автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Модели и алгоритмы прогнозирования аэрогазовой ситуации для информационно-аналитической системы безопасности шахты

На правах рукописи

Чудинов Сергей Геннадьевич

Модели и алгоритмы прогнозирования

аэрогазовой ситуации для информационно-аналитической системы безопасности шахты

Специальность 05.13.01 - «Системный анализ, управление и обработка информации (промышленность)»

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва 2009

003469849

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Московский государственный горный университет»

Научный руководитель доктор технических наук, профессор

КУБРИН СЕРГЕЙ СЕРГЕЕВИЧ

Официальные оппоненты: доктор физико-математических наук,

профессор Широчин Дмитрий Львович, доктор технических наук Захаров Валерий Николаевич,

Ведущая организация — ГУЛ ВостНИИ, научный центр по безопасности работы в угольной промышленности.

Защита состоится « 09 » июня 2009 г. в № ч. на заседании диссертационного совета Д 212.128.07 при Московском государственном горном университете по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский пр-т, д. 6

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета.

Автореферат разослан <<Р^ » мая 2009 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

доктор технических наук,

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность задачи

Большое количество аварийных происшествий, возникающих в результате несвоевременного выявления (идентификации) негативной тенденции развития обстановки в шахте, особенно аэрогазовой, говорит о несоответствии уровня безопасности при добыче угля требованиям современности. Произошедшие за последнее время аварии на ш. Юбилейная, ш. им. Засядько, ш. Ульяновская, ш. Абайская - подтверждают недостаточную эффективность систем контроля аэрогазовой безопасности в угледобывающей отрасли. Заблаговременное распознавание возможности возникновения аварийной ситуации по-прежнему остается за горным диспетчером, который на основе субъективного анализа большого количества информации не всегда может её выявить. Введение объективных оценок аэрогазовой ситуации повысит уровень производственной безопасности на горнодобывающем предприятии. Для этого необходимо постоянно производить анализ и прогноз значений контролируемых параметров шахтной атмосферы. На их основе осуществлять идентификацию аэрогазовой ситуации в шахте, что позволит выявить аварийную ситуацию на стадии ее развития и выполнить действия, направленные на предотвращение или снижение последствий аварий.

Поэтому научная задача, заключающаяся в разработке моделей и алгоритмов, позволяющих с достаточной степенью достоверности объективно оценить аэрогазовую ситуацию с учетом анализа и прогноза значений параметров шахтной атмосферы, выработать и выполнить превентивные мероприятия, направленные на недопущение аварий или снижение их последствий, актуальна.

Объектом исследования являются

процессы изменения аэрогазовых параметров шахтной атмосферы, на основе анализа которых осуществляется оценка и прогноз аэрогазовой ситуации на отдельных участках в шахте.

Цель работы — создание комплексного подхода к оценке аэрогазовой ситуации в шахте на основе анализа и прогноза значений параметров шахтной атмосферы с учетом нестационарного характера их изменения во времени для использования в информационно-аналитической системе безопасности.

Идея работы заключается в учете предыстории изменения параметров шахтной атмосферы при прогнозе их значений для нестационарных процессов. Задачи исследования:

1. Анализ факторов, параметров шахтной атмосферы и процессов их изменения, влияющих на аэрогазовую ситуацию в шахте.

2. Разработка математической модели прогнозирования изменения аэрогазовых параметров, которая учитывает предысторию их изменения для нестационарных процессов.

3. Разработка алгоритма построения прогнозной траектории изменения аэрогазовых параметров, который учитывает предысторию их изменения для нестационарных процессов.

4. Моделирование параметров шахтной атмосферы с учетом нестационарных свойств процессов их изменения и предыстории.

5. Разработка алгоритма идентификации характера (стационарный или нестационарный) процесса изменения аэрогазовых параметров.

6. Разработка структуры информационно-аналитической системы оценки и прогнозирования аэрогазовой ситуации в шахте.

7. Разработка программного инструментария, осуществляющего на основе анализа и прогноза аэрогазовых параметров шахтной атмосферы идентификацию ситуации на отдельных участках в шахте и выработку перечня превентивных мероприятий для снижения или ликвидации возможных последствий аварийных происшествий

Основные научные положения, разработанные соискателем, и их новизна:

1. Классификация ситуаций в шахте, учитывающая начальные стадии, предшествующие аварийным происшествиям, позволяющая запустить механизм поиска решений по предотвращению или снижению их последствий.

2. Математическая модель определения характеристик динамического процесса изменения аэрогазовых параметров шахтной атмосферы, учитывающая нестационарные свойства их изменения.

3. Алгоритм идентификации природы (стационарная или нестационарная) изменения аэрогазовых параметров, основанный на свойствах корреляционного интеграла.

4. Математическая модель построения прогнозной траектории изменения аэрогазовых параметров, учитывающая нестационарные свойства наблюденного процесса их изменения.

5. Алгоритм вычисления на прогнозный период вероятности превышения порогового значения параметрами шахтной атмосферы, учитывающий нестационарные свойства процесса их изменения.

Достоверность научных положений, выводов и рекомендаций подтверждается корректным использованием математического аппарата, экспериментальными данными и математическим моделированием.

Научная значимость работы заключается в разработке моделей и алгоритмов оценки и прогнозирования аэрогазовых ситуаций на горнодобывающем предприятии, отличающаяся учетом характеристик нестационарных процессов изменения аэрогазовых параметров.

Методы исследования. В работе использованы методы математического анализа и статистики, теории вероятностей, стохастических процессов, а также элементы дробного дифференциально-интегрального исчисления . и фрактальный подход к оценке временных рядов.

Практическая значимость работы состоит в том, что на основе разработанных моделей и алгоритмов впервые в горном производстве создана подсистема прогнозирования аэрогазовых ситуаций в шахте, что повышает безопасность ведения горных работ.

Реализация результатов работы. Разработанные в диссертации модели использовались при разработке автоматизированной системы раннего обнаружения пожаров рудника «Маяк» ОАО ГМК «Норильский никель».

Апробация работы. Основные результаты диссертации и её отдельные положения докладывались и получили одобрение на семинарах кафедры АСУ

Ml IУ и международных конференциях: «Неделя горняка» (г. Москва, 2002 -2007 гг.); IX Международная выставка молодежных научно-технических йроектов «ЭКСПО-Наука 2003» (г.Москва, 2003 г.)

Публикации. По теме диссертации опубликовано 10 работ, из них 5 в изданиях, рекомендуемых ВАК РФ Минобразования России.

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения и 3 приложений, содержит 18 рисунков, 6 таблиц и библиографический список из 56 наименований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ В первой главе представлен обзор средств и методов обеспечения безопасности на горнодобывающих предприятиях. Проблема построения автоматизированных систем, обеспечивающих производственную безопасность, является предметом многочисленных исследований. Значительный вклад в управление газодинамикой добычных участков, в диспетчеризацию воздухораспределения, в исследование влияния технологических процессов на аэрогазодинамические режимы внесли: JI.A. Бахвалов, А.Д Багриновский, Ф.С. Клебанов, Е.Ф. Карпов, JI.A. Пучков, В.Д. Аюров, Р.Б. Тян, В .Я. Потемкин, К.Г. AiçyraH, Б. А. Клепиков, А.Г. Евдокимов, A.A. Литвиненко, В.А. Святный, C.B. Цой, В.А. Божко, H.A. Жайсамбиев, А.М. Картов, В.Н. Лысенко, H.H. Петров.

Статистика аварийных ситуаций за 2005 - 2006 гг. свидетельствует, что основными причинами возникновения аварийных ситуаций по-прежнему остаются вспышки и взрывы метана - 14%. Анализ причин возникновения аварийных аэрогазовых ситуаций, произошедших за последнее время на шахтах им. «Засядько» - Донецк, «Юбилейная», «Ульяновская» - Новокузнецк, «Абайская» - Казахстан, показал, что последствия их можно было снизить При своевременной идентификация негативной тенденции развития ситуации. Наиболее важным остается контроль аэрогазового состояния подземных выработок. В настоящий момент для его обеспечения на шахтах используется автоматизированная система аэрогазового контроля (АГК), которая выводит

показания всех датчиков на пульт оператора аэрогазовой защиты и, в случае превышения концентрации метана ПДК, производит отключение электропитания оборудования в шахте, при необходимости измененяет режим проветривания шахты, то есть выполняются мероприятия но улучшению аэрогазовой ситуации в шахте по факту возникновения, а не заблаговременно. В существующей классификации «аэрогазовых» ситуаций в шахте не предусмотрена идентификация события при наступлении которого требуется принятие заблаговременных мер по улучшению аэрогазовой ситуации.

Таким образом, при оценке ситуации необходимо производить не только анализ значений параметров шахтной атмосферы, но и их прогноз с учетом предыстории развития, независимо от стационарных или нестационарных свойств процесса их изменения. При выявлении опасности возникновения аварийного происшествия произвести выработку списка превентивных мероприятий по ликвидации негативных тенденций и автоматизации выполнения выработанных рекомендаций. Решение описанной задачи включает следующие этапы:

Этап 1. Непрерывное наблюдение за аэрогазовыми параметрами (табл. 1) шахтной атмосферы на точках их контроля;

Таблица 1. Диапазон измерения аэрогазовых параметров

Наименование параметра Ед. измер. Диапазон измерения

Метан (СН,) % 0 - 2 ( в зависимости от точки контроля)

Углекислый газ (С02) % 0 - 0,75

Оксид углерода (СО) % 0 - 0,0017 по объему

Сероводород (Н28) % 0 - 0,00070 по объему

Запыленность (2) Мг/м3 1 - 6 в зависимости от концентрации БЮг

Скорость воздушного потока м/с 2-7 в зависимости от точки контроля

Температура иС 15-45 в зависимости от точки контроля

Этап 2. Определение природы процесса изменения (стационарная или нестационарная) и степени влияния «истории» на последующие значения аэрогазового параметра для нестационарного процесса.

Этап 3. Вычисления прогнозной вероятности превышения аэрогазовым параметром предельно допустимого значения.

Этап 4. Идентификация аэрогазовой ситуации на участках в шахте.

Этап 5. Выработка списка мероприятий по улучшению аэрогазовой ситуации.

Как было доказано Р.Р. Нигматуллиным в работе «Дробный интеграл и его физическая интерпретация», эволюцию физической системы с потерями необходимо описывать уравнениями в дробных производных. Дробный показатель производной указывает на долю состояний системы, сохраняющихся за время эволюции (фрактальную размерность процесса эволюции). Эти перемежающиеся состояния системы оказывают влияние на последующие состояния системы. Такие системы классифицируются как системы с «остаточной» памятью, занимающие промежуточное положение между системами, обладающими полной памятью (детерминированные), с одной стороны, и марковскими системами, с другой. Таким образом, дискретный процесс (с перемежающимися состояниями) изменения параметра на этапе от 0 до ^ описывается дробной производной Лиувилля степени а в виде интеграла:

где Г(«)- гамма-функция.

Во второй главе разработана классификация ситуаций. На сегодняшний день реакция на неблагоприятную ситуацию происходит "по сигналу", то есть, изменяется оценка ситуации в шахте только после того, как произошло превышение параметрами шахтной атмосферы ПДК. После этого вводится в действие План ликвидации аварии. Проводятся мероприятия для ликвидации аварийного происшествия. Такой подход не позволяет выявить возможность возникновения аварийного происшествия заблаговременно и предпринять

(1)

действия, направленные на его предотвращение или снижение негативных последствий. При непрерывном мониторинге параметров шахтной атмосферы, возникает возможность диагностирования и оценки ситуации в шахте, прогнозирование значений аэрогазовых параметров. Тогда, если возможность возникновения аварийного происшествия выявлена, появляется время для выработки и выполнения мероприятий, направленных на его недопущение или снижение последствий от аварии (предотвращение травматизма и гибели шахтеров, выведение из строя оборудования, убытков от простоев и т.д.). Следовательно, необходимо разработать подход, позволяющий непрерывно оценивать аэрогазовую ситуацию и корректировать её оценку на основе прогноза и анализа аэорогазовых параметров с возможностью выработки перечня превентивных мероприятий, направленных на ослабление и предотвращение негативной тенденции.

Аэрогазовую ситуацию в шахте можно описать матрицей размерностью их/я, где л - количество точек контроля; т-число аэрогазовых параметров (см табл. 1) (ГШ 05-618-03 в угольных шахтах, инструкция по системе аэрогазового контроля в угольных шахтах РД 05-429-02). Из-за большого объема информации сложно субъективно оценивать аэрогазовую ситуацию на отдельных участках, а без верной оценки затруднительно принять правильное решение. Следовательно, необходимо создать механизм, вырабатывающий объективную оценку аэрогазовой ситуации. А для этого нужна классификация, описывающая переходной процесс развития аэрогазовой ситуации. Существующая на настоящий момент классификация ситуаций на подземных участках в шахте описывает только начальные и конечные фазы развития аварийной ситуации:

• штатная - режим работы подземного участка (ПУ), при котором непрерывно протекает производственная деятельность объекта без человеческих жертв, разрушений сооружений и оборудования;

• аварии - техногенное происшествие, создающее на объекте угрозу жизни и здоровью людей и приводящее:

- к разрушению сооружений, оборудования и транспортных средств,

- к нарушению производственного или транспортного процесса,

- к нанесению ущерба окружающей природной среде;

• ликвидация аварии - режим работы, при котором проводятся спасательные и восстановительные работы с целью ликвидации последствий возникшей аварии и предотвращения возникновения последующих аварий;

• ликвидация последствий аварии - режим работы, при котором проводятся восстановительные работы, устраняются разрушения и последствия аварии для восстановления нормальной производственной деятельности объекта.

Проведенный в диссертационной работе анализ развития аварийных ситуаций в шахте показал, что постепенно происходит накопление негативных факторов, которые со временем ведут к возникновению аварии. На рис.1 отображена метаннограмма концентрации метана в исходящей струе ш. Инская.

^шин)

Рис.1. Концентрация метана в исходящей струе воздуха Для того, чтобы учесть эффект накопления неблагоприятных тенденций, разработана классификация ситуаций в шахте, отличающаяся дополнительными градациями, которые позволяют выявить переход от штатной ситуации к аварийной:

• штатная;

• тревожный - режим работы ПУ, при котором непрерывно протекает производственная деятельность объекта без человеческих жертв, разрушений сооружения и оборудования; один или несколько контролируемых параметров объекта могут превышать тревожный порог;

• предаварийный - режим работы ПУ, когда один или несколько контролируемых параметров превышают верхний тревожный

порог; вероятность возникновения аварии значительно возрастает и впоследствии авария становится почти необратимой;

• аварийный;

• ликвидация аварии;

• ликвидация последствий аварии.

В третьей главе разработаны модели и алгоритмы, реализующие оценку, идентификацию и прогнозирование ситуации в шахте. Стохастический характер процесса изменения параметров шахтной атмосферы, например, концентрации метана или запыленности, объясняется многими факторами, в основном геологическими особенностями угольного пласта, вмещающих пород, режимом работы выемочного комплекса. Производимое орошение приводит к оседанию пыли в выработках. В периоды подачи выемочной машины отбиваемый уголь и обнажаемый пласт интенсивно выделяют метан, который подхватывается вентиляционной струей. Метановыделение происходит в зависимости от концентрации метана в пласте и массиве, сорбционных свойств угля, однако непредсказуемыми являются моменты остановки и пуска выемочного агрегата и флуктуации интенсивности выделения метана. Кроме этого, при посадке кровли происходит обильное выделение метана, что делает процесс метановыделения случайным. В местах проведения взрывных работ интенсивно происходит выделение вредных оксидов: сероводород образуется при взрывных работах, горении огнепроводного шнура; концентрация углекислого газа и оксида углерода повышается вследствие взрывных работ, при возникновении очагов пожара, работы двигателей внутреннего сгорания на рудниках, десорбированного выделения газов из горных пород.

Опрос датчиков, контролирующих параметры шахтной атмосферы, происходит в фиксированные промежутки времени. Поэтому измерение, например, концентрации метана в точке контроля, можно рассматривать как временной ряд значений контролируемого параметра хп которые можно представить в виде динамической системы, зависящей от предшествующих

наблюдений с некоторым шумом х, =F(x,

Прогнозирование значений концентрации метана и расхода воздуха в стационарном режиме при расчете параметров вентиляции в шахте JI.A.

Бахвалов и Л.А. Пучков предложили выполнять с помощью уравнения

р

авторегрессии: + Ч — S aix\n +1 ~'] с использованием F- критерия.

ы

Однако в задачах оценки и прогнозирования нештатных ситуаций в шахте этот подход не позволяет учитывать нестационарность процесса изменения аэрогазовых параметров в шахте, особенно в критических ситуациях, и степень участия «историю) в последующих значениях в процессе изменения аэрогазовых параметров. Таким образом, для оценки аэрогазовой ситуации на участках с учетом прогнозных значений аэрогазовых параметров необходимо:

• определить характеристики (энтропия, временной интервал, дробная размерность) процесса изменения параметра аэрогазовой атмосферы;

• идентифицировать процесс изменения аэрогазового параметра (стационарный, нестационарный);

• для нестационарного процесса:

• провести многократную генерацию прогнозных траекторий изменения параметра;

• определить оценку вероятности превышения аэрогазовым параметром ПДК;

• для стационарного процесса:

• вычисление прогнозных значений производиться с помощью авторегрессионной модели.

Для определения характера процесса изменения аэрогазового параметра разработана математическая модель (на основе метода Грассберга-Прокаччи [Grassberger P., Procaccia I.,Phys. Rev. Let, V.50, 346-349, 1983] вычисления корреляционной размерности для временных рядов) определения характеристики динамического процесса изменения аэрогазового параметра, учитывающая нестационарные свойства его изменения. В ней на основе

корреляционного интеграла вычисляются: энтропия Колмогорова^, корреляционная размерность D7, длина выборки m, характеризующие динамический процесс изменения аэрогазового параметра шахтной атмосферы. Корреляционный интеграл - вероятность того, что две точки во временном ряду разделены расстоянием меньшим е :

= 1XI ~XJ D , (2)

Л (.i у„1

j•<

где - функция Хевисайда;

s - пороговое расстояние; N - число векторов в наборе,

A-lim^. (3)

ШЕ

Для идентификации процесса изменения параметра шахтной атмосферы как стационарного или нестационарного используется соотношение: logCç =:Dq\oge-Kqeo+const, £-*0,т-*<в, (4)

где D - информационная размерность наблюденной выборки, вычисляется из соотношения

log С(е) s -D2 log(s)+const ; (5)

со = (m -1) ■ г - окно реконструкции; г - временной интервал (быстродействие датчика). Тогда, для энтропии Колмогорова и размерности выборки m справедливо соотношение:

C(s,m)~s0'fxpi-K2a>). (6)

Идентификация характера процесса изменения параметра шахтной атмосферы осуществляется с помощью разработанного алгоритма.

Вариацией масштаба е определяется зависимость корреляционного интеграла от него. Для этого строится линейная аппроксимация C2=acs+bc для фиксированного значения размерности выборки m. Значения угла наклона а'

прямой сравниваются для различных значений выборки т. Изменение угла

наклона в зависимости от размерности выборки т свидетельствует о хаотичности поведения временного ряда и, следовательно, наблюдаемый процесс является стационарным. Тогда, прогноз параметра шахтной атмосферы необходимо делать на основе авторегресионных моделей. В том случае, если изменение угла наклона не наблюдается, что свидетельствует о наличии нелинейной зависимости следующего значения от предыдущих (процесс нестационарный), прогноз необходимо производить с учетом характеристик наблюденного процесса изменения параметра, которые находятся следующим образом: по параметру масштаба в определяется размерность выборки т, для которой энтропия Колмогорова К становится стационарной Кг = а'г+6*, а* ->0.

1_I_I

660 600 650

Рис. 2. Концентрация метана в исходящей струе воздуха На рис. 3 приведен результат расчета идентификации процесса (стационарный или нестационарный) для изменения концентрации метана в исходящей струе воздуха (рис.2) на отрезке времени 550 - 650 мин.

lößfe)

Рис. 3. Зависимость корреляционного интеграла logC(e) от параметра масштаба logfé),размерности т ={1-10} для процесса изменения концентрации метана

График имеет отчетливо выраженный линейный участок, что указывает на влияние предыдущих значений на изменение параметра шахтной атмосферы. Следовательно, процесс является нестационарным.

Для вычисления прогнозной оценки вероятности превышения аэрогазовым параметром предельно допустимого значения разработана математическая модель генерации прогнозной траектории его изменения, учитывающая предысторию и нестационарный характер поведения аэрогазовых параметров. Она основывается на механизме фрактального броуновского движения, позволяющего учесть нестационарные свойства процесса изменения аэрогазового параметра:

Ви0) = , 1 Лй(/-г)Д(г), (7)

Яя+гГ

где с#?(т) - приращение винеровского процесса; Г( •) - гамма-функция; Н- информационная размерность Харста;

А(*-г) =у,-и2 ^ у/-и1 0 ' " импульсная переходная функция,

которая определяет характеристики коррелированной зависимости процесса .Вя(*) от предшествующих его значений, а также указывает на самоподобный характер фрактального броуновского движения. При реализации фрактального

броуновского движения для фрактальной размерности временного ряда Н >~

скорее всего последующее приращение параметра имеет тот же знак, что и предыдущее, то есть значение параметра будет возрастать в будущем, если оно

возрастало в прошлом. Если же параметр размерности то приращение

параметра скорее всего имеет различные знаки, а значит значение параметра будет убывать в будущем, если оно возрастало в прошлом. Таким образом, оптимальный в среднеквадратическом смысле прогноз фрактального броуновского движения вн(г„к) описывается следующим соотношением:

^-1Г]йяМ+гО, 1<™<», (8)

¿Я»

где 5^*='-А!

Н = 2-Л,-

Величина приращений при этом определяется по формуле: Е - -ДТяа{12 - ц)".

Проведя множественную генерацию прогнозных траекторий изменения параметра шахтной атмосферы, получаем различные реализации превышения или непревышения параметром предельно допустимого значения. На основе полученных реализаций изменения параметра шахтной атмосферы определяются вероятность и оценка времени превышения порогового значения по алгоритму, на основе разработанной математической модели учитывающей нестационарность процесса измеряемого параметра шахтной атмосферы (рис.4).

^ Начало ^

Получение вычисленных характеристик: информационная размерность Харста Н = 2 — , границы времени прогноза Д/, исходного временного ряда, критерий прогнозной оценки АР

-► ■*---

Прогноз значения по формуле

2м

Вычисления оценка р =_

и фиксирование времени превышения параметром ПДК

Выдача: оценка времени и значения превышения ПДК

1 ■

Конец ^

Рис. 4. Этапы алгоритма вычисления на прогнозный период вероятности превышения пороговых значений измеряемого параметра шахтной атмосферы

Результат работы алгоритма вычисления на прогнозный период вероятности превышения пороговых значений измеряемого параметра шахтной атмосферы представлен на рис. 5.

Рис. 5. Моделирование случайного процесса Далее вычисляется оценка вероятности превышения аэрогазовых параметров предельно допустимых значений по всем точкам их контроля. Сходимость результатов работы алгоритма анализировалась с помощью вычислительного эксперимента и зависит от числа его реализаций (рис. 6).

Рис. 6. Сходимость прогноза вероятности превышения концентрацией метана предельно

допустимого значения

Из рисунка видно, что с ростом числа реализаций алгоритма прогнозируемая оценка вероятности превышения аэрогазовым параметром предельно допустимого значения сходится.

Получив прогноз вероятностей превышения контролируемыми аэрогазовыми параметрами предельно допустимых значений, необходимо определить ситуацию в шахте на основе разработанной классификации. Определение объективной оценки аэрогазовой ситуации подземного участка в шахте осуществляется с помощью разработанной методики. Функции принадлежности для определения ситуации в зависимости от совокупной оценки вероятности превышения аэрогазовыми параметрами на участке представлены в универсальной записи (рис. 7):

//(х,а,Ь,с,с1)--

О,х < а; х-а с-а 1 ,с£х<с1; Ь-х Ь-с1 О ,х>Ь.

,а <х < с;

<х <Ь;

(9)

Параметры а,Ь,с,с1 для штатной, тревожной, предаварийной ситуации определяются экспертным методом для различных подземных.

Увереялгсггь

0.5 О

Ь с □

- л ¡т. а ¡бЩ / Л Й* /

Предай 1

Предеп 2

Тревожный

100

вероятность

Шшшый.

мчыи

Рис. 7. Функции принадлежности ситуаций Учет неопределенности разграничения штатного, тревожного и предаварийного режимов работы подземных участков производится перекрытиями, определяемыми функциями принадлежности. При превышении оценки вероятности достижения аэрогазовым параметром шахтной атмосферы предельно допустимого значения необходимо информировать горного

диспетчера и предложить список мероприятий, предотвращающих возможную аварийную ситуацию. Для этого в четвертой главе представлена последовательность выработки перечня превентивных мероприятий, направленных на улучшение или предотвращение негативной аэрогазовой ситуации в шахте, основанный на документе «план ликвидации аварий», автоматизирующий часть его функций.

В четвертой главе разработан механизм для выработки списка превентивных мероприятий, учитывающий прогнозные оценки (на основе математической модели И.О. Темкина). На основе определенной выше оценки аэрогазовой ситуации для подземного участка О.^ч^чъ-А« > с учетом горногеологических и технологических факторов, а также оперативного состояния технологического оборудования С,Т,М и определяются возможные мероприятия V, применимые для данной ситуации на подземном участке. С учетом особенностей месторождения, технологической схемы и проходческого, добычного и вспомогательного оборудования * ф определяется множество мероприятий, применимых в данных условиях для предотвращения или снижения последствий аварийной ситуации в шахте Ь =</„/2,...,/„ >.

:£>хехГхЛ/х£х£I-

Гг:Ух1ф->Ь.

На основе разработанных математических моделей и алгоритмов была спроектирована схема информационной аналитической системы безопасности шахты (рис.8).

Получаемые данные шахтной атмосферы с участков последовательно анализируются в модуле «Вычисление характеристик динамического процесса изменения аэрогазового параметра», вычисляются характеристики анализируемого динамического процесса: энтропия Колмогорова К, корреляционная размерность Бг, длина выборки т, и определяется характер изменения аэрогазового параметра (стационарный или нестационарный).

Рис. 8. Структурная схема информационно-аналитической системы безопасности шахты

В модуле «Построение прогнозной траектории изменения аэрогазового параметра» для нестационарного процесса производится построение прогнозных реализаций изменения анализируемого аэрогазового параметра с помощью механизма фрактального броуновского движения и вычисленных характеристики процесса. На основе результата моделирования определяется оценка вероятности превышения аэрогазовым параметром предельно допустимого для него значения. Полученные данные и разработанная в диссертации классификация ситуаций используются для идентификации аэрогазовой ситуации в шахте. С использованием разработанного в четвертой главе механизма выработки списка мероприятий по улучшению возможной аварийной ситуации происходит выработка перечня превентивных

мероприятий для горного диспетчера (оператора пульта аэрогазового контроля).

Практическая реализация результатов научного исследования выполнена в виде подсистемы «Обнаружения ранних стадий возникновения пожаров», внедренной на руднике «Маяк» рудоуправления «Талнахское» ГМК «Норильский никель» (рис. 9). В выработках производится контроль аэрогазовых параметров: окись углерода, температура воздуха и скорость воздуха в выработке, наличие дыма, скорость роста температуры. Получаемые данные анализируются и оцениваются, определяется вероятность возникновения пожара. При обнаружении начальной стадии возникновения подземных пожаров на всех воздухоподающих горных выработках с поступающей свежей струей воздуха, на вертикальных и наклонных стволах, а также каждом сопряжении воздухоподающих каналов срабатывают индикаторы аэрогазовых параметров. В случае выявления негативной тенденции ухудшения аэрогазовой ситуации формируются предупредительные сообщения на основе анализа и прогноза параметров рудничной атмосферы для горного диспетчера.

Внедрение подсистемы «Обнаружения ранних стадий возникновения пожаров» на руднике «Маяк» рудоуправления «Талнахское» ГМК «Норильский никель» позволило:

• повысить уровень пожарной безопасности и уменьшить время идентификации начальной стадии возникновения подземных пожаров;

• оценить вероятность возникновения на прогнозный период пожароопасной ситуации на подземном объекте;

• минимизировать затраты на локализацию и тушение подземных пожаров;

• повысить уровень общей безопасности производства и снизить уровень аварийности в руднике в целом.

Рис. 9. Часть мнемосхемы горизонта подсистемы «Обнаружения ранних стадий возникновения пожаров» р. Маяк

На разработанные компоненты программного инструментария по I реализации механизма мониторинга, анализа оценки и прогнозирования ситуации в шахте было получено 3 регистрационных свидетельства: №2007611422, №2007611424, №2007611423.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе решена научная задача оценки и прогнозирования аэрогазовой ситуации с учетом нестационарного характера поведения параметров шахтной атмосферы, что имеет важное значение для создании автоматизированных систем управления обеспечивающих безопасность ведения горных работ.

Основные выводы и практические результаты заключаются в следующем:

1. Для оценки ситуаций в шахте необходимо использовать классификацию ситуаций в шахте, учитывающую начальные стадии, предшествующие аварийным происшествиям и позволяющую запустить механизм поиска решений по предотвращению или снижению их последствий.

2. Вычислять характеристики изменения аэрогазовых параметров шахтной атмосферы следует с помощью разработанной математической модели определения характеристик динамического процесса изменения аэрогазовых параметров шахтной атмосферы, учитывающей их нестационарные свойства.

3. Идентифицировать процесс изменения параметров шахтной атмосферы рационально с помощью алгоритма идентификации природы (стационарная или нестационарная) процесса изменения аэрогазовых параметров, основанного на свойствах корреляционного интеграла.

4. Прогнозировать значения аэрогазовых параметров необходимо с использованием математической модели построения прогнозной траекторий изменения аэрогазовых параметров, учитывающей нестационарные свойства процесса их изменения,.

5. Вычислять вероятности превышения параметрами шахтной атмосферы предельно допустимых значений следует разработанным алгоритмом вычисления на прогнозный период вероятносш превышения пороговых значений измеряемыми параметрами шахтной атмосферы, учитывающим нестационарные свойства процессов их изменения.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Чудинов С.Г., Лобазнов A.B., Пасечник И.А.. Учет начальных стадий аварийной ситуации в шахте. //Уголь. -2009. -№1. -С. 69-70.

2. Лобазнов A.B., Чудинов С.Г., Пасечник И.А. Автоматизированная система обнаружения начальной стадии подземных пожаров. //Безопасность труда в промышленности. -2008. -№12. -С. 49-51.

3. Федунец Н.И., Чудинов С.Г., Кубрин С.С. Выбор оптимальной структуры организации объектов в системе «Плана ликвидации аварий». //Горный информационно-аналитический бюллетень. -М.:МГГУ. -2005. -№б.-С. 171-173.

4. Ландер A.B., Чудинов С.Г., Кубрин С.С. Распознавание и прогнозирование ситуации в шахте. //Горный информационно-аналитический бюллетень. -М.:МГГУ. -2005. -№8. -С. 225-228.

5. Чудинов С.Г., Кубрин С.С. Необходимость создания автоматизированной системы управления диспетчера по энергетике для шахты. //Современные энергетические комплексы и управление ими. Мат-лы П Международной науч.-практ. конф., ч. 3. -Новочеркасск: Новочеркасский политехнический институт. -2002. -С. 31-34.

6. Чудинов СТ., Смирнов A.M., Кубрин С.С. Автоматизированный мониторинг шахтных вод ОАО «Ленинградсланец». //Автоматизация, управление, безопасность, связь в угольной промышленности, -М.: Гипроуглеавтоматизация, -2003. -С. 168-176.

7. Чудинов С.Г., Кубрин С.С., Задачи и функции интеллектуальной системы контроля местоположения персонала в шахте. //Горный информационно-аналитический бюллетень. -М.:МГГУ. -2004. -№12. -С. 141-142.

8. Чудинов С.Г. Свидетельство №2007611422 Российская Федерация Программное обеспечение Promtex ОРС Server (подсистемы «Location And Monitoring for Personnel Safety» system). /Чудинов С.Г.; правообладатель ЗАО «Промтех»; опубл. 3.04.2007.

9. Чудинов С.Г. Свидетельство №2007611423 Российская Федерация Программное обеспечение Promtex Server Suite (подсистемы «Location And Monitoring for Personnel Safety» system). /Чудинов С.Г.; правообладатель ЗАО «Промтех»; опубл. 3.04.2007.

10. Чудинов С.Г. Свидетельство №2007611424 Российская Федерация Программное обеспечение Promtex ActiveX components suite (подсистемы «Location Arid Monitoring for Personnel Safety» system). /Чудинов С.Г.; правообладатель ЗАО «Промтех»; опубл. 3.04.2007.

Подписано в печать 27.04.2009 Формат 60x90/16

Объем 1 печ. л. Тираж 100 экз. Заказ №

Отдел печати МГГУ, Москва, Ленинский проспект, 6

Введение.

Глава 1. Анализ средств и методов обеспечения безопасности работ на горнодобывающем предприятии.

1.1 Анализ методов обеспечения безопасности на горнодобывающем предприятии.

1.2 Анализ средств обеспечения безопасности на горнодобывающем предприятии.

1.3 Анализ причин аварийных происшествий в шахте.

1.3.1. Состав рудничной атмосферы.

1.3.2. Оценка взрывоопасное™ метановоздушых смесей.

1.3.3. Параметры шахтной атмосферы для контроля за аэрогазовой ситуацией в шахте

1.3.4. Учет эффекта «памяти» в процессе изменения аэрогазовых параметров.

1.3.5. Обзор измерительных приборов.

Выводы.

Глава 2. Оценка, идентификация и прогнозирование аэрогазовой ситуации в шахте.

2.1. Постановка задачи оценки и прогнозирования аэрогазовой ситуации в шахте.

2.2. Подход к оценке и прогнозированию аэрогазовой ситуации в шахте.

2.3. Разработка классификации ситуаций в шахте.

Выводы.

Глава 3. Модели и алгоритмы оценки и прогнозирования аэрогазовой ситуации в шахте.

3.1 Разработка математической модели прогнозирования изменения аэрогазовых параметров.

3.2. Разработка алгоритма прогнозирования изменения аэрогазовых параметров.

3.3. Разработка математической модели построения прогнозной траектории изменения аэрогазовых параметров.

3.4. Разработка алгоритма вычисления на прогнозный период вероятности превышения предельно допустимых значений аэрогазовыми параметрами.

Выводы.

Глава 4. Практическая реализация системы оценки и прогнозирования аэрогазовых ситуаций в шахте.

4.1. Технический, технологический и интеллектуальный уровни обнаружения пожаров

4.2. Распознавание пожаров по физическим параметрам шахтной атмосферы.

4.3. Структура системы.

4.3.1. SUTex/SDTex.

4.4. Технические средства системы.

Выводы.

Несмотря на высокий уровень автоматизации производственной безопасности в шахте: внедрение автоматизированных систем аэрогазового контроля, высокие требования к соблюдению правил безопасности, современное взрывобезопасное оборудование, по-прежнему происходят аварийные происшествия в шахтах, вызванные взрывами метановоздушных смесей: ш. Юбилейная, ш. им. Засядько, ш. Ульяновская, ш. Абайская и так далее. В большинстве случаев возникновение аварии можно было предупредить, либо избежать, своевременно её идентифицировав на начальной стадии и выполнив превентивные действия, направленные на ее недопущение, либо устранение.

Проблема безопасности работ на горнодобывающих предприятиях была, есть и будет наиболее актуальной проблемой. В настоящее время повышение безопасности работ достигается: организационными мероприятиями, организацией технологического процесса, технологическим оборудованием, контролем текущих технологических параметров оборудования и аэрогазовых параметров шахтной атмосферы. Кроме этого, в современных условиях крайне необходимо производить мониторинг аэрогазовой ситуации в подземной части предприятия (на основе комплексного анализа аэрогазовых параметров). А так же оценивать и прогнозировать аэрогазовую ситуацию с целью принятия своевременных мер по предотвращению аварийных происшествий.

Снижение числа аварий и несчастных случаев экономически выгодно горнодобывающему предприятию, так как простои производства обходятся дорого, кроме этого восстановление и ремонт дорогостоящего оборудования после аварийных происшествий требует больших финансовых затрат.

Задачи повышения безопасности являются приоритетными при разработке автоматизированных систем. В связи с этим автоматизированные системы, разрабатываемые для горнодобывающих предприятий, должны, в первую очередь, учитывать вопросы, связанные с безопасностью на производстве, и использовать новейшие технологии и методы обработки информации.

Автоматизированная система аэрогазового контроля в шахте разрабатывается как комплексная система сбора, обработки, хранения и представления информации, нацеленная на совершенствование мониторинга аэрогазовой ситуации а шахте, а также контроля за подачей электропитания оборудования в случае возникновения нештатной аэрогазовой ситуации. Можно выделить следующие задачи автоматизированной системы аэрогазового контроля:

• автоматический сбор величин аэрогазовых параметров шахтной атмосферы;

• отображение собранных данных в виде мнемосхем, графиков, журнала событий технологической информации;

• подача управляющих сигналов на отключения электропитания оборудования в случае превышения предельно допустимого значения аэрогазового параметра;

• информационно-справочная поддержка;

• подготовка и выдача отчетов за смену, сутки, месяц;

• просмотр архивной информации;

• предоставление учетной информации.

В настоящее время, несмотря на то, что каждое работающее горнодобывающее предприятие еще на этапе строительства обладает диспетчерскими службами и соответствующими системами аэрогазового контроля, проблема создания автоматизированных систем аэрогазового контроля приобретает особую актуальность.

Проблема построения автоматизированных систем, обеспечивающих производственную безопасность, является предметом многочисленных исследований. Значительный вклад в управление газодинамикой добычных участков внесли: JI.A. Бахвалов, А.Д Багриновский, Ф.С. Клебанов, Е.Ф. Карпов, JI.A. Пучков, В.Д. Аюров, Р.Б. Тян, В.Я. Потемкин; в диспетчеризацию воздухораспределения: JI.A. Бахвалов, К.Г. Акутин, Б.А. Клепиков, А.Г. Евдокимов, Е.Ф. Карпов, А.А. Литвиненко, В.А. Святный, С.В. Цой; в исследование влияния технологических процессов на аэрогазодинамические режимы: В.А. Божко, Н.А. Жайсамбиев, A.M. Картов, Ф.С. Клебанов, В.Н. Лысенко, Н.Н. Петров.

Большинство существующих автоматизированных систем аэрогазового контроля на сегодняшний день объективно не готовы решить перечисленные выше задачи и поэтому не могут служить основой дальнейшего развития производства. Они построены с использованием устаревших средств и методик, имеют локальный характер и не учитывают перспектив развития предприятия. Их основная задача - осуществлять мониторинг аэрогазовых параметров шахтной атмосферы без функций анализа и прогнозирования контролируемых параметров, предоставлять проблему идентификации аэрогазовой ситуации для оператора подсистемы аэрогазового контроля, решение которого не всегда может оказаться верным.

Произошедшие за последнее время аварии на ш. Юбилейная, ш. им.

Засядько, ш. Ульяновская, ш. Абайская - подтверждают недостаточную эффективность систем аэрогазового контроля в шахте. Заблаговременное распознавание возможности возникновения аварийной ситуации по-прежнему б остается за горным диспетчером (оператором АГК), который на основе субъективного анализа большого количества информации не всегда может её выявить. Введение объективных оценок аэрогазовой ситуации повысит уровень производственной безопасности на горнодобывающем предприятии. Для этого необходимо постоянно производить анализ и прогноз значений контролируемых параметров шахтной атмосферы. На их основе осуществлять идентификацию аэрогазовой ситуации в шахте, что позволит выявить аварийную ситуацию на стадии ее развития и выполнить действия, направленные на предотвращение или снижение последствий аварий.

Поэтому научная задача, заключающаяся в разработке моделей и алгоритмов, позволяющих с достаточной степенью достоверности объективно оценить аэрогазовую ситуацию с учетом анализа и прогноза параметров шахтной атмосферы, выработать и выполнить превентивные мероприятия, направленные на недопущение или снижение последствий аварий, актуальна.

Выводы

Был проведен анализ и выделены основные параметры шахтной атмосферы, являющиеся показателями возникновения пожара на ранней стадии. Для контроля за аэрогазовыми параметрами разработаны и стандартизированы станции сбора данных для подземного применения на основе контроллеров сбора данных фирмы Trolex.

В ходе эксплуатации Автоматизированной системы раннего обнаружения начальных стадий возникновения пожаров рудника «Маяк» были получены следующие результаты:

• повышен уровень пожарной безопасности и уменьшить время идентификации начальной стадии возникновения подземных пожаров;

• возможно оценить вероятность возникновения на прогнозный период пожароопасной ситуации на подземном объекте;

• минимизированы затраты на локализацию и тушение подземных пожаров;

На созданные инструментальные средства было получено 3 регистрационных свидетельства программ: №2007611422, №2007611424, №2007611423.

Заключение

В диссертационной работе решена научная задача оценки и прогнозирования аэрогазовой ситуации с учетом нестационарного характера поведения параметров шахтной атмосферы, что имеет важное значение для создании автоматизированных систем управления обеспечивающих безопасность ведения горных работ.

В диссертационной работе было проведен анализ средств и методов обеспечения безопасности на горнодобывающих предприятиях. Проанализированы факторы, параметры шахтной атмосферы и процессы их изменения, влияющие на аэрогазовую ситуацию в шахте. Разработана классификация. Для оценки ситуаций в шахте необходимо использовать классификацию ситуаций в шахте, учитывающую начальные стадии, предшествующие аварийным происшествиям и позволяющую запустить механизм поиска решений по предотвращению или снижению их последствий.

Получаемые данные с датчиков аэрогазовых параметров, необходимо накапливать и производить анализ собранной «истории». Вычислять характеристики изменения аэрогазовых параметров шахтной атмосферы следует с помощью разработанной математической модели определения характеристик динамического процесса изменения аэрогазовых параметров шахтной атмосферы, учитывающей их нестационарные свойства.

С учетом вычисленных характеристик идентифицировать процесс изменения параметров шахтной атмосферы с помощью алгоритма идентификации природы (стационарная или нестационарная) процесса изменения аэрогазовых параметров, основанного на свойствах корреляционного интеграла.

Прогнозировать значения аэрогазовых параметров необходимо с использованием математической модели построения прогнозной траекторий изменения аэрогазовых параметров, учитывающей нестационарные свойства процесса их изменения

Вычислять вероятности превышения параметрами шахтной атмосферы предельно допустимых значений следует разработанным алгоритмом вычисления на прогнозный период вероятности превышения пороговых значений измеряемыми параметрами шахтной атмосферы, учитывающим нестационарные свойства процессов их изменения.

1. Азбель М.Д. Мониторинг безопасности промышленных предприятий. Учебное пособие. - М.: МГГУ. -2007.

2. Арене X., Лёйтер Ю. Многомерный дисперсионный анализ. М.:Финансы и статистика. -1985.

3. Астафьев Ю.П.и др. Компьютерные системы управления в горном деле за рубежом. М.: Недра. -1989.

4. Бахвалов JI.A. Моделирование систем. М.: МГТУ. -2006.

5. Бахвалов Л.А., Пучков JLA. Методы и алгоритмы автоматического управления проветриванием. М.: Недра. -1992.

6. Бондаренко В.В., Куляница A.JI. и др., Подход к прогнозированию развития ситуации и определение управляющих воздействий в интеллектуальной системе поддержки принятия решений. М.:Информационные технологии. -2003. -№8. -С. 13-19.

7. Ватагин B.C., Андриевский Д.И. Задачи нейронных сетей для предотвращения чрезвычайных ситуаций. http:// agps-2006.narod.ru/konf/2004/sb-2004/sec-2-04/2.67.pdf.

8. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.:АКАДЕМА. -2005 г. 576 стр.

9. Громов Ю.Ю, Земский Н.А, Иванова О.Г. и др., Фрактальный анализ и роцессы в компьютерных сетях: Учебю пособие. -Тамбов: Издательство ТГТУ. -2004.

10. Дегвин Б.М. Блеск и нищета прогнозирования. //Уголь Украины. -2004. -№10.

11. Дуброва. Т.А. Статистические методы прогнозирования. М.:ЮНИТИ. -2003. 206 стр.

12. Душейко О.С., Томилин Ю.В. Прогнозирование чрезвычайных ситуаций с использованием интерполяционных формул. //XXIX Неделя науки СПбГТУ. Материалы межвузовской научной конференции. Ч. I. -2001. С.78.

13. Евланов. Л.Г., Кутузов В.А. Экспертные оценки в управлении. -М.:Экономика. -1978. 136 стр.

14. Егоров Н., Карпов А. Диагностические информационно-экспертные системы. СПб.: Санкт-Петербургский университет. -2002.

15. Жекамухов М.К., Жекамухова И.М. К проблеме внезапных выбросов угля и газа в шахтах. Электронный журнал «Исследовано в России». http://zhumal.ape.relarn.ru/articles/2003/045.pdf.

16. Жожикашвилли А.В., Стефанюк B.JT. Продукционные сети: развитие теории ТК-продукций. //Прикладная и компьютерная математика. М.:Вестник РУДН. -2003. -№1. С. 140-149.

17. Журавков М. А., Кириенко В. М. Автоматизированная система "План ликвидации аварий" для подземных рудников. //Горный журнал. М.: МГГУ. -2004. -№10.

18. Захаров В.Н. Разработка методологии и обоснование критериев прогнозирования состояния горного массива сейсмоакустическими методами при подземной угледобыче. Дис. д-ра техн. наук:25.00.20. Люберцы. -2003.

19. Злотин Б.Л., Зусман А.В: Методика прогнозирования чрезвычайных ситуаций, вредных и нежелательных явлений. Кишинев. -1991. http://www.metodolog.ru/00891/00891.html

20. Инструкция по составлению планов ликвидации (локализации) аварий в металлургических и коксохимических производствах, Госгортехнадзор .

21. Калиберда Е.Г. Анализ причин аварий. Безопасность труда в промышленности. -2007. -№6.

22. БЛ. Картозия, Б.И. Федунец, М.Н. Шуплик, Ю.Н. Малышев и др. Шахтное и подземное строительство. М.: Академия горных наук. -2001. 732 стр.

23. Костарев А.П. О предупреждении взрывов метана и пыли и снижении взрывоопасности шахт. //Уголь. -2002. -№1

24. Котляревского В.А. Забегаева А.В. Аварии и катастрофы. Предупреждение и ликвидация последствий. Учебное пособие. Книга 3. -М.:АСВ. -1998. 416 стр.

25. Ландер А.В., Чудинов С.Г., Кубрин С.С. Распознавание и прогнозирование ситуации в шахте. //Горный информационно-аналитический бюллетень. М.гМГТУ. -2005. -№8. -С. 225-228.

26. Лобазнов А.В., Чудинов С.Г., Пасечник И.А. Автоматизированная система обнаружения начальной стадии подземных пожаров. //Безопасность труда в промышленности. -2008. -№12. -С. 49-51.

27. Малинецкий Г.Г., Потапов А.Б. Современные проблемы нелинейной динамики. М.: Эдиториал УРСС. - 2000. 316 стр.

28. Методические указания по проведению анализа риска опасных производственных объектов: РД03-418-01. Москва. -2001. 25стр.

29. Минаев Ю.Н., Филимонова О.Ю. Методы и алгоритмы решения задач идентификации и прогнозирования в условиях неопределенности в нейросетевом логическом базисе. М.:Горячая линия — телеком. - 2003.

30. Мясников А.А, Старков С.П., Чикунов В.И. Предупреждение взрывов газа и пыли в угольных шахтах. М.:Недра. -1985.

31. Назаров А.В., Лоскутов А.И. Нейросетевые алгоритмы прогнозирования и оптимизации систем. Спб.: Наука и Техника. -2004.

32. Охтилев М.Ю., Соколов Б.В., Чуприков А.Ю. и др. Перспективные направления развития информационных технологий мониторинга состояний сложных технических объектов в реальном масштабе времени. М.:Авиакосмическое приборостроение. 2004. - №11. - С. 50-59.

33. Подображин С.Н. Анализ причин аварий. //Безопасность труда в промышленности. -2007. -№5.

34. Правила безопасности в угольных шахтах (ПБ 05-618-03), Госгортехнадзор.

35. Пономарев А.А., Агеев Ю.М. Прогнозирование аварийных ситуаций*на объекте управления с использованием пакета MatLab. //Электронные средства и системы управления: Материалы международной научно-практической конференции. Томск. - 2004 г.

36. Пятибратов А.П., Гудыно Л.П., Кириченко Н.А., Вычислительные системы, сети и телекоммуникации. -М.: Финансы и статистика. -1998.

37. Саркисян. С.А., Каспин. В.И. Теория прогнозирования и принятия решений. М.: Высш. Школа. -1977. 351 стр.

38. Смилянский Г.Л., Амлинский Л.З., Баранов В.Я. и др. Справочник проектировщика АСУТП. М.-.Машиностроение. -1983. 527 стр.

39. Судоплатов А. П., Бесков М. И. На пути к шахте-автомату. М.: Знание, 1966.

40. Темкин И.О. Разработка теории и методов построения интеллектуальных нейросетевых систем управления аэрогазодинамическими процессами в шахтах. М.:МГГУ. -1996.

41. Темкин И.О. Принципы построения интеллектуальных систем управления горнотехнологическими процессами. //Горный информационный аналитический бюллетень. М.: МГГУ. -1996. -№3.

42. Теория вероятностей и математическая статистика. Учебник для вузов. 2-е изд. М.: ЮНИТИ. 2006. 573 стр.

43. Федунец Н.И., Чудинов С.Г., Кубрин С.С. Выбор оптимальной структуры организации объектов в системе «Плана ликвидации аварий». //Горный информационно-аналитический бюллетень. М.:МГГУ. -2005. -№6. -С. 171-173.

44. Фомичева О.Е., Куприянов В.В. Интеллектуализация технологий автоматизированных систем. Москва. -1994.

45. Хисматуллин Р.К. Динамика напряженно-деформированного состояния горной породы при разных типах насыщенности. -Нефтегазовое дело: Элетронный журнал. -2006.http://www.ogbus.ru/authors/Khismatullin/Khismatullinl.pdf.

46. Чудинов С.Г., Кубрин С.С., Задачи и функции интеллектуальной системы контроля местоположения персонала в шахте. //Горный информационно-аналитический бюллетень. -М.:МГГУ. -2004. -№12. -С. 141-142.

47. Чудинов С.Г., Смирнов A.M., Кубрин С.С. Автоматизированный мониторинг шахтных вод ОАО «Ленинградсланец». //Автоматизация, управление, безопасность, связь в угольной промышленности, М.: Гипроуглеавтоматизация, -2003. -С. 168-176.

48. Чудинов С.Г., Лобазнов А.В., Пасечник И.А. Учет начальных стадий аварийной ситуации в шахте. //Уголь. -2009. -№1. -С. 69-70.

49. Ширяев. В.А. Совершенствование системы производственного контроля на угольных предприятиях Кузбасса. Дис. . канд. техн. наук:05.26.03. -Кемерово. -2006.

50. Эйкхофф. П. Основы идентификации систем управления. М.:Мир. -1975. 678 стр.

51. Ястребенецкий М.А., Иванова Г.М. Надежность автоматизированных систем управления технологическими процессами. М.:Энергоатомищдат. -1989. 264 стр.