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盘点《煤炭学报》2020年热点论文

来源：煤炭学报

根据中国知网截止到2021年8月19日的数据，小编整理了《煤炭学报》2020年刊登的所有文章中下载量前48的文章，以飨读者。

行业视野: 高被引
类别; 216个
关键词; 220位
专家; 48篇
论文; 107415IP
点击量; 89233次
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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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智能化采煤系统架构及关键技术研究

作者(Author)：黄曾华, 王峰, 张守祥

摘要：随着煤炭行业自动化、数字化、信息化的变革,智能化采煤成为了重要的发展方向。本文先针对我国当前推广应用的可视化远程干预智能化采煤模式进行了分析,介绍、总结了基于视频监控的远程干预综采智能化、以巡检机器人辅助的工作面智能化,以及基于惯性导航技术的综采智能导航等 3 个方向的技术发展情况,总结性提出了当前可视化远程干预智能化采煤工作面对的“看、动、想、稳”4 方面实际问题。其次,分析了面对复杂开采条件下智能化采煤所面对的自适应技术和综采机器人技术 2 项技术难题,归纳出开采空间多元信息采集及交叉融合、智能化采煤决策基础理论、综采装备群智能化协作 3 个科学难题。再次,围绕技术科学难题,提出了智能化开采系统需要具备的 4 个基本要素,分别为:煤炭开采空间感知能力要素,智能分析及决策能力要素,自动执行能力要素,可靠及稳健运维能力要素,设计了以“感知、决策、执行、运维”为 4 个维度的智能化采煤系统架构。研究了关键技术待突破方向,包括开采地质环境增强感知技术、智能开采工艺分析决策技术、开采装备智能化技术、煤矿智能巡检机器人技术、开采系统智能运维技术、辅助生产环节智能化技术、综采智能服务等方面。最后,以国能集团神东榆家梁煤矿智能化采煤示范工程项目为例,开展了基于“透明工作面”的数字化采煤应用,初步实现了智能化自主采煤。

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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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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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煤矿井下仿生机器人技术应用与前景分析

作者(Author)：宋锐, 郑玉坤, 刘义祥, 马昕, 李贻斌

摘要：当前，煤矿安全生产正面临着重大技术挑战，井下作业技术的智能化、无人化迫在眉睫，机器人化替代已成为重要解决途径。煤矿智能化是煤矿作业高质量发展的核心技术支撑，从煤矿井下智能化、无人化作业需求出发，综述了目前掘进、采煤、运输、安控、救援五大类煤矿机器人国内外的应用现状。在此基础上，就国内外仿生机器人技术在煤矿作业中的应用现状做了概述，指出了煤矿仿生机器人技术与装备发展思路和研究方向。综述了仿生机构、仿生感知、仿生控制、仿生驱动和仿生材料等关键技术的研究现状，并阐述了仿生技术较现有设备的优势及可应用场景。结合目前仿生技术与人工智能技术的发展水平，科学分析了仿生机器人的发展趋势，包括:从传统驱动器向生物肌肉驱动器的发展，从刚性结构向软体和刚柔混合结构发展，由传统材料到新型生物材料发展，从单一运动模式向高机动多栖机器人发展，从传统控制方法向生物智能控制发展，从机电系统机器人向生物系统机器人发展，从单一机器人向集群机器人发展。结合仿生机器人技术的发展趋势，展望了仿生机器人技术在煤矿无人化作业中的应用前景:新型功能材料的应用，高效行走方式的应用，智能环境感知的应用，智能化自主作业的应用，为煤矿仿生机器人的开发利用提供参考。

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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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煤矿井下移动机器人深度视觉自主导航研究

作者(Author)：马宏伟, 王岩, 杨林

摘要：煤矿井下移动机器人是煤矿机器人的主力军，煤矿井下移动机器人的自主导航是其研究的难点和热点。目前，煤矿井下移动机器人自主导航所必须的三维环境数据库尚未形成，尤其是制作高分辨率、多信息融合的煤矿井下高精度地图还处于研究阶段。为了有效解决煤矿井下移动机器人自主导航问题，构建了基于深度相机的机器视觉系统，提出了一种基于深度视觉的导航方法，自主导航过程分为地图创建与自主运行两个阶段。在地图创建中:① 对深度视觉数据进行特征提取与匹配，利用 10 组煤矿井下真实视频截图，对比测试 5 种特征提取与匹配组合算法，结果表明SURF+SURF+FLANN 与 GFTT+BRIEF+BF 算法能够在煤矿井下获得良好匹配结果;② 建立煤矿井下移动机器人深度视觉定位与建图问题的捆集调整迭代最近点图模型(Iterative Closest Points Bundle Adjustment，ICP BA);③ 通过图优化方式估计当前观测下的最优位姿与环境路标点坐标。在实验室场景中利用提出的 ICP-BA 图优化算法，建立了包含关键位姿与三维环境点的原始点云地图。在自主运行阶段，① 通过八叉树数据结构，将点云地图转化为移动机器人运动规划可使用的 Octomap 导航地图，实验结果表明，Octomap 导航地图分辨率可调、系统资源占用低、索引效率高;② 使用三维到二维映射的视觉图匹配 PNP(Perspective N Points)方法进行实时在线重定位;③ 基于图搜索的 A∗(A Star)路径规划作为轨迹规划初值，自定义最小化能量损失泛函为最小化加加速度的变化率(Minimum-Snap)求解 2 次规划问题，生成用于煤矿井下移动机器人运动执行的轨迹。在Matlab 开发环境中设计随机导航地图，生成时间分配、位置、速度、加速度、加加速度的最优轨迹规划结果，验证了运动规划算法的正确性。通过理论分析和实验验证，表明本文提出的煤矿井下移动机器人深度视觉自主导航方法的有效性。

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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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