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J-GLOBAL ID：202202218630392893   整理番号：22A0311574

人工知能に基づく石炭採掘技術と管理【JST・京大機械翻訳】

Coal Mining Technology and Management Based on Artificial Intelligence

著者 (2件)： Wang Haibing (CHN ENERGY, Beijing, China) ,  Li Zhuqing (High School Affiliated to BIT, Beijing, China)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 747  ページ： 1237-1243  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 新しい時代において,中国の経済の発展によって,いろいろな産業における石炭資源のための需要は,段階的に増加して,それは,石炭採掘企業が,石炭採掘の科学的技術と管理の解析を補強する必要があった。科学と技術の応用と管理対策の実用化を通して,石炭採掘企業は,石炭資源の採掘効率を改良して,企業の長期的開発を促進することができた。上記の背景に基づき,この論文の目的は,石炭採掘技術と人工知能の管理を研究することである。本論文では,石炭資源の科学的採掘技術の管理,石炭産業の特性とその経済活動,石炭採掘科学と技術の特性,および石炭採掘科学と技術の管理対策の重要性を簡潔に説明し,中国の石炭資源の採掘水位の改善に参照的役割を果たすことを期待する。本論文では,屋外野外調査,地質データ収集および屋内数値シミュレーション解析を,複雑な地質条件下での石炭採掘沈下地質環境の応答を解析し,研究するために,研究領域で実施した。実験結果は,石炭採掘機械が石炭を切断するときの機械的遠隔制御を採用して,オペレータは石炭資源の安全な採掘を確実にするために3m以上のドラムから離れて,種々の事故を効果的に防止するために採掘工程において関連した対策を取るべきであることを示した。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  *石炭 ,  オペレータ ,  産業 ,  資源 ,  遠隔制御 ,  水位 ,  中華人民共和国 ,  *人工知能 ,  *採炭 ,  鉱山 ,  *採掘 ,  地質 ,  データ収集
準シソーラス用語： 経済活動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 石炭資源 ,  資源開発 ,  鉱山技術 ,  管理対策

分類 (4件)： 炭鉱,石炭資源  (UA01100K) ,  鉱山開発・建設  (UA02040A) ,  露天採掘  (UA05080N) ,  石炭工業,コークス工業  (YE04020I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 人工知能 ,  石炭採掘