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2024年 第50卷  第9期

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“放顶煤开采智能化进展”专题
智能放煤理论与技术研究进展
王家臣, 杨胜利, 李良晖, 张锦旺, 魏炜杰
2024, 50(9): 1-12. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.18213
<摘要>(80) <HTML>(9) <PDF>(26)
摘要:
综放开采技术是厚及特厚煤层开采的有效方法，已成为我国在世界煤炭开采行业的标志性技术。综述了“四要素”放煤理论、顶煤采出率与含矸率关系、基于块度分布的采出率预测模型、煤流瞬时含矸率−累计含矸率关系等智能放煤理论研究进展。分析了智能放煤技术难点，指出含矸率是影响顶煤采出率和煤质的关键因素，放煤过程中含矸率的快速、准确计算是智能放煤技术突破的重点和关键。将智能放煤技术分为非图像识别智能放煤技术和图像识别智能放煤技术2类，对不同技术的研究进展、优缺点及使用条件进行了详细分析。非图像识别智能放煤技术包括记忆放煤技术、声音振动信号识别技术、γ射线探测技术、探地雷达技术、微波照射+红外探测技术、激光扫描放煤量监测技术等，图像识别智能放煤技术包括井下照度环境精准控制、放煤图像去尘算法、含矸率计算精度保障策略、煤岩红外图像识别等。
基于匹配法的不同种类煤和矸石发射率测量研究
张锦旺, 何庚, 韩星, 张珈鸣
2024, 50(9): 13-19, 27. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2024070055
<摘要>(83) <HTML>(19) <PDF>(6)
摘要:
煤和矸石的种类、表面纹理结构、变质和发育程度等因素都会对其发射率产生较为显著的影响，精准的发射率参数设置对红外热像仪测温及煤和矸石红外图像的识别至关重要。提出了一种基于匹配法的煤和矸石发射率测量方法，即采用表面热电偶与红外热像仪相结合的方式测量煤和矸石发射率。用密闭的电热炉对被测煤和矸石进行均匀加热，待被测煤和矸石均匀受热且稳定后，用表面热电偶对被测煤和矸石的选定区域进行真实温度测定（标定为t1），然后用红外热像仪对同一区域进行温度测定（标定为t2），最后对红外热像仪的发射率进行调试，当t2=t1时，得出的发射率即为被测煤和矸石在该温度下的真实发射率。实验结果表明：① 等温条件下，煤和矸石表面越粗糙，其发射率数值越大，表明煤和矸石表面的粗糙度是导致二者产生不同发射率的内在因素。② 4种不同种类煤和矸石发射率随温度的增大呈幂函数降低，且拟合函数相关系数R2达0.98以上，验证了匹配法应用于煤和矸石发射率测量的可行性。③ 采用反代法得出在不同温度条件下实测值与理论值的误差率均小于3%，验证了实验中测量的煤和矸石发射率的准确性。
综放工作面围岩控制与智能化放煤技术现状及展望
庞义辉, 关书方, 姜志刚, 白云, 李鹏
2024, 50(9): 20-27. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.18211
<摘要>(29) <HTML>(6) <PDF>(8)
摘要:
分析了厚及特厚煤层智能化综放工作面围岩控制技术与智能化放顶煤技术发展现状及存在的问题，从巷道围岩高效支护、工作面超前支护、坚硬特厚顶煤冒放性、液压支架位姿监测及智能化放顶煤5个方面提出了工程实际需求。针对综放工作面实现安全、高效、智能化开采存在的技术难题与工程需求，对综放工作面围岩控制技术、智能化放煤技术进行了研究：构建了坚硬特厚煤层顶煤悬臂梁力学模型，研发了提高顶煤冒放性及放出率关键技术，实现了坚硬特厚煤层超大采高综放开采；研发了单元式超前液压支架顶梁可旋转自复位装置，实现了液压支架顶梁根据巷道顶板倾斜角度自动旋转支护，有效提高了单元式超前液压支架对巷道顶底板的适应性；提出了采用巷道支护液压支架替代传统锚网支护结构的思路，具有支护效率高、成本低、节省工作面超前支护等优点；开发了基于立柱与尾梁千斤顶行程的综放液压支架支护姿态监测装置与算法，提高了液压支架支护姿态解算效率与精度；提出了基于透明地质模型、煤量监测装置与煤矸识别装置融合的智能放煤控制方法，可有效解决多夹矸层特厚顶煤智能化放煤技术难题。提出智能地质保障技术、机器视觉精准测量与智能感知技术、综放工作面设备智能精准自适应控制技术、综放工作面数字孪生技术等是智能化综放开采技术与装备的发展趋势。
基于支架结构运动学的放煤机构精准控制研究
王祖洸, 王伸, 李东印, 李化敏, 王文, 岳帅帅, 李东辉
2024, 50(9): 28-40. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.18212
<摘要>(27) <HTML>(6) <PDF>(5)
摘要:
放煤机构的精准控制是实现智能化、无人化放顶煤开采的重要基础，放煤机构与后部刮板输送机的空间关系及支架姿态对空间关系的影响规律是构建放顶煤支架控制模型的关键。以ZF17000/27.5/42D型低位放顶煤支架为研究对象，阐述了支架顶板和底板不同俯仰姿态下放煤机构与后部刮板输送机的空间关系；基于液压支架放煤机构开口度控制逻辑，搭建了支架姿态感知系统，提出了液压支架放煤机构末端运动学分析方法；建立了基于D−H矩阵的低位放顶煤液压支架放煤机构末端运动学模型，并据此构建了液压支架放煤机构开口度计算模型，平均计算误差仅为1.71%，满足现场应用精度要求；提出了基于姿态反馈的支架放煤机构闭环控制方法，并将基于放煤机构开口度计算模型开发的放煤决策模型应用于现场。应用效果表明：自动放煤时各支架平均放煤时间的均方差仅为0.13 min，较人工放煤方式整体放煤效率提高20%～43.9%；顶煤采出率达89%，后部刮板输送机负载更加均衡，过载率仅为0.73%。
基于工艺引擎的规划放煤控制系统
姚钰鹏, 商楚浩, 刘清
2024, 50(9): 41-46, 107. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2024030041
<摘要>(55) <HTML>(13) <PDF>(8)
摘要:
目前对综放智能化的研究主要聚焦于感知方面，对放煤过程智能化的研究较少，自动放煤控制技术存在自适应性不足、效率较低、放煤质量难以把控等问题。为了提升放煤过程的智能化水平与运行效率，设计了一种基于工艺引擎的规划放煤控制系统。该系统由放煤管控单元和窗口决策单元组成：规划放煤管控单元通过异步递进的放煤调度策略、柔性切换技术及规划放煤工艺编辑引擎，实现采煤机位置弱关联的自动顺序放煤及工艺在线编辑，通过关联后部刮板输送机负载，动态调整工艺启停，保障刮板输送机安全作业；窗口决策单元通过PID控制算法动态调节尾梁角度，实现放煤窗口反馈控制，采用遗传算法优化BP神经网络对放煤窗口大小进行智能决策，以适应不同工况，提高放煤质量。现场应用结果表明：基于异步递进的放煤调度策略与柔性切换技术提升了单刀自动运行效率，无需再手动接管；每一班组自动化运行刀数提升了33.3%；系统关联的后部刮板输送机负载、泵站等设备可动态调整工艺启停，每班后部刮板输送机平均停止次数下降了61.1%，可保障作业安全；工艺编辑引擎能适应多种场景下的应用，工艺调整用时大幅度降低；后部动作与前部动作相互叠加，使得单刀平均用时缩短了9.3%，提升了开采效率；倾角传感关联控制与规划放煤窗口智能决策将每日发热量提升了10.3%，改善了放煤质量。
基于光滑粒子动力学顶煤放落与输送过程仿真研究
刘波, 张强, 刘洋, 董祥伟
2024, 50(9): 47-58. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2024060003
<摘要>(62) <HTML>(14) <PDF>(5)
摘要:
目前针对综放开采中顶煤放出规律的数值模拟研究中，对于顶煤运动的连续−非连续性问题需复杂的耦合算法，必须解决煤岩界面信息精确交互问题，且忽略了刮板输送机输送过程。针对该问题，基于光滑粒子动力学构建了无网格数值计算模型，通过建立连续介质力学控制方程的光滑粒子动力学离散方程，并引入弹塑性土体本构模型和Drucker−Prager屈服准则，实现了顶煤坍塌、运移、放出过程的动态模拟。考虑采场实际放煤和输煤过程，构建了刮板输送机模型，模拟沿工作面水平方向顶煤放出和底煤输送过程，得到不同刮板输送机运行速度（0~1.5 m/s)下的煤岩界面和煤流速度变化规律。仿真结果表明：弹塑性土体本构模型可有效模拟颗粒的流动行为，通过设定摩擦角、弹性模量等材料参数，避免了传统离散元法模型的参数不定问题；煤流速度稳定后，放煤口附近的顶煤应力分布呈 “双峰”形态；刮板输送机运行速度对放煤时间影响较大，但对终止的煤岩界面和放出体形状影响较小；多支架同时放煤需考虑刮板输送机的输送能力，不同支架之间的底煤输送干涉可能导致放煤口的堵塞效应； “见矸关门”准则导致不同放煤口放煤量存在差异，40个放煤口顶煤放出量的标准差（7.52 m2）高于自动放煤的标准差（1.93 m2）。
基于GSL−YOLO模型的综放工作面混矸率检测方法
王福奇, 王志峰, 金建成, 井庆贺, 王耀辉, 王大龙, 汪义龙
2024, 50(9): 59-65, 137. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2024080011
<摘要>(38) <HTML>(13) <PDF>(6)
摘要:
针对现有基于深度学习的综放工作面混矸率检测方法在井下低照度、高粉尘、煤矸堆叠等复杂条件下存在煤矸识别精度低、分割效果差、模型参数量和运算量大、未实现混矸率的实时检测等问题，提出了一种基于GSL−YOLO模型的混矸率检测方法。GSL−YOLO模型在YOLOv8−seg的基础上进行以下改进：在主干网络中引入全局注意力机制（GAM），通过减少信息弥散和放大全局交互表示提高模型特征提取能力；选用具有高效局部聚合网络的空间金字塔池化（SPPELAN）模块，提升模型处理不同尺寸目标时的检测性能；采用轻量级非对称多级压缩检测头（LADH），降低模型的训练难度，同时提高推理速度。提出了一种基于类别分割掩码的混矸率计算方法，该方法基于煤流图像处理结果中的分割掩码信息，计算其中矸石的像素面积与总像素面积的比值，作为瞬时混矸率。实验结果表明：① GSL−YOLO模型的mAP@0.5∶0.95达96.1%，比YOLOv8−seg模型提高了0.8%。② GSL−YOLO模型的参数量为2.9×106个，浮点运算次数为11.4×109，模型权重为6.0 MiB，比YOLOv8−seg模型分别降低了12.1%，5.8%，11.8%，实现了模型的轻量化。③ GSL−YOLO模型在测试集上的帧率为12帧/s，基本满足实时检测要求。④ 与YOLO系列模型相比，GSL−YOLO模型分割效果最好，检测精度最高，参数量和运算量较少，综合性能最佳。⑤ 基于截取的综放工作面后部刮板输送机上煤流视频中的3帧图像，计算了瞬时混矸率，结果表明，提出的混矸率计算方法基本实现了综放工作面混矸率的实时计算。
混合煤矸放落态势特征研究
单鹏飞, 杨通, 孙浩强, 郗博佳
2024, 50(9): 66-74. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2024070058
<摘要>(22) <HTML>(7) <PDF>(3)
摘要:
传统的基于图像检测技术的放顶煤过程中煤流动态特性研究多侧重于某一特定阶段的图像分析，未结合全阶段的动态特性进行综合分析；现有研究较少将放顶煤过程中上覆岩层的松散区变化与放煤过程中的煤矸分离和煤流特性相结合，缺乏对放煤过程的全局性系统分析。针对上述问题，对放顶煤过程中的煤流动态特性、煤矸分离效果及上覆岩层松散区凹陷变化进行了系统研究。首先，提出了一种基于双光流网络的放顶煤过程动态分析方法。实验结果表明：不同放煤方案下，放煤速度不随放煤形式和规律的变化而改变，平均检测准确率随着放煤口数量的增多而提高，尤其在不同放煤步距阶段呈明显线性增长；顶煤放出率与平均检测准确率呈正相关关系，验证了该方法在放顶煤过程监测中的有效性。其次，利用OpenCV技术对上覆岩层松散区凹陷面积进行实验分析。结果表明，初始放煤阶段松散区凹陷面积急剧增长，随后随时间推移逐渐趋于稳定；通过凹陷面积的动态变化趋势，可有效判断顶煤的放出过程，实现透明化放煤监测。最后，结合称重实验数据，分析了放煤量、放出率与含矸率之间的关系。结果表明，初始放煤阶段纯煤放出量最大，周期放煤阶段纯煤放出量趋于稳定，含矸率则随着放煤口数量的增多而减少。该结果进一步揭示了放煤方式对煤矸分离和顶煤放出率的影响。
放煤过程中液压支架顶梁动态载荷演化特征试验研究
霍昱名, 胡文硕, 高鹏, 闫川
2024, 50(9): 75-81. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2024080001
<摘要>(45) <HTML>(8) <PDF>(5)
摘要:
接触式煤矸识别需要研究综放开采液压支架顶梁承载特性，但现有研究大多重点关注放煤前后的支架承载特性或在给定载荷情况下支架的力学响应特征，忽略了对放煤过程中载荷变化的深入探究。针对上述问题，搭建了放顶煤支架动态载荷相似模拟试验平台，借助散体颗粒模拟破碎煤矸块体，反演了综放工作面放煤过程，利用薄膜压力传感器采集支架顶梁压力，分析了放煤过程中顶梁动态载荷演化特征。试验结果表明：① 顶煤的放出对支架顶梁载荷产生了较为明显的影响，即随着顶煤放出，支架顶梁载荷整体呈先增大后减小最终稳定的演化规律。② 沿顶梁长度方向，支架顶梁距离掩护梁越远的位置受顶煤放出的影响越小，主要表现在距离掩护梁越远，顶梁载荷峰值相较初始值的增幅越小，且达到载荷峰值所需的时间越长。③ 沿顶梁宽度方向，由于顶煤的放出过程受到了约束边界或流动过程不均衡性的限制，顶梁不同位置的载荷峰值具有差异性，顶梁载荷峰值相较初始值的增幅最大值达到了最小值的2.4倍。
近直立煤层群水平分段综放开采充填卸压防冲研究
王子伟, 程博源, 魏炜杰, 孙文超, 谢东恒, 谢缅羽
2024, 50(9): 82-89. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2024070119
<摘要>(50) <HTML>(8) <PDF>(12)
摘要:
目前近直立煤层开采冲击地压防治措施主要有爆破、水压致裂、建立保护层等，或破坏层间岩柱和顶底板，或难以解决大采深情况下的层间岩柱应力集中问题，且会导致较大的地表沉降。以乌东煤矿为工程背景，针对近直立煤层群水平分段综放开采方法，提出了充填采空区技术，以支护层间岩柱及顶底板，降低开采分段周围煤岩体的应力集中现象。设计了3种充填方案：方案1为第一开采分段采空区使用高强度材料充填，其余分段采用普通材料充填；方案2为第一开采分段采空区使用高强度材料充填，其余分段交替采用高强度材料和普通材料充填；方案3为每一分段采空区均使用高强度材料充填。通过数值模拟研究了3种充填方案的卸压防冲效果，结果表明：与未充填相比，3种充填方案下层间岩柱最大垂直应力分别下降25.07%，26.57%，29.23%，下一分段煤体最大水平应力分别下降10.63%，10.79%，12.34%。综合考虑卸压效果和经济效益，优选间隔充填的方案3。指出可结合高应力区域实时智能监测技术，及时支撑层间岩柱，减少层间岩柱及下分段煤体的应力集中，防止冲击地压发生。
近距离煤层采空区下综放工作面巷道合理位置研究
张伟, 张国俊, 石永光, 甄伟杰, 王玉亮, 李宜杭, 李杨
2024, 50(9): 90-97. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2024070074
<摘要>(67) <HTML>(23) <PDF>(6)
摘要:
近距离煤层综放工作面开采空间大，采动强度高，下位煤层回采巷道受上煤层采动影响存在应力集中、巷道支护困难等问题，因此近距离煤层综放工作面巷道合理位置的选取对后期支护控制起到关键性作用。以西露天煤矿2煤层和1煤层1分层为研究对象，综合考虑了上煤层开采时的底板应力降低区域和下煤层开采时的极限平衡区域，确定了下煤层巷道的合理位置应在距离实体煤柱内错22.79 m以上的区域。基于上述理论计算结果，分析了上煤层开采后底板应力分布规律及不同内错距下巷道围岩变形破坏特征及规律，结果表明：① 距离采空区底板越近，应力最大值与最小值相差越明显；② 随着内错距不断增大，围岩应力和应力集中系数呈现急剧降低−缓慢增大−稳定的趋势，在内错距20～25 m内应力及应力集中系数相对较小；③ 巷道围岩塑性区范围呈现先减小后增大的趋势，当巷道处于内错20，25 m时巷道围岩破坏相对较小；④ 巷道变形量随着内错距增大而逐渐减小，当内错距增加至25 m时，巷道围岩移进量基本保持不变；⑤ 确定巷道合理内错距为20～25 m。工程应用结果表明：巷道采用内错距24 m布置时，巷道围岩松动破坏深度及变形量均在可控范围内，进一步证明了该内错距的合理性。
分析与研究
综采工作面刮板输送机煤流时空分布研究
陈书航, 王世博, 葛世荣, 王赟, 马广军
2024, 50(9): 98-107. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2023110009
<摘要>(73) <HTML>(29) <PDF>(4)
摘要:
基于传感器的煤流特征研究受传感器监测范围有限的影响，无法对刮板输送机整机煤流特征进行研究；基于模型仿真的煤流特征研究缺乏对开采工艺的考虑，不能预测刮板输送机整机的煤流时空分布。针对综采工作面刮板输送机整机运载煤流特征难以监测的问题，结合综采工作面开采工艺，通过分析采煤机截割装载和刮板输送机运载煤流过程，建立了各工艺段下不同装载方式的刮板输送机瞬时装载体积、截面积的数学模型；将刮板输送机运载煤流过程划分为煤流平移和装载煤流叠加，基于有限元方法构建了综采工作面刮板输送机煤流时空分布预测模型。利用该模型仿真分析了开采工艺周期内刮板输送机的煤流时空分布特征：相比于中部正常截割阶段，端头截割阶段的煤流时空分布较为复杂；中部槽装载煤流的最大截面积出现在调换滚筒位置阶段；刮板输送机运载煤流体积在采煤机上行和下行过程中变化趋势相反，变化趋势由采煤机牵引方向决定。利用某矿工作面采煤机和刮板输送机实际运行数据作为模型的输入参数，根据预测的煤流时空分布计算过煤量，结果表明：过煤量预测结果与现场实测的变化趋势一致，累计过煤量预测误差为9.24%，在采煤机进刀过程和上行阶段的固定时间段内过煤量预测误差分别为13.19%和13.78%，证明了煤流时空分布预测模型的正确性。
基于对抗修复网络的输送带表面缺陷检测
杨泽霖, 杨立清, 郝斌
2024, 50(9): 108-114, 166. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2024030002
<摘要>(19) <HTML>(6) <PDF>(0)
摘要:
针对输送带缺陷数据获取和标注困难、输送带工作场景中的不稳定因素和数据波动导致基于深度学习的输送带缺陷检测方法精度低的问题，提出了一种基于对抗修复网络的输送带表面缺陷检测模型。该模型主要由自编码器结构的生成器和马尔可夫判别器组成。在训练阶段，将模拟的输送带表面缺陷图像输入生成器，得到无模拟缺陷的重构图像，提升模型对未知缺陷的泛化能力；将原始无损输送带图像、重构图像和模拟的输送带表面缺陷图像输入马尔可夫判别器，通过残差块获得特征图，提高模型对于微小缺陷的检测能力。在检测阶段，将待测图像输入训练完的生成器得到重构图像，再通过训练完的马尔可夫判别器提取待测图像与重构图像的特征图，根据待测图像与重构图像特征图之间的均方误差和待测图像特征图最大值，计算异常分数并与设定的阈值进行比较，从而判断待测图像是否存在缺陷。实验结果表明，该模型的接收操作特征曲线下面积（ROC−AUC）达0.999，精确率−召回率曲线下面积（PR−AUC）达0.997，单张图像检测时间为13.51 ms，能准确定位不同类型缺陷位置。
基于激光雷达的井下带式输送机边缘提取方法
黄晨烜, 常健, 王雷
2024, 50(9): 115-123. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2024060025
<摘要>(70) <HTML>(25) <PDF>(2)
摘要:
带式输送机是煤矿井下非结构化胶带巷中巡检机器人的巡检对象之一，且其边缘提取可使机器人获取自身相对检测目标的空间位姿，为执行巡检任务提供环境信息支持。目前井下大多采用基于视觉的边缘提取技术，难以有效克服照度低、粉尘大、水雾浓等问题。针对该问题，采用防爆16线激光雷达作为巡检机器人传感器获取巷道点云，以降低环境对提取结果的影响。对获取的原始稀疏点云进行统计离群值移除和直通滤波预处理，以去除噪声和无用点云，采用随机样本一致算法分割带式输送机点云平面，基于投影−四叉树方法提取带式输送机边缘点云。rviz+Gazebo联合仿真结果表明：在机器人不同运动工况下，带式输送机边缘提取的准确率不低于96.33%；雷达遮蔽率低于30%时准确率不低于79.23%。实验室测试结果表明：带式输送机表面水层分布比例为100%且厚度饱和条件下，边缘提取准确率不低于88%，整体优于基于经纬的极值检索法、基于KDTree/OcTree的曲率阈值法、基于KDTree/OcTree的临近点夹角阈值法，且平均计算耗时仅为36 ms，满足井下实时巡检需求。
基于改进YOLOv8n的井下人员安全帽佩戴检测
王琦, 夏鲁飞, 陈天明, 韩鸿胤, 王亮
2024, 50(9): 124-129. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2024040054
<摘要>(86) <HTML>(32) <PDF>(5)
摘要:
针对现有井下人员安全帽佩戴检测方法未考虑遮挡、目标较小、背景干扰等因素，存在检测精度差及模型不够轻量化等问题，提出一种改进YOLOv8n模型，并将其应用于井下人员安全帽佩戴检测。在颈部网络中加入P2小目标检测层，提高模型对小目标的检测能力，更好地捕捉安全帽目标细节；在主干网络中添加卷积块注意力模块（CBAM）提取图像关键特征，减少背景信息的干扰；将CIoU损失函数替换为WIoU损失函数，提升模型对检测目标的定位能力；采用轻量化共享卷积检测头（LSCD），通过共享参数的方式降低模型复杂度，并将卷积中的归一化层替换为群组归一化（GN），在尽可能保证精度的同时实现模型轻量化。实验结果表明：与YOLOv8n模型相比，改进YOLOv8n模型在交并比阈值为0.5时的平均精度均值（mAP@50）提升了1.8%，参数量减少了23.8%，计算量下降了10.4%，模型大小减小了17.2%；改进YOLOv8n模型检测精度高于SSD，YOLOv3−tiny，YOLOv5n，YOLOv7和YOLOv8n，模型复杂度仅高于YOLOv5n，较好地平衡了模型检测精度与复杂度；在井下复杂场景下，改进YOLOv8n模型能够实现对井下人员安全帽佩戴的准确检测，改善了漏检问题。
低可见度环境下基于改进YOLOv3的井下人员定位方法
路晓亚, 李海芳
2024, 50(9): 130-137. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2024070085
<摘要>(58) <HTML>(20) <PDF>(1)
摘要:
煤矿井下光照不足、粉尘遮挡，井下视频监控系统采集的人员目标在二维图像中表现为小目标或低可见度目标时，原始YOLOv3网络的Darknet53特征金字塔结构无法充分提取和保留目标的细节信息，导致定位结果不准确。针对上述问题，提出了一种低可见度环境下基于改进YOLOv3的井下人员定位方法。首先，结合β函数映射和帧间信息增强技术，提升低可见度环境下煤矿井下监控视频的清晰度。然后，采用更轻量级的Darknet−19替代YOLOv3中的Darknet53，并引入CIoU作为损失函数，利用改进YOLOv3识别增强后视频中的井下人员目标。最后，基于映射模型将识别到的目标从二维空间投影至三维空间，结合三维定位结果完成井下人员定位。选用某煤矿一段低可见度环境下井下监控视频进行实验，结果表明：① 经过基于改进YOLOv3的井下人员定位方法处理后的视频帧亮度、可见度和各项评价指标（平均灰度、平均对比度、信息熵与灰度谱带宽）较原始视频均有明显提升，整体光照条件得到显著改善，且处理后的视频帧对比度得到增强，目标和背景之间更易区分，证明了采用的图像增强技术的有效性。② 改进YOLOv3模型能准确识别视频帧中的井下工作人员，不存在漏识别问题。③ 采用已知位置的标定物或人工标注的的真实三维位置作为基准，计算投影结果与真实位置之间的偏差（偏差计算涵盖X，Y，Z方向上的距离偏差），其中X方向和Y方向上的偏差均小于0.2 m，Z方向上的偏差小于0.002 m，表明构建的映射模型的映射效果好且定位精度较高。
煤矿工业数据AI模型自动推理技术
张智星, 付翔, 张小强, 李浩杰, 秦一凡, 刘萌, 孙岩, 贾一帆, 杨宇琪
2024, 50(9): 138-143. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.18181
<摘要>(19) <HTML>(4) <PDF>(3)
摘要:
煤矿生产过程的智能化主要依托于人工智能（AI）技术分析煤矿工业数据，但单一应用场景AI模型无法适用于煤矿复杂的应用场景，且仅使用分布式计算来处理AI模型输入特征值会导致模型应用效率降低。针对上述问题，提出了一种煤矿工业数据AI模型自动推理技术。该技术架构包括数据层、计算驱动层和模型推理层：数据层采集各类监测数据并统一存储，为计算驱动层提供原始数据；计算驱动层将数据层采集的海量原始数据转换成煤矿应用场景AI模型输入特征值，通过煤矿应用场景AI模型输入特征值双计算引擎自动切换机制，根据数据量自动合理地选择使用基于Spark的分布式计算方式或基于Python的单机计算方式，解决了海量数据计算速度慢、数据应用延迟大的问题；模型推理层将特征值输入应用场景AI模型进行推理，引入煤矿应用场景AI模型多触发方式协同推理机制，通过定时触发、人为交互触发、信号反馈触发3种触发方式，解决了在煤矿复杂的应用条件下单一应用场景AI模型利用效果差的问题。测试和应用结果表明，该技术可实现多应用场景AI模型输入特征值的快速计算，以及不同应用场景AI模型的快速、自动、协同推理。
基于机器学习的煤岩破裂诱发电磁辐射信号智能辨识研究
李保林, 冯嘉琪, 王恩元, 孙新宇, 王硕玮
2024, 50(9): 144-152. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2024070019
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摘要:
电磁辐射作为一种有效监测技术已应用于冲击地压、煤与瓦斯突出等煤岩动力灾害监测预警，但因电磁信号产生机制复杂，易受井下环境干扰（干扰信号）而影响灾害危险监测预警准确性。准确辨识煤岩破裂诱发的电磁辐射信号（有效信号）是该技术应用推广的关键。开展了煤岩单轴压缩电磁辐射监测实验，分析了电磁辐射有效信号和干扰信号时域、频域及分形特征差异性，分别利用线性判别法、支持向量机和集成学习法等机器学习算法建立了电磁辐射有效信号和干扰信号智能辨识模型，并对比分析了不同模型的识别精度。结果表明：分形盒维数、平均频率、计数和峰值频率特征对电磁辐射有效信号和干扰信号区分较明显，单一特征识别准确率均在70%以上；信号特征集和机器学习算法对有效信号和干扰信号识别准确率均有影响，基于全部特征集的集成学习法识别准确率最高，对2类信号的平均识别准确率为94.5%，能够满足电磁辐射监测预警应用需求。
交错断层四面体自适应网格分级细化研究
陈应显, 朱喆, 马慧茹, 富颉鹏
2024, 50(9): 153-160. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2024030058
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摘要:
目前四面体自适应网格细化技术多集中于简单层状地质体的三维重构与表达分析，对结构复杂、数据不连续的含交错断层等地质体进行自适应网格细化时，易出现过度细化，导致断层区域的网格结构受到影响。为了提高含复杂断层四面体网格模型的精度，提出一种适用于交错断层的四面体自适应网格分级细化方法。首先，根据断层影响范围公式，自适应确定断层网格附近的细化范围；其次，构建四面体和四面体边的分级细分公式，确定细化范围内的四面体和四面体边的分级；然后，针对四面体网格细分时出现的多种情况，通过对边的升级处理，将细分的8种类型统一为3种类型；最后，在细化范围内，通过新增加顶点和原顶点重新连接四面体，改变网格的单元尺寸，生成高质量的网格模型。以内蒙古自治区某含交错断层露天煤矿的四面体网格模型为例，使用三维网格质量评估算法及FLAC3D模拟软件分析细化前后的网格模型，结果表明：细化后的网格模型失真值从0.331 7降低到0.306 1，表明网格的质量得到提升；在相同参数下，未细化模型的最大位移为1.16 m，稳定性系数为1.27，分级细化后模型的最大位移为1.29 m，稳定性系数为1.23；细化后模型的位移云图处于断层处，且能够体现断层分布特征和断层对边坡的影响规律，而未细化模型的位移云图的位置偏离断层中心，断层对边坡的影响效果不明显。
机械冲击条件下锂离子蓄电池安全性分析
倪春明
2024, 50(9): 161-166. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2024050064
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摘要:
煤矿井下环境恶劣且空间狭小，锂离子蓄电池容易遭受外部的物理冲击或损害，引发安全事故。以100 A·h矿用锰酸锂离子蓄电池作为研究对象，对该电池进行针刺、高温、潮湿试验，分析电池的安全性能。通过针刺试验模拟煤矿井下环境中潜在的机械冲击，用尖锐物体刺入电池，观察电池在极端条件下的反应。使用炉箱和湿度控制环境箱模拟煤矿井下的高温和潮湿环境，对针刺后的电池实施试验，评估电池在煤矿井下极端环境中的安全性和可靠性。试验结果表明：① 电池被钨针刺穿后，表面出现一定变形和破裂，但未出现电解质泄漏的情况，同时电池并未出现冒烟、起火、爆炸等危险情况，内部也没有气体产生。被钨针刺穿后，电池温度显著上升，但能控制在安全范围内且没有引发燃烧或爆炸，说明该电池在煤矿井下应用中具有一定的热稳定性。② 被刺穿电池在炉箱加热后显著膨胀，并伴随有气体泄漏的现象，但尚未引发爆炸或燃烧，说明电池在特定条件下具有一定的热稳定性。③ 在潮湿环境下，被刺穿电池产生气体，增加了内部压力，在刺穿和潮湿的双重影响下，使得电池温度增加，但因为潮湿环境中的水分起到一定的冷却作用，与高温环境下相比，电池温度上升趋势较为缓慢，且仍未引发爆炸或燃烧，说明电池在潮湿环境下仍具有热稳定性，不会出现热失控现象。

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