Nghiên cứu sử dụng mô hình trí tuệ nhân tạo LSTM - NA trong dự báo chất lượng không khí cho các mỏ than lộ thiên sâu

Chỉ số đề mục

Lĩnh vực nghiên cứu

Kỹ thuật cơ khí và chế tạo thiết bị khai khoáng

Dạng tài liệu

Tác giả

Đỗ Văn Triều⁽¹⁾, Lê Bá Phức

Nhan đề

Nghiên cứu sử dụng mô hình trí tuệ nhân tạo LSTM - NA trong dự báo chất lượng không khí cho các mỏ than lộ thiên sâu

Nhan đề tiếng anh

Study on the artificial intelligence model of LSTM - NA in the air quality forecast for deep open pit coal mines

Nguồn trích

Tạp chí Thông tin Khoa học Công nghệ Mỏ

Năm xuất bản

2022

Số

03

Trang

27-34

ISSN

1859-0063

Từ khóa

Trí tuệ nhân tạo, Mô hình LSTM - NA, Chất lượng không khí, Mỏ than lộ thiên sâu, Dự báo

Từ khóa tiếng anh

Artificial intelligence, Model LSTM - NA, Air quality, Deep open pit coal mine, Forecast

Tóm tắt

Các mỏ than lộ thiên sâu có dạng “trên sườn núi, dưới moong sâu”, bờ mỏ cao và yếu tố khí quyển mỏ đã hạn chế quá trình phân tán khí độc và bụi mịn từ các khâu công nghệ ra môi trường bên ngoài. Bằng thuật toán trí tuệ nhân tạo LSTM kết hợp mô hình tối ưu hóa NA, sẽ dự báo với độ chính xác cao chất lượng không khí tại mỏ các mỏ than lộ thiên sâu. Đây là cơ sở cho việc phát triển thuật toán trí tuệ nhân tạo trong dự báo, đánh giá chất lượng không khí tại các mỏ lộ thiên sâu.

Tóm tắt tiếng anh

Deep open-pit coal mines in the form of “on mountain slopes, under deep pit bottom”, high mine pit bench and mine atmospheric elements have limited the process of dispersing toxic gases and fine dust from the technological stages to the external environment. Using the LSTM artificial intelligence algorithm combined with the NA optimization model, the air quality at deep open-pit coal mines will be forecasted with high accuracy. This is the basis for the development of artificial intelligence algorithms in forecasting and evaluating the air quality at the deep open pit mines.

Kí hiệu kho

TTKHCNQG, CVv 149

File toàn văn

Xem toàn văn