4、无人机与机器学习在矿山环境监测与粉尘排放预测中的应用

无人机与机器学习在矿山环境监测与粉尘排放预测中的应用

1. 无人机空气质量监测系统

1.1 系统组成

为了实现越南采矿业的空气质量监测与管理，开发了基于无人机的监测系统。该系统主要由配备 RGB Zenmuse X4S 相机的 DJI Inspire 2 无人机、空气质量监测传感器以及数据记录系统构成。

1.2 系统优势与局限

通过实际应用，该系统被证明是一种安全、有效且经济的环境管理工具。不过，在研究过程中也发现了一些与无人机系统本身相关的局限性，其中无人机允许负载的限制对监测目的影响最为显著。

1.3 系统特点与应用

低成本无人机系统配备低成本、可靠的传感器，显示出其在采石场矿山环境监测系统中的适用性。此外，借助该系统提供的输入数据集，多层感知器（MLP）神经网络模型可用于及时预测空气成分浓度。同时，由于空气污染分布在 3D 模型中可见，该系统还能推导出污染物控制措施。

2. 露天矿山粉尘污染问题

2.1 粉尘污染危害

露天采矿虽然具有安全性和效率优势，但在环境方面仍有改进空间。粉尘污染是露天采矿中的主要环境问题，对环境、工人、周边生态系统和生物多样性构成威胁。粉尘中的细颗粒物，尤其是小于 2.5μm 的 PM2.5，含有重金属等有害物质，可深入肺部，对人体健康造成不可逆的损害。此外，粉尘污染还会降低工作效率、导致低能见度、引发设备故障、增加维护成本和降低劳动生产率。

2.2 粉尘产生环节

露天矿山的许多作业，如钻孔、爆破、装卸和运输等，都会产生小粒径颗粒物粉尘，且不同作业的排放水平不同。然而，