Predicción de Intervalos de Temperatura Impulsados por Múltiples Gases Indicadores Durante la Combustión Espontánea y...

Área de la Ciencia:

• Geociencias
• Ingeniería de Minas
• Inteligencia Artificial

Sus antecedentes:

• La combustión espontánea del carbón (CSC) es un peligro significativo en las minas de carbón subterráneas, lo que requiere una predicción precisa de la temperatura para una prevención eficaz.
• Los métodos existentes a menudo carecen de la precisión necesaria para la evaluación oportuna de riesgos y las estrategias de mitigación.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y validar un modelo novedoso, multiindicador y basado en gases para la predicción de intervalos de temperatura de la combustión espontánea del carbón.
• Integrar algoritmos avanzados de aprendizaje automático con datos de evolución de gases para mejorar la precisión predictiva.

Principales métodos:

• Se realizaron experimentos de calentamiento de CSC utilizando muestras de carbón y se monitoreó la evolución de gases (O2, CO, CH4, CO2, C2H6, C2H4) con un sistema autodesarrollado.
• Se desarrolló un modelo GWO-CNN-BiLSTM-QR utilizando 200 conjuntos de datos, ingresando datos de gases indicadores y produciendo la temperatura del carbón.
• Se evaluó el rendimiento del modelo utilizando métricas de predicción puntual (R2, RMSE) e intervalar (CWC, MPICD), comparándolo con modelos de referencia.

Principales resultados:

• El modelo GWO-CNN-BiLSTM-QR logró una alta precisión con R2 de 0.9554 y RMSE de 16.1455 para la predicción puntual.
• El modelo demostró un rendimiento superior en la predicción de intervalos con valores bajos de CWC y MPICD en niveles de confianza del 95% y 80%.
• La validación con datos independientes confirmó la sólida capacidad de generalización y el rendimiento predictivo del modelo.

Conclusiones:

• El modelo propuesto GWO-CNN-BiLSTM-QR ofrece un método robusto y preciso para la predicción de intervalos de temperatura de CSC.
• Este enfoque basado en gases proporciona valiosas ideas teóricas y orientación práctica para la predicción de CSC y la mitigación de riesgos en minas de carbón.
• El marco muestra un potencial significativo para aplicaciones de ingeniería a gran escala en la gestión de la seguridad de las minas de carbón.