工矿自动化

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

侯公羽, 胡涛, 徐桂城, 马占彪, 梁海平, 王顺光, 郑纲

2020, 46(1): 1-6. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2019090002

<摘要>(120) <HTML> (15) <PDF>(24)

摘要:
当前巷道顶板变形监测方式为基于井下工业环网的在线实时监测，采用电子式和光纤光栅式的位移传感器并以无线方式连接，存在有较多监测盲点、误差较大、依靠连续供电等问题。针对上述问题，设计了一种基于分布式光纤技术的煤矿巷道顶板监测系统。该系统以布里渊光时域反射计（BOTDR）作为数据采集和分析的核心监测工具，采用5 mm钢绞线光纤作为感测光纤，以锚杆、锚索为固定点布设光缆，通过顶板光纤的应变变化来监测顶板变形状况，实现了对煤矿巷道顶板的实时在线分布式监测。现场应用结果表明，光纤应变变化能够实时准确地反映顶板变形情况，基于光纤应变的顶板监测结果与顶板离层仪监测结果、十字法观测结果一致。用光纤应变表征顶板变形程度消除了人为因素和断电等影响，保证了监测结果的客观性，这种长距离、耐腐蚀、抗干扰、无需供电的分布式光纤应变监测方式为煤矿提供了一种全新的巷道监测手段。

煤层顶板深孔“钻—切—压”预裂防冲技术试验研究

马文涛, 潘俊锋, 刘少虹, 王书文

2020, 46(1): 7-12. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2019050074

<摘要>(129) <HTML> (18) <PDF>(24)

摘要:
针对现有顶板定向水力压裂技术中缝槽预制工序繁琐、成缝质量差的问题，提出钻孔、高压水射流切缝、高压水力压裂（钻-切-压）一体化预裂顶板防冲技术，并在葫芦素煤矿进行了试验研究。试验结果表明：“钻-切-压”一体化技术与装备在不退钻杆的前提下能够进行人工切槽，并采用单孔后退式多次压裂，提高了施工效率；使用的对称双孔型高压射流器能够高效形成4~5 mm宽度的人工缝槽，增大了切缝效果，并降低了压裂时裂缝起裂压力，扩展了压裂半径，单轴抗压强度为50~60 MPa的顶板岩层，单次压裂半径最大可达15 m;“钻-切-压”技术弱化顶板使得巷道围岩应力水平降低，临空巷道附近高能微震事件数量大幅减少，微震频次和能量无急剧变化，保证了工作面顺利回采。

雾化与水浴混合加湿实验装置研制

秦汝祥, 徐同震, 刘雅瑞, 高伟, 陈文涛, 周亮

2020, 46(1): 13-17. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2019050066

<摘要>(47) <HTML> (12) <PDF>(10)

摘要:
现有用于空气湿度与煤低温氧化规律的加湿装置基本采用单一加湿方法，加湿精度较低，加湿变化范围较小，未完全实现自动化加湿。针对以上问题，基于热湿交换原理，提出了水浴和高压雾化相结合的混合加湿方法，研制了雾化和水浴混合加湿实验装置。该装置通过水浴和雾化分步联合进行加湿，空气通过进气管进入箱体与装置底部的水接触，实现水浴加湿;水浴加湿后的空气从水面出来后继续与箱体内经过高压雾化的水雾接触，从而实现高压雾化加湿。装置出气口处装有湿度控制器，湿度控制器根据需要可以进行不同相对湿度的设置，能够对装置内的空气进行实时检测，从而实现空气加湿的精准控制。水浴和高压雾化相结合的混合加湿方法既缩短了空气加湿时间，又扩大了装置的湿度调节范围，实现了不同范围的加湿需求。

面向不平衡数据集的煤矿监测系统异常数据识别方法

冀汶莉, 郗刘涛, 王斌

2020, 46(1): 18-25. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17502

<摘要>(74) <HTML> (16) <PDF>(16)

摘要:
异常数据识别对于煤矿安全监测系统具有重要作用，但安全监测系统中异常数据一般只占数据总量的1%左右，不平衡性是此类数据的固有特点。目前多数机器学习算法在不平衡数据集上的分类预测准确率和灵敏度都相对较差。为了能准确识别异常数据，以煤矿分布式光纤竖井变形监测系统采集的数据为研究对象，提出了一种面向不平衡数据集、基于去重复下采样（RDU）、合成少数类过采样技术（SMOTE）和随机森林（RF）分类算法的煤矿监测系统异常数据识别方法。该方法利用RDU算法对多数类数据进行下采样，去除重复样本；利用SMOTE算法对少数类异常数据进行过采样，通过合成新的异常数据来改善数据集的不平衡性；并利用优化后的数据集训练RF分类算法，得到异常数据识别模型。在6个真实数据集上的对比实验结果表明，该方法的异常数据识别准确率平均值达到99.3%，具有较好的泛化性和较强的鲁棒性。

智慧矿山信息可视化研究

谭章禄, 吴琦, 肖懿轩, 王震, 李烁

2020, 46(1): 26-31. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2019040065

<摘要>(66) <HTML> (6) <PDF>(17)

摘要:

目前智慧矿山信息可视化研究主要围绕三维虚拟场景搭建和真实场景监控展开，忽视了从管理人员关注点的角度进行有选择性的可视化展示。针对该问题，基于“四横三纵”的智慧矿山总体架构，采用ISVE（信息-认知主体-可视化展示-效果）可视化方式选择模型构建了智慧矿山可视化信息框架，将智慧矿山信息系统划分为工程数字化系统、综合自动化系统及管理信息化系统，基于面向服务对象的思想对各系统中的信息进行分类，并研究了各类信息的属性；提出以认知主体为中心选择信息可视化方式，根据煤矿企业各层级管理人员的信息关注点来选择合适的信息可视化方式，从而提高管理人员认知效率，促进煤矿企业信息化和智慧化发展。

矿井广播系统及其在煤矿应急通信中的应用探讨

郑学召, 郭行, 郭军, 王宝元

2020, 46(1): 32-37. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17501

<摘要>(144) <HTML> (12) <PDF>(15)

摘要:
介绍了矿井广播系统的发展历程和基于IP技术的矿井广播系统、基于CAN总线的矿井广播系统和基于无线Mesh网络的矿井广播系统的研究现状，分析了3种广播系统的特点：基于IP技术的矿井广播系统实现了从地面调度室向井下工作面可靠而快速地下达紧急通知，但是光缆主要铺设在大巷中，网络覆盖率低，并且使用IP广播需要大量IP空间，而矿井环境复杂，设备布设困难，不易接收信号，抗灾变能力差；基于CAN总线的矿井广播系统具有传输距离远、通信速率快、通信方式灵活、传输稳定等优点，但由于各节点不平等共享总线带宽，会出现多个节点同时竞争总线的情况，影响通信的稳定性和实时性；无线Mesh网络具有可靠性高、覆盖范围广、组网灵活等优点，但由于无线Mesh的多跳机制，随着无线Mesh网络规模的扩大，跳接越来越多，积累的总延迟也越大。指出随着煤炭行业转型升级，煤矿安全生产技术的不断完善，矿井广播系统将朝着提高抗灾变能力、功能多元化、系统智能化和多系统融合化的方向发展；从安全监测、调度指挥、信息传输3个方面总结了矿井广播系统在煤矿应急通信中的应用前景，指出矿井广播系统与人员定位系统结合是未来煤矿调度指挥的典型模式，有线和无线路由自适应功能将极大地提升应急通信系统的抗灾变能力和可靠性。

煤矸石识别方法研究现状与展望

曹现刚, 李莹, 王鹏, 吴旭东

2020, 46(1): 38-43. doi: 13272/j.issn.1671-251x.2019060005

<摘要>(232) <HTML> (18) <PDF>(58)

摘要:
从煤矸石识别特征出发，对煤矸石识别方法的研究现状进行了总结，列举了密度识别法、硬度识别法等以密度、硬度等为识别特征的煤矸石识别方法，以及射线识别法、图像识别法等以灰度、纹理为识别特征的煤矸石识别方法的代表性研究成果，并对比了各种识别方法的特点。对煤矸石识别方法的研究方向和途径进行了展望，提出应全面分析、理解煤矸石的特征差异，研究符合煤矿绿色发展要求的煤矸石识别方法、快速高效的煤矸石图像识别方法、融合和创新现有方法的新型煤矸石高效识别方法。

孤岛工作面冲击地压多指标监测及危险性区域划分

姜希印, 陶维国

2020, 46(1): 44-49. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2019050062

<摘要>(78) <HTML> (18) <PDF>(16)

摘要:
孤岛工作面回采过程中受煤柱应力集中和工作面动压的叠加影响，容易发生冲击地压灾害。现有方法采用单一指标对冲击危险性进行预警，存在较大的预警误差，无法全面反映采掘过程中的冲击危险性。针对上述问题，为了研究孤岛工作面回采过程中的冲击地压危险程度，以济宁二号煤矿93下05孤岛工作面为工程背景，提出了孤岛工作面冲击地压多指标监测方法，利用工作面回采过程中钻屑量、微震、钻孔应力等多指标综合分析了该工作面的冲击危险性，并根据工作面不同区域的冲击地压危险性进行了区域划分。分析结果表明：在联络巷附近及未保护区，微震日最大震动能量及震动总能量、钻屑量及钻孔应力值均明显提高，得出在孤岛工作面回采过程中，联络巷附近及未保护区是冲击地压的危险性区域。根据危险性区域划分结果，考虑到在不同区域应力集中程度的差异性，提出并提前实施了参数差异化的大直径卸压防冲措施，降低了应力集中程度，防止了冲击地压灾害发生。

典型煤岩反射光谱无监督感知方法研究

杨恩, 王世博, 王赛亚, 周悦

2020, 46(1): 50-58.. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2019050078

<摘要>(82) <HTML> (21) <PDF>(14)

摘要:
针对现有煤岩反射光谱有监督识别方法存在煤岩位置变化时识别效果差的问题，为研究基于反射光谱的煤岩自主适应性识别，提出了基于聚类距离改进型模糊C均值聚类（FCM）算法的典型煤岩反射光谱无监督感知方法。以兴隆庄煤矿气煤、泥岩、粉砂岩、泥质灰岩4种典型煤岩样品为研究对象，测定了每种试样多个背向反射角下的近红外波段的反射光谱曲线，分析了4种煤岩反射光谱最具差异性的特征波段，选取2 150~2 400 nm作为4种煤岩反射光谱差异性特征波段，在特征波段内，对气煤-泥岩、气煤-粉砂岩、气煤-泥质灰岩光谱组合进行煤岩反射光谱无监督识别研究。研究结果表明:4种试样表面的背向光谱反射率均呈现出随背向反射角增大而先增大后减小的整体趋势，背向反射角增大时，泥岩、粉砂岩和泥质灰岩的各吸收谷深度变化较小，只有微弱的减小，气煤的各吸收谷深度减小相对明显；采用改进型FCM（RFCM，CFCM）方法将光谱数据快速聚类，由最终聚类隶属度概率矩阵判定光谱数据类别，进而判定不同位置煤岩类别；相较于FCM，改进型FCM对各煤岩组合的识别率均大于90%，其中CFCM对各煤岩组合聚类识别迭代次数最少，总耗时均小于0.1 s，为优先选择方法，为反射光谱技术应用于煤岩界面不同位置煤岩的高效适应性判定提供了参考。

煤矿井下人员融合定位方法

李宗伟, 王翀, 王刚, 徐志明, 崔朋志, 姜孟冯

2020, 46(1): 59-64. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2019120026

<摘要>(122) <HTML> (11) <PDF>(27)

摘要:
针对飞行时间（TOF）测距定位方法定位盲区多、易受非视距干扰、定位精度有限，捷联惯性导航定位方法长时间累计误差的问题，提出了一种基于TOF测距定位和捷联惯性导航定位的煤矿井下人员融合定位方法。该方法分区域定位：当定位终端位于定位基站近距离无线通信覆盖范围内时，采用TOF测距定位方式，通过近距离无线通信方式将定位数据发送至附近的定位基站；当定位终端位于定位基站近距离无线通信覆盖范围之外时，采用捷联惯性导航定位方式，并利用卡尔曼滤波算法对定位数据进行修正，通过远距离无线通信方式将定位数据发送至附近的定位基站；当定位终端位于定位基站远距离无线通信覆盖范围之外时，定位终端对定位数据进行本地存储，当定位终端移动到定位基站无线通信覆盖范围内时，将存储的定位数据发送给定位基站。定位基站将定位数据传输至地面监控中心，获得人员轨迹和位置坐标。实验结果验证了该方法的有效性。

基于双粒子群算法的矿井搜救机器人路径规划

封硕, 谢廷船, 康靖, 李建良

2020, 46(1): 65-71. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2019050092

<摘要>(82) <HTML> (12) <PDF>(16)

摘要:
针对在复杂地形中标准的粒子群算法用于矿井搜救机器人路径规划存在迭代速度慢和求解精度低的问题，提出了一种基于双粒子群算法的矿井搜救机器人路径规划方法。首先将障碍物膨胀化处理为规则化多边形，以此建立环境模型，再以改进双粒子群算法作为路径寻优算法，当传感器检测到搜救机器人正前方一定距离内有障碍物时，开始运行双改进粒子群算法：改进学习因子的粒子群算法（CPSO）粒子步长大，适用于相对开阔地带寻找路径，而添加动态速度权重的粒子群算法（PPSO）粒子步长小，擅长在障碍物形状复杂多变地带寻找路径；然后评估2种粒子群算法得到的路径是否符合避障条件，若均符合避障条件,则选取最短路径作为最终路径；最后得到矿井搜救机器人在整个路况模型中的最优行驶路径。仿真结果表明，通过改进学习因子和添加动态速度权重提高了粒子群算法的收敛速度，降低了最优解波动幅度，改进的双粒子群算法能够与路径规划模型有效结合，在复杂路段能够寻找到最优路径，提高了路径规划成功率，缩短了路径长度。

基于Q-learning模型的智能化放顶煤控制策略

李庆元, 杨艺, 李化敏, 费树岷

2020, 46(1): 72-79. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2019110001

<摘要>(86) <HTML> (12) <PDF>(16)

摘要:
传统的综放工作面放顶煤控制存在顶煤采出率低、出煤含矸率高等问题，而现有智能决策方法又存在建模困难、学习样本难以获取等障碍。针对上述问题，在液压支架放煤口动作决策过程中引入强化学习思想，提出一种基于Q-learning模型的智能化放顶煤控制策略。以最大化放煤效益为主要目标，结合顶煤放出体实时状态特征及顶煤动态赋存状态，采用基于Q-learning的放顶煤动态决策算法，在线生成多放煤口实时动作策略，优化多放煤口群组协同放煤过程，合理平衡顶煤采出率、出煤含矸率的关系。仿真和对比分析结果表明，该控制策略的顶煤平均采出率为91.24%，比传统“见矸关窗”的放煤方法提高约15.8%；平均全局奖赏值为685，比传统放煤方法提高约11.2%。该控制策略可显著减少混矸、夹矸等现象对放煤过程的影响，提高顶煤放出效益，减少煤炭资源浪费。

煤矿井下行人检测算法

杨清翔, 吕晨, 冯晨晨, 王振宇

2020, 46(1): 80-84. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17540

<摘要>(52) <HTML> (11) <PDF>(13)

摘要:
针对井下光照不均匀、行人特征与背景的相似度高等导致基于计算机视觉的行人检测技术在井下应用面临很大挑战的问题，提出采用Faster区域卷积神经网络（RCNN）进行煤矿井下行人检测。Faster RCNN行人检测算法采用区域建议网络（RPN）生成候选区域，RPN 与Fast RCNN共享卷积层，以提高网络训练和检测速度；在图像特征提取过程中采用动态自适应池化方法对不同池化域进行自适应池化操作，提高了检测准确性。实验结果表明，该算法对于不同环境下图像中的行人均具有较好的检测效果。

综采工作面上覆岩层位移特征相似模拟

徐小奔, 胡祖祥, 邢立奋, 郝学

2020, 46(1): 85-89. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2019080047

<摘要>(59) <HTML> (13) <PDF>(9)

摘要:
以淮南矿业集团谢桥矿1232(1)综采工作面为工程背景，采用相似模拟实验方法，研究了煤层开采过程中上覆岩层位移特征。结果表明：① 随着综采工作面不断推进，垮落角基本保持不变，垮落带和断裂带高度逐渐增大，上覆岩层受采动影响不断增大。② 上覆岩层垂直位移峰值基本位于采空区中部，向两端逐渐减小，上覆岩层垂直位移曲线基本上呈对称分布；随着综采工作面推进距离增大，垂直位移峰值不断增大；随着距煤层距离的增大，上覆岩层垂直位移不断减小。

薛湖煤矿超高压水力割缝工艺参数优化试验

陈洪涛, 李太训

2020, 46(1): 90-94. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2019060067

<摘要>(106) <HTML> (33) <PDF>(9)

摘要:
薛湖煤矿二2煤层瓦斯含量高、透气性差，采用顺层钻孔治理煤层瓦斯存在瓦斯抽采效果差、抽采达标时间长等问题，将超高压水力割缝技术应用于该煤层钻孔瓦斯抽采中。通过单因素试验确定了适用于薛湖煤矿二2煤层的超高压水力割缝优化工艺参数：割缝压力为60～70 MPa，割缝时间为25 min，割缝转速为80 r/min，割缝间距为2 m。现场应用采用该工艺参数的超高压水力割缝技术后，割缝钻孔与普通钻孔相比，前者日均瓦斯抽采体积分数约为后者的1.75倍，日均瓦斯抽采纯量为后者的3.25倍，瓦斯抽采达标时间缩短了约42%，残余瓦斯含量小。

半实物综采实操平台可扩展数据采集系统设计

刘宁宁

2020, 46(1): 95-99. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2019100002

<摘要>(55) <HTML> (15) <PDF>(11)

摘要:
多种型式的半实物实操平台逐步应用于矿山设备培训，但针对具体被仿真设备开发特定数据采集系统的方式存在开发周期长、资源浪费等问题。在分析半实物综采实操平台数据采集需求的基础上，设计了一种可扩展数据采集系统。该系统以由主板和扩展板组成的数据采集板为核心，主板和扩展板分别能采集8路模拟量和16路开关量，通过主板和扩展板不同组合方式可实现一主多扩和一主多从多扩模式，分别适用于以开关量为主和模拟量为主的数据采集。该系统可满足多种型式的半实物实操平台数据采集需求，具有一定程度的通用性。

矿用单轨吊磷酸铁锂电池组复合式分层均衡电路

王亮, 张亚, 罗双, 吴良恕

2020, 46(1): 100-104. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2019110076

<摘要>(64) <HTML> (16) <PDF>(9)

摘要:
在矿用单轨吊磷酸铁锂电池组连续的充放电循环中，各单体电池不一致性会导致电池组整体性能衰减、使用寿命缩短，传统电池组均衡方式均衡时间长、控制策略复杂。针对上述问题，在Buck-Boost均衡电路和飞渡电容均衡电路的基础上，提出了一种复合式分层均衡电路。底层和中间层Buck-Boost均衡电路按照二叉树结构构建，顶层飞渡电容均衡电路实现3个相邻电池组之间任意2个电池组的能量传递，使电池不仅能够在层内进行能量传递以实现相邻电池间均衡，还可在层间进行能量传递以实现非相邻电池间均衡。仿真结果表明，复合式分层均衡电路大大缩短了均衡时间，显著提高了电池电压一致性。

基于EAIDK的智能煤矸分拣系统设计

王冠军, 苏婷婷, 刘文博, 钱智平, 李佳泽

2020, 46(1): 105-108. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2019050019

<摘要>(157) <HTML> (25) <PDF>(26)

摘要:
现有基于图像识别的煤矸石分拣方法实时性较差且整体分拣准确率不高，而基于密度的分拣方法适用于井下初选，成本较高。针对上述问题，设计实现了一种基于EAIDK的智能煤矸分拣系统。采用嵌入式人工智能开发平台EAIDK构建矸石识别和分拣控制硬件平台，在嵌入式深度学习框架Tengine下利用深度学习算法搭建卷积神经网络，建立端到端可训练图像检测模型，并利用智能摄像机获取的图像数据训练模型；通过手眼标定获得摄像机坐标系与机械臂坐标系之间的关系，控制机械臂进行矸石追踪和分拣。实验结果表明，该系统矸石识别准确率稳定保持在95%以上，机械臂跟踪时间小于30 ms，执行误差为1 mm左右，可以满足煤矸分拣工艺要求。

留言板

2020年第46卷第1期

投审稿系统

最新录用查看更多>

留言板

2020年 第46卷 第1期

投审稿系统

最新录用查看更多>

2020年第46卷第1期