煤炭智能开采与岩层控制全国重点实验室2024年开放基金申请开始！

1.井下复杂工业控制场景智能语音关键技术研究与应用

研究内容：针对井下高噪声复杂工业生产场景下，语音交互、传输、识别与控制的应用需求，重点突破抗噪声、回声消除、高效压缩、编解码、传输和智能语音识别等关键问题，应用智能语音识别等人工智能新技术提升井下工业控制产品智能化水平。研究井下工业噪声模型、抗噪声原理及算法验证方案，研制和应用抗噪声及回声消除模组；研究超低码率语音压缩标准和技术实现方法，开发基于CAN总线/以太网的分包、转换、传输协议及跨平台软件技术组件；研究Windows/Linux环境下文语转换实现方法，研制跨平台文语转换软件技术组件；研究噪声环境智能语音识别性能验证方法，研制和应用低功耗语音识别模组。

考核指标：研制抗噪声及回声消除技术组件，支持85db井下生产噪声环境下清晰双向语音通话；研究高效语音压缩与传输技术组件，语音压缩数据速率低于8Kbps，支持G.711格式跨平台无缝转换；研究语音实时传输协议，能够通过CAN等局部总线与控制命令共线承载；研究文语转换软件技术组件，可支持Windows/Linux跨平台部署；研究工业生产噪声环境下基于关键词的智能语音命令识别及控制技术组件，语音识别率不低于90%。技术组件在矿用产品中得到示范性应用于推广。

2. 深竖井智能化凿井关键技术与装备

研究内容：针对传统液压控制反井钻机导孔钻进速度慢、扩孔扭矩小效率低，大型反井钻机液压控制系统体积大、控制智能化程度低等问题，研究千米反井钻机智能电驱动控制技术。研究反井钻机电驱动控制方式，实现导孔高转速小扭矩和扩孔低转速大扭矩的反井钻井工况需求；研究旋转驱动电机的驱动方式，实现多台刚性连接电机同步运行；开发电驱动反扭矩缓释模型，减小憋钻对反井钻杆的疲劳损伤。研发基于智能运维技术的导孔地层智能识别，扩孔时智能憋钻处理，旋转电机的故障预警及健康状态评估等技术，形成反井钻机自动化、智能化操作控制系统技术，提升反井钻机自动化、智能化水平，使反井钻机钻进更加安全高效。

考核指标：导孔与扩孔的转速比不小于4:1；驱动电机智能故障预警及故障诊断误差小于5%，在电机产生故障时，故障电机能够快速脱离系统，电机驱动必须速度同步、扭矩均衡，速度控制精度达到0.01%，速度响应小于12ms，转矩控制精度1.5%，转矩响应速度小于3ms；最低电流频率在0.3Hz时，接卸钻杆电机能够精准控制动力头的旋转，实现动力头输出转角测量精度误差小于0.1°。建立导孔钻进过程中对地层智能识别模型，地层判定准确率不低于90%，扩孔钻进过程中憋钻智能处理模型，憋钻扭矩不大于正常钻进扭矩的20%，反扭矩冲击载荷峰值不大于憋钻扭矩的10%。实现反井钻机运行数据及状态的移动端监控。考核指标能够在反井钻机工业现场进行验证。

有关说明：申报单位或个人需有国家级电驱动钻井装备项目的科研经历

3. 深竖井智能化凿井关键技术与装备

研究内容：研究提升机、变电站、凿井绞车集群控制系统、吊盘平衡装置、安全监控系统、局部通风机、压风机、视频监控系统等辅助系统的智能化监测、采集技术，开发响应数据采集端口，将辅助系统信息、数据传输至“智能化管控平台”，实现辅助系统数据集中采集，统一智能管理；研究凿井绞车集群系统、局部通风机、压风机等辅助系统的智能分析控制技术；研究井筒钻爆法施工辅助系统视觉识别技术，根据采集的安全监控系统数据、视频监控信息及相关设备运行信息，实现相关设备的智能调节和智能控制，实现设备远程一键式启停，实现设备的安全、高效、节能运行。

考核指标：开发立井井筒关键设备和辅助系统运行状态在线监视和智能控制软件平台；实现关键设备远程操作，远程操控设备不低于80%；立井钻爆法施工辅助设备平台管理实现100%；关键岗位人员安全行为实现智能视觉管理；实现关键设备和场所危险源智能预警。

4. 基于机器学习的煤岩力学参数波速反演

研究内容：掌握声波波速与岩体力学参数（弹性模量和强度等）之间的物理关系，建立机器学习模型，解决由波速测定岩体原位力学参数的问题。具体包括：（1）煤岩力学参数（UCS和E）与波速相关性文献收集及数据库建立；（2）沉积岩层岩性对波速的影响作用规律试验研究；（3）煤岩力学参数（UCS和E）与波速关系机器学习模型开发

考核指标：（1）煤岩力学参数（UCS和E）与波速相关性数据库；（2）煤岩力学参数（UCS和E）与波速关系机器学习算法模型；（3）发表SCI论文2篇（JCR 1 区），申请发明专利1项。

5.工作面智能开采复杂系统分析建模及控制方法

研究内容：（1）提出多场耦合机制下非均质煤层采场环境中未揭露围岩状态融合分析方法；（2）攻克采场-装备多系统高精度重构、耦合仿真及解耦表征技术；（3）提出基于分布式动力系统协调优化的超强载荷作业装备群自适应控制方法。具体内容：（1）工作面复杂采场信息多传感器协同测量方法；（2） 采场环境—开采系统实时数据动态重构与建模；（3）复杂变形条件下的工作面综采装备群跟随控制原理；（4）超强载荷作业装备群动力自适应分配优化策略。

考核指标：（1）基于机器视觉和接触式传感数据的工作面围岩状态变化综合测定方法；（2）复杂变形及超强载荷条件下的工作面综采装备群自适应控制模型；（3）发表SCI论文2篇（JCR 1 区），申请发明专利3项。

6. “数字孪生+XR”驱动的综采工作面虚实协同运行理论与技术

研究内容：通过构建综采工作面全要素全流程数字孪生实现综采装备在线实时虚拟运行与动态优化决策；通过XR技术实现高效灵活的综采生产过程监测与管控。具体内容：（1）宏观与微观尺度融合的综采工作面生产系统构成要素数字孪生模型构建；（2）装备与煤层耦合条件下基于数字孪生的装备群动态规划与决策方法研究；（3）AR/VR融合驱动的综采工作面智能监控架构与关键技术研究

考核指标：（1）实时煤层与装备耦合动态虚拟重构模型；（2）装备与煤层耦合虚拟规划决策模型与结果评价体系；（3）AR/VR融合驱动的综采工作面智能监控应用程序；（4）发表SCI论文2篇（JCR1区），申请发明专利1项。

7.深部煤层注超临界CO2压裂增透与碳封存多尺度力学响应时效分析

研究内容：实现高温高压超临界CO₂作用下煤样微纳组构演变精细观测与表征；揭示超临界CO₂与煤相互作用压裂与扩散过程时效机理；开展工程尺度注超临界CO₂压裂与碳封存数值模拟与优化调控。具体内容：（1）超临界CO₂与煤相互作用微纳组构演变精细观测与表征；（2）超临界CO₂压裂煤岩与扩散过程时效分析力学实验；（3）构建煤与超临界CO₂相互作用热流固耦合损伤时效分析力学模型；（4）工程尺度注超临界CO₂煤层压裂增透与碳封存数值模拟及优化调控。

考核指标：（1）揭示超临界CO₂作用下煤岩微纳组构演变特征与规律；（2）构建超临界CO₂压裂与扩散过程时效分析力学模型；（3）实现工程尺度超临界CO₂与煤相互作用压裂增透与碳封存数值模拟；（4）发表SCI论文2篇（JCR 1 区），申请发明专利2项、计算机软件著作权1项。

8.深部岩体多尺度多场耦合作用下渐进性到突变性破坏分析

研究内容：开发多尺度力学理论和数值模型，分析热-流-固多物理场耦合作用下岩石裂纹扩展机理，进一步研究新裂纹扩展与已有裂纹的相互作用及多尺度时空演化，探索岩体渐进性到突变性破坏起源；通过与室内岩石力学试验结合，对理论和数值模型进行系统有效验证，利用理论和数值模型揭示多场耦合作用下破岩机理；通过与实际矿震案例和现场监测数据结合，对理论和数值模型进行进一步验证和校准，利用理论和数值模型分析和预测工程尺度岩体渐进性到突变性破坏，探索矿震风险缓解策略。

考核指标：（1）构建裂隙岩体多尺度多场耦合力学模型；（2）结合室内试验观测揭示岩石渐进性到突变性微观破坏机理；（3）结合现场监测数据揭示岩体工程尺度渐进性到突变性破坏过程；（4）通过多研究方法（理论及数值模型、室内试验、现场监测等）的有效结合和多学科（岩石力学、地球物理、采矿工程等）的全方位交叉，实现一体化研究框架；（5）发表SCI论文（JCR1区）2篇。

9.基于噪声波场干涉技术4D监测地下煤矿介质的应力演化

研究内容：基于噪声波场干涉技术可以得到地下介质的经验格林函数。该方法只用到连续监测的噪声记录，克服了地震活动的时空分布不均匀性。此外，相比人工可控源监测（如爆破），噪声波场干涉技术成本更低。该技术具有成本低，绿色、环保以及安全等特征。噪声波场干涉技术另外一个重要特征是可以实时连续监测。因此，可以利用噪声波场干涉技术对煤矿开采相关的活动进行四维（4D）监测。调查煤矿介质的物性参数的变化，以及由此揭示煤矿开采活动诱发的应力演化和物理机制。主要内容包含：（1）煤矿介质的速度变化，调查煤矿开采，爆破引起的介质速度的时空变化以及恢复。从而推断介质的应力状态（如孔隙的张开、闭合）以及地下流体的迁移和渗透；（2）地下介质内的散射体由于受到孔隙压力和流体的重新分布作用，散射体的性质会发生明显的变化，可以关注介质内散射体性质的变化，从而探测煤矿介质的力学性质的变化；（3）采矿活动诱发的微震活动的定位。利用噪声干涉技术跟踪和定位微震活动的时空分布。

考核指标：（1）建立研究区域的互相关函数数据库，可以为进一步的科学研究提供数据支撑，如可以利用互相关函数对研究区域的速度结构进行反演成像；（2）监测煤矿开采活动中的介质力学性质的时空（4D）演化；（3）发表SCI论文（JCR1区）2篇。

10.矿井复杂受限空间多源机器视觉融合

研究内容：针对煤矿井下受限场景中强光直射、暗光、粉尘、水雾和烟雾等造成的复杂环境，研究矿井典型场景多源机器视觉获取与融合技术，重点研究以下内容：（1）研究矿井复杂光场环境图像特征（包括点、线等几何特征）有效提取与匹配技术，以避免煤矿井下复杂环境带来的巨大干扰；（2）研究矿井可见光图像与非可见光图像、深度或点云等数据的融合增强或数据重构技术，以获取高质量的图像数据。

考核指标：（1）研发矿井复杂受限空间多源机器视觉获取与融合平台1套，（2）建立矿井复杂光场环境图像点线几何特征鲁棒提取、矿井多源机器视觉融合增强或数据重构等算法体系；（2）发表SCI、EI论文3篇及以上，申请发明专利3项。

有关说明：要求具有计算机视觉相关研究积累的科研院所申报。

11.面向矿井视频流的边缘智能识别与轻量化

研究内容：针对煤矿井下人、机、物等典型目标的识别需求，研究面向矿井视频流的边缘智能识别与轻量化技术，重点研究以下内容：（1）针对矿井视频流式样本，研究内嵌AI轻量化与加速计算方法，包括研究域自适应学习注意力蒸馏模型、张量分解模型加速方法和神经架构搜索自动压缩理论等；（2）针对矿井视频流式样本，研究矿井迁移学习与边缘AI智能识别方法，包括研究视频流式样本深度网络迁移建模方法、典型应用场景的边缘目标检测与分割方法。

考核指标：（1）针对矿井视频流式样本，开发AI模型压缩与参数转换量化工具1套；（2）通过矿井迁移学习与边缘AI智能识别方法获取的深度模型能支持在2种及以上边缘AI芯片（至少包括1种典型国产AI芯片）上部署；（3）发表SCI、EI论文2篇及以上，申请发明专利3项。

有关说明：要求具有计算机视觉或边缘计算等相关研究积累的科研院所申报。

12.井下复杂环境多频段多链路5G通信融合组网信道建模研究

研究内容：针对煤矿井下复杂电磁环境下无线多频融合组网与可靠传输需求，研究井下巷道、工作面等典型环境工况下5G蜂窝多频段传输机理，面向1GHz以下低频段和中高频段，建立井下5G无线传输的大尺度衰落和小尺度衰落叠加的衰减模型，研究低频段多载波无线资源优化配置的远覆盖大上行传输方法，建立低频+中高频的多频段联合增强覆盖机制。研究5G直连通信在直连通信频段Band47（5855-5925MHz）上的无线传输衰减模型，建立井下5G蜂窝与直连通信融合组网机制，研究多频段蜂窝通信上下行链路与直连通信链路融合覆盖的邻带干扰影响，构建蜂窝长距离交互+直连短距离覆盖的多链路传输架构。

考核指标：构建井下5G信号传输衰减模型、覆盖典型频段≥3种（1GHz以下、2.6GHz/3.5GHz、5.9GHz），建模粒度≥3类（频带、子信道、RB），建模多链路、多频段融合组网干扰模型、频段组合≥3种，发表学术论文不少于2篇、其中SCI不少于1篇，申请发明专利不少于2项。

13.煤矿工作面多干扰源复杂电磁环境评估

研究内容：针对智能设备在工作面可靠应用对煤矿工作面复杂电磁环境精准评估的需求，重点突破狭长空间中多种干扰源设备带来的多尺度电磁干扰仿真计算难点，研究多源互耦条件下的电磁干扰多尺度空间联合分布动态耦合；在此基础上，建立传输线模型精确计算长距离线缆上电流分布，以获得干扰源-线路-智能设备在动态耦合条件下的电磁干扰。

考核指标：建立电磁干扰多尺度空间联合分布动态耦合模型，包含工作面主要设备的模型；建立干扰源-线路-智能设备的干扰耦合模型；建立工作面复杂电磁环境精准评估方法；发表SCI论文2篇。

14.采煤机故障诊断识别与全生命周期健康管理技术关键核心技术

研究内容：强噪变载工况下采煤机截割传动系统感知技术研究，针对强噪变载工况下采煤机截割传动系统状态监测及可靠性提升的需求，重点突破采煤机传动系统典型故障演化机理、强噪声背景下信号降噪与特征提取等关键问题。结合采煤机传动系统特点及变载荷工况条件，研究机理与数据双驱动模式下的截割部健康监测故障诊断方法；根据采煤机截割部结构特点及运行环境限制，开展基于振动传递、温度场作用下传感器优化布置方法研究；开展强噪声背景下传动系统信号联合降噪技术及特征提取方法研究；研制基于时频分析的并行故障特征信息提取机制，研制采煤机截割部传动部件在线监测与采集系统，开发面向跨地域协作的截割部传动系统关键零部件远程分析平台。

考核指标：基于振动传递、温度场作用理论指导下的传感器优化布置方法，其中振动传感器关键位置处信号能量值损失不超过30%；搭建截割部传动系统健康监测平台，具备基于振动、温度、电流等多物理量监测功能，响应时间不超过5s，并得到推广应用；提供截割部关键传动部件信号远程分析平台，平台响应时间不超过2小时，提供不少于5种的信号处理及特征提取方法，并得到业务化应用；发表SCI论文1~2篇，申请并公开专利1~2项。

15. 数字岩石力学工程化 

研究内容：数据驱动型煤岩典型力学行为库，依托岩石力学行为数据特点，比选数据库语言，定义各功能模块。突破岩石力学行为数据间逻辑与关系模式难点，确定多物理量数据维度与嵌套关系，梳理岩石力学行为数据共性与异性特征，选定数据预处理及接入工具，建立数据接入模式与标准化接入流程。揭示数据间显性与隐形层次关系，建立数据存储物理框架，提升数据标准化、质量与融合度，优化数据存储模式。基于岩石力学行为多物理量，依托数据应用场景，解决抽取数据的特征标签、内涵和边界划分等问题，建立数据抽取标准化流程。理清数据功能拓展需求与应用导向，确立数据展示维度，建立数据可视化与数据功能拓展模块，实现交互展示岩石力学行为特征、数据基础、逻辑过程。最终，建立一套数据驱动型煤岩典型力学行为库。

考核指标：开发一项基于高质量实验数据提取煤岩体力学行为抽取及隐性行为识别技术，满足力学行为识别度高达90%以上；设计一套可交互展示岩石力学行为特征、数据基础、逻辑过程的煤岩行为库。

16.煤巷掘进工作面围岩应力演化与破坏变形的掘进速率效应

研究内容：针对一般稳定围岩（空顶距1～2m，稳定时间1个班以上，可掘1～2排后再支护，可采用分次支护；空帮距2～3m，稳定时间1班以上，可掘2～3排后再支护，可采用分次支护）煤巷快速掘进要求，分别考虑悬臂式掘进装备作业条件和掘锚一体化掘进作业条件，研究2种掘进条件下掘进速率对围岩强度的破坏和变形的影响。开展煤岩体真三轴力学试验，提出不同掘进条件下煤岩体卸荷扰动模型，以及可全面反映掘进速率的多元影响因子，分析各掘进速率影响因子下煤岩体力学行为特性及破坏变形特征，全面揭示掘进速率对煤岩体力学行为特性及破坏变形的影响规律；通过数值模拟或现场监测等方法分析不同掘进速率下围岩应力时空演化、能量演化与破坏变形规律，提出全面反映掘进速率的能量释放定量模型，揭示不同掘进作业条件下掘进速率对围岩应力演化与破坏变形的影响机理。

考核指标：(1)分别针对悬臂式掘进作业条件和掘锚一体化作业条件，提出不同掘进条件下2种煤岩体卸荷扰动模型，提出可全面反映掘进速率的多元影响因子，揭示掘进速率对煤岩体力学行为特性及破坏变形的影响规律；(2)提出科学反映掘进速率的围岩能量释放定量模型，通过实验室试验、数值模拟或现场规律探索等两种上不同方法相结合揭示掘进工作面围岩应力演化与破坏变形的影响机理。(3)申请相关发明专利2项，发表核心期刊论文不少于3篇，其中SCI/EI/CSCD收录不少于2篇。

17.基于多源信息融合的非稳态截割载荷识别

研究内容：针对复杂地质条件下掘进装备智能高效截割的需求，重点突破非稳态截割工况下多源信息的高同步采样，强冲击载荷下微弱信号的特征提取，以及截割载荷的高精度识别等关键技术。研制集成截割滚筒位姿信息、运动信息、动力信息的多源高同步信息采集仪，实现非稳态截割工况下多源信息的高效同步取样。研究截割强冲击载荷条件下，微弱信号的提取方法及特征信号的分析方法，实现从时域、频域、时频域等对信号特征的高效提取与分析。研究基于多源信息融合的算法及深度神经网络载荷识别算法，通过深度学习，获得非稳态工况下截割载荷的精确识别模型，为自主规划截割、自适应截割等智能算法奠定载荷识别基础。

考核指标：(1)多源高同步信息采集仪的采样频率大于2000Hz，多通道之间的延时率小于1ms；(2)基于多源信息融合的载荷识别精度大于90%。

18.矿用减速器振动监测与分析技术研究与装备

研究内容：针对刮板输送装备用减速器，研究基于振动监测技术的减速器故障诊断方法，具体包括：（1）搭建满足井下使用环境的减速器振动监测与分析硬件平台；（2）建立减速器系统动力学模型，获取减速器在正常、平稳型故障和局部冲击型故障状态下的振动响应特征规律，研究正常和故障状态下的信号特征；（3）研究故障提取方法，实现不同健康状态下的故障特征频率成分的准确定位；（4）设计研究基于典型特征的减速器故障诊断算法模型；（5）建立减速器故障实验验证平台，开展算法模型验证相关研究。

考核指标：（1）形成1套基于振动监测与分析的减速器故障诊断的硬件平台装置；（2）形成≥1套矿用减速器振动监测与分析算法模型；（3）减速器故障诊断算法的诊断准确率≥90%；（4）授权发明专利≥1项；（5）撰写中文核心期刊论文≥2篇。

19. 刮板输送装备哑铃销失效感知技术研究

研究内容：针对刮板输送装备使用过程中，哑铃销发生丢失、断裂等多种问题，通过研究哑铃销失效识别、信号传输、处理等技术的研究，实现对哑铃销状态的感知及故障报警。具体包括：（1）中部槽两侧哑铃销失效识别技术研究；（2）哑铃销失效感知系统供电及信号传输设计；（3）哑铃销失效感知与工况监测系统的集成应用研究。

考核指标：（1）完成哑铃销失效感知系统1套；（2）哑铃销丢、断裂等失效感知准确率≥95%；（3）授权发明专利≥1项；（4）撰写中文核心期刊论文≥2篇。

20.矿用高水基比例阀特性与精准控制技术研究

研究内容：针对液压支架电液控系统存在的控制精度不足和压力冲击大的问题，提出一种具有流量无级调节功能的高水基比例阀。探究低粘度介质条件下比例阀级间非线性耦合机理与性能成因机制，优化阀口的结构和参数，并针对不确定负载条件下水基比例阀的精准控制技术展开研究，有效解决液压支架的低冲击和流量精准控制问题。具体包括：（1）建立高水基比例阀的机理模型，研究先导级流量压力特性与功率级性能的相互作用机理，得到关键参数的性能影响规律；（2）采用有限元手段对先导阀和主阀阀口的关键结构参数进行优化设计，提升控制的线性度和平稳性；（3）针对系统未建模动态和摩擦非线性等不确定性问题，设计具有自适应鲁棒的反馈控制律，并通过实验验证方案的可行性。

考核指标：申请发明专利2项（包括：高水基比例阀结构优化和控制两个方面），发表论文2篇（包括：高水基比例阀结构优化和高精度补偿控制算法等）。

21.矿用液压缸非接触式活塞位移雷达传感器技术研究

研究内容：调研雷达传感器的国内外研究现状和现有产品性能，并分析矿用液压缸内置非接触传感器的工况特性，在现有研究和产品的基础上研发一款适用于矿用液压缸的非接触式活塞位移雷达传感器，并展开相关试验验证。具体包括：针对煤矿综采工作环境，分析液压支架、采煤机等设备的液压缸对内置活塞位移传感器的性能要求，提取矿用液压缸非接触式活塞位移传感器的性能指标，根据指标参数进行矿用液压缸内置式雷达传感器的研发设计，借助实验室设备对传感器进行耐压实验、介质适用性试验、传输频率试验、液动力冲击试验和精度试验等试验，对矿用液压缸非接触活塞位移传感器可行性进行验证。

考核指标：申请专利2项（一种用于矿用液压缸的活塞位移检测传感器、一种内置式液压油缸雷达位移传感器等）；发表1篇论文（矿用液压缸雷达位移传感器工作机理及仿真分析等）。

22. 回采工作面煤岩识别方法

研究内容：煤岩识别是制约矿山智能化建设的关键技术瓶颈之一，深入研究煤岩识别技术对煤矿井下智能化、无人化开采具有重要的理论意义和应用价值。针对现有煤岩识别技术存在的识别速率、识别精度、可靠性等问题，开展融合低质图像提升和目标实时定位分割的煤岩智能化识别关键技术研究。基于煤岩数据集分类收集和标注的基础，一方面研究煤岩数据集的清晰化方法，提高图像视觉特征的质量，另一方面研究煤岩目标的实时定位检测方法，实现煤岩目标定位算法的灵活部署；最后构建煤岩目标的通用分割识别方案，实现不同采掘工作面的煤岩智能化识别。

考核指标：煤岩数据集清晰化指标：清晰化后的图像峰值信噪比（PSNR）不小于19dB，清晰化后的图像结构相似性（SSIM）不小于0.7。煤岩目标定位指标：煤岩目标检测的准确性（计算煤岩预测框的总投影长度占煤岩界面曲线投影总长度的比值）不小于90%；评估煤岩目标检测的实时性（帧率FPS）达到30帧。煤岩目标分割指标：煤岩分割的像素准确度（PA）不小于95%，煤岩分割的交并比（IOU）不小于92%

23. 多源地球物理数据融合方法研究

研究内容：针对智能化煤矿建设对钻探、地球物理等数据的综合解释精度提高的需求，重点突破多元地球物理成果地质融合解释问题。通过矿区钻孔与岩石标本的采集与分析，研究不同地质灾害体、典型地质构造、不同岩石属性特征与地球物理数据之间的关系及区间分布规律；基于测区岩石标本的地球物理特征，通过机器学习或者深度学习的方法研究多元地球物理数据的综合响应与岩石属性（或地质异常）之间的关系，提高多元地球物理成果的解释精度。

考核指标：能够根据2种或多种物性参数解释结果实现灾害建模或地质建模；典型地质构造与灾害异常识别率不低于融合之前的1.2倍。

24.输运过程中煤炭全自动在线智能分析技术与系统

研究内容：针对煤炭输运过程中煤炭输送量、水分、灰分、硫分、发热量等参数测量需求，开展煤炭全自动在线智能分析技术与系统研究。开展井下巷道高粉尘、低光照、浓水雾环境下非接触式煤流量精准实时测量技术，实现煤流体积的实时精准感知；重点研究煤炭水分测量技术、煤炭硫分测量技术、无放射源的煤炭灰分测量技术等，实现煤质主要参数的在线感知；研究开发基于激光诱导击穿光谱（LIBS）技术的煤质检测系统多元素特征光谱数据库，光谱数据校正与优化算法，研究激光系统收光系统参数优化、基体效应修正等，针对我国基于煤质参数的煤炭灰分、硫分、发热量计算模型，研究模型的自动校正算法，建立有效定量分析模型。各个测量单元之间相互支撑，共同完成煤炭运输过程中的全方位参数测量，实现实时煤流、煤质信息的数字化，提高煤炭生产质量和利用效率。

考核指标：系统支持皮带宽度不小于2m，支持皮带最大速度5m/s；煤流量体积测量误差小于3%，计算时延小于1s，采样率不低于500Hz;多元素特征光谱数据库应包括煤中主要有机元素（C、H、O、N、S）、主要无机元素（Si、Al、Fe、Mn、Ca、Mg、Ti、K、Na等）和微量元素（As、F、REY等）等；煤炭灰分测量范围1%—30%，测量低灰分煤<±0.5%，中灰分煤基本误差<±1.5%，高灰分煤基本误差<±2.0%；硫分测量范围0.25—5.0%，测量误差<±0.3%；煤炭发热量测量范围12%—30%，测量误差<±0.5%；煤炭水分测量范围：1%—40%，水分测量误差小于1%。

25.井下环境四足机器人运动控制技术

研究内容：针对典型煤矿井下主运输巷、主斜井、硐室和工作面的无人化巡检需求，重点突破井下各类地形特征的巡检四足机器人自主移动技术，以及高粉尘、暗光照和障碍物低反射率条件下的运动感知技术。研究井下巡检场景的地形特征和障碍物特点，建立合适的井下环境和巡检场景物理仿真模型；针对四足机器人巡检需求和地形特点，研制灵巧稳定的落足点规划、步态规划和运动控制算法；开展对井下环境中人员、车辆和其他设备障碍物运动特点的研究，研制适用于井下环境的地形感知算法、障碍物识别算法及避障算法。

考核指标：四足机器人具备在典型的煤矿井下巷道、铺设轨道的地面、工作面支架侧以及斜坡场景下的长距离自主稳定运动能力，爬坡能力大于等于20°，最大行走速度1m/s；实现井下暗光照条件下的地形与障碍物识别，机器人周边地面建图误差不超过±8cm，障碍物识别正确率≥90%。

1. 项目不再下设课题，项目参与单位总数不超过3家。项目研究周期原则上不超过2年，单项项目资助金额为20万元左右。

2. 项目申请人所在单位应具有独立法人资格，具备良好的研发基础条件和运行机制，有可靠的技术基础和经济依托。

3. 项目申请人原则上应具备博士学位或副高级以上专业技术职称，年龄在45周岁以下，且具有承担或参与省部级以上科技项目经历。特别优秀者可以适当放宽条件。

1. 项目应符合支持方向，否则原则上不予支持。

2. 项目由实验室外部人员申请，并优先支持中国煤炭科工集团外部人员。

3. 申请人所在单位对申请人的能力与水平以及申请的内容进行审查，提出审查意见，承诺对申请人的时间和条件给予支持，并加盖单位公章。

4. 项目申请人有科研严重失信行为记录、相关社会领域信用“黑名单”记录、违规使用各类财政资金记录、违背科研诚信和伦理道德等情况的，不得申请。

5. 项目研究工作产生的知识产权（论文、专著、专利、软件著作权等）原则上归属实验室依托单位所有，发明人及所在单位享有在科研和教学活动中免费使用该知识产权的权利。凡受本实验室资助的项目，公开发表的研究成果内容必须严格按照开放基金项目合同（任务书）规定的要求，第一完成单位必须署名煤炭智能开采与岩层控制全国重点实验室（State Key Laboratory of Intelligent Coal Mining and Strata Control），同时注明“得到煤炭智能开采与岩层控制全国重点实验室开放基金(项目编号:******)资助”，英文Supported by the Open Funding of State Key Laboratory of Intelligent Coal Mining and Strata Control (Grant No.******)“，未按规定进行标注的研究成不得作为开放基金项目成果用于结题验收。

6. 项目申请人下载并按要求填写“煤炭智能开采与岩层控制全国重点实验室开放基金项目申请书“（见附件1）。开放课题申请截止日期：2024年1月29日。申请者应在截止日期之前将申请书正式版（一式二份，所在单位签字盖章）发送邮件至sklicmsc@163.com。

联系人：曹舒雯

联系电话：13051533966

联系邮箱：sklicmsc@163.com