“智能掘进理论与技术”专题（《煤炭学报》）

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“智能掘进理论与技术”专题（《煤炭学报》）

来源：煤炭学报

专题整理于2021年5月，为2018—2021年《煤炭学报》刊登的“智能掘进理论与技术”主题论文。

行业视野: 智能化
类别; 90个
关键词; 76位
专家; 19篇
论文; 36177IP
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掘锚一体化高效掘进理论与技术

作者(Author)：王虹, 王建利, 张小峰

摘要：为提高巷道掘进效率，提出了掘锚一体化高效掘进的概念，指出高预应力锚固理论、空顶区顶板稳定控制理论、软岩流变理论、松动圈理论和锚杆支护动态信息设计方法等是掘锚一体机高效掘进的理论基础，进一步采用数值模拟和试验，发现了高效掘进围岩破坏变形规律和低比能耗高效截割的有关规律。针对综掘工艺平行作业率低的难题，攻克了高效掘进系统集成配套技术，创新研制掘锚一体机、锚杆转载机、跨骑式锚杆钻车和柔性连续运输系统等装备，构建掘进、支护、运输、除尘等工序的同步作业线，掘支运平行作业时间由 25% ~ 35% 增至 50% ~70% 。攻克了掘锚一体化技术和全宽截割技术，研制了国产掘锚一体机，优化了截割功率、空顶距、接地比压，行走采用千伏级交流变频调速技术，解决了国外设备截割能力不足、适应性差等难题，研制了双驱动高速合流重型截割减速器，实现截割功率达 340 kW，研制前探式临时支护，将临时支护空顶距由1 m 减至0.4m，研制宽型履带底盘，整机接地比压由0.28MPa 降至0.2MPa;针对锚杆支护与转载运输平行作业的难题，攻克了空间多维度同步支护技术，研制了锚杆转载机和跨骑式锚杆钻车等设备，通过多组钻机实现多排多臂分段平行支护，掘进工作面采用低密度强力锚杆支护控制顶板，后部同步实施增强永久支护，形成“前疏后密，快速推进”协同支护体系;攻克了多钎杆钻孔自动接续技术，钎杆由机械手自动续装、由钎杆仓存储，解决了锚索钻装不连续的技术难题;针对胶带长距离搭接的难题，研制出柔性连续运输系统，设计了位姿锁定的蛇形关节架体、偏置摆动式油气悬挂、具有减摩降阻机构的迈步式自移机尾、穿梭动力站等核心部件，实现小半径 90°转弯和 150 m 往复搭接、连续转载;针对高效掘进粉尘防治的难题，提出了固液气三幕组合控尘方法，将粉尘控制在掘进工作面并形成粉尘池，防止粉尘扩散;研制了可随主机设备移动的除尘装置，实现除尘装置与掘进设备同步移动;攻克了小体积无龙骨自承式菱形滤袋过滤技术，研制了矿用全自动紧凑型袋式除尘器，总尘除尘率达99．7% ;攻克了滤网表面超疏水改性、双面两级流线形气液分离等技术，研制了矿用机载湿式负压除尘器。应用表明，与原有掘进方法相比，掘锚一体化高效掘进技术在稳定围岩和中等稳定围岩条件下提高掘进速度1 ~ 2倍。

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2020年第06期

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煤矿岩巷全断面掘进机(TBM)及智能化关键技术

作者(Author)：王杜娟, 贺飞, 王勇, 荆留杰, 赵先发

摘要：岩巷掘进技术和装备的发展直接关系到煤矿生产的能力和安全。随着综合机械化采煤技术的迅速发展，回采工作面推进速度越来越快，对巷道掘进速度的要求越来越高。煤矿岩巷掘进技术，经历了钻爆法，综掘法，现在已经发展到第 3 个阶段 TBM 工法。传统的钻爆法、综掘法受技术和施工工艺限制，越来越无法满足各重大工程对施工效率、安全性、社会效益、经济收益等提出的更高要求，难以满足煤矿采掘平衡发展。全断面硬岩掘进机(TBM)实现高效破岩、连续出渣、快速支护，通风除尘、供排水同步作业。分析了近几年国内煤矿 TBM 施工案例，提出矿用 TBM 开发关键技术，TBM 针对煤矿井下特殊工程地质条件设计，实现掘锚运同步，及时支护，提高对坡度、围岩适应性，小半径转弯能力，融合千米定向钻机技术，做到逢掘必探，设备、施工规范和组织管理有机融合;提出工序衔接关键在于“探的远，掘的快，支的住，运的出”。分析煤矿巷道特点，提出设备系列化、模块化设计规划，关键部件国产化发展方向。依托大数据分析和云计算平台，按照“以感知为基础，以信息融合为中心，以智能掘进为目标”的原则，规划 TBM 智能掘进技术体系;开发掘进智能控制软件———TBM-Smart，系统架构划分为数据采集层、数据分析层、实时决策层，包括七大功能模块。分析煤矿行业面临的瓶颈和未来发展，提出矿用 TBM 向“机械化换人、自动化减人、智能化掘进”方向发展。

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2020年第06期

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巷道智能化掘进的自主感知及调控技术研究进展

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

摘要：为解决当前煤矿巷道综掘工作面的智能化程度较低，掘进效率低下的问题，分析了煤矿综掘工作面实现智能化快速掘进的关键是自主感知和调控技术。首先，探讨了智能化掘进的关键技术特征，煤矿综合掘进机器人化装备以智能感知技术、自主控制决策技术、群组协同作业技术为支撑，形成智能化快速掘进技术体系构架，实现探-掘-护-锚一体化协同作业。其次，重点阐述了智能化掘进的自主感知技术包括基于超宽带原理的位姿感知、基于双频激电法的超前探测、基于 SLAM 原理的环境感知、基于变迁记忆故障 Petri 网的故障感知等，自主调控技术包括基于群体智能算法的智能截割、基于遗传变异粒子群算法的路径规划、基于 BP 神经网络 PID 算法的自主纠偏等。再次，详细论述了智能临时支护感知包括围岩压力、顶底板状况、支架位姿等多维信息的感知，研究了非水平场景下掘支协同与多机组多缸联动的自适应控制方法;介绍了智能永久支护感知包括围岩位移感知和支护装备受力变形感知，并探讨了锚护网络结构优化方法，自适应钻进控制上为获得最佳推进力控制性能，提出基于粒子群优化算法的自抗扰控制器参数整定略。最后，探讨了煤矿巷道智能化掘进的自主感知及调控技术的进一步发展方向。

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2020年第06期

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煤矿井下智能化定向钻探发展路径与关键技术分析

作者(Author)：石智军, 李泉新, 姚克

摘要：煤矿井下智能化定向钻探是坑道钻探发展的高级阶段，是一个涉及多学科领域的系统工程，具有显著的特殊性和独立性，服务于智能化开采的全过程，为煤炭资源安全、高效、绿色、智能开采提供着技术支撑和装备保障。首先描述了我国煤矿井下定向钻进技术与装备发展历程，从稳定组合钻具定向钻进到有线随钻测控定向钻进，再到无线随钻测控大功率定向钻进，坑道钻探技术的创新发展与装备的升级换代推动实现顺煤层定向钻孔深度从“1 000 m”跨越到“3 000 m”。明确了现阶段我国煤矿井下坑道钻探仍处于从机械化向自动化转变的发展定位，分析了智能化定向钻探面临的突出问题，提出了在实现自动化定向钻探的基础上向智能化定向钻探迈进的发展路径，归纳分析了自动化和智能化定向钻探的技术内涵和属性特征，自动化定向钻探强调钻探动作的自动控制执行，包括自动化定向钻机集成控制、多参数随钻测量信息融合、高精度导向控制、冲洗液循环自动控制等方面;智能化定向钻探强调钻探过程的智能最优化控制，包括智能分析与决策、低延时大容量数据传输、智能钻杆、钻探装备智能检测与诊断等方面。针对我国复杂多样的煤层赋存条件和不均衡发展的开采技术条件，建议分阶段、分区域、分层次推进煤矿井下智能化定向钻探探索与发展，并提出了智能化定向钻探亟待攻克的关键技术难题，包括自动化定向钻机研制、旋转导向钻进技术、地质导向钻进技术、随钻地质信息三维动态建模技术、智能化钻探数据库建立、钻孔事故预防与处理技术，同时介绍了“十三五”期间我国煤矿井下智能化定向钻探部分阶段性发展成果。

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2020年第06期

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煤矿井下随钻测量信号泥浆脉冲传输特性研究与试验

作者(Author)：方俊, 谷拴成, 石智军, 李泉新, 任建喜

摘要：基于定向钻孔的地质保障技术可实现矿井致灾隐患的超前探查与治理，但受现有有线随钻测量定向钻进装备制约，存在信号传输干扰因素多、对定向钻具要求高、地层适应性差等不足，亟待开发矿用泥浆脉冲无线随钻测量系统。结合煤矿井下近水平定向钻孔施工特点，小泵量、低泵压和小直径条件下工作需要，建立了泥浆脉冲信号发生机构和水力通道模型，分析了泥浆脉冲信号传输速度、传输强度、衰减规律和传输影响因素等特性，给出了信号反射与透射、泥浆泵噪声干扰、孔内钻头旋转干扰和冲洗液流道阻塞等影响因素的针对性处理方法。分析结果表明，煤矿井下近水平定向钻进宜采用正脉冲方式进行信号传输;以清水作为冲洗液时信号传输速度为1366.20~1445.11m/s;信号脉冲幅值可通过改变流道控制阀与孔板之间的间隙进行调整;信号传输衰减系数随冲洗液流量增大而线性增大，随钻杆柱内径增大而逐渐减小，当信号发射频率f＞0.2 Hz后，衰减系数维持在0.126×10-3 m-1左右;采用煤矿井下常用钻杆，孔深1 500 m时孔口接收信号强度为孔内信号发射强度的73.74%~90.71%。现场试验表明，开发的矿用泥浆脉冲随钻测量系统信号传输误码率为3.2%，脉冲信号实际幅值一般小于理论计算幅值，但误差小于10%，最大实钻传输距离达到1 566 m，且具有更深的信号传输能力。

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2019年第11期

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基于神经网络PID综掘巷道超前支架支撑力自适应控制

作者(Author)：薛光辉, 管健, 柴敬轩, 张昊, 瞿圆媛, 吴淼

摘要：掘进扰动下，煤炭深部开采高地应力会导致深部围岩大范围塑性破坏和强烈动力失稳，且持续时间较长，存在安全隐患，严重威胁着掘进工作面煤矿工人的人身安全。近年来，国内外学者在深部围岩压力变化规律、围岩控制理论和超前支护等方面开展了许多研究，但仍存在许多亟待解决的问题。超前支架的支撑力自适应围岩压力变化可充分利用巷道围岩的自承载能力，避免巷道围岩出现破裂、碎裂等现象。介绍了一种自移式超前支架的结构，分析了该支架支撑力液压控制系统，建立了该控制系统的数学模型，研究了该系统在无控制算法、传统PID控制和神经网络PID控制等情况下的系统性能;根据旗山矿的地质条件建立了围岩-超前支架力学耦合模型，利用FLAC3D软件仿真拟合得到了巷道围岩压力变化曲线;并以此曲线为输入，模拟研究了在传统PID控制和神经PID控制两种算法时超前支架支撑力对巷道围岩压力变化的自适应变化规律。研究结果表明，与传统PID控制相比，采用神经网络PID控制算法后，支架支撑力控制系统调节时间约为2 s，缩短了16倍，超调量约为6%，动态性能得到了改善;自适应围岩压力跟踪误差为0.005 5，改善了6.8倍，证明了神经网络PID控制策略能够对支架支撑力进行控制且其控制效果比传统PID控制效果有较大优势。

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2019年第11期

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基于人工智能的TBM选型适应性评价决策支持系统

作者(Author)：詹金武, 李涛, 李超

摘要：随着我国西部的大开发和“一带一路”的建设，迫切需要大力发展交通、矿山、水利等重大“生命线”工程，而深埋长大隧道往往是这些生命线工程的关键控制性工程。限于地质、地形和自然环境条件，从施工工期、造价和技术进步3个方面考虑，TBM(Tunnel Boring Machine)工法是深长隧道开挖的优先选择。深长隧道TBM的适应性受到众多因素的影响，难以进行有效和定量的评价。主要影响因素为不良地质，如突涌水、软岩大变形、断层破碎带、岩爆等;此外，隧道的设计、隧址地质条件等对TBM的选型也有重要影响。人工智能方法具有能够分析复杂因素影响和处理复杂问题的突出特点，可用于TBM选型适应性的有效评价。首先，基于层次分析法和模糊综合评判方法，通过TBM选型评价知识的获取，选取能够充分反映不同机型地质适应性差异、具有代表性和区分度高的7个评价指标，构建了TBM选型适应性评价指标体系及模糊综合评价模型，确定了各个评价指标的模糊隶属函数。其次，通过编写权重辅助计算程序，确定了3种TBM机型选型适应性评价指标的权重;其中，为了避免单指标决策的局限性和主观臆断的缺陷，采用智能设计理论和决策理论相结合的方法，完成了多指标智能决策的定量化选型。将评价模型与知识获取相结合，以规则的形式表示知识，构建了TBM选型适应性评价知识库。最后，基于智能评价决策支持系统平台IDSDP，开发了TBM选型适应性智能评价决策支持系统，为深长隧道TBM选型提供了一种新的量化评价方法。利用该系统对高黎贡山铁路隧道TBM的选型进行了适应性评价，评价结果与实际情况相吻合。

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2019年第10期

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基于数据驱动的盾构机密封舱土压预测

作者(Author)：刘宣宇, 张凯举, 邵诚

摘要：盾构机是一种暗挖地下隧道工程的专用机械。为了保证盾构机安全、高效掘进,必须控制密封舱土压平衡。盾构机掘进过程中密封舱土压受多系统、多场耦合和地质条件突变等诸多因素影响,极易导致密封舱土压失衡而引起地表塌陷等安全事故。针对难以建立有效的机理模型进行密封舱土压预测并实施控制的问题,提出了基于多粒子群协同优化的并行支持向量机( PCPSO- PSVM)密封舱土压的数据驱动建模方法。采用分而治之的原则将数据样本分成 4 个子集、3 个层次进行并行学习,再采用交叉反馈的方式更新初始样本重新训练直至结束,得到支持向量;利用协同粒子群并行计算优化支持向量机的参数,将粒子群并行分组寻优,在各自独立的进程内进行独立搜索,最后各群体汇集到主进程,计算得到模型的全局最优参数 C 和 σ,得到密封舱土压预测模型。基于盾构施工现场的实测数据进行了仿真实验,对密封舱内 4 个土压力监测点进行建模预测,结果表明该方法具有较高的计算效率和预测精度,能够满足实时在线计算预测的要求。因此,完全可以通过这些压力监测点做出整个开挖面的土压力预测,以对密封舱土压失衡做出提前预警和决策。该方法实现了基于数据的快速密封舱土压建模预测,能够为开挖面的稳定控制提供及时、准确的判断依据,指导工程实践。

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煤炭学报

2019年第09期

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