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“地质透明化关键技术与示范”专题

来源：煤炭科学技术

专题来自于《煤炭科学技术》2022年第7期。共7篇研究成果。涉及地质透明化典型应用场景及关键技术、安全智能开采地质保障系统软件开发、矿山巷道参数化三维建模技术、数字孪生驱动的掘进机器人决策系统等。

行业视野: 智能化
类别; 40个
关键词; 37位
专家; 9篇
论文; 3709IP
点击量; 7451次
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《煤炭科学技术》2022年第7期封面

煤炭科学技术

2022年第07期

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《煤炭科学技术》2022年第7期目次

煤炭科学技术

2022年第07期

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煤矿地质透明化典型应用场景及关键技术

作者(Author)：程建远, 王保利, 范涛, 王云宏, 蒋必辞

摘要：简要回顾了煤矿地质透明化的提出背景，诠释了煤矿地质透明化的技术内涵，辨析了地质透明化与可视化、透明地质与透明矿井等异同，重点阐述了煤矿地质透明化三大典型应用场景、实现路径和关键技术,其中超前钻孔地质透明化是利用开孔定向、钻孔测量、岩屑录井、钻孔成像和钻孔物探等技术与装备，以钻孔纵向钻探控制、径向物探扫描的方式，从而实现钻孔“线状”地质透明化；掘进巷道地质透明化是以长掘长探、随掘随探、反射槽波等关键技术为支撑,实现掘进巷道前方、侧帮一定范围的超前探测，达到巷道“束状”地质透明化的目的；回采工作面地质透明化是以随采地震、随采电法、微震监测等核心技术为支撑，将静态、动态、实时地质探测成果与采掘工程揭露信息相互融合,形成沿回采推进方向的采面“带状”地质透明化。随着“超前钻孔-掘进巷道-回采工作面”的递进透明,煤矿采掘地质条件将分时段、分区段、分层级趋于地质透明化。分析认为：地质可视化只是地质透明化的图形化显示，地质可视化并非地质透明化；透明矿井是透明地质的产物，透明地质是地质透明化的结果；煤矿地质透明化是静态与动态地质信息采集、地质信息与采掘工程信息互馈、三维地质模型构建、地质预测预报并与采掘工作面应用场景相互融合的时空动态实现过程。

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煤炭科学技术

2022年第07期

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煤炭安全智能开采地质保障系统软件开发与应用

作者(Author)：王世斌, 侯恩科, 王双明, 屈永利, 崔铭驿, 刘长来, 薛喜成, 左成芳, 宋超, 王宁

摘要：随着我国智能化煤矿建设工作的快速推进，开发煤炭安全智能开采地质保障系统软件已成为当前的急需任务。以陕煤集团各煤矿地质条件为背景，采用MySQL8.0、VS2019、OpenGL等开发工具，开发了煤炭安全智能开采地质保障系统软件。该系统由地质信息管理、二/三维一体化建模、开采地质条件评价预测、工作面精细地质建模、地质灾害预警、地质大数据分析和导航7个子系统组成。地质信息管理子系统主要存储和管理地质、测量、物探等信息，为三维地质建模、开采地质条件评价预测、地质灾害预警、工作面精细地质建模和大数据分析提供基础数据；二/三维一体化建模子系统可绘制各种二维图件、构建三维地质模型，为煤矿地质工作者提供必需的图件和可视化三维模型；开采地质条件评价预测子系统能进行地质构造复杂程度评价、顶板涌（突）水危险性评价预测、底板涌（突）水危险性评价预测、瓦斯灾害危险性评价预测、冲击地压危险性评价预测、开采地质条件综合评价和矿井地质类型划分，为工作面布置、地质灾害预警提供二维图件和三维模型；工作面精细地质建模子系统能融合工作面巷道写实、钻探、物探等各种地质信息，构建工作面高精度三维地质模型并进行动态更新，为工作面智能回采提供规划截割数据；地质灾害预警子系统可依据开采地质条件评价预测结果、隐蔽致灾因素普查结果和水文、瓦斯、冲击地压实时监测数据，进行水害、瓦斯灾害和冲击地压灾害的距离预警和实时预警，为工作面安全开采提供灾害预警保障；大数据分析子系统可进行多源数据统计分析、机器学习和深度学习，为煤矿地质大数据利用提供分析方法；导航子系统可用于查询地质保障系统建设成果。该软件系统已在红柳林煤矿得到应用，基本满足了智能化矿井建设对地质保障软件系统要求，支撑了煤炭安全智能高效开采。

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煤炭科学技术

2022年第07期

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基于BIM与GIS的矿山巷道参数化三维建模技术研究

作者(Author)：李梅, 康济童, 刘晖, 李兆阳, 刘曦, 朱青, 肖彬虎

摘要：巷道三维BIM建模具有数据结构复杂、细节信息量大等特点，在几何和语义上与GIS巷道三维模型相差很大，因此难以进行直接数据集成。为更好地利用GIS的空间分析功能和BIM的精细化建模功能，提出了基于BIM与GIS的矿山巷道参数化三维建模技术。首先设计了考虑BIM层次细节和GIS空间拓扑的巷道三维数据模型和数据结构，包括了结点、中间点、巷道弧段、巷道中线和三角网等多类型几何数据，能够管理巷道相关的地质素描、巷道设计、通风网络、避灾线路的各类专业参数；其次，提出了三维巷道网络拓扑关系处理方法，通过GIS的空间拓扑编辑功能构建标准化巷道中线网络数据集；最后，提出了参数化BIM巷道三维建模流程，即读取巷道中线数据集及参数，构建基本巷道BIM模型，利用布尔运算技术处理巷道硐室、拐弯和交岔点等复杂情况，生成的BIM模型可以充分展现巷道形态、支护等细节，也保留了GIS巷道网络拓扑关系，提高了数据的可集成性。采用布尔运算算法与常见的线框建模算法进行比对后，发现布尔方法在不同断面类型的巷道交岔点处理效果更佳。研究成果已经在大海则煤矿透明地质保障系统中得到应用，支持udatasmith、obj、fbx等多类型标准化三维数据格式，生成的三维巷道模型能够为煤矿避灾路线生成、通风网络解算、路径导航、智能地质保障等提供可视化与网络分析服务。

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煤炭科学技术

2022年第07期

465

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数字孪生驱动的掘进机器人决策控制系统研究

作者(Author)：张旭辉, 吕欣媛, 王甜, 黄本鑫, 郑西利

摘要：针对掘进设备远程控制中存在的设备决策能力低，掘进效率不高，安全隐患大等问题，提出了一种数字孪生驱动的掘进机器人决策控制方法。通过分析对比当前数字孪生技术在煤矿领域的研究情况，设计了数字孪生驱动的掘进机器人决策控制系统体系框架，包含物理空间、虚拟空间、孪生数据、规划层、控制层、执行层6个模块，以实现虚拟样机自主规划决策，远程控制物理样机同步运动的目的。首先，结合虚拟现实技术研究了非结构化环境下的局部避障策略，建立掘进机器人运动控制模型与传感观测模型，利用激光雷达将巷道中的障碍物在虚拟环境中进行重建，采用Ray-Col方法进行机器人与障碍物之间的碰撞检测，为机器人的路径规划决策奠定基础；其次，结合深度强化学习技术研究了基于虚拟智能体的全局路径规划方法，提出了基于改进PPO算法的Muti-PPO算法，通过奖惩机制建立掘进机器人虚拟智能体，并在Unity3D平台中进行训练，训练结果表明Muti-PPO算法相比于PPO算法、SAC算法，平均奖励值分别提升了13.82％与11.31％；标准差分别下降了17.85％与16.81％；最高奖励值分别提升0.14％与0.43％，其性能在3种算法中达到最优；最后，搭建决策控制平台，将虚拟空间中产生的决策指令发送至物理样机的末端执行器，通过物理样机传感器数据驱动虚拟样机同步变化。根据系统的规划决策、双向映射与远程控制功能，设计路径规划试验与虚实同动试验对其进行验证。路径规划试验结果表明，在3种不同复杂程度的工况下，虚拟智能体路径规划结果与目标点的误差在1.2 cm以内，且能够将控制信息传输至物理空间中，远程控制机器人运动；虚实同动试验结果表明，在掘进机器人运行过程中，虚拟样机与物理样机保持同步运动，两者在巷道中的位姿均保持一致。该方法实现了“数据驱动、双向映射、碰撞检测、自主决策、人机协作”的无人化决策控制新模式，为掘进设备的智能化提供了新的思路。

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煤炭科学技术

2022年第07期

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基于高频雷达波的煤岩层位识别与追踪方法研究

作者(Author)：许献磊, 王一丹, 朱鹏桥, 马正

摘要：煤岩层位的识别与追踪是煤炭智能化开采的重要难题，常规的煤岩层位探测方法存在精度低、实时性差等问题，提出一种基于高频空气耦合雷达的煤岩层位识别与追踪方法，相比于传统方法，本方法可实现非接触式探测，并且能实时进行层位的追踪与识别。首先通过正演模拟分析了天线悬空耦合条件下高频雷达波在“空气-煤-岩”层位的回波反射特征，提出了“空气-煤”和“煤-岩”层的定位方法；其次对不同煤层厚度条件下的界面探测精度和误差进行分析，提出了“煤-岩”层精确定位方法，并建立了种子层位点的位置关系模型；针对雷达天线悬空高度受煤层起伏变化的影响，研究推导出煤岩层位动态探测过程中煤层厚度的解算算法；再次，根据 “煤-岩”层位种子点，提出以三级“窗口算子”为核心的煤岩层位追踪算法，实现了煤岩层位的快速追踪，提高了系统稳定性；最后开展了物理模型试验和现场探测试验，结果表明：物理模型探测中平均误差为±0.12 cm，平均误差百分比为2.18%，矿井工作面探测平均误差值为±0.71 cm，平均误差百分比为3.53%；基于1.2 GHz高频空气耦合雷达可在悬空条件下实时动态获取到1 m范围内煤岩层位信息，动态探测精度达到厘米级，研究成果为煤矿智能化开采以及透明地质模型的动态更新提供技术支撑。

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煤炭科学技术

2022年第07期

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煤层数字高程模型构建与动态修正方法

作者(Author)：李娟莉, 杜文勇, 谢嘉成, 王学文

摘要：为解决在有限煤层地质数据条件下难以构建高精度煤层的难题，提出了一种基于多源煤层数据的煤层DEM（Digital Elevation Model，数字高程模型）构建与动态精细修正方法。首先，基于采区煤层变化特征，提出结合双轨扫掠与加权融合的初始煤层DEM构建方法，通过该方法所构建的煤层DEM能够反映煤层的变化趋势，垂直方向上的模型节点RMSE(Root Mean Square Error,均方根误差)与MAE(Mean Absolute Error,平均绝对误差)分别达到0.25 m与0.2 m以下；其次，引入采区内离散分布的煤层地质数据，在原有模型基础上计算煤层DEM中相应节点处高程误差值，基于这些误差值通过拟合的方法得到残差曲面，并通过残差曲面对DEM节点进行整体性偏移。通过该方法对煤层DEM进行修正后，模型RMSE与MAE降低至0.14 m与0.12 m水平；最后，引入工作面上连续煤层地质数据，在该工作面处产生新的模型分段面，对同一区域的DEM进行划分，新划分的区域中重新构建区域煤层DEM，覆盖原有DEM，从而达到煤层DEM的动态精细修正。通过该方法对煤层DEM进行修正后，模型局部RMSE与MAE均达到0.12 m以下，模型精度水平能够为无人工作面的实现提供可靠的地质信息保障基础。

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煤炭科学技术

2022年第07期

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