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2020年  第46卷  第7期

科研成果
基于视频图像的瓦斯和煤尘爆炸感知报警及爆源判定方法
孙继平, 范伟强
2020, 46(7): 1-4.. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17629
摘要:
分析了瓦斯和煤尘爆炸视频图像特征:爆炸火球通常呈红色,亮度高、温度高,辐射较强的红外线和紫外线,火球面积迅速扩大;火焰锋面的面积、亮度、颜色、形状、辐射强度等不断变化;烟尘的面积、颜色、形状等不断变化;有物体快速移动和变形。提出了基于可见光视频图像、近红外视频图像、远红外视频图像、紫外视频图像的瓦斯和煤尘爆炸感知报警及爆源判定方法:根据高亮区域亮度及其变化率、高亮区域面积及其变化率、图像形状及变化、图像颜色及变化,辨识瓦斯和煤尘爆炸;通过不同地点摄像机采集的图像变化及变化先后时间关系、摄像机损坏的时序关系,判定爆源。提出了可见光视频图像、近红外视频图像、远红外视频图像、紫外视频图像、O2、CO2、CO、温度、声音、震动、气压、风速、风向、烟雾、粉尘等多信息融合的瓦斯和煤尘爆炸感知报警及爆源判定方法,减小火灾、巷道灯、矿灯、车灯、红色衣物、机电设备发热、电气设备和电缆故障放电、煤与瓦斯突出、冲击地压、顶板大面积冒落、水灾、爆破作业、工作面落煤、煤炭转载和运输等对瓦斯和煤尘爆炸辨识的影响。
煤矿信息化建设回顾与展望
丁恩杰, 廖玉波, 张雷, 刘忠育
2020, 46(7): 5-11. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17624
摘要:
从煤矿信息化的定义出发,回顾了煤矿信息化建设经历的单机(系统)自动化、综合自动化、矿山物联网、智能矿山、感知矿山等阶段的特征、典型问题及具有代表性的解决方案,指出:单机(系统)自动化矿山仅能够对单一设备或单一系统进行简单控制,属于煤矿信息化建设的初级阶段;综合自动化矿山实现了多系统间的自动化控制,解决了信息孤岛问题,属于煤矿信息化建设的中级阶段;物联网矿山、智能矿山分别实现了人与人、人与物和物与物相联及深度相联,感知矿山实现了矿山信息与状态的认知与知识集成,属于煤矿信息化建设的高级阶段。梳理了煤矿信息化、数字化、虚拟化和智慧化之间的关系,指出:煤矿信息化包括矿山数字化、虚拟化和智慧化的所有内容;物理矿山、数字矿山、虚拟矿山通过物的集成、数据集成和语义集成形成一个完整的闭合体,智慧矿山是该闭合体的核心。分析了目前煤矿信息化建设在感知层、网络层、平台层、应用层存在的主要问题,探讨了煤矿信息化技术的发展趋势:自治设备大量涌现;煤矿透明化与精准控制;边缘计算与云平台协同;智能APP大量涌现。
大采高综采工作面环境安全智能化监测
王海波
2020, 46(7): 12-15. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17627
摘要:
针对仅依靠煤矿安全监控系统和传统单点监测模式很难对大采高综采工作面环境安全实现全面准确监测的问题,提出了一种大采高综采工作面环境安全智能化监测方案。通过可靠的监测手段自动获取不同类型监测数据,减少人为因素干扰;在单一灾害分级预警的基础上,实现工作面环境安全监测融合分析,划分工作面环境安全风险等级。应用结果表明,该方案实现了基于工作面生产过程的实时安全分析预警,提高了工作面环境安全监测的智能化水平。
青年专家学术专栏
目标定位中的非视距传播研究综述
胡青松, 张赫男, 王鹏, 杨维, 李世银
2020, 46(7): 16-27. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17571
摘要:
由于障碍物的存在,矿井等定位场景中普遍存在非视距传播现象,引起定位信号的折射、反射、衍射和散射,导致测距误差增大,进而影响目标定位精度。分析了非视距传播对TOA(Time of Arrival,到达时间)、TDOA(Time Difference of Arrival,到达时间差)、AOA(Angle of Arrival,到达角度)、RSSI(Received Signal Strength Indication,接收强度指示)等定位方法的影响,并从非视距传播的识别、非视距传播误差的抑制、非视距传播的利用及非视距场景下的定位方法设计4个方面对现有文献进行综述。对于非视距传播的识别,重点探讨了残差检验法、误差统计法、能量检测法、神经网络算法和几何关系法;对于非视距传播误差的抑制,主要分析了基于滤波的方法、基于半参数的方法、基于能量检测的方法及基于数据库的方法;对于非视距传播的利用,重点综述了提高定位系统鲁棒性及基于误差学习和匹配的方法;对于非视距场景下的目标定位方法设计,分为视距与非视距混合场景及纯非视距场景2种情况进行综述。探讨了目标定位中非视距传播研究的新方向:通过多种定位技术的融合提高目标定位精度;借助新兴技术提高非视距场景下的目标定位精度;通过与其他信息系统的交互引入额外信息,实现跨系统协同定位。
5G技术在煤矿井下应用架构探讨
孟庆勇
2020, 46(7): 28-33. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17620
摘要:
通过对比、分析5G非独立组网(NSA)和独立组网(SA)架构的网络部署及优缺点,结合煤矿井下4G“一网一站”已普遍应用的现状,提出了基于NSA的煤矿井下4G与5G融合网络架构,利用4G网络实现语音、调度功能,5G网络拓展其他智能化应用,以最大程度地减少投资。研究了煤矿井下5G网络传输方式,重点探讨了5G承载网的3种前传组网方案及适用场景:光纤直连方案适用于井下水泵房、变电所等场所的机器人巡检,虚拟现实(VR)/增强现实(AR)培训,无人值守工作面等场景;无源波分复用方案适用于井下网络部署简单、独立维护性强的场景;有源光传送网方案可灵活适应不同场景。探讨了智能巡检机器人、环境监测与安全防护、VR/AR智慧煤矿、井下车辆无人驾驶4种煤矿井下5G网络切片应用场景,分析了不同场景下5G组网架构的应用模式。
“区域煤矿安全态势智能分析与预警技术”专题
2013—2018年全国煤矿事故规律分析及对策研究
宁小亮
2020, 46(7): 34-41. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17610
摘要:
在统计2013—2018年期间全国煤矿事故数据的基础上,从事故发生地区、发生时间、煤矿所有制、事故类型等方面研究了全国煤矿事故的发生规律及特点,为从宏观层面进行区域煤矿安全态势分析及预警提供了基础支撑。研究结果表明:① 南方五省(市)的煤矿事故总量占比较高,黑龙江、贵州应严防连续重特大事故,煤炭大省防控重特大事故任务依旧艰巨。② 每年春节后3—5月复工复产及第4季度煤炭需求增加是导致该时间段煤矿事故高发的主要原因。③ 乡镇煤矿事故起数占总量的50%以上;国有地方煤矿对较大事故、重特大事故的控制较好,事故起数、死亡人数均在总量的10%以下;国有重点煤矿事故起数占总量的25%以上,重大事故起数占全国重大事故总量的35%以上,因此,国有重点煤矿应严控重特大事故。④ 顶板事故起数最多,瓦斯事故造成的死亡人数最多;瓦斯、顶板、运输是控制煤矿事故总量的关键,瓦斯、水灾是防范和遏制煤矿重特大事故的重点。针对煤矿事故发生规律及特点,从产业政策、重点防控对象、技术与人员、监管监察4个方面提出以下对策及建议:进一步深化供给侧结构性改革,从根本上提升煤炭行业整体安全生产水平;根据从事故发生地区、发生时间、煤矿所有制、事故类型等方面确定的重点防控对象,采取针对性管控措施;进一步加大煤矿安全技术装备投入,加强从业人员管理与技术能力;合理调配监管监察资源,加大科学监管监察力度。
瓦斯灾害区域安全态势预警技术
张庆华, 宁小亮, 宋志强, 和树栋
2020, 46(7): 42-48. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17632
摘要:
为进一步提高我国煤矿瓦斯灾害区域防控能力、提升监管监察执法效能,研究了瓦斯灾害区域安全态势预警技术。根据我国煤矿监管监察行政管理模式,将预警区域划分为全国区域、省(市)级区域、煤监分局管辖区域、地市级行政区域4个区域层级,并根据分级管控的需要将预警划分为蓝色、黄色、橙色、红色4个等级,其对应的风险程度依次升高;从区域煤矿固有自然属性、矿井布局及采掘条件、事故的时空规律、宏观技术和经济政策、矿井重大隐患5个方面建立了瓦斯灾害区域安全态势预警指标体系,并构建了基于层次分析法的预警模型,实现了多指标的融合分析与决策;设计、开发了瓦斯灾害区域安全态势预警软件系统,实现了数据的动态采集与存储、综合分析和实时预警。
基于防突预测特征的地质异常智能判识方法
马国龙
2020, 46(7): 49-56. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17619
摘要:
针对煤矿现有物探、钻探手段超前探测小型地质构造和煤层赋存变化等地质异常效果不好,以及防突预测数据隐含信息发掘不够、利用不足等问题,提出了根据防突预测特征与地质异常之间的相关性进行地质异常智能判识的思路;从单次防突预测事件数据分布和前后连续防突预测事件数据变化2个层面,构建了10个防突预测特征指标,形成了防突预测特征指标体系;采用关联分析方法,提出了基于防突预测特征的地质异常智能判识方法,并对特征指标二元属性转换、关联规则分析、有效规则提取、判识准则建立、地质异常可能性等级划分等关键环节进行了重点阐述;采用B/S架构,设计、开发了基于防突预测特征的地质异常智能判识系统,实现了防突预测信息在线采集、防突预测特征自动分析、地质异常超前动态判识,以及判识结果网站和移动终端等多渠道联动发布。现场试验结果表明,该系统能够自主构建地质异常判识准则,地质异常判识总准确率达到了87.63%,为煤矿超前掌握地质异常提供了有效手段,实现了防突预测数据隐含价值的拓展应用。
区域煤矿瓦斯灾害风险预警数据采集技术研究
李明建, 赵旭生, 谈国文, 宋志强, 廖成
2020, 46(7): 57-63. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17611
摘要:
以各级煤矿安全监管监察部门、矿业集团公司对辖区内所有煤矿瓦斯灾害风险宏观预警为出发点,指出区域煤矿瓦斯灾害风险预警基础数据具有多源、异构、海量、多维等特征,数据采集存在信息不全面及模式单一、维度固化等问题;将区域煤矿瓦斯灾害风险预警基础数据分为区域内矿井自然环境风险数据、区域内矿井生产系统风险数据、区域内矿井瓦斯防治风险数据、宏观安全环境风险数据4类;介绍了具有结构化特征的煤矿安全监控及瓦斯灾害预警数据、具有半结构化特征的监管监察执法检查数据、具有非结构化特征的煤矿音视频监控数据的采集技术,重点研究了基于.NET Core跨平台Web API的煤矿安全监控及瓦斯灾害预警数据采集技术,以及基于主题网络爬虫的宏观安全环境风险数据采集技术;设计了适用于互联网环境的区域煤矿瓦斯灾害风险预警数据采集系统,现场试验表明,该系统能够全面、可靠、及时地采集区域煤矿瓦斯灾害风险预警基础数据。
煤与瓦斯突出预测多元数据可视化系统构建与应用
蒲阳, 宋志强, 宁小亮
2020, 46(7): 64-69. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2020020054
摘要:
针对现有煤与突出预测方法存在可视化程度低、突出预测准确性和实时性不高等问题,以新元煤矿为试验矿井,构建了煤与瓦斯突出预测多元数据可视化系统。该系统通过物探、钻探等方式及WTC瓦斯突出参数仪、安全监控系统、专用数据采集仪获取突出预测所涉及的基础数据,通过井下工业环网和地面办公网实现突出预测数据的传输;采用涵盖突出危险性时空演化关系的区域总体把控、局部在线辨识两级预测方法,通过深度挖掘煤与瓦斯突出预测多元数据,使杂乱的原始数据变得有序,为数据可视化奠定基础;通过基于WebGIS的突出预测综合可视化平台对区域预测和局部预测子系统的数据进行有效融合,实现对预测结果及多元数据的直观展示,使突出预测过程可控、结果可查。应用结果表明,该系统改变了新元煤矿突出预测指标单一、不连续的现状,显著提高了矿井煤与瓦斯突出预测准确性与实时性。
煤矿瓦斯传感器人工调校噪声数据处理方法
胡峰, 叶福豪, 王国胤, 代劲
2020, 46(7): 70-75. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17605
摘要:
传统噪声数据处理方法对输入数据有一定的要求,且运行时间较长。而煤矿瓦斯传感器人工调校噪声数据存在数量少、质量差、时间不一致、易受环境影响等问题,采用传统噪声处理方法难以滤除该噪声数据。针对上述问题,提出了一种煤矿瓦斯传感器人工调校噪声数据处理方法。采用数据平均值填充煤矿瓦斯传感器浓度数据缺失值;采用多时间粒度构建煤矿瓦斯传感器浓度数据的特征集和样本集;采用高斯函数、混合高斯函数、二项式函数、三项式函数、分段二项式函数5种曲线拟合函数拟合人工调校噪声数据,并基于最小二乘法确定拟合函数参数,根据拟合效果得到最优的拟合函数;通过分析人工调校噪声数据得出该噪声数据与瓦斯浓度上升的斜率、峰值、调校前后浓度差等基本特征有关,根据这些基本特征识别出人工调校噪声数据并删除。实验结果验证了该方法的有效性。
综述
矿井侦测无人机研究现状与发展趋势
张铎, 吴佩利, 郑学召, 郭军
2020, 46(7): 76-81. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17538
摘要:
通过分析矿井侦测无人机动力系统、定位系统、环境监测系统及通信系统等的国内外研究现状,指出了矿井侦测无人机存在续航能力不足、定位精度差、信息感知能力弱、信息数据传输性能差等问题。展望了矿井侦测无人机的发展趋势:① 新能源或新型供电技术的应用。对整个电源管理系统进行更加高效合理的优化,实时侦测用电设备的耗电情况,提高用电的高效性,延长侦测无人机的续航时间,并满足防爆性能。② 基于协同导航搜索的无人机集群系统开发。采用混合式无人机集群控制结构,克服了分布式结构通信可靠性差、搜索效率低的缺点,解决了集中式结构鲁棒性及自主性弱的问题;通过数理优化算法进行信息推导,并对多无人机协同信息进行融合,提高定位精度,缩短救援时间。③ 基于多传感器融合技术的无人机监测平台设计。通过基于BP神经网络算法的多传感器信息协调及互相融合,提高无人机对井下环境的感知能力。④ 多无人机链状无线Mesh组网模式的应用。多无人机在井下环境搜索时,每架无人机采集的信息都是局部区域的信息,通过链状无线Mesh组网模式,所有无人机进行信息融合和资源互补,实时更新环境信息状况,提高侦测的可靠性和救援效率。
实验研究
空间和频率分集联合的矿井无标签目标定位方法
滕跃, 孙彦景, 丁恩杰, 霍羽, 杨悦, 张晓光
2020, 46(7): 82-88. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17551
摘要:
传统的有源定位技术因井下环境复杂导致工作人员不便携带标签、作业途中丢失标签,在井下目标定位应用中受限,而现有的几何法、指纹法等无源定位技术因井下存在密集的多径干扰,导致定位精度低,不适合直接应用于井下。针对上述问题,提出了一种空间和频率分集联合的矿井无标签目标定位方法。该方法基于傅里叶域非均匀采样原理,通过对波数域中的目标回波信号进行傅里叶逆变换,恢复目标散射函数,实现目标定位;采用无源宽带谐波标签生成所需谐波信号,消除发射天线引入的基频干扰;利用谐波标签的空间多样性和谐波信号的频率多样性,融合多通道信息,实现空间和频率分集联合,解决采样信息不足导致的低定位精度问题;使用差分接收算法,消除下行链路多径干扰引起的相位误差,提高矿井无标签目标定位精度。仿真实验结果表明:该方法能够有效扩展波数域覆盖范围,抑制多径干扰,实现目标准确定位;在低信噪比条件下,定位精度可达分米级。
变温变压下煤样瓦斯吸附解吸特性实验研究
夏慧, 蔡峰, 袁媛, 徐超
2020, 46(7): 89-93. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2019100005
摘要:
为研究温度、压力对煤样瓦斯吸附解吸特性的影响,利用瓦斯吸附解吸实验装置,分析了不同温度(20,25,30,35,40,45,50 ℃)、压力(0~5 MPa)下的吸附量、等量吸附热、Langmuir吸附常数、初始有效扩散系数及扩散动力学参数变化特征。结果表明:煤样瓦斯吸附量随温度升高而减小,随压力增大而增大;吸附量恒定时,温度越高,瓦斯吸附压力越大,且等量吸附热随吸附量增大而增大;Langmuir吸附常数a随温度升高先减小后增大再减小,且在45 ℃时达到峰值,Langmuir吸附常数b随温度升高而减小;初始有效扩散系数和扩散动力学参数随温度升高而增大,且在35~40 ℃时增大幅度最明显。
极近距离煤层同采工作面错距优化研究
彭志妍, 查文华
2020, 46(7): 94-99. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2019110021
摘要:
针对现有极近距离煤层联合开采研究方法获取开采错距存在较大误差的问题,以某煤矿9号和10号煤层为工程背景,分析了极近距离同采工作面在30,36,44 m 开采错距下的矿压规律,研究了3种开采错距下工作面支架工作阻力变化与支承压力的演化特征。结果表明:100402综采工作面支架工作阻力随开采错距增大呈现先减小后增大的特点,36 m开采错距下100402综采工作面倾斜方向支架工作阻力利用率变化幅度最为平稳;090402普采工作面超前支承压力峰值随开采错距增大呈现先减小后增大的演化特征,其与支架工作阻力变化规律一致;开采错距为36 m时上下工作面两巷受超前支承压力影响,前顶板锚杆压力变化平稳,顶板离层较小,离层量基本稳定在0.6 mm以内,说明36 m 开采错距合理,工作面两巷超前段锚杆压力与顶板离层略有增大,需加强巷道支护。
一种含煤地层岩性优化识别方法
张宁, 张幼振, 姚克
2020, 46(7): 100-106. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2020010037
摘要:
针对现有煤矿井下含煤地层岩性识别方法存在地层信息参数获取难度大、岩性识别精度低的问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)算法和核模糊C均值聚类(KFCM)算法的含煤地层岩性优化识别方法。利用钻进试验台获取机械钻速、回转扭矩、钻压、转速、回转压力和泥浆泵流量6种钻进敏感参数,构造高维钻进参数集,作为识别数据来源,包括训练样本和测试样本;结合PCA算法的特征提取优势和KFCM算法具有较好聚类效果的特点,建立基于PCA-KFCM算法的岩性识别模型;采用PCA算法对训练样本进行特征提取和降维处理,得到训练样本的特征值和特征向量;采用KFCM算法对训练样本主成分数据集进行模糊核聚类分析,将试验岩样分为若干类型;通过马氏距离判别法建立判别准则,利用最小马氏距离完成对测试样本的地层岩性识别。测试结果表明,基于PCA-KFCM算法的含煤地层岩性优化识别方法能够有效识别地层岩性,与常规KFCM算法相比,识别精度提高了23.2%。
煤矿探水卸杆动作识别研究
党伟超, 姚远, 白尚旺, 高改梅, 吴喆峰
2020, 46(7): 107-112. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2019070074
摘要:
针对煤矿井下探水作业监工人员通过观看视频来监控卸杆作业的方式存在效率低下且极易出错的问题,提出利用三维卷积神经网络(3DCNN)模型对探水作业中的卸杆动作进行识别。3DCNN模型使用3D卷积层自动完成动作特征提取,通过3D池化层对运动特征进行降维,通过Softmax分类处理来识别卸杆动作,并使用批量归一化层提高模型的收敛速度和识别准确率。采用3DCNN模型对卸杆动作进行识别时,首先对数据集进行预处理,从每段视频中均匀抽取几帧图像作为某动作的代表,并降低分辨率;然后采用训练集对3DCNN模型进行训练,并保存训练好的权重文件;最后采用训练好的3DCNN模型对测试集进行测试,得出分类结果。实验结果表明,设置采样帧数为10帧、分辨率为32×32、学习率为0.000 1,3DCNN模型对卸杆动作的识别准确率最高可达98.86%。
一种煤矸石优化识别方法
赵明辉
2020, 46(7): 113-116. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2020040058
摘要:
针对输送带磨损造成煤矸石图像目标检测不准确、影响煤矸石识别准确率等问题,提出了一种煤矸石优化识别方法。采集的图像经过裁切、去噪、灰度化等预处理后,利用训练好的CornerNet-Squeeze深度学习模型判断图像中是否存在待检测的煤或矸石,若存在则定位煤或矸石在图像中的位置,有效降低目标检测时输送带背景干扰;对定位区域进行灰度直方图分析,依据图像灰度直方图的三阶矩特征参数对煤矸石进行分类,判定是煤还是矸石,提高识别准确率。实验结果表明,该方法识别准确率为91.3%,单张图像识别时间为41 ms,具有较高的识别准确率和较好的实时性。
基于模糊控制的连续采煤机恒功率截割方法
原钢
2020, 46(7): 117-122. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2020010007
摘要:
由于煤矿井下工况复杂,连续采煤机中的截割电动机负载随机变化,导致截割电动机常常因为过载而停机。现有连续采煤机恒功率截割方法只能对较小范围的截割电动机电流实现优化,无法实现自适应调节,不能有效解决电动机过载现象。针对上述问题,提出了一种基于模糊控制的连续采煤机恒功率截割方法,通过建立截割电动机电流和行走电动机速度的模糊控制器实现行走电动机速度的自适应调节:以截割电动机实际电流与额定电流的差值和差值变化率为输入变量,行走电动机速度调节比例值为输出变量,当截割电动机电流不正常时,采用模糊控制方法调节行走电动机速度,使截割电动机电流处于额定范围,从而实现恒功率截割。验证结果表明,与线性曲线法相比,采用模糊控制后,截割电动机最大电流仅超过额定电流的9%,截割电动机电流过载次数明显减少,较好地实现了连续采煤机的恒功率截割。