《矿业安全与环保》煤矿安全智能防控关键技术与应用 | 虚拟专辑

来源：矿业安全与环保

煤矿智能化建设过程中，广泛开发应用机械化换人、自动化减人、智能化少(无)人等相关技术与装备，是煤炭安全高效开采的重要技术支撑。将人工智能、物联网、云计算、大数据、机器人等技术与现代煤炭开发利用工艺深度融合，形成全面感知—实时互联—分析决策—自主学习—动态预测—协同控制的智能系统，实现煤矿生产经营全过程的智能化管控，能够促进煤矿安全生产技术与管理水平的提升。《矿业安全与环保》编辑部从近几年出版的论文中甄选出24篇相关论文，其研究内容包括：发展综述、智能安全防控关键技术、煤矿灾害智能防控等，供大家参考、阅读。

行业视野: 安全
类别; 123个
关键词; 77位
专家; 24篇
论文; 6376IP
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基于改进YOLOv5的矿用输送带纵向撕裂检测方法

作者(Author)：于庆, 罗明华, 向亮, 游磊, 朱兴林

摘要：带式输送机输送带纵向撕裂可能引发重大安全事故。针对现有输送带撕裂检测算法精度低、抗干扰能力差的问题, 提出了一种基于多尺度特征融合的纵向撕裂检测系统。系统通过线性激光和高速相机实时捕获输送机胶带表面图像, 使用LoG算法对图像进行预处理, 提取图像关键区域、减少数据冗余, 并通过多尺度特征融合神经网络进行撕裂检测。在检测算法方面, 在神经网络主干网络引入ConvNeXt特征增强模块, 提高模型对细小撕裂纹理的特征提取能力, 在Neck部分使用双向特征金字塔网络(BiFPN)融合浅层细节纹理特征, 减少下采样过程中深层网络细节信息的丢失。实验结果表明, 改进后的算法对纵向撕裂故障检测的检测精度P和平均精度均值mAP分别达到了96. 34%、94. 36%, 优于其他主流的检测方法。

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矿业安全与环保

2024年第04期

194

14
基于矿灯光信号的井下作业人员身份视频识别系统

作者(Author)：刘毅, 刘泽祥, 赵莉莉, 李宜升

摘要：针对矿井视频监视系统中的人员身份难识别的问题，开发了一种基于矿灯光信号的井下作业人员身份视频识别系统。通过在矿灯中嵌入近红外LED光信号，设计了便于识别与追踪的光信号矿灯；设计了基于曼彻斯特编码的光信号编码方法，提出包括霍夫圆/椭圆检测方法在内的矿灯目标检测系列方法，以及动态优化解码方法。视频识别系统通过矿灯发射唯一性ID光信号，视频监视系统采集并处理光信号，解析出矿灯ID。通过煤矿井下实验验证了视频识别系统的有效性。研究成果为矿井安全生产提供了一种创新的人员身份识别技术。

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矿业安全与环保

2024年第04期

158

7
基于TDConv与统一注意力检测头的异物检测算法

作者(Author)：赵健, 王奕, 王海峰, 程德强, 李自豪

摘要：针对矿井输送带在输送煤流的过程中，大块煤矸石和锚杆存在不同尺寸和形状，图像特征信息难以提取，传统目标检测算法检测效果不理想的问题，提出一种基于TDConv与统一注意力检测头的异物检测算法。该算法通过设计并行卷积的组合方式形成TDConv卷积模块，能有效保持图像特征原有信息，帮助更深的卷积层提取有效细节信息；在检测头部分加入统一注意力模块，有效提取和识别不同尺寸物体、不同空间位置之间的特征信息；基于煤矿井下不同场景的输送带制作了10万张矿用异物数据集(MFID)，为矿井煤流输送过程中异物检测的深入研究和实际应用提供资源支持。实验结果表明，该算法在矿用数据集MFID上的平均精度均值(mAP)与YOLOv5目标检测算法相比提升了2.1%；在具备高精度检测能力的同时，能有效减少异物检测网络模型参数量，使网络结构更加轻量化，适用于煤矿井下边缘计算设备。

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矿业安全与环保

2024年第04期

153

3
基于HigherHRNet的煤矿井下人体姿态估计快速网络研究

作者(Author)：张延军, 陈博

摘要：煤矿井下人体姿态的快速估计是井下作业智慧安全检测的重要前提。为解决煤矿井下多尘多雾、照明不足及颜色相融等问题，提高人体姿态估计关键点分配准确度及网络运行速度，研究新的Optimising HigherHRNet(OH-HRNet)快速网络模型：对HigherHRNet模型的轻量化设计、关键点分配进行深入研究，提出了基于注意力机制的记忆卷积模块及强化骨骼约束的关键点分配算法，并改进了算法的损失函数。在煤矿井下场景数据集和COCO公开数据集上的实验结果表明: OH-HRNet在GPU的速度上是LitePose的1.06倍，平均精度均值mAP提高了7.4%，平均召回率均值mAR提高了14.0%，可以实现更有效的智慧安全检测。

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矿业安全与环保

2024年第04期

183

5
基于β射线法的粉尘质量浓度检测算法研究

作者(Author)：李德文, 卓勤源, 吴付祥, 赵政

摘要：为了提高作业场所粉尘质量浓度检测结果的准确率，需进一步提高β 射线检测粉尘质量浓度的精度。实验分析发现β 射线强度存在波动性，其是影响粉尘质量浓度测试精度的因素之一；目前β射线法的基本算法没有考虑β射线强度波动性对粉尘质量浓度测试精度的影响。采用提取β射线强度波动数据信号特征值的研究方法，利用β射线强度峰峰值、标准偏差和包络均值分别标定粉尘质量浓度并进行对比分析，表明利用单一特征值标定粉尘质量浓度时分辨率较低。通过对β射线强度波动性特征值的融合实验研究，提出一种标定粉尘质量浓度的改进算法。实验结果表明：在粉尘质量浓度为0.0～920.3 mg/m3内，采用基本算法检测粉尘质量浓度的误差为8.7%～14.3%，而改进算法的检测误差为5.3%～10.0%，基于改进算法的粉尘质量浓度检测直读仪比基本算法直读仪的精度提高了4.4%。

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矿业安全与环保

2019年第06期

386

185
分布式激光甲烷检测系统及温度补偿技术研究

作者(Author)：张鹏

摘要：瓦斯浓度检测精度不高、传感器后期检修工作量大,是当前煤矿瓦斯灾害防治中存在的重要问题。针对这一问题,设计了一种光纤传输的分布式激光甲烷检测系统,并研究了其配套的温度补偿方案。阐述了采用可调谐激光光谱吸收技术和光复用技术进行多通道系统设计的方法,进而分析环境温度变化与甲烷吸收光谱的影响关系,在此基础上提出了一种基于实验测试数据的多变量自适应温度补偿算法,实现了瓦斯浓度在大空间复杂温度场条件下的准确检测。测试结果表明:该系统能够实现64个测点在10km范围内的准确检测;进行温度补偿后,在0~40.0℃温度变化范围内,甲烷体积分数测量范围为0~100.00%,测量误差小于±2.00%。该系统适用于煤矿通风巷道、采煤工作面等危险场所,具有测量精度高、信息覆盖面广、气室无源、本质安全、成本低等特点,可为煤矿瓦斯突出预警和瓦斯抽采提供准确的基础数据。

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矿业安全与环保

2024年第05期

91

1
用于井下振动测量的自发电振动传感器的研制

作者(Author)：冯彦军, 吴川, 杨朔

摘要：井下钻具的共振可能会损坏钻具甚至造成井下事故,对井下振动进行实时测量非常有必要。然而目前常规传感器的井下电池和电缆的供电方式会降低钻探效率,因此具有井下发电功能的传感器将更加适宜实际工况。针对此情况,研制了一种具有自发电功能的振动传感器,其利用振动工况诱导传感器内部纳米材料相互摩擦进行发电,同时利用摩擦电信号与振动信号的对应关系实现对振动的测量。室内试验结果表明,传感器的输出信号幅值可达7.3V,最大发电功率约0.84μW,振动测量范围为0~13Hz,振动测量误差小于5%,可在小于250及井下超高温传感器技术的研究提供一定的借鉴。℃的温度范围内正常工作。研究成果可为井下发电

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矿业安全与环保

2023年第04期

182

89
嵌入空洞卷积和批归一化模块的智能煤矸识别算法

作者(Author)：郭永存, 张勇, 李飞, 杨鹏

摘要：为解决现有机器视觉煤、矸石识别算法感受野小、特征提取能力低和训练收敛速度慢的问题，提出一种嵌入空洞卷积和批归一化模块的智能煤矸识别算法。该算法利用空洞卷积替换VGGNet16网络中尺寸为3×3的卷积核，增大卷积核感受野、提高网络的特征提取能力，同时在卷积层和激活层之间嵌入批归一化模块，在避免梯度消失的同时可加快模型训练收敛速度。利用搭建的实验装置采集煤和矸石图片，制作煤和矸石图像数据集，对模型进行训练，并基于浮点运算次数FLOPs和F1分数对模型的训练结果和预测效果进行评价。实验结果表明，改进后的煤矸识别算法FLOPs为71 632 538次，测试集F1分数为0.994 3，训练在第5个周期即收敛且准确率达到97%以上。通过与其他网络模型训练结果进行对比，说明所建模型具有较快的收敛速度且预测效果较好。

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矿业安全与环保

2022年第03期

317

108