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主办单位:煤炭科学研究总院有限公司、中国煤炭学会学术期刊工作委员会

“视角·观点”专题(《智能矿山》)

来源:智能矿山

《智能矿山》常设“视角·观点”专栏,邀请国内外矿山智能化领域专家及管理者,从矿山智能化建设创新技术成果与实践经验等方面撰写视角观点类文稿。

行业视野

智能化

类别

76个

关键词

162位

专家

70篇

论文

60894IP

点击量

142046次

下载量
  • 作者(Author): 符如康, 段建涛, 刘助民, 王岩, 张豪

    摘要:“十四五”期间,我国生态文明建设进入了以降碳为重点战略方向,推动减污降碳协同增效,促进社会经济发展全面向绿色转型,实现生态环境质量改善由量变到质变的关键时期。 2020年9月,习近平总书记在联合国大会上提出中国将力争2030年前实现碳达峰,2060年前实现碳中和的重大战略决策。在新发展阶段,贯彻落实达到“碳达峰、碳中和”的战略目标,加快经济社会发展全面向绿色转型,对我国实现高质量发展、全面建设社会主义现代化强国具有重要意义。能源是社会发展的基础,能源开发和利用的技术进步是人类社会文明发展的重要标志。目前,化石能源仍然是我国的主要能源,2020年,我国能源消费总量中非化石能源消费比例不足16%,煤炭仍在我国能源结构中占有较大比例,且短时间内难以取代[1]。随着中国煤炭经济的不断发展,只有构建煤矿智能化的树型生态系统,使人员从劳动型向技能型、智能型转变,消除煤炭生产、利用对环境产生的负效应,实现安全高效绿色智能开采和清洁高效利用,积极探索构建一套煤矿树型生态系统体系,引导智能化煤矿企业向绿色低碳发展,激发智能化煤矿企业转型的内生动力和创新活力,形成一批可复制、可推广的树型生态体系模式,对推动我国“碳达峰、碳中和”目标的如期实现具有重要的现实意义。
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    智能矿山
    2022年第04期
    529
    541
  • 作者(Author): 顾志祥, 赵寻

    摘要:2020年11月,根据《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》和云南矿区的实际情况,云南省发展改革委、能源局等八部门印发了《云南省加快煤矿智能化发展实施意见》,提出了云南省煤矿智能化发展的方向和目标。目前,云南省内个别煤矿建成了智能化采煤工作面,迈出了智能化建设的第一步,但总体来看,云南省煤矿智能化建设存在缺乏统筹规划、技术装备普遍落后、低水平重复建设等问题。
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    智能矿山
    2022年第04期
    525
    1206
  • 作者(Author): 刘志强

    摘要:2020年2月,国家发展改革委、原国家煤矿安全监察局等八部委联合发布了《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》,明确指出智能化是煤炭工业高质量发展的核心技术支撑,并制定了煤矿智能化发展的原则、目标、任务和保障措施。由王国法院士团队起草的《智能化煤矿(井工)分类、分级技术条件与评价》《智能化采煤工作面分类、分级技术条件与评价》等相关标准,对智能化煤矿和智能化工作面进行了分类,建立了评价标准与分级评价方法,这些工作为煤矿智能化发展奠定了坚实基础,国内大量的智能化工作面和智能化矿井相继建成;但在智能化矿井建设的施工方面发展缓慢,尚未形成完整体系,仍停留在机械或半机械化状态。目前,智能化煤矿或智能化工作面多数是在煤矿建成后或已经投入生产后进行智能化改造而成,因此,需要推动以智能化的方式建设智能化矿井。
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    智能矿山
    2022年第03期
    983
    5612
  • 作者(Author): 刘庆华, 马柯峰

    摘要:随着煤炭综采技术的不断成熟,采煤装备可靠性不断提高,以及信息化技术在煤矿的广泛应用,实现煤矿井下工作面少人、无人化开采已成为行业发展的必然趋势。不断提高刮板输送机元部件机械可靠性的同时,需实现信息化升级,通过信息融合管控技术,在关键零部件的健康监测、运行姿态自主控制等领域取得突破。刮板输送机是煤矿井下综采工作面的主要运输设备,随着煤炭开采技术现代化的发展和可控变频调速技术的推广应用,刮板输送机的机械结构和驱动技术越来越完善,自动化水平和主动控制精度也越来越高。虽然在电机、减速器、链轮轴组、刮板链等易损坏的高故障零部件加装了状态监测和寿命预估系统,但从整体上来看,刮板输送机还远未实现智能化,尚未建立起完整的闭环信息感知系统;目前仅能实现几个关键点的故障预警,且刮板输送机的调速控制理论研究尚不完善,控制精度仍需进一步提高。
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    智能矿山
    2022年第03期
    1128
    1882
  • 作者(Author): 王海波, 贺耀宜

    摘要:作为行业内唯一一家以煤矿自动化为专业研究方向的科研型企业,中煤科工集团常州研究院有限公司(以下简称常州研究院)自成立以来,始终以煤矿自动化、信息化、监测监控、通信为主导专业,深耕煤矿安全生产高新技术领域,先后研发了全矿井综合自动化系统、矿井安全生产监测系统、矿井人员安全监测系统、矿井有线/无线通信系统、输送带运输监控系统、光纤工业电视系统及矿用传感器等500余项科研成果,其中50余项获国家级、省部级科技进步奖。创造了多个行业第一,包括首套基于微机技术的煤矿安全生产监控系统、煤矿带式输送机监控系统、基于光纤传输技术的井下工业电视监视系统、基于RFID技术的井下人员安全监测系统,并首次将工业以太环网和GEPON技术应用于煤矿井下,成功安装了全矿井综合自动化系统。
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    智能矿山
    2022年第02期
    1777
    7498
  • 作者(Author): 郭英

    摘要:煤尘是矿井5大灾害之一,其中,采掘作业产生的煤尘量占80%,装运产生的煤尘量占20%。煤尘的危害主要为尘肺病、粉尘燃爆、加速机械设备磨损老化、生产环境污染等,其中尘肺病对职工职业健康的危害最为突出。2004—2019年,我国30个省(区)职业病的统计情况如图1所示。由图1可知,在2004—2019年,粉尘引起的尘肺病约占总职业病人数的80%,特别是2017年尘肺病占总职业病比例达到99.61%。因此,实现矿井粉尘高效防控迫在眉睫。以兖州煤业股份有限公司鲍店煤矿为例,通过现场实测资料调研发现,在无防尘措施的情况下,在综放开采工作面粉尘质量浓度为2 000~3 000mg/m3,掘进工作面为500~1 000 mg/m3,远超过了《煤矿安全规程》的最高允许浓度限值。现场调研结果显示,原始的矿井粉尘防治普遍采用的方法大致分为:湿式除尘(以煤层注水为主,巷道洒水、工作面水幕为辅)、喷雾降尘(采煤机、掘进机、支架间的高压喷雾)、通风抑尘(除尘风机、风流净化、水基添加剂、泡沫降尘等)、个体防护(防尘口罩、防尘呼吸器等)。上述原始除尘方法的使用,在很大程度上降低了生产过程中矿井粉尘浓度和其弥散范围,有效地遏制了矿井粉尘危害。然而,在矿井粉尘防治方面仍然存在许多的技术难点,主要有以下4点:1)矿井生产过程中各尘源点粉尘产生特点及粉尘流场与风流场运移规律的揭示不明确。2)现有防尘技术方法较为单一,没有根据各尘源点产尘规律进行有针对性的矿井粉尘防控,则无法实现矿井粉尘分源防控技术体系。3)现有技术装备操控复杂,耗水量大(矿井水污染严重、易腐蚀机械设备),设备安装维护工作量较大,整体防尘效率低下。4)现有防尘技术及工艺装备整体自动化、智能化程度较低,矿井粉尘智能化分源防控体系建设处于空白状态。矿井粉尘防治的难点主要为理论研究深度不够,技术方法老旧(矿井粉尘分源防控主题不突出,针对性差),工艺装备自动化、智能化程度较低等。因此,笔者提出矿井粉尘分源智能化高效防控技术思路探讨,深入研究矿井粉尘产尘特点与流场间运移规律,分别开展以采掘工作面、锚喷、大巷、转载点等各尘源点粉尘智能化高效防控为研究目标,攻克防尘技术难题,创新开发了矿井粉尘分源智能化防控关键技术及装备,并在鲍店煤矿展开工程应用,考察现场应用效果,构建矿井粉尘分源智能化高效防控技术体系,为我国各类大型矿井粉尘智能化防控示范性矿井建设及高效粉尘灾害防治提供范例。
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    智能矿山
    2022年第02期
    594
    981
  • 作者(Author): 王国法, 杜毅博, 庞义辉

    摘要:6S智能化煤矿以安全(Safety) 与可靠(Security)为基础,通过专业化服务(Service)构建煤矿智慧生态(Smartness),从而建设以煤矿智能化为支撑的柔性煤炭开发供给体系(Sensitivity),最终保障煤炭可持续高质量发展(Sustainability)。6S智能化煤矿是以资源与环境和谐可持续开发为理念,以智能开发技术与装备为保障,以生态环境保护为硬约束,运用先进科学技术与现代管理理念,实现煤炭资源安全、智能、绿色开发,构建和谐有序、协调一致、智能高效、绿色可持续的煤炭资源开发模式。
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    智能矿山
    2022年第01期
    1845
    4637
  • 作者(Author): 涂兴子

    摘要:涂兴子教授级高级工程师,博士,现任中国平煤神马集团党委常委、副总经理获得全国优秀科技工作者、河南省学术技术带头人等多项荣誉称号,享受河南省政府特殊津贴。主持的“超千米立井双箕斗双罐笼柔性罐道混合提升系统研究与应用”项目,将基建矿井提升能力提高2倍以上,大幅缩短了建井周期;主持的“煤矿大功率永磁直驱芳纶带式输送系统”项目,省去了减速机、液力耦合器等传动环节,率先将芳纶芯输送带用于煤矿井下,防纵撕效果明显,实现输送系统节能近30%;主持的“特大型矿区架空乘人装置及其智能控制技术研究与应用”项目,解决了特大型老矿区巷道转弯多、变坡多等复杂运输环境下的人员连续运输问题,实现了架空乘人装置智能控制、无人值守,节电、减人效果明显。
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    智能矿山
    2022年第01期
    720
    1528

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