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盘点《煤炭学报》2020年热点论文

来源：煤炭学报

根据中国知网截止到2021年8月19日的数据，小编整理了《煤炭学报》2020年刊登的所有文章中下载量前48的文章，以飨读者。

行业视野: 高被引
类别; 216个
关键词; 220位
专家; 48篇
论文; 107412IP
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煤矿井下智能化定向钻探发展路径与关键技术分析

作者(Author)：石智军, 李泉新, 姚克

摘要：煤矿井下智能化定向钻探是坑道钻探发展的高级阶段，是一个涉及多学科领域的系统工程，具有显著的特殊性和独立性，服务于智能化开采的全过程，为煤炭资源安全、高效、绿色、智能开采提供着技术支撑和装备保障。首先描述了我国煤矿井下定向钻进技术与装备发展历程，从稳定组合钻具定向钻进到有线随钻测控定向钻进，再到无线随钻测控大功率定向钻进，坑道钻探技术的创新发展与装备的升级换代推动实现顺煤层定向钻孔深度从“1 000 m”跨越到“3 000 m”。明确了现阶段我国煤矿井下坑道钻探仍处于从机械化向自动化转变的发展定位，分析了智能化定向钻探面临的突出问题，提出了在实现自动化定向钻探的基础上向智能化定向钻探迈进的发展路径，归纳分析了自动化和智能化定向钻探的技术内涵和属性特征，自动化定向钻探强调钻探动作的自动控制执行，包括自动化定向钻机集成控制、多参数随钻测量信息融合、高精度导向控制、冲洗液循环自动控制等方面;智能化定向钻探强调钻探过程的智能最优化控制，包括智能分析与决策、低延时大容量数据传输、智能钻杆、钻探装备智能检测与诊断等方面。针对我国复杂多样的煤层赋存条件和不均衡发展的开采技术条件，建议分阶段、分区域、分层次推进煤矿井下智能化定向钻探探索与发展，并提出了智能化定向钻探亟待攻克的关键技术难题，包括自动化定向钻机研制、旋转导向钻进技术、地质导向钻进技术、随钻地质信息三维动态建模技术、智能化钻探数据库建立、钻孔事故预防与处理技术，同时介绍了“十三五”期间我国煤矿井下智能化定向钻探部分阶段性发展成果。

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2020年第06期

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矿井智能通风原理、关键技术及其初步实现

作者(Author)：周福宝, 魏连江, 夏同强, 王凯, 吴新忠, 王雁鸣

摘要：针对我国现代化矿井通风信息化、智能化升级的重大需求,系统研究了矿井智能通风原理、关键技术及其系统组成。明确阐述了矿井智能通风的定义与内涵:矿井智能通风是通过智能控制实现按需供风,稳定、经济地向矿井连续输送新鲜空气,供人员呼吸,稀释并排出有害气体和粉尘,改善矿井气候条件及救灾时具有一定智能调控风流的作业；其内涵是将信息采集处理技术、控制技术与通风系统深度融合,按照“平战结合”的理念实现按需供风及异常灾变状态下智能决策与应急调控,既满足日常通风的自动化管理与维护,又实现灾变时期的应急控风有效抑制灾情演化。基于风网调节的非线性优化模型提出了矿井智能控风模型,设计了矿井多元信息智能感知→高效可靠信息传输→通风状态智能分析与决策→通风设施/ 动力智能调控执行与反馈的标准化工作流程；随后,围绕矿井智能通风系统功能的具体实现,分别从通风参数精准监测、通风异常诊断与智能决策平台、通风动力与设施智能调控等关键技术详细阐明了矿井智能通风功能的实现路径；最后介绍了通风参数在线监测与风网实时解算、区域联动调控等智能通风关键技术的现场试验及应用实例。通过本文的研究为矿井智能通风提供了建设思路。

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冲击矿压风险智能判识与监测预警云平台

作者(Author)：窦林名, 王盛川, 巩思园, 蔡武, 李小林

摘要：针对制约煤矿安全高效生产愈发严重的冲击矿压问题,为提高冲击矿压监测预警的准确性及针对性,紧跟监测预警技术朝着区域化、连续在线化、智能网络化的发展趋势,基于 GIS 技术、云技术、采矿地球物理等技术,搭建了集成微震、应力、钻屑等多种监测手段的冲击矿压风险智能判识与多参量监测预警云平台。该平台由硬件、平台支持软件及云技术 3 个部分组成,采集并以标准化格式存储上传至云服务器,利用内嵌于平台的风险判识模式及危险等级预警准则,判定所评价区域危险状态,通过选取冲击变形能、时序集中度、时空扩散性等 13 个监测预警指标并利用 F-score 法对不同冲击危险程度的指标赋予动态权重,根据各指标与震动、应力、能量间的关系,建立了多场多参量综合预警体系,克服了单一监测指标预警效能较低弊端,实现了由点、局部、单参量监测至区域多场多参量综合预警的转变;同时通过监测数据的信息化与防治措施信息化的融合,将现场监测、防治信息通过“一张图”的形式实时预警,在预警冲击危险性的同时指导现场对高危区域加强卸压解危,同时根据解危效果反馈预警信息准确性,做到了监防互馈,该平台在山东古城煤矿等 13 个矿井成功运用。

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煤层底板水害三维监测与智能预警系统研究

作者(Author)：靳德武, 赵春虎, 段建华, 乔伟, 鲁晶津, 李鹏, 周振方, 李德山

摘要：针对华北型煤田煤层底板突水监测点覆盖不全、智能化水平不高等问题，以底板“下三带”理论为基础，提出集多频连续电法充水水源监测、“井-地-孔”联合微震采动底板破坏带监测以及监测大数据智能预警为一体的煤层底板突水三维监测与智能预警技术思路。其中多频连续电法监测系统以伪随机多频序列为人工场源，利用伪随机相关辨识技术提取强噪声背景中的弱信号，采用拟高斯-牛顿法对预处理数据进行三维电阻率反演，实现对煤层底板充水水源变化过程的自动化三维监测;“井-地-孔”联合微震监测系统主要通过研制带推靠的孔中传感器及回收装置，实现微震传感器“井-地-孔”三维立体布署，采用井下有线( IEEE1588)和地面无线(GPS)时钟同步方式解决地面与井下采集设备的时钟同步问题，建立起“井-地-孔”监测数据的实时传输网络，基于偏振分析联合反演的三分量定位算法，实现采动底板破坏深度时空精细定位与实时监测;智能预警系统利用时序大数据挖掘技术与计算机深度学习技术对电法、微震多元时序监测数据进行分析和处理，采用指标预警和模型预警方法对监测数据空间展布和预警级别以三视热力图形式输出，实时显示煤层底板各网格的预警等级，从而形成煤矿底板水害三维监测与智能预警技术体系。最后，以葛泉矿东井 11916 采煤工作面为应用对象，采用多频连续电法监测系统、“井-地-孔”联合微震监测系统，以及基于时空监测数据的智能预警系统对煤层底板岩溶水害进行三维监测与智能预警，为我国华北型煤田煤层底板水害监测预警提供了新的技术与装备支撑。

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天-空-地协同的露天矿边坡智能监测技术及典型应用

作者(Author)：刘善军, 吴立新, 毛亚纯, 贺黎明, 王植, 许志华, 魏恋欢, 杨泽发

摘要：露天开采是我国矿产资源开采的主要形式之一，长期高强度、大规模开采形成了众多高陡边坡，由此带来的边坡失稳及灾害现象十分严重，对其进行有效监测和灾害预警，是边坡治理、安全保障和绿色矿山的关键。由于大型露天矿山地形复杂、观测条件困难、影响因素众多，传统的、单一的监测手段均难以奏效。在讨论智能监测相关概念的基础上，介绍了露天矿边坡智能监测的思想、内容和内涵;指出大型露天矿边坡智能监测的核心是天-空-地多平台多模式协同观测，包括时间协同、空间协同、参数协同和智能分析;介绍了目前大型露天矿边坡智能监测的 7 项关键技术，即导航卫星 GNSS 在线监测技术、雷达卫星InSAR 监测技术、光学卫星高分影像监测技术、无人机与TLS 联合监测技术、地基红外热像监测技术、顾及大气折光的测量机器人监测技术、基于 WiFi 的监测信息多终端显示技术。这些手段不仅要强调监测仪器的先进性、鲁棒性和精度，更要发挥多手段的时空互补性和过程协同性，而稳定可靠的通讯网络、快速自动的数据处理和智能综合的分析模块，是实现矿山滑坡智能监测和智能应急的关键。最后，以辽宁抚顺西露天煤矿特大滑坡、鞍钢鞍千铁矿大型排土场和鞍钢弓长岭铁矿滑坡的天-空-地协同观测为典型案例，介绍了适合不同矿山特点和任务需求的露天矿边坡智能监测技术方案及其取得的实效。

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露天矿边坡稳定性智能评价研究现状、存在问题及对策

作者(Author)：杨天鸿, 王赫, 董鑫, 刘飞跃, 张鹏海, 邓文学

摘要：在收集整理国内外相关资料的基础上，从露天矿边坡稳定性智能感知手段、智能评价预测方法、智能决策技术等方面总结了露天矿边坡稳定性智能评价研究现状，分析露天矿边坡工程的特点，指出当前露天矿边坡稳定性智能评价研究存在的问题，提出“位移时间序列阈值、力学机理分析、案例分析及专家系统诊断”三位一体的边坡稳定性智能评价的学术思路，认为露天矿边坡稳定性智能评价研究发展趋势为:首先，建立边坡灾害案例和多因素多模式智能识别数学模型，采用深度学习和大数据分析方法进行案例类型聚类、要素识别和模式匹配;其次，通过力学机理计算评价，识别隐患区确定滑坡隐患触发因素和条件;然后，基于案例模式匹配结果建立监测预警指标体系和预警阈值，构建案例库知识库和专家系统并实现智能决策;最后以大孤山铁矿西北帮滑坡为例，基于力学计算给出边坡安全系数变化规律，同时结合滑坡案例库的匹配结果，确定现场数据时序曲线指标阈值(位移累积量、位移速率)，从而科学合理的给出预警警情判别结果，通过云平台实现数据分析、现场模型可视化和预警发布及滑坡诊断。该案例初步验证了三位一体边坡稳性智能评价学术思路，为实现露天矿边坡稳定性智能评价提供了有效手段。

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基于物联网的矿山机械设备状态智能感知与诊断

作者(Author)：丁恩杰, 俞啸, 廖玉波, 吴传龙, 陈伟, 郁万里, 王威

摘要：矿山生产机电设备是机械、电气、液压、控制等多形式系统的复杂耦合结构,工作过程中环境和工况条件变化多样,缺乏有效的技术手段解决矿山设备运行健康状态的实时感知问题。借助物联网、工业互联网、人工智能和大数据挖掘技术,研究矿山设备状态知识建模与在线诊断方法,将传统的“人-机”交互监控模式提升为“传感—机器认知—机器决策”的智能化监控模式。分析了基于物联网的矿山设备状态感知系统架构,定义了多源信息感知层、边缘智能层、大数据分析层和数据与知识共享迁移层的 4 个层次的作用,提出了设备状态知识共享与迁移模式;结合本体语义、置信规则库和数字孪生技术,设计了面向矿山机械设备系统状态知识建模的信息描述、知识表示、决策融合方法,提出了面向矿山设备运行全过程的实时感知、演化分析与智能交互的“虚实融合”感知模型,实现虚、实系统运行过程的“精准映射、信息对偶、融合交互、协同演进”。分析了数据驱动的矿山机械设备状态诊断方法研究现状、技术架构、存在问题和研究趋势,提出结合数字孪生、深度学习、迁移学习等方法,构建机理模型、经验知识与数据深层特征相融合的矿山设备状态诊断模式,研究矿山设备状态大数据分析与应用技术,研发矿山设备状态诊断与全生命周期管理等智能化应用服务系统。形成了矿山设备运行信息感知、知识建模与状态在线判识方法体系,以实现矿山机械设备故障状态自诊断、早期隐患预知维护、智能调度与协同管控,为矿山生产智能化、无人化提供技术支撑。

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煤矿智能化安全保障体系及关键技术

作者(Author)：李爽, 薛广哲, 方新秋, 杨奇峰, 贺超, 韩世锋 , 康钰晴

摘要：煤矿智能化是新时代煤炭行业发展的必经之路，是支撑我国未来煤炭行业生产方式转型的核心技术支撑。鉴于煤炭生产的风险客观存在性，智能化条件下的煤矿安全保障体系应适应于煤矿的智能化水平。系统论述了煤矿智能化安全保障体系的定义、内涵及技术特点，指出了其核心在于精准的地测感知、全面的数据平台、实时的风险评估和智慧的灾害处置，形成数字式、一站式、智能式的煤矿风险辨识、预警、处理闭环。介绍了煤矿智能化安全保障体系在感知层面、风险层面、设备层面和管理层面的架构，提出了包涵煤矿精准的全维感知、精确的煤矿风险识别预警、技术密集型的煤矿安全管理理念和智慧化的自检自修设备系统 4 项技术内涵。首先，在实现技术层面，阐述了需重点解决的以透明地质保障技术为基础，以煤矿大数据共享平台为载体，以煤矿重大风险评估预警技术为核心的关键技术体系，并初步给出了解决路径。然后，论述了系统软件平台的系统架构和核心技术，其要旨是实现系统数据“集成化”、要素展现“可视化”、风险评估“智能化”、操作软件“平台化”。最后，开发了面向煤矿智能化安全保障的煤矿智慧安全管控平台系统，实现了煤矿综合可视化操作平台、煤矿大数据分析平台、煤矿安全风险智能评估、多系统联动控制和移动可持式终端展示功能，为建设完整的煤矿智能化安全保障体系探索了一条可行的技术路径。

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