工矿自动化

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孙继平, 程继杰, 王云泉

2022, 48(11): 1-5. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.18042

<摘要>(247) <HTML> (48) <PDF>(51)

摘要:
分析了冲击地压和煤与瓦斯突出发生时抛出煤岩的图像特征：① 冲击地压和煤与瓦斯突出发生时抛出的煤岩主要是黑色，但煤矿井下设备一般不是黑色，因此，可利用非黑色矿用设备作为背景，采用彩色摄像机识别煤岩。② 正常落煤速度、采煤机和掘进机等设备移动速度、井下人员和车辆移动速度远小于冲击地压和煤与瓦斯突出发生时抛出的煤岩速度，因此，可根据速度特征，排除正常落煤、采煤机和掘进机等设备移动、井下人员和车辆移动的干扰。③ 瓦斯和煤尘爆炸也会造成巷道中物体短时速度较高，并伴有高亮，但冲击地压和煤与瓦斯突出不会产生高亮，因此，可根据图像平均亮度，排除瓦斯和煤尘爆炸的干扰。提出了彩色摄像机设置方法：掘进工作面摄像机宜设置在掘进巷道顶板或掘进巷道两帮靠近顶板位置；回采工作面摄像机宜设置在液压支架顶部。提出了基于彩色图像的煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出感知报警方法：① 在掘进巷道顶板或掘进巷道两帮靠近顶板位置、回采工作面液压支架顶部，以非黑色矿用设备为背景，设置具有补光灯的彩色摄像机。② 监测识别彩色图像颜色是否发生较大变化。③ 若图像颜色发生较大变化，则进行图像平均亮度识别，否则继续监测识别图像颜色变化。④ 若图像平均亮度小于设定的亮度阈值，则识别导致图像颜色发生较大变化的物体的移动速度，否则继续监测识别图像颜色变化。⑤ 若物体移动速度大于设定的速度阈值，则对监视区域内甲烷浓度进行判别，否则继续监测识别图像颜色变化。⑥ 若甲烷浓度迅速升高或达到报警值，则进行煤与瓦斯突出报警，否则进行冲击地压报警。该方法具有非接触、监测范围广、成本低、使用维护方便等优点。

5G专网技术及煤矿5G专网方案分析

霍振龙

2022, 48(11): 6-10, 19. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.18040

<摘要>(425) <HTML> (64) <PDF>(101)

摘要:
矿井现有的除5G以外的通信网络大部分是以独立专网的形式存在，而5G无线通信在带宽、时延、终端连接数量、可靠性等方面的性能大幅提高，相应地网络架构和组网方式也有新的变化，其中专网方案不再是单一的独立专网方案，还存在混合专网、虚拟专网等方式。介绍了网络切片、移动边缘计算、5G LAN、时间敏感网络等5G专网关键技术。给出了虚拟专网、混合专网和独立专网3种5G专网方案：虚拟专网具有服务范围广、灵活性高、成本低、建设周期短等特点，适于各种覆盖范围广、接入终端在时间和空间上不固定，同时又有一定的业务质量要求和一定程度的数据隔离要求的应用；混合专网传输路径短，安全性高，网络的端到端时延低，可进行多种灵活的自主服务，但私密性稍弱；独立专网是提供物理独享的5G专用网络，满足行业用户高带宽、低时延、高安全、高可靠的数据传输需求。提出了5G专网方案选择在安全性、可用性、可靠性等方面的一般性原则，以及煤矿5G专网在调度功能、融合需求、自主运营运维、本质安全等方面的特殊需求。提出了煤矿5G专网方案的选择：在煤矿智能化建设初期或煤矿对数据的保密性、系统使用的便捷性、系统功能的扩展性方面等没有苛刻的要求，可选择虚拟专网或混合专网方案，反之，可选择独立专网方案。指出目前煤矿采用混合专网和虚拟专网方案相对较多，且混合专网和虚拟专网方案未来一段时间内还有一定的优势；随着小型核心网的生态逐步建立，独立专网方案将会受到更多用户的认可；在今后一定时期内，独立专网、虚拟专网和混合专网方案将发挥各自的优势，服务于不同时期、不同差异化需求的煤矿智能化建设。

智能矿山多元监控信息融合与联动研究

贺耀宜, 高文, 杨耀, 荆诚, 朱沙沙, 陈醒

2022, 48(11): 11-19. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17962

<摘要>(329) <HTML> (54) <PDF>(89)

摘要:
煤矿自动化监控系统类型多，技术路线不统一，各系统软件相对独立，数据之间缺少关联。目前多采用井下融合分站或地面融合平台方式实现现场数据融合与联动控制，无法实现全矿井从底层感知到地面融合的统一大融合与联动控制。基于煤矿安全监控系统多系统融合和煤矿智能化建设要求，分析了矿山多元监控信息融合需解决的关键问题，包括人、机、环等监控数据一体化采集与融合，安全监测监控类数据高效一致性共享，自动化监控系统的低代码快速二次开发，以及矿山设备对象全生命周期一体化监管。提出了一种智能矿山多元监控信息融合与联动方案，构建了包括井下数据融合与联动控制和地面多元监控信息融合的总体架构。介绍了以边缘融合分站为核心的井下数据融合与联动控制实施方案；从统一技术体系、统一技术架构和数据处理机制、基于矿山对象信息模型的信息深度融合3个方面阐述了地面多元监控信息融合关键技术，由此开发了多元监控信息开放式综合管控平台。基于该方案内嵌的煤炭行业通信驱动协议集和煤矿监测、控制、位置服务、二三维GIS、工作流引擎等基础支撑技术，可快速开发环境安全监控类、移动目标定位类、煤流运输控制类等自动化监控系统的独立软件平台，一体化安全生产综合监测与控制平台，智能矿山综合管控平台，形成行业级的实时工业组态软件。

煤炭智能重介分选技术进展与探索

代伟, 王昱栋, 董良, 赵跃民

2022, 48(11): 20-26, 44. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022060106

<摘要>(492) <HTML> (53) <PDF>(80)

摘要:
重介分选作为应用最广泛的选煤工艺，正在从自动化、信息化向智能化方向迈进。目前重介选煤厂智能化建设只是实现局部智能化，在整体智能化建设上还存在欠缺，在核心生产设备（重介质旋流器、浅槽等）智能化上发展不足。针对上述问题，从智能感知、智能控制与智能优化决策3个方面阐述了重介分选智能化研究现状，并剖析了重介分选在从自动化向智能化发展的过程中面临着诸多挑战性难题，包括原煤品质波动导致工况难以稳定运行、重介分选自身具有极高的复杂性、重介选煤厂智能化建设局限性等。为推进重介分选行业的智能化与绿色化，实现全场设备自主控制，减少运营人员甚至实现无人化，指出重介选煤厂应建设一套“智能感知、智能控制、智能优化决策”一体化的智能优化生产系统：智能感知作为智能化的基础实现选煤工艺数据的感知获取；智能控制获取传感器等数据对选煤工艺进行智能修正，确保对设定值的跟踪；智能优化决策分析智能控制模块中分选过程的运行状态、调整工艺指标设定值，实现工艺指标设定值的动态优化。感知、控制与决策相互协同，促进选煤厂智能化水平与生产效益提高，为未来实现重介分选生产全流程智能协同优化控制提供了一条新思路。

X射线透射煤矸智能识别方法

王文鑫, 黄杰, 王秀宇, 史玉林, 吴高昌

2022, 48(11): 27-32, 62. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.18037

<摘要>(399) <HTML> (59) <PDF>(79)

摘要:
煤矸图像识别是基于伪双能X射线透射（XRT）的煤矸分选技术重要环节。受煤矸紧贴或遮挡导致煤矸图像难以分割和基于人工阈值判别易导致煤矸分类识别错误影响，现有的煤矸识别方法精度不高。提出一种XRT煤矸智能识别方法。采用感受野模块（RFB）与U−Net模型相结合的模型（RFB+U−Net模型）实现伪双能X射线煤矸图像有效分割，解决了因煤矸紧贴或遮挡情况而影响识别精度的问题；以煤矸图像灰度特征中的低能图像灰度最小值、纹理特征中的低能图像锐化最小值和锐化均差为煤矸识别特征，采用多层感知机（MLP）模型实现煤矸识别。实验表明：RFB+U−Net模型的煤矸分割准确率、煤矸粒度精度、煤矸像素均交并比等指标及图像分割效果均优于活动区域模型、U−Net模型、SegNet模型，且模型推理时间较短，满足煤矸图像分割实时性要求；MLP模型隐藏层数量为8时，在2组测试集下的煤矸识别平均准确率均为87%以上；在相同数据集及实验条件下，MLP模型的煤矸识别平均准确率、排矸率均高于基于贝叶斯分类器、支持向量机、逻辑回归、决策树、梯度提升决策树、K近邻算法的模型，且矸石带煤率不超过3%，满足实际煤矸干法分选要求。

基于轻量化HPG−YOLOX−S模型的煤矸石图像精准识别

陈彪, 卢兆林, 代伟, 邵明, 于大伟, 董良

2022, 48(11): 33-38. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.18035

<摘要>(289) <HTML> (65) <PDF>(66)

摘要:
针对现有基于视觉技术的煤矸石分选方法存在模型参数量大、特征提取能力差、识别精度低等问题，提出了一种基于轻量化Ghost−S网络与混合并联注意力模块(HPAM)YOLOX−S模型（HPG−YOLOX−S模型）的煤矸石识别方法。首先，在YOLOX−S模型主干网络中加入HPAM，以增强图像中重要信息，抑制次要信息，加强主干网络的特征提取能力。其次，将YOLOX−S模型主干网络替换为参数量更小的Ghost−S网络，提高利用率与特征融合能力。最后，在预测层中采用SIOU损失函数来替换YOLOX−S模型的损失函数，提升检测与定位精度，加强对目标的提取能力。为验证所提方法对大块煤矸石的检测效果，将HPG−YOLOX−S模型与YOLOX−S模型进行对比，结果表明，HPG−YOLOX−S模型对煤与矸石的识别准确率分别为99.53%和99.60%，较YOLOX−S模型识别准确率分别提高了2.51%，1.27%。有效性验证结果表明， HPG−YOLOX−S模型的精确率、召回率和F₁值均在94%以上，较YOLOX−S模型分别提高了5.68%，3.51%，2.91%； HPG−YOLOX−S模型的参数为7.8 MB，较YOLOX−S模型降低了1.2 MB。消融试验结果表明，HPG−YOLOX−S模型的平均精度均值较YOLOX−S模型提高了9.17%。热力图可视化试验结果表明，HPG−YOLOX−S模型关注煤与矸石的纹理和轮廓等表面差异，对煤矸石目标的全局关注度更加显著。

基于改进YOLOv5的煤矸识别研究

张释如, 黄综浏, 张袁浩, 章鳌, 季亮

2022, 48(11): 39-44. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022060052

<摘要>(468) <HTML> (102) <PDF>(86)

摘要:
现有基于深度学习的煤矸识别方法应用于井下复杂环境中时易出现误检和漏检情况，且对小目标煤矸的识别精度低。针对该问题，提出一种改进YOLOv5模型，并基于该模型实现煤矸识别。对采集的煤与矸石数据进行数据增强，以丰富数据集，提高数据利用率；在空间金字塔池化（SPP）模块中引入空洞卷积和残差块，得到残差ASPP模块，可在不损失图像信息的前提下，增大卷积输出感受野，强化模型对深层特征的提取；采用AdaBelief优化算法代替YOLOv5原有的Adam优化算法，提高模型的收敛速度与识别精度。实验结果表明：AdaBelief优化算法和残差ASPP模块可有效提高YOLOv5模型的精确率、召回率和平均精度均值（mAP）；改进YOLOv5模型的mAP达到94.43%，比原始YOLOv5模型提高了2.27%，帧率降低了0.03 帧/s，性能优于SSD，Faster R−CNN，YOLOv3，YOLOv4等主流目标检测模型；在极端黑暗的环境中，改进YOLOv5模型也能准确划定目标边界，识别效果优于其他改进YOLOv5模型。

AI视频图像分析在选煤厂智能化中的应用现状与发展趋势

折小江, 刘江, 王兰豪

2022, 48(11): 45-53, 109. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022060092

<摘要>(601) <HTML> (45) <PDF>(118)

摘要:
人工智能（AI）视频图像分析是选煤厂智能化的重要组成部分，可实现对选煤厂设备、环境、人员、选煤全流程的重要参数的智能监测。给出了目前智能化选煤厂基本架构，指出现有研究大部分是利用AI视频图像分析技术构建对选煤厂人员、设备、环境、管理的安全监测系统，给出了智能视频图像监测系统的构建过程。针对选煤厂智能化建设中的安全环保生产和提高产品质量两大目标，从异物检测、智能分选、设备运行状态监测、煤炭粒度检测、人员行为监控和环境与安全检测等6个方面介绍了AI视频图像分析技术在选煤厂智能化选煤上的应用现状。对AI视频图像分析在选煤厂智能化应用进行了展望，指出不仅要从宏观架构上搭建基于5G通信、物联网、AI、智能控制理论和选煤行业技术的多层级视频监控系统，还要从微观上优化现有通用的智能视频监测方法或算法，开发出适用于选煤厂环境的智能视频图像分析技术：机器视觉、计算机视觉应与深度学习高度融合，面对不同工况，合理应用机器视觉与计算机视觉的不同优势；建立多层级一体化监控系统框架，在框架内部署并优化算法模型；建立多元化的视频图像数据库，充分利用不同图像类型的数据特征，开发针对性分析算法；深入研究分布式数据流与实时AI视频图像分析，构建实时AI分布式系统，合理调度视频图像分析模型，提高实时模型的计算效率与准确性。

基于选煤信息模型的智能化选煤厂三维可视化管理平台设计

郭庆华, 卫中宽, 张树森, 王然风

2022, 48(11): 54-62. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17936

<摘要>(324) <HTML> (69) <PDF>(66)

摘要:
目前选煤厂智能化建设中鲜有围绕设计、施工到生产运维全生命周期进行三维可视化管理的研究与开发，同时三维可视化和大数据云平台深度融合的研究也较少。针对上述问题，以建筑信息模型（BIM）为基础，针对BIM仅仅考虑选煤建（构）筑物信息模型，不能满足智能化选煤厂建设需求的问题，对其进行改进，提出了选煤信息模型(CPIM)。结合大数据云平台技术，设计了基于CPIM的智能化选煤厂三维可视化管理平台（该平台由基础设施层、数据源层、基础平台、应用层和业务展示层构成），构建了煤炭洗选工程数据标准，实现了选煤设计、施工、生产运维全生命周期的数据接入、治理、存储、分析、共享。重点分析了BIM轻量化引擎、CPIM大数据子平台构建、CPIM全生命周期应用、煤炭洗选工程数字化建设标准制定和软件系统自主研发与国产硬件适配等平台实现的关键技术。以中煤集团某选煤厂为研究对象，基于CPIM大数据子平台和BIM三维引擎子平台，构建了CPIM 全生命周期三维可视化应用平台，同时实现了硬件的国产化适配。现场应用表明：该平台可以对选煤厂设计、施工、运行各环节进行有效数据采集、统一加工、存储、分析和应用，打通了煤炭洗选行业的数据通道，实现了涵盖选煤厂设计、施工到生产运维全生命周期的三维可视化管理。

基于ISSA−LSTM的浓缩池溢流浓度预测

张洋洋, 樊玉萍, 马晓敏, 董宪姝, 金伟, 王大卫

2022, 48(11): 63-72. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022060084

<摘要>(309) <HTML> (72) <PDF>(39)

摘要:
浓缩池溢流浓度监测是实现煤泥水智能加药的关键。针对基于传感器的溢流浓度监测方式会导致絮凝剂调节滞后的问题，提出了一种基于改进麻雀搜索算法（ISSA）−长短期记忆（LSTM）的浓缩池溢流浓度预测方法。首先，对浓缩生产过程中的多参数时间序列进行相关性分析和预处理，得到输入变量。其次，采用多策略联合改进麻雀搜索算法（SSA）：引入Tent混沌映射对麻雀种群进行初始化，以保证种群多样性，加快算法收敛速度；用螺旋捕食策略改进SSA的寻优过程，以兼顾局部开发和全局搜索能力；用萤火虫扰动策略对麻雀搜索结果进行扰动，以提高全局搜索能力，避免算法陷入局部最优。然后，采用ISSA优化双层LSTM网络模型的超参数。最后，构建基于ISSA−LSTM的浓缩池溢流浓度预测模型，进行在线监测。实验结果表明：① 选取Ackley函数和Rastrigin函数作为测试函数，得出ISSA的全局寻优性能和收敛速度均优于粒子群优化（PSO）算法、鲸鱼优化算法（WOA）和标准SSA。② 3种改进策略中，螺旋捕食策略对ISSA性能的提升起主导作用，混沌映射和萤火虫扰动策略协调算法的收敛速度和全局搜索能力，进一步提升算法寻优性能。③ 采用ISSA优化LSTM的超参数，解决了依靠主观经验取值时存在的欠拟合或过拟合问题，ISSA−LSTM模型的溢流浓度预测精度达97.26%，高于双层LSTM、SSA−LSTM、最小二乘支持向量机（LSSVM）等模型。④ 数据预处理可以提升模型的精度，降噪后溢流浓度预测精度比降噪前提升了30.25%。

基于优化A^*算法的选煤厂管路自动布置

肖林京, 姚培鑫, 刘瑞, 马山清, 马成瀚

2022, 48(11): 73-79. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022080085

<摘要>(274) <HTML> (64) <PDF>(32)

摘要:
管路设计是选煤厂设计的重要内容之一，目前选煤厂管路主要依靠人工设计，难度大、耗时长且管路布置质量难以保证。将A^*算法应用到三维的选煤厂管路自动布置中，搜索出的路径不符合管路设计要求。针对上述问题，提出了一种基于优化A^*算法的选煤厂管路自动布置方法。基于选煤厂管路布置规则，建立选煤厂布局空间模型，对布局空间模型进行网格化、数值化处理。针对A^*算法搜索出的路径会出现过多折弯的问题，对A^*算法的评价函数进行优化；针对A^*算法搜索速率较慢的问题，在评价函数中引入动态权重；针对经上述优化后A^*算法搜索出的管路路径会绕行有需求的设备的问题，引入方向导向策略以提高管路布置的工程实用性；为提高A^*算法运行效率，将Open表的数组结构替换为最小二叉堆结构。仿真结果表明：① 对A^*算法评价函数进行优化后，管路路径折弯次数减少80%左右，且折弯都为直角，符合选煤厂管路布置的实际情况；引入动态权重后，运行效率提升且能保证路径质量。② 引入方向导向策略前后管路路径长度并无变化，都满足选煤厂管路布置的基本约束规则；引入方向导向策略后的管路更倾向于在对管路有特定需求的设备附近规划，管路有并排布置的趋势，说明方向导向策略引入后管路的布置满足整体布局最优的要求，更符合选煤工程应用需求。③ 用Open表优化后的A^*算法效率明显提高，管路路径越长、中间障碍物越多，A^*算法效率提高越明显。设计并开发了选煤厂管路自动布置软件系统，实例验证结果表明，优化后的A^*算法提高了选煤厂管路设计的效率和质量，且具有更好的可视性。

基于平行控制理论的矿区无人驾驶卡车仿真系统

杨荣明, 丁震, 杨健健, 付建华, 高玉, 魏亚, 艾云峰, 张致铭

2022, 48(11): 80-83, 100. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17999

<摘要>(1025) <HTML> (47) <PDF>(73)

摘要:
针对矿用车辆实车测试无人驾驶存在危险性大、测试时间长、测试成本高、测试内容覆盖面窄等问题，研究了基于平行控制理论的矿区无人驾驶卡车仿真系统。该系统采用矿用卡车动力学建模、高保真场景重构、虚拟传感器建模等关键技术，实现无人驾驶算法全面推演、系统集成可靠性测试、矿区生产预测模拟、虚实互动平行推演等功能。矿用卡车动力学建模主要步骤分为整车模型搭建与可视化场景创建2个部分，将车辆动力学模型与虚拟场景关联，利用车辆模型产生的仿真数据实时驱动虚拟场景中的车辆运动。针对大型露天矿场景复杂、不规则的特性，通过无人机航拍测绘、激光雷达三维扫描等手段，获取矿山高精度三维模型数据，基于虚拟微多边形几何体技术、高像素虚拟纹理技术、三维场景实时渲染技术，构建高保真虚拟三维场景。虚拟传感器主要包括虚拟激光雷达、虚拟毫米波雷达、虚拟惯导装置、虚拟视觉相机，搭载于虚拟矿车上，负责生成虚拟场景中的数据信息，并将数据发送到自动驾驶控制器进行处理。基于该仿真系统，可以进行单车测试、多车调度测试、智能调度算法测试，还可以对现场车辆和虚拟车辆的虚实互动进行测试，为整个矿区的稳定运输、复杂路口的推演模拟、智能调度算法的最优决策提供验证平台，确保无人驾驶测试效率和安全，加快矿区无人驾驶技术升级。

煤矿井下无线电波对人体的影响

丁序海, 潘涛, 彭铭, 张高敏

2022, 48(11): 84-92, 144. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.18044

<摘要>(287) <HTML> (88) <PDF>(32)

摘要:
5G，WiFi6，UWB，ZigBee等矿井移动通信系统及人员和车辆定位系统等发射的较大功率无线电波会影响煤矿井下作业人员健康，因此，需要研究煤矿井下无线电波对人体的影响。研究了电磁辐射对人体的作用：人体不同部位对电磁辐射吸收能力不同，电磁辐射对人体头部的影响最大。无线电波发射功率限值包括职业暴露限值和公众暴露限值两大类。职业暴露是指作业人员在电磁辐射环境中暴露时间不大于8 h。煤矿井下作业人员的工作时间为每班工作8 h（3班倒）或每班工作6 h（4班倒），因此，煤矿井下无线电波发射功率限值应选择全身职业暴露无线电波发射功率最小的限值6.28 W。为防止煤矿井下无线电波发射引起瓦斯爆炸，GB/T 3836.1—2021《爆炸性环境第1部分：设备通用要求》规定煤矿井下无线电波发射功率不大于6 W。因此，取得防爆合格证和矿用安全标志准用证的5G，WiFi6，UWB，ZigBee等矿井移动通信系统及人员和车辆定位系统等，在保证无线发射天线距固定岗位人员大于1 m的条件下，不会对煤矿井下作业人员造成伤害。

矿用透射式检测用X射线源的辐射性能与安全性能研究

李者, 王文清

2022, 48(11): 93-100. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17957

<摘要>(165) <HTML> (42) <PDF>(22)

摘要:
X射线源是X射线透射式检测的核心组成设备，其稳定性与可靠性决定了X射线透射式检测性能。为满足X射线透射式检测的性能要求，X射线源的管电压宜在100～160 kV之间选取、管电流控制在0.1～4 mA。针对由Q235钢板制造的隔爆外壳会大大降低X射线源辐射输出强度的问题，提出了在矿用X射线源的隔爆外壳上安装钢化玻璃制成的X射线透窗，增加X射线的透射率。以煤矿选矸识别透射式检测领域应用的X射线源最大管电压160 kV、最大管电流4 mA为例，通过实测计算出矿用X射线源的最大辐射输出功率约为50 mW，满足GB/T 3836.22—2017《爆炸性环境第22部分：光辐射设备和传输系统的保护措施》规定的辐射功率不超过150 mW的要求。为降低矿用X射线源工作温度升高的风险，提出了X射线管宜选用导热性能好的陶瓷壳体，X射线管阳极与金属外壳直接固定以增加散热效果，利用X射线透窗来减少X射线管阳极电流产生的热功率，从而保证矿用X射线源的隔爆外壳表面温度小于GB/T 3836.1—2021《爆炸性环境第1部分:设备通用要求》规定的150 ℃限值。为避免矿用X射线源对周围环境产生辐射影响，提出了将X射线管安装在用3 mm厚不锈钢+5 mm厚金属铅制成的铅室中，以屏蔽非工作区域的X射线，从而保证矿用X射线源的非工作区域X射线泄漏的剂量当量率小于GBZ 125—2009《含密封源仪表的放射卫生防护要求》规定的2.5 µSv/h限值。

厚煤层软底沿空留巷围岩变形特征分析及顶帮强化支护技术

康志鹏, 段昌瑞, 余国锋, 赵靖

2022, 48(11): 101-109. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022060003

<摘要>(230) <HTML> (37) <PDF>(19)

摘要:
长时高叠加应力条件下的围岩变形破坏机制及控制措施是厚煤层软底沿空留巷支护技术的关键。现有对厚煤层沿空留巷围岩变形破坏机制及支护控制的研究主要针对坚硬岩底沿空巷道顶帮变形、充填体本身强度及材料配比，对厚煤层软底留巷研究较少，对沿空留巷的力学分析不全面，支护方案单一。针对上述问题，以山西潞安化工集团有限公司古城煤矿N1303工作面为工程背景，建立了顶板、煤帮、底板破坏力学模型，分析了巷道围岩变形破坏特征：顶板处于混合应力环境，易发生拉伸破坏；实体煤帮在高应力作用下发生压剪式破坏，锚杆破坏失效；充填体受压侵入底板，造成底板倾斜失稳，易发生软煤碎胀底鼓。针对围岩变形破坏特征，提出了“三位一体”的围岩支护控制方案，即控制顶板、限制煤帮、让压底板。为保证顶板在沿空留巷上方能够平衡应力分布，采取锚索+充填体切顶方式，使顶板在巷道上方不形成悬臂梁结构，只发生下沉，而没有回转变形；考虑到留巷后顶板的稳定性，采取注浆锚索方式对巷道破碎顶板进行注浆，形成一个整体，更好地控制顶板。为提高实体煤帮支护强度，补打短锚索，将极限平衡区煤层与深部弹性承载层连接，降低巷旁充填体支护阻力。对底板进行适当的让压有利于巷道整体实现柔性支护，在充填体墙体下通过挖槽、浇筑条形基础进行底板加固。利用“三位一体”的围岩支护控制方案优化了原沿空留巷支护方案，现场试验结果表明：采用优化支护方案后，顶板位移由337 mm减小至142 mm，煤帮位移由305 mm减小至70 mm，底板位移由675 mm减小至162 mm，巷道收敛率由34.1%减小至10.73%，锚杆（索）工作阻力稳定，充填体无破损倾斜，支护效果较好。

矿井通风网络风量智能调控研究

任子晖, 李昂, 吴新忠, 许嘉琳, 陈泽彭

2022, 48(11): 110-118. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022040020

<摘要>(317) <HTML> (52) <PDF>(39)

摘要:
现有矿井通风网络风量智能优化算法在求解调风参数时普遍存在模型复杂、收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷，同时也缺乏与调风分支优化选择相结合的研究。针对上述问题，提出了一种基于改进天牛须搜索（BAS）算法的矿井通风网络风量智能调控方法。首先，以用风分支的风量需求为优化目标，构建风量优化调节数学模型，针对该模型中的风量调节约束条件，采用不可微精确罚函数并结合模拟退火算法优化惩罚项，实现模型的去约束化。然后，通过求解灵敏度矩阵，结合风量灵敏度和分支支配度理论选择最优的调节分支集，确定其风阻调节范围，并作为模型的初始解集。最后，基于改进BAS算法求解出最优调风参数，进而控制对应的调风设施，实现风量调控。基于矿井通风实验平台对该方法的可靠性进行实验验证，结果表明：相比于标准BAS算法和粒子群优化（PSO）算法，改进BAS算法综合寻优性能更优越，解得的风量平均值和最优解均高于PSO算法和标准BAS算法，平均运行时间虽略长于标准BAS算法，但远短于PSO算法，平均收敛代数最多，精度最高，容易跳出局部循环得到最优解；在设定风量调节目标后，基于改进BAS算法的矿井通风网络风量智能调控方法可快速精准求解出待调分支的风量最优值，调节后的分支风量满足矿井安全生产的调风要求，风量上调高达 46.5%。

基于最大熵卡尔曼滤波算法的液压支架调直方法

宋单阳, 卢春贵, 陶心雅, 杨金衡, 王培恩, 郑文强, 宋建成

2022, 48(11): 119-124. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022020030

<摘要>(142) <HTML> (29) <PDF>(16)

摘要:
现有液压支架调直方法受到传感器测量误差和液压支架推移误差的影响，使得调直误差较大；且在非高斯量测噪声环境下，传统基于卡尔曼滤波（KF）算法的调直方法对液压支架轨迹的预测准确度低，无法达到理想的调直效果。针对上述问题，提出了一种基于最大熵卡尔曼滤波（MCKF）算法的液压支架调直方法。首先根据液压支架的位置坐标和工作面推进方向确定调直参考直线；然后根据液压支架调直原理构建液压支架线性推移系统的状态方程和观测方程，经MCKF算法处理后得到液压支架推移后的预测轨迹；最后根据液压支架预测轨迹与调直参考直线解算出每架液压支架的推移距离补偿量，从而达到调直目的。仿真结果表明：与现有基于KF算法的调直方法相比，基于MCKF算法的液压支架调直方法能够有效降低量测噪声和过程噪声对液压支架直线度的影响，特别当量测噪声服从非高斯分布时，该方法的均方误差平均值仅为4.76 mm，远小于基于KF算法的调直方法的均方误差，可以更加准确地预测液压支架的真实轨迹，使调直后液压支架的直线度误差降低了36%，有效提高了调直精度，且液压支架直线度误差只与本次调直过程有关，有效避免了累计误差。

基于跨平台架构的全矿井瓦斯抽采智能管控软件设计

吴克介, 黄强, 许金, 陈运启

2022, 48(11): 125-132. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17987

<摘要>(265) <HTML> (60) <PDF>(26)

摘要:
现有煤矿瓦斯抽采异常识别需要借助人工辅助查看相关数据分析，缺乏自主式、智能化分析手段；抽采异常及时处置能力弱，缺乏瓦斯灾害发生时的多系统联动控制功能；软件部署环境单一、无法实现跨平台、跨端应用访问。针对上述问题，设计了一套基于跨平台架构的全矿井瓦斯抽采智能管控软件。该软件包括公司端、矿端瓦斯抽采智能管控软件2个部分。采用抽采多源数据采集、抽采钻孔辅助设计、抽采数据分析、抽采设备运维管理、抽采GIS展示、抽采融合控制等技术实现了抽采系统全域可视化，形成了井上下一体化抽采全貌数据展示，建立了多层级数据溯源访问机制，通过构建专题数据特征图谱实现抽采数据数理特征、抽采评判特征、设备故障特征、抽采异常特征、钻孔轨迹特征的综合分析。在抽采发生异常时，该软件能自动联动广播系统告知瓦斯涌出危险区域撤离人员，同时联动通风监控系统加强异常区域通风，并通过消息推送策略自动将异常告警消息推送给相关负责人，便于及时、快速解决抽采问题。采用Docker技术实现软件跨平台设计，在Docker环境中部署SQL Server数据库与Web终端应用程序。采用原生HTML技术结合响应式布局样式，实现HTML网页、手机APP、微信小程序等多终端访问。现场应用结果表明，该软件能够满足集团公司、矿井两级用户访问需求，有效提高了矿井抽采工作效率，提升了矿井在瓦斯抽采评判、抽采异常处置与抽采利用方面的能力，降低了矿井瓦斯异常事故发生概率。

综采设备搬家倒面计划编制研究

石梦寒, 朱卫兵, 任海兵

2022, 48(11): 133-138. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.18025

<摘要>(184) <HTML> (40) <PDF>(21)

摘要:
目前煤矿工作面综采设备搬家倒面计划主要依靠人工编制，工作量大，效率低，导致工期延长，且快速搬家倒面主要依赖高度机械化作业，少有对不同矿井之间或同一矿井不同工作面之间综采设备搬家倒面计划优化问题的研究。针对该问题，通过调研神东集团综采工作面近3 a开采情况，定义了工作面、设备、人员、时间等表征综采设备搬家倒面工作的关键参数，以最小化最大完工时间为目标函数，建立了综采设备搬家倒面计划编制数学模型；设计了求解该数学模型的遗传算法，采用考虑工作面、综采设备、施工队伍选择的三段编码方式，构建适应度函数，对表征工作面、综采设备、施工队伍的染色体进行选择、交叉、变异操作，并考虑最晚开采时间对染色体的合法性进行判断和调整，通过设置迭代次数终止算法搜索过程并输出结果；基于综采设备搬家倒面计划编制遗传算法，开发了基于B/S架构的综采设备搬家倒面计划管理系统，实现了综采工作面搬家倒面工作基础信息管理、综采设备搬家倒面计划编制等功能。实例表明：应用遗传算法可将神东集团2021年度11个综采工作面设备搬家倒面计划工期由103 d缩短至91 d，有效提高了综采设备搬家倒面计划编制效率及工程效率。

基于激光SLAM的综采工作面实时三维建图方法

亓玉浩, 关士远

2022, 48(11): 139-144. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022060047

<摘要>(279) <HTML> (58) <PDF>(50)

摘要:
移动式建图方法依赖高精度的光纤惯导和里程计进行位姿计算，而在实际工程实践中里程计精度难以满足应用需求，导致获取的工作面三维激光点云不完整。针对该问题，提出了一种基于激光SLAM的综采工作面实时三维建图方法。该方法主要包括激光点云去畸变、特征提取、位姿估计、优化建图等步骤。通过惯导数据消除激光点云的畸变，根据点云中每个点的时间戳检索惯导数据，获得对应每个点的姿态角，如果没有检索到对应姿态角，则采用四元数法进行插补。采用主成分分析法提取点云的几何张量特征，先求解点集的协方差矩阵，再进行特征值分解，得到几何张量特征。计算相邻2帧中特征点之间的距离，构建目标函数，采用Levenberg−Marquardt算法求解目标函数，获取变换矩阵，从而实现位姿估计。采用增量式优化算法，使用GTSAM优化库对历史关键帧与当前关键帧进行联合优化，将获得的所有关键帧点云叠加到一起，即为全局实时三维地图。井下工业性试验结果表明，该方法能实时、完整、高精度地构建全工作面范围的三维地图，最大绝对误差均值为0.19 m，满足综采工作面监控及刮板输送机找直精度需求。

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2022年第48卷第11期

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