煤炭是我国的主要能源,在2020年一次能源消费中占比约为56.7%,且中国工程院预测到2050年仍将占我国一次能源消费的50%左右[1-2]。近年来煤炭浅部资源逐渐枯竭,开采深度不断加大,地质灾害频发,因此,实现煤炭安全智能精准开采,是当下亟需解决的问题。
我国煤炭开采经历了人力或简单机械、初步机械化、综合机械化、自动化和智能化5个阶段[3]。目前处于智能化开采初级阶段,主要有单机自主作业、数据实时更新上传和人员远程干预3个特点。伴随5G通信、大数据、物联网等新一代信息技术的重大突破,煤矿开采模式由自动化向智能化升级转型得到了技术支撑。智能化开采是在自动化开采中增加智能感知、智能决策和智能控制三要素[4],实现设备实时感知与分析工作环境,以及自主决策和控制,以达到工作环境变化情况下设备自适应调整的目的。
目前,国内外专家学者已对煤炭智能化开采进行了广泛探索和研究,并取得了丰富成果。毛善君等[5]采用国产高精度光纤惯性陀螺仪导航(简称惯导)系统和测量机器人实现了工作面精准定位,并采用GIS+BIM(Building Information Modeling,建筑信息模型)等技术构建了透明综采工作面,为采煤机自适应截割提供了地质保障。张建国等[6]探索了深部复杂条件下智能开采技术,实现了远程控制操作采煤,为深部煤层智能化建设提供了借鉴。葛世荣等[7]针对智能工作面开采难题之一的采煤机记忆截割问题,通过精细化导航地图,结合截割状态的声波、摇臂振动、截齿温度等多重监测参数,基本实现了采煤机自适应记忆截割功能。马宏伟等[8]针对井下智能掘进难题,提出了智能定形截割与自适应截割控制技术,并通过平行控制系统解决了掘、支、钻、锚、运等多系统协同控制问题。王家臣等[9]阐述了美国煤炭开采发展历程,总结了美国现阶段自动化开采技术,可为当前我国煤矿智能化建设提供借鉴。毛馨凯等[10]针对煤矿井下4G网络高时延、低带宽的缺点,提出5G应用方案、场景和意义,解决了井下高清画面数据传输问题,使远程控制具有可行性。王国法等[11]总结了现阶段我国煤炭智能化开采存在的十大问题,并提出了相应对策和任务,为后续智能化建设研究提供了方向。
上述成果对煤矿智能化建设具有一定的指导意义,但并未结合生产实践具体阐述智能化开采关键技术在煤矿的应用情况和取得的成果。本文以内蒙古智能煤炭有限责任公司麻地梁煤矿为工程背景,基于“管设备就是管生产,管数据就是管设备”的生产理念,对麻地梁煤矿智能化开采建设成果——十大智慧系统进行研究,为后续煤矿智能化建设提供借鉴。
麻地梁煤矿位于内蒙古自治区准格尔旗境内,设计生产能力为500万t/a。矿井现主采5号煤层,煤层可采厚度为0.80~16.07 m,瓦斯含量低,水文地质条件中等,采用综采放顶煤走向长壁后退式开采,507综放工作面为本煤层智能化开采工作面,液压支架型号为ZF23600/29/45D,采煤机型号为MG900/2400-QWD,刮板输送机型号为SGZ1000/2×1200。
为解决传统煤矿企业招人难及井下工人劳动强度大、幸福感低、工作环境恶劣等问题,麻地梁煤矿决定开展煤矿智能化建设。通过调研国内外智能化开采关键技术,并与设备生产厂家共同攻关智能化建设难题,对智能化矿井建设进行初步探索与实践,实现了以设备自主感知、分析、决策、控制为主,人员远程干预为辅的开采模式,如图1所示。
图1 麻地梁煤矿智能化开采模式
Fig.1 Intelligent mining model of Madiliang Coal Mine
麻地梁煤矿针对传统的现场管理、生产通信、交通运输、配件存储、人员办公、生产销售、开采掘进、设备检修等模式,提出了煤炭开采十大智慧系统(图2),初步实现了煤炭安全高效智能开采。
图2 麻地梁煤矿十大智慧系统
Fig.2 Ten intelligent systems of Madiliang Coal Mine
针对传统的煤矿井下视频实时传输和通信难题,麻地梁煤矿利用5G、大数据、工业环网、物联网等新一代信息技术,建设矿井智能调度远程集控系统(图3),并在煤矿井下各生产作业地点布置高清摄像头,以工作面、带式输送机等常见作业场景为基础,建立多个业务监控子系统,采用终端设备对作业场景进行24 h视频采集,通过统一通信协议标准的多层次通信网络将采集数据实时上传至地面,利用人工智能服务技术,对各个场景中的作业行为进行分析,实现井下设备无死角、全视频通信调度及全视频监控等功能,将监控与预警覆盖矿井所有环节,以较低成本和较少人员完成高质量管理,做到矿井作业指挥有序且不产生部门间的冲突,保障煤矿安全生产。
图3 智能调度远程集控系统
Fig.3 Intelligent scheduling remote centralized control system
我国目前建有多处智能化开采矿井,但“两班生产、一班检修”的传统工作制度并没有改变,机电设备检修依旧依赖人工。基于设备全生命周期管理、设备智能巡检和设备远程会诊3个子系统,麻地梁煤矿实现了设备定期维护和零部件到期更换,取消检修班,变生产管理为数据管理,解放了大量生产劳动力。
(1)设备全生命周期管理系统。设备安装有故障监测与诊断系统,对设备运行关键数据进行监测分析,实现设备健康状况实时诊断和预警。当数据出现异常时,及时报警并通知相关人员,对设备进行有针对性的维护和检修。
(2)设备智能巡检系统。在井下各关键地点设置相应的智能巡检机器人,采集巷道及工作面内高清与红外图像,并将信息实时传输至地面,技术人员可在地面判断设备运行及周边环境状况。
(3)设备远程会诊系统。建立煤矿与设备生产厂家合作平台,成立专家小组。当出现无法处理的故障时,通过平台与厂家技术人员进行远程会诊(图4),共享设备运行现场状况及运行参数等信息,对设备故障进行及时有效的处理。
图4 设备远程会诊
Fig.4 Remote equipment consultation
传统煤矿采煤工作面机械噪声大、粉尘浓度高、事故发生频繁,人员健康受到严重威胁。麻地梁煤矿通过5G、记忆截割、远程干预等技术,将人员从工作面解放出来,实现了以工作面采煤作业设备自主控制为主、人工远程干预为辅的生产模式,每班减少15人,工作面实际需用5~6人,达到了减人增效的目的。
(1)5G技术。智能化开采需采集大量传感数据与视频监控数据。为满足数据传输要求,麻地梁煤矿通过拉远部署基站,采取外置天线朝2个方向覆盖方式对基站进行安装,数据传输以采煤机→CPE(Customer Premise Equipmen,客户前置设备)→5G网络→MEC(Mobile Edge Computing,移动边缘计算)服务器→CPE→采煤机控制器的方式,实现采煤机5G通信组网应用,并通过5G网络切片技术,灵活应对工作面不同网络应用场景。
(2)记忆截割技术。通过惯导、采煤机摇臂及牵引部传感器实时采集采煤机姿态、位置、开采高度、行走速度、机身倾角等关键数据,技术人员通过遥控完成1个示范割煤循环后,采煤机进入记忆截割模式,根据示范刀所存储的割煤数据实现记忆截割功能。
(3)远程干预技术。采煤机配备CS-Rlink采煤机用 5G 冗余网络控制装置,借助井下高清云台摄像头,并基于5G高带宽、低时延的优点,通过工作面监控界面实时反馈工作面生产情况,通过采煤机监控界面实时分析处理采煤机轨迹、采煤机速度、左右截割高度、截齿温度、截割电动机电流等工况数据。当开采环境发生变化且设备无法自主决策控制时,工作人员在地面集控中心通过采煤机操作台进行远程干预,对截割路线及采煤工艺进行修改,实现采煤机远程控制功能,保证工作面安全高效生产。采煤机远程干预如图5所示。
(a)远程干预架构
(b)工作面监控界面
(c)采煤机监控界面
(d)采煤机操作台面板
图5 采煤机远程干预
Fig.5 Remote shearer intervention
现阶段煤矿掘进工作面智能化建设程度远低于采煤工作面,采掘易发生失衡[12]。麻地梁煤矿智能掘进系统(图6)采用多向传感器实时精准测量掘进机机身的三维坐标位置、航偏角、俯仰角、横滚角等位姿信息,通过全站仪指明设备导航路线,利用惯导装置实现自主纠偏,巷道按路径精准成形,并通过5G技术使人员在地面远程精准控制,实现自动定位、记忆截割、故障自诊断、近地遥控及超远可视操控等功能,在不降低掘进月单进水平的基础上,实现掘进作业无人化、锚护作业少人化。
(a)掘进机远程控制界面
(b)掘进机姿态控制界面
图6 智能掘进系统
Fig.6 Intelligent heading system
在传统煤炭运输过程中,受开采煤量不均匀因素影响,带式输送机常发生空转、过载、跑偏现象,造成设备损坏或电能浪费,不利于煤炭绿色智能运输。麻地梁煤矿在主运输巷布置带式输送机智能巡检机器人(图7),其前端装有矿用本安型网络摄像机和探照灯,下部装有可伸缩相机提升架和红外热成像相机。地面监测中心接收机器人采集的实时图像,建立基础图像数据库,并对实时图像进行数字化计算、处理、分析和比较学习,生成预判结果,实现对带式输送机运行状况的实时监测。当发生胶带跑偏、堆煤、有异物、咬边撕边等异常情况时,机器人及时发出警报。机器人配备无线充电装置,保障了设备续航能力。智能巡检机器人的应用代替了传统人工巡检,减少了因人员视觉疲劳、注意力不集中、态度消极等因素造成的问题。
图7 带式输送机智能巡检机器人
Fig.7 Intelligent inspection robot for belt conveyor
无人值守一体化煤质运销管控系统设置进门管理、远程计量、远程装车、出门管理、运销信息管理5个子系统,分别解决传统运销中车辆入矿、称重、装车、出矿、数据处理与统计问题,实现了运输车辆入矿、装车、打票等全过程无人值守,信息发布、合同订立、派单、抢单等全部线上进行,生产计划根据运输计划实时调整,取消了井底煤仓,简化了生产系统,运输全过程“不见煤”,减少了安全隐患,实践了“以销定产、产销联动”管理模式,杜绝了亏卡销售情况。
针对辅助运输安全问题,矿井设置门禁系统、红绿灯及声光报警系统、定位监控系统,实时监控井下车辆与人员,由传统人工管控升级为系统管控,保障辅助运输本质安全。
(1)门禁系统。无轨胶轮车入井时自动对其进行“四超”(超长、超宽、超高、超重)检测,不合格无法入井。
(2)红绿灯及声光报警系统。合理安装红绿灯及声光报警系统是保证运输安全的关键因素,在井下各联巷口及重要地点安装红绿灯及声光报警系统,根据车辆定位系统数据及“先入为主”原则,实时控制红绿灯显示模式,避免弯道处车辆会车、堵车甚至碰撞。
(3)定位监控系统。对入井车辆及人员配备定位卡,结合井下布置的检测基站和控制系统,共同构成人车定位监控系统,实时显示人员、车辆的位置及速度,通过系统计算和分析,自动记录违章运行的车辆及人员。
传统办公模式文件审批、签字流程复杂,效率低,鉴此,矿井提出互联网+远程办公系统,实行无纸化远程办公,打造居家办公模式,系统涵盖煤炭生产、销售、后勤等领域,实现了矿山管理的线上化与智能化。2020年疫情期间,仅110名在岗人员就完成了日产原煤1.8万t的生产计划。
传统煤矿物料储存占地空间大,仓储和物流均由人工管理,耗时长且效率低。通过矿井精确定位、AGV(Automated Guided Vehicle,自动导向车)智能机器人、物联网等技术,将物品在入库、出库、运输过程中的信息录入数据网络,使平面仓库立体化,提升仓容,增加货位,并取代传统的人力操作,实现仓储作业智能化。麻地梁煤矿仅需1名库管员及3名下料人员(含司机),即可完成整个矿井物料购买、存储及配送需求,降低了企业对人力成本的投入。
传统煤矿井下通风通过人工调节,若操作不当,有可能在极短时间内造成作业地点新鲜风量不足及有害气体积聚等危害。麻地梁煤矿智能通风系统基于现有的通风监控系统,构建数据实时传输的监测模块,保证井下各风流数据时刻在系统监测之内;决策模块通过专属网络通道接收风流数据,利用模块内置算法对比风流、风压等关键指标是否在矿井风流安全指标合理的波动值之间,根据计算结果提出风流调节方案;控制模块通过接收风流调节方案远程控制气动风门、气动风窗、局部通风机等通风设施,改变风流方向和大小,使矿井通风满足生产需求、通风系统保持动态最佳及有害气体浓度降到安全水平,实现煤矿通风节能化与智能化。
麻地梁煤矿十大智慧系统实现了煤炭安全高效生产,大幅减少了高危作业岗位,取消了传统检修班与井底煤仓,简化了生产作业流程,提高了生产与运输效率,降低了吨煤能耗,取得了良好的经济效益,对于煤层赋存条件类似矿井具有较高的借鉴与指导价值。但现阶段煤矿智能化开采仍存在许多关键性问题需要解决。
(1)思想理念亟需转变。现阶段我国智能煤矿工人及领导以前大多从事传统煤矿工作,思想理念保守,不愿创新,不信任智能化设备,认为工作面等场所人越多越不会出错,这与我国推进智能化开采初衷背道而驰,工人及领导的思想亟需转变。
(2)智能化开采前期投入大,投入产出比不平衡。智能化开采短期收益不明显,部分煤矿对智能化开采持观望态度,甚至觉得这是“面子工程”,导致智能化建设意愿不强烈。为推广智能化开采模式,迫切需要客观、专业、真实反映煤矿智能化投入与效益的评价方法。
(3)开采模式适应性差。现阶段我国有多处智能化开采矿井,但其开采模式仅在与其相似的地质条件下适用,在煤层赋存简单的矿井效果较好,但在煤层倾角大、起伏变化大、高瓦斯、高地应力、围岩条件差等条件下的矿井无法实现智能化开采。
(4)人才培养体系不健全。我国智能化开采起步较晚,目前仅有部分高校开设相关专业,且尚未形成清晰明确的培养体系。智能化开采需将设备与人工智能、大数据、工业物联网等技术深度融合[13],高校如何培养复合型人才问题亟需解决。
(5)关键技术创新不够。关键零部件现仍需进口,需加大研发力度。井下工作面作业环境恶劣,高清摄像仪易受到水雾、粉尘等因素影响[14],导致地面集控中心人员无法实时有效地掌握工作面开采状态,需对视觉算法及图像处理进行优化设计。
针对上述问题,在煤矿智能化开采建设中需进一步增强智能子系统间的相互协同性,使智能化开采模式不受限于煤层赋存条件;推进智能机器人研究,代替井下工人作业;提高设备自主感知、分析、决策能力,满足自主作业要求;构建智能煤矿顶层架构与大数据应用中心,实现煤炭智能开采、智能运输与智能销售,提高矿井生产效率,保障工人生命安全,达成井下无人(少人)开采目标。
(1)麻地梁煤矿基于“管设备就是管生产,管数据就是管设备”的生产理念,提倡井下无人或少人生产,变传统经验管理为数据管理,打破传统生产模式,提出十大智慧系统,为其他矿井智能化建设提供指导和实践经验。
(2)麻地梁煤矿通过5G、记忆截割、远程干预等技术,实现了以工作面设备自主决策控制为主、人员远程干预为辅的生产模式;基于智能运输、无人值守煤质运销管控等系统,取消了井底煤仓,煤炭销售“不见煤”,实现了煤炭零亏卡销售和煤炭运输的简单化、节能化及智能化;针对传统煤矿隐疾——检修班,以全生命周期管理、智能巡检和远程会诊3个子系统打破常规煤矿三班作业制度,变生产管理为数据管理,取消了检修班,极大改善了煤矿工人的工作环境。
[1] 袁亮.我国煤矿安全发展战略研究[J].中国煤炭,2021,47(6):1-6.
YUAN Liang.Study on the development strategy of coal mine safety in China[J].China Coal,2021,47(6):1-6.
[2] 袁亮.我国煤炭工业高质量发展面临的挑战与对策[J].中国煤炭,2020,46(1):6-12.
YUAN Liang.Challenges and countermeasures for high quality development of China's coal industry[J].China Coal,2020,46(1):6-12.
[3] 郭金刚,李化敏,王祖洸,等.综采工作面智能化开采路径及关键技术[J].煤炭科学技术,2021,49(1):128-138.
GUO Jingang,LI Huamin,WANG Zuguang,et al.Path and key technologies of intelligent mining in fully-mechanized coal mining face[J].Coal Science and Technology,2021,49(1):128-138.
[4] 王国法,范京道,徐亚军,等.煤炭智能化开采关键技术创新进展与展望[J].工矿自动化,2018,44(2):5-12.
WANG Guofa,FAN Jingdao,XU Yajun,et al.Innovation progress and prospect on key technologies of intelligent coal mining[J].Industry and Mine Automation,2018,44(2):5-12.
[5] 毛善君,鲁守明,李存禄,等.基于精确大地坐标的煤矿透明化智能综采工作面自适应割煤关键技术研究及系统应用[J/OL].煤炭学报:1-16[2021-08-06].https://doi.org/10.13225/j.cnki.jccs.2021.0005.
MAO Shanjun,LU Shouming,LI Cunlu,et al.Key technology and system of adaptive coal cutting in transparent intelligent fully mechanized coal mining face based on precise geodetic coordinates[J/OL].Journal of China Coal Society:1-16[2021-08-06].https://doi.org/10.13225/j.cnki.jccs.2021.0005.
[6] 张建国,朱同功,杨党委.深部煤层智能化大采长综采工作面关键技术研究[J].煤炭科学技术,2020,48(7):62-72.
ZHANG Jianguo,ZHU Tonggong,YANG Dangwei.Study on key technology for intelligent fully-mechanized mining face with ultra length in deep coal seam[J].Coal Science and Technology,2020,48(7):62-72.
[7] 葛世荣,郝雪弟,田凯,等.采煤机自主导航截割原理及关键技术[J].煤炭学报,2021,46(3):774-788.
GE Shirong,HAO Xuedi,TIAN Kai,et al.Principle and key technology of autonomous navigation cutting for deep coal seam[J].Journal of China Coal Society,2021,46(3):774-788.
[8] 马宏伟,王世斌,毛清华,等.煤矿巷道智能掘进关键共性技术[J].煤炭学报,2021,46(1):310-320.
MA Hongwei,WANG Shibin,MAO Qinghua,et al.Key common technology of intelligent heading in coal mine roadway[J].Journal of China Coal Society,2021,46(1):310-320.
[9] 王家臣,PENG S S,李杨.美国煤炭地下开采与自动化技术进展[J].煤炭学报,2021,46(1):36-45.
WANG Jiachen,PENG S S,LI Yang.State-of-the-art in underground coal mining and automation technology in the united states[J].Journal of China Coal Society,2021,46(1):36-45.
[10] 毛馨凯,刘万远.5G技术在智能采煤工作面的应用研究[J].工矿自动化,2021,47(增刊1):39-41.
MAO Xinkai,LIU Wanyuan.Research on application of 5G technology in intelligent coal mining face[J].Industry and Mine Automation,2021,47(S1):39-41.
[11] 王国法,任怀伟,赵国瑞,等.煤矿智能化十大“痛点”解析及对策[J].工矿自动化,2021,47(6):1-11.
WANG Guofa,REN Huaiwei,ZHAO Guorui,et al.Analysis and countermeasures of ten 'pain points' of intelligent coal mine[J].Industry and Mine Automation,2021,47(6):1-11.
[12] 吴晓旭,罗会强,丁震.国家能源集团掘进智能化建设现状与路径研究[J].工矿自动化,2021,47(增刊1):7-9.
WU Xiaoxu,LUO Huiqiang,DING Zhen.Research on current situation and path of intelligent tunneling construction of CHN energy[J].Industry and Mine Automation,2021,47(S1):7-9.
[13] 李首滨,李森,张守祥,等.综采工作面智能感知与智能控制关键技术与应用[J].煤炭科学技术,2021,49(4):28-39.
LI Shoubin,LI Sen,ZHANG Shouxiang,et al.Key technology and application of intelligent perception and intelligent control in fully mechanized mining face[J].Coal Science and Technology,2021,49(4):28-39.
[14] 张强.综采工作面智能开采关键技术思考研究[J].当代化工研究,2021(5):15-16.
ZHANG Qiang.Research on key technologies of intelligent mining in fully mechanized mining face[J].Modern Chemical Research,2021(5):15-16.
XU Rijie,YANG Ke,WU Jinsong,et al.Research on intelligent mining in Madiliang Coal Mine[J].Industry and Mine Automation,2021,47(11):9-15.