PLC BASED SCADA SYSTEM DESIGN FOR INSTANT MONITORING AND EARLY WARNING MECHANISM OF TOXIC GASES IN UNDERGROUND MINES

Öz

In this study, a real-time toxic gas measurement and early warning mechanism is proposed to prevent accidents that may occur in underground mining facilities. Temperature, oxygen (O2), hydrogen sulfide (H2S), methane (CH4), carbon monoxide (CO) and dust density sensor data are read via Arduino Mega analog inputs. All sensor data is transferred to the PLC-SCADA (Programmable Logic Controller - Supervisory Control and Data Acquisition) system via ethernet in real time. Thanks to the designed SCADA screen, sensor values can be monitored instantly. In addition, it can be checked whether the system is alarm and whether the ventilation system works. According to the underground coal mine regulations, work cannot be done in places where the mine air contains less than 19% oxygen, more than 2% methane, more than 50 ppm (0.005%) carbon monoxide and other hazardous gases. The highest permissible hydrogen sulfur ratio for 8 hours of operation is 20 ppm (0.002%). An early warning mechanism was created with the algorithm written taking these limits into consideration. The tests of the designed system were carried out in a laboratory environment and successful results were observed.

Anahtar Kelimeler

• PLC
• SCADA
• Underground Mines
• Toxic Gas Measurement
• Early Warning System

Destekleyen Kurum

Balikesir University

Proje Numarası

BAP-2022/014

Teşekkür

This study was supported by Balikesir University Scientific Research Projects Unit within the scope of project number BAP-2022/014.

YERALTI MADEN OCAKLARINDA ZEHİRLİ GAZLARIN ANLIK TAKİBİ VE ERKEN UYARI MEKANİZMASI İÇİN PLC TABANLI SCADA SİSTEMİ TASARIMI

Öz

Bu çalışmada yeraltı maden tesislerinde oluşabilecek kazaların önüne geçilebilmesi için geliştirilen gerçek zamanlı zehirli gaz ölçümü ve erken uyarı mekanizması önerilmektedir. Sıcaklık, oksijen (O2), hidrojen sülfür (H2S), metan (CH4), karbon monoksit (CO) ve toz yoğunluğu sensör verileri Arduino Mega analog girişleri üzerinden okunmaktadır. Tüm sensör verileri ethernet üzerinden PLC-SCADA (Programmable Logic Controller - Supervisory Control and Data Acquisition) sistemine gerçek zamanlı olarak aktarılmaktadır. Tasarlanan SCADA ekranı sayesinde sensör değerleri anlık olarak izlenebilmektedir. Ayrıca sistemin alarm durumuna geçip geçmediği ve havalandırma sisteminin çalışıp çalışmadığı da kontrol edilebilmektedir. Yeraltı kömür madeni yönetmeliğine göre maden havasında %19'dan az oksijen, %2'den fazla metan, 50 ppm'den (%0.005) fazla karbon monoksit ve diğer tehlikeli gazların bulunduğu yerlerde çalışma yapılamaz. 8 saatlik çalışma için izin verilen en yüksek hidrojen kükürt oranı 20 ppm'dir (%0.002). Bu sınırlar dikkate alınarak yazılan algoritma ile erken uyarı mekanizması oluşturulmuştur. Tasarlanan sistemin testleri laboratuvar ortamında gerçekleştirilmiş ve başarılı sonuçlar alındığı görülmüştür.

Anahtar Kelimeler

• PLC
• SCADA
• Yeraltı Maden Ocakları
• Zehirli Gaz Ölçümü
• Erken Uyarı Sistemi

Proje Numarası

BAP-2022/014

Kaynakça

1. Akal, D. and Akan, A.E. (2022), “Edirne iklim şartlarında çevre sıcaklığı ve rüzgar hızının polikristal fotovoltaik panel çıkış gücüne etkilerinin incelenmesi”, Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi, Süleyman Demirel Üniversitesi, Vol. 10 No. 1, pp. 91–102.
2. Alsabbagh, W. and Langendörfer, P. (2023), “Security of Programmable Logic Controllers and Related Systems: Today and Tomorrow”, IEEE Open Journal of the Industrial Electronics Society, IEEE.
3. Bekiroglu, E. (2009), “Transformatör Merkezlerinin Güvenlik Amaçli Uzaktan İzlenmesi Ve Otomasyonu”, Engineering Sciences, E-Journal of New World Sciences Academy, Vol. 4 No. 4, pp. 459–470.
4. Bołoz, Ł. and Biały, W. (2020), “Automation and robotization of underground mining in Poland”, Applied Sciences, MDPI, Vol. 10 No. 20, p. 7221.
5. Dündar, S., Bilim, N. and Bilim, A. (2018), “Ülkemizdeki maden sektöründe meydana gelen iş kazası ve meslek hastalıklarının analizi”, Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Bitlis Eren Üniversitesi, Vol. 7 No. 2, pp. 423–432.
6. Hamrin, H., Hustrulid, W. and Bullock, R. (2001), “Underground mining methods and applications”, Underground Mining Methods: Engineering Fundamentals and International Case Studies, SME Littleton, CO, pp. 3–14.
7. Kul, N. (2009), 1500 KVA Gücünde 6.3 KV. Çıkış Gerilimli Generatör Grubu ve Yüksek Gerilim Kesicilerinin PLC-SCADA Ile Uzaktan Izlenmesi, Karadeniz Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü.
8. Kumru, C.F. and Vural, M.S. (2023), “Design and application of IoT based weather station for high voltage laboratories”, Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi, Süleyman Demirel University, Vol. 11 No. 3, pp. 1190–1201.

9. Li, F., Kong, D., Li, Q., Shang, Y., Cheng, Z. and He, L. (2023), “Failure analysis and prediction of roof instability in end face under repeated mining using early warning system”, Scientific Reports, Nature Publishing Group UK London, Vol. 13 No. 1, p. 8764.
10. Li, L., Si, J. and Li, Z. (2023), “Characteristics of the spatial and temporal evolution of the environmental parameters for belt fire in underground coal mine roadway”, Case Studies in Thermal Engineering, Elsevier, Vol. 49, p. 103346.
11. Mallı, T., Kun, M. and Köse, H. (2014), “Yeraltı Kömür İşletmelerinde Gaz İzleme ve Erken Uyarı Sistem Teknolojisinin İş Kazalarının Önlenmesindeki Önemi”, Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi, Dokuz Eylul University, Vol. 16 No. 46, pp. 59–67.
12. McRoberts, M. (2013), Beginning Arduino, Apress.
13. Melo, J.J.R., Ishraque, M.F., Shafiullah, G.M. and Shezan, S.A. (2023), “Centralized monitoring of a cost efficient PLC‐SCADA based islanded microgrid considering dispatch techniques”, The Journal of Engineering, Wiley Online Library, Vol. 2023 No. 8, p. e12293.
14. Mixsen. (2020), MIX8410 Electrochemical Oxygen Gas Sensor.
15. Rajakumar, J.P.P. and Choi, J. (2023), “Helmet-mounted real-time toxic gas monitoring and prevention system for workers in confined places”, Sensors, MDPI, Vol. 23 No. 3, p. 1590.
16. Sharp. (2006), GP2Y1010AU0F Optical Dust Sensor.
17. Tekin, A., Nalbant, M.O., Orhan, M., Tekin, F., Suvaydan, F., Berki, K., Gümüş, S., et al. (2023), “Statistical analysis of noise exposure of workers in the underground mining in the Soma basin of Turkey”, Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi, Süleyman Demirel University, Vol. 11 No. 2, pp. 449–458.
18. Texas_Instruments. (2017), LM35 Precision Centigrade Temperature Sensors.
19. Tomar, B., Kumar, N. and Sreejeth, M. (2023), “Real Time Automation and Ratio Control Using PLC & SCADA in Industry 4.0.”, Computer Systems Science & Engineering, Vol. 45 No. 2.
20. Winsen. (2014), MQ-7 Toxic Gas Sensor.
21. Winsen. (2015), MQ-136 Hydrogen Sulfide Gas Sensor.
22. Winsen. (2018), MQ-4 Flammable Gas Sensor.
23. Yaman, O. (2019), Nesnelerin Interneti (IoT) Tabanlı Transformatör Izleme Sistemi, Düzce Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü.