
MINING WORKS
Original Paper
UDC 550.8.02:622.03.002.612 c N. Krasyukova 1, E. Voronova1, T.V. Muravleva 2, M. Imamov3, A.А. Stepanov4
ISSN 0041-5790 (Print) • ISSN 2412-8333 (Online) • Ugol’ – Russian Coal Journal, 2024, № 7, pp. 68-75
DOI: http://dx.doi.org/10.18796/0041-5790-2024-7-68-75
Title
POTENTIAL TO ENHANCE THE EFFICIENCY OF EQUIPMENT FOR FROZEN COAL DEGRADATION
Authors
N. Krasyukova 1, E. Voronova 1, T.V. Muravleva 2, M. Imamov 3, A.А. Stepanov 4.
1 Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow, 125993, Russian Federation
2 Federal State Educational Budgetary Institution of Higher Education Saratov State Law Academy, Saratov, 410056, Russian Federation
3 Center for Advanced Economic Research of the Academy of Sciences of the Republic of Tatarstan, Kazan, 420111, Russian Federation
4 Federal State Educational Budgetary Institution of Higher Education Moscow State Institute of International Relations (University) of the Ministry of Foreign Affairs of the Russian Federation, Odintsovo Branch, 143007, Odintsovo, Moscow Region, Russian Federation e-mail: NLKrasyukova@fa.ru
Authors Information
Krasyukova N. – Federal State Educational Budgetary Institution of Higher Education Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow, 125993, Russian Federation, e-mail: NLKrasyukova@fa.ru
Voronova E. – Federal State Educational Budgetary Institution of Higher Education Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow, 125993, Russian Federation, e-mail: EIShayuk@fa.ru
Muravleva T.V. – Doctor of Economic Sciences, Professor, Head of the Department of Economics, Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education"Saratov State Law Academy", Saratov, 410056, Russian Federation, e-mail: Tanyam.07@mail.ru
Imamov M. – Center for Advanced Economic Research of the Academy of Sciences of the Republic of Tatarstan, Kazan, 420111, Russian Federation, e-mail: i@cool921815.ru
Stepanov A.A. – Doctor of Economic Sciences, Professor, Professor Department of Innovation Management, Federal State Educational Budgetary Institution of Higher Education "Moscow State Institute of International Relations (University) of the Ministry of Foreign Affairs of the Russian Federation", Odintsovo Branch, 143007, Odintsovo, Moscow Region, Russian Federation, e-mail: info@odin.mgimo.ru
Abstract
Introduction. The coal industry plays a significant role in the global economy, but effective coal exploration and production requires the use of modern methods of analyzing geological data. The purpose of this study is to develop and evaluate a convolutional neural network model with automatic pooling for the analysis and interpretation of geological characteristics of coal deposits. Methods. The study is based on an extensive data set including geological parameters of coal deposits in various regions of Russia and the world for the period 2013-2023. The data were obtained from open sources and reports from exploration companies, were preprocessed and divided into training, validation and test samples. A specially designed convolutional neural network architecture with optimized hyperparameters and an auto-tuning pooling mechanism was used for the analysis. Results. The developed model has demonstrated high efficiency in predicting key characteristics of coal deposits, such as coal quality and reservoir capacity. In the test sample, the model surpassed the existing basic methods in accuracy, reaching values of MAE and MSE lower, respectively. The application of the model to new geological data showed a good correspondence of the obtained forecasts to actual values and expert estimates.
Keywords
Convolutional neural networks, auto-tuning of pooling, geological data, coal deposits, forecasting, coal quality, reservoir capacity, machine learning.
References
1. Киряева Т.А. Разработка методов энергетического анализа и прогнозирования газодинамической активности углеметановых пластов Кузбасса. Riga, Latvia: LAPLAMBERTAcademic Publishing, 2019. 332 с.
2. Горная информатика и проблема ?больших данных? в построении комплексных мониторинговых систем безопасности недропользования / И.В. Бычков, Д.Я. Владимиров, В.Н. Опарин и др. // ФТПРПИ. 2016. № 6. С. 163 -179. Bychkov I.V., Vladimirov D.Ya., Oparin V.N., Potapov V.P., Shokin Yu.I. Mining informatics and the issue of Big Data in the construction of integrated monitoring systems for the safety of subsoil use. Fizikotehnicheskieproblemy razrabotki poleznykh iskopaemykh. 2016;(6):163-
179. (In Russ.).
3. Петров A., ДоанТ.Л. ПроцессымоделированияместорожденийрудныхполезныхископаемыхсиспользованиемГГИС Micromine // МолодежныйвестникИрГТУ. 2020. № 10(1). C. 12-18. Petrov A.V., Doan Thi Lam. Processes for modeling ore mineral deposits using the Micromine mining and geological information system. Molodezhnyj vestnik IrGTU. 2020;(1):12-18. (In Russ.).
4. ТретьяковаО.Г., ТретьяковМ.Ф., ТретьяковФ.Ф. ПостроениегеологическойкаркасноймоделиправобережьяР. Кюрбелях (ТомпонскийполигонСВФУ) вГГИСМайкромайн // ВестникСеверо-
Восточного федерального университета им. М.К. Aммосова. Серия: Науки о Земле. 2021. № 4(24). C. 44-52. T retyakova O.G., Tretyakov M.F., Tretyakov F.F. Construction of a geological wireframe model of the right bank of the Kurbelyakh river (Tomponsky training ground of NEFU ) in GIS Micromine. VestnikSevero-Vostochnogo federalnogo universiteta imeni M.K. Ammosova. 202;(4):44-52. (In Russ.).
5. Макаров И.В., Пронский В.А. Опыт использования горно-геологической системы Micromine при оценке экономической эффективности отработки Горевского свинцово-цинкового месторождения // Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Техникаитехнологии. 2013. № 6(4). С. 374-386. Makarov I.V., Pronskiy V.A. The experience of using mining and geological information system Micromine for estimation the economic efficiency of extraction Gorevskoe Pb-Zn deposit. Zhurnal Sibirskogofederal'nogo universiteta. Seriya: Tehnika i tehnologii, 2013;(6):374-386. (In Russ.).
6. Маниковский П.М., Васютич Л.А., Сидорова Г.П. Методика моделирования рудных месторождений в ГГИС. // Вестник Забайкальского государственного университета. 2021. № 27(2). С. 6-14. DOI: 10.21209/2227-9245-2021-27-2-6-14. Manikovsky P.M., Vasyutich L.A., Sidorova G.P. Methodology for modeling ore deposits in the GIS Micromine. Vestnik Zabajkal'skogogosudarstvennogo universiteta. 2021;(2):6-14. (In Russ.). DOI: 10.21209/2227-9245-2021-27-2-6-14.
7. Shehu A., Lipo S. 3D modeling and interpretation of Fe/Ni deposit in Skroska Mine using Micromine. Albanian Journal of Natural andTechnical Sciences. 2016;(21):47-60.
8. Новопашин A.В., Трушевская М.Э. Моделирование коренных месторождений алмазов Западной Якутии в горно-геологической информационной системе Micromine // Геология, геоэкология и ресурсный потенциал Урала и сопредельных территорий. 2018. № 6. C. 163-166. Novopashin A.V., Trushevskaya M.E. Modeling of primary diamond deposits of Western Yakutia in the Micromine mining and geological information system. Geologiya, geoecologiya i resursnyj potentsialUrala i sopredelnykh territorij. 2018;(6):163-166. (In Russ.).
9. A лгоритм проектирования карьеров в горнодобывающем производстве средствами ГГИС Micromine / A. Наумов, A.O. Петрова, Д.А. Днепровская и др. / Инновационные технологии в технике и образовании: Материалы XIII Международной научно-практической конференции, Чита, 14-15 декабря 2021 года. Чита: Забайкальский государственный университет, 2021. C. 325-332.
10. Использование экономических показателей в методике среднесрочного планирования горных работ в горно-геологической информационной системе Micromine. / A.В. Проценко., Ж.Б. Байров, Г.С. Федотов и др. // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2018. № 8. C. 208-216. Protsenko A.V., Bayrov Zh.B., Fedotov G.S., Zartenova L.G. Use of economic indicators in medium-term mine planning in Geological and Mining Information System Micromine. Gornyj informatsionnoanaliticheskijbyulleten'. 2018;(8):208-216. (In Russ.).
11. ШвачкоЕ.В., ХрюкинВ.Т., СизиковД.А., AбарбанельЕ.Г. 2019. Особенности методики разведки метаноугольных месторождений. Новые идеи в науках о Земле: Материалы XIV Международной
научно-практической конференции. Т 5, С. 228-230.
12. Плакиткин Ю.А., Плакиткина Л.С., Дьяченко К.И. Прогноз развития мирового и отечественного рынка угля под воздействием тенденции ?зеленой энергетики? и санкционных ограничений // Уголь. 2023. № 8. С. 66-71. DOI: 10.18796/0041-5790-2023-866-71. Plakitkin Yu.A., Plakitkina L.S., Dyachenko K.I. Forecast of global and domestic coal market development under the impact of green energy trends and sanctions restrictions. Ugol’. 2023;(8):66-71. (InRuss.). DOI: 10.18796/0041-5790-2023-8-66-72.
13. Дабиев Т.Ф., Чупикова С.А., Чульдум А.Ф. Оценка различных сценариев освоения месторождений полезных ископаемых региона // Горная промышленность. 2021. № 6. С. 99-102. D abiev T.F., Chupikova S.A., Chuldum A.F. Assessment of various scenarios for the development of mineral deposits in the region (as exemplified by the Republic of Tyva). Gornaya promyshlennost'. 2021;(6):99-102. (InRuss.).
14. Шулятьева Л.И., Майорова Л.В. Моделирование параметров и организация процесса дегазации выемочных полей угольных шахт // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2022. № 8. С.168-179. Shulyatieva L.I., Mayorova L.V. Parametric modeling and arrangement of gas drainage in coal mines. Gornyj informatsionno-analiticheskijbyulleten'. 2022;(8):168-179. (In Russ.).
For citation
Krasyukova N., Voronova E., Muravleva T.V., Imamov M., Stepanov A.A. Analysis of geological data of coal deposits using convolutional neural networks with automatic pooling. Ugol’. 2024;(7):68-75. (In Russ.). DOI: 10.18796/0041-5790-2024-7-68-75.
Paper info
Received June 6, 2024
Reviewed June 16, 2024
Accepted June 25, 2024