초록
최근 국내의 탄광들은 오랜 가행으로 작업심도가 깊어지고 운행갱도가 길어지면서 지열에 의한 온도증가로 인하여 작업환경이 더욱 악화되고 있다. 갱내의 작업환경 개선을 위하여 A광업소를 대상으로 통기평가를 하였으며 갱내의 통기 효율을 증가시키기 위하여 통기전용수갱을 건설할 시에 온도 예측 프로그램인 CLIMSIM을 이용하여 온도에 대한 효과를 수치 해석하였다. A광업소의 필요 공기량은 $6,152m^3/min$으로 산출되었으며, 실제 총 입기량은 $4,710m^3/min$로 공기량이 $1,442m^3/min$ 부족한 것으로 나타났다. -395 ML에서 -488 ML까지 93 m 길이의 통기전용수갱을 건설하였을 시에 -488 ML 작업장의 온도가 현재보다 약 $3^{\circ}C$가 감소되었다. 인공신경망을 이용하여 -523 ML 개발시의 $CO_2$ 용출을 예측한 결과 채탄량과 탄층 두께가 증가할수록 $CO_2$의 발생량은 증가하였다. $CO_2$ 발생량에 가장 큰 영향을 주는 인자는 탄층 두께와 채탄량으로 나타났으며 통기량이 증가할수록 이산화탄소의 농도 저하에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.
This study focuses on the improvement of the working environment in domestic collieries where temperature is increasing due to heat of the earth that is caused by the long-term mining. In order to improve the working environment of the mine, a ventilation evaluation was carried out for Hwasoon Mining Industry. In order to increase the ventilation efficiency of the mine, numerical analysis of the effect on temperature was carried out by using climsim, a temperature prediction program. The analysis shows that A coal mine needs $6,152m^3/min$ for in-flow ventilation rate but the total input air flowrate is $4,710m^3/min$, $1,442m^3/min$ of in-flow ventilation rate shortage. The 93 m hypothetical ventilation shaft from -395 ML to -488 ML could result about $3^{\circ}C$ temperature drop in the coal mine of -488 ML far. As a result of predicting the $CO_2$ concentration at -523 ML development using artificial neural network, the emission of $CO_2$ increased as the amount of coal and coal bed thickness increased. The factors that have the greatest effect on the amount of $CO_2$ emissions were coal layer thickness and coal mining. And, as the air quantity increases, it has a great effect on the decrease of carbon dioxide concentration.
