《煤炭学报》专题报道丨“煤矿快速智能掘进理论与技术”

我国约有90%的煤炭资源以井工方式开采，井下开采的首先工序是掘挖出地下运输和通风巷道，必须做到“采掘并重，掘进先行”。当前，巷道掘进的智能化进展落后于采煤，出现严重的采掘进度失衡、井下作业人员依然很多的局面。目前，我国煤矿每年巷道掘进量超过12

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km，综掘工作面掘进班组作业人员20万～30万人。因此，快速智能掘进技术对于煤矿安全生产的减人增安提效具有重要意义，也是我国煤矿智能化发展的主要方向。为便于大家了解“煤矿快速智能掘进理论与技术”领域的最新科技成果，小编按照见刊时间，整理了该领域近几年在《煤炭学报》已刊发的论文，一起来看看吧！

行业视野: 煤炭学报
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关键词; 185位
专家; 35篇
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基于多传感融合的巷道三维空间映射

作者(Author)：刘峰, 王宏伟, 刘宇

摘要：针对我国煤矿掘进工作面智能感知能力不足的问题，提出了一种基于多传感融合的煤矿巷道三维空间映射方法。该方法利用激光雷达等3D传感器预览煤矿巷道环境信息，并构建实时自主映射模型，为大型煤机装备提供空间感知信息。基于姿态感知理论的多传感融合技术，对扩展卡尔曼滤波器算法进行优化，通过局部误差状态滤波估计和全局状态迭代估计，提出了一种基于距离残差的空间映射方法，实现了在几何退化的巷道环境下全局地图的快速更新和映射的高精度。其主要贡献在于将多传感器数据进行融合，构建出高精度的地下三维地图，并提高了巷道环境的智能感知能力和自主操作水平。首先，采用先进的激光雷达(LiDAR)传感器获取巷道内部的点云数据，提取点云特征，并建立帧间特征映射模型，从而构建出厘米级别的地下三维地图。同时，通过迭代误差状态的卡尔曼滤波器实现激光雷达与惯性导航的数据融合，提高了系统的鲁棒性，确保了地下三维地图的准确性和稳定性。此外，还考虑了井下粉尘和水雾等因素对巷道三维空间映射精度的影响，优化卡尔曼滤波增益调节激光雷达里程计权重，增强了低质量浓度粉尘条件下三维空间映射的环境适应性。实验结果表明，相较于LeGO-LOAM和LINS，笔者提出的三维空间映射方法在轨迹估计准确度、映射地图的点云数量以及点云密度等方面均表现更优。笔者所提出的方法可用于高精度、快速更新三维地图的自主掘进装备，提高煤矿掘进工作面的智能化水平，为巷道环境的智能化感知和自主作业提供了数据支持。

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煤炭学报

2024年第09期

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基于机器视觉的煤尘环境下掘进空间煤岩界面感知与精准识别

作者(Author)：张云, 童亮, 来兴平, 曹胜根, 闫保旭, 刘永孜, 孙浩强, 杨彦斌, 何伟

摘要：巷道掘进过程中煤岩识别技术是掘进机截割头自动调整的核心，同样是制约矿山智能化建设的关键难题之一。针对当前采掘失衡，掘进工作面缺乏成熟有效的煤岩识别方案，现有基于图像的煤岩识别模型存在分割精度差、无法灵活部署等问题，提出一种应用在掘进工作面下基于图像分割的煤岩截割界面感知与精准识别方法。该方法结合掘进工作面实际截割情况，采用MobileNetV2特征提取网络作为DeepLabV3+的主干网络，使模型更好地兼顾分割精度和模型复杂度；将空洞空间卷积池化金字塔模块输出的高级特征进行通道注意力(SE)操作，分配通道权重以强化对重点特征信息的训练；在主干网络输出的浅层特征引入通道空间注意力(CA)机制，使浅层特征图中的低级表征信息加权，从而设计出融合双注意力机制于DeepLabV3+的煤岩截割界面识别模型。同时搭建煤尘环境下煤岩识别实验平台模拟掘进机截割后形成的煤岩截割面，研发巷道掘进过程中煤岩截割界面采集方法，并以实际矿井的掘进工作面为工程背景，验证该煤岩识别模型的分割精度以及实际应用性。研究结果表明：SE-CA-DeepLabV3+模型的平均交并比和平均像素精度分别为97.15%和98.51%，相较于其他模型具有更优的分割性能。将所建立模型对来自陕北试验矿井掘进工作面的原始煤岩图像进行验证，平均误差为0.7%，每秒传输帧数为43 fps，满足井下现场应用部署条件。

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煤炭学报

2024年第07期

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我国煤矿快速掘进20 a发展与展望

作者(Author)：王虹, 陈明军, 张小峰

摘要：针对煤矿智能化快速发展，煤矿掘进面临新的机遇和挑战，笔者对我国煤矿快速掘进20 a的发展进行全面综述，以期理清掘进工艺、关键工序的技术及装备、成套装备的发展脉络及趋势，以便更好地推动掘进智能化的高速健康发展。在掘进工艺方面，双巷掘进开辟了截割、支护在不同巷道同时作业的新途径；掘锚同步工艺，时间−空间多维同步快速掘进工艺打破了先掘后支、及时全部支护的传统，创立了掘锚同步、迎头必要支护与多维空间永久支护动态匹配的分区支护方法。在掘进装备方面，形成了以纵轴、全宽横轴截割滚筒为主，全断面截割滚筒为辅的截割滚筒结构形式，并且在高功率密度减速器及整机设计理念不断突破的基础上，成功研制纵轴截割功率达315 kW、全宽横轴截割功率达560 kW的系列高效截割系统。在锚护装备方面，由传统的单体锚杆钻机发展出锚杆钻机、一键操作流程化钻机、钻机集群等，在有限空间内钻机的数量和作业安全性得到大幅提升，作业流程得到大幅简化，锚孔识别、锚护路径自动规划等智能化技术已进入工业性试验阶段。柔性运输系统的发明解决了掘进面短距离高效转载难题。在成套装备配置上，形成了以连续采煤机、掘锚一体机、掘锚机(掘进机+机载锚杆钻机)、煤矿全断面掘进机为龙头的四大类快速掘进系统，在四大快速掘进系统下，又分别形成了不同的作业线, 实现了对不同地质条件巷道快速掘进的全覆盖。掘进工程系统层级上实现了具有成套装备的远程控制、集中控制、视频监测、闭锁联动、人员接近预警等智能化功能。回顾快速掘进的发展历程，提出完善时间−空间多维同步快速掘进理论、以智能掘进搜集透明地质的基础大数据、加强掘进巷道辅助作业工艺及设备研究、加强装备的智能化核心技术研发等智能掘进的发展方向。

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煤炭学报

2024年第02期

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煤矿智能快速掘进关键技术研究现状及展望

作者(Author)：毛君, 杨润坤, 谢苗, 卢进南, 王贺, 刘治翔, 王帅

摘要：针对煤矿巷道掘进智能化建设情况，探讨了现阶段分别以连采机、掘锚一体机、全断面掘进系统、掘锚机为核心的四大类智能快速掘进成套装备发展现状，分析了四大类智能快掘装备与地质条件适用性，提出了实现煤矿智能化掘进需要解决的关键技术的问题，探讨了以信息传输与智能分析技术、智能感知技术、精确定位导航技术，自主定型定向截割技术、掘进机远程自主截割控制技术以及多级多工序智能协同控制技术为基础的智能化掘进实现途径；基于复杂地质条件下煤矿巷道掘进亟待解决的关键问题，提出了以掘进作业功能需求、掘进工艺要求为依据的系统化分析、模块化设计、功能优化组合的设计方法；研究了以虚控实、虚实结合的多级数字孪生构架，基于掘进巷道设备、环境、地质构造多维信息再现实现掘进机远程控制；提出了单机智能化、系统协同化、井下智控与地面远程监控相协同的控制方法。开发了新型的无重复碾压柔性超前支护技术、截割部多级伸缩截割技术、智能锚固机组多钻机并行作业等技术，研制了具有掘、支、锚、运、探多工序并行作业的新型快速掘进作业联合机组，提出了掘进机器人、超前支护机器人、锚固机器人、辅助运输机器人组柔性并行作业技术；提出了基于数据驱动的多机多工序协同控制行为规划决策方法。提出构建完整的煤矿井下跨系统全时空信息数字感知体系，构建集井下现场生产状态、掘进巷道空间信息、掘进装备状态、风险信息等多参量、多尺度、全时空特性的数据感知智能化监控平台，实现虚拟系统与实际掘进系统实时通信，通过数据驱动规划分析实现智能化、少人化掘进。

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煤炭学报

2024年第02期

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煤巷钻锚一体化快速掘进技术与装备及应用

作者(Author)：康红普, 姜鹏飞, 王子越, 张小峰, 刘畅, 罗超, 韦尧中, 郭吉昌, 陈志良, 王锐, 韩存地, 李发泉, 何宗科, 苏超

摘要：分析煤巷掘进技术与装备现状及存在的问题，介绍研发的钻锚一体化快速掘进新模式、新技术、新装备及井下应用效果。研发出钻锚一体化锚杆支护技术与设备，包括钻锚一体化锚杆、泵注式锚固剂、钻锚一体化钻臂、钻箱、锚杆仓、锚固剂泵注系统及智能控制系统，将传统树脂锚固锚杆安装6道工序简化为1道连续工序，实现了锚杆自动化“一键”打设，单根锚杆作业时间由原来5～6 min减少为3 min。研发出自动化喷涂支护技术与装备，包括高强、速凝、抗变形喷涂护表材料，抗拉强度超过9 MPa，断裂伸长率超过100%，黏结强度高于3 MPa；研发出6自由度喷涂系统，可实现随掘自动化快速喷涂作业。研发出巷道随掘变形动态监测技术与系统，实现随掘大粉尘、多干扰、低照度环境下的巷道表面变形监测，监测精度能够满足围岩稳定性评价要求。提出煤巷掘支锚运分区并行协同快速掘进新模式，研制出钻锚一体化快速掘进成套装备。对试验矿井陕西陕煤曹家滩煤矿回采巷道掘进过程中围岩位移和稳定性进行了监测，在时间上，巷道掘出2～3 h后80%以上的围岩位移已经发生；在空间上，距离掘进工作面相当于2倍巷道宽度的位置，90%以上的围岩位移已经完成。快速掘进引起的巷道围岩位移在很短时间内就基本完成，要求支护必须及时且快速。在曹家滩煤矿10 m超大采高综采工作面特大断面回采巷道完成近6000 m的巷道掘进工程，打设钻锚一体化锚杆60000余根。锚杆施工时间、支护用工人数及作业人员劳动强度大幅降低，掘进速度、效率及自动化水平显著提高。试验巷道顶板位移量小、完整稳定，支护效果良好。煤巷钻锚一体化快速掘进技术与装备井下试验取得成功，具备了特大断面煤巷月掘进进尺1500～2000 m的能力。

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煤炭学报

2024年第01期

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数字孪生驱动的悬臂式掘进机虚拟示教记忆截割方法

作者(Author)：张旭辉, 王甜, 张超, 万继成, 杜昱阳, 杨文娟, 毛清华, 石硕, 刘彦徽, 余恒翰, 王亮, 乔杰, 田江伟, 李晓鹏

摘要：针对当前掘进设备智能化程度低，掘进过程中超挖、欠挖和异常碰撞等情况难以具体描述，传统自动截割和记忆截割技术难以适应复杂地质条件等问题，提出了一种数字孪生驱动的悬臂式掘进机虚拟示教记忆截割控制方法。通过分析数字孪生技术在当前煤炭智能化开采领域的研究情况，设计了数字孪生驱动的悬臂式掘进机记忆截割控制系统总体方案，对复杂工况下悬臂式掘进机记忆截割关键技术进行研究。首先，充分利用数字孪生和虚拟现实技术的特性，研究复杂工况环境下的虚拟示教策略，基于Unity3D平台建立对应实体等尺寸的工作面及设备虚拟孪生模型、截割部运动学模型和虚拟碰撞检测模型，在虚拟端通过智能交互界面控制虚拟模型运动，结合工人经验设计示教轨迹并优化，使其作为轨迹跟踪的目标期望轨迹，弥补传统井下人工示教由于恶劣工况环境导致的过度依赖工人经验等问题；其次，为提高断面成形质量，研究记忆自动截割阶段示教轨迹跟踪再现控制方法，利用拉格朗日法建立截割部动力学模型，采用迭代学习与滑模控制相结合的方法提高末端执行器对示教轨迹的跟踪控制精度；最后，搭建悬臂式掘进机记忆截割仿真控制平台，通过虚拟空间与物理空间以及各模块之间的实时数据传输与交互，在虚拟空间中完成记忆截割虚拟示教与轨迹跟踪控制过程的三维可视化仿真，进而生成记忆自动截割轨迹跟踪控制指令并发送至悬臂式掘进机物理实体的末端执行器，驱动其按照示教轨迹进行断面成形截割，同时物理传感器采集悬臂式掘进机机身及截割臂位姿数据，反向驱动虚拟模型同步动作，实现对机器人虚拟模型和物理实体的闭环控制。在此基础上对系统的虚实同步性、虚拟样机与物理样机运动一致性和轨迹跟踪再现控制精度进行验证，实验结果表明，系统数据传输延迟较低，能够保证虚实一致性和同步性，且轨迹跟踪控制精度满足实际使用要求，该方法为掘进设备记忆截割与智能化控制提供了新的思路。

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煤炭学报

2023年第11期

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复杂条件下新型锚固钻机系统振动特性分析

作者(Author)：任泽, 毛君, 谢苗, 张鸿宇, 卢进南, 李玉岐, 刘治翔

摘要：针对煤矿井下掘锚比失衡问题，提出一种新型掘支锚平行作业机组，可对复杂地质条件下的巷道断面形状、煤岩属性及顶底板不平整性具有高适应性，通过搭载多姿态新型锚固钻机系统，实现掘锚同步并行快速作业模式；考虑掘锚作业空间位置关系、锚固断面形状尺寸及锚固作业耦合振动影响等因素，提出一种锚固钻机系统钻进抑振装置，采用“顶天立地”式稳定支撑形式，减少锚固钻机群组系统在同步作业时相邻系统耦合振动影响；考虑锚固钻机群组为多质量块、多自由度系统构成，提出一种基于复杂地形工况下机组变姿作业状态振动传递模型图，利用有限元分析软件Abaqus模拟钻进不同岩石属性工况，分析可得到不同煤层条件下钻杆的推进阻力变化规律；为求得锚固钻机系统关键部件在抑振装置作用下其刚度变化规律，基于材料力学中变形协调等方法求解横梁伸出不同长度及油缸支腿伸出/缩回状态的刚度变化范围；通过数值分析软件Matlab对上述锚固钻机系统动力学模型进行求解，得到在左右横梁伸出及支腿伸出与缩回等不同工况条件下钻机群组本体振动参数，分析可知钻机支腿对于减缓锚固机组横滚振动效果十分显著。通过进行锚固系统样机试验分析，验证锚固钻机系统支腿抑振效果满足要求，通过提高锚固系统稳定性可为锚固自动定位、钻孔成孔质量等方面的研究提供一定的理论基础。

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煤炭学报

2023年第10期

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煤矿悬臂式掘进机多信息监测系统设计与研究

作者(Author)：刘送永, 刘强, 崔玉明, 孟德远, 谢奇志

摘要：针对目前悬臂式掘进机作业数据可视化差、可靠性低的问题，提出了一种基于多传感分布的多信息监测系统，设计了系统整体框架，实现了监测程序的可靠运行。首先，分析了悬臂式掘进机远程监测的工作特性，采用降噪去雾算法对现场图片进行增亮与清晰化处理，提升图像质量，达到远程实时视频监测水平，结合瓦斯与温湿度传感器实现了掘进环境监测；其次，以掘进机截割头位置作为其作业空间边界，建立掘进机截割头位姿与运行轨迹方程，采用油缸位移信号与倾角信号冗余算法，实时监测掘进机截割空间位置，实现截割头空间位置在线监测；然后，基于朗伯−比尔定律，采用透射法，设计了油液污染度实测系统，结合温度、液位与流量传感器，实现了掘进机油液状态的在线监测；进而，基于指数退化方法建立截割部轴承的剩余使用寿命预测模型，嵌入到监测系统中，实时显示掘进机各关键部件的性能曲线，实现了关键部件的寿命监测；最后，利用多传感分布方法采集信号，采用多信息融合方法，通过TCP协议，结合PLC网口通讯，远程采集温度、压力、振动等信号，进行实时可视化及故障趋势分析，形成掘进机工作环境状况、截割状态、油液状态、寿命预测等方面的多信息监测系统，为实现掘进机的智能化提供了理论和技术支撑。

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煤炭学报

2023年第06期

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