Conformance checking of a longwall shearer operation based on low-level events

Conformance checking is a process mining technique that compares a process model with an event log of the same process to check whether the current execution stored in the log conforms to the model and vice versa. This paper deals with the conformance checking of a longwall shearer process. The approach uses place-transition Petri nets with inhibitor arcs for modeling purposes. We use event log files collected from a few coal mines located in Poland by Famur S.A., one of the global suppliers of coal mining machines. One of the main advantages of the approach is the possibility for both offline and online analysis of the log data. The paper presents a detailed description of the longwall process, an original formal model we developed, selected elements of the approach’s implementation and the results of experiments

KnAC: an approach for enhancing cluster analysis with background knowledge and explanations

Pattern discovery in multidimensional data sets has been the subject of research for decades. There exists a wide spectrum of clustering algorithms that can be used for this purpose. However, their practical applications share a common post-clustering phase, which concerns expert-based interpretation and analysis of the obtained results. We argue that this can be the bottleneck in the process, especially in cases where domain knowledge exists prior to clustering. Such a situation requires not only a proper analysis of automatically discovered clusters but also conformance checking with existing knowledge. In this work, we present Knowledge Augmented Clustering (KnAC). Its main goal is to confront expert-based labelling with automated clustering for the sake of updating and refining the former. Our solution is not restricted to any existing clustering algorithm. Instead, KnAC can serve as an augmentation of an arbitrary clustering algorithm, making the approach robust and a model-agnostic improvement of any state-of-the-art clustering method. We demonstrate the feasibility of our method on artificially, reproducible examples and in a real life use case scenario. In both cases, we achieved better results than classic clustering algorithms without augmentation.Comment: Accepted to Applied Intelligenc

Przegląd zastosowań technik drążenia danych i procesów w górnictwie podziemnym

The underground mining process can be analysed with a data-oriented or process-oriented approach. The first of them is popular and wide known as data mining while the second is still not often used in the conditions of the mining companies. The aim of this paper is an overview of data mining and process mining applications in an underground mining domain and an investigation of the most popular analytic techniques used in the defined analytic perspectives (“Diagnostics and machinery”, “Geomechanics”, “Hazards”, “Mine planning and safety”). In the paper two research questions are formulated: RQ1: What are the most popular data mining/process mining tasks in the analysis of the underground mining process? and RQ2: What are the most popular data mining/process mining techniques applied in the multi-perspective analysis of the underground mining process? In the paper sixty--two published articles regarding to data mining tasks and analytic techniques in the mentioned domain have been analysed. The results show that predominatingly predictive tasks were formulated with regard to the analysed phenomena, with strong overrepresentation of classification task. The most frequent data mining algorithms is comprised of the following: artificial neural networks, decision trees, rule induction and regression. Only a few applications of process mining in analysis of the underground mining process have been found – they were briefly described in the paper.Celem artykułu jest przegląd zastosowań eksploracji danych (data mining) i procesów (process mining) w analizie procesu wydobywczego w kopalniach podziemnych oraz identyfikacja najpopularniejszych technik analizy danych w tym zakresie. W artykule sformułowano dwa pytania badawcze: P1: Jakie są najpopularniejsze zadania eksploracji danych/eksploracji procesów w analizie procesu wydobywczego w kopalniach podziemnych? oraz P2: Jakie są najpopularniejsze techniki eksploracji danych/eksploracji procesów stosowane w wielowymiarowej analizie procesu wydobywczego w kopalniach podziemnych? W artykule przeanalizowano sześćdziesiąt dwie opublikowane prace dotyczące eksploracji danych w ujęciu zdefiniowanych perspektyw analitycznych (“Diagnostyka i maszyny”, “Geomechanika”, “Zagrożenia”, “Projektowanie kopalń i bezpieczeństwo”). Wyniki pokazują, że w odniesieniu do analizowanych zjawisk formułowano głównie zadania predykcyjne, z silną nadreprezentacją zadania klasyfikacji. Do najczęściej wykorzystywanych technik eksploracji danych należą: sztuczne sieci neuronowe, drzewa decyzyjne, indukcja reguł i regresja. Eksploracja procesów w analizie procesu wydobywczego w kopalniach podziemnych została opisana tylko w kilku artykułach, które pokrótce omówiono

Knowledge-based modeling and multi-objective optimization of production in underground coal mines

Tyt. wg nagłówka.Bibliogr. s. [33].W artykule zaprezentowano nowoczesne podejście do modelowania i optymalizacji produkcji górniczej w wielozakładowym przedsiębiorstwie górniczym. W pierwszej części artykułu opisano charakterystykę procesu planowania prowadzonego w kopalniach węgla kamiennego. Następnie przedstawiono założenia dotyczące modelowania robót górniczych opartego na wiedzy. Zaproponowano wykorzystanie wiedzy w zakresie doboru sprzętu do warunków wyrobisk ścianowych oraz zestawiania maszyn i urządzeń ze sobą w zestawy ścianowe, pozyskanej w procesie Data Mining, do określenia możliwości wyposażenia planowanych wyrobisk ścianowych i ich wyników produkcyjnych. Etap optymalizacji realizowany jest przez specjalny algorytm ewolucyjny, umożliwiający wielokryterialną analizę i ocenę potencjalnych rozwiązań pod względem wybranych kryteriów, tj. minimalizację odchylenia wartości oczekiwanej wydobycia od wartości planowanych i minimalizację odchylenia standardowego wydobycia w analizowanym okresie w przypadku planowanych wyrobisk ścianowych. Sformułowany problem badawczy dotyczy optymalizacji produkcji górniczej dla d wyrobisk ścianowych i n zestawów ścianowych z uwzględnieniem istniejących ograniczeń. W opracowanym algorytmie MOEA-MPO analizie poddawana jest populacja N osobników reprezentujących potencjalne rozwiązania. Każdy osobnik reprezentowany jest przez wektor liczb całkowitych x o długości d, w którym każdy element wektora x/i odpowiada zestawom ścianowym przypisanym do danego wyrobiska ścianowego (x/i ∈{1, 2, ..., n}). W proponowanym algorytmie zastosowano trzy typy operatorów mutacji i operator krzyżowania. W artykule zaprezentowano główne elementy opracowanego algorytmu oraz przykładowe wyniki obliczeń.In this paper a modern approach to the modeling and optimization of production in underground hard coal mines is presented. It begins with definitions and concepts linked to the planning processes associated with mining in hard coal mines. The main assumptions of the knowledge-based modeling of longwall characteristics are presented, as well as formulas for the optimization function. The use of mine planning knowledge discovered by Data Mining techniques is suggested as well as statistical analysis and application of the evolutionary algorithm, which is used as an optimization technique, to search for the best solutions in the engagement of longwall equipment in planned longwall faces. According to assumed criteria: the expected value of the net output of coal from the mining company [t/months] and the standard deviation of the net output of coal from the mining company [t/months]). Because of the multi-objective nature of the problem, a special evolutionary algorithm, MOEA-MPO, was designed. In this paper, we attempt to solve the problem of optimizing mining production for d longwall faces and n equipment installations with adequate constraints. MOEA-MPO deals with a population of N individuals representing candidate solutions linked to the optimization problem. Each individual encodes an integer vector x of length d, where each coordinate x/i of the vector x corresponds to the number of the equipment installation assigned to the i-th longwall face (therefore, x/i ∈{1, 2,..., n}). In the proposed algorithm, three types of mutation operators as well as a crossover operator were implemented. The main elements and results obtained are described in the paper.Dostępny również w formie drukowanej.SŁOWA KLUCZOWE: planowanie produkcji górniczej, modelowanie, baza wiedzy, algorytm ewolucyjny, optymalizacja. KEYWORDS: mine planning, modeling, optimization, knowledge base, evolutionary algorithm

Data Analytic Approaches for Mining Process Improvement—Machinery Utilization Use Case

This paper investigates the application of process mining methodology on the processes of a mobile asset in mining operations as a means of identifying opportunities to improve the operational efficiency of such. Industry 4.0 concepts with related extensive digitalization of industrial processes enable the acquisition of a huge amount of data that can and should be used for improving processes and decision-making. Utilizing this data requires appropriate data processing and data analysis schemes. In the processing and analysis stage, most often, a broad spectrum of data mining algorithms is applied. These are data-oriented methods and they are incapable of mapping the cause-effect relationships between process activities. However, in this scope, the importance of process-oriented analytical methods is increasingly emphasized, namely process mining (PM). PM techniques are a relatively new approach, which enable the construction of process models and their analytics based on data from enterprise IT systems (data are provided in the form of so-called event logs). The specific working environment and a multitude of sensors relevant for the working process causes the complexity of mining processes, especially in underground operations. Hence, an individual approach for event log preparation and gathering contextual information to be utilized in process analysis and improvement is mandatory. This paper describes the first application of the concept of PM to investigate the normal working process of a roof bolter, operating in an underground mine. By applying PM, the irregularities of the operational scheme of this mobile asset have been identified. Some irregularities were categorized as inefficiencies that are caused by either failure of machinery or suboptimal utilization of the same. In both cases, the results achieved by applying PM to the activity log of the mobile asset are relevant for identifying the potential for improving the efficiency of the overall working process

Techniki eksploracji danych w zagadnieniach eksploatacji górniczej złóż węgla kamiennego

Tyt. z nagłówka.Bibliografia s.76-[77].Dostępny również w formie drukowanej.ABSTRACT: The paper presents a review of data mining techniques applied to the mining process issues. At the beginning, the need of knowledge discovery is described and the characteristic of data according to the mining process of deposit are given. The importance of information in management of the mining process was emphasized. In the continuation, process of data exploration was described. Attributes of data were characterized as well as the examples of data analysis techniques according to the formulated exploration tasks. The data exploratory model could be created on the basis of the wide know methodologies. In the paper two methodologies were presented: Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) and SEMMA evolved in SAS Institute. In the continuation, examples of the selected exploratory techniques in analysis of the hard coal mining process elements are presented. The following techniques are described: linear regression, neural networks, decision trees, clustering algorithms and association rules. Described techniques were applied to problems such as: methane threat prognosis, longwall gates compression, analysis of longwall equipment, analysis of longwall gate equipment and research on similarity of mining excavations. KEYWORDS: data analysis, data mining, hard coal mining. STRESZCZENIE: Artykuł prezentuje przegląd propozycji wykorzystania technik analizy danych w zagadnieniach eksploatacji górniczej. W pracy opisano proces eksploracji danych. Scharakteryzowano atrybuty danych oraz podano przykłady technik analizy danych w przypadku konkretnych zadań eksploracji. Podkreślono również istotną rolę modelu eksploracji danych, który można utworzyć na podstawie znanych już metodologii. W pracy zaprezentowano pokrótce metody Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) oraz SEMMA opracowaną w SAS Institute. W kolejnej części artykułu przedstawiono przykłady zastosowania wybranych technik eksploracji danych w analizie elementów procesu eksploatacji górniczej w postaci: regresji liniowej, sieci neuronowych, drzew decyzyjnych, algorytmów grupowania oraz reguł asocjacyjnych. Całość zakończono podsumowaniem, w którym zwrócono uwagę na potrzebę znajomości technik eksploracji danych dostępnych w popularnym oprogramowaniu, aby móc je właściwie wykorzystać do analizowanych zagadnień. SŁOWA KLUCZOWE: analiza danych, eksploracja danych, eksploatacja górnicza, węgiel kamienny

Metoda modelowania i optymalizacji robót górniczych w kopalni węgla kamiennego z wykorzystaniem sieci stochastycznych : rozprawa doktorska /

Recenzenci pracy: Andrzej Karbownik, Czesław Cyrnek.Praca doktorska. Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica (Kraków), 2005.Bibliogr. k. 130-136.Systematyka i zastosowanie metod sieciowych, metody sieciowe w górnictwie polskim, metoda modelowania i optymalizacji robót górniczych w kopalni węgla kamiennego, przestrzenne obiekty podstawowe, złożone, ciągi produkcyjne, techniczne obiekty podstawowe, złożone, wyposażenie obiektów przestrzennych, charakterystyka robót górniczych, cechy opisujące obiekty przestrzenne, techniczne, baza danych o obiektach, podobieństwo obiektów, budowa sieci stochastycznej, opis łuków, wierzchołków sieci, model matematyczny, algorytm obliczeń modelu sieciowego, procedura optymalizacji w warunkach ograniczeń określonych w planie techniczno-ekonomicznym, program obliczeniowy PRGSS, przykład zastosowania opracowanej metody do modelowania i optymalizacji robót górniczych w kopalni węgla kamiennego "KKK", wybór możliwych wariantów prowadzenia robót górniczych, opis stworzonej sieci stochastyczne

Analiza wydajności procesu wydobycia systemem ścianowym – propozycje wizualizacji

Analysis of multi-sourced data sets for process improvement purposes requires the selection of relevant techniques enabling data visualisation. There are two main approaches in this scope. The first is based on a raw data and requires from the user determination of properties or patterns while the second one is based on computation of aggregate properties and presentation of the derived data. In the paper we propose to visualize aggregated data in relation to spatial dimension for gaining additional knowledge about process performance. We present an example of performance analysis of machinery used in specific kind of industrial process, namely longwall mining. Our proposals extend range of visualisations that can be used in mining process analysis as well as can be applied in longwall monitoring dashboards and for reporting purposes.Analiza danych w celu usprawnienia procesu wymaga między innymi wyboru odpowiednich technik wizualizacji danych. Istnieją dwa główne podejścia w tym zakresie. Pierwsze opiera się na wykorzystaniu surowych danych i wymaga od użytkownika określenia właściwości lub wzorców dla wizualizacji. Drugie natomiast opiera się na wartościach zagregowanych i prezentacji przekształconych danych. W artykule, w celu uzyskania dodatkowej wiedzy na temat realizacji procesu wydobywczego w wyrobisku ścianowym, zaproponowano wizualizację zagregowanych danych w odniesieniu do wymiaru przestrzennego realizowanego procesu. Jako przykład przedstawiono wizualizację obciążenia organu kombajnu ścianowego w odniesieniu do położenia w ścianie. Przedstawione propozycje rozszerzają zakres wizualizacji, które mogą być wykorzystane w analizie procesu wydobywczego. Mogą również znaleźć zastosowanie w pulpitach menedżerskich (dyspozytorskich)

Enhancement of Machinery Activity Recognition in a Mining Environment with GPS Data

Fast-growing methods of automatic data acquisition allow for collecting various types of data from the production process. This entails developing methods that are able to process vast amounts of data, providing generalised knowledge about the analysed process. Appropriate use of this knowledge can be the basis for decision-making, leading to more effective use of the company’s resources. This article presents the approach for data analysis aimed at determining the operating states of a wheel loader and the place where it operates based on the recorded data. For this purpose, we have used several methods, e.g., for clustering and classification, namely: DBSCAN, CART, C5.0. Our approach has allowed for the creation of decision rules that recognise the operating states of the machine. In this study, we have taken into account the GPS signal readings, and thanks to this, we have indicated the differences in machine operation within the designated states in the open pit and at the mine base area. In this paper, we present the characteristics of the selected clusters corresponding to the machine operation states and emphasise the differences in the context of the operation area. The knowledge obtained in this study allows for determining the states based on only a few selected most essential parameters, even without consideration of the coordinates of the machine’s workplace. Our approach enables a significant acceleration of subsequent analyses, e.g., analysis of the machine states structure, which may be helpful in the optimisation of its use

System rozmyty do wspomagania decyzji w zakresie rekultywacji terenów pogórniczych

Open pit mining of rock minerals and the affected areas requiring further development are a serious challenge for shaping the positive image of the mining industry among the public. The direction and method of post-mining land reclamation are important for this image, which should take into account various factors describing the mining area, including social preferences. The article presents an example solution – fuzzy system (FSDR) – which supports the selection of the direction of reclamation of post-mining areas created after the termination of operations of open pit gravel and sand natural aggregate mines. The article presents selected factors determining the selection of the direction and possible reclamation variants as input and output data of the fuzzy system. The rules base of the developed system, as well as the mechanisms of inference and defuzzification, were also characterized. The application of the developed system is presented on selected examples.Eksploatacja surowców skalnych metodą odkrywkową oraz pozostające po niej tereny wymagające dalszego zagospodarowania stanowią poważne wyzwanie dla kształtowania pozytywnego wizerunku branży górniczej w odbiorze społecznym. Dla tego wizerunku istotnym jest przede wszystkim kierunek i sposób rekultywacji terenu poeksploatacyjnego, który powinien brać pod uwagę różne czynniki charakteryzujące teren pogórniczy, w tym preferencje społeczne. W artykule zaprezentowano przykład opracowanego rozwiązania – systemu rozmytego (FSDR) – który wspomaga wybór kierunku rekultywacji terenów pogórniczych powstałych po zakończeniu działalności kopalń odkrywkowych kruszyw naturalnych żwirowo – piaszczystych. W artykule przedstawiono wybrane czynniki determinujące wybór kierunku i możliwe warianty rekultywacji jako dane wejściowe i wyjściowe systemu rozmytego. Scharakteryzowano również bazę reguł opracowanego systemu oraz mechanizm wnioskowania i defuzyfikacji. Przedstawiono zastosowanie opracowanego systemu na wybranych przykładach