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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
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“2022年煤炭科技发展前沿”特刊

来源：煤炭科学技术

行业视野

煤炭科学技术

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论文

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  • 基于迁移学习的煤岩壳质组显微组分识别模型

    作者(Author)： 王培珍, 余晨, 薛子邯, 张代林

    摘要：为了提高煤岩壳质组显微组分的识别准确率，避免分类器构建中特征提取阶段的人工干预，采用深度学习的方法实现煤岩壳质组显微组分类别的自动识别。由于煤岩壳质组样本数有限，采用传统的卷积神经网络构建分类器对其识别容易产生过拟合，泛化能力较差。为解决该问题，提出了一种基于迁移学习的煤岩壳质组显微组分识别模型（分类器）。该模型在传统的卷积神经网络模型基础上，通过迁移学习共享预训练网络模型中卷积层和池化层的权值系数，并结合煤岩壳质组显微图像样本，优化网络模型结构和全连接层参数，进而构建适合于煤岩壳质组显微组分识别的深度学习网络模型。试验结果表明：与由传统神经网络直接构成的深度学习模型相比，本文构建的基于迁移学习的煤岩壳质组识别模型性能和效果均明显提高，尤其是以VGG16作为预训练模型构建的分类器在本文数据集上性能表现最优，其对测试样本识别准确率可达98.10%；由于模型的训练参数减少，模型的训练时间明显缩短，且在较短的训练周期内达到收敛且训练集的识别准确率保持稳定，表明了以VGG16作为预训练模型的分类器在煤岩壳质组识别中具备较好的性能，更适合于小样本数据集的识别。
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    煤炭科学技术
    2022年第01期
    177
    335
  • 基于TW-RN优化CNN的煤矸识别方法研究

    作者(Author)： 郭永存, 王希, 何磊, 刘普壮

    摘要：针对小样本数据难以构建深度学习模型和实际工况下多尺度形态、颜色煤矸的识别率低的问题,提出了一种融合迁移学习思想与结构优化的煤矸深度识别模型的优化方法。模仿井下实际生产环境搭建机器视觉平台,采用CCD（Charge Couplect Device)工业相机实时获取煤和矸石图像,利用图像旋转、翻转以及增加噪声方式扩展煤和矸石数据集的多样性。从降低模型训练时间出发,提出一种迁移权重和简化神经元(Transfer Weight-Reduce Neurons, TW-RN)模型优化方法改进预训练卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN)模型,构建了改进后的Im_AlexNet、Im_VGG16、Im_VGG19、Im_ResNet50四种煤矸识别模型。依托扩充后的煤和矸石数据集,仿真对比了4种模型在不同优化器类型、学习率设置方式下的训练结果,确定了每种模型的最佳优化器类型和学习率设置方式。以测试准确率、F1分数、模型内存大小、训练时间4种评估参数为基准,定量评价改进前后每种模型的性能,确定了基于TW-RN优化CNN的最佳煤矸识别网络模型。结果表明:基于TW-RN改进的4种煤矸识别模型的识别准确率均得到了有效提高,且模型训练时间、内存大小均显著降低。煤矸识别率与模型复杂度的关系呈非正相关,相比改进后的Im_VGG16、Im_VGG19和Im_ResNet50深度识别模型, TW-RN方法改进的浅层Im_AlexNet模型性能得到显著提升,其识别精度提高了2.149个百分点,达97.461%,占用内存降低了190 MB,单张图像的识别时间节省了0.788 ms。
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    煤炭科学技术
    2022年第01期
    447
    892
  • 面向煤矸分拣机器人的煤矸识别定位系统研究

    作者(Author)： 曹现刚, 刘思颖, 王鹏, 许罡, 吴旭东

    摘要：随着煤炭分选行业对智能化干分选煤技术需求和煤矸图像识别方法需求的增长,研究煤矿复杂分选条件下煤矸混合特征图像的识别方法显得愈发重要。依据深度学习、图像识别和无线通信等理论,设计基于卷积神经网络的煤矸识别定位系统。根据煤矿分选过程的复杂条件,分析煤矸表面特征的5种状态类别,构建煤矸数据集。基于迁移学习的改进AlexNet网络和RPN网络获取煤矸混合特征图像样本的分类信息和像素坐标,通过相机标定方法获得像素坐标在相机坐标系中的位置坐标。构建煤矸分拣机器人分布式控制系统的局域网络,实现识别定位系统与主控系统的实时煤矸检测信息交互。基于煤矸识别定位系统对煤矸图像的检测模型进行测试,试验结果表明,煤矸识别定位系统的识别模型检测准确率可达90.17%,煤矸目标最大定位误差9.45 mm,系统响应测试时间低于350 ms,满足煤矿复杂分选的基本要求。该煤矸识别模型对煤矸混合特征图像具有较好的检测结果,为煤矸图像识别方法应用于煤矿智能化分选发展提供了研究基础。
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    煤炭科学技术
    2022年第01期
    440
    1230
  • 综采巡检机器人关键技术研究

    作者(Author)： 张守祥, 张学亮, 张磊, 杨士军, 刘帅, 南柄飞, 张代祥

    摘要：智能化综采工作面安装了大量固定传感器,但依然存在监控盲区和监控滞后的问题。引入巡检机器人技术,对综采工作面的全覆盖和实时监控,是智能化开采的必要技术手段。从国家宏观政策和智能开采技术2个层面,分析了智能开采对综采巡检机器人的迫切需求,根据综采工作面巡检机器人的发展现状,总结了综采工作面应用机器人需要解决的柔性轨道、移动通信无缝漫游、远程控制和自主操作等技术难题。通过研究用于综采巡检机器人的跨式柔性轨道、行走控制、移动通信、移动精确定位、惯性导航、动态图像采集和控制采煤机调高等7项关键技术,提出了建立巡检机器人的感知理论技术装备体系、研究井下机器人动力供应技术、建立高性能的无缝漫游移动通信系统、开发超高清热成像和毫米波对综采生产时的三维实景呈现技术、研制集成视觉雷达和煤层探测的超前探测机载装置等5个重点研究方向。在薄煤层综采工作面进行了工业试验,研制的巡检机器人搭载三维激光雷达和惯性导航系统,沿采煤机电缆槽上铺设的轨道边行走边检测,达到了60 m/min的最大巡检速度,实现了双频WiFi零切换的无缝漫游高速通信,根据机载激光雷达扫描和惯性导航系统建立了综采工作面三维截割地质模型,进行了巡检模式下的智能割煤工艺试验,工作面直线度检测和找直偏差不超过150 mm,验证了巡检机器人能够为智能开采提供安全、高效的技术保障。
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    煤炭科学技术
    2022年第01期
    587
    2962
  • 再论智能煤矿建设路线：人工智能3.0视角

    作者(Author)： 胡青松, 钱建生, 李世银, 孙彦景

    摘要：合理的建设路线是煤矿智能化技术落地应用的重要保障。指出智能煤矿=煤矿智能化愿景+人工智能3.0特征，只有实现了人工智能基本要素，才能让传统煤矿企业发展出“智能”；只有遵循煤矿企业发展规律、以煤炭行业高质量发展为愿景的人工智能，才能称为煤矿智能化。提出一套人工智能关键要素驱动的智能煤矿建设思路，它包括煤矿应用、计算能力、知识库、算法库和数据设施5大部分，简称ACKADa（Application, Computing, Knowledge, Alogorithm, Data）。应用平台包括一个大平台、若干小平台和N个子系统，数据设施包括感知网络、骨干网络、自动化改造与综合接入、大数据中心，计算能力包括边缘计算、云计算和部分大数据中心设施，算法库包括智能设备健康算法、智能采掘算法、智能定位导航算法、智能视频分析算法等，知识库包括周知型知识库和习得型知识库。相比其他建设方法，ACKADa思路的建设内容更加完整合理，且具有理论上更易理解、实践中更易使用的优势，并能将综合自动化、矿山物联网、大数据、云计算、边缘计算等技术统一在一个井然有序的逻辑体系。
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    煤炭科学技术
    2022年第01期
    382
    806
  • 煤炭地下气化面临的挑战与技术对策

    作者(Author)： 许浩, 陈艳鹏, 辛福东, 东振, 尹振勇, 陈姗姗, 王琼

    摘要：我国能源结构具有“富煤、贫油、少气”的特点。煤炭地下气化是在原位条件下，通过对煤炭资源进行有控制的燃烧获得气体资源，具有煤炭洁净化利用和低碳能源资源保障两大优势，将成为我国清洁高效现代能源体系发展的重要领域。本文系统总结了国内外煤炭地下气化的发展历程。基于众多实例的剖析，指出全球已开展的煤炭地下气化试验绝大多数都是在浅煤层进行的，安全性、环保性和经济性是煤炭地下气化规模化开展面临的挑战，相比于浅部煤炭资源，深部煤炭地下气化具有更多优势。分析认为我国煤炭地下气化的有效进行将面临3个关键问题：煤炭地下气化选区评价体系尚未建立，与地质条件相匹配的气化炉建造技术研究开展较少，不同类型煤炭资源气化剂与气化产物的关系研究尚不明确。为顺利推进先导性试验和工业化试验，亟需结合煤炭资源赋存地质条件，建立适用于我国的煤炭地下气化选区评价技术；系统开展不同类型煤炭资源的气化技术适应性研究，开发适用性的气化炉建造技术，优选合适的气化工艺控制气化产物中经济性物质的比例，不断调整优化，形成针对性的气化产物控制技术。在实现煤炭资源的安全、高效、清洁开发的同时，保障能源安全、改善能源结构、创造经济效益。
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    煤炭科学技术
    2022年第01期
    448
    767
  • 煤炭地下气化过程中温度场及其传热特征研究进展

    作者(Author)： 吴财芳, 蒋秀明

    摘要：煤炭地下气化（UCG）技术作为一种环境友好的采煤方法，可被用来开发深部煤层与矿井遗留的煤炭资源。当地下气化时，随着气化时间的推移，煤炭在煤层内部“燃烧”逐渐形成气化炉，炉内温度最高可达1 200 ℃。从UCG过程中的放热反应出发，综述了热量来源、温度场的变化及其传热特征等，总结了研究温度场的重要手段。分析认为，UCG是一个复杂的温热动态变化过程，在此过程中氧化还原反应、吸热和放热的可逆反应同时进行，导致了气化炉的温度场及其传热机制的复杂性。研究气化过程传热机制的方法主要有物理模拟、试验监测、理论计算和数值模拟4种，各自具有不同的适应性。其中，物理模拟的可操控性强，但是难以解决地层接触关系导致的接触热阻误差；试验监测能真实反映温度场等的变化情况，但是实际操作的经济性差；理论计算通过对气化过程的拆分，从理论角度定性定量了UCG的温度场特征，但理论计算难以考虑到温度渗流等对温度的影响；数值模拟借助计算机进行温度场的多场耦合，综合考虑了渗流、变形、温度等对传热的影响，但多场的物理耦合计算难度较大，且煤层及岩石的热物理性质随温度变化会产生较大的差异，导致数值建模的计算难度增加，制约了数值模拟方法的应用。综上所述，现有的UCG温度场的研究手段难以真实反映出气化炉的传热特征，各种研究方法只能研究特定情况下的温度变化，难以与实际情况结合。因此，基于现场试验数据，结合大型物理模拟试验与数值模拟手段，开展多物理场之间的耦合机理研究是后续煤炭地下气化的主要研究方向。另外，岩石热物理性质在高温下的变化规律及其对温度场的影响作用，也将是值得重视的研究方向之一。
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    煤炭科学技术
    2022年第01期
    310
    593
  • 碳中和背景下煤炭矿山生态修复的几个基本问题

    作者(Author)： 李树志, 李学良, 尹大伟

    摘要：我国作为世界上最大的煤炭生产国和消费国，能源结构仍以煤炭、石油、天然气等传统化石燃料为主，碳排放量高，且其能源格局预计短时间内不会发生实质性改变。能源领域减排是我国实现碳达峰、碳中和的关键之处，但这并不意味着化石能源就要完全退出。目前，实现碳中和已上升到国家战略层面，碳中和是国家提出的一个顶层目标，落实到实际的产业层面，将会给传统的高耗能企业转型和新能源及绿色产业带来巨大的发展机遇，同时从一定程度上极大地推动环境保护与生态修复。推进碳中和，对我国现代化建设、对全球气候治理、对人类命运共同体建设，都具有极其重要的理论与实践意义。以我国的能源结构组成与碳排放现状为主要切入点，介绍了我国现阶段碳中和的具体背景，分析了生态修复与碳中和的内在联系，讨论了煤炭矿山生态修复的生态逻辑、应遵循的基本原则与实施的总体要求，同时强调了消除地质安全隐患、自然恢复、辅助再生、生态重建等矿山生态修复技术措施的内涵及分类。传统煤矿开采不仅造成了地表植被破坏、土壤质地变化，而且导致碳汇损失，在开采与选洗过程中直接和间接的导致了碳的大量排放，通过科学的矿山生态修复可较大程度改善土壤质地、增加植被覆盖率，提高减排增汇水平，实现“低碳源、高〖JP〗碳汇、高效益”的发展状态，有效助力碳中和的实现。
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    煤炭科学技术
    2022年第01期
    909
    879
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