“智能化煤矿建设关键技术”专题（《煤炭科学技术》）

来源：《煤炭科学技术》2020年第7期

2020年3月2日，国家发展改革委、国家能源局等八部委联合印发了《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》，文件的发布实施对于加快推进智能化煤矿建设，构建智能+绿色煤炭工业新体系，实现煤炭资源的智能、安全、高效、绿色开发与低碳、清洁、高效利用，促进煤炭工业高质量发展具有重要意义。

为促进煤矿智能化技术成果交流与理论实践进步，推进我国煤矿智能化建设进程，进一步发挥《煤炭科学技术》的学术交流平台和桥梁纽带作用，组织策划了“智能化煤矿建设关键技术专题"，组约国内煤矿智能化技术研究与应用领域的专家、学者撰稿，报道了煤矿智能化技术体系研究与工程应用、智能化煤矿顶层架构设计、智能化煤矿建设路线、智能开采关键技术、5G关键技术、煤矿机器人技术等方面的研究与工程应用进展。本次专题收稿145篇，录用稿件49篇，限于版面，2020年第7期刊登28篇论文，其余稿件将择期在机电与智能化栏目中刊登。

在此衷心感谢各位专家为此专题撰稿，特别感谢《煤炭科学技术》杂志主编王国法院士、中国矿业大学校长葛世荣教授在专题策划、组稿方面给予的大力支持，同时感谢中国煤炭科工集团、中国矿业大学(北京)、陕西煤业化工集团、神东煤炭集团、兖矿集团、同煤集团、平煤集团、郑州煤矿机械集团、陕西延长石油集团等对专题给予的关注与支持!

为了保证专题论文的时效性，《煤炭科学技术》编辑部已将专题论文进行网络首发，点击如下链接可免费下载全文。

行业视野: 智能化
类别; 122个
关键词; 120位
专家; 31篇
论文; 45078IP
点击量; 64572次
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煤矿智能开采初级阶段问题分析与5G应用关键技术

作者(Author)：赵国瑞

摘要：煤矿智能化是煤炭生产方式和生产力变革的新方向，是煤炭工业高质量发展的核心技术支撑，当前仍处于煤炭智能化开采的初级阶段。煤炭智能化的发展依赖于数据的高效传输和有效利用，如何解决多感知设备可靠接入、大容量数据高速传输和智能终端低延时控制的问题成为煤炭智能化开采面临的重要基础问题之一。为有效推动煤矿智能化开采的向前发展，分析了煤炭智能开采初级阶段在感知、决策和执行环节面临的短板问题；研究了在设备可靠性、信息传输和位置服务等基本保障技术方面的不足和未来发展方向；指出了工业控制软件在煤炭智能化开采和国家能源安全方面的重要性，提出了工业控制软件要实现自主可控，新技术应用要注重积累和重视基础研究的观点；从顶层设计、多网融合、网络转换、工控安全和应用场景5个方面分析了5G技术在煤炭智能开采应用中的关键问题，并指出5G不是要取代其他网络，而是能使得各种网络融合高效运转，同时提出工控安全将成为5G工业应用中的重要一环；给出了5G平台建设建议：建立微服务架构体系，设计好面向功能的MEC边缘计算模式，规划好针对场景的网络切片，重视5G智能终端研制，做好应用场景算法研究和软件开发。最后提出5G技术研发应用要注重技术生态建设，用好5G这一工具，推动人工智能、大数据、物联网、混合现实等技术在煤矿智能化开采中的落地。

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2020年第07期

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智慧矿山数字孪生技术研究综述

作者(Author)：张帆, 葛世荣, 李闯

摘要：煤矿智能化是煤炭工业高质量发展的核心技术支撑。数字孪生面向煤炭工业领域的互联互通及智能化应用，发挥连接物理世界和信息世界的桥梁与纽带作用，将在煤炭开采、视频监控、人机交互等方面提供更加实时、智能、高效的服务。面向智慧矿山技术需求，提出了基于数字孪生+5G的智慧矿山建设新思路，将“数字孪生+5G”与AI技术相结合，为实现智慧矿山提供一种创新的方法。首先从智慧矿山建设进展及应用方面存在的问题入手，系统地梳理和分析了当前智慧矿山研究和发展现状，通过研究新一代信息技术与工业技术融合应用，阐述了数字孪生的概念内涵，指出数字孪生是智慧矿山发展的必然趋势并将为智慧矿山赋能；然后针对智慧矿山建设的难点和痛点问题，提出了基于“数字孪生+5G”的智慧矿山体系架构理论，通过构建矿山数字孪生模型（MDTM）实现物理矿山实体与数字矿山孪生体之间的虚实映射与实时交互。聚焦智慧矿山建设目标，以智慧矿山系统建设、优化和关键技术为核心，基于矿山信息物理空间的数字孪生和深度学习方法，以实际矿井为原型设计了智能开采的数字孪生一体化方案，构建了全域感知、边缘计算、数据驱动和辅助决策的智慧矿山平台。最后针对智慧矿山的数字孪生应用需求，提出并探讨了数字孪生赋能智慧矿山的关键技术问题，并指出了未来需要实现的关键技术路径。本文旨在通过对智慧矿山的数字孪生技术研究，为数字孪生模型构建、协同控制与交互优化等提供思路，为未来智慧矿山建设与设计提供理论借鉴。

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智能化煤矿大数据平台架构及数据处理关键技术研究

作者(Author)：杜毅博, 赵国瑞, 巩师鑫

摘要：随着煤矿智能化技术深度推进，其数据量级及类型均呈爆炸式增长，利用大数据技术针对煤矿多源海量数据进行集成分析与数据价值挖掘，实现动态诊断与辅助决策，成为煤矿智能化的关键。煤矿大数据平台向下实现多源异构感知数据的接入、集成和融合，向上为各种煤矿智能化应用提供数据服务，打通感知数据和数据智能应用之间的屏障，是煤矿智能化运行的基础。本文针对当前煤矿大数据平台建设初级阶段缺乏成熟建设体系的现状，在分析煤矿大数据数据来源、数据特征以及处理要求的基础上，提出由数据接入层、数据存储层、数据资产管理层、数据服务层构成的煤矿大数据集成分析平台技术架构；系统研究数据接入与存储系统，主数据管理系统及数据服务系统等大数据平台关键系统，从而建立大数据平台基础框架，为大数据融合分析处理提供基础数据与资源能力；针对煤矿大数据处理要求，研究数据获取与数据标准管理，提出基于位号的煤矿数据编码标准，实现煤矿数据标准化管理，并在此基础上研究数据集成与数据治理技术与数据可视化技术，实现数据全生命周期管理；研究提出基于循环神经网络的数据预测及基于知识工程的态势感知与推理等基于人工智能的处理算法实现数据纵向和横向的智能化分析。以陕煤张家峁煤矿及延长石油巴拉素煤矿为代表进行大数据平台建设与工程实践，为建设智能化煤矿大数据平台，构建煤矿数据生态提供技术参考。

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2020年第07期

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特厚坚硬煤层超大采高综放首采面智能化技术研究

作者(Author)：许永祥, 李申龙, 李明忠, 蔡逢华, 张金虎

摘要：基于榆神矿区埋深较浅、特厚坚硬煤层赋存条件，针对超大采高综放开采首采工作面智能化开采所面临的难题，提出相应的解决对策，提高工作面自动化、智能化程度，减少工作面人员数量和劳动强度。讨论了超大采高综放工作面液压支架结构形式对智能化开采、支架-围岩“小结构”支护系统稳定性和顶煤冒放性的影响，认为两柱掩护式液压支架、整体式二级护帮板结构更适合超大采高综放工作面。针对顶煤冒放成拱问题，分析顶煤成拱形态和破拱措施，提出尾梁“小拱小摆、大拱大摆”的智能化摆动策略，提高顶煤冒放性和放煤效率。针对现阶段超大采高综放开采首采工作面顶煤冒放运移规律掌握不足、煤矸识别技术尚不成熟的情况，阐释了煤岩分界模糊段概念，将待放出顶煤分为纯煤段和煤矸分界模糊段，并提出纯煤段采用无需人工干预的智能化记忆放煤，煤矸分界模糊段采用人工干预反馈式放煤，在减少人员劳动量的同时保证顶煤采出率和降低含矸率。建立在线灰分检测智能评价和人工现场及时评价相结合的放煤效果综合评价系统，通过放煤键盘和反馈评价器及时、精准地控制放煤过程并给予反馈评价。针对采放不协调问题，提出和分析分区段成组放煤措施，提升放煤效率，促进采放协调。超大采高综放首采工作面智能化技术研究可为相似条件综放工作面提供参考和借鉴。

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2020年第07期

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基于数据驱动的综采装备协同控制系统架构及关键技术

作者(Author)：路正雄, 郭卫, 张帆, 张传伟, 赵栓峰, 杨满芝, 王渊

摘要：为解决智能化综采工作面关键技术难题之一的开采设备协同控制问题，提出了基于数据驱动的综采装备仿人智能协同控制模型，重点研究了大数据背景下智能综采装备的协同控制知识自学习、开采行为自决策、分布协同自运行等关键技术理论与方法。具体包括：从数据应用的角度分析了智能综采系统的数据特点，阐明了智能综采的三大数据化特征：泛在感知(数据获取)、信息融合(数据挖掘)、智能控制(数据决策)；构建了面向经验操作员决策过程表征的综采装备协同控制框架；提出了基于扩展有限状态机的综采装备运行状态演化方法和基于多标记决策信息系统的综采装备运动行为模式学习方法，来实现数据驱动下智能综采装备行为决策知识的获取；提出了面向经典采煤工艺过程的综采装备行为模态类的决策知识划分方法和基于CBR与RBR融合的决策行为混合推理方法，来实现智能综采装备动作行为的自主决策；探讨了人工控制模式下综采装备驾驶员控制策略的表征方法，发展了具有自学习、自决策、工况自适应的综采“三机”仿人智能协同控制方法；给出了基于平行系统理论的平行综采技术逻辑，为综采装备协同控制的研究提供方法。所提综采装备协同控制系统为大数据背景下的综采生产系统的协同控制提供了解决方案。

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基于双目视觉技术的煤矿救援机器人研究进展

作者(Author)：翟国栋, 张文涛, 岳中文, 潘涛, 胡文渊, 卢杏浩

摘要：针对煤矿事故后的环境探测和紧急救援任务，研发和使用煤矿救援机器人是提高救援效率和降低救援危险系数的关键途径，而双目视觉技术是煤矿救援机器人获取事故现场信息和实现自主避障及路径规划的前提。首先，基于双目视觉技术的实现流程，介绍了视觉测距的数学原理。归纳了目前摄像机标定领域的代表性方法，包括传统标定方法、主动视觉标定方法和自标定方法。阐述了立体视觉匹配中全局匹配算法、局部匹配算法和亚全局匹配算法的最新研究成果，并比较了3类匹配算法的优缺点。然后，在近十年煤矿救援机器人研究文献的基础上，回顾了双目视觉技术在煤矿救援机器人中的应用和发展情况。结果表明，研究范围主要涵盖立体视觉匹配算法、模式分类与识别、视觉测量与3维重建、组合测量与定位、视觉伺服控制和基于虚拟现实技术的视觉算法仿真等方面。最后，根据煤矿非结构化环境的高动态和强干扰特点，总结了运动模糊和镜头污染、超广角镜头的非线性大幅畸变、弱/零照度条件等3项煤矿救援机器人双目视觉现场应用所面临的技术难题。根据煤矿救援机器人双目视觉的大视场、高精度、自适应感知等要求，提出了包括多自由度测量、多传感器信息融合、基于主动视觉的自适应感知等在内的3项未来发展建议。

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综采工作面巡检机器人关键技术研究

作者(Author)：李森, 张学亮, 王峰, 赵文生, 刘帅, 张国栋, 荣耀

摘要：目前国内许多煤矿应用了可视化远程干预型智能无人化综采，但是综采工作面内仍然需要1名工人进行巡检作业，为了实现综采工作面支架支护区域内真正无人，需要研究一种综采工作面巡检机器人，实现对综采工作面巡检人员的替代，是智能综采的发展方向。在分析综采工作面巡检机器人研究现状的基础上，提出综采工作面巡检机器人研究目前处于起步阶段，指出了综采工作面巡检机器人研究需要攻克的5个方面的技术难题：综采工作面巡检机器人控制平台技术、高可靠行走驱动技术、移动通信实时控制技术、协同控制技术、应用配套技术。给出并具体分析了综采工作面巡检机器人发展所需的5项关键技术：柔性轨道技术、精准定位导航技术、高可靠控制技术、动态图像采集技术、三维采场模型构建技术。研制了一款综采工作面巡检机器人，以电池供电驱动行走机构沿刮板输送机电缆槽外侧的轨道实现快速移动，轨道之间采用具有一定承载能力的弹簧连接件实现柔性连接，综采工作面巡检机器人搭载惯性导航系统、三维激光扫描装置、红外热成像摄像仪、可见光摄像仪、无线移动终端等装备，可完成对综采工作面直线度、水平度检测、工作面精确定位、工作面点云扫描、采煤机运行状态巡检与工作面快速巡检等功能，并通过无线通信网络实现传感数据准确、快速传输至巷道集控中心。通过在神东榆家梁煤矿43101综采工作面应用，实现最大巡检速度60m/min;辅助构建出工作面三维点云模型实测精度0.2 m;实现搭载惯导系统360m综采工作面直线度可控制在±50mm;综采工作面巡检机器人在质量和电池续航两个方面仍需进行进一步的研究优化，以满足实际生产需求。研究成果可为煤炭行业综采工作面巡检机器人技术的发展提供有益的借鉴。

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煤矿巷道机器人管线视觉辅助定位与导航方法研究

作者(Author)：程健

摘要：在煤矿巷道安全巡检以及灾变环境应急救援等工作中通常需要使用到智能机器人。目前智能机器人的自主导航与避障的技术已经比较成熟，但是主要应用场景都是室外有卫星定位（GPS、北斗导航系统等）环境或者特定室内环境。对于煤矿巷道环境复杂、光照不均匀、井下空间狭窄等难点，智能机器人在煤矿巷道的自主导航方法还需要进一步的研究。常用的传统惯性导航是使用惯性测量单元（Inertial Measurement Unit，IMU）的加速度与角速度来推算物体在三维空间的位置信息，但是误差累积问题比较严重。煤矿巷道存在大量管线，结构化特征显著，通过机载摄像头获取井下巷道图像，使用机器视觉算法来定位巷道图像中的管线，并且通过解算机器人与管线之间的偏航角来辅助机器人的视觉导航。针对巷道中管线的颜色鲜明、几何形状特征明显的特点，结合颜色与几何特征，通过将图像纵向分割成多个独立的子图像，减小环境噪声对图像中管线分割带来的影响，然后从每个子图像中获取候选管线轮廓，并根据是否属于同一根管线进行轮廓分组，从每组候选轮廓中进一步根据管线轮廓所拟合直线的平行程度进一步筛选出较为鲁棒和稳定的管线轮廓，效果显著。结合相机针孔模型和偏航角解算模型，进而获得机器人当前的偏航角度，试验表明，上述方法不仅快速，而且计算的偏航角准确可靠，能够满足煤矿巷道机器人视觉辅助定位与导航需求。

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