CHINA / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Eine neue Studie zeigt, wie Künstliche Intelligenz zur Vorhersage von Methan-Gasunfällen in Kohlebergwerken eingesetzt wird, um die Risiken für Arbeiter zu minimieren.
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Künstliche Intelligenz kann gasbedingte Vorfälle in Kohlebergwerken innerhalb von 30 Minuten vorhersagen, so eine neue Studie, die erforscht, wie die Technologie das Risiko von Katastrophen verringern kann.
Die Studie untersuchte Kohlebergwerke in China und verglich zehn Machine-Learning-Algorithmen, um herauszufinden, welche Methode der Künstlichen Intelligenz Änderungen der Methangaswerte am zuverlässigsten 30 Minuten im Voraus vorhersagen und Benutzer vor Anomalien warnen kann. Die Ergebnisse wurden in der Zeitschrift Scientific Reports veröffentlicht.
Gasexplosionen oder Zündungen in unterirdischen Minen stellen erhebliche Risiken dar, da fast 60 % der Kohlebergwerksunfälle in China durch Methangas verursacht werden.
China produzierte im Jahr 2020 46 % der weltweiten Kohle, und das Land hat mehr als 3.200 Kohlebergwerke mit hohen Gasvorkommen, die ein Ausbruchsrisiko darstellen.
Autorin und außerordentliche Professorin an der Fakultät für Naturwissenschaften und Technik der Charles Darwin Universität, Niusha Shafiabady, erklärte, dass von den zehn untersuchten Algorithmen vier die besten Ergebnisse lieferten.
„Die Lineare Regression zählt zu den effizientesten Algorithmen und bietet bei kurzfristigen Vorhersagen eine bessere Leistung als andere Methoden“, so Shafiabady.
„Der Random Forest-Algorithmus zeigt häufig einen statistisch geringeren Fehler und erzielt die höchste Vorhersagegenauigkeit. Die Support Vector Machine liefert gute Ergebnisse und hat bei kleinen Datensätzen eine kürzere Rechenzeit, benötigt jedoch bei größeren Datenmengen zu viel Trainingszeit.“
Diese Forschungsergebnisse sollen der Kohlebergbauindustrie helfen, das Risiko von Unfällen wie Gasexplosionen zu reduzieren, die Sicherheit der Arbeiter zu verbessern und die Fähigkeit zur Prävention und Schadensbegrenzung zu erhöhen. Dies kann neben dem Schutz von Menschenleben auch finanzielle Verluste verringern.
Die Studie wurde in Zusammenarbeit mit der Charles Darwin Universität, der University of Technology Sydney, der Australian Catholic University, der Shanxi Normal University und der Central Queensland University durchgeführt.
Professorin Shafiabady, die auch Forscherin an der Peter Faber Business School der Australian Catholic University ist, betonte, dass die Ergebnisse dieser Studie in verschiedenen Branchen Anwendung finden könnten.
„Diese Methode funktioniert für alle Kohlebergwerke, und die gleichen Prinzipien lassen sich auch in anderen Bereichen wie Luft- und Raumfahrt, Öl und Gas sowie Landwirtschaft anwenden“, sagte sie.
„Dies ist ein Beispiel dafür, wie KI eingesetzt werden kann, um Leben zu retten und Gesundheits- sowie Sicherheitsrisiken zu mindern.“
Eine frühere Studie von Professorin Shafiabady zeigte bereits, dass eine verstärkte Überwachung von Wind, Gasdichte und Temperaturen in Kohlebergwerken ebenfalls dazu beitragen kann, das Risiko von Katastrophen zu verringern.
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