“煤矿智能化建设关键技术”热文精选_中国煤炭行业知识服务平台

“煤矿智能化建设关键技术”热文精选

长期以来，科学前沿的重点领域和方向一直是科学家团体、科技规划部门、科技行业管理者、产业经济界等密切关注的问题。而对学术论文、学术关系等的计量分析，可以揭示学科发展趋势，展现重点领域和方向。为此《煤炭科学技术》编辑部从近3年来发表的百余篇“煤矿智能化建设关键技术”论文选出45篇具有前瞻性的论文，通过提炼研究创新点，助力领域科研工作者快速抓住领域研究热点。

行业视野: 智能化
类别; 189个
关键词; 181位
专家; 45篇
论文; 27232IP
点击量; 62535次
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专题栏目

透明工作面智能化开采大数据分析决策方法及系统研究

作者(Author)：张科学, 徐兰欣, 李旭, 毛明仓, 符大利, 张玉良, 亢磊, 王晓玲

摘要：为更好地实现工作面开采过程的智能分析与决策，构建了透明工作面模型，通过应用大数据融合技术、模型数字化技术、分析决策技术和机器学习技术，建立了一套可“预测、预判、预控”的透明工作面智能开采大数据分析决策平台。搭建了硬件环境和集群环境，规范了虚拟化集群的存储量指标，设计了大数据智能分析决策平台首页界面、地质数据界面、采煤机规划界面、电液控规划界面和采煤工艺界面，同时概述了数据融合技术、模型数字化技术、分析决策技术、机器学习技术和设备故障自诊断技术等智能开采大数据分析决策系统关键技术。智能开采大数据分析决策平台主要包括数据运营中心、数据融合系统、算法集群系统、决策交互系统、验证评价系统等内容，平台实现了对综采工作面不同设备的多种通信协议数据的统一、转换、关联、分类和存储，同时基于开采工艺、综采自动化控制技术、惯性导航技术和雷达测距技术来不断对透明地质模型修正更新，分析得出综采设备精准控制决策信息。通过工业性试验，对地质数据进行收集和分析，建立了透明工作面三级智能开采模型，构建了透明工作面智能开采大数据分析决策系统总体设计架构，实现了利用大数据分析决策技术对截割模型进行实时修正，实现了智能精准开采。

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煤炭科学技术

2022年第02期

474

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基于激光扫描的综放工作面放煤量智能监测技术

作者(Author)：胡而已

摘要：放煤量智能感知是智能化综放开采的关键技术，通过综放工作面后部刮板输送机煤流量的实时监测可动态调控放煤口动作，结合煤矸识别和顶煤厚度监测信息可有效避免工作面过放和欠放，提高煤炭资源开采回收效益，防止刮板输送机过载等安全生产事故发生。提出基于激光扫描的综放工作面放煤量智能监测方法,引入三角微元法构建放煤量回归实时计算模型，通过测量临近放煤口位置的后部刮板输送机上部运煤量来表征工作面实时放煤量，采用高性能多次回波信号反射激光雷达扫描，快速捕获、存储高精度三维激光点云数据，提出基于最小二乘法的激光回波数据回归处理算法，与传统三次样条插值算法的对照实验表明，数据回归算法的计算精度和计算效率具有明显优势，同时在实验室环境下验证了该算法的鲁棒性，研制了放煤量激光扫描测量装置防爆样机，在晋能集团塔山煤矿8222工作面开展了放煤量智能监测系统的工业性试验，验证了监测技术和装置的可靠性。

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煤炭科学技术

2022年第02期

262

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长壁综采工作面无人自主开采发展路径与挑战

作者(Author)：王世博, 葛世荣, 王世佳, 李争, 万志军

摘要：智能化无人开采是实现煤矿安全高效开采的技术途径。根据无人控制系统发展的一般规律，分析了综采工作面控制系统发展历程包括远程遥控、自动控制和自主控制3个阶段。综采工作面自主控制需要解决综采工作面环境实时感知、综采“三机”协同控制、高精度煤层地理信息系统、开采工艺智能决策与无人综采工作面评估试验方法5个方面的问题。总结了综采工作面控制系统的3个目标任务：可靠割煤与装煤、保持工作面几何关系、围岩可靠支护；凝练了综采工作面控制系统的8项关键技术：液压支架电液控制技术、综采装备协同控制技术、工作面通信技术、工作面可视化技术、采煤机定位技术、采煤机自动调高技术、工作面自动调直技术、工作面围岩支护控制技术，并分析了综采工作面控制系统关键技术与其目标任务之间的逻辑关系。通过分析综采工作面控制系统关键技术的功能需求和综采工作面自主控制的研究问题，提出了综采工作面由自动控制迈向自主控制首要解决的问题，即工作面煤层地理信息系统精细化、采煤机截割规划策略、工作面围岩智能支护策略以及综采工作面控制系统适用性评估检验方法。

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煤炭科学技术

2022年第02期

503

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面向煤矿智能化的5G关键技术研究

作者(Author)：胡亚辉, 赵国瑞, 吴群英

摘要：5G通信技术应用于煤矿智能化开采中已成为目前各界的共识。为了给煤矿智能化开采应用提供更为有效的无线通信与信息处理支撑,调研了5G技术在煤矿智能化中的研究及网络建设现状,分析了其在煤矿应用时的理论研究、标准化、实验室研究及试点建设多个方面的进展情况;针对井下无线传播环境及业务需求,从无线频段选择、无线基站选型、组网方式以及核心网建设方式多个层面,研究了煤矿5G网络规划的方案,指出了“统一规划、安全经济、全面覆盖、精细设计”煤矿5G网络规划原则;总结了5G在煤矿中的可能应用新场景,研究并提出5G网络切片应在运营商增强移动宽带通信、低延迟高可靠通信和海量物联网通信三大应用场景的基础之上,进一步细化煤矿的应用场景,同时需协调业务匹配粒度、切片管理与网络资源之间的相互关系,以达到最佳网络资源使用度;研究了煤矿5G边缘计算技术,设计了面向具体煤矿智能化业务需求的云-边-端协同的边缘计算架构,并进行了计算卸载、边云协同等关键技术研究。上述分析与研究表明,商用5G在应用于煤矿智能化开采过程中,仍然需要针对具体应用业务和场景进行网络规划、网络切片,并且由于5G技术本身处于不断更新发展之中,因此在5G与煤矿智能化结合的过程中,需不断融入新技术,并在新技术的背景下仔细评估所采用的关键技术、网络设计与建设方案。

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煤炭科学技术

2022年第02期

428

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煤矸分拣机器人设计与关键技术分析

作者(Author)：商德勇, 章林, 牛艳奇, 范迅

摘要：煤矿智能化是实现煤炭工业高质量发展的核心技术支撑，煤矸在线分拣机器人可实现煤和矸石的自动识别与分拣，是实现煤矿智能化分选的重要装备。在总结国内外煤矸分拣机器人和煤矸图像识别技术的研究现状和成果基础上，针对煤矸自动分拣机器人分拣速度低，智能化程度不高等问题，设计了一种基于图像识别的Delta型并联机器人应用于煤矸自动分拣领域。阐述了煤矸分拣机器人的工作原理和设计方案，针对煤矸分拣的特定工况场景，对工业相机、光源、镜头等图像识别系统的硬件进行了选型设计。提出了一种基于灰度和纹理特征融合的煤矸图像SVM识别算法，介绍了机器人控制系统的软件功能设计方法，最后搭建了试验平台并进行了多组煤矸在线识别分拣试验。结果表明，该并联机器人可有效对煤和矸石进行自动识别，并通过控制机器人气动机械手实现对6 kg以下的矸石抓取。针对设计及试验过程中遇到的问题，进一步提出了机器人刚柔耦合动力学模型和误差传递规律、基于深度学习和多特征融合的煤矸石识别算法、考虑外部负载干扰的并联机器人自适应稳定控制策略等关键技术，为进一步加快煤矸分拣并联机器人的推广应用，最终实现煤矿智能化、无人化分选提供一种新途径。

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煤炭科学技术

2022年第03期

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智能综采工作面刮板输送机直线度监测方法研究

作者(Author)：张帆, 李闯, 李昊

摘要：综采工作面刮板输送机的直线度误差受刮板输送机的轨迹检测误差和液压支架的推移误差的影响，给刮板输送机的状态监测带来了新的挑战。综采工作面刮板输送机直线度实时监测与控制及其获取精确、可靠的位置状态信息对煤矿智能化开采至关重要。为实现综采工作面刮板输送机自动化、智能化、无人化调直并有效地监测刮板输送机的状态，提出了一种基于卡尔曼滤波的刮板输送机位置状态估计方法，结合综采工作面采煤工艺，利用刮板输送机检测轨迹建立刮板输送机调直方法模型，针对传统方法无法实时反映刮板输送机运动状态的难题，以数字孪生技术作为物理世界与数字世界的桥梁，实时精准地反映刮板输送机的位置状态信息，研究综采工作面“三机”的工作特点，利用卡尔曼滤波算法实现对综采工作面刮板输送机直线度的有效监测，并通过改变检测误差与推移误差的正态分布来检验该方法的准确性。试验结果表明，所提出的监测方法能够有效地减小检测误差和推移误差对综采工作面刮板输送机直线度的影响，且在检测误差与推移误差较大时依旧能发挥出色的效果，监测精准率均能提高30%以上，能使综采工作面刮板输送机的直线度误差稳定在一定的范围内，提高刮板输送机直线度的监测精度。

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煤炭科学技术

2022年第04期

231

760
基于深度迁移学习的采煤机摇臂部滚动轴承故障诊断方法

作者(Author)：张旭辉, 潘格格, 郭欢欢, 毛清华, 樊红卫, 万翔

摘要：针对长期正常服役的采掘装备典型故障数据少、有标签数据不足,故障诊断模型训练效果不好等问题,提出一种基于深度迁移学习的采煤机摇臂部传动系统故障智能诊断方法。利用该方法将模拟平台故障数据训练后获取的故障诊断模型参数迁移至采煤机智能故障诊断模型中,从而在不同设备之间进行迁移学习,实现基于小样本数据的采煤机摇臂部智能故障诊断。通过构建预训练的卷积神经网络,将转换为二维时频分布的图像数据集作为预训练模型的输入,并将预训练模型的网络参数迁移至采煤机摇臂传动系统故障诊断模型中,通过保证低层网络不变保留模型的泛化能力,将含有标签的数据集作为采煤机摇臂传动系统智能故障诊断模型的训练数据集对模型进行训练,通过微调高层网络参数进行模型优化和权值更新,得到采煤机摇臂传动系统迁移故障诊断模型,提高了模型的特征提取能力减少了误差。为验证方法有效性,以传动系统滚动轴承为研究对象,采用西储大学轴承数据作为训练集，DDS传动系统平台模拟井下采煤机摇臂部传动系统工况得到滚动轴承监测数据,作为测试集进行试验验证。试验结果表明:滚动轴承平均故障识别精度达到99.59%,与传统的智能故障诊断方法相比,提出的智能故障诊断方法收敛速度快且诊断精度高,能够基于实验室的故障诊断知识,实现高精度设备状态识别与分类。

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煤炭科学技术

2022年第04期

255

477
煤矿安全监测监控体系中边缘计算模式研究

作者(Author)：屈世甲, 武福生, 贺耀宜

摘要：针对煤矿现有监测监控体系下井下融合度不高，现场灾害分析和联动处理能力缺乏，无法满足监测监控深度融合需要的问题。对标智慧矿山建设中安全保障方面对监测监控体系的要求，论述了建立深度融合监测监控体系的必要性。分析了边缘计算技术在煤矿监测监控体系中的适用性，提出了建立基于云、边、端三级的煤矿监测监控体系架构，增加“端”侧传感信息的采集和第一级安全分析预警并实现区域联动功能。提出了煤矿监测监控体系中设置两级边缘节点的模式，分析指出边缘网关是当前更为关注的边缘计算节点。结合EdgeX Foundry平台架构对智能边缘网关的硬件平台和软件平台设计提出了构想，设计了煤矿安全监控系统边缘网关的整体架构。以煤矿工作面外因火灾为例，分析了现有监测监控体系和基于边缘计算监测监控体系下对火灾信息采集、分析预警和灾变处置的不同流程，将原有的火灾9步处理流程优化为4步处理流程，分析认为基于边缘计算的监测监控体系在系统井下深度融合、区域安全融合分析和处置方面相比较现有监测监控体系都有一定的优势。

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煤炭科学技术

2022年第05期

211

3175