2020封面文章（《工矿自动化》）_中国煤炭行业知识服务平台

2020封面文章（《工矿自动化》）

来源：工矿自动化

《工矿自动化》创刊于1978年，月刊，刊登矿业行业的安全、监测及自动化等相关研究论文。封面文章涵盖了5G通信技术和区块链技术分别在煤矿上的应用研究、井下人员监测及无线定位研究、运输机等矿用装备的优化升级、煤与瓦斯协同预测及治理等方向的最新研究成果。

行业视野: 封面文章
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关键词; 156位
专家; 48篇
论文; 35548IP
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综采工作面采煤机和液压支架协同控制技术

作者(Author)：刘清, 韩秀琪, 徐兰欣, 秦文光

摘要：针对综采工作面采煤机和液压支架协同控制效率较低问题，基于采煤机记忆割煤和液压支架跟机自动化控制技术，提出了一种综采工作面采煤机和液压支架协同控制技术。依据综采工作面生产作业工艺，对采煤机和液压支架作业工序进行划分后重新匹配，生成采煤机和液压支架协同工序，各工序中通过协同控制逻辑实现对采煤机牵引方向、速度和液压支架跟机动作的协同控制。应用结果表明，与人工干预控制模式相比，该技术降低了采煤机和液压支架控制对人工干预的依赖性，提高了综采工作面自动化水平，为实现无人化开采提供了技术支撑。

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工矿自动化

2020年第05期

618

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基于透明工作面的智能化开采概念、实现路径及关键技术

作者(Author)：王峰

摘要：提出了以煤层透明化、综采装备透明化、决策及控制透明化为核心的基于透明工作面的智能化开采概念，即在综采工作面煤层地质增强感知的基础上实现工作面开采过程的全面感知、信息集成与分析、智能生产决策、综采装备自适应控制；从感知、分析、决策、执行4个层次指出了基于透明工作面的智能化开采实现路径，即煤层超前探测、“机-环”模型关联、采前规划决策及随采智能控制；阐述了基于透明工作面的智能化开采依托的三大关键技术，即地质勘探技术、综采装备定位技术及三维激光扫描技术。基于透明工作面的智能化开采以达到综采装备智能决策和自主执行为目标，可为最终实现无人化化开采奠定坚实基础。

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工矿自动化

2020年第05期

745

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人工智能技术在矿山智能化建设中的应用初探

作者(Author)：马小平, 杨雪苗, 胡延军, 缪燕子

摘要：介绍了人工智能技术的相关概念、发展概述及其在煤炭行业发展中的应用，指出目前人工智能技术在矿山应用只是点状结合和浅度结合，没有实现人工智能技术和矿山某个生产或管理系统层面的深度融合。概述了智能矿山的发展历程，指出智能矿山是人工智能技术、大数据技术、物联网技术和矿山实体的深度融合体，利用智能通信、智能控制和智能计算技术实现数字化矿山的计算、处理，构建数字孪生矿山，通过数字孪生矿山和物理矿山的智能交互演化，达到对煤矿安全、高效、绿色的生产控制。构建了将人工智能技术和矿山深度融合的包括设备层、智能层、应用层的智能矿山三层构架：应用层处于智能矿山的最高层，其中的数字孪生矿山子层相当于“数字大脑”，实现矿山最高层次的智能控制；智能层中的智能体要求子系统不仅仅是应用人工智能技术处理子系统所产生的数据，而是从架构上就要将智能计算、智能通信、智能控制融为一体。展望了智能矿山建设的发展趋势：智能化矿山需要加强人工智能技术和矿山融合度的深入研究，将现有的基于人工智能的故障检测、诊断及超前干预技术应用到机器人系统中，智能计算、智能通信、智能控制融合的巡检机器人将是最早能推广的井下智能体之一；智能化矿山需要进一步加强复杂巨系统建模技术的研究，只有建立了矿山的复杂巨系统模型，才能实现采矿活动和环境的协同互动，实现采煤活动的精准控制，复杂巨系统模型的缺乏将是未来智能矿山建设亟需解决的问题。

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工矿自动化

2020年第05期

810

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矿用5G频段选择及天线优化设置研究

作者(Author)：孙继平, 张高敏

摘要：矿井无线通信和矿用5G移动通信技术是煤矿智能化关键技术之一。为提高煤矿井下无线传输距离、绕射能力及无线通信系统的稳定性和可靠性，减少基站用量、组网成本和维护工作量，研究了矿用5G工作频段和基站天线位置对无线传输损耗和传输距离的影响。主要结论如下：① 煤矿井下无线发射功率受本质安全防爆限制，接收灵敏度受电磁噪声限制，天线增益受本质安全防爆和巷道空间限制。在煤矿井下无线发射功率、接收灵敏度、天线增益受限的情况下，应通过优选无线工作频段和优化天线设置位置，提高矿井无线传输距离和绕射能力，提高系统稳定性和可靠性，减少基站用量、组网成本和维护工作量。② 矿用5G工作频段应优选700 MHz。煤矿井下700 MHz频段与现有5G其他工作频段2.6，3.5，4.9 GHz相比，具有无线传输损耗小、无线传输距离远、绕射能力强、基站用量少、组网成本低和维护工作量小等优点。③ 提出的传输损耗/位置变化率分析方法便于分析巷道横向不同区域位置变化引起的无线传输损耗变化情况。④ 无线基站天线应靠近巷帮设置，距巷帮不小于0.01 m，垂向位于巷道高度约2/5处。这样既不影响行人和行车、便于安装维护，也可以满足无线传输损耗较小、无线传输距离较远的要求。⑤ 矿用手机、人员定位卡、便携式无线甲烷检测报警仪、多功能无线矿灯、便携式无线摄像机、便携式无线仪器设备、可穿戴无线设备、车辆定位卡、车载无线设备、无线摄像机、无线传感器、物联网设备等无线终端，在不影响使用的条件下应尽量靠近巷道中心，以提高无线传输距离。

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工矿自动化

2020年第05期

1177

1628
煤矿智采工作面概念及系统架构研究

作者(Author)：葛世荣

摘要：基于时间维度梳理了智能化采矿概念，提出智采工作面定义——一个在不同程度上无需人工干预而独立完成采煤作业的生产系统，指出智采工作面的基础是智能机器，其特征是自主感控，功能是独立作业，目的是无人化开采。明确了智采工作面应具有自主感知、自主决策、自主控制、自主协同、自主交互等5个智能要素。根据这些智能要素的水平差异，将智采工作面划分为初级、中级和高级，其发展与自动化、信息化、互联化工作面建设相衔接，是一个渐进提升的过程：预计到2025年左右，我国重点煤矿将实现初级智能化采煤作业；到2035年进入中级智能化，智采工作面具有自主感知、自主调控能力，在条件较好的一些煤矿基本实现无人化采煤作业；2045年左右，我国煤矿将建成高级智采工作面，实现工作面无人化开采。为此，构建了智采工作面评价指标体系，介绍了定性的蛛网图评价法和定量的层次分析评价法。为了提高智采工作面建设系统性，建立了智采工作面耦合关联模型，提出采煤工艺、设备和煤流的3个智能闭环，以提高采煤与煤层、支护与岩层、运输与割煤的自适应性；提出一个涵盖功能维、技术维和组织维的智采工作面体系架构，为智采工作面实现跨机群、跨平台的纵向和横向集成，形成协同与共治的智能开采生态提供模型化基础。

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工矿自动化

2020年第04期

2299

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煤与瓦斯突出协同预测技术研究及应用

作者(Author)：徐雪战

摘要：针对现有煤与瓦斯突出预测技术难以实现时间和空间领域的全方位连续预测、防突预测结果利用率低、预测信息发布滞后等问题，提出了一套适用于现代化高产高效矿井的多因素、全方位、时空连续型的煤与瓦斯突出协同预测技术体系。按照煤与瓦斯突出形成的时空维度，将煤与瓦斯突出危险性预测划分为以空间维度为主的区域突出危险性预测和以时间维度为主的局部突出危险性预测。通过对地质构造、煤层埋深、煤体煤质、软煤分布、钻屑指标、瓦斯涌出初速度等区域、局部防突预测数据的深度挖掘分析，得到区域、局部突出危险性预测结果，并按照一定规则进行有效融合，实现时间和空间范围内的连续监测预警。研发了配套的防突信息综合管控平台和WTC-1型瓦斯突出数据采集仪，为煤与瓦斯突出协同预测技术的实现提供了软硬件支撑。现场应用结果表明，该技术预测准确率超过90%，防突预测结果单次审批时间缩短为原来的22.5%，防突信息综合管控平台多次超前捕捉到了煤与瓦斯突出危险，提高了矿井防突信息利用效率。

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工矿自动化

2020年第04期

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基于图像识别的带式输送机输煤量和跑偏检测方法

作者(Author)：韩涛, 黄友锐, 张立志, 徐善永, 许家昌, 鲍士水

摘要：传统的卷积神经网络（CNN）是单任务网络，为实现带式输送机输煤量和跑偏的同时检测，使用2个卷积神经网络分别对输煤量和跑偏进行检测，导致网络体积大、参数多、计算量大、运行时间长，严重影响检测性能。为降低网络结构的复杂性，提出了一种基于多任务卷积神经网络（MT-CNN）的带式输送机输煤量和跑偏检测方法，可使输煤量检测和跑偏检测这2个任务共享同一个网络底层结构和参数。在VGGNet模型的基础上，增大卷积核和池化核的尺度，减少全连接层通道数量，改变输出层结构，构建了MT-CNN；对采集的输送带图像进行灰度化、中值滤波和提取感兴趣区域等预处理后，获取训练数据集和测试数据集，并对MT-CNN进行训练；使用训练好的MT-CNN对输送带图像进行识别分类，实现输煤量和跑偏的准确、快速检测。实验结果表明，训练后的MT-CNN在测试数据集中检测准确率为97.3%，平均处理每张图像的时间约为23.1 ms。通过现场实际运行验证了该方法的有效性。

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工矿自动化

2020年第04期

457

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一种井下人员无线定位算法研究

作者(Author)：刘夏, 李国良, 张灵峰, 汪郁, 孙虎, 黄启能, 丁琼

摘要：针对传统井下指纹定位算法存在需要采集大量指纹数据和定位精度不高的问题，提出了一种差分鱼群优化最小二乘支持向量机(DEAFSA-LSSVM)的井下人员无线定位算法。首先将井下实验区域划分为多个小区域，并利用克里金插值算法建立指纹数据库；然后利用差分进化与人工鱼群混合智能算法优化正则化参数和核函数宽度，建立最小二乘支持向量机算法模型，利用无线采集接收终端采集待定位点的无线信息数据，通过最小二乘支持向量机算法模型计算出其所属小区域；最后利用小区域内无线信息数据,通过加权K近邻算法进行实时定位。实验结果表明：该定位算法的收敛速度快，分类准确，准确率达到98.87%；定位精度高，平均定位误差为1.51 m，比未经优化的最小二乘支持向量机算法的定位精度提高18.82%。

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工矿自动化

2020年第04期

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