《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; 6324IP
点击量; 3649次
下载量

基于改进度量学习的煤矿井下行人重识别方法研究

作者(Author)：张立亚, 王寓, 郝博南

摘要：传统基于度量学习的煤矿井下行人重识别方法中，由于度量学习忽略正负样本绝对距离，造成损失函数梯度消失或梯度弥散，导致井下人员位置信息识别精度不高。针对该问题，提出了一种基于改进度量学习的煤矿井下行人重识别方法。首先，采用基于手工设计特征的井下人员特征提取方法，对颜色空间、纹理空间等特征进行手动加工提炼，丰富特征维度。然后，采用欧氏距离对人员高维特征进行相似性计算。最后，提出一种改进的三重损失函数，通过在传统三重损失函数中加入自适应权重，增加有效样本的权重，解决了由于忽略正负样本绝对距离导致的梯度消失或梯度弥散问题。将传统识别方法与基于改进度量学习的煤矿井下行人重识别方法进行了累积匹配特征曲线验证、识别速率验证，结果表明：① 基于改进度量学习的煤矿井下行人重识别方法在相似样本个数为50左右时，样本匹配概率达100%。② 在2种不同标定大小图像的推理耗时上，基于改进度量学习的煤矿井下行人重识别方法较传统重识别方法分别减少了44，68 ms。③ 基于改进度量学习的煤矿井下行人重识别方法在舍弃行人头脚部分图像后表现更好，在相似样本个数为42左右时，样本匹配概率达100%。

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工矿自动化

2023年第09期

126

73
基于5G的矿用装备远程控制技术研究

作者(Author)：李晨鑫

摘要：矿用5G为智能矿山建设提供了高速信息传输通道，基于5G的矿用装备远程控制应用是实现少人化、无人化矿井生产的关键手段。分析了矿用4G、WiFi6应用于矿用装备远程控制中的不足，指出5G技术是实现矿用装备远程控制的必要支撑手段。运用信息物理系统架构研究方法构建了基于5G的矿用装备远程控制应用系统参考架构。以5G+采煤机远程控制为例，研究了5G传输链路的关键技术，梳理了监视监测数据与远程控制数据的信息流。当前5G网络为层三通信方式，而矿用装备远程控制的控制系统与受控设备之间需要进行点对点层二通信，针对该问题，研究了层二隧道构建方法和5G LAN技术，建立了远程控制信息传输的稳定通道。针对现场监视数据的大带宽传输需求与远程控制数据的低时延传输需求，提出了资源预调度与请求调度灵活适配的空口资源分配机制。现场测试结果表明：通过层二隧道共传输数据包13 328个，未出现丢包或接收不成功的现象；端到端时延为11.5～23.8 ms，能够满足矿用装备远程控制的传输需求；RSRP（参考信号接收功率）分布在−93～−53 dB·m之间，SINR（信号与干扰加噪声比）分布在10～38 dB之间，无线覆盖情况良好。矿用5G无线通信系统的可靠性、端到端时延及无线覆盖情况能够满足采煤机远程控制的传输需求。

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工矿自动化

2023年第09期

160

117
矿用5G智能终端数据交互和共享规范研究

作者(Author)：蔡峰, 王陈书略, 乔梁, 包晓波, 张冬阳

摘要：5G技术是实现矿山智能化建设的基础，针对不同厂商之间的矿用5G智能终端与管控平台很难实现互通的问题，需要统一和规范5G系统中的数据交互和共享流程。给出了“5G+智能矿山”的部署架构，即矿用5G智能终端通过井上下5G基站、交换机和5G核心网，与包含管控平台的服务器实现数据交互和共享。介绍了矿用5G系统中传输的消息类型、消息传输格式、消息组成和消息连接方式等。针对矿山领域的具体应用场景，将矿用5G系统中的数据分成语音数据、视频数据、传感数据和控制类数据等，并给出了矿用5G智能终端在不同应用场景下传输的数据类型。分析了矿用5G智能终端及管控平台应具备的能够满足数据交互的基本传输能力，指出矿用5G智能终端与管控平台数据交互时的流程包括设备信息查询与上报、设备升级、日志采集、告警下发及处理和平台配置下发及处理等。给出了矿用5G智能终端数据共享的参与实体、安全等级和流程（包括数据的汇聚、申请、授权、提供和反馈）。通过实施标准化流程，在保证通信可靠性的同时，简化了“5G+智能矿山”系统架构下的数据交互和共享流程，以加速矿山智能化建设。

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工矿自动化

2023年第09期

123

71
基于Fano共振的全介质型超表面甲烷传感器设计

作者(Author)：刘海, 周彤, 陈聪, 高鹏, 戴耀威, 王晓林, 段森浩, 高宗阳

摘要：与传统甲烷传感器相比，超表面甲烷传感器具有高度灵敏、性能稳定、小型化、集成化、多功能可定制等优点，更满足在煤矿等复杂环境下的应用需求。设计了基于Fano共振的全介质型超表面甲烷传感器。超表面结构由周期性的硅纳米结构和SiO2衬底组成，包含4个方形硅环纳米结构及中心的硅纳米方块。通过改变几何参数观察其对全介质超表面结构Fano共振的影响，结果表明，综合考虑结构的品质因数和调制深度，应选取方形硅环中心距离为1 000 nm，方形硅环的内边长为100 nm，硅纳米块的边长为200 nm，此时品质因数为227.60，调制深度为99.98%，接近100%。通过在超表面结构内涂覆甲烷气敏薄膜实现传感检测功能，结合极窄线宽的Fano谐振特性和显著的局域场增强效应，实现对甲烷气体的高精度检测。仿真结果表明：全介质超表面传感器对甲烷体积分数的灵敏度为−0.953 nm/%，且甲烷体积分数变化与共振峰偏移量呈线性关系，监测性能较好；全介质超表面传感器的折射率灵敏度高达883.95 nm/RIU，且共振峰偏移量与环境折射率增量呈线性关系，可用于检测环境折射率的变化。

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2023年第09期

121

70
面向煤矿混合气体检测的神经网络算法研究进展

作者(Author)：焦明之, 沈中丽, 周扬明, 何新建, 贺耀宜

摘要：煤矿气体传感器用于混合气体检测时测量信号之间有交叉干扰，难以保证检测准确性。对于相同的待识别气体，传统气体识别算法的识别精度低于基于神经网络的气体识别算法，神经网络通过调整其网络层、每层神经元的数量、神经元的激活函数和各层网络之间的权重等来实现更高的气体识别精度。介绍了煤矿混合气体检测系统结构，通过构建气体传感阵列，利用其多维空间气体响应模式，并结合特定的气体识别算法，实现对混合气体的定性定量识别。重点分析了几种面向煤矿混合气体检测的神经网络算法并进行了对比分析，主要包括反向传播（BP）神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、径向基函数（RBF）神经网络：BP神经网络通常可以达到较高的分类精度，然而需要训练大量的参数，训练时间长，通常为了减少时长和提高精度，可以将BP神经网络与其他算法相结合；CNN可以自动提取数据特征，精度和训练速度都优于BP神经网络，但其易于陷入局部最优；RNN可以使用更少的数据并提取更有效的特征，但容易出现梯度消失等问题；RBF神经网络具有较强的鲁棒性和在线学习能力，但其通常需要大量数据完成模型训练。神经网络算法的应用将大幅提升煤矿混合气体的检测精度，保障煤矿智能化的实现。

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工矿自动化

2023年第09期

131

81
新一代智能煤矿人工智能赋能技术研究综述

作者(Author)：付翔, 秦一凡, 李浩杰, 牛鹏昊

摘要：煤炭工业与人工智能（AI）深度融合是现代化矿井实现智能少人、降本提效的重要路径，而煤炭行业全流程、全业务应用场景的AI赋能是实现煤矿智能化的具体技术措施。在当前煤矿智能化发展背景下，提出了初级智能煤矿向新一代智能煤矿演进的基本范式，对比分析了初级智能煤矿与新一代智能煤矿的组成、功能与技术内涵，揭示了新一代智能煤矿AI赋能技术的重要性及其应用实施的2个关键：煤矿工业机理AI模型与煤矿工业互联网平台。总结了关于煤矿地质、采煤、掘进、安全监控等复杂作业环节的工业机理AI模型研究现状，阐明了工业机理AI分析在智能煤矿建设中的快速发展态势。设计了新一代智能煤矿多级云边协同工业互联网平台架构，利用集团数据中心、矿井数据中心、生产系统集控中心等工业信息软硬件设施，结合海量数据云计算和少量数据边缘计算特点，提出了集团云、矿井云与环节边、场景边的多级云边协同机制。指出了未来进一步研究方向，应不断加强煤矿工业机理AI模型的开发与软件化研究，逐步形成煤矿全流程AI赋能的知识软件体系，并充分运用煤矿工业互联网平台的数字资源与信息设施，逐步实现煤矿工业互联网平台的AI技术承载。

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工矿自动化

2023年第09期

148

94
巷道内瓦斯爆炸状态下人工坝体的力学响应研究

作者(Author)：屈世甲, 杨欢

摘要：当矿井发生瓦斯爆炸时，爆炸冲击波会破坏储水坝体，导致采空区储水大量涌出，甚至造成瓦斯与水耦合灾害，因此，人工坝体在极端条件下的稳定性对矿井安全具有重要意义。针对当前对井下人工坝体随瓦斯爆炸冲击波传播的力学响应特性研究较少的问题，利用LS−DYNA软件模拟了巷道内瓦斯爆炸对人工坝体力学性能的影响，研究了迎爆侧、黄土夹层及背爆侧受力状态、形变和应力特征，分析了巷道内瓦斯爆炸冲击波作用下人工坝体的动力响应过程。人工坝体表面载荷分布分析结果表明：当巷道内部发生爆炸时，人工坝体迎爆面的爆炸荷载为不均匀分布，同时在井下各结构相交区域，反射超压因反射冲击波的汇聚和叠加作用而产生明显的增强效应；随着爆炸能量的快速释放，迎爆面中心测点的冲量加载时程曲线表现为三阶段变化特征，当瓦斯体积为200 m3时，在起爆500 ms内，迎爆面中心测点的最大冲量可以达到0.04 MPa·s。人工坝体表面形变和应力分析结果表明：在0～500 ms内，迎爆面中部始终处于受压状态，中心节点的最大横向位移为0.319 mm，由于掏槽的作用，人工坝体四周受拉应力，在此处出现了最大拉应力及剪切应力；黄土夹层动力响应依次为“受压−压实−塑变−传压”，在该过程中黄土起到缓冲作用，最大位移为0.067 5 mm；背爆侧墙体由于受到黄土夹层的挤压而发生力学响应，但应力都较小，外侧墙体基本处于安全状态。

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2023年第09期

133

85
智能矿山综合管控平台研究进展及发展路径

作者(Author)：邢震

摘要：智能矿山综合管控平台是实现煤矿安全高效生产的一个重要支撑，然而在研究及实践过程中仍存在对管控平台的概念描述不一致、管控平台功能开发及建设重点偏离核心发展方向等问题。为明确管控平台后期功能开发及现场应用过程中的发展方向及路径，分析了管控平台的本质，得出以数据流为主线的管控平台的本质涉及数据接入、数据融合、数据综合应用3个方面。通过对比和整合已出台的国家能源局、主要产煤大省、主要能源央企等的智能矿山验收管理办法，将管控平台的功能要求细分为基础支撑功能、扩展补充功能及关键核心功能。以三大功能为主线，总结了管控平台的研究及应用进展，并提出了发展路径：基础支撑功能存在数据接入稳定性不够、成熟度不够、实用性不够等问题，应朝规范性、可靠性方向发展；扩展补充功能可满足企业的个性化需求，但并不是智能综合管控的核心发展方向，应朝实用性、补充性方向发展，辅助实现全局的互联互通、协同管控、自主决策等关键核心功能；关键核心功能宜向标准化、稳定性方向发展，当前对关键核心功能的研究缺乏具体的标准和细节，为了实现智能矿山建设目标，需要解决煤矿现场实际存在的难点问题，并逐步挖掘新的应用场景和潜在需求。

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