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沿空留巷柔模砼墙支护阻力核定及失稳判据研究
李刚, 刘航, 迟国铭, 石占山, 范永君
摘要:
柔模砼墙沿空留巷工作面覆岩垮落结构与砼墙的稳定性是留巷成功与否的关键。因此,以大柳塔煤矿52606柔模砼墙沿空留巷工作面为研究背景,运用物理模拟和理论分析相结合的方法,分析工作面开采过程中覆岩垮落结构,计算留巷围岩稳定与复用阶段砼墙的支护阻力,确定不同留巷阶段砼墙的安全系数。结果表明:在相似模拟实验中,两工作面回采结束后,砼墙上方覆岩垮落呈短悬臂梁结构,且砼墙侧垮落角均大于煤壁侧垮落角;沿空巷道顶板第一次断裂位置位于采空区上方砼墙一侧,第二次断裂位置位于已形成悬臂梁结构的上位覆岩中,并得到计算砼墙支护阻力所需的力学参数;不同采动影响阶段砼墙的稳定状态与砼墙的极限载荷和实际载荷之比N有关,工作面回采过程中保证N >1则砼墙不会发生失稳破坏。该研究结果可为我国柔模砼墙沿空留巷工作面砼墙失稳判定和顶板控制提供重要的理论依据。
厚硬顶板悬顶致灾机理及切顶控制技术研究
耿铭
摘要:
针对侧向厚硬悬顶下临空巷道围岩变形大、失稳风险高的问题,本文以大同马脊梁煤矿3810工作面运输巷为工程背景,调研了现场变形破坏特征;建立厚硬侧向悬顶力学模型,确定合理切顶位置理论值为内错煤柱3.98m,并对其影响因素进行分析。建立UDEC数值计算模型,反演分析了厚硬悬顶长度及切顶位置对煤柱垂直应力分布、破坏深度以及围岩变形破坏特征的影响规律,揭示了厚硬侧向悬顶致灾及切顶卸压控制机理。结合理论分析及模拟结果,提出了厚硬悬顶水压致裂切顶技术方案及其关键参数并成功应用于现场工程实践。现场试验结果表明:巷道两帮变形量最大为600mm,顶板下沉量最大为277mm;与未切顶区段的巷道变形相比分别减小39.6%(两帮)、31.8%(顶板),有效降低了巷道返修工程量,确保了煤炭安全高效生产。
巨厚煤层分层开采覆岩导水裂隙带高度演化及其预测研究
孟海伦
摘要:
以往多针对单一煤层开采导水裂隙带高度研究,但鲜见对于巨厚煤层开采覆岩导水裂缝带发育高度预测工作,本文以新疆准南煤田硫磺沟煤矿(9-15)工作面为研究区,定量评价了巨厚煤层在综放分层开采条件下覆岩裂隙场的发育特征和演化规律,采用机器学习方法,构建了基于粒子群优化算法的支持向量机回归(PSO-SVR)的导水裂隙带高度预测模型。研究表明:巨厚煤层工作面分层综放开采其裂隙演化总体呈现为4个阶段:升维阶段、降维阶段、稳定阶段和波动阶段。其中,受采动影响顶板覆岩破断垮落,分形维数快速上升。而上覆岩层压实,分形维数逐渐降低。此外,PSO-SVR模型相关系数R大于0.95,且平均绝对误差、平均偏差和均方根误差较小,且模型预测值与实测值绝对误差为12.52m,相对误差为4.86%,表明PSO-SVR模型能够有效、准确地进行巨厚煤层开采导水裂隙带高度预测。
图像特征与振动频谱多源融合驱动的煤矸识别技术研究
李立宝, 袁永(通讯作者), 秦正寒, 李波, 闫政天
摘要:
煤矸识别技术是实现智能化放顶煤的关键。针对目前单一信息源煤矸识别不准或应用技术受限的问题,提出了一种基于图像与振动信号多信息融合的煤矸识别模型,包括图像特征提取模块、振动特征提取模块以及特征融合模块。采用全连接层的ResNet-18网络作为图像特征提取模块,采用一维卷积网络(1D-CNN)获取振动信号特征,之后通过多头注意力机制和多层LSTM网络实现双通道特征融合,用于强化各通道重要特征信息的表达。搭建放顶煤相似模拟平台,还原综放面多源信息环境,采集大量煤矸图像与煤矸振动数据。实验结果表明:多源特征融合模型平均识别准确度达到98.72%,相比传统单一的ResNet、MobilenetV3、1D-CNN、LSTM网络高出4.60%、7.96%、5.37%、4.58%和6.11%,相比近年来部分学者自主提出改进的煤矸识别模型EMD-RF、IMF-SVM与CSPNet-YOLOv7在识别精度方面分别高出4.18%、4.45%和3.46%,验证了多源融合在煤矸识别的有效性和优越性,提升了复杂环境下煤矸识别的准确性。
干湿循环处理后煤在差速循环荷载作用下的力学特征研究
刘华锋(通讯作者)
摘要:
地下水库中的煤柱坝体稳定性对地下煤矿安全开采至关重要,开挖扰动对煤柱坝体造成机械性损伤,储存水位变化使煤柱处于浸泡和干燥的环境中。本文重点研究了煤试样经过干湿循环处理后,在差速循环荷载作用下的力学特征,试验共设计四组(干湿循环40次、10次,一直浸泡,自然状态),两种试验路径(快加慢卸,慢加快卸)。重点分析了煤试样应变、割线模量、泊松比随循环次数的演化规律,结果表明:加载模式对煤样的力学性质影响明显,煤样在模式1加载条件下比模式2出现更大的峰值和残余应变;在整个循环阶段没有发生破坏的煤试样,在模式1加载中产生了更大的割线模量增量;泊松比在前几个循环级为缓慢增加,到最后两个或破坏前的循环级中快速增大,经过干湿循环的煤样泊松比增量高于自然状态下的煤样。这些试验结果可为地下水库中的煤柱坝体稳定性设计提供安全方面的指导,以增强煤柱坝的稳定性和安全性。
基于射线追踪路径损耗模型的煤矿巷道基站选址方法
王逸飞, 王怡雯, 许议丹, 黄晓俊(通讯作者)
摘要:
煤矿巷道中5G信号的全覆盖不仅在提升安全性、生产效率和管理水平方面具有重要意义,而且是煤矿智能化发展的必要基础之一。然而,煤矿巷道狭长且多分支的结构特征导致5G信号难以实现全面覆盖。巷道内的高路径损耗导致无线信号传输受限,因此,需要对网络规划进行细致的考量以确保5G信号的全面覆盖。本文提出了一种射线追踪路径损耗模型用来确定矩形断面巷道的基站覆盖半径。并且提出一种基于几何框架的离散规划方法,通过最小化基站数量和位置优化来达到最佳覆盖率。为验证所提出方法的有效性,构建了三维巷道模型,进行数值模拟进行验证。在该模型下,使用14个基站可以达到91.2%的覆盖率,误差仅有2.4%。此外,通过煤矿巷道实测数据验证了该损耗模型的准确性。因此,所提出的方法对于解决网络规划中的基站选址具有实际应用价值。
悬臂式掘进机智能截割控制系统研究
李英娜, 崔彦平, 武哲, 安博烁, 靳建伟
摘要:
为了降低悬臂式掘进机在掘进过程中载荷突变的影响,提高掘进机截割效率和智能化程度,提出一种基于卷积神经网络及模糊PID的掘进机截割控制方法。智能截割系统依靠截割电机电流I、回转油缸压力P、截割臂振动加速度Acc作为控制变量,通过卷积神经网络实现煤岩强度的动态感应;设计自整定模糊PID控制器实现截割臂摆速控制,建立自整定模糊PID控制器的仿真模型。仿真结果表明,当煤岩硬度发生变化时,卷积神经网络可以精确预测载荷信息;精确实现了截割臂摆速与煤岩硬度之间的自适应。
煤矿领域知识图谱构建与推理方法研究综述
罗香玉(通讯作者), 华颖, 王喜平, 解盘石, 伍永平
摘要:
摘 要 尽管智慧矿山的研究和应用发展迅速,当前煤矿的综采设备故障诊断、灾害应急救援方案生成、灾害事故原因分析以及生产组织和运营决策等过程仍然主要依赖人工经验,智能化程度不高。造成上述问题的重要原因在于现阶段智慧矿山的技术途径主要围绕数据、算法和算力,没有有效利用领域专家知识,难以实现自主决策。面向智慧矿山自主决策的高阶建设目标,亟需开展煤矿领域知识图谱构建与推理方法的研究,以形成“知识+数据+算法+算力”的四要素技术支撑体系。首先,对知识图谱尤其是煤矿领域知识图谱的研究现状进行梳理,概述以知识为驱动的人工智能发展历程、基于知识图谱的人工智能系统架构、知识图谱的主要类型和代表性工作,分析煤矿领域已有知识图谱的知识建模情况、知识图谱构建方式、知识图谱使用方式和成熟度。其次,对煤矿领域知识图谱构建与推理技术面临的挑战进行分析,覆盖实体识别、关系抽取、知识图谱融合与纠错、知识图谱推理等方面。最后,对煤矿领域知识图谱构建与推理的技术趋势以及应用场景进行展望。通过梳理和分析得出如下结论:(1)煤矿领域现有知识图谱构建目标较为局限,技术手段较为传统,难以支撑智能决策类的复杂应用;(2)煤矿领域知识图谱构建和推理技术面临诸多挑战,包括嵌套实体广泛存在导致的实体识别困难、实体重叠导致的关系抽取困难、知识图谱异构导致的实体对齐困难、实体间关系一致性约束不明确导致的知识图谱纠错困难、知识图谱推理技术与业务场景结合困难等;(3)煤矿领域知识图谱未来应用前景广阔,需求迫切,亟待开展该领域知识图谱构建与推理方法的深入研究。
分层平滑优化双向A*引导DWA的煤矿机器人路径规划
朱洪波, 殷宏亮(通讯作者)
摘要:
针对现有A*算法无法应对井下未知障碍物,DWA算法存在冗余路段、易陷入陷阱,以及DWA融合全局路径规划算法计算量较大等问题,提出了一种分层平滑优化双向 A*引导 DWA(HSTA*-G-DWA)的煤矿救援机器人路径规划方法。首先,在双向A*算法的代价函数中引入动态加权因子和归正因子并构建碰撞约束函数剔除路径搜索过程中无关扩展节点的搜索,以提升路径搜索效率和安全性。其次,利用分层平滑优化策略消除路径中的冗余点和转折点,减少路径点数量和路径长度。之后,通过三次B样条曲线对路径进行进一步平滑处理。然后,煤矿救援机器人若探测到未知障碍物则利用全局路径引导DWA 实现局部动态避障,否则引导其跟随初始全局路径运动。最后,实验结果表明,所提算法在保证全局最优的基础上提高了实时寻路效率,提升了轨迹的安全性与平滑性。
基于统一数字底座的煤矿灾害融合管控平台研究
何桥
摘要:
针对矿井各灾害监测预警系统,以及与透明地质系统独成系统,存在数据割裂、信息不一致、协同管控难,灾害综合管控平台数字化决策支撑不足等问题,从数据融合采集、井巷工程参数化建模、轻量级WebGL的地质体三维可视化等方面,构建了统一时空坐标系下基于透明地质的灾害监测预警数字底座;并从“透明地质——井巷工程——工作面”空间线和“瓦斯、水、火、矿压、智能通风”业务线,两条主线,设计并实现了“隐蔽致灾因素——安全监测——灾害预警——灾害仿真——避灾路径规划——协同控制”灾害全链路可视化管控。现场应用表明该平台实现了打通了“透明地质——监测预警——应急处置”数据链,实现了基于统一数字底座的瓦斯、水害、火灾、矿压、粉尘、智能通风等系统监测、预警有机融合、地质体模型渲染,为开展融合透明地质的灾害预警提供了支撑,形成了矿井数字化防灾新途径。
基于模糊PID临时支架自适应控制的研究分析
李峰(通讯作者)
摘要:
井下掘进时扰动较大以及临时支护智能化失调,导致自移式临时支架无法根据综掘巷道开采时所产生的围岩变化对顶板进行有效的控制,极为严重的影响了矿下工人的人身安全。针对巷道掘进过程中临时支架与顶板适应性差的现象,介绍了一种基于模糊PID控制的自适应临时支架,分析了该支架的自适应液压控制系统,通过液压系统三大方程联合得到模糊PID控制的目标函数。借助Simulink建立自适应控制系统模型,基于MATLAB仿真平台使用传统PID 控制方法和模糊自适应PID 控制对该系统进行仿真模拟实验,仿真研究了临时支架自适应控制系统,经模拟试验后显示,使用模糊自适应PID控制器系统,可弥补了常规PID控制器的不足之处,与传统 PID 控制相比,采用模糊PID 控制,支架自适应控制系统趋于平稳大约需要0.12s,缩短了23倍,并且较好的与顶板的围岩压力相适应,证明了模糊PID控制能够很好的使临时支架实现自适应效果并且其压力跟踪效果比传统 PID 控制好。
基于海量行程数据的工作面直线度智能调控决策技术研究
孙岩, 付翔, 王然风(通讯作者), 贾一帆, 张智星
摘要:
直线度调控是保障采煤工作面稳定、高效推进的关键技术之一,目前智采工作面大多通过惯导测量采煤机行走轨迹进行直线度调控,但惯导系统存在价格昂贵易损、维护难度高等问题,易影响采煤正常生产效率。而采煤系统安装的大量行程、压力等常规传感器和电液控产生的海量检测和操作数据蕴含了工作面直线度调控决策信息,因此本文提出利用海量行程等常规数据的挖掘建模技术,实现工作面直线度智能调控决策。首先利用数据清洗与平滑滤波等技术对液压支架行程数据进行处理,结合压力数据与采煤机位置数据计算出工作面刮板输送机推进距离和人工调控距离,组成直线度分析矩阵。然后利用大数据挖掘技术结合实际生产情况对直线度分析矩阵进行数据分析,明确工作面最小推溜单元,形成工作面直线度调控决策特征矩阵。通过机器学习的分类算法构建直线度调控决策模型,随机森林算法的准确率91.41%优于其他分类算法。利用互联网技术开发系统应用web页面,并部署在生产现场正常运行30d,预测结果采纳率81.4%,取得了良好的效果。充分利用了采煤工作面产生的海量生产数据,同时减轻了智采工作面工人的劳动强度。
通风方式影响下沿空留巷采空区漏风规律及自燃危险性研究
郭军, 王磊(通讯作者), 杜文涛, 刘荫, 陈昌明, 张科峰, 李岱霖
摘要:
沿空留巷技术的推广有效缓解了我国煤炭采掘接续紧张的局面,但受遗煤、裂隙、漏风等多因素影响,沿空留巷综采复合采空区气体运移规律及危险区域难以精准掌握。为此,本文以甘肃某矿8521工作面为工程背景,利用Fluent软件构建沿空留巷采空区复合场数值模型,结合采空区现场观测数据对比验证了数值模型的可靠性;分析了采动影响下采空区三维孔隙率的分布规律,确定了一进两回(“Y”通风)、两进一回(“Y”通风、“W”通风)三种通风条件下采空区漏风流场、关键漏风位置和氧浓度的分布特征;划分了综采复合采空区煤自燃危险区域;综合对比分析了各通风条件下采空区复合场时空分布特征,确定适用于该工作面的最优通风方式。研究结果表明:沿空侧支护良好条件下采空区孔隙率呈“O”型分布,边缘高中部低并逐步向采空区收缩;相较于两种“Y”型通风,“W”型通风条件下关键漏风区域为采空区浅部小范围内,漏风速率为0.5-1m/s;“W”型氧化升温带占比为38.1%,呈“√”分布,煤自燃危险区域主要分布于临近巷道开口段采空区浅部70m;8521采空区关键危险区域为沿空留巷与工作面交接位置及工作面下隅角巷道侧帮。研究成果对沿空留巷采空区漏风和煤自燃协同防治具有重要的研究价值。
基于DTW-Hilbert与改进K-means的谐振接地系统 故障选线方法
张昭喜, 张宏乐, 黄衍法, 陈兴翔, 贾海成, 袁朋生
摘要:
由于消弧线圈、过渡电阻、环境噪声等因素的影响,谐振接地系统故障信号特征微弱,且基于单一判据构成的选线方法难以保证选线结果的可靠性。为此,本文提出了一种融合动态时间弯曲距离算法(DTW)与Hilbert包络能量的谐振接地系统故障选线方法。首先采用DTW距离算法定量刻画各线路电流序列之间的波形相似程度,之后为避免单一判据可能存在的选线盲区,引入Hilbert包络能量衡量暂态零序电流信号中的高频分量幅值,再后为增强所提选线方法的数据处理能力与效率,采用改进K-means聚类算法对故障特征数据集进行分类处理,最后在PSCAD/EMTDC中搭建了10kV配网仿真模型,对所提方法的可行性与准确性进行了验证。
小型化双向波束矿用定位终端天线设计
李烨, 金业勇
摘要:
针对煤矿井下超宽带(Ultra Wide Band,UWB)人员精确定位无线终端设备,设计了一种小型化双向波束天线。通过布置两个间距为λ/4的U形单极子天线并在金属地板上引入U形缝隙结构,在保证整体结构紧凑的同时实现了双向边射波束辐射特性。天线整体尺寸为0.3×0.3×0.01λ3。仿真和实测结果表明:天线的-10dB带宽为1GHz(3.6GHz~4.6GHz),可有效覆盖当前煤矿井下UWB人员精确定位系统的工作频段(3.7~4.2GHz)。在3.6GHz~4.6GHz频段内,天线的峰值增益为2.2~2.5dBi,具有良好的幅频响应。该天线适用于各类矿用UWB小型化的精确定位终端设备。
带式输送机开关磁阻电机半直驱系统DITC控制策略
刘鹏, 张磊, 鲍久圣(通讯作者)
摘要:
针对带式输送机传统异步电机驱动存在的传动效率低、故障率高,永磁电机驱动存在的制造成本高与退磁风险,以及开关磁阻电机驱动存在的低速转矩脉动大等问题,为提高大功率开关磁阻电机的控制精度,降低转矩脉动,以平煤集团某矿井下带式输送机为研究对象,创新提出了一种基于BP神经网络非线性模型的开关磁阻半直驱系统直接瞬时转矩控制(DITC)策略。首先,创新设计了一种带式输送机2x400kW开关磁阻半直驱系统,利用BP神经网络建立了开关磁阻电机的转矩与磁链的高精度预测模型;接着结合开关磁阻电机在换相区转矩变化规律与PWM控制思想,提出了一种改进型DITC控制策略,以转矩误差作为输入量,在转矩误差阈值内对相电流进行PWM控制,以提高电机运行平顺性;最后,面向带式输送机井下运输工况,进行了空载和变负载工况仿真试验,结果表明:改进型DITC控制策略能提高开关磁阻半直驱系统的动态响应性,在多种载荷下均可有效降低18.7%~39.1%的转矩脉动,提高了带式输送机运行的稳定性,可为开关磁阻半直驱系统在带式输送机上的应用提供参考。
基于GAT-Informer的采空区煤自燃温度预测模型
贾澎涛, 张杰, 郭风景
摘要:
针对工作面采空区煤自燃温度预测精度不高的问题,在有效提取煤自燃监测数据时空特征的基础上,提出了一种基于图注意力网络(GAT)和Informer模型的采空区煤自燃温度预测模型(GAT-Informer)。首先使用随机森林回归方法和Savitzky-Golay滤波器对煤自燃监测数据中的异常值和噪声进行预处理。其次,基于历史监测数据,采用GAT模块提取各监测点间的空间特征;采用Informer捕获数据之间的时间特征;最后,在融合时空特征的基础上对煤温进行预测。实验结果表明,基于GAT-Informer的煤自燃温度预测模型在多测点监测数据上的预测结果要优于单一的RNN,LSTM,GRU和Informer预测模型,在6个监测点位上,MSE分别平均降低了15.70%、22.15%、25.46%、36.48%,MAE分别平均降低了16.00%、14.58%、20.29%、26.26%,表明GAT-Informer模型能有效提高煤温预测精度、预防采空区煤自燃带来的灾害,对煤矿的安全生产具有重要的现实意义。
基于改进卡尔曼滤波算法和状态观测器的井下岔路口信号闭锁控制
汪学明(通讯作者), 黄竞智, 宋传智, 吴代丰
摘要:
在矿山井下斜坡道运输过程中,由于路况不良和线路复杂,常出现管控薄弱、错车困难、堵车、顶牛等问题,严重影响了井下运输安全和工作效率。本文针对这些问题,提出并分析了基于UWB精确定位技术的井下斜坡道运输交通管控系统的控制原理。然而,由于UWB定位技术的动态精度不足以及车辆定位卡采样间隔长和数据丢失等问题,传统闭锁控制的效果较差。为了解决这些问题,本文提出了一种结合强跟踪自适应卡尔曼滤波与到位时间预测的算法,并设计了状态观测器以评估改后控制性能和效果。实验结果表明,经过算法改良后,系统的动态与静态位置误差分别提高25.67%和27.19%;速度动态与静态误差分别提高25.28%和34.73%,信号灯门限逻辑的响应时间更快,闭锁有效率达到99.5%,显著提升了井下斜坡道运输交通管控系统的实时性和控制可靠性。
工作面液压支架丢架状态视觉自动检测方法
滕贷宇, 南柄飞
摘要:
受采场地质条件,工作面液压动力,以及自动跟机系统等复杂因素影响,液压支架在自动跟机移架过程中通常出现部分支架丢架异常状况。单纯依靠人工监测、手动补架移架恢复,严重影响工作面自动跟机效率。针对上述问题,本文提出了一种工作面液压支架丢架状态自动检测方法,通过非接触视觉感知方法实时感知液压支架丢架异常状态。该方法首先利用YOLOv8语义分割网络完成工作面关键目标区域动态实时划分,准确获取液压支架底座及推杆的轮廓信息与定位信息;然后通过分析不同液压支架底座及推杆的定位信息与相对位置关系,自动检测识别监控视频图像中液压支架支架号,同时提取相邻液压支架最小底座区域局部图像;最后针对提取的底座局部图像利用融合多尺度特征信息的ResNet50卷积网络进行特征提取,结合支架号自动检测识别信息实现液压支架丢架异常状态可靠自动检测识别。实验结果表明:工作面液压支架丢架异常状态平均检测准确率达99.17%,处理速度为27.8帧/秒。同时,将本文所提液压支架丢架异常自动检测算法模型应用于采煤工作面AI视频监控系统,效果良好,满足工程化实时性与可靠性需求。