INŻYNIERÓW I TECHNIK SZY T S

Transkrypt

1 ISSN X INŻYNIERÓW STOWARZYSZENIE I TECHNIKÓW GÓRNICTWA

2

3 Nr 4 PRZEGLĄD GÓRNICZY 1 Katowice, r. LIST OTWARTY DO PANI PREMIER BEATY SZYDŁO, W SPRAWIE SZERSZEGO WYKORZYSTANIA WĘGLA W POLSKIEJ GOSPODARCE 1. GENEZA W roku 1990 na początku rynkowej transformacji ówcześni decydenci lansowali pogląd, że w Polsce Ludowej górnictwo węgla kamiennego zbudowane ogromnym wysiłkiem całego społeczeństwa było nieefektywne; cena sprzedaży węgla nie pokrywała kosztów. Nie informowano jednak, że wzorem sowieckiej gospodarki w PRL sztucznie utrzymywano ceny węgla na poziomie niższym od kosztów i dotowano tą produkcję aby zapewnić przemysłom przetwórczym tanią energię. Nie informowano, że np. w latach , wskaźnik efektywności eksportu węgla do strefy dolarowej (liczony z uwzględnieniem kursu wynikowego) był (wg danych GUS) znacząco wyższy niż każdej z 16 podstawowych branż ówczesnej polskiej gospodarki. Nie informowano, że ten eksport był naszym największym dostawcą dolara, przy tym najtańszego. Ówczesne górnictwo wydobywając w latach ponad 195 milionów ton węgla handlowego nie tylko zaspokajało w pełni wewnętrzne potrzeby marnotrawnej gospodarki. Kierowało też (rocznie) na eksport dziesiątki milionów ton węgla zapewniając (łącznie) gospodarce PRL ponad 17 miliardów (ówczesnych) dolarów co można uznać za kwotę porównywalną z całym zadłużeniem Polski w latach rządów Gierka 1. W koncepcji rynkowej transformacji górnictwa węgla kamiennego, wskazane założycielskie kłamstwo zintegrowało się z hasłem lansowanym już przy Okrągłym Stole przez Solidarność mianowicie z hasłem kopalń: SAMODZIELNYCH, SAMOFINANSUJĄCYCH I SAMORZĄDNYCH. W efekcie w planie Balcerowicza wbrew nie tylko elementarnej wiedzy górniczej do gospodarki rynkowej zostało wprowadzone górnictwo totalnie rozproszone! Socjalistycznie nieudolne, ale zintegrowane, koncernowe zarządzanie górnictwem PRL jako nie chcianym monopolem zostało zastąpione systemem wzajemnej konkurencji pojedynczych kopalń!! Po trzech latach wobec groźby ekonomicznej katastrofy rozpoczęto proces stopniowej integracji kopalń 1 Lisowski A.: Efektywność górnictwa węglowego w świetle faktów Przegląd Górniczy 1989 nr 5; także Przegląd Techniczny 1989 nr 5 i 6. w większe jednostki organizacyjne. Do podnoszenia ekonomicznej efektywności górnictwa zastosowano jednak wykreowaną we wskazanych okolicznościach metodę zamykania kopalń nie pracujących z zyskiem a więc niekonkurencyjnych. W warunkach ówczesnej polityki jawnie antywęglowej (utrzymywanie cen węgla znacząco poniżej ceny węgla importowanego i nadmierne obciążenie kopalń podatkami, stały niedobór środków na modernizację kopalń, oddanie handlu węglem w ręce pośredników, likwidacja eksportu itd.) takich kopalń nie brakowało. Zamykano więc kopalnie, które bez racjonalnego uzasadnienia kwalifikowano jako trwale nierentowne lub (w końcowych latach 1900) jako kopalnie tworzące tzw. nadmierne zdolności produkcyjne. W wyniku tak prowadzonej rynkowej transformacji w latach zlikwidowano 32 kopalnie (spośród 70). Zasoby przemysłowe górnictwa węgla kamiennego zmniejszyły się w tym czasie z 16,1 miliardów ton do 6,9 miliarda. Do roku 2008 ubyło dalszych 5 kopalń a w stosunku do roku 1988, poprzedzającego Okrągły Stół roczna produkcja węgla kamiennego zmniejszyła się o około 110 milionów ton. Zatrudnienie w kopalniach zmniejszyło się o około 290 tysięcy pracowników nie licząc zatrudnienia w otoczeniu górnictwa 2. W roku 2014 produkcja węgla kamiennego zmniejszyła się do 73,2 miliona ton,a import wyniósł około 8 milionów ton. Aktualnie trwa akcja ratowania Kompanii Węglowej, a perspektywy szerszego wykorzystania węgla kamiennego w polskiej gospodarce są wciąż niejasne! 2. POSTULATY W tej trudnej sytuacji zwracam się do Pani Premier i jej Rządu o podjęcie decyzji, które doprowadziłyby do przygotowania w trybie pilnym w ramach prac nad Programem gospodarka plus dwóch dokumentów: 2 Lisowski A.: Rynkowa transformacja polskiego górnictwa węgla kamiennego POLEMIKI-DYSKUSJE. Przegląd Górniczy 2010 nr 1-2.

4 2 PRZEGLĄD GÓRNICZY 2016 pierwszy o charakterystyce studium pomocniczego i drugi o charakterystyce wstępnej wersji planu przewidzianego do realizacji. Dokument 1. Analiza sytuacji, w której mogło znaleźć się górnictwo węgla kamiennego gdyby jego rynkowa transformacja została poprowadzona w latach nie według wariantu likwidacyjnego, ale wariantu modernizacyjnego. Dokument 2. Zarys perspektywicznego, kompleksowego planu wykorzystania w polskiej gospodarce posiadanych zasobów węgla zwłaszcza kamiennego w latach (ewentualnie w dłuższym okresie). Aby studium analityczne postulowane w pierwszym dokumencie było przydatne, należy uwzględnić w nim następujące wymagania. Nie brać pod uwagę ideologicznych i politycznych okoliczności: niechęci władzy do PRL - owskiego, także pozytywnego dorobku; potrzeb wynikających z trwającego wówczas procesu uwłaszczania nomenklatury; warunków stawianych przez Bank Światowy itd. Analizę oprzeć na obiektywnej ocenie możliwości realizacyjnych i na rozsądku ukierunkowanym na osiągnięcie gospodarczego efektu. Rozpatrywać węgiel kompleksowo jako surowiec, który trafia do końcowego odbiorcy: albo w postaci nieprzetworzonej (np. do indywidualnego ogrzewania) albo korzystniej po przetworzeniu przez właściciela górnictwa na prąd (w elektrowniach i elektrociepłowniach); na koks, paliwa płynne, gazowe i inne produkty. Należy przewidywać właśnie taką sytuację, a więc efektywność ekonomiczną pozyskiwanego węgla liczyć z uwzględnieniem przetworzenia na końcowe produkty. Konsekwentnie funkcjonowanie górnictwa węgla kamiennego należy rozpatrywać w strukturze koncernowej obejmującej dalsze przetwórstwo. Do obsługi zarządzania w tak funkcjonującym górnictwie należy przewidywać skuteczne wykorzystanie (rozwijanych wcześniej) skomputeryzowanych systemów zarządzania z pogłębioną analityką i optymalizacją planowania. Rynkową transformację kopalń należy rozpatrywać nie w wariancie likwidacyjnym, ale modernizacyjnym tzn. nie likwidować najmniej efektywnych kopalń, ale najbardziej nieefektywne ogniwa we wszystkich kopalniach upraszczając je i podnosząc koncentrację produkcji. Zamiast likwidować tzw. nadmierne zdolności produkcyjne przewidywać rozbudowę w możliwie najszybszym tempie chemicznej przeróbki węgla na paliwa płynne i gazowe doprowadzając skalę przetwórstwa np. do 50 milionów ton/rok (wzorem RPA, która tym sposobem uniezależniła się od objętych embargiem dostaw ropy i gazu). Przyjmować przy tym jako pewnik, że na racjonalne przedsięwzięcia inwestycyjne objęte gwarancjami rządu dużego państwa na rynku kapitałowym jest dość środków. Nie likwidować eksportu, utrzymywać ceny sprzedaży węgla na poziomie parytetu importowego, nie obciążać produkcji kopalń nadmiernymi podatkami, nadmiar załogi kierować do przedsiębiorstw rekultywacji Śląska itd. Wynik tak ukierunkowanej analizy należy określić dla lat takimi wskaźnikami jak: wielkość produkcji węgla i produktów rozwijanego przetwórstwa, poniesione nakłady i koszty, osiągnięte przychody, wynik finansowy wraz z rozliczeniem zadłużenia, zatrudnienie i inne. Końcowym rezultatem analizy powinno być porównanie jej wyników z rzeczywistym rezultatem funkcjonowania górnictwa węgla kamiennego osiągniętym w likwidacyjnym wariancie rynkowej transformacji, do roku Scharakteryzowana wyżej analiza niewątpliwie okaże się pomocna w aspekcie merytorycznym i metodycznym w pracach nad drugim, zasadniczym dokumentem. Dokument ten powinien odegrać istotną rolę w przygotowaniu przez Rząd realizacyjnej wersji perspektywicznego planu funkcjonowania i rozwoju górnictwa węgla kamiennego, a także brunatnego w polskiej gospodarce. W tym kontekście podaję niżej kierunkowe wymagania do prac nad tym dokumentem. Sformułowania te szerzej uzasadniają i rozwijają wymagania, które zostały już wyżej wskazane do prac nad dokumentem pierwszym. 1. Zasoby naturalne występujące w formie złóż minerałów użytecznych w tym również węgla kamiennego i brunatnego powinny być rozpatrywane jako potencjalne, ale też w pełni realne bogactwo Kraju. Ile z tego bogactwa jako bonus przekazywany przez naturę zostaje wykorzystane dla przyspieszenia gospodarczego rozwoju Kraju i zwiększenia dobrobytu społeczeństwa zależy głównie od: a) cech złoża oraz b) zakresu i kompetencyjnego poziomu prowadzonej eksploatacji złóż. Z tego oczywistego względu wnioskowany do opracowania Zarys kompleksowego perspektywicznego planu wykorzystania w polskiej gospodarce posiadanych zasobów węgla zwłaszcza kamiennego powinien spełniać trzy dalsze wymagania. Wymagań tych pod rygorem popełniania istotnego błędu nie wolno ignorować! W dotychczasowej praktyce rynkowej transformacji wymagania te były niestety fatalnie ignorowane. 2. Węgiel pozyskiwany z rodzimych złóż nie może być rozpatrywany jako tożsamy z węglem importowanym. To, że ten drugi jest znacząco tańszy nie znaczy, że jest w gospodarce korzystniejszy!

5 Nr 4 PRZEGLĄD GÓRNICZY 3 Węgiel rodzimy daje bowiem społeczeństwu stabilne zatrudnienie, a z tym dochody zarówno do kasy pracowników jak kasy swego usługowego otoczenia i kasy państwa. Ponadto i to jest bardzo istotne uwalnia gospodarkę od skutków światowej huśtawki cen węgla oraz zapewnia energetyczne bezpieczeństwo i umożliwia wykorzystania bonusu przekazywanego Krajowi przez naturę. Z tych oczywistych względów zysk jako podstawowe (decydujące) kryterium oceny ekonomicznej efektywności funkcjonowania górnictwa węglowego był i jest kryterium nieracjonalnym, lub wręcz szkodliwym gdy uzasadnia decyzję o zamknięciu kopalni. Zysk jest owszem racjonalnym i wystarczającym kryterium gdy rozpatrujemy ekonomiczną efektywność małego przedsiębiorstwa lub zwykłego rynkowego towaru, ale nie określonej gałęzi górnictwa lub dużego przemysłu stanowiącego konstrukcyjny szkielet gospodarki Kraju. Oznacza to, że w postulowanym Zarysie. planu.. do oceny efektywności należy także wykorzystywać co najmniej metodę bilansu dochodów publicznych 3 lub jeszcze pełniejszy kompleksowy ekonomiczny rachunek efektywności społecznej. 3. Do elementarnej wiedzy należy stwierdzenie, że producent surowca bogaci się najszybciej i najbezpieczniej gdy sprzedaje go w formie przetworzonej. Już u zarania współczesnej cywilizacji kapitaliści budowali kopalnie wraz z elektrowniami, koksowniami, a i nawet hutami. WŁAŚCICIEL naszych kopalń wprowadzając je do gospodarki rynkowej zignorował tą elementarną wiedzę i to jest zasadnicza przyczyna aktualnej dramatycznej sytuacji naszego górnictwa węgla kamiennego; (na szczęście nie popełnił tego błędu w górnictwie rud miedzi). W postulowanym Zarysie. planu.. należy wykorzystując wszelkie środki finansowe i prawne przewidzieć możliwie najszybsze zreorganizowanie tego górnictwa w strukturę koncernową obejmującą również przetwarzanie węgla. Jest oczywiste, że nie od razu uda się osiągnąć czystą formę tej struktury i trzeba będzie przewidywać proces etapowy. Jednak ten kierunek funkcjonowania i rozwoju górnictwa węglowego powinien być realizowany z bezwzględną determinacją. Z tą samą determinacją należy przewidywać masowe przetwórstwo węgla na paliwa płynne i gazowe. Przywołany wyżej przykład RPA wskazuje, że jest to skuteczna droga nie tylko do opłacalnej produkcji węgla w naszym przypadku, bez ko- 3 Lisowski A.: Rozszerzona ocena ekonomicznej efektywności przedsiębiorstw metoda bilansu dochodów publicznych (BDP). Przegląd Górniczy 2002 nr 6. lizji z klimatycznymi wymogami UE ale też do wszechstronnego rozwoju gospodarki Kraju i jego surowcowej niezależności. Chociaż zmarnowaliśmy szansę przetwarzania już dawno nawet 50 milionów ton węgla na paliwa płynne i gazowe ale mając przemysłowe zasoby węgla i wciąż jeszcze silną kadrę górniczą powinniśmy dążyć do możliwie najskuteczniejszego odrobienia poniesionych strat. Przyjęcie kierunku na funkcjonowanie i rozwój górnictwa węgla kamiennego w strukturze koncernowej eskaluje wymagania w zakresie kompetencji i sprawności WŁAŚCICIELSKIEGO zarządzania omawianym górnictwem! ZARZĄD koncernowej struktury powinien mieć zaufanie i poparcie w polityce Rządu, ale musi być od Rządu NIEZALEŻNY. To nie może być zarządzanie urzędnicze z WŁAŚCICIELEM na tylnym siedzeniu. To musi być ZARZĄD WŁAŚCIELSKI (normalny jak np. w państwowym przemyśle samochodowym Francji) zapewniający górnictwu węgla kamiennego (docelowo wraz z węglem brunatnym) efektywne funkcjonowanie i perspektywiczny rozwój zgodny ze strategicznym interesem Kraju. Znaczącym testem kompetencji i sprawności omawianego CENTRALNEGO ZARZĄDU będzie zapewnienie kadrze zarządzającej wszystkich jednostek i szczebli koncernowej struktury (zwłaszcza kopalniom węgla kamiennego): skomputeryzowanego zasilania informacjami warunkującymi osiąganie ekonomicznej efektywności. Także zorganizowanie zaplecza, które w pełnym cyklu badawczo-rozwojowym i wdrożeniowym będzie zasilać poszczególne jednostki w innowacyjne rozwiązania warunkujące efektywność i postęp. 3. SPOSÓB REALIZACJI Kończąc wyrażam przekonanie, że opracowanie postulowanych dokumentów przez dwa odrębne zespoły (współpracujące ze sobą) nie przekracza możliwości naszej kadry z przemysłu i nauki. Zespoły powinny być skompletowane z fachowców z różnych dziedzin mianowicie: górnictwa węglowego, energetyki, chemicznego przetwórstwa węgla, GUS, makroekonomii (z zapewnionym dostępem również do innych specjalistów). Przygotowane dokumenty niewątpliwie dopomogą zakończyć niechlubny okres fatalnego niedoceniania roli jaką w naszej gospodarce może odegrać szerokie wykorzystanie posiadanych zasobów węgla. Prof. dr hab. inż. Andrzej Lisowski Emerytowany pracownik Głównego Instytutu Górniczego

6 4 PRZEGLĄD GÓRNICZY 2016

7 PRZEGLĄD Nr 4 GÓRNICZY 1 założono r. MIESIĘCZNIK STOWARZYSZENIA INŻYNIERÓW I TECHNIKÓW GÓRNICTWA Nr 4 (1121) kwiecień 2016 Tom 72 (LXXII) UKD : : Wykorzystanie sieci neuronowych do prognozy zagrożenia sejsmicznego The use of neural networks for seismic hazard prognosis dr hab. inż. Piotr Bańka, prof. Pol. Śl.* ) mgr inż. Tomasz Cichy* ) dr inż. Piotr Kołodziejczyk, doc. Pol. Śl.* ) Treść: Obserwowany poziom sejsmiczności indukowanej prowadzonymi robotami górniczymi jest w dużym stopniu zależny od występujących warunków geologiczno-górniczych. Warunki te (w szczególności górnicze) mogą być w sposób ilościowy opisywane metodami analitycznymi. Wyniki wcześniejszych prac pozwoliły stwierdzić istnienie zależności korelacyjnych pomiędzy szacowanymi stanami energetycznymi górotworu (zmianami energii właściwej odkształcenia sprężystego) a rejestrowaną liczbą i wydatkiem energetycznym wstrząsów. Opracowano proste modele regresji umożliwiające prognozowanie zmian sejsmiczności towarzyszącej prowadzonym robotom górniczym. W artykule przedstawiono wyniki dalszych badań, których celem było określenie możliwości wykorzystania do prognozy zmian poziomu sejsmiczności indukowanej wybierką złoża sieci neuronowych. Podstawową cechą sieci neuronowych jest zdolność generalizacji, czyli uogólniania wiedzy dla nowych danych, nieznanych wcześniej, niedostępnych w trakcie nauki. Wykazują one odporność na nieciągłości, zaburzenia lub braki w zbiorze uczącym. Zalety sieci neuronowych sprawiają, że są one coraz częściej wykorzystywanym narzędziem do rozwiązywania różnych problemów, m.in. geofizycznych i geomechanicznych. Rezultaty obliczeń wykonanych dla silnie zagrożonego sejsmicznie rejonu robót górniczych prowadzonych w kopalni węgla kamiennego potwierdziły możliwość zastosowania sieci neuronowych do szacowania zmian wielkości sejsmiczności indukowanej towarzyszącej eksploatacji złoża. Odpowiednio wytrenowana (nauczona) sieć neuronowa może być wykorzystywana do oceny poziomu zagrożenia wstrząsami na wybiegach projektowanych robót w tym samym rejonie. Abstract: The observed seismicity induced by mining works is largely dependent on the existing geological and mining conditions. These conditions (particularly the mining ones) can be described quantitatively by analytical methods. The results of previous works allowed to find a correlation between the estimated states of rock mass energy (change of energy in the elastic deformation) and the recorded number of tremors and their energy output. Simple regression models enabling prediction of seismic changes due to mining works were developed. In this paper we present the results of further studies, describing the possibility of using neural networks to forecast changes in the level of seismicity induced by deposit excavation. The main feature of neural networks is the ability of generalization, which allows to update the knowledge to new, previously unknown data, which was not available in the learning process. Neural networks show resistance to discontinuity, disorders or deficiencies in the training set. The advantages of neural networks promote their increasingly common use in solving various problems, including geophysical and geomechanical ones. The results of calculations made for a highly seismic region threatened by mining operations, confirmed the possibility of using neural networks to estimate the changes of seismic activity induced by deposit exploitation. Properly trained neural network can be used to assess the level of tremor risk in the planned mining area. Słowa kluczowe: energia odkształcenia sprężystego, sejsmiczność indukowana, sieci neuronowe Key words: elastic strain energy, induced seismicity, neural networks * ) Politechnika Śląska w Gliwicach

8 2 PRZEGLĄD GÓRNICZY Wprowadzenie W ciągu ostatnich lat w Górnośląskim Zagłębiu Węglowym następuje stały proces ograniczania wydobycia w kopalniach węgla kamiennego. Mimo znacznego spadku wydobycia, nie zaobserwowano zmniejszenia się liczby rejestrowanych wstrząsów wysokoenergetycznych (o umownie przyjętej energii sejsmicznej większej od 1x10 5 J). Podobnie brak jest zależności pomiędzy malejącym poziomem wydobycia a liczbą tąpnięć. W perspektywie najbliższych lat zagrożenie sejsmiczne i tąpaniami nie będzie malało, pomimo przypuszczalnego dalszego spadku wydobycia węgla kamiennego. Utrzymywanie się obserwowanego poziomu zagrożenia (a nawet jego wzrost) będzie spowodowane m.in. ograniczeniem inwestycji związanych z udostępnianiem nowych rejonów eksploatacyjnych i związaną z tym intensyfikacją wydobycia w już udostępnionych partiach złoża, a także koniecznością sięgania po resztkowe zasoby, zalegające na coraz większych głębokościach. Eksploatacji prowadzonej w takich warunkach z reguły towarzyszą wysokoenergetyczne wstrząsy górotworu i duże zagrożenie tąpaniami. W trakcie dotychczasowych badań prowadzonych w Instytucie Eksploatacji Złóż Politechniki Śląskiej stwierdzono istnienie zależności korelacyjnych pomiędzy analitycznie obliczanymi zmianami energii właściwej odkształcenia sprężystego, akumulowanej w górotworze w następstwie naruszania go eksploatacją górniczą, a poziomem sejsmiczności indukowanej. W procesie niszczenia ośrodka skalnego potencjalna energia sprężysta przechodzi w inne, praktycznie niewyznaczalne ilościowo rodzaje energii, w tym w energię kinetyczną fal sprężystych. W ten sposób zmiany energii potencjalnej mają wpływ na obserwowaną sejsmiczność indukowaną. W artykule przedstawiono przykład wykorzystania do prognozy zmian poziomu sejsmiczności indukowanej odpowiednio wytrenowanej sieci neuronowej. Ze względu na wiele zalet sieci neuronowe są coraz częściej wykorzystywane do rozwiązywania różnych zagadnień geofizyki górniczej i geomechaniki [5, 6, 7, 8, 10]. W prezentowanych badaniach informację wejściową stanowiły wskaźniki charakteryzujące zmiany energetyczne zachodzące w wytrzymałych, wstrząsogennych warstwach skalnych oraz poziom sejsmiczności indukowanej opisywany poprzez określanie gęstości energii wstrząsów mierzonej w J/m 3. Poligon badawczy stanowił wybrany, silnie zagrożony wstrząsami rejon kopalni węgla kamiennego w GZW. Dla rejonu tego wykonano wcześniej analizy związków pomiędzy poziomem sejsmiczności i stanami energetycznymi z wykorzystaniem metody analizy regresji, których wyniki podano w [1]. 2. Metodyka obliczania zmian ilości energii właściwej odkształcenia sprężystego akumulowanej w górotworze Do szacowania zmian energetycznych zachodzących w wytrzymałych warstwach skalnych wykorzystywana jest metoda analityczna opierająca się na rozwiązaniu przemieszczeniowego zadania brzegowego liniowej teorii sprężystości, podanym przez H. Gila [4], określającym rozkład naprężeń i odkształceń w półprzestrzeni wokół pustki o kształcie prostokąta. Przyjęty model górotworu (ośrodek ciągły, jednorodny, izotropowy oraz liniowo-sprężysty) stanowi bardzo duże uproszczenie górotworu rzeczywistego. Z tego względu niezbędne jest wykonywanie prognoz rozkładów naprężeń i odkształceń metodą porównawczą. Oznacza to, że przed przystąpieniem do właściwych obliczeń prognostycznych przeprowadza się obliczenia testowe dla zrealizowanych już robót górniczych. W ich trakcie tak dobiera się wartości parametrów, by uzyskane rezultaty były zgodne z wynikami obserwacji dołowych [3]. Energię właściwą odkształcenia sprężystego określa wzór Clapeyrona (1) gdzie: F energia właściwa odkształcenia sprężystego, J/m 3 Ts tensor stanu naprężenia, MPa Te tensor stanu odkształcenia. Po rozpisaniu: (2) Wartości energii właściwej ulegają silnym zmianom w okresie, gdy górotwór jest pod wpływem postępującego frontu eksploatacyjnego [2, 3]. Wstrząsy indukowane eksploatacją górniczą występują zarówno na wybiegach, jak i w zrobach prowadzonych ścian (w trakcie obciążania, jak i odciążania deformowanej warstwy skalnej). Oba procesy zachodzą z różną intensywnością, zależną m.in. od położenia rozpatrywanego punktu w stosunku do frontu ścianowego, od parametrów prowadzonej eksploatacji i od sposobu ukształtowania zaszłości eksploatacyjnych. Dlatego uzasadnione jest porównywanie wielkości sejsmiczności indukowanej zarówno z obliczanymi przyrostami, jak i spadkami energii właściwej. Ponadto, dyssypacja zakumulowanej energii przebiega inaczej w sytuacji, gdy skały nie są zniszczone, a inaczej, gdy skały uległy już zniszczeniu (wskutek oddziaływania wcześniej prowadzonych robót górniczych). Biorąc to pod uwagę, w prowadzonych badaniach uwzględniano osobno obliczane w wytypowanych, wstrząsogennych warstwach skalnych, przyrosty oraz spadki energii właściwej, z rozdzieleniem na zachodzące przed hipotetycznym zniszczeniem skały oraz po nim. 3. Ogólna charakterystyka rejonu badań Próbę prognozy zagrożenia sejsmicznego z wykorzystaniem sieci neuronowych przeprowadzono, wykorzystując dane pochodzące z rejonu robót prowadzonych w warunkach dużego zagrożenia wstrząsami i tąpaniami w jednej z kopalń GZW. Eksploatacja prowadzona była w polach ścian 1 i 2 w pokładzie 506 (rys. 1). Miąższość pokładu zmienia się od 2 m do 3 m, głębokość zalegania wynosi około 1030 m, upad warstw: 3 14 w kierunku południowym. W rejonie występują krawędzie eksploatacji wytworzone w wyżej zalegających pokładach, m.in.: 418 w odległości około 140 m, 501 w odległości około 100 m i 502 w odległości około 80 m. Obliczenia zmian energetycznych przeprowadzono dla czterech potencjalnie wstrząsogennych warstw piaskowca o miąższościach: 20 m, 24 m, 27 m i 21m, zalegających w odległościach odpowiednio: 230 m, 170 m, 110 m i 30 m nad pokładem 506. Rozpatrywanej eksploatacji towarzyszył wysoki poziom sejsmiczności. Ogółem zarejestrowano tu ponad 8000 wstrząsów o sumarycznej energii blisko 5x10 8 J, w tym: 130 o energii rzędu 10 5 J, 39 o energii rzędu 10 6 J i 3 o energii rzędu 10 7 J. Najsilniejszy wstrząs, który wystąpił w trakcie prowadzenia ściany 1, osiągnął energię 2x10 8 J. 4. Ogólna charakterystyka sieci neuronowych Intensywnie rozwijane w ciągu ostatnich kilkudziesięciu lat sieci neuronowe stanowią uniwersalny układ aproksy-

9 Nr 4 PRZEGLĄD GÓRNICZY 3 Rys. 1. Kontury ścian 1 i 2, krawędzie eksploatacji zatrzymanej w wyżej zalegających pokładach, epicentra zarejestrowanych wstrząsów wysokoenergetycznych Fig. 1. Longwalls 1 and 2 contours, edges of exploitation discontinued in the highly-lying seams, registered epicentres of high-energy tremors macyjny, pozwalający odwzorowywać wielowymiarowe zbiory danych, mający zdolność uczenia się i adaptacji do zmieniających się warunków środowiskowych, zdolność uogólniania nabytej wiedzy, stanowiąc pod tym względem system sztucznej inteligencji [9]. Sieci neuronowe powstały w wyniku badań, które dotyczyły budowy modeli podstawowych struktur występujących w mózgu. Jak wynika z badań, mózg człowieka składa się z bardzo dużej liczby (około 10 miliardów) elementarnych komórek nerwowych neuronów połączonych ze sobą w formie skomplikowanej sieci. Na jeden neuron przypada przeciętnie kilka tysięcy połączeń. Neuron w uproszczeniu posiada wiele wejść informacyjnych, ciało scalające sygnały z tych wejść oraz pojedyncze włókno przewodzące informację wyjściową. Pobudzony przez sygnały wejściowe neuron przechodzi do stanu aktywnego, gdy łączny docierający sygnał przekroczy poziom progowy. W stanie aktywnym wysyła on sygnał do połączonych z nim kolejnych neuronów poprzez złącza, modyfikujące sygnały i stanowiące nośnik pamięci. Proces uczenia się polega m.in. na wprowadzaniu zmian w parametrach połączeń pojedynczych neuronów. Sztuczne sieci neuronowe korzystają z uproszczonego modelu neuronu, w którym przyjęto, że obliczana jest ważona suma sygnałów wejściowych i gdy przekroczy ona poziom progowy, sygnał podawany jest na wyjście rys. 2. Funkcja aktywacji f może mieć różną postać. W wykorzystanym w prowadzonych badaniach pakiecie Statistica dostępne są następujące jej postacie: liniowa, logistyczna, tangens hiperboliczny, wykładnicza oraz sinus. W odróżnieniu od metod parametrycznych (np. metody analizy regresji), wymagających znajomości funkcji wiążących zmienne niezależne ze zmiennymi zależnymi, sieci neuronowe, będące metodami nieparametrycznymi, nie zakładają posiadania takiej apriorycznej informacji automatycznie uczą się na podanych przez użytkownika danych pokazujących, jak manifestuje się interesująca zależność. Sieci neuronowe mają wyjątkową zdolność znajdowania sensu i znaczenia, reguł i trendów w skomplikowanych strukturach zaszumionych i nieprecyzyjnych danych. Można ich używać do wykrywania ukrytych wzorców i zależności sterowanych przez tak skomplikowane funkcje, że bardzo trudne lub niemożliwe wręcz byłoby ich analityczne, parametryczne modelowanie. Sieci neuronowe posiadają ponadto zdolność do uogólniania, polegającą na tym, że nauczone na pewnym zestawie danych z powodzeniem stosują zdobytą wiedzę do nowych danych o takiej samej strukturze [11]. Możliwość różnego sposobu połączenia neuronów między sobą i ich współdziałania spowodowała powstanie różnych typów sieci neuronowych i związanych z nimi metod doboru wag (uczenia sieci). Do najprostszych, mających jednak praktyczne znaczenie, można zaliczyć sieci jednokierunkowe, wielowarstwowe (rys. 3). Sieci te składają się z warstwy wejściowej, wprowadzającej do sieci dane wejściowe. Neurony z warstw ukrytych i z warstwy wyjściowej połączone są z wszystkimi neuronami z poprzedniej warstwy. Wartości zmiennych wejściowych przekazywane są do neuronów wejściowych, następnie do neuronów warstw ukrytych i warstwy wyjściowej. W każdym neuronie obliczana jest ważona suma wejść. Następnie wyznaczana jest wartość wyjściowa, zależna od informacji wejściowej i przyjętej funkcji aktywacji. Wynik działania całej sieci pojawia się na wyjściach neuronów warstwy wyjściowej. W każdej warstwie neuronów jest też dodatkowy neuron, który na wyjściu zawsze daje 1 (składnik przesunięcia). Wartość ta, po wymnożeniu przez wyznaczoną wagę, podawana jest na wszystkie neurony następnej warstwy. Rys. 3. Model sieci jednokierunkowej, wielowarstwowej Fig. 3. One-way, multilayer network model 5. Próba prognozy wydatku energetycznego wstrząsów z wykorzystaniem sieci neuronowej Rys. 2. Model neuronu Fig. 2. Neuron model Korzystając z danych o czasoprzestrzennym przebiegu eksploatacji górniczej w rozpatrywanej partii złoża, wykonano obliczenia zmian energii właściwej odkształcenia sprężystego w czterech potencjalnie wstrząsogennych warstwach

10 4 PRZEGLĄD GÓRNICZY 2016 skalnych, w siatce regularnie rozmieszczonych (co 25 m) 3445 punktów obliczeniowych. Uwzględniono 7-dniowe jednostkowe przedziały czasu kroki postępu frontów eksploatacyjnych. Okres prowadzenia robót podzielono na dwa podokresy: wykorzystując dane o zarejestrowanej sejsmiczności w tym okresie i obliczone wartości wskaźników charakteryzujących zmiany energetyczne, przeprowadzono naukę sieci neuronowej, dla którego, wykorzystując wytrenowaną sieć neuronową, przeprowadzono obliczenia zmian gęstości energii wstrząsów. Prognozowane zmiany sejsmiczności porównano z zaobserwowanymi w trakcie prowadzenia robót w polu ściany 2. Obliczenia wykonano pakietem Statistica. Zbiór danych charakteryzujący zmiany wartości wskaźników energetycznych oraz wartości gęstości energii wstrząsów został podzielony na 3 podzbiory: danych uczących (70% przypadków), danych testowych (15% przypadków) oraz danych walidacyjnych (15% przypadków). Pierwszy z powyższych zbiorów jest wykorzystywany do nauki sieci, drugi do sprawdzania postępów trenowania sieci i zakończenia procesu uczenia przed wystąpieniem tzw. przeuczenia sieci zjawiska polegającego na nadmiernym dopasowaniu do konkretnego zbioru przypadków kosztem utraty zdolności uogólniania wiedzy. Ostatni z wymienionych zbiorów pozwala ocenić jakość sieci i porównywać różne warianty sieci zastosowanych do konkretnego zadania. Na omawianym, początkowym etapie badań, przyjęto możliwie najprostszą budowę sieci pojedyncza warstwa ukryta zawiera jedynie 1 lub 2 neurony. Spośród wielu dostępnych funkcji aktywacji analizowano możliwość wykorzystania najprostszych: funkcji liniowej (Lin) i tangensa hiperbolicznego (Tgh). Tak prosta budowa sieci może powodować stosunkowo słabe odwzorowanie zbioru danych uczących, zabezpiecza jednak bardzo skutecznie przed zbytnim dopasowaniem do tego zbioru kosztem utraty informacji o charakterystycznych związkach pomiędzy danymi wejściowymi a sygnałem wyjściowym. Wystąpienie takiego zjawiska (tzw. przeuczenie sieci) praktycznie uniemożliwia wykorzystanie danej sieci w celach prognostycznych. Wyniki obliczeń uczenia sieci w oparciu o dane zaobserwowane w trakcie prowadzenia ściany 1 podano w tabl. 1. Wyniki zostały posortowane według jakości sieci, wyrażonej wartością współczynnika korelacji liniowej pomiędzy wartością na wyjściu i danymi uczącymi. Do dalszych analiz została wybrana najlepsza z rozpatrywanych sieci, zawierająca dwa neurony w warstwie ukrytej. Przyjętą funkcją aktywacji neuronów ukrytych był tangens hiperboliczny, natomiast neuronu wyjściowego funkcja liniowa. Przebieg uczenia sieci pokazano na rys. 4. Wartość błędu na osi rzędnych jest równa sumie kwadratów różnic pomiędzy zarejestrowanymi i obliczanymi przez sieć wartościami gęstości energii wstrząsów, przeskalowanymi do zakresu 0-1. Rys. 4. Przebieg uczenia sieci neuronowej Fig. 4. Neural network learning process Na rys. 5 zaprezentowano zaobserwowane (a) i obliczone (b) siecią neuronową rozkłady gęstości energii wstrząsów sporządzone dla okresu prowadzenia ściany 1. Wyznaczona wartość współczynnika korelacji liniowej pomiędzy rozpatrywanymi wielkościami wynosi 0,92; wartość współczynnika determinacji wynosi 0,85, czyli 85% obserwowanej zmienności gęstości energii wstrząsów jest wyjaśniana przez sieć neuronową. Wartość błędu średniokwadratowego wynosi 3 J/m 3. W kolejnym etapie prac, sieć neuronowa wytrenowana w oparciu o dane dotyczące sejsmiczności indukowanej w trakcie prowadzenia ściany 1, została zastosowana do sporządzenia prognozy zmian gęstości energii wstrząsów na wybiegu ściany 2. Wyniki tak sporządzonej prognozy wartości wydatku energetycznego wstrząsów (rys. 6b) porównano z wartościami zaobserwowanymi (rys. 6a). Zastosowana sieć neuronowa, pomimo jej prostoty, umożliwiła stosunkowo dokładną prognozę sejsmiczności indukowanej na wybiegu ściany 2. Największe niedoszacowanie prognozowanej wartości gęstości energii wstrząsów wynosi 45 J/m 3, podczas gdy maksymalne przeszacowanie osiąga mniejszą wartość, wynoszącą 26 J/m 3. Wartość błędu średniokwadratowego wynosi około 10 J/m 3, wartość współczynnika Tablica 1. Wyniki uczenia uwzględnionych w badaniach sieci neuronowych Table 1. Learning results included in neural network studies Struktura sieci Funkcja aktywacji Współczynnik korelacji zbiór: Błąd dopasowania zbiór: neurony uczący testowy walidacyjny uczący testowy walidacyjny ukryte wyjściowy ,90 0,93 0,85 7,04 4,86 11,48 Tgh Lin ,89 0,94 0,84 7,66 4,39 11,98 Tgh Tgh ,85 0,85 0,81 10,27 9,69 13,79 Lin Lin ,85 0,85 0,81 10,27 9,69 13,79 Lin Lin ,85 0,85 0,81 10,33 9,61 13,72 Tgh Lin ,84 0,85 0,81 10,63 9,85 13,84 Lin Tgh ,84 0,85 0,81 10,63 9,85 13,83 Lin Tgh ,84 0,85 0,81 10,78 9,79 13,93 Tgh Tgh

11 Nr 4 PRZEGLĄD GÓRNICZY 5 a) b) Rys. 5. Rozkład a) wartości zaobserwowanej i b) obliczonej siecią neuronową gęstości energii wstrząsów [J/m 3 ] w okresie prowadzenia ściany 1 Fig. 5. Distribution of: a) the observed values and b) value calculated with the neural network of energy density of tremors [J/m 3 ] during the mining period of longwall 1 a) b) Rys. 6. Rozkład a) wartości zaobserwowanej i b) prognozowanej siecią neuronową gęstości energii wstrząsów [J/m 3 ] w okresie prowadzenia ściany 2 Fig. 6. Distribution of: a) the observed value and b) value predicted with the neural network of energy density of tremors [J/m 3 ] during the mining period of longwall 2 korelacji liniowej pomiędzy wartościami obserwowanymi i prognozowanymi wynosi 0,81 (wartość współczynnika determinacji: 0,66). Na rys. 7 pokazano rozkład wartości błędu bezwzględnego prognozy. 6. Podsumowanie Obliczenia przeprowadzone dla wybranego rejonu pozwoliły stwierdzić możliwość wykorzystania sieci neuronowej do opisu zmian wielkości sejsmiczności indukowanej w oparciu o szacowane zmiany stanów energetycznych zachodzące we wstrząsogennych warstwach skalnych. Odpowiednio wytrenowana sieć neuronowa może być wykorzystywana do oceny poziomu sejsmiczności na wybiegach projektowanych robót w danym rejonie. W trakcie dalszych badań ustalona zostanie optymalna konfiguracja wykorzystywanej sieci neuronowej, zweryfikowana zostanie także zdolność uogólniania wiedzy możliwość wykonywania oszacowań w różnych rejonach aktywnych sejsmicznie. Literatura Rys. 7. Rozkład wartości błędu bezwzględnego prognozy gęstości energii wstrząsów [J/m 3 ] Fig. 7. Distribution of the absolute prediction error of energy density of tremors [J/m 3 ] 1. Bańka P., Cichy T.: Przykład prognozy zagrożenia sejsmicznego z wykorzystaniem szacowanych zmian energii właściwej odkształcenia sprężystego (w druku). 2. Bańka P.: Modelowanie zmian sejsmiczności indukowanej na podstawie szacowanych stanów energetycznych górotworu. Wyd. Pol. Śl., Gliwice 2013.

12 6 PRZEGLĄD GÓRNICZY Bańka P., Jaworski A., Plewa F.: Ocena zagrożenia wstrząsami i tąpaniami wyrobisk podziemnych metodami analitycznymi. Przegląd Górniczy 2012, nr 1, s Gil H.: The Theory of Strata Mechanics. PWN, Warszawa Jakubowski J., Tajduś A.: Predictive regression models of monthly seismic energy emissions induced by longwall mining. Arch. Min. Sci., vol.59 (2014), No 3, pp Jakubowski J., Lenart Ł., Ożóg Ł.: Predykcyjny model dobowej emisji energii sejsmicznej indukowanej eksploatacją górniczą. Przegląd Górniczy 2014, nr 3, s Kabiesz J. i in.: Prediction of mining induced seismic activity with the use of neural networks on displacement field of rocks in its vicinity. New techniques and Technologies in Mining. Proceedings of the School of Underground Mining. Dnipropetrovs k/yalta. CRC Press. Balkema. Taylor&Francis Group, Ukraine, September 2010, pp Kabiesz J.: Badanie kategoryzacji zagrożenia tapaniami z wykorzystaniem sieci neuronowych. Prace Naukowe GIG: Górnictwo i Środowisko, 2008, nr 7, s Ossowski S.: Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym. WNT, Warszawa Poulton M.M.: Computational neural networks for geophysical data processing. Elsevier Science Ltd, StatSoft, Inc. (2011). STATISTICA (data analysis software system), version Zwiększajmy prenumeratę najstarszego czołowego miesięcznika Stowarzyszenia Inżynierów i Techników Górnictwa! Liczba zamawianych egzemplarzy określa zaangażowanie jednostki gospodarczej w procesie podnoszenia kwalifikacji swoich kadr!

13 Nr 4 PRZEGLĄD GÓRNICZY 7 UKD : 622.2: /.84 Doświadczenia KWK Ziemowit związane z wdrażaniem systemu PPV w ramach monitoringu zagrożenia sejsmicznego i tąpaniami w KWK Ziemowit The experience of the implementation of the PPV system for monitoring seismic and rock burst hazards in coal mine Ziemowit mgr inż. Adrian Gołda* ) mgr inż. Grzegorz Śladowski* ) mgr inż. Krzysztof Wieczorek* ) Treść: Ocena zagrożenia tąpaniami i wstrząsami górotworu jest złożonym zagadnieniem związanym z potrzebą znajomości statycznych i dynamicznych obciążeń w górotworze. Rozwijane na przestrzeni lat metody obliczeniowe pozwalają na wiarygodne wyznaczanie obciążeń statycznych, natomiast jednym z podstawowych parametrów pozwalających na określenie obciążeń dynamicznych jest wartość pikowa maksymalnej amplitudy prędkości drgań cząstek górotworu (PPV). W artykule przedstawiono dotychczasowe doświadczenia KWK Ziemowit związane z wdrażaniem systemu PPV w celu rozszerzenia zakresu obserwacji sejsmologicznych i uzyskania informacji pozwalających na ocenę oddziaływania wstrząsów górniczych na wyrobiska oraz stan zagrożenia tąpaniami w rejonach aktywnych sejsmicznie. Bezpośredni pomiar w wyrobiskach dołowych realizowany jest w oparciu o trójskładowe sondy pomiarowe o parametrach gwarantujących nieprzesterowane rejestracje wstrząsów wysokoenergetycznych. Pomiary prowadzone są w rejonach występowania okresowo wysokiej aktywności sejsmicznej, która w warunkach KWK Ziemowit towarzyszy aktualnie eksploatacji pokładu 209. Pomiar wartości pikowej maksymalnej amplitudy drgań cząstek górotworu wykorzystywany jest w KWK Ziemowit do obserwacji oddziaływania wstrząsów górotworu na wyrobiska górnicze w bliskim i dalekim polu falowym. Trójskładowe sondy pomiarowe zastosowano do monitoringu wpływu wstrząsów górniczych towarzyszących zbliżającemu się frontowi ścianowemu na utrzymywane wyrobisko oraz do obserwacji aktywności sejsmicznej w sąsiedztwie prowadzonej ściany. Wdrożenie bieżącego monitoringu aktywności sejsmicznej realizowane jest za pomocą sond PPV utrzymywanych w bliskiej odległości frontu ściany (do 200 m) i przebudowywanych wraz z jej postępem. Wyniki pomiarów pozwalają śledzić zmiany wartości PPVw zależności od energii rejestrowanych wstrząsów oraz odległości ich ognisk od stanowiska pomiarowego. W artykule opisano warunki górniczo-geologiczne towarzyszące eksploatacji w rejonach objętych monitoringiem oraz zastosowane przez kopalnię rozwiązania mające na celu zapewnienie maksymalnego bezpieczeństwa prowadzonych robót w analizowanych obszarach w aspekcie wyników pomiarów uzyskanych przy zastosowaniu systemu PPV. Abstract: Rock burst and mining tremors hazards assessment are a complex issue because we must know static and dynamic loads in the ground. We can determine reliable static load by developing computational methods, whereas one of the key parameters to identify the dynamic load is the peak value of the maximum amplitude of the vibration velocity of rock mass particles (PPV). This paper presents the results of implementation of the PPV system in coal mine Ziemowit. The PPV system was applied to expand the scope of seismological observations to gather information for assessment of the impact of mining tremors on the housing of roadway and calculating rock burst hazard in the observed area. Three component probes were used to perform direct measurements. Measurements are conducted periodically in areas of high prevalence of seismic activity which, in terms of Ziemowit coal mine, is accompanied by exploitation of seam 209. Measurement of spade s maximum amplitude of vibration of the rock mass particles is used in the coal mine Ziemowit to observe the impact of mining tremors on the housing of roadway in the near and far field wave. Three component probes used to monitor the impact of mining tremors accompanying the approaching longwall front held on the excavation and observation of seismic activity in the vicinity of the longwall run. The implementation of the ongoing monitoring of seismic activity is proceeded by PPV probes which are held in close proximity to the longwall front (200 m) and rebuilt with longwall progress. The results of the measurements for the value of PPV allowed to track this changes depending on the registered energy shocks and the distance between shocks focus and measuring station. This paper presents mining and geological conditions from this longwall when PPV system was used to present the solutions in Ziemowit coal mine to ensure maximum safety of works in the analyzed areas. * ) Kompania Węglowa S.A. Oddział KWK Ziemowit

14 8 PRZEGLĄD GÓRNICZY 2016 Słowa kluczowe: PPV, stateczność wyrobiska, wpływ wstrząsów górniczych na stan wyrobisk Key words: PPV, excavation stability, impact of shocks on the excavation conditions 1. Wprowadzenie Oddział KWK Ziemowit prowadzi eksploatację pokładów węgla straty graficznie należących do warstw łaziskich i orzeskich górnośląskiego karbonu produktywnego (krakowska seria piaskowcowa pokłady grupy 200 i seria mułowcowa pokłady grupy 300). Obecnie wydobycie kopalni koncentruje się w dwóch pokładach 206 i 209. Eksploatacji pokładu 209, z uwagi na warunki geologiczno-górnicze, w tym znaczną głębokość zalegania i obecność zaszłości eksploatacyjnych wcześniej wybieranych pokładów nadległych, towarzyszy aktywność sejsmiczna, której poziom jest okresowo wysoki. Rejestrowane wstrząsy wysokoenergetyczne osiągają energie rzędu 10 7 J, a nawet 10 8 J. Tak wysoki poziom aktywności sejsmicznej budzi obawy odnoszące się do wpływu wysokoenergetycznych wstrząsów na stateczność wyrobisk górniczych utrzymywanych w rejonie prowadzonej eksploatacji. Jednym ze sposobów bieżącej oceny oddziaływania aktywności sejsmicznej na stan wyrobisk jest znajomość maksymalnych pikowych amplitud prędkości drgań cząstek górotworu (PPV - wartość pikowa maksymalnej amplitudy prędkości drgań cząstek górotworu). Z uwagi na to, że obciążenia dynamiczne są wprost proporcjonalne do amplitudy prędkości drgań cząsteczek górotworu, znajomość wartości PPV pozwala na ocenę oddziaływania aktywności sejsmicznej na stan wyrobiska oraz stan zagrożenia tąpaniami. Zgodnie z wynikami dotychczasowych badań, emisja drgań generowanych przez wstrząsy pochodzenia górniczego wskazuje na występowanie co najmniej dwu różnych grup falowych, charakteryzujących się odmienną dynamiką drgań. W niewielkich odległościach od ognisk wstrząsów dominują efekty bliskiego i pośredniego pola falowego, a dalej od ogniska wstrząsu efekty pola dalekiego. Kilkuletnie specjalistyczne pomiary na poligonach badawczych, zainstalowanych w kopalniach GZW, potwierdziły, że w odległości bliskiej ogniska wstrząsu maksymalne amplitudy prędkości drgań są wielokrotnie większe niż w polu dalekim [1]. W wyniku pomiarów przeprowadzonych na poligonach badawczych w kopalniach GZW określono empiryczne wzory, pozwalające obliczyć wartości PPV [1] w oparciu o znajomość skalarnego momentu sejsmicznego log(ppv R) = 0,66 log(m 0 ) 7,4 (1) gdzie: PPV amplituda skalowana ze wzrostem odległości hipocentralnej, m/s, R odległość wstrząsu od stanowiska pomiarowego, m, M 0 skalarny moment sejsmiczny. Przedstawiona zależność pozwala na prognozowanie drgań PPV w bliskim i pośrednim polu falowym, w odległości do 500 m od ogniska wstrząsu. W praktyce o wiele skuteczniejszą metodą, eliminującą błędy statystyczne, którymi jest obarczona między innymi lokalizacja ognisk wstrząsów, jest metoda bezpośredniego pomiaru wartości PPV w wyrobiskach górniczych. KWK Ziemowit w celu pomiaru wartości PPV stosuje trzykanałowe sondy typu DLM3Da produkcji GIG Katowice, montowane w wyrobiskach dołowych na stalowych kotwach w spągu lub stropie wyrobiska. Sondy współpracują, poprzez kopalnianą sieć teletechniczną, ze stacjami odbiorczymi będącymi częścią składową aparatury SOS, stanowiącej podstawowy system rejestracji sejsmologicznych Stacji Geofizyki Górniczej. Interpretacja rejestrowanych zjawisk prowadzona jest za pomocą oprogramowania SEJSGRAM/MULTILOK, zmodyfikowanego pod kątem analizy danych ze stanowisk pomiarowych, w tym wprowadzania korekty przez funkcję wagową. Uzyskane wartości porównywane są z ustalonymi wartościami kryterialnymi, określającymi poziom potencjalnego zagrożenia stateczności wyrobiska [2]: a brak zagrożenia: PPV 50 mm/s, b słabe zagrożenie: 50 < PPV 200 mm/s, c średnie zagrożenie: 200 < PPV 400 mm/s, d wysokie zagrożenie: PPV> 400 mm/s. 2. Eksploatacja pokładu 209 ścianą 916 rejestracje PPV w pośrednim polu falowym Eksploatację pokładu 209 w bloku D OG Lędziny I prowadzono od 2011 roku. Pierwsze cztery ściany wybierano z północnego zachodu na południowy wschód, kolejne dwie w kierunku przeciwnym. Ostatnią ścianą wybieraną na tym etapie eksploatacji pokładu 209 w tym rejonie była ściana 916. Pokład 209 w rejonie ściany 916 zalega na głębokości od 570 m do 600 m, miąższość pokładu w polu ściany wynosi 4,14 m - do 4,59 m, z przerostem łupku laterytowego o miąższości do 0,11 m oraz z przerostem łupku ilastego zalegającego poniżej laterytu o miąższości 0,1-0,23 m. Spąg pokładu stanowi łupek ilasty lub piaszczysty o miąższości 0,2-2,0 m, poniżej występuje piaskowiec średnioziarnisty. W stropie bezpośrednim zalega łupek ilasty o miąższości do 1,2 m. Wyżej lub bezpośrednio nad pokładem zalegają piaskowce różnoziarniste przeławicone łupkiem piaszczystym o miąższości ok. 43,8 m, nad którym występuje pokład 208 o grubości od 0,6 m do 1,7 m, który ze względu na zmienną miąższość nie był i nie będzie przedmiotem eksploatacji. Powyżej pokładu 208 występuje ok. 74-metrowa ława różnoziarnistych piaskowców charakterystycznych dla krakowskiej serii piaskowcowej (KSP), ponad którą, w odległości pionowej ok. 50,0 m zalegał wybrany w latach pokład 207. W wyższej, młodszej części profilu karbonu, zbudowanej z piaskowców różnoziarnistych z wiązkami pokładów węgla 206 i 205, z których eksploatowano pokłady 206/1 i 205/4, odległe odpowiednio ok. 220 m i 290 m od pokładu 209. Eksploatacja pokładu 209 ścianą 916 o długości 180 m i wybiegu 418 m prowadzona była na grubość dochodzącą do 4,4 m. Pokład 209 w bloku D zaliczony został do I stopnia zagrożenia tąpaniami, a jego eksploatacji w tym rejonie towarzyszyła okresowo wysoka aktywność sejsmiczna. Aktywność sejsmiczna w czasie wybierania ściany 916 nie odbiegała od ustalonych prognoz i również była okresowo wysoka. Zestawienie wstrząsów zarejestrowanych w czasie eksploatacji pokładu 209 ścianą 916 przedstawiono w tabeli (tablica 1). W sumie, w rejonie ściany zarejestrowano ponad 1000 wstrząsów, z czego 32 wstrząsy wysokoenergetyczne: 29 rzędu 10 5 J, 2 rzędu 10 6 J i jeden o energii rzędu 10 7 J. Czasowy

15 Nr 4 PRZEGLĄD GÓRNICZY 9 Tablica 1. Zestawienie ilościowo-energetyczne wstrząsów z rejonu ściany 916 w pokładzie 209 Table 1. Quantitative summary of tremors energy registered in longwall 916, seam no. 209 Miesiąc Liczba wstrząsów o energii rzędu, J Suma Suma zanik aktywności sejsmicznej w lutym 2015 roku związany był ze wstrzymaniem postępu ściany, spowodowanym koniecznością dostosowania wielkości wydobycia do poziomu sprzedaży węgla. Obserwacje PPV wprowadzono w końcu stycznia 2015 roku i trwały one do zakończenia biegu ściany. Mapę wstrząsów indukowanych eksploatacją ściany 916 w tym okresie przedstawiono poniżej (rys.1). Obserwacje aktywności sejsmicznej w rejonie ściany 916 prowadzone były za pomocą oddziałowej sieci sejsmologicznej działającej w Systemie Obserwacji Sejsmologicznej produkcji Głównego Instytutu Górnictwa w Katowicach. Konfiguracja wyrobisk wokół pola ściany 916 pozwoliła na rozmieszczenie jednoskładowych sond geofonowych typu DLM2001, na różnych poziomach wydobywczych, co pozwoliło na szacowanie głębokości wystąpienia ognisk wstrząsów. Zastosowanie oddziałowej sieci obserwacyjnej zwiększyło dokładność lokalizacji wstrząsów oraz umożliwiło rejestracje pełnego zakresu emisji sejsmicznej z rejonu ściany, zwłaszcza w dolnych klasach energetycznych (wstrząsy o energiach rzędu 10 2 J). Stanowisko pomiarowe PPV zainstalowano na północ od pola ściany (rys. 2) i wyposażono w sondę typu DLM3Da produkcji GIG Katowice. Z uwagi na miejsce posadowienia stanowiska zdecydowana większość rejestrowanych wartości PPV była wynikiem wstrząsów lokalizowanych w odległości m od stanowiska (pośrednie pole falowe). Analiza wyników obserwacji (rys. 3) wskazuje, że stosunkowo wysokie wartości maksymalnych amplitud prędkości drgań notowano po wstrząsach o energiach powyżej 10 5 J i osiągały one maksymalnie 35 mm/s. Wartości pomierzone, które w całości mieszczą się w stopniu a oceny oddzia- Rys. 1. Mapa wstrząsów zarejestrowanych w rejonie ściany 916 w okresie funkcjonowania stanowiska PPV Fig. 1. Map of tremors registered in longwall 916 during PPV probe operation

16 10 PRZEGLĄD GÓRNICZY Eksploatacja pokładu 209 ścianą 100 rejestracje PPV w dalekim i bliskim polu falowym Rys. 2. Konfiguracja sieci sejsmologicznej w rejonie ściany 916 w pokładzie 209 Fig. 2. Network of measuring SOS system stations of block D in longwall 916, seam no. 209 ływania na stateczność wyrobiska świadczą o znacznym pionowym oddaleniu ognisk wstrząsów od horyzontu pokładu 209. Fakt ten znajduje potwierdzenie w wynikach przestrzennej lokalizacji wstrząsów, możliwej w tym rejonie z uwagi na znaczne zróżnicowanie głębokości instalacji stanowisk pomiarowych systemu obserwacji sejsmologicznej w stosunku do poziomej rozciągłości sieci obserwacyjnej. W II kwartale 2014 roku KWK Ziemowit rozpoczęła eksploatację pokładu 209 w bloku E ścianą 100. Była to pierwsza ściana prowadzona przez kopalnię w tym rejonie. Pole ściany od około połowy wybiegu sąsiadowało z polem ściany 366 prowadzonej przez KWK Piast. Pozostawienie 40,0 m filara pomiędzy ścianami podyktowane było względami hydrogeologicznymi i wentylacyjnymi. Pokład 209 w rejonie objętym eksploatacją w bloku E, zalega na głębokości od 670 m do 690 m. Miąższość pokładu w polu ścian wynosi 3,02-3,4 m z przerostem łupku laterytowego o miąższości do 0,12 m. Średnia wytrzymałość węgla pokładu 209 na jednoosiowe ściskanie wynosi 20,9 MPa. Spąg pokładu stanowi iłowiec o miąższości 0,1-5,5 m, poniżej zalega warstwa piaskowców różnoziarnistych o miąższości 28,3 m - 34,0 m. Wytrzymałość na jednoosiowe ściskanie skał spągowych wynosi ok. 20,0 MPa. W stropie bezpośrednim zalega łupek ilasty o miąższości 0,4-4,4 m, wyżej lub bezpośrednio nad pokładem zalegają piaskowce różnoziarniste o miąższości ok. 102,1-115,0 m. Średnia wytrzymałość łupku ilastego i piaskowców stropu bezpośredniego (w przedziale 0-10 m) wynosi około 27,3 MPa (15,3 do 36,6 MPa). W odległości pionowej ok. 109 m od pokładu 209 zalega częściowo wybrany w latach pokład 207. Nad pokładem 207 zalega seria różnoziarnistych piaskowców, nad tymi piaskowcami zalega częściowo wybrany pokład 206 odległy ok.187 m od pokładu 209. Okresowo wysoki poziom aktywności sejsmicznej towarzyszącej eksploatacji pokładu 209 ścianą 366 przez KWK Piast nie odbiegał od obserwowanego w czasie prowadzenia sąsiednich ścian w parceli XV OG Bieruń II, sąsiadującej z blokiem E OG Lędziny I. Najsilniejsze wstrząsy z rejonu ściany 366 osiągały energię rzędu 10 7 J. Podobną aktywność rejestrowano w trakcie wybierania ściany 100, zwłaszcza w obszarach występowania w polu ściany i jej bezpośrednim sąsiedztwie krawędzi eksploatacji i resztek pokładów nadległych, których obecność, zgodnie z dotychczasowymi doświadczeniami kopalni, nie wpływa znacząco na stan naprężeń na horyzoncie pokładu, ale ma znaczący wpływ na poziom ak- Rys. 3. Wyniki pomiarów PPV w rejonie ściany 916 w pokładzie 209 Fig. 3. The results of PPV measurements from longwall 916, seam no. 209