Науковий вісник НГУ

Система збору даних з оптимальним режимом сигналу для моніторингу гірничих робіт і стану навколишнього середовища у В’єтнамі

• 
• 

Рейтинг користувача:  / 0

ГіршийКращий 

Деталі

Категорія: Зміст №1 2023

Останнє оновлення: 23 березня 2023

Опубліковано: 30 листопада -0001

Перегляди: 2155

Authors:

Фам Тхань Лоан, orcid.org/0000-0002-8933-5258, Ханойський університет гірничої справи та геології, м. Ханой, Соціалістична Республіка В’єтнам

Лє Сюан Тхань*, orcid.org/0000-0001-5052-4484, Ханойський університет гірничої справи та геології, м. Ханой, Соціалістична Республіка В’єтнам, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

* Автор-кореспондент e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

повний текст / full article

Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu. 2023, (1): 149 - 153

https://doi.org/10.33271/nvngu/2023-1/149

Abstract:

Мета. Розробити процедуру збору даних, що оптимізована для відповідних цілей моніторингу/попередження або допомоги у прийнятті рішень у галузі розташування аварійних ситуацій при гірничодобувній діяльності або в агролісництві.

Методика. У діяльності, пов’язаній із видобутком корисних копалин, агролісництвом і моніторингом навколишнього середовища, необхідно враховувати багато кліматичних факторів, включаючи вологість, вологість ґрунту або кількість опадів. Ці дані відіграють ключову роль під час попереднього сповіщення або допомоги у прийнятті рішень операторам, які відповідають за попередження про ризики. У цій роботі ми представляємо оптимізовану систему збору даних, що є розумною за вартістю, простою й легкою в установці. Система включає сенсорну станцію (СС) і центральну станцію для збору даних із заданих точок моніторингу. Остання використовується для забору даних із СС через нову та оптимізовану систему зв’язку LoRa WAN. При відправленні зібраних даних на хмарний сервер створюється допоміжна система на основі модуля 3G для попередження про аномальні сценарії проведення гірничих робіт або про параметри навколишнього середовища. Система пройшла випробування, тестування та впроваджена у Північному гірському районі (північний захід) В’єтнаму.

Результати. Розробка системи збору даних з оптимізованими даними для сигналізації/попередження й моніторингу в області місцерозташування аварійних ситуацій, гірничих робіт і навколишнього середовища. Система могла отримувати сигнал як прямим, так і опосередкованим шляхом, попри погану погоду.

 
Наукова новизна. Реалізовано покращений алгоритм Дейкстри для оптимізації й моделювання шляхів марш-рутизації в мережі. Оптимізація може показати найкращий спосіб передачі сигналу опосередковано через сенсорну станцію іншим станціям, потім центральній станції.

Практична значимість. Сформована проста, недорога й легка в установці система моніторингу, попередження ризиків у сфері проблем розташування на місцевості, видобутку корисних копалин і клімату.

Ключові слова: збір даних, моніторинг, LoRa WAN, попередження про ризики, гірничі роботи, оптимізація

References.

1. Tao, Z., Zhang, H., Zhu, C., Hao, Z., Zhang, X., & Hu, X. (2019). Design and operation of App-based intelligent landslide monitoring system: the case of Three Gorges Reservoir Region. Geomatics, Natural Hazards and Risk, 10(1), 1209-1226. https://doi.org/10.1080/19475705.2019.1568312.

2. Huang, F., Luo, X., & Liu, W. (2017). Stability analysis of hydrodynamic pressure landslides with different permeability coefficients affected by reservoir water level fluctuations and rainstorms. Water, 9(7), 450. https://doi.org/10.3390/w9070450.

3. Ngọc, T. (2020). Thiên tai cực đoan, dị thường, Nhân dân điện tử. Retrieved from https://nhandan.com.vn/tin-tuc-xa-hoi/thien-tai-cuc-doan-di-thuong-628407/.

4. Calvello, M. (2017). Early warning strategies to cope with landslide risk. Rivista Italiana Di Geotecnica, 2(17). https://doi.org/10.19199/2017.2.0557-1405.063.

5. Murugesh, P. T. S., Sivakumar, V., Kumar, B., Biju, C., & Rana­de, P. (2015). GIS and Sensor Based Monitoring and Prediction of Landslides with Landslide Monitoring and Prediction System (LMPS) for Indian Scenario. IOSR Journal of Applied Geology and Geophysics, 3(3), 13-16. https://doi.org/10.9790/0990-03311316.

6. Sarah, S., Dilip, M., & Aravindh, R. R. (2016). Disaster Alert andNotification System Via Android Mobile Phone by Using Google Map. International Research Journal of Engineering and Technology, 3(4), 2709-2713.

7. Sukhwani, V., & Shaw, R. (2020). Operationalizing crowdsourcing through mobile applications for disaster management in India. Progress in Disaster Science, (5), 100052. https://doi.org/10.1016/j.pdisas.2019.100052.

8. Sikder, M. F., Halder, S., Hasan, T., Uddin, M. J., & Baowaly, M. K. (2017). Smart disaster notification system. International Conference on Advances in Electrical Engineering, 658-663. https://doi.org/10.1109/ICAEE.2017.8255438.

9. Kadam, A., Mate, L., Chiddarwar, C., Bhoite, A., Momin, S., & Shelar, A. (2018). Natural Disaster Monitoring and Alert System using IOT for Earthquake, Fire and Landslides. International Journal of Innovative Science and Research Technology, 3(3), 763-767.

10. Zambrano, A. M., Calderón, X., Jaramillo, S., Zambrano, O. M., Esteve, M., & Palau, C. (2017). Community early warning systems. Wireless Public Safety Networks, 39-66. https://doi.org/10.1016/B978-1-78548-053-9.50003-2.

11. Piciullo, L., Calvello, M., & Cepeda, J. M. (2018). Territorial early warning systems for rainfall-induced landslides. Earth-Science Reviews, (179), 228-247. https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2018.02.013.

12. Ibrahim, D. M. (2019). Internet of Things technology based on LoRaWAN revolution. Information and Communication Systems, 234-237. https://doi.org/10.1109/IACS.2019.8809176.

13. Zhou, Q., Zheng, K., Hou, L., Xing, J., & Xu, R. (2019). Design and implementation of open LoRa for IoT. IEEE Access, (7), 100649-100657. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2930243.

14. Leon, E., Alberoni, C., Wister, M., & Hernández-Nolasco, J. A. (2018). Flood early warning system by Twitter using LoRa. Multidisciplinary Digital Publishing Institute Proceedings, 2(19), 1213. https://doi.org/10.3390/proceedings2191213.

15. Gamperl, M., Singer, J., & Thuro, K. (2021). Internet of things geosensor network for cost-effective landslide early warning systems. Sensors, 21(8), 2609. https://doi.org/10.5194/egusphere-egu21-8447.

16. Van Khoa, V., & Takayama, S. (2018). Wireless sensor network in landslide monitoring system with remote data management. Measurement, (118), 214-229. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2018.01.002.

17. Gian Quoc, A., Nguyen Dinh, C., Tran Duc, N., Tran Duc, T., & Kumbesan, S. (2018). Wireless technology for monitoring site-specific landslide in Vietnam. International Journal of Electrical and Computer Engineering, 8(6), 4448-4455. https://doi.org/10.11591/ijece.v8i6.pp4448-4455.

18. Azzam, R., Fernandez-Steeger, T., Arnhardt, C., Klapperich, H., & Shou, K. J. (2011). Monitoring of landslides and infrastructures with wireless sensor networks in an earthquake environment. International Society of Soil Mechanics and Geotechnical Engineering, 1-13.

19. Varandas, L., Faria, J., Gaspar, P. D., & Aguiar, M. L. (2020). Low-cost IoT remote sensor mesh for large-scale orchard monitorization. Journal of Sensor and Actuator Networks, 9(3), 44. https://doi.org/10.3390/jsan9030044.

20. LoRa (2018). Retrieved from https://lora.readthedocs.io/en/latest/#range-vs-power.

21. GSM/GPRS Communication chanels for warning systems (n.d.). Retrieved from http://www.electronic-sirens.com/gsmgprs-communications-channels-warning-systems/.

• < Попередня
• Наступна >