《工矿自动化》创刊50 周年纪念专刊_中国煤炭行业知识服务平台

《工矿自动化》创刊50 周年纪念专刊

来源：工矿自动化

《工矿自动化》自创刊以来，在不同的历史阶段都在根植本土与融汇世界的碰撞中不断探索前行，见证了50年来煤炭行业从机械化到自动化和智能化的发展历程，推进了科技成果的有效传播。50年来，《工矿自动化》薪火相传，承上启下，奋发有为，期刊影响力持续提升。站在又一个继往开来的时间节点，《工矿自动化》在建设中国特色一流期刊过程中，将凝心聚力，勇毅前行，让中国煤矿智能化走向世界。

行业视野: 智能化
类别; 254个
关键词; 180位
专家; 40篇
论文; 5074IP
点击量; 3485次
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矿山采动覆岩内部岩移原位监测技术进展及应用

作者(Author)：朱卫兵, 王晓振, 谢建林, 赵波智, 宁杉, 许家林

摘要：覆岩内部岩移原位监测技术具备适应深井高承压水特厚煤层开采复杂地质条件、多层位动态监测、高精度远程实时在线传输等技术特点，可为矿山企业开展顶板灾害防控提供有效的数据支撑。从煤炭开采应用实践背景出发，系统回顾了采动覆岩内部岩移原位监测技术的发展历程、技术进展和应用效果。结合我国矿压理论及岩移监测技术发展历史，全面介绍了矿山采动覆岩内部岩移原位监测技术的重要阶段，阐述了该技术在多维实时协同监测、无人在线监测和深部岩移监测3个方面所取得的理论创新与技术突破。结合补连塔煤矿、同忻煤矿、高家堡煤矿等矿井监测工程实例，展示了采动覆岩内部岩移原位监测技术在实际工程应用中的有效性，并探讨了该技术在不同类型矿区、不同研究领域的应用前景。指出矿山采动覆岩内部岩移原位监测技术的发展趋势为精确化、智能化和集成化，即通过优化传感器性能和布置方案等提高监测精度和准确性，利用人工智能、大数据和物联网技术实现自动化分析和预测，将原位监测技术与其他技术相结合以形成完整的监测系统。

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2023年第09期

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智能矿山基础平台建设及其发展趋势

作者(Author)：余洋, 张申

摘要：智能矿山是数字矿山和综合自动化系统发展的延续，相较于数字矿山和矿山综合自动化系统，智能矿山对基础平台提出了更高要求。智能矿山基础平台分网络平台和数据平台两大部分，网络平台分为主干网和接入网。主干网经历了工业总线网、100 Mbit/s工业以太网、1 000 Mbit/s工业以太网和10 Gbit/s工业以太网的发展过程。分析了主干网从工业总线到10 Gbit/s工业以太网的发展过程、各自的优缺点及适用性，指出工业总线网和100 Mbit/s工业以太网不适合作为智能矿山主干网，而1 000 Mbit/s和10 Gbit/s工业以太网目前是智能矿山主干网络的首选。通过分析智能矿山接入网的建设需求，指出智能矿山的接入网应具备无盲区接入和底层计算能力。目前的无线接入网仍难以具备上述能力：如漏泄通信系统属于半无线方式，应用场合受限，速率不高；5G主要为无线传输网络，有较为灵活的速率适应性，适合作为纯接入传输网络，由于不具备自组网和底层计算能力，在无盲区监测应用方面受到一定限制；无线传感器网络具备一定自给网及底层计算能力，但速率较低，特别是矿山井下多跳使用时速率明显下降，且功耗上升，从而降低计算能力和自组网能力。因此，需要研发新的适应智能矿山需求的接入网设备。针对分立服务器和简单虚拟服务器的数据平台方式已不能适应智能矿山对数据平台的要求，分析了数据平台的超融合服务平台架构及其关键技术、超融合服务的特点及对智能矿山建设的适应性，指出超融合服务器是智能矿山数据平台的发展方向。

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2023年第09期

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综采设备健康状态评估研究综述

作者(Author)：曹现刚, 段雍, 赵江滨, 杨鑫, 赵福媛, 樊红卫

摘要：综采设备逐渐趋于大型化、复杂化、智能化，定期维修与事后维修等传统设备管理模式已难以满足煤矿智能化建设对设备运行的高可靠性需求。因此，研究综采设备健康状态评估相关理论及技术对煤矿智能开采技术发展意义重大。给出了综采设备健康状态评估范畴界定及综采设备健康状态评估流程。从综采设备信号获取、特征提取及融合、健康状态等级划分、健康状态评估模型建立4个方面总结了综采设备健康状态评估方法的研究现状和发展动态。分别从综采设备信号获取及传感器优化布置、数据处理及特征提取、健康状态评估模型建立、综采设备状态评估应用等方面分析了综采设备健康状态评估相关技术目前面临的挑战。针对上述研究现状及面临的挑战，从数据采集方案及故障机理研究手段提升、大数据高性能计算平台建设、深度学习评估模型建立、综采设备健康状态动态评估模型研究、综采设备健康状态评估系统开发等方面探讨了综采设备健康状态评估技术的发展趋势，指出在煤矿智能化进程中，需确保综采设备健康状态评估理论研究、算法开发和工程应用三线齐头并进。

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2023年第09期

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煤矿带式输送机异常状态视频AI识别技术研究

作者(Author)：毛清华, 郭文瑾, 翟姣, 王荣泉, 尚新芒, 李世坤, 薛旭升

摘要：传统的带式输送机异常状态识别采用人工巡检或机械综合保护系统进行检测，人工巡检劳动强度大、效率低、难以准确发现故障等，机械综合保护系统易造成误判，识别效果不佳，已无法满足煤炭行业智能化需求。随着机器视觉、深度学习和工业以太网技术发展，视频AI技术成为煤矿带式输送机异常状态智能识别的研究热点。分析了采用视频AI技术识别煤矿带式输送机输送带跑偏、托辊故障、人员入侵、人员不安全行为、堆煤及异物等异常状态的研究现状，指出目前煤矿带式输送机异常状态视频AI识别技术存在视频图像数据集构建耗时长、异常状态识别精度不高、视频信息传输延时大3个主要问题。针对视频图像数据集构建耗时长问题，提出加强基于半监督、无监督及小样本学习的视频AI识别算法研究、基于生成模型等方式扩充数据集的解决思路；针对异常状态识别精度不高问题，提出加强数据去模糊方法研究、利用生成对抗网络等算法均衡正负样本和改进AI识别算法的解决思路；针对视频信息传输延时大问题，提出构建“云−边−端”协同的带式输送机异常状态视频AI识别系统架构，合理部署高带宽、低延时的网络通信系统的解决思路。从高性能视频AI识别算法，高带宽、低延时视频通信技术，“云−边−端”高效协同的视频AI识别系统和健全视频AI识别技术标准4个方面展望了带式输送机异常状态视频AI识别技术的发展趋势。

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2023年第09期

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液压支架自动跟机动态规律研究

作者(Author)：任怀伟, 张帅, 薛国华, 赵叔吉, 张玉良, 李建

摘要：目前针对综采工作面液压支架自动跟机问题的研究集中在基于外部环境变量来控制液压支架动作，在工作面长时间运行中无法保持很好的效果。考虑外部环境的变化最终会反映到液压系统中，提出以液压系统压力特性预测液压支架跟机动作时间。以陕煤集团神木柠条塔矿业有限公司S1204工作面为工程背景，采用AMESim软件建立了单架液压系统模型和工作面液压系统模型，通过仿真分析得到移架和推溜同时动作时推移液压缸压力、行程等参数的动态变化规律，发现工作面液压支架自动跟机过程中推移液压缸进液口压力与拉架时间呈线性关系，说明可通过进液压力预测跟机动作时间。研发了工作面液压数据采集系统并安装于试验工作面，实时获取液压支架工作过程中推移液压缸进液口压力，并计算出对应的移架时间，得出二者具有强线性相关性，与仿真结果一致。采用线性拟合方法得出进液压力与拉架时间的关系式，实现了基于液压系统进液压力预测拉架时间，提高了自动跟机的准确性，减少了人工调节率。

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2023年第09期

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长距离掘进工作面局部通风智能联动调控研究

作者(Author)：王磊, 王凯

摘要：现有长距离掘进通风调控研究多局限于局部通风机本身进行变频调风，少有针对长距离掘进工作面按需供风导向的研究。针对该问题，提出了一种长距离掘进工作面局部通风智能调控系统设计方案，该系统由井下监控系统、通风异常调控系统、地面工作站组成。井下监控系统通过对井下通风机、风筒和工作面进行实时监控，实现对局部通风机工作异常状态的研判预警、对风筒内部漏风情况的动态分析及对实际供需风量的动态预测。通风异常调控系统通过识别井下通风参数异常情况，制定不同参数不同等级的风险协同处置策略，实时显示掘进工作面瓦斯浓度等参数分布的具体情况。地面工作站挖掘工作面风流状态与风筒参数的潜在规律，形成风流−风筒调控模型，根据掘进工作面风流流动分布状态实现对风筒的实时调控；同时建立理论供风量、实际供风量、实际需风量相匹配的变频预测调风模型，基于变频调风模型和实时通风参数确定通风机运行频率，通过通风机智能变频实现按需供风，并在通风异常情况下，基于瓦斯涌出量预测和风排瓦斯极限能力辅以钻孔瓦斯抽采控制工作面瓦斯浓度，实现对长距离掘进工作面的通风安全保障。以转龙湾煤矿23303掘进工作面为例，对风流进行数值模拟，研究工作面风流分布状态，为掘进工作面风速传感器的布置调整提供依据。提出2种通风联动调控方式，即常态下变频调风和异常情况下调控排风：在常态下通过供需匹配分析确定通风机运行频率，实现通风机的智能变频调风；在通风异常情况下采用4种调控排风规则，保障长距离掘进工作面的通风安全，同时达到节能减排效果。构建了局部通风系统健康指标综合评价体系，通过综合评价模型和健康指数，实现对局部通风系统的实时健康“体检”，并定量显示不同指标的风险等级，确保局部通风系统处于健康状态。

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2023年第09期

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巷道障碍物对风速监测位置的影响研究

作者(Author)：张京兆, 熊帅, 范京道, 闫振国, 黄玉鑫, 张亚爽

摘要：现有高精度风速传感器在井下的安装位置统一采用正常风流流动状况下的方案，未综合考虑巷道放置障碍物等导致风流异常的情况，达不到智能通风的风速精度要求，难以实现矿井的安全生产。针对上述问题，以小纪汗煤矿11218回风巷为研究对象，对井下巷道中障碍物不同位置与不同尺寸对风速的影响展开研究，结合现场实测巷道基础参数与Fluent软件构建贴合该矿特征的巷道模型，研究了距上游端口10 m处底板放置的障碍物与两帮的距离（简称间距L）及其形状大小、放置方式等因素对巷道风速监测位置的影响。① 定量分析结果发现：各模型于断面直角处存在微小部分的合理风速区域，其面积在L=0.5 m时最大，L=1 m时次之，L=0时最小；随着间距L的增加，风速传感器最佳布设位置随x坐标（巷道走向）的增加呈均匀分布−截面直角处微量分布−空心圆角矩形分布的规律，且合理风流向两帮扩散更快；L=0时，顶板位置中垂线的合理风流分布在2.59～2.78 m处；L=0.5 m时，顶板位置中垂线的合理风流分布在2.59～2.80 m处；L=1 m时，顶板位置中垂线的合理风流分布在2.61～2.78 m处。② 定性分析结果表明：放置障碍物巷道的平均风速均呈增大−减小−增大−平衡的状态；障碍物竖放或宽度增加对风流影响较大；障碍物体积相同，风速峰值大致相同；风流发展稳定时，L=0.5 m时风速可靠性最高，L=1 m时次之，L=0时可靠性相对最低。③ 通过风速普适性分析得出：在同模型下，不同风速变化率均处于上升−下降−再上升−平衡的4个阶段；在模型2、间距L=0.5 m条件下，对回风巷风流运移规律影响较小的结论具有风速普适性。

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2023年第09期

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用于井下行人检测的可见光和红外图像融合算法

作者(Author)：周李兵, 陈晓晶, 贾文琪, 卫健健, 叶柏松, 邹盛

摘要：矿用智能车辆的工作环境光照条件复杂，在进行井下行人检测时可以通过融合可见光和红外图像，将红外线反射信息和细节纹理信息融合于可见光图像中，改善目标检测效果。传统的可见光和红外图像融合方法随着分解层数增多，会导致图像边缘和纹理模糊，同时融合时间也会增加。目前基于深度学习的可见光和红外图像融合方法难以平衡可见光和红外图像中的特征，导致融合图像中细节信息模糊。针对上述问题，提出了一种基于多注意力机制的可见光和红外图像融合算法（IFAM）。首先采用卷积神经网络对可见光和红外图像提取图像特征；然后通过空间注意力和通道注意力模块分别对提取出来的特征进行交叉融合，同时利用特征中梯度信息计算2个注意力模块输出特征的融合权值，根据权值融合2个注意力模块的输出特征；最后通过反卷积变换对图像特征进行还原，得到最终的融合图像。在RoadScene数据集和TNO数据集上的融合结果表明，经IFAM融合后的图像中同时具备了可见光图像中的背景纹理和红外图像中的行人轮廓特征信息；在井下数据集上的融合结果表明，在弱光环境下，红外图像可以弥补可见光的缺点，并且不受环境中其他光源的影响，在弱光条件下融合后的图像中行人轮廓依旧明显。对比分析结果表明，经IFAM融合后图像的信息熵（EN）、标准方差（SD）、梯度融合度量指标（QAB/F）、融合视觉信息保真度（VIFF）和联合结构相似性度量（SSIMu）分别为4.901 3，88.521 4，0.169 3，1.413 5，0.806 2，整体性能优于同类的LLF−IOI，NDM等算法。

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2023年第09期

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