AI-IoT Enabled Methane Emission Prediction and Carbon Footprint Reduction in Underground Coal Mines: A Case Study

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Demonstrates state-of-the-art AI methods (LSTM, RL) for methane prediction in mining, with high accuracy and real-world deployment potential.

🏢実務担当者:Mining companies can adopt AI-IoT systems to reduce methane emissions, lower energy costs, and improve safety, contributing to ESG reporting and carbon credit generation.

🏛政策担当者:Highlights the role of AI in achieving national climate commitments (India's Net-Zero 2070) and suggests regulatory support for smart mining technologies.

地下採炭からのメタン排出は、鉱業部門における温室効果ガス（GHG）排出の最も重要な原因の一つである。温室効果ガスとして、メタンは100年間で二酸化炭素の約28倍の地球温暖化係数を有しており、その監視と削減は気候目標の達成に不可欠である。世界第2位の石炭生産国であるインドは、エネルギー安全保障を石炭に大きく依存し続けている。インドの石炭生産の80%以上を担うCoal India Limited（CIL）は、操業の安全性と生産性を維持しながら、 fugitiveメタン排出を削減するよう圧力を強められている。最近のサステナビリティ開示によると、Scope-1排出はCILのカーボンフットプリントの主要な構成要素であり、地下ガス突出炭鉱はメタン漏出を通じて substantialに寄与している。本研究は、地下炭鉱におけるリアルタイムのメタン監視、予測、およびカーボンフットプリント削減のための人工知能–モノのインターネット（AI-IoT）統合フレームワークを提案する。このフレームワークは、ワイヤレスメタンセンシングネットワーク、エッジコンピューティング、クラウド分析、およびLong Short-Term Memory（LSTM）、Random Forest（RF）、強化学習（RL）を含む高度な機械学習アルゴリズムを組み合わせる。Jharia炭田やRaniganj炭田を含むCoal India Limitedの代表的なガス突出炭鉱を対象としたケーススタディは、提案アプローチの実用的適用可能性を示している。シミュレーションおよび現場ベースの分析によると、LSTMモデルは93%を超える予測精度を達成し、従来の統計モデルを上回った。AI対応の換気最適化の実装により、メタン関連排出は約35%削減され、鉱山換気システムに関連するエネルギー消費は約27%減少した。さらに、予測的な危険特定とプロアクティブな意思決定を通じて、安全性のパフォーマンスが向上した。これらの結果は、持続可能な鉱業操業を可能にし、インドのNet-Zero 2070コミットメントを支援し、労働者の安全性を高め、石炭鉱業部門におけるカーボンクレジット創出の経路を生み出す上でのAI-IoT技術の変革的潜在力を浮き彫りにしている。キーワード：メタン排出、地下採炭、人工知能、モノのインターネット、LSTM、カーボンフットプリント削減、スマートマイニング、持続可能な鉱業、予測分析

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Methane emissions from underground coal mining represent one of the most significant contributors to greenhouse gas (GHG) emissions within the mining sector. As a greenhouse gas, methane possesses a global warming potential approximately 28 times greater than carbon dioxide over a 100-year period, making its monitoring and mitigation essential for achieving climate goals. India, the world's second-largest coal producer, continues to rely heavily on coal for energy security. Coal India Limited (CIL), responsible for more than 80% of India's coal production, faces increasing pressure to reduce fugitive methane emissions while maintaining operational safety and productivity. Recent sustainability disclosures indicate that Scope-1 emissions remain a major component of CIL's carbon footprint, with underground gassy mines contributing substantially through methane leakage. This study proposes an Artificial Intelligence–Internet of Things (AI-IoT) integrated framework for real-time methane monitoring, prediction, and carbon footprint reduction in underground coal mines. The framework combines wireless methane sensing networks, edge computing, cloud analytics, and advanced machine learning algorithms including Long Short-Term Memory (LSTM), Random Forest (RF), and Reinforcement Learning (RL). A case study involving representative gassy mines of Coal India Limited, including Jharia and Raniganj coalfields, demonstrates the practical applicability of the proposed approach. Simulation and field-based analyses indicate that the LSTM model achieved prediction accuracy exceeding 93%, outperforming conventional statistical models. Implementation of AI-enabled ventilation optimization reduced methane-related emissions by approximately 35%, while energy consumption associated with mine ventilation systems decreased by nearly 27%. Additionally, safety performance improved through predictive hazard identification and proactive decision-making. The results highlight the transformative potential of AI-IoT technologies in enabling sustainable mining operations, supporting India's Net-Zero 2070 commitment, enhancing worker safety, and creating pathways for carbon credit generation within the coal mining sector. Keywords: Methane Emissions, Underground Coal Mining, Artificial Intelligence, Internet of Things, LSTM, Carbon Footprint Reduction, Smart Mining, Sustainable Mining, Predictive Analytics

• openalex https://doi.org/10.55041/ijcope.v2i7.044first seen 2026-07-07 04:48:06