contexto da mineração onde o monitoramento fisiológico mostra-se uma oportunidade interessante de melhoria da segurança de trabalho especialmente para área e ventilação subterrânea, que se for combinado com a localização que pode auxiliar na tomada de decisão. Foi buscada uma ampla literatura para entender os dispositivos computacionais vestíveis em desenvolvimento. A pesquisa indica que os vestíveis tecnológicos já estão em desenvolvimento para o setor mineral