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저널정보
한국암반공학회 터널과 지하공간 터널과 지하공간 제17권 제4호 (통권 제69호)
발행연도
2007.8
수록면
301 - 310 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2017

인공신경망을 이용한 광산의 갱내 온도 예측에 관한 연구
김윤광 광해·지질방재 2017.01 학위논문

2007

인공신경망을 이용한 심부 갱내온도 예측
김윤광 ,  김진 터널과 지하공간 2007.08 학술저널

초록· 키워드

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심부 탄광 개발의 타당성 검토나 통기계획 수립시 갱내 작업장의 온도를 예측하는 것은 매우 중요하다. 심부의 탄광주변의 암반은 매우 다양하고 여러 암종으로 구성되어 있어 암반의 열 전도율(thermal conductivity)를 구하는 일은 매우 어려운 작업이다. 이에 본 연구에서는 복잡한 갱내여건에 상응한 열전도율을 도출하기 위해 artificial neural network(인공신경망)를 새롭게 도입하여 갱내 기상 예측을 위한 전산 프로그램을 개발하였다. 인공 신경망을 이용한 열전도율 계산 프로그램은 back-propagation algorithm을 사용하였으며 9개의 인자를 받아들이는 input layer와 5개와 3개의 뉴런을 가지는 두 개의 hidden layer로 구성되어져 있다. 개발된 TemPredict를 이용하여 장성광업소의 심부온도를 검증한 결과 장성생산부 -300 ML 하반구 입구의 25.65℃온도가 로 산출되었고 실제 온도 (25.7℃)와 0.05℃의 차이를 나타냈다. 이는 오차 범위 5% 이내에 포함되는 것으로 검증결과 95% 이상의 높은 신뢰도를 나타냈다. 위의 검증결과를 통해 TemPredict를 이용하여 현재 굴진중인 -425 ML이 관통이 되었을때의 장성생산부 주운반갱도 9X지점의 온도를 예측하였다. 예측 결과 장성생산부 주운반갱도 9X지점의 온도는 28.2℃로 예측 되었다. 향후 TemPredict를 통한 온도예측을 통하여 광산이나 지하구조물의 설계시 통기계획에 많은 도움을 줄 것으로 기대된다.
#Temperature prediction #Thermal conductivity #Artificial neural network #Back-propagation algo #온도예측 #열전도율 #인공신경망 #역전파 알고리즘

목차

Abstract
초록
1. 서론
2. 갱내 기상 이론
3. 연구대상 광산 현황
4. 장성광업소 암반의 열적 특성치
5. 온도 예측 프로그램 TemPredict(Temperature Prediction Program)의 개발
6. 갱내 기상 예측 프로그램(TemPredict)을 이용한 -425 ML의 온도 예측
7. 결론
참고문헌

참고문헌 (16)

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