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Um conjunto de dados aberto para reconhecimento e classificação inteligentes de condições anormais na mineração longwall

Nov 21, 2023Nov 21, 2023

Dados científicos volume 10, número do artigo: 416 (2023) Citar este artigo

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A produção de minas subterrâneas de carvão da face de mineração totalmente mecanizada apresenta muitos problemas, como ambiente operacional precário, alta taxa de acidentes e assim por diante. Recentemente, a mineração autônoma inteligente de carvão está substituindo gradualmente o processo de mineração tradicional. A tecnologia de inteligência artificial é uma área de pesquisa ativa e espera-se identificar e alertar sobre condições anormais subterrâneas para mineração inteligente de longwall. É inseparável da construção de conjuntos de dados, mas o conjunto de dados de fundo de poço ainda está em branco no momento. Este trabalho desenvolve um conjunto de dados de imagens da face subterrânea de mineração longwall (DsLMF+), que consiste em 138.004 imagens com anotação de 6 categorias de pessoal da mina, placa de proteção de suporte hidráulico, carvão grande, cabo de reboque, comportamento dos mineiros e capacete de segurança da mina. Todos os rótulos do conjunto de dados estão disponíveis publicamente nos formatos YOLO e COCO. A disponibilidade e precisão dos conjuntos de dados foram revisadas por especialistas na área de minas de carvão. O conjunto de dados é de acesso aberto e visa apoiar novas pesquisas e avanços na identificação e classificação inteligente de condições anormais para mineração subterrânea.

O carvão continuará a ser a fonte de energia dominante em todo o mundo durante as próximas décadas1. Máquinas autônomas de mineração de carvão em minas longwall podem ajudar ou substituir humanos para concluir o perigoso trabalho de mineração, alcançar uma produção segura e eficiente em minas de carvão. Mas ainda precisa da participação humana para completar algumas tarefas complexas. No entanto, a escavação subterrânea de carvão em minas longwall totalmente mecanizadas apresenta muitos problemas, como ambiente operacional precário, alto risco de desastres, alta taxa de acidentes e assim por diante. A mineração de inteligência tornou-se uma das formas importantes de abordar o trabalho subterrâneo de alto risco e atingir a meta de produção subterrânea segura e eficiente2. Com o rápido desenvolvimento da tecnologia de inteligência artificial, espera-se que a situação anormal de equipamentos, meio ambiente e pessoal alcance uma detecção precisa e em tempo real.

Numa face de trabalho totalmente mecanizada, o apoio hidráulico é indispensável para a produção segura de toda a face. Como equipamento principal para mineração de carvão totalmente mecanizada, o suporte hidráulico pode fornecer uma face de trabalho segura e mover o transportador raspador e o cortador na face de trabalho3. Ele também pode apoiar de forma confiável e eficaz o telhado da mina de carvão, isolar áreas minadas e evitar que resíduos de rocha entrem na face de trabalho. De acordo com o processo de mineração de carvão da face de carvão totalmente mecanizada, uma vez que a placa de suporte hidráulico não esteja colocada ou não totalmente recuperada durante o processo de trabalho, poderá causar interferência de movimento entre o suporte hidráulico e o cortador. Portanto, é necessário encontrar a tempo o status da placa de proteção do suporte hidráulico e tratá-lo adequadamente. Para a face de mineração longwall totalmente mecanizada, o carvão de grande porte é fácil de causar bloqueio, retenção e outros estados anormais do transportador raspador. É necessário identificar e rastrear automaticamente o carvão grande, de modo a julgar e alertar oportunamente o estado anormal do carvão grande. O cabo de reboque é usado em face de mineração totalmente mecanizada para garantir o fornecimento de energia e operação estável do tosquiador. No entanto, no processo de operação, o cabo de tração seria quebrado ou removido da ranhura do cabo devido ao empilhamento das braçadeiras do cabo, e o cabo poderia ser arrancado, resultando em vazamento elétrico subterrâneo, o que pode eventualmente levar a choque elétrico , explosão de gás, pó de carvão, incêndio e outros acidentes graves de segurança em minas de carvão. Portanto, é necessário realizar monitoramento de status em tempo real e análise inteligente do cabo de reboque para garantir que a falha do cabo de reboque seja detectada e tratada a tempo.

Com o objetivo de proteger a segurança do pessoal da face da mineração totalmente mecanizada, é necessário identificar e rastrear o pessoal da mina para avaliar se o pessoal da mina está em uma área segura. O pessoal que entra na área perigosa deve ser detectado e posicionado em tempo hábil, o processamento do lembrete de voz correspondente deve ser realizado e a operação do equipamento correspondente deve ser interrompida ao mesmo tempo. Exceto os trabalhadores das minas que entram em áreas perigosas, os mineiros de carvão terão uma variedade de posturas diferentes durante o trabalho. No complexo ambiente de trabalho, os comportamentos inseguros dos mineiros também levarão facilmente ao aumento de acidentes de segurança nas minas de carvão, e o comportamento anormal do pessoal do fundo do poço também precisa de atenção a qualquer momento. O capacete de segurança é um tipo de equipamento de segurança que os mineiros de carvão devem usar em todos os momentos do trabalho. A área onde a camada de carvão é extraída fará com que a pressão seja transferida do suporte hidráulico para a parede de carvão, o que pode aumentar a pressão na parede de carvão e eventualmente causar o fenômeno de fragmentação da parede de carvão. A queda de carvão do telhado e a colisão entre pessoas e equipamentos podem causar acidentes com ferimentos. Assim, os capacetes de segurança estão relacionados com a segurança dos mineiros de carvão em minas totalmente mecanizadas, e o uso do capacete de segurança pelo pessoal da mina de carvão também necessita de monitorização em tempo real.

Currently, datasets are widely used in automatic driving, object detection, face recognition, natural language processing, text detection, medical and other fields7,8,9,800 individuals. J. Scientific data. 9, 529 (2022)." href="/articles/s41597-023-02322-9#ref-CR10" id="ref-link-section-d353769747e540"10. Some widely used object detection datasets are as follows: (1) COCO datasets with large-scale commonly used items as target detection objects11,12,13; (2) VOC datasets with people, common animals, traffic vehicles, indoor furniture objects as target detection objects14,15,16; (3) DOTA dataset with airplanes, ships, storage tanks, baseball stadiums, tennis courts, basketball courts, ground runways, ports, bridge as target detection objects17,18,19; (4) TT100K dataset with common vehicles as the target detection object20,21,22; (5) WIDER FACE dataset with facial expression, illumination and posture as target detection objects23,24,25; (6) YOLO format dataset that dedicated to the target detection26,27,28, etc. In addition to these common datasets, we can also customize the dataset through pytorch framework, but the custom dataset format is complex, diversified and poor sharing29. The downhole datasets are still blank at present, in order to construct and facilitate the promotion and application of image dataset of the fully mechanized face in the field of intelligent coal mining, the compatibility and practicability of the coal mine dataset should be taken into consideration./p>

800 individuals. J. Scientific data. 9, 529 (2022)./p>