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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 장윤호
- 발행연도
- 2017
- 저작권
- 강원대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수9
이 논문의 연구 히스토리 (2)
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본 연구는 미 개발된 심부 광산의 온도를 예측하기 위해서 필요한 입기갱도 암반의 열적 특성치를 갱내 기상측정과 시험을 통하여 구하였으며, 보다 정확하고 빠른 갱내 기온 예측 계산을 위해 전산 프로그램을 개발하였다.
또한 심부 온도 예측 계산에서 중요한 인자인 열전도율을 예측하기 위하여 갱내의 실제 열전도율을 온도예측 계산에 사용하였으며, 이를 위하여 인공적으로 지능을 부여한 인공신경망(Artificial Neural Network)을 온도 예측 계산에 새롭게 도입하였다. 개발된 인공 신경망 프로그램은 back-propagation algorithm을 사용하였으며 9개의 인자를 받아들이는 input layer와 5개와 3개의 뉴런을 가지는 두 개의 hidden layer로 구성되어져 있다.
개발된 인공신경망에 인공지능을 부과하기 위해 9개의 인자를 가지는 학습에서 30개소의 온도 및 열적 데이터를 입력하여 반복적인 학습을 시켜 인공 지능을 부과하였으며 인자들의 수치적 차이에서 오는 영향성을 배제시키기 위해서 각 인자들의 실제 값을 10 ～ 1000으로 나누어 준 값을 이용하여 학습 시켰다(Normalization).
국내 최고 심도를 가진(심도 1,000m) A광업소를 대상으로 현재 가행되고 있는 -300ML과 -375ML의 30여개소에서의 실측치와 학습된 열전도율 예측 값을 이용한 온도예측 프로그램 결과치를 비교하여 프로그램 성능을 검증하였으며, 검증 결과 오차 범위 5% 이내에 포함되는 95% 이상의 높은 신뢰도를 나타내는 것을 확인하였다. 개발된 프로그램을 이용하여 A광업소의 두가지 개발모델에 관하여 온도 예측을 하였으며 온도계산의 기본 인자인 환기량 예측을 위해서 수치해석 프로그램인 VnetPC를 사용하였다. 실험 결과 첫 번째 개발모델인 -425ML을 전체 개발할 경우의 A-2생산부 주운반갱도 9X의 온도는 29.30℃로 예측 되었으며 두 번째 모델인, A-4생산부를 제외한 일부 지역만 개발할 경우의 A-2생산부 주운반갱도 9X의 온도는 27.45℃로 예측 되었다.
본 연구를 통하여 개발된 온도예측 프로그램을 이용한 다양한 심부환경에서의 정확한 온도 예측을 위해서 보다 많은 양질의 데이터 수집은 필수적이며, 이를 위한 지하 작업장에서의 여러 인자들에 대한 모니터링과 데이터 베이스화가 지속되어야 할 것이다.
또한 심부 온도 예측 계산에서 중요한 인자인 열전도율을 예측하기 위하여 갱내의 실제 열전도율을 온도예측 계산에 사용하였으며, 이를 위하여 인공적으로 지능을 부여한 인공신경망(Artificial Neural Network)을 온도 예측 계산에 새롭게 도입하였다. 개발된 인공 신경망 프로그램은 back-propagation algorithm을 사용하였으며 9개의 인자를 받아들이는 input layer와 5개와 3개의 뉴런을 가지는 두 개의 hidden layer로 구성되어져 있다.
개발된 인공신경망에 인공지능을 부과하기 위해 9개의 인자를 가지는 학습에서 30개소의 온도 및 열적 데이터를 입력하여 반복적인 학습을 시켜 인공 지능을 부과하였으며 인자들의 수치적 차이에서 오는 영향성을 배제시키기 위해서 각 인자들의 실제 값을 10 ～ 1000으로 나누어 준 값을 이용하여 학습 시켰다(Normalization).
국내 최고 심도를 가진(심도 1,000m) A광업소를 대상으로 현재 가행되고 있는 -300ML과 -375ML의 30여개소에서의 실측치와 학습된 열전도율 예측 값을 이용한 온도예측 프로그램 결과치를 비교하여 프로그램 성능을 검증하였으며, 검증 결과 오차 범위 5% 이내에 포함되는 95% 이상의 높은 신뢰도를 나타내는 것을 확인하였다. 개발된 프로그램을 이용하여 A광업소의 두가지 개발모델에 관하여 온도 예측을 하였으며 온도계산의 기본 인자인 환기량 예측을 위해서 수치해석 프로그램인 VnetPC를 사용하였다. 실험 결과 첫 번째 개발모델인 -425ML을 전체 개발할 경우의 A-2생산부 주운반갱도 9X의 온도는 29.30℃로 예측 되었으며 두 번째 모델인, A-4생산부를 제외한 일부 지역만 개발할 경우의 A-2생산부 주운반갱도 9X의 온도는 27.45℃로 예측 되었다.
본 연구를 통하여 개발된 온도예측 프로그램을 이용한 다양한 심부환경에서의 정확한 온도 예측을 위해서 보다 많은 양질의 데이터 수집은 필수적이며, 이를 위한 지하 작업장에서의 여러 인자들에 대한 모니터링과 데이터 베이스화가 지속되어야 할 것이다.
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