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- 上新 |《工程研究——跨学科视野中的工程》 2024年第05期
- 《工程研究—— 跨学科视野中的工程》是由中国科学院主管，中国科学院大学主办，科学出版社出版的跨学科、综合性的学术期刊。2009年创刊，2016年起由季刊改为双月刊。
本刊旨在面向国内外工程建设和工程发展的实际，前瞻性地研究和传播工程建设的新思想、新理念和新进展、实事求是地研究工程实践的经验和教训，多学科视角地研究工程与社会发展的复杂关系，探讨工程与创新的公共政策议题，努力推动有关领域的学术发展，进而服务于我国全面建设小康社会和构建和谐社会的任务。
- 2024-10-17
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- 重庆研究院ZYWL-2000Y煤矿全自动钻机荣获国家专利密集型产品认定
- 近日，重庆市“知识产权创新成果商圈巡展活动”在重庆江北区观音桥举行，重庆研究院代表上台领取了一项重要认定证书。此次获奖的是重庆研究院自主研发的“ZYWL-2000Y全方位型煤
- 2024-10-17
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- 《煤田地质与勘探》“智能地球物理” 专题
- 近年来，人工智能与地球物理学科的深度融合已成为推动地球科学领域创新发展的重要驱动力。这一跨学科的结合不仅极大地提升了数据处理的智能化水平，实现了成像精度的显著提升和反演过程的优化，还使得实时监测与灾害预警成为可能，极大地拓展了地球科学研究的视野。在复杂多变的地质环境中，人工智能技术的应用有效辅助了勘探方案的设计，显著提高了勘探效率与准确性。此外，在资源开发与利用领域，智能优化算法的应用促进了资源的高效、绿色开采，为实现可持续发展目标提供了强有力的科技支撑。为了进一步总结与展示人工智能在地球物理领域取得的最新研究成果，推动该领域的持续发展，并为相关学科研究提供新的思路与方法，《煤田地质与勘探》特别邀请北京大学马坚伟教授、西安交通大学陈文超教授担任专题主编，中国矿业大学(北京)赵惊涛教授、哈尔滨工业大学于四伟教授、西安交通大学王晓凯教授、西安研究院王保利研究员和王云宏副研究员担任专题副主编，共同策划了“智能地球物理”专题。本专题紧密围绕人工智能在地球物理数据处理、地质建模、资源预测等核心领域的创新应用与实用成果展开。本期优选了5篇代表性的论文，以期为读者呈现该领域的最新进展。期待更多的创新性研究成果能够投寄本刊，共同推动智能地球物理学科的发展。
- 2024-10-17
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- 富油煤地下原位热解提油过程基础研究
- 2024-10-17
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- 刘桥喜（华夏天信物联科技有限公司总经理）：RED-MOS助力煤矿“增安提效”--以神东锦界矿智能主
- 为持续推进智能矿山建设和技术创新,发挥创新链与产业链间的桥梁和纽带作用,《智能矿山》编辑部策划了“智能矿山零距离”品牌活动。第5期“智能矿山零距离”神东煤炭集团锦
- 2024-10-17
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- 煤系氦气富集机理与资源潜力—以鄂尔多斯盆地东缘为例
- 背景氦气因其化学性质稳定、导热性能好等优势，被广泛应用于国防、军工、航空、航天等高科技领域，具有不可替代的作用。目前我国氦气主要源于进口，对外依存度高，氦气资源安全问题突出。前人对氦气的研究主要集中在常规天然气，对煤系氦气的关注较少。目的和方法为了明确煤系中氦气资源分布及资源潜力，对鄂尔多斯盆地东缘(鄂东缘)煤系气进行取样分析，系统研究氦气分布规律及其控制因素。并结合沁水盆地煤层气中氦气测试结果，对比这两大盆地煤系中氦气富集机理，深入研究煤系中氦气资源潜力。结果和结论结果表明：鄂东缘韩城和大宁–吉县深部煤层气中氦气含量高于中浅部煤层气，其中，韩城深部和中浅部煤层中氦气平均体积分数分别为0.042 8%和0.013 0%，大宁–吉县深部和中浅部煤层中氦气平均体积分数分别为0.030 7%和0.012 1%；煤系致密气和深部煤层气中氦气含量相当，其中，韩城和大宁–吉县致密气中氦气平均体积分数分别为0.046 7%和0.035 5%，但都属于贫氦煤层气；三交北区块煤系气中氦气含量较高，平均0.093 0%，近一半的井可以达到富氦煤系气标准。鄂东缘煤系中原位自生氦气极少，主要来源于深部基底岩石、铝土岩和紫金山岩体，氦源岩的分布决定了煤系中氦气的分布。鄂东缘断裂系统是深部氦源和紫金山岩体中氦气的有利运移通道，断裂系统的发育强度和位置是氦气运移、聚集的关键，有效的盖层和封闭的水体环境是氦气保存的必要条件。沁水盆地原位自生氦气较少，成藏后期剧烈构造抬升是煤层氦气散失近90%的主要原因。深部煤层气和煤系致密气中氦气浓度相对较低，但是资源量巨大，应加大煤系氦气资源勘查力度。同时，应加强对贫氦–含氦煤系天然气的提氦技术攻关，有效利用煤系天然气中的低浓度氦气，以保障国家的氦气资源安全。
- 2024-10-17
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- 基于矿山工业互联网的选煤厂智能管控体系设计与关键技术
- 为实现选煤全流程自动化、数字化与智能化，构建基于矿山工业互联网的选煤厂智能管控体系，搭建了选煤厂智能管控平台并开展生产应用实践。基于选煤厂实时透视化智能管控总体设计目标，建立了包括边缘层、数据中心、矿山工业互联网平台及业务应用等内容的选煤厂智能管控平台体系，设计了数据中心、业务应用等主要模块，研究了选煤大数据治理、BIM驱动数字孪生、精细化智能分选控制等平台建设相关的关键技术，其中选煤大数据治理技术为充分发挥选煤行业的数据价值提供技术支撑，BIM驱动数字孪生技术实现选煤过程的全链条透视化智能化管理，精细化分选控制实现了产品煤质量的实时在线保障，最终建成具有管理体系标准化、业务流程一体化、数据融合协同化的智能管控、快速决策与分析的选煤厂智能管控平台。平台基于矿山工业互联网技术打通生产管理、安全监测、生产控制与辅助决策等系统，对生产过程进行实时透视化监控、调度和控制，实现生产计划的执行、资源的优化配置，并通过下峪口选煤厂进行智能化管控实践，验证了其在选煤全流程智能感知、辅助决策与精准控制等方面的成效，在提高精煤产品质量和精煤回收率的同时，降低了生产成本、人力成本，减少了停机事故。
- 2024-10-17
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- 车帮自动清扫装置的研究与应用
- 根据国家相关部门进行的数据统计,2020 年全国煤炭产量为39.02 亿t,其中铁路运输17.9 亿t,2021 年全国煤炭产量40.7 亿t,铁路运输占比进一步扩大。我国煤炭运输最主要的方式为铁路运输,约占全国煤炭总产量1/3,铁路运输发挥着巨大作用。目前煤炭火车装车站场所,当火车车厢装运完成后,需进行车帮清扫作业,将车帮上撒落的煤清扫进车厢内。清扫作业目前大部分采用人工作业。作业时,车厢每侧2~3 人站在操作台上,用扫把、铁锹将煤清理进车厢内。根据装车进度,操作员一般需在2 min 内完成清理工作,每装一列车,连续工作100~200 min,如果装车站连续装车,清扫作业需连续进行。长期人工清扫作业过程中,发现存在以下问题:(1) 需要人工多,劳动成本较高。(2) 工人连续作业,劳动强度较大。(3) 工作环境恶劣,粉尘较大,冬季气温较低。(4) 清扫效果不佳,经常有疏漏和残余。基于以上问题,急需要开发可行、可靠、高效、高质量的车帮自清扫系统。
- 2024-10-17
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