“煤矿智能化技术与应用”专题_中国煤炭行业知识服务平台

“煤矿智能化技术与应用”专题

来源：《工矿自动化》2021年第6期

为推动煤矿智能化高质量发展，2020年2月，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》（以下简称意见）。意见提出：到2021年，建成多种类型、不同模式的智能化示范煤矿；到2025年，大型煤矿和灾害严重煤矿基本实现智能化；到2035年，各类煤矿基本实现智能化，构建多产业链、多系统集成的煤矿智能化系统，建成智能感知、智能决策、自动执行的煤矿智能化体系。为进一步总结、凝练我国煤矿智能化技术最新进展，《工矿自动化》特邀中国工程院院士王国法担任专题客座主编、赵国瑞博士后担任专题客座副主编，于2021年第6期策划出版“煤矿智能化技术与应用”专题。在专题刊出之际，衷心感谢各位专家学者的大力支持！

行业视野: 智能化
类别; 108个
关键词; 59位
专家; 16篇
论文; 7345IP
点击量; 4209次
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井下复杂环境人员重识别研究

作者(Author)：魏力, 云霄, 程小舟, 孙彦景

摘要：对煤矿井下视频监控中的人员身份进行智能识别，对提高人员监管效率、减少安全事故发生具有重要意义。受井下环境复杂、视频监控设备性能局限性影响，井下视频监控图像存在分辨率低、遮挡、背景干扰等问题，导致井下人员间差异性较小，人员重识别准确率低。针对上述问题，提出了一种基于通道注意力和距离度量的网络结构，并将其用于井下复杂环境人员重识别。针对监控图像中人员与背景不易区分的问题，在骨干网络中引入通道注意力模块，使其更加关注人员的前景特征而抑制背景信息，并将骨干网络最后一层输出的特征图大小扩大1倍，以获得更多的细粒度特征，丰富人员的特征信息，增强网络对特征的学习能力；在实现不同身份人员分类的基础上，利用人员图像间的绝对距离信息，通过距离度量模块对难以识别的人员图像进行采样和加权处理，增加难样本在反向传播时的权重，使网络更加关注具有判别力的人员特征；联合使用身份损失和距离度量损失优化特征层，使网络提取出更具判别力的人员特征，从而提高重识别准确度。采用Miner〖HT5,6”〗-〖HT5〗CUMT数据集对提出的井下复杂环境人员重识别方法进行验证，结果表明该方法可充分利用井下不同身份人员的关键信息，使识别网络具有更强的判别能力，提高了井下作业人员身份识别准确度。

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2021年第06期

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基于参数轻量化的井下人体实时检测算法

作者(Author)：董昕宇, 师杰, 张国英

摘要：针对现有井下人员目标检测方法因网络较深、计算量庞大而不能达到实时检测效果的问题，提出了一种基于参数轻量化的井下人体实时检测算法。采用深度可分离卷积模块和倒置残差模块构建轻量级特征提取网络：通过深度可分离卷积压缩参数量和运算量，提升特征提取网络的运算速度；倒置残差模块通过更高维度的张量来提取足够多的信息，保证特征提取网络的精确度。结合轻量级特征提取网络和SSD多尺度检测方法建立井下人体实时检测模型，该模型在轻量级倒置残差特征提取网络的基本结构上增添传统卷积层至27层进行卷积操作,其中6层特征图被抽取进行多尺度预测,测试结果表明,该模型的大小为18 MB,帧率约为35帧/s,性能优于常用的VGG16+Faster R-CNN模型和VGG16+多尺度检测模型。为适应井下特定环境的目标检测需求，设计了基于Faster R-CNN的人体数据半自动标注方法，可显著减少人工工作量，提高井下人体检测精度。利用矿工服装颜色信息对检测结果框进行二次筛选，剔除将背景检测为人体的误检框。测试结果表明，该算法实现了采煤工作面人员实时定位检测及框选，精度达92.86%，召回率为98.11%，有效解决了井下人员漏检及误检问题。

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2021年第06期

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智能化综放工作面顶煤厚度探测方法

作者(Author)：杨秀宇, 刘帅, 刘清, 杨清翔

摘要：提前探测综放工作面顶煤厚度可为精准控制放顶煤提供依据，有利于实现放煤采出率和煤质的平衡。通过分析探地雷达探测煤岩界面及煤层厚度的原理，设计了一种用于探测顶煤厚度的探地雷达装置，进一步提出了基于探地雷达的智能化综放工作面顶煤厚度探测方法：通过探地雷达装置发射和接收雷达脉冲波，接收信号经放大、采样、积分等处理形成雷达帧，通过WiFi方式实时传输至无人采煤机控制单元，最终传输至集控室控制台，由煤岩分界面提取软件处理、分析反射信号波形与灰度图，根据反射信号最大幅值与最小幅值确定煤岩分界面位置，通过最大或最小幅值位置与雷达脉冲发射起点的时间差计算出煤层厚度。在王家岭煤矿12309综放工作面对该方法进行测试，结果表明：某处雷达反射波灰度图解释的顶煤厚度探测结果为3.383 m，与人工测量的实际值(3.16 m)误差为7%；可探测最大顶煤厚度为5 m，最大探测误差不超过10%，满足实际探测需求。

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2021年第06期

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回转钻进钻孔数据处理与三维显示软件设计

作者(Author)：王小龙, 张军

摘要：针对煤矿井下回转钻进用随钻轨迹仪及手持式轨迹仪测量软件功能单一、显示不直观、无法实现瓦斯抽采盲区的分析与显示、不能指导钻孔施工等问题，设计了一种钻孔数据处理与三维显示软件。该软件包括钻孔数据预处理、钻孔深度与轨迹计算、钻孔轨迹三维建模与显示及钻孔轨迹设计指导4个功能模块：钻孔数据预处理模块重点关注地磁偏角计算及数据野点的剔除；钻孔深度与轨迹计算模块利用钻孔水压监测数据和测点倾角数据实现钻孔静水压力的提取及钻孔深度的计算，同时实现钻孔轨迹的计算及钻孔测点坐标的提取，完成钻孔轨迹深层次的数据挖掘；钻孔轨迹三维建模与显示模块将钻孔轨迹及煤层走向等钻孔信息通过三维实体有效呈现，便于钻孔瓦斯抽采盲区的确定，包括钻孔群轨迹及煤层分布三维显示、进煤面设计钻孔覆盖区域、进煤面实钻钻孔覆盖区域等显示；钻孔轨迹设计指导模块给出钻孔抽采盲区，并统计已有钻孔轨迹的偏移特性，给出后续补充钻孔施工的指导轨迹。采用该软件对某矿实钻钻孔进行三维显示和偏移规律分析，利用精准开孔技术和随钻轨迹测量技术对钻场进行了补充钻孔施工，补孔后的钻孔抽采覆盖区域达到了设计覆盖区域的95%以上，有效控制或消除了钻孔瓦斯抽采盲区。该软件解决了钻场或巷道钻孔群轨迹的三维显示问题，可直观再现钻孔轨迹与煤层的关系，为钻孔瓦斯抽采盲区的定量评价提供了一种新方法。

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2021年第06期

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矿用水平定向钻机智能化电控系统设计

作者(Author)：刘铸, 栗林波, 杜建荣, 张宇翔, 宋建成

摘要：针对国产水平定向钻机电控系统存在智能化程度低、功能单一、安全性差等问题，设计了一套矿用水平定向钻机智能化电控系统。该系统主要由微处理器、电压电流检测模块、安全栅采集模块、漏电闭锁模块、漏电流检测模块和先导模块组成。安全栅采集模块通过开关量安全栅、模拟量安全栅、热电阻安全栅进行限压限流和故障隔离，提升信号采集精确度和信号采集过程中的安全系数；漏电闭锁模块采用外加直流电的方法检测电动机对地等效绝缘电阻，将计算出的电阻值与漏电闭锁动作电阻的整定值比较，实现电动机漏电闭锁故障的切除；漏电流检测模块采用外加零序电流互感器的方法在线检测回路中的漏电流，经处理器分析判断后，达到快速切除漏电故障的目的；先导模块除了可实现远程控制功能外，还可在满足本质安全性能的基础上对故障信号进行采集，有效减少误动作。测试结果表明：该系统实现了电动机远程和就地启停控制及远程先导保护等基本功能；电流采集精度高，误差小于2%；故障识别准确，漏电闭锁保护和过载保护动作准确、可靠。

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2021年第06期

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基于LoRa与RT—Thread的多功能矿灯设计

作者(Author)：张帝, 权悦, 国海, 周小杰, 董飞, 赵端

摘要：针对目前井下矿灯存在功能单一、无线通信距离短和功耗较高等问题，基于LoRa无线通信技术和物联网操作系统RT-Thread设计了一种集井下照明、环境状态感知、人员状态监测与定位、无线通信与安全报警的多功能矿灯。该矿灯以STM32单片机作为核心，利用多种传感器实现环境温湿度、瓦斯浓度和人员运动状态信息的实时感知；利用远距离低功耗的LoRa无线通信技术，结合LoRa智能网关，与地面远程监控平台实现信息交互。该多功能矿灯还能够进行本地异常状态预警并上报远程监控平台，同时，监控平台能够下发安全预警信息，向井下工作人员及时发布工作面的安全状态。测试结果表明，该矿灯具有较高的数据采集精度、较好的无线通信性能、较低的功耗，在实现多功能的条件下，能通过多种传感器有效测量环境参数，测量误差不超过1%;通过智能网关与监控平台进行数据交互，最大丢包率不超过4%，最大时延低于100 ms;当矿灯处于待机工作状态时，最低平均消耗电流小于10 μA，能够有效延长矿灯使用时间。

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2021年第06期

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基于LoRa的低功耗瓦斯浓度分布式监测系统设计

作者(Author)：潘晓博

摘要：针对催化燃烧式甲烷传感器功耗较高及有线瓦斯浓度监测系统安装成本高、扩展性和灵活性差、维护工作量大等问题，设计了基于LoRa的低功耗瓦斯浓度分布式监测系统，详细介绍了瓦斯浓度采集节点与LoRa智能网关的软硬件设计。瓦斯浓度采集节点采用STM32L151超低功耗系列处理器，通过电源管理模块将系统电源分为可控的3个部分，并通过功耗控制策略降低功耗：① 单片机核心系统采用低功耗模式；② MJC4/2.8J甲烷检测用载体催化元件采用动态通电方式，以降低平均电流；③ 采集节点中除单片机核心系统外的其他模块按需供电。LoRa智能网关利用嵌入式实时操作系统μC/OS-II进行任务调度，使网关性能达到最优，提高CPU的利用率。测试结果表明，瓦斯浓度采集节点具有较好的数据传输性能，功耗控制策略可有效降低采集节点的平均电流，从而延长电池使用时间，降低系统维护工作量。

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基于Q—学习算法的矿井自适应OFDM调制研究

作者(Author)：朱静茹, 张育芝, 王安义, 李萍

摘要：针对传统基于固定信噪比门限的自适应OFDM(正交频分复用)调制技术应用于复杂矿井信道时，由于反馈信道状态与实际信道状态不能完全匹配，导致误码率高和吞吐量低的问题，提出了一种基于Q-学习算法的自适应OFDM调制方法，并将其应用于矿井自适应OFDM调制系统。该系统由发送端、矿井无线信道和接收端组成，发送端为矿井下装有传感器的小车，可以在狭长的巷道内自由移动。发送端利用Q-学习算法在与矿井无线信道的动态交互中不断更新状态-动作值函数，并根据更新的状态-动作值函数，采用贪婪策略来选择调制方式，逼近最优自适应调制策略，以达到降低系统误码率、提高通信吞吐量的目的。与基于SARSA算法、固定信噪比门限的2种矿井自适应OFDM调制系统性能进行仿真对比，结果表明：矿井小车在匀速和移动速度变化状态下，基于Q-学习算法的自适应OFDM调制系统平均误码率分别为1.1×10-3，2.1×10-3，总吞吐量分别为3 115 bit，2 719 bit，均优于基于SARSA算法和固定信噪比门限的自适应OFDM调制系统，且系统中Q-学习算法收敛速度优于SARSA算法。

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