《工矿自动化》“放顶煤开采智能化进展”专题

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《工矿自动化》“放顶煤开采智能化进展”专题

来源：工矿自动化

综放开采技术是厚及特厚煤层开采的有效方法，已成为我国在世界煤炭开采行业的标志性技术。综述了“四要素”放煤理论、顶煤采出率与含矸率关系、基于块度分布的采出率预测模型、煤流瞬时含矸率−累计含矸率关系等智能放煤理论研究进展。

行业视野: 工矿自动化
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智能放煤理论与技术研究进展

作者(Author)：王家臣, 杨胜利, 李良晖, 张锦旺, 魏炜杰

摘要：综放开采技术是厚及特厚煤层开采的有效方法，已成为我国在世界煤炭开采行业的标志性技术。综述了“四要素”放煤理论、顶煤采出率与含矸率关系、基于块度分布的采出率预测模型、煤流瞬时含矸率−累计含矸率关系等智能放煤理论研究进展。分析了智能放煤技术难点，指出含矸率是影响顶煤采出率和煤质的关键因素，放煤过程中含矸率的快速、准确计算是智能放煤技术突破的重点和关键。将智能放煤技术分为非图像识别智能放煤技术和图像识别智能放煤技术2类，对不同技术的研究进展、优缺点及使用条件进行了详细分析。非图像识别智能放煤技术包括记忆放煤技术、声音振动信号识别技术、γ射线探测技术、探地雷达技术、微波照射+红外探测技术、激光扫描放煤量监测技术等，图像识别智能放煤技术包括井下照度环境精准控制、放煤图像去尘算法、含矸率计算精度保障策略、煤岩红外图像识别等。

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工矿自动化

2024年第09期

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基于匹配法的不同种类煤和矸石发射率测量研究

作者(Author)：张锦旺, 何庚, 韩星, 张珈鸣

摘要：煤和矸石的种类、表面纹理结构、变质和发育程度等因素都会对其发射率产生较为显著的影响，精准的发射率参数设置对红外热像仪测温及煤和矸石红外图像的识别至关重要。提出了一种基于匹配法的煤和矸石发射率测量方法，即采用表面热电偶与红外热像仪相结合的方式测量煤和矸石发射率。用密闭的电热炉对被测煤和矸石进行均匀加热，待被测煤和矸石均匀受热且稳定后，用表面热电偶对被测煤和矸石的选定区域进行真实温度测定（标定为t1），然后用红外热像仪对同一区域进行温度测定（标定为t2），最后对红外热像仪的发射率进行调试，当t2=t1时，得出的发射率即为被测煤和矸石在该温度下的真实发射率。实验结果表明：① 等温条件下，煤和矸石表面越粗糙，其发射率数值越大，表明煤和矸石表面的粗糙度是导致二者产生不同发射率的内在因素。② 4种不同种类煤和矸石发射率随温度的增大呈幂函数降低，且拟合函数相关系数R2达0.98以上，验证了匹配法应用于煤和矸石发射率测量的可行性。③ 采用反代法得出在不同温度条件下实测值与理论值的误差率均小于3%，验证了实验中测量的煤和矸石发射率的准确性。

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2024年第09期

14

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综放工作面围岩控制与智能化放煤技术现状及展望

作者(Author)：庞义辉, 关书方, 姜志刚, 白云, 李鹏

摘要：分析了厚及特厚煤层智能化综放工作面围岩控制技术与智能化放顶煤技术发展现状及存在的问题，从巷道围岩高效支护、工作面超前支护、坚硬特厚顶煤冒放性、液压支架位姿监测及智能化放顶煤5个方面提出了工程实际需求。针对综放工作面实现安全、高效、智能化开采存在的技术难题与工程需求，对综放工作面围岩控制技术、智能化放煤技术进行了研究：构建了坚硬特厚煤层顶煤悬臂梁力学模型，研发了提高顶煤冒放性及放出率关键技术，实现了坚硬特厚煤层超大采高综放开采；研发了单元式超前液压支架顶梁可旋转自复位装置，实现了液压支架顶梁根据巷道顶板倾斜角度自动旋转支护，有效提高了单元式超前液压支架对巷道顶底板的适应性；提出了采用巷道支护液压支架替代传统锚网支护结构的思路，具有支护效率高、成本低、节省工作面超前支护等优点；开发了基于立柱与尾梁千斤顶行程的综放液压支架支护姿态监测装置与算法，提高了液压支架支护姿态解算效率与精度；提出了基于透明地质模型、煤量监测装置与煤矸识别装置融合的智能放煤控制方法，可有效解决多夹矸层特厚顶煤智能化放煤技术难题。提出智能地质保障技术、机器视觉精准测量与智能感知技术、综放工作面设备智能精准自适应控制技术、综放工作面数字孪生技术等是智能化综放开采技术与装备的发展趋势。

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2024年第09期

15

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基于支架结构运动学的放煤机构精准控制研究

作者(Author)：王祖洸, 王伸, 李东印, 李化敏, 王文, 岳帅帅, 李东辉

摘要：放煤机构的精准控制是实现智能化、无人化放顶煤开采的重要基础，放煤机构与后部刮板输送机的空间关系及支架姿态对空间关系的影响规律是构建放顶煤支架控制模型的关键。以ZF17000/27.5/42D型低位放顶煤支架为研究对象，阐述了支架顶板和底板不同俯仰姿态下放煤机构与后部刮板输送机的空间关系；基于液压支架放煤机构开口度控制逻辑，搭建了支架姿态感知系统，提出了液压支架放煤机构末端运动学分析方法；建立了基于D−H矩阵的低位放顶煤液压支架放煤机构末端运动学模型，并据此构建了液压支架放煤机构开口度计算模型，平均计算误差仅为1.71%，满足现场应用精度要求；提出了基于姿态反馈的支架放煤机构闭环控制方法，并将基于放煤机构开口度计算模型开发的放煤决策模型应用于现场。应用效果表明：自动放煤时各支架平均放煤时间的均方差仅为0.13 min，较人工放煤方式整体放煤效率提高20%～43.9%；顶煤采出率达89%，后部刮板输送机负载更加均衡，过载率仅为0.73%。

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2024年第09期

15

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基于工艺引擎的规划放煤控制系统

作者(Author)：姚钰鹏, 商楚浩, 刘清

摘要：目前对综放智能化的研究主要聚焦于感知方面，对放煤过程智能化的研究较少，自动放煤控制技术存在自适应性不足、效率较低、放煤质量难以把控等问题。为了提升放煤过程的智能化水平与运行效率，设计了一种基于工艺引擎的规划放煤控制系统。该系统由放煤管控单元和窗口决策单元组成：规划放煤管控单元通过异步递进的放煤调度策略、柔性切换技术及规划放煤工艺编辑引擎，实现采煤机位置弱关联的自动顺序放煤及工艺在线编辑，通过关联后部刮板输送机负载，动态调整工艺启停，保障刮板输送机安全作业；窗口决策单元通过PID控制算法动态调节尾梁角度，实现放煤窗口反馈控制，采用遗传算法优化BP神经网络对放煤窗口大小进行智能决策，以适应不同工况，提高放煤质量。现场应用结果表明：基于异步递进的放煤调度策略与柔性切换技术提升了单刀自动运行效率，无需再手动接管；每一班组自动化运行刀数提升了33.3%；系统关联的后部刮板输送机负载、泵站等设备可动态调整工艺启停，每班后部刮板输送机平均停止次数下降了61.1%，可保障作业安全；工艺编辑引擎能适应多种场景下的应用，工艺调整用时大幅度降低；后部动作与前部动作相互叠加，使得单刀平均用时缩短了9.3%，提升了开采效率；倾角传感关联控制与规划放煤窗口智能决策将每日发热量提升了10.3%，改善了放煤质量。

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2024年第09期

15

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基于光滑粒子动力学顶煤放落与输送过程仿真研究

作者(Author)：刘波, 张强, 刘洋, 董祥伟

摘要：目前针对综放开采中顶煤放出规律的数值模拟研究中，对于顶煤运动的连续−非连续性问题需复杂的耦合算法，必须解决煤岩界面信息精确交互问题，且忽略了刮板输送机输送过程。针对该问题，基于光滑粒子动力学构建了无网格数值计算模型，通过建立连续介质力学控制方程的光滑粒子动力学离散方程，并引入弹塑性土体本构模型和Drucker−Prager屈服准则，实现了顶煤坍塌、运移、放出过程的动态模拟。考虑采场实际放煤和输煤过程，构建了刮板输送机模型，模拟沿工作面水平方向顶煤放出和底煤输送过程，得到不同刮板输送机运行速度（0~1.5 m/s)下的煤岩界面和煤流速度变化规律。仿真结果表明：弹塑性土体本构模型可有效模拟颗粒的流动行为，通过设定摩擦角、弹性模量等材料参数，避免了传统离散元法模型的参数不定问题；煤流速度稳定后，放煤口附近的顶煤应力分布呈 “双峰”形态；刮板输送机运行速度对放煤时间影响较大，但对终止的煤岩界面和放出体形状影响较小；多支架同时放煤需考虑刮板输送机的输送能力，不同支架之间的底煤输送干涉可能导致放煤口的堵塞效应； “见矸关门”准则导致不同放煤口放煤量存在差异，40个放煤口顶煤放出量的标准差（7.52 m2）高于自动放煤的标准差（1.93 m2）。

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2024年第09期

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基于GSL−YOLO模型的综放工作面混矸率检测方法

作者(Author)：王福奇, 王志峰, 金建成, 井庆贺, 王耀辉, 王大龙, 汪义龙

摘要：针对现有基于深度学习的综放工作面混矸率检测方法在井下低照度、高粉尘、煤矸堆叠等复杂条件下存在煤矸识别精度低、分割效果差、模型参数量和运算量大、未实现混矸率的实时检测等问题，提出了一种基于GSL−YOLO模型的混矸率检测方法。GSL−YOLO模型在YOLOv8−seg的基础上进行以下改进：在主干网络中引入全局注意力机制（GAM），通过减少信息弥散和放大全局交互表示提高模型特征提取能力；选用具有高效局部聚合网络的空间金字塔池化（SPPELAN）模块，提升模型处理不同尺寸目标时的检测性能；采用轻量级非对称多级压缩检测头（LADH），降低模型的训练难度，同时提高推理速度。提出了一种基于类别分割掩码的混矸率计算方法，该方法基于煤流图像处理结果中的分割掩码信息，计算其中矸石的像素面积与总像素面积的比值，作为瞬时混矸率。实验结果表明：① GSL−YOLO模型的mAP@0.5∶0.95达96.1%，比YOLOv8−seg模型提高了0.8%。② GSL−YOLO模型的参数量为2.9×106个，浮点运算次数为11.4×109，模型权重为6.0 MiB，比YOLOv8−seg模型分别降低了12.1%，5.8%，11.8%，实现了模型的轻量化。③ GSL−YOLO模型在测试集上的帧率为12帧/s，基本满足实时检测要求。④ 与YOLO系列模型相比，GSL−YOLO模型分割效果最好，检测精度最高，参数量和运算量较少，综合性能最佳。⑤ 基于截取的综放工作面后部刮板输送机上煤流视频中的3帧图像，计算了瞬时混矸率，结果表明，提出的混矸率计算方法基本实现了综放工作面混矸率的实时计算。

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2024年第09期

13

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混合煤矸放落态势特征研究

作者(Author)：单鹏飞, 杨通, 孙浩强, 郗博佳

摘要：传统的基于图像检测技术的放顶煤过程中煤流动态特性研究多侧重于某一特定阶段的图像分析，未结合全阶段的动态特性进行综合分析；现有研究较少将放顶煤过程中上覆岩层的松散区变化与放煤过程中的煤矸分离和煤流特性相结合，缺乏对放煤过程的全局性系统分析。针对上述问题，对放顶煤过程中的煤流动态特性、煤矸分离效果及上覆岩层松散区凹陷变化进行了系统研究。首先，提出了一种基于双光流网络的放顶煤过程动态分析方法。实验结果表明：不同放煤方案下，放煤速度不随放煤形式和规律的变化而改变，平均检测准确率随着放煤口数量的增多而提高，尤其在不同放煤步距阶段呈明显线性增长；顶煤放出率与平均检测准确率呈正相关关系，验证了该方法在放顶煤过程监测中的有效性。其次，利用OpenCV技术对上覆岩层松散区凹陷面积进行实验分析。结果表明，初始放煤阶段松散区凹陷面积急剧增长，随后随时间推移逐渐趋于稳定；通过凹陷面积的动态变化趋势，可有效判断顶煤的放出过程，实现透明化放煤监测。最后，结合称重实验数据，分析了放煤量、放出率与含矸率之间的关系。结果表明，初始放煤阶段纯煤放出量最大，周期放煤阶段纯煤放出量趋于稳定，含矸率则随着放煤口数量的增多而减少。该结果进一步揭示了放煤方式对煤矸分离和顶煤放出率的影响。

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工矿自动化

2024年第09期

14

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