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《煤炭学报》2022年“新锐科学家”专题

来源：煤炭学报

为全面展示我国煤炭行业青年学者的最新原创科技成果，鼓励我国煤炭行业青年科学家把更多的代表性科研成果发表在祖国大地上，助力青年科学家成长成才，《煤炭学报》编辑部于2022年第2、3期组织策划了“新锐科学家”专题。

行业视野: 煤炭学报
类别; 302个
关键词; 372位
专家; 66篇
论文; 55463IP
点击量; 66341次
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基于改进Faster R-CNN的综放煤矸混合放出状态识别方法

作者(Author)：单鹏飞, 孙浩强, 来兴平, 朱兴攀, 杨建辉, 高健铭

摘要：放煤量的智能监测技术是智能化综放开采发展的方向之一。针对厚煤层综放开采混合介质下落过程煤矸智能识别现有方法存在适用范围窄、误判率高等问题，提出一种基于实时区域卷积神经网络(Faster R-CNN)改进的CBAM Faster R-CNN煤矸混合放出状态分析识别方法。该方法以综放开采工作面煤矸石下落状态为背景，将注意力机制算法(CBAM)融入ResNet50特征提取网络，研究了注意力机制融合于ResNet50主干特征提取网络的融合优化方法，确定了以煤矸石下落状态检测为目标的最佳融合位置，增加了提取煤与矸石权重信息的能力，使得特征提取过程重点关注煤矸运动状态参量；构建了粉尘环境下综放开采煤矸混合放出状态试验平台，对高速摄像机所采集的煤矸原始运动图像进行暗通道去雾与模糊集增强预处理操作，分析识别不同工况下静态图像，定量研究了模型权重优化以及粉尘环境预处理对煤矸混合放出状态识别的影响。研究结果表明：基于CBAM Faster R-CNN模型的预处理图像识别精确率较原始图像提升了8.84%，召回率提升了6.68%；模型优化效果方面，CBAM Faster R-CNN模型平均查准率和召回率分别为82.63%，86.53%，高于经典模型的74.69%，79.93%；F1-score值较经典模型提升了7%。因此，基于“预处理+CBAM Faster R-CNN”的图像识别方法为实现粉尘环境下综放开采放煤量的精准辨识提供了可靠的理论支撑。

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煤炭学报

2022年第03期

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旋切作用下岩石破碎机理及岩石可钻性的试验研究

作者(Author)：冯上鑫, 王善勇

摘要：为揭示钻头旋切作用下岩石破碎机理，开展地层岩石可钻性分布识别研究。基于自制的岩石旋转切割装置，分别对花岗岩、大理岩和石灰岩的标准岩样进行不同加载压力和旋转速度下的室内岩石旋切破碎试验，通过旋转切割装置中的钻进监测系统和高速摄像机分别记录岩石旋切破碎过程中钻进参数变化（加载压力、旋转速度和旋切扭矩）和岩石旋切破碎表象特征，并统计不同钻进条件下的破碎岩屑质量和尺寸分布等参数分析岩石旋切破碎控制因素。试验结果表明：岩石旋切破碎过程中，钻头在贯入和切割共同作用下呈螺旋线型侵入岩石内部并导致岩石分别发生贯入破碎、剪切破碎和拉伸破碎，其中部分大尺寸岩屑因吸收的切割破碎能较大而发生崩裂，但大部分破碎岩屑堆积在钻头切割路径内，增加了切割摩擦能；加载压力是岩石旋切破碎程度的主要影响因素，在相同加载压力下，破碎岩屑质量和尺寸分布分别受岩石抗压强度和抗拉强度影响；旋切扭矩与加载压力呈正线性关系，且岩石耐磨性和切割比能越高，该线性斜率也越高，而钻头旋转速度不影响该线性斜率变化。据此提出了不受钻进条件影响且仅与岩体固有属性（岩石固有切割比能和岩石摩擦因数）相关的岩石可钻性理论评价模型，并通过已有文献原位钻进数据验证了该岩石可钻性评价模型在实际工程中的有效性。

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煤炭学报

2022年第03期

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