Tạp chí
 
Năm 2025
 
Số 4 [08 - 2025], Năm thứ XXXIV

Ứng dụng UAV giá thành thấp tích hợp cảm biến quan trắc chất lượng không khí và mạng nơ ron nhân tạo để mô phỏng ô nhiễm không khí tại mỏ khai thác đá

https://tapchi.hoimovietnam.vn/vi/archives?article=25048

  • Cơ quan:

    1 Hội Khoa học và Công nghệ Mỏ Việt Nam, 226 Lê Duẩn, Hà Nội, Việt Nam.
    2 Trường Đại học Mỏ Địa chất Hà Nội, 18 phố Viên, Hà Nội, Việt Nam.
    3 Trường Đại học Xây dựng Hà Nội, Số 55 Đường Giải Phóng, Hà Nội, Việt Nam.

  • *Tác giả liên hệ:
    This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.
  • Nhận bài: 10-08-2024
  • Sửa xong: 05-11-2024
  • Chấp nhận: 10-11-2024
  • Ngày đăng: 01-08-2025
Trang: 74 - 95
Lượt xem: 60
Xem onlineXem online
Lượt tải: 4
Tải về PDF
★★★★★Yêu thích: , Số lượt: 0
  • ★
  • ★
  • ★
  • ★
  • ★
Bạn yêu thích

Tóm tắt:

Bài báo đánh giá tiềm năng ứng dụng của máy bay không người lái (UAV) giá thành thấp có tích hợp cảm biến quan trắc chất lượng không khí UMS-AM trong việc quan trắc và đánh giá môi trường tại khu vực khai thác đá vật liệu xây dựng và dự báo mật độ các thành phần bụi bằng mạng nơ ron nhân tạo đa lớp (MLP Neural Nets). Để đạt được các mục tiêu này, máy bay không người lái DJI Inspire 2 trang bị cảm biến đo bụi mịn PM1.0, PM2.5 và PM10 được sử dụng để đo đạc thực nghiệm tại hai mỏ đá Tân Mỹ và Thường Tân thuộc tỉnh Bình Dương. Ngoài ra, MLP Neural Nets được sử dụng để dự báo mật độ các thành phần không khí trên mỏ đá khi quá trình sản xuất được mở rộng với quy mô và độ sâu khai thác lớn hơn trong tương lai. Cuối cùng, các mô hình 3D mô phỏng phân bố của các chỉ số PM1.0, PM2.5 và PM10 được xây dựng. Kết quả nghiên cứu cho thấy công tác quan trắc bụi tại các khu vực khai thác mỏ đá bằng UAV với chi phí thấp là hoàn toàn khả thi và cần được xem xét áp dụng cho các mỏ khai thác lộ thiên khác, góp phần tích cực và hiệu quả vào kiểm soát thực trạng phát thải khí nhà kính ở các khu vực khai thác mỏ lộ thiên.

Trích dẫn
Võ Chí Mỹ, Kiều Kim Trúc Nguyễn Quốc Long và Nguyễn Đình Huy, 2025. Ứng dụng UAV giá thành thấp tích hợp cảm biến quan trắc chất lượng không khí và mạng nơ ron nhân tạo để mô phỏng ô nhiễm không khí tại mỏ khai thác đá, Tạp chí Công nghiệp Mỏ, số XXXIV, kỳ 4, tr. 74-95.
Tài liệu tham khảo

[1]. Alvarado, Miguel et al. (2015). "Towards the Development of a Low Cost Airborne Sensing System to Monitor Dust Particles after Blasting at Open-Pit Mine Sites", Sensors. 15(8), tr. 19667.

[2]. Cárdenas, Andrés M et al. (2018), "Pollution-and-greenhouse gases measurement system", Measurement. 129, tr. 565-568.

[3]. Cryderman, Chris, Mah, S. Bill and Shufletoski, Aaron (2014), "Evaluation of UAV Photogrammetric Accuracy for Mapping and Earthworks Computations", GEOMATICA. 68(4), tr. 309-317.

[4]. Haidari, Leila A. et al. (2016), "The economic and operational value of using drones to transport vaccines", Vaccine. 34(34), tr. 4062-4067.

[5]. Khan, Muhammad Arsalan et al. (2017), "UAV-Based Traffic Analysis: A Universal Guiding Framework Based on Literature Survey", Transportation Research Procedia. 22, tr. 541-550.

[6]. Lee, S. và Choi, Y. (2015), "On-site demonstration of topographic surveying techniques at open-pit mines using a fixed-wing unmanned aerial vehicle (drone)", Tunnel & Underground Space. 25, tr. 527-533.

[7]. Madokoro, Hirokazu et al. (2021), "Development of drone-mounted multiple sensing system with advanced mobility for in situ atmospheric measurement: A case study focusing on PM2. 5 local distribution", Sensors. 21(14), tr. 4881.

[8]. Masoud, Sara et al. (2021), "A Sensor-Based Data Driven Framework to Investigate PM 2.5 in the Greater Detroit Area", IEEE Sensors Journal. 21(14), tr. 16192-16200.

[9]. Mourato, Sandra et al. (2017), Improving a DSM Obtained by Unmanned Aerial Vehicles for Flood Modelling, IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science, IOP Publishing.

[10]. Nguyen, L. Q. et al. (2020), "3D spatial interpolation methods for open-pit mining air quality with data acquired by small UAV based monitoring system", Inżynieria Mineralna.

[11]. Nguyen, Quoc Long et al. (2020), "3D spatial interpolation methods for open-pit mining air quality with data acquired by small UAV based monitoring system", Inżynieria Mineralna. 1(2), tr. 263-272.

[12]. Olivares, Víctor et al. (2015), "Modeling Internal Logistics by Using Drones on the Stage of Assembly of Products", Procedia Computer Science. 55, tr. 1240-1249.

[13]. Sarmad, Muhammad, Ruspini, Leonardo Ca`rlos and Lindseth, Frank (2023), "SIT-SR 3D: Self-supervised slice interpolation via transfer learning for 3D volume super-resolution", Pattern Recognition Letters. 166, tr. 97-104.

Các bài báo khác