Nghiên cứu đề xuất gıảı pháp cảnh báo sớm rủı ro, sự cố bằng công nghệ IoT trong khai thác than hầm lò

Chỉ số đề mục

Lĩnh vực nghiên cứu

Khoa học tự nhiên

Dạng tài liệu

BB

Tác giả

Nguyễn Duyên Phong⁽¹⁾, Uông Quang Tuyến, Trần Tuấn Minh

Nhan đề

Nghiên cứu đề xuất gıảı pháp cảnh báo sớm rủı ro, sự cố bằng công nghệ IoT trong khai thác than hầm lò

Nhan đề tiếng anh

Research to proposal solutions for early warning of risks and incidents using IoT technology in underground coal mining

Nguồn trích

Tạp chí Công nghiệp Mỏ

Năm xuất bản

2024

Số

2

Trang

10-17

ISSN

Từ khóa

Từ khóa tiếng anh

Tóm tắt

Khai thác than hầm lò là ngành nghề đặc biệt nguy hiểm và làm việc trong môi trường đặc biệt khắc nghiệt, thường xuyên xảy ra các sự cố cháy nổ làm hàng nghìn người chết. Trên thế giới cũng như Việt Nam khi xảy ra sự cố cháy nổ khí thì đó là những thảm họa rất lớn cả về người lẫn trang máy móc thiết bị. Trong nghiên cứu này nhóm tác giả giới thiệu công nghệ IoT (Internet of things) cảnh báo sớm các loại khí, bụi nổ trong khai thác than hầm lò. Công nghệ này bao gồm các cảm biến đo các dữ liệu khí, bụi, nhiệt độ, độ ẩm mỏ,… và truyền tải dữ liệu về trung tâm máy chủ (server). Trên cơ sở đó giám sát được các giá trị đo từ cảm biến truyền về sẽ phát hiện được sớm các rủi ro, sự cố đáng tiếc trong khai thác than hầm lò.

Tóm tắt tiếng anh

Underground coal mining is a particularly dangerous profession and works in a particularly harsh environment, with frequent fire and explosion incidents and thousands of deaths. In the world as well as in Vietnam, when gas fire and explosion incidents occur, they are huge disasters in terms of both people and equipment. In this study, the authors introduce IoT (Internet of things) technology for early warning of explosive gases and dust in underground coal mining. This technology includes sensors that measure data on gas, dust, temperature, mine humidity and transmits data to the server center. On that basis, monitoring the measured values transmitted from the sensor will early detect risks and unfortunate incidents in underground coal mining.

Kí hiệu kho

File toàn văn

Xem toàn văn