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2019年  第45卷  第7期

科研成果
基于视频图像的矿井水灾识别及趋势预测方法研究
孙继平, 靳春海, 曹玉超
2019, 45(7): 1-4. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17459
摘要:
分析了矿井水灾视频图像特征,提出了基于视频图像的矿井水灾识别及趋势预测方法,包括水灾视频动态识别、区域分割、面积估算及趋势预测,并通过了试验验证,得出如下主要结论: ① 阈值像素灰度统计法和像素灰度值统计法均可监测和识别水灾,阈值像素灰度统计法不但可抑制低于灰度阈值的噪声,提高识别的准确性,还可减少像素灰度统计数,增强特定像素灰度范围的对比度。② 阈值分割法和视频差分分割法均可分割水灾区域图像,前者整体性较好,后者细节刻画更强。③ 根据分割出的水灾区域图像可估算突水区域面积及进行趋势预测。
高瓦斯工作面预抽分区钻孔精细化设计方法研究
杨利平
2019, 45(7): 5-9. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2019010102
摘要:
现有高瓦斯工作面一般采用单一钻孔间距预抽瓦斯,在预抽钻孔设计时未考虑地质构造等因素对设计抽采区域的影响,且未精确分析抽采达标条件下抽采时间与钻孔间距的相互关系,对工作面回采区域预抽设计没有实现分级、分区的精细化设计。针对以上问题,以霍尔辛赫煤矿3603工作面为研究对象,提出了一种高瓦斯工作面预抽分区钻孔精细化设计方法,改变了以往工作面从终采线到开切眼单一钻孔间距的粗放设计模式。首先根据工作面地质条件对其进行预抽区域划分,由回采计划确定各分区的抽采时间,然后根据不同抽采率条件下抽采时间与钻孔间距之间的数值关系确定各分区的预抽钻孔间距,实现预抽区域精细化设计。现场试验结果表明,相比原设计,钻孔抽采时间由原来的8个月降低至6个月,钻孔工程量由319 440 m缩减为154 960 m;观测期间整个工作面瓦斯体积分数未超过0.58%,且无超限现象。
井下多传感器组合导航系统
张元刚, 刘坤, 白猛, 彭继国
2019, 45(7): 10-16. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17432
摘要:
针对井下车辆高精度惯性导航成本较高、低成本MEMS惯性传感器漂移较大等问题,提出一种井下多传感器组合导航系统,该系统通过蓝牙测距信息、MEMS惯性传感器及车载里程计信息进行组合导航。利用卡尔曼滤波技术融合多传感器数据,结合蓝牙测距信息抑制MEMS惯性传感器漂移,提高车载惯性传感器在一段时间内的定位精度;通过MEMS惯性传感器预测车辆位置,有效滤除干扰标签的蓝牙信号,提高数据可靠性;融合车辆里程计数据后,定位结果更加稳定可靠。测试结果表明,在井下蓝牙标签间隔10 m布站情况下,每10 m定位误差在3.2 m以内,能够满足井下导航要求。
综采工作面双齿辊破碎机自动监控装置设计
朱剑飞, 雷志鹏, 任锡义, 田慕琴, 宋建成, 门汝佳, 许春雨
2019, 45(7): 17-20. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2019020007
<摘要>(111) <HTML> (10) <PDF>(11)
摘要:
针对现有破碎机监控系统存在监测量有限、控制功能单一、无法联动等问题,开发了一套综采工作面双齿辊破碎机监控系统,重点介绍了该系统中双齿辊破碎机自动监控装置的设计方案。该装置以STM32F103微处理器为控制核心,具有集控、就地、检修3种控制模式,可实现双齿辊破碎机与刮板输送机、转载机等运输设备的联锁启停控制,以及电动机常规保护和状态监测数据显示功能。现场测试结果表明,该装置运行稳定,监测数据准确,能实现双齿辊破碎机与其他运输设备自动联锁启停控制,提高了综采工作面运输设备自动化水平。
青年专家学术专栏
矿井火灾风烟流区域联动与智能调控系统研究
王凯, 郝海清, 蒋曙光, 吴征艳, 邵昊
2019, 45(7): 21-27. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17440
摘要:
针对矿井通风异常情况下应急决策与智能调控水平不高、无法实现风烟流远程控制的现状,设计了矿井火灾风烟流区域联动与智能调控系统;结合通风网络结构,分析了火灾时期风烟流区域联动控制机理,即通过设置烟雾传感器、可调风门等通风设施及远程调控,实现火灾时期烟流区和非烟流区2个并联分支的风量按需分配;研究了矿井火灾风烟流智能调控的影响因素,通过分析矿井火灾前后通风网络结构,构建了火灾风烟流智能调控模型,并介绍了可视化功能实现算法。该系统根据火灾时期火区风阻、通风网络结构、主要通风机运行参数等得出各分支实时风量,通过模拟火灾过程计算关键巷道理想风量并设置阈值,当实际风量与阈值误差超过10%时远程调控风门开度,以实现最佳风量分配。应用结果表明,系统对巷道风量的模拟计算结果、可视化界面显示结果与现场测定结果具有很好的耦合性。
“智能化选煤厂建设关键技术”专题
智能化选煤厂架构及关键技术
王然风, 高建川, 付翔
2019, 45(7): 28-32. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17465
<摘要>(155) <HTML> (10) <PDF>(35)
摘要:
针对智能化选煤厂内涵,从物联网层、控制层、管理层和决策层方面介绍了智能化选煤厂架构;重点阐述了智能化选煤厂建设采用的关键技术,包括重介质分选过程智能化、浮选过程智能化、煤泥水健康保障系统智能化及选煤生产制造执行系统智能化,为将选煤厂从自动化、信息化向智能化方向发展奠定了技术基础。
重介质悬浮液密度宽域智能控制系统设计
邱佳楷, 王然风, 付翔
2019, 45(7): 33-37. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17429
<摘要>(104) <HTML> (16) <PDF>(14)
摘要:
为满足原煤煤质变化对重介质悬浮液密度大范围调节的需求,在重介质分选过程中采用反分流工艺,设计了一种重介质悬浮液密度宽域智能控制系统。利用BP神经网络建立了合格介质桶液位预测模型,以悬浮液密度实际值与设定值的偏差、合格介质桶液位实际值、分流阀开度及补水阀开度作为模型输入变量,经模型计算得出合格介质桶液位预测值;依据合格介质桶液位偏差与密度偏差,通过基于支持向量机的一对一多分类算法实现加介质、稳态、密度阶跃上升、密度阶跃下降控制模式切换,并依据控制模式自动调整分流阀、补水阀、加水阀开度及浓介质泵、反分流泵开启时间,从而实现密度大范围调节。该系统应用后密度波动范围稳定在±0.005 g/cm3,密度调节时间短。
基于半监督聚类的煤泥浮选泡沫图像分类方法
曹文艳, 王然风, 樊民强, 付翔, 王宇龙
2019, 45(7): 38-42. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17437
摘要:
针对选煤厂煤泥浮选过程加药量依靠人工干预存在主观性、滞后性和粗放性的问题,提出了一种基于半监督聚类的煤泥浮选泡沫图像分类方法。首先,采集已知加药比例与未知加药比例下的煤泥浮选泡沫图像样本,并对泡沫图像进行预处理,提取泡沫的气泡个数、气泡面积、气泡周长等形态特征;然后,对已知加药比例下泡沫图像形态特征样本进行标志,对未知加药比例下泡沫图像形态特征样本不做标志,并将已标志泡沫图像形态特征样本与未标志泡沫图像形态特征样本进行混合;最后,利用基于高斯混合模型的半监督聚类方法对混合样本进行聚类后得到各类簇,将各类簇内已标志泡沫图像形态特征样本的信息映射到未标志泡沫图像形态特征样本。应用结果表明,该方法可为煤泥浮选生产过程加药量调整提供指导,降低了药剂消耗量,提高了选煤厂浮选自动化水平和经济效益。
选煤厂原煤智能配比控制系统设计
袁鹏涛, 王然风, 付翔
2019, 45(7): 43-47. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17427
摘要:
针对选煤厂配煤入选过程中通过理论计算的原煤定值配比难以满足现场生产要求,而依据人工经验调节原煤配比随机性大、精煤质量难以保证、人工劳动强度大等问题,设计了一种选煤厂原煤智能配比控制系统。利用最小二乘支持向量机建立原煤智能配比预测模型,并采用粒子群优化算法进行模型参数优化。该系统以原煤灰分实测值、原煤硫分实测值、每小时原煤平均入选量、分选密度、精煤灰分实测值、精煤灰分目标值、精煤硫分实测值和精煤硫分目标值作为模型输入变量,经模型计算得出相应的原煤配比预测值;通过胶带秤测量给煤机的给煤量得到原煤配比实测值,并与预测值比较得出原煤配比偏差量;PID控制器根据偏差量控制给煤机的变频器频率,实现原煤配比精准调节。该系统应用后精煤灰分和硫分波动范围明显减小,精煤质量稳定性良好;精煤灰分与灰分目标值差值控制在±0.2%,精煤硫分与硫分目标值差值控制在±0.15%,提高了精煤质量。
选煤设备远程故障预测系统设计
付翔, 王然风, 庞亮
2019, 45(7): 48-52. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17460
摘要:
针对目前选煤设备故障预测存在设备监测数据转换方法不统一、单一的故障分类模型难以满足多种故障类型预测要求、故障分类模型无法在线更新和修正等问题,基于远程运维模式,设计了一种选煤设备远程故障预测系统。通过对选煤设备传感器数据进行预处理,生成规范的全信息并输入至多种故障分类模型,通过加权计算总体故障指标,并利用综合决策获得故障预测结果,可为智能化选煤厂设备全生命周期管理提供技术支撑。应用结果验证了该系统的有效性。
实验研究
基于贝叶斯网络的煤矿瓦斯爆炸事故致因分析
张宁, 盛武
2019, 45(7): 53-58. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2019010049
<摘要>(160) <HTML> (15) <PDF>(10)
摘要:
针对现有煤矿事故致因分析多以单方面因素分析为主,忽略人、机、环、管4个方面各因素间的关联性和整体性,且涉及到的事故类型较泛化等问题,从人、机、环、管4个方面选取诱发煤矿瓦斯爆炸事故的因素,并利用相关性分析筛选出相关性较强的变量;以GeNie为平台构建煤矿瓦斯爆炸致因贝叶斯网络模型,并采用交叉验证方法对其可靠性和准确性进行验证;通过贝叶斯网络参数学习、敏感性分析等对模型中各节点变量进行分析,计算不同条件下相关节点的条件概率分布和后验概率,提取诱发煤矿瓦斯爆炸事故的关键因素。分析结果表明:通风不足会大幅提高煤层瓦斯含量超标的可能性,员工培训不到位是瓦斯漏检的主要诱因;在煤矿瓦斯爆炸事故已发生的情况下,可能性最大的诱因是瓦斯含量超标,其次是瓦斯漏检;导致煤矿瓦斯爆炸事故的最关键因素是瓦斯含量超标、瓦斯漏检、顶板不稳定、法律法规不健全。
水平管道空间煤尘爆炸火焰传播特性数值模拟
刘天奇
2019, 45(7): 59-65. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2019020008
摘要:
为研究水平管道空间煤尘爆炸火焰传播特性,以水平玻璃管道煤尘爆炸实验装置为依托,以褐煤为研究对象,构建了煤尘爆炸火焰传播特性数学模型和水平管道几何模型,采用数值模拟方法研究了水平管道空间煤尘爆炸不同时刻沿水平管道长度方向(z方向)火焰传播特性、爆炸反应充分时沿z方向火焰温度传播特性及不同截面火焰温度传播特性。研究结果表明:① 不同时刻爆炸火焰传播距离模拟值与实测值最大误差为0.09 m,最小误差为0.01 m,验证了数值模拟方法的可行性。② 煤尘爆炸反应充分时,水平管道空间可划分为初始扬尘区z=0~0.1 m、高温点火区z=0.1~0.3 m、温度跃升区z=0.3~0.56 m、高温核心区z=0.56~0.86 m和高温扩散区z=0.86~1.4 m。③ 煤尘爆炸反应充分时,z=0.2 m处截面上,距圆心越近则温度越低,说明该区域虽为爆源,但不是爆炸热量释放核心区;z=0.2,0.4 m处截面最外围近壁区域存在约500 K窄环形低温区,这是由于管壁设置温度恒为常温300 K所致;z=0.86~1.4 m处截面上,距圆心越近则温度越高,截面距高温核心区越远则温度越低。数值模拟结果与火焰实际传播情况相符。
采煤机开采作业机电液一体化虚拟仿真平台设计
王骁
2019, 45(7): 66-72. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2019030029
摘要:
针对目前采煤机开采作业虚拟仿真大多根据预设轨迹进行三维仿真、较少考虑煤层负载影响、不能展现采煤机运行动态过程的问题,利用LabVIEW与Simulink的交互式程序开发技术,将采煤机开采作业的三维仿真、电气与液压系统仿真、具体工况三者有机结合起来,设计了采煤机开采作业机电液一体化虚拟仿真平台。在煤层负载突变工况下,通过对电气调速系统、液压调高系统的控制,实现滚筒转速和牵引速度自动调整,从而降低滚筒负载。测试结果表明:该平台能精确、形象地展现采煤机运行的动态过程与煤层负载突变工况下的控制过程。在采煤机操作培训中,该平台能帮助采煤机操作人员掌握煤层负载突变工况下的采煤机控制策略,避免实操风险。
改进型自抗扰控制在局部通风机风速调节中的应用研究
欧阳名三, 吴国芳
2019, 45(7): 73-79. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2019030001
摘要:
针对现有用于矿井局部通风机风速调节的自抗扰控制算法存在控制信号波动剧烈,进而造成变频器和电动机产生冲击振荡的问题,提出了一种改进型自抗扰控制算法。该算法采用反正切函数与幂函数相结合的改进方法,反正切函数用于增强控制算法的线性程度,保证函数在原点处有更好的平滑性,幂函数用于保证控制算法的跟踪速度,加快控制算法的收敛速度。将改进型自抗扰控制算法应用到煤矿井下局部通风机风速调节中,经过该算法处理过的电压信号作为局部通风机变频器的输入信号,输出频率信号改变异步电动机的转速,最终实现局部通风机风速的动态调节。仿真结果表明,与现有PID控制算法、自抗扰控制算法相比,改进型自抗扰控制算法在控制速度和抗干扰能力方面有明显提高,可实现局部通风机风速的快速稳定调节。
基于SAPSO-BP神经网络的井下自适应定位算法
莫树培, 唐琎, 杜永万, 陈明
2019, 45(7): 80-85. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2019010066
摘要:
针对基于传统BP神经网络的井下定位算法存在收敛速度慢、易形成局部极值、在煤矿井下强时变性电磁环境中定位误差大等问题,提出了一种基于模拟退火思想的粒子群优化算法加BP神经网络(SAPSO-BP)的井下自适应定位算法。采用SAPSO算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,以加快训练收敛速度,使之到达全局最优;通过安装在井下巷道中的无线校准器采集目标点接收信号强度指示(RSSI)值,采用自适应动态校准方法对RSSI值进行实时校准,以减小强时变性电磁环境对定位精度的影响;最后利用SAPSO-BP神经网络估算出目标点位置坐标。实验结果表明,该算法的定位误差在2 m内的置信概率为77.54%,平均误差为1.53 m,定位性能优于未校准SAPSO-BP神经网络算法、PSO-BP神经网络算法、BP神经网络算法。
组合煤岩体动态力学性能及瞬变磁场特征研究
缑勇, 王科
2019, 45(7): 86-91. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2019010099
摘要:
煤与瓦斯突出是顶板-煤体-底板综合力学作用的结果,单纯研究煤体或岩体力学特性难以充分揭示煤与瓦斯突出机理。为了揭示组合煤岩体的动态力学特性及瞬变磁场信号特征,采用霍普金森压杆实验系统研究了组合煤岩体的动态力学性能,分析了组合煤岩体动态破坏过程中的瞬变磁场信号特征。实验结果表明,组合煤岩体受到冲击破坏后,岩石破碎块度大,煤体破碎块度较小,强度低的煤体对组合试样具有很好的应力衰减和削波作用,应力波通过组合试样后,应力衰减为原来的1/5;组合煤岩体对应力波的衰减弱化效应主要取决于煤体的微观结构,煤体的微观结构使煤体受到冲击载荷后其塑性变形增强,弹性模量逐渐减小,与组合试样相比,单一试样表现出明显的脆性破坏特征;组合试样的平均应变率、最大应变率、断裂应力极限值和破坏应变与瞬变磁场信号幅值具有一定的相关性,随着组合试样冲击速度、平均应变率、最大应变率和断裂应力极限值的增大,组合试样所产生的磁场信号幅值也逐步增大,破坏应变与瞬变磁场信号幅值呈现出负相关关系,但两者相关性不强,离散性较大。
阜康矿区气煤孔隙结构特征研究
王翠霞, 刘伟, 刘纪坤
2019, 45(7): 92-96. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2019010062
摘要:
为了研究阜康矿区瓦斯的储存情况与抽采可行性,采用压汞法和低温液氮吸附法对比分析不同条件下煤的孔隙结构参数及其分布特征。分析结果表明,煤样中大孔和微孔占比较大,孔径较大的孔隙由两端开口的圆筒形孔及四边开放的平行板孔组成,开放性好,有利于瓦斯抽采利用;气煤煤样总孔容大于高变质程度煤样,孔隙结构有利于瓦斯赋存和放散;气煤孔隙的比表面积虽然小于高变质程度煤样,但其孔隙结构中小孔的比表面积占比较大,小孔为瓦斯吸附提供了较大空间,所以阜康矿区气煤也具有一定的瓦斯吸附能力,煤层瓦斯可以抽采利用。
高瓦斯煤层切顶卸压无煤柱自成巷技术应用研究
王小龙, 董志勇
2019, 45(7): 97-101. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17387
摘要:
针对传统的沿空留巷技术多是采用靠采空区一侧巷旁充填等方法进行护巷,存在成本较高、施工工艺复杂、施工进度较慢等问题,以杜儿坪煤矿高瓦斯煤层62711工作面为研究对象,研究了切顶卸压无煤柱自成巷技术,从预裂切缝关键参数设计、留巷补强加固支护、采空区挡矸支护、瓦斯安全管理方法等方面详细分析了切顶卸压无煤柱自成巷工艺流程,并在工作面进行了矿压监测分析。分析结果表明,杜儿坪煤矿采用切顶卸压无煤柱自成巷技术实现了对采场的卸压作用,成功保留了62711工作面轨道运输巷作为下一邻近工作面的胶带运输巷使用,明显提高了煤炭回采率,缓解了煤矿采掘衔接紧张,避免了残留煤柱导致的相关矿山灾害;“Y 型通风方式的使用有效地解决了工作面上隅角瓦斯积聚问题。
高位钻孔优势抽采区分布规律研究
胡彬强
2019, 45(7): 102-108. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2019010081
摘要:
为了提高煤矿高位钻孔抽采瓦斯效率,基于覆岩采动破坏理论和瓦斯运移特征,提出了高位钻孔优势抽采区的概念,即位于冒落带和裂隙带之间的能够保证稳定高效抽采效果的区域。以下沟煤矿作为研究对象,采用数值模拟及现场验证的方法确定了该矿ZF302采煤工作面的高位钻孔优势抽采区,并对其分布规律进行了研究。研究结果表明,ZF302采煤工作面抽采优势区位于顶板垂高为34~57 m的区域;抽采优势区中,单孔瓦斯抽采量呈现出先升高、后平稳、再降低的趋势; 当终孔高度位于70~57 m区域时,单孔瓦斯抽采量从0.66 m3/min逐渐上升至1.48 m3/min,之后在高度57~34 m区域内进入平稳区,单孔瓦斯抽采量始终保持在1.0 m3/min以上;高位钻孔终孔位置位于顶板垂高55~65 m范围内时,优势抽采区的抽采时间最长,单孔瓦斯抽采量最高;钻孔参数优化后,钻场钻孔数量从28个减少到18个,减少了35.71%;日抽采量从26 008.75 m3提升到31 046.4 m3,提升了19.37%。