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《煤炭学报》2020年高下载TOP20

来源：《煤炭学报》2020年所发论文

本专题为《煤炭学报》2020年所发论文下载量TOP20，数据来源于中国知网（统计截止时间2020-12-31）

行业视野: 煤炭学报
类别; 97个
关键词; 95位
专家; 20篇
论文; 50433IP
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煤层覆岩采动裂隙应力-渗流耦合模型及涌水量预测

作者(Author)：程香港, 乔伟, 李路, 江传文, 倪磊

摘要：矿井涌水量的预测是煤矿安全生产、防排水设计的重要依据，以往的矿井涌水量预测方法未考虑采动引起的覆岩裂隙渗透特性变化，预测结果与矿井实测涌水量相比误差较大。以陕西招贤煤矿1307工作面为研究区，基于覆岩采动粗糙裂隙面的渗流特性，对裂隙应力-渗流耦合计算模型进行了修正，提出了修正后的三维采动裂隙应力-渗流网络计算模型;基于覆岩导水裂隙带发育特征以及矿压实时数据开展了不同间距及隙宽组合的正交数值模型实验，结合修正后的裂隙应力-渗流网络计算模型，分析了覆岩采动渗透率的动态变化规律，并根据导水裂隙带发育趋势分段预测了工作面矿井涌水量。研究结果表明:上覆岩层受采动影响，应力场及渗透性发生改变，且渗流场的扰动范围与应力场相比较大，渗透性的变化在不同方向上具有差异性，渗透系数在水平方向上的影响范围小，变化量大。在垂向上的影响范围大，但变化量小。通过模型预计涌水量与实测涌水量对比发现，试验模型分层位间距为l1=10 m，l2=30 m，l3=150 m及隙宽组合b1=0.05 m，b2=0.01 m，b3=0.005 m时，较为符合研究区实际工程情况。最后，基于离散元软件裂隙渗流模型，结合模型间距及隙宽组合形式，对裂隙应力-渗流耦合计算模型的可靠性进行探讨，模拟结果与裂隙应力-渗流耦合模型计算的结果基本一致。

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2020年第08期

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煤矿掘进机的机器人化研究现状与发展

作者(Author)：杨健健, 张强, 王超, 常博深, 王晓林, 葛世荣, 吴淼

摘要：基于煤矿巷道掘进智能化、无人化的发展要求，综述了悬臂式掘进机综掘技术、连续采煤机掘进技术和掘锚一体化掘进技术3条掘进作业线的国内外发展现状，依据国家煤炭安全监察局发布的《煤矿机器人重点研发目录》中对煤矿掘进机器人的规划，从感知、决策、执行 3个层面分析了煤矿掘进机的机器人化应具备的特征，感知层通过多类传感器对煤矿井下巷道环境信息进行采集感知，决策层分析和求解作业任务，并融合感知层传输的环境信息，制定规划出最适合的控制策略，执行层接收决策层的指令，对机器人化掘进群组的位姿和运动进行控制。系统阐述了机器人化掘进群组关键技术:掘进机器人的自主定位、煤岩识别与自动截割、远程监控与故障检测等技术;临时支护机器人的自动支护技术;钻锚机器人的平行钻锚技术;辅助装载输送机器人的同步运输技术等。对比分析国际先进机器人化掘进装备和群组，结合我国煤矿巷道掘进技术与装备的现状，提出了煤矿掘进机的机器人化技术与装备发展思路和研究方向:冲击致裂-快速掘进新技术;远程前探-精准惯导新技术;协同掘支-自适护顶新装备;钻锚一体-智能锚固新装备，实现钻探-掘进-支护-锚固-运输协同作业的机器人化掘进群组快速掘进技术，最终达到煤矿巷道掘进作业少人化、无人化的目标。

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煤炭学报

2020年第08期

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智能化煤矿顶层设计研究与实践

作者(Author)：王国法, 杜毅博, 任怀伟, 范京道, 吴群英

摘要：建设智能化煤矿是实现煤炭工业转型升级和高质量发展的必由之路。针对当前我国智能化煤矿建设初级阶段缺乏体系性与前瞻性的顶层设计的现状，进行了智能化煤矿顶层设计的系统研究，阐述了智能化煤矿应分为数字融合互联，人机主动交互，主要系统自学习自决策3个阶段分区域分层次实现“物质流、信息流、业务流”的高度一体化协同，构建以人为本的智能生产与生活协调运行的综合生态圈的建设目标和阶段性任务。基于煤矿价值活动分析对智能化煤矿复杂巨系统逻辑关联进行研究和系统归并，提出以泛在网络和大数据云平台为主要支撑，以智能管控一体化系统为核心，能够实现对煤矿开拓、生产、运营全过程进行感知、分析、决策、控制的煤矿十大主要智能系统，包括:煤矿智慧中心及综合管理系统；煤矿安全强实时通信网络及地下精准位置服务系统；地质保障及4D-GIS动态信息系统；巷道智能快速掘进系统；开采工作面智能协同控制系统；煤流及辅助运输与仓储智能系统；煤矿井下环境感知及安全管控系统；煤炭洗选智能化系统；固定场所无人值守智能管理系统；煤矿场区及绿色生态智能系统等的智能化煤矿建设顶层架构。通过对数据特征与关联关系研究提出智能化煤矿信息实体特征与抽取方法，并研究智能化煤矿知识图谱构建及数据交互推送方法，构建智能化煤矿数字逻辑模型；研究提出智能化煤矿“云边端”数据处理架构和三层递阶控制策略，在此基础上对煤矿智能化应用系统进行具体设计。以张家峁煤矿生产矿井智能化改造和巴拉素煤矿新建矿井全面智能化建设为典型案例进行了工程实践。

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2020年第06期

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融合5G技术生态的智能煤矿总体架构及核心场景

作者(Author)：范京道, 李川, 闫振国

摘要：5G技术的到来,强化和深度融合了物联网、大数据、人工智能等技术,已经形成了较为成熟的 5G 技术生态,有力推动了包括煤炭企业在内的各个行业的转型升级和智能化发展。通过分析移动通信技术与煤矿建设的关系,明确了 5G 技术在煤矿生产中所具有的重要作用,揭示了 5G 技术生态是智能煤矿建设的重要推动力;详析分析了当前制约煤矿智能化的井下高效通信、装备智能化、决策智能化等方面的主要问题,并且从 5G 技术生态的角度探讨了解决当前问题的技术手段;研究了智能煤矿的内涵,提出了智能煤矿的定义,明确了智能煤矿必须具备时空一体、万物互联、数据融合、全息感知、业务联动、智能决策六大特征;揭示了智能煤矿基础设施所需要的 5G 技术生态、混合云和 GIM 技术等 3 个技术要素,提出顶层设计中所涉及的云边端思维模式、微服务架构和基于一张图的智能态势分析与决策等 3 个设计理念,从而完成了对智能煤矿建设总体架构的构建。同时,对智能煤矿建设中包括智能探测、智能掘进、智能开采、智能通风、智能洗选和智能调度在内6个典型应用场景所需的研究重点和方向进行了阐述。最后,以延长石油矿业巴拉素煤矿为实例,在兼顾实际开采条件和发展愿景条件下实践了本文提出的智能煤矿建设构想,力求为我国智能煤矿建设提供一种新探索。

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煤炭学报

2020年第06期

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3715

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煤矿地下毫米波雷达点云成像与环境地图导航研究进展

作者(Author)：陈先中, 刘荣杰, 张森, 曾慧, 杨鑫鹏, 邓浩

摘要：环境感知与地下空间导航是煤矿智能化信息领域的重要研究方向,对实现无人化、全自动化、智能化的煤矿生产作业至关重要。随着第五代移动通信技术(5th generation mobile networks,5G)和毫米波成像雷达软硬件日益紧密结合与成熟,毫米波探测与通讯应用到更多领域。 5G 通讯技术依托高速率、低延时、高带宽的特点给现有的无线电通讯技术带来巨大的变革；同时,毫米波雷达相比激光雷达,低成本、抗干扰、三维点云(3 dimension point cloud,3D)数量相对激光点云数量少1 ~ 2 个数量级的特点,使得其在地下环境 3D 成像及同步定位与地图构建( Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)领域得到越来越多的关注。基于 5G 通讯的 V2X(Vehicle to Everything)技术结合毫米波 SLAM 导航,为煤矿机器人的自主导航提供新的解决方案。系统综述了当下煤矿机器人自主导航以及实现煤矿智能化所面临的问题；近期国内外毫米波成像最新进展；地下环境毫米波雷达模块组通讯与信号获取方法；高分辨率成像遇到的稀疏特征提取问题；稀疏点云的处理策略与算法评估；深度学习在毫米波稀疏点云处理中的研究现状与发展方向；SLAM 算法应用于不同环境的研究现状及 SLAM 导航算法。最后归纳了煤矿地下环境中应用 SLAM 地图构建、路径规划及避障的困难和挑战,并对未来煤矿复杂环境下毫米波通讯与导航兼容并蓄的新应用提出了展望。

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煤矸智能分选的机器视觉识别方法与优化

作者(Author)：徐志强, 吕子奇, 王卫东, 张康辉, 吕海梅

摘要：煤矸图像的在线准确快速识别是煤矸智能分选的关键，深度卷积神经网络能够解决这一问题。以实际生产状态下采集的煤与矸石图像为训练与测试样本，基于 ResNet 等经典网络与SqueezeNet 等先进轻量级网络建立了煤矸图像识别模型，分析了各模型的训练收敛情况。基于 kmeans++判断模型中不同卷积核所提取特征的相似程度，基于模型剪枝技术对相似度高的卷积核进行裁剪，实现了识别模型的优化与压缩。以识别精度、模型规模和模型运算复杂度为评价指标，定量衡量了压缩前后各模型的测试性能。分析了压缩后的模型对煤矸难、易识别样本的分类热力图可视化结果，揭示了模型的识别机理与分类依据。结果表明：利用多数现有的 CNN 框架建立模型均可以对煤和矸石有效识别，但网络复杂度过低则特征提取能力不足，网络复杂度过高则易产生更严重的过拟合情况，即模型复杂度对识别精度影响较大；基于模型剪枝得到的煤矸识别模型可以将煤的截断面处因镜质组成分而产生的反光现象作为识别煤的可靠依据，同时准确捕捉煤与矸石由于硬度不同所产生的轮廓、纹理、表面平整度等差异，综合给出识别结果。压缩后的模型在计算量与模型大小减少 10 倍的同时，识别精度提升了 17.8% ，实现节约计算与存储资源的同时提升识别精度，模型性能明显优于常规网络模型。

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煤炭学报

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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煤炭学报

2020年第06期

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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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