15.06.2021

Nieszablonowe rozwiązanie sejsmicznego problemu docenione w analitycznym hackathonie


Drugie miejsce w finale hackathonu CuValley Hack 2021 zajęli młodzi naukowcy z Wydziału Geologii, Geofizyki i Ochrony Środowiska. Opracowane przez nich niestandardowe rozwiązanie prognozowania sezonowości wystąpienia zjawiska wstrząsów sejsmicznych znalazło uznanie jury. Organizatorem wydarzenia była spółka KGHM Polska Miedź SA – jeden z czołowych producentów miedzi i srebra rafinowanego na świecie.

Przed uczestnikami CuValley Hack 2021 postawiono zadanie opracowania rozwiązania jednego z problemów: potencjalne awarie maszyn górniczych i hutniczych bądź predykcja wystąpienia wstrząsów. W każdej kategorii istotna była właściwa analiza danych oraz wykorzystanie metod sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego (ang. machine learning – nauka o algorytmach komputerowych, które automatycznie doskonalą/uczą się poprzez zdobywanie doświadczenia i analizę własnych wyników) czy Big Data w układach automatyki przemysłowej. W praktyce wypracowane innowacyjne rozwiązania mają odpowiedzieć na realne wyzwania, czyli zmniejszyć poziom awaryjności w maszynach SMG, ustabilizować pracę pieca zawiesinowego oraz wspomóc prognozowanie wstrząsów. Najlepsze projekty powstałe podczas hackathonu mają szansę na szybkie wdrożenie.

Zespół z AGH o nazwie KGIS (od nazwy Katedry Geoinformatyki i Informatyki Stosowanej), wykorzystując przede wszystkim nowoczesne techniki analizy danych i uczenia maszynowego, opracował narzędzie służące do prognozowania wystąpienia wstrząsów.

Prace górnicze nierzadko prowadzą do zaburzeń równowagi górotworu, co może spowodować wstrząsy. Aktywność sejsmiczna wywołana pracami górniczymi negatywnie wpływa na bezpieczeństwo górników, deformuje teren i powoduje jego osiadanie. Liczne zespoły badawcze starają się przewidzieć wstrząsy, jest to jednak niezwykle trudne zadanie.

Naukowcy z Wydziału Geologii, Geofizyki i Ochrony Środowiska od wielu lat prowadzą szereg badań związanych z zagadnieniami z dziedziny sejsmologii, sejsmoakustyki oraz geofizyki górniczej, a także dysponują doświadczeniem i wiedzą z zakresu nowoczesnych technik analizy danych, przetwarzania sygnałów czy uczenia maszynowego. Zespół KGIS dzięki dobremu przygotowaniu merytorycznemu, znajomości zjawiska i zrozumieniu jego niestatystycznego i wieloczynnikowego charakteru, postanowił przeanalizować dane dotyczące dwóch wartości: energii i czasu. Następnie wykorzystał te informacje do budowy modelu narzędzia wykorzystującego uczenie maszynowe.

Mimo że nie ma możliwości dokładnego przewidzenia miejsca, czasu i energii wstrząsu, możliwe jest w pewnym sensie zawężenie przedziału i podanie okresów wzmożonego zagrożenia, co przekłada się na poprawę bezpieczeństwa oraz ochronę życia pracowników – tłumaczą członkowie KGIS.

Dzięki m.in. zastosowaniu dekompozycji danych, zespół z AGH pokazał główne trendy energetyczne występowania wstrząsów dla różnych rejonów. Wskazał też, które wstrząsy wystąpiły poza trendem i z jaką siłą. Wykorzystanie takiego rozwiązania w połączeniu z zapisem danych falowych umożliwi stworzenie narzędzia pozwalającego przewidzieć prawdopodobieństwo wystąpienia wstrząsu.

Zespół przedstawił trendy i sezonowość wystąpienia wstrząsów w obszarach rejonów wydobywczych RG, RZ i RP kopalni „Rudna”. (…) kluczowe będzie sprawdzenie algorytmu w badaniach ruchowych – uzasadniło swoją ocenę jury.

W skład zwycięskiego zespołu z AGH weszli doktoranci: mgr inż. Elżbieta Węglińska, mgr inż. Katarzyna Adamek, mgr inż. Mateusz Zaręba oraz studenci: Maciej Łyskawiński i Jakub Machalica. Za drugie miejsce otrzymali nagrodę finansową w wysokości 5 tys. zł.

CuValley Hack 2021 odbył się w dniach 1113 czerwca w ramach programu Dolina Miedziowa oraz z okazji 60-lecia KGHM Polska Miedź SA.

W hackathonie wzięło udział 69 drużyn. W efekcie 40-godzinnych zmagań powstały 53 rozwiązania. Wybór najlepszych z nich zajął jury aż siedem godzin. Pula nagród w CuValley Hack 2021 wyniosła 100 tys. zł.