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2021年  第47卷  第6期

“煤矿智能化技术与应用”专题
煤矿智能化十大“痛点”解析及对策
王国法, 任怀伟, 赵国瑞, 杜毅博, 庞义辉, 徐亚军, 张德生
2021, 47(6): 1-11. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17808
<摘要>(451) <HTML> (18) <PDF>(76)
摘要:
基于我国煤矿智能化发展现状,提出了“一朵云+一张融合网+三级平台+N个应用模块”的智能化煤矿建设总体技术架构,分析了基于微服务架构的智能化综合管控平台构建思路,形成技术架构统一、功能模块有增减、硬件参数有差异的智能化煤矿统一采购、统一建设、综合运维模式。系统分析了我国煤矿智能化发展存在的认识与理念不统一、智能化发展不平衡、5G应用场景不成熟、“透明地质”技术保障支撑能力不足、采掘失衡与掘支失衡、对复杂条件适应性差、智能化巨系统兼容协同困难、井上下智能机器人发展不成熟、管理与人才储备不足、投入保障不足等10个方面的问题,从理论创新、技术创新、装备创新、管理模式创新、人才体系创新等方面指出了我国煤矿智能化建设需要开展的科技攻关方向,提出了构建智能绿色煤炭产业新体系的发展方向与措施。
基于双目视觉的矿井外因火灾感知与定位方法
孙继平, 李月
2021, 47(6): 12-16. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17766
<摘要>(112) <HTML> (10) <PDF>(15)
摘要:
针对目前矿井外因火灾监测方法大都没有火源定位功能的问题,提出了基于双目视觉的矿井外因火灾感知与定位方法。在有电缆、胶带和机电设备的巷道、硐室及采掘工作面多点设置矿用可见光双目摄像机或近红外双目摄像机,采集监控区域图像;对采集到的图像进行预处理,通过阈值分割得到二值化图像;计算图像中的圆形度、矩形度和尖角数量,根据圆形度、矩形度和尖角数量对图像进行火焰识别,若图像检测区域有火焰,发出火灾报警信号,并融合温度、烟雾、二氧化碳、一氧化碳、氧气和红外传感器信息,提高报警准确性;通过矿用可见光双目摄像机或近红外双目摄像机对火源进行测距,结合摄像机位置对火源进行定位,并输出火源位置信息,控制火源附近灭火装置灭火。也可采用远红外双目摄像机进行火灾感知和火源定位,但成本高。基于双目视觉的矿井外因火灾感知与定位方法既可感知火灾又可定位火源,具有监控范围广、成本低、响应快、可视化等优点,解决了矿井外因火灾火源定位的难题。
基于工业物联网的智能矿山基础信息采集关键技术与平台
贺耀宜, 刘丽静, 赵立厂, 周李兵
2021, 47(6): 17-24. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17798
摘要:
针对智能矿山的数据获取基于泛在感知、离不开工业物联网和大数据的基础技术支撑的情况,分析了煤矿自动化与监测监控数据采集技术及平台现状,即感知节点缺乏身份标志、数据无法共享、系统维护困难、系统软件烟窗式建设、数据融合困难等。提出了一种基于工业物联网的智能矿山基础信息采集流程与关键技术,涉及低功耗泛在感知技术、感知节点身份标志与数据共享技术、长时间免维护技术、数据分级交互与融合技术等;在此基础上提出了基于私有云部署的智能矿山基础信息平台结构和设计理念,只需1套基于微服务技术的分布式软件平台即可解决全矿井各类自动化数据的采集、分类存储、交互、融合分析,并实现与控制执行装置的联动控制。通过建立统一的技术和服务体系,包括统一的技术架构、技术栈,统一的主数据,统一的数据存储机制,统一的数据模型,统一的权限和用户界面模式,保障在同一软件平台下实现多种业务的有机融合;通过建立统一的基于物联网的数据采集模式,即加载适配不同的协议驱动,实现不同厂家专业系统的数据采集;通过建立统一的数据处理与存储机制、数据融合与发布机制,最终为智能矿山提供一致性数据源。
矿井巷道复杂场景灭点检测方法
程健, 王瑞彬, 郁华森, 闫鹏鹏, 王凯
2021, 47(6): 25-31. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2021040097
摘要:
通过检测识别图像中的灭点位置可用来辅助矿井巷道移动机器人进行自主导航。针对现有的灭点检测方法在光照条件差、结构化信息不足的矿井巷道场景下误差较大的问题,提出了一种矿井巷道复杂场景灭点检测方法。首先,对图像进行缩小、滤波、灰度化等预处理,以大幅减少计算量,较好地保留直线特征;然后,采用直线检测算法对图像进行直线检测,引入直线长度阈值和平均梯度约束分别剔除长度小的干扰直线和图像中由阴影产生的干扰直线,并采用块匹配算法生成图像的块运动轨迹直线;最后,将剔除干扰后的直线和块运动轨迹直线转换为参数空间中的样本点,采用局部异常因子算法求出每个样本点的离群因子值,并将样本点的离群因子值和对应直线长度共同作为衡量样本点重要性的标准,据此设计加权回归算法的权函数,从而得到灭点的最佳估计。在矿井巷道数据集与公共数据集上的实验结果表明,与基于边缘的灭点检测方法和基于深度学习的灭点检测方法相比,本文方法对光照变化有较强的鲁棒性,在光照条件差、缺乏直线信息的复杂场景中具有更高的精度,且实时性优于基于深度学习的灭点检测方法,能够更好地满足矿井巷道机器人导航需求。
智慧煤矿中边缘计算任务分配研究
朱晓娟, 张浩
2021, 47(6): 32-39. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2021050011
<摘要>(102) <HTML> (11) <PDF>(14)
摘要:
目前智慧煤矿边缘计算中的任务分配大多采用集中式分配算法,划分任务优先级时考虑的因素较单一,且未考虑煤矿网络拓扑的窄长型特征。针对该问题,结合煤矿场景下任务的特点,提出一种基于动态优先级和实时竞价策略的边缘计算任务分配策略。对任务进行分类:一方面,将计算量超过边缘节点计算能力的任务直接上传至云端进行处理;另一方面,将能够在边缘计算层处理的任务按重要程度划分为3个等级:第1等级为环境监控相关任务及工作人员安全操作规程检测相关任务;第2等级为生产过程设备状态监控相关任务;第3等级为其他常规任务。但仅仅按照这3个等级进行任务分配,会导致优先级低的任务被优先级高的任务阻塞。必须考虑任务的紧迫程度,让临近截止时间的任务提高优先级。根据任务的固定优先级、紧迫程度和计算量动态生成优先级并更新任务队列。针对煤矿井下巷道狭长、传输受限等特点,建立任务分配的实时竞价模型,通过边缘节点计算能力、处理时间、能耗和等待时间4个因素确定边缘节点对任务的报价,请求节点将任务传输到2跳范围内处理代价最低且满足任务需求的边缘节点执行,从而完成任务分配。仿真结果表明,所提任务分配策略可将任务分配到算力匹配的边缘节点进行处理,使边缘节点优先处理紧迫且重要的任务,在降低时延和能耗、优化资源分配方面取得了较好的效果。
智能煤矿数据中台架构及关键技术研究
疏礼春
2021, 47(6): 40-44. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2020120052
摘要:
数据中台是智能煤矿建设的数据底座,是煤矿大数据应用的基础。提出了包含数据汇聚、数据开发、数据存储、数据资产管理、数据服务等的智能煤矿数据中台建设思路;设计了智能煤矿数据中台架构,分析了数据中台的数据标准规范、大数据基础支撑、数据汇聚、数据开发、数据资源池、数据资产管理、数据服务、运维保障等功能模块;探讨了建设智能煤矿数据中台过程中高并发低时延数据处理、数据分级分类存储、数据治理、基于大数据的煤矿灾害风险模型构建等关键技术的解决方案。应用表明,智能煤矿数据中台实现了数据汇聚、数据开发,以及各类感知数据、基础数据、管理数据的分级分类存储、数据资产管理、数据建模、模型训练、数据服务等,使得煤矿多源异构数据从数据资源变为数据资产,可提供基于大数据的调度决策、灾害风险分析、设备健康诊断、预防性维护等应用,解决了煤矿信息孤岛严重、数据难集成、智能化分析水平低等问题。
基于曲面重建的带式输送机堆煤识别方法
游磊, 朱兴林, 秦伟, 罗明华
2021, 47(6): 45-50. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2021050007
摘要:
针对现有带式输送机堆煤识别方法存在的易发生误触发报警、成本高等问题,提出一种采用红外结构光技术快速重建煤流曲面的带式输送机堆煤识别方法。首先,利用红外结构光技术获取堆煤的深度图;其次,将深度图映射为点云图,用点云数据构建凸四边形网,通过近似德劳内剖分法对凸四边形网进行三角剖分,完成堆煤曲面重建;最后,根据三角形顶点到相机的距离及顶点距离小于阈值的三角形面积占总面积的比例,判定是否出现堆煤事故。近似德劳内剖分法用遍历过程代替插入排序过程,存在小概率不满足德劳内性质的情况,但算法复杂度低,可大幅提升三角剖分速度,从而提高堆煤识别的实时性。实验结果表明:红外结构光技术有效地提高了算法对光照的鲁棒性;近似德劳内剖分法的成功率为99466 1%,同等条件下近似德劳内剖分法和经典德劳内剖分法的曲面重建时间分别为128,13493 ms,近似德劳内剖分法在精度满足应用要求的前提下,极大地提高了运算速度;设定恰当的阈值,得出漏检数和误检数均为0;对大量图像处理时间进行统计,得出每帧处理时间小于20 ms,满足实时性要求。
基于深度学习的矿用输送带损伤检测方法
张梦超, 周满山, 张媛, 于岩, 李虎
2021, 47(6): 51-56. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2021040010
<摘要>(132) <HTML> (11) <PDF>(40)
摘要:
针对目前输送带损伤检测方法缺乏对输送带撕裂以外其他损伤类型研究的问题,提出一种基于深度学习的矿用输送带损伤检测方法,通过Yolov4-tiny目标检测网络对输送带损伤类型进行分类。Yolov4-tiny目标检测网络以CSPDarknet53-tiny作为主干特征提取网络,借鉴Resnet残差思想,使用残差块防止深层网络中高层语义特征丢失,同时采用特征金字塔网络实现高低层语义信息融合,达到提高检测精度的目的;将CSPDarknet53-tiny中的2个有效特征层输入预测网络Yolo Head,通过得分排序和非极大值抑制算法对预测框进行筛选,从而预测输送带损伤类型。实验结果表明,Yolov4-tiny目标检测网络在输送带损伤数据集上对表面划伤、撕裂、表面破损和击穿4种损伤类型检测的平均精度分别为9936%,9485%,8930%,8676%,平均精度均值达9257%;与Faster-RCNN,RFBnet,M2det,SSD,Yolov3,EfficientDet和Yolov4目标检测网络相比,Yolov4-tiny目标检测网络在数据集上取得了最快的检测速度,帧速率达101 帧/s,实现了较好的速度与精度的平衡,且占用计算资源相对较少;通过对数据集外新鲜样本的检测,验证了本文方法具有较好的泛化能力。
基于深度学习的带式输送机非煤异物识别方法
胡璟皓, 高妍, 张红娟, 靳宝全
2021, 47(6): 57-62. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2021020041
摘要:
针对现有非煤异物图像识别法识别目标单一、模型缺乏定位能力等问题,提出一种基于深度学习的带式输送机非煤异物识别方法。该方法以目标检测算法YOLOv3为基础框架,采用Focal Loss函数替换YOLOv3模型中的交叉熵损失函数,对YOLOv3模型进行改进;通过调节最佳超参数(权重参数α和焦点参数γ)来平衡样本之间的比例,解决非煤异物样本不平衡问题,使模型在训练时更专注学习复杂目标样本特征,提高模型预测性能;搭建了异物数据集,并通过异物数据集对分类性能和速度进行实验。结果表明:Focal Loss函数在异物数据集中表现优于交叉熵损失函数,在γ=2,α=075时准确率提升5%,故最佳超参数为γ=2,α=075;改进后的YOLOv3模型对锚杆、角铁、螺母3种非煤异物的识别精确率分别提升了约47%,35%和68%,召回率分别提升了约66%,35%和60%;模型在2080Ti平台下每张图像预测类别与实际类别一致,且置信度在94%以上。
井下复杂环境人员重识别研究
魏力, 云霄, 程小舟, 孙彦景
2021, 47(6): 63-70. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17701
摘要:
对煤矿井下视频监控中的人员身份进行智能识别,对提高人员监管效率、减少安全事故发生具有重要意义。受井下环境复杂、视频监控设备性能局限性影响,井下视频监控图像存在分辨率低、遮挡、背景干扰等问题,导致井下人员间差异性较小,人员重识别准确率低。针对上述问题,提出了一种基于通道注意力和距离度量的网络结构,并将其用于井下复杂环境人员重识别。针对监控图像中人员与背景不易区分的问题,在骨干网络中引入通道注意力模块,使其更加关注人员的前景特征而抑制背景信息,并将骨干网络最后一层输出的特征图大小扩大1倍,以获得更多的细粒度特征,丰富人员的特征信息,增强网络对特征的学习能力;在实现不同身份人员分类的基础上,利用人员图像间的绝对距离信息,通过距离度量模块对难以识别的人员图像进行采样和加权处理,增加难样本在反向传播时的权重,使网络更加关注具有判别力的人员特征;联合使用身份损失和距离度量损失优化特征层,使网络提取出更具判别力的人员特征,从而提高重识别准确度。采用Miner-CUMT数据集对提出的井下复杂环境人员重识别方法进行验证,结果表明该方法可充分利用井下不同身份人员的关键信息,使识别网络具有更强的判别能力,提高了井下作业人员身份识别准确度。
基于参数轻量化的井下人体实时检测算法
董昕宇, 师杰, 张国英
2021, 47(6): 71-78. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2021010035
摘要:
针对现有井下人员目标检测方法因网络较深、计算量庞大而不能达到实时检测效果的问题,提出了一种基于参数轻量化的井下人体实时检测算法。采用深度可分离卷积模块和倒置残差模块构建轻量级特征提取网络:通过深度可分离卷积压缩参数量和运算量,提升特征提取网络的运算速度;倒置残差模块通过更高维度的张量来提取足够多的信息,保证特征提取网络的精确度。结合轻量级特征提取网络和SSD多尺度检测方法建立井下人体实时检测模型,该模型在轻量级倒置残差特征提取网络的基本结构上增添传统卷积层至27层进行卷积操作,其中6层特征图被抽取进行多尺度预测,测试结果表明,该模型的大小为18 MB,帧率约为35帧/s,性能优于常用的VGG16+Faster R-CNN模型和VGG16+多尺度检测模型。为适应井下特定环境的目标检测需求,设计了基于Faster R-CNN的人体数据半自动标注方法,可显著减少人工工作量,提高井下人体检测精度。利用矿工服装颜色信息对检测结果框进行二次筛选,剔除将背景检测为人体的误检框。测试结果表明,该算法实现了采煤工作面人员实时定位检测及框选,精度达92.86%,召回率为98.11%,有效解决了井下人员漏检及误检问题。
智能化综放工作面顶煤厚度探测方法
杨秀宇, 刘帅, 刘清, 杨清翔
2021, 47(6): 79-83. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2020080059
摘要:
提前探测综放工作面顶煤厚度可为精准控制放顶煤提供依据,有利于实现放煤采出率和煤质的平衡。通过分析探地雷达探测煤岩界面及煤层厚度的原理,设计了一种用于探测顶煤厚度的探地雷达装置,进一步提出了基于探地雷达的智能化综放工作面顶煤厚度探测方法:通过探地雷达装置发射和接收雷达脉冲波,接收信号经放大、采样、积分等处理形成雷达帧,通过WiFi方式实时传输至无人采煤机控制单元,最终传输至集控室控制台,由煤岩分界面提取软件处理、分析反射信号波形与灰度图,根据反射信号最大幅值与最小幅值确定煤岩分界面位置,通过最大或最小幅值位置与雷达脉冲发射起点的时间差计算出煤层厚度。在王家岭煤矿12309综放工作面对该方法进行测试,结果表明:某处雷达反射波灰度图解释的顶煤厚度探测结果为3383 m,与人工测量的实际值(316 m)误差为7%;可探测最大顶煤厚度为5 m,最大探测误差不超过10%,满足实际探测需求。
回转钻进钻孔数据处理与三维显示软件设计
王小龙, 张军
2021, 47(6): 84-90. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2021020002
摘要:
针对煤矿井下回转钻进用随钻轨迹仪及手持式轨迹仪测量软件功能单一、显示不直观、无法实现瓦斯抽采盲区的分析与显示、不能指导钻孔施工等问题,设计了一种钻孔数据处理与三维显示软件。该软件包括钻孔数据预处理、钻孔深度与轨迹计算、钻孔轨迹三维建模与显示及钻孔轨迹设计指导4个功能模块:钻孔数据预处理模块重点关注地磁偏角计算及数据野点的剔除;钻孔深度与轨迹计算模块利用钻孔水压监测数据和测点倾角数据实现钻孔静水压力的提取及钻孔深度的计算,同时实现钻孔轨迹的计算及钻孔测点坐标的提取,完成钻孔轨迹深层次的数据挖掘;钻孔轨迹三维建模与显示模块将钻孔轨迹及煤层走向等钻孔信息通过三维实体有效呈现,便于钻孔瓦斯抽采盲区的确定,包括钻孔群轨迹及煤层分布三维显示、进煤面设计钻孔覆盖区域、进煤面实钻钻孔覆盖区域等显示;钻孔轨迹设计指导模块给出钻孔抽采盲区,并统计已有钻孔轨迹的偏移特性,给出后续补充钻孔施工的指导轨迹。采用该软件对某矿实钻钻孔进行三维显示和偏移规律分析,利用精准开孔技术和随钻轨迹测量技术对钻场进行了补充钻孔施工,补孔后的钻孔抽采覆盖区域达到了设计覆盖区域的95%以上,有效控制或消除了钻孔瓦斯抽采盲区。该软件解决了钻场或巷道钻孔群轨迹的三维显示问题,可直观再现钻孔轨迹与煤层的关系,为钻孔瓦斯抽采盲区的定量评价提供了一种新方法。
矿用水平定向钻机智能化电控系统设计
刘铸, 栗林波, 杜建荣, 张宇翔, 宋建成
2021, 47(6): 91-95. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2021010064
摘要:
针对国产水平定向钻机电控系统存在智能化程度低、功能单一、安全性差等问题,设计了一套矿用水平定向钻机智能化电控系统。该系统主要由微处理器、电压电流检测模块、安全栅采集模块、漏电闭锁模块、漏电流检测模块和先导模块组成。安全栅采集模块通过开关量安全栅、模拟量安全栅、热电阻安全栅进行限压限流和故障隔离,提升信号采集精确度和信号采集过程中的安全系数;漏电闭锁模块采用外加直流电的方法检测电动机对地等效绝缘电阻,将计算出的电阻值与漏电闭锁动作电阻的整定值比较,实现电动机漏电闭锁故障的切除;漏电流检测模块采用外加零序电流互感器的方法在线检测回路中的漏电流,经处理器分析判断后,达到快速切除漏电故障的目的;先导模块除了可实现远程控制功能外,还可在满足本质安全性能的基础上对故障信号进行采集,有效减少误动作。测试结果表明:该系统实现了电动机远程和就地启停控制及远程先导保护等基本功能;电流采集精度高,误差小于2%;故障识别准确,漏电闭锁保护和过载保护动作准确、可靠。
基于LoRa与RT—Thread的多功能矿灯设计
张帝, 权悦, 国海, 周小杰, 董飞, 赵端
2021, 47(6): 96-102. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2021030102
摘要:
针对目前井下矿灯存在功能单一、无线通信距离短和功耗较高等问题,基于LoRa无线通信技术和物联网操作系统RT-Thread设计了一种集井下照明、环境状态感知、人员状态监测与定位、无线通信与安全报警的多功能矿灯。该矿灯以STM32单片机作为核心,利用多种传感器实现环境温湿度、瓦斯浓度和人员运动状态信息的实时感知;利用远距离低功耗的LoRa无线通信技术,结合LoRa智能网关,与地面远程监控平台实现信息交互。该多功能矿灯还能够进行本地异常状态预警并上报远程监控平台,同时,监控平台能够下发安全预警信息,向井下工作人员及时发布工作面的安全状态。测试结果表明,该矿灯具有较高的数据采集精度、较好的无线通信性能、较低的功耗,在实现多功能的条件下,能通过多种传感器有效测量环境参数,测量误差不超过1%;通过智能网关与监控平台进行数据交互,最大丢包率不超过4%,最大时延低于100 ms;当矿灯处于待机工作状态时,最低平均消耗电流小于10 μA,能够有效延长矿灯使用时间。
基于LoRa的低功耗瓦斯浓度分布式监测系统设计
潘晓博
2021, 47(6): 103-108. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2021030052
<摘要>(125) <HTML> (16) <PDF>(10)
摘要:
针对催化燃烧式甲烷传感器功耗较高及有线瓦斯浓度监测系统安装成本高、扩展性和灵活性差、维护工作量大等问题,设计了基于LoRa的低功耗瓦斯浓度分布式监测系统,详细介绍了瓦斯浓度采集节点与LoRa智能网关的软硬件设计。瓦斯浓度采集节点采用STM32L151超低功耗系列处理器,通过电源管理模块将系统电源分为可控的3个部分,并通过功耗控制策略降低功耗:① 单片机核心系统采用低功耗模式;② MJC4/2.8J甲烷检测用载体催化元件采用动态通电方式,以降低平均电流;③ 采集节点中除单片机核心系统外的其他模块按需供电。LoRa智能网关利用嵌入式实时操作系统μC/OS-II进行任务调度,使网关性能达到最优,提高CPU的利用率。测试结果表明,瓦斯浓度采集节点具有较好的数据传输性能,功耗控制策略可有效降低采集节点的平均电流,从而延长电池使用时间,降低系统维护工作量。
基于Q—学习算法的矿井自适应OFDM调制研究
朱静茹, 张育芝, 王安义, 李萍
2021, 47(6): 109-115. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2021040053
摘要:
针对传统基于固定信噪比门限的自适应OFDM(正交频分复用)调制技术应用于复杂矿井信道时,由于反馈信道状态与实际信道状态不能完全匹配,导致误码率高和吞吐量低的问题,提出了一种基于Q-学习算法的自适应OFDM调制方法,并将其应用于矿井自适应OFDM调制系统。该系统由发送端、矿井无线信道和接收端组成,发送端为矿井下装有传感器的小车,可以在狭长的巷道内自由移动。发送端利用Q-学习算法在与矿井无线信道的动态交互中不断更新状态-动作值函数,并根据更新的状态-动作值函数,采用贪婪策略来选择调制方式,逼近最优自适应调制策略,以达到降低系统误码率、提高通信吞吐量的目的。与基于SARSA算法、固定信噪比门限的2种矿井自适应OFDM调制系统性能进行仿真对比,结果表明:矿井小车在匀速和移动速度变化状态下,基于Q-学习算法的自适应OFDM调制系统平均误码率分别为11×10-3,21×10-3,总吞吐量分别为3 115 bit,2 719 bit,均优于基于SARSA算法和固定信噪比门限的自适应OFDM调制系统,且系统中Q-学习算法收敛速度优于SARSA算法。
经验交流
高应力软岩巷道大变形机理及返修支护技术研究
闫小卫
2021, 47(6): 116-123. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2021010007
摘要:
针对高应力软岩巷道围岩破坏及持续变形,已发生大变形巷道如何科学合理返修支护等问题,以白皎煤矿+300水平4号石门运输大巷为例,根据巷道围岩钻孔窥视、围岩力学状况及支护技术综合分析了巷道围岩变形破坏特征,指出构造应力突出、巷道围岩岩性软弱、巷道集中布置、巷道围岩支护强度低、支护材料不匹配、施工质量不达标等是导致巷道持续变形的原因。指出对于已发生离层、破坏的巷道破碎围岩,仅采用锚杆、锚索补强支护时,围岩中不连续变形的存在会导致巷道围岩结构整体稳定性不足,无法有效抵抗应力的持续挤压作用,巷道易发生持续变形,需进行注浆加固将围岩中不连续变形产生的裂隙进行充填,进而通过锚杆、锚索进行支护。在此基础上,提出了“高压注浆+高强高预应力锚杆、锚索联合支护+喷浆”的巷道返修支护方案,即首先通过注浆加固将围岩裂隙及不连续结构面进行及时加固,进而通过强力锚杆、锚索支护对围岩进行支护,在围岩中形成承载结构,通过表面喷浆封闭围岩,阻止围岩风化,提高表面围岩稳定性。数值模拟和现场试验结果表明,采用“高压注浆+高强高预应力锚杆、锚索联合支护+喷浆”后,顶底板最大移近量为109 mm,两帮最大移近量为212 mm,能有效控制巷道围岩变形。
副井井口自动化运输系统研究
李慧
2021, 47(6): 124-127. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17696
摘要:
煤矿副井罐笼井口运输环境复杂,目前大多采用人工操作方式,耗费大量人力、物力,运输效率低,且难以保障安全。以华亭煤业集团有限责任公司副井罐笼井口运输系统为研究对象,采用惯性测量、PLC、电磁铁连接等技术,设计了一种副井井口自动化运输系统,介绍了该系统组成,阐述了系统关键技术的解决方案,包括基于惯性测量与射频识别信标的电机车定位、基于电磁铁的电机车与车厢自动挂接、自动扳道、基于绝对值编码器的自动翻车等。应用结果表明,该系统实现了副井罐笼井口运输设备的自动化控制,提高了运输效率,减少了人工投入,实现了老矿区人力资源型向经济技术型转变。
基于微型泵吸式的矿用红外一氧化碳传感器研制
董康宁, 杨晋芳
2021, 47(6): 128-132. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2021010082
摘要:
现有基于电化学原理的矿用一氧化碳传感器测量数据易受烷类气体、氢气苯类等气体及矿井环境压力的影响,测量结果误差大,且需定期调校。针对该问题,研制了一种基于微型泵吸式的矿用红外一氧化碳传感器。该传感器基于非分散式红外吸收原理,利用CO气体对45 μm的红外辐射具有强烈的吸收,通过测量红外辐射的初始能量和红外辐射被气体吸收后的能量,检测出CO气体浓度。针对扩散式一氧化碳传感器检测采样速度慢,检测结果容易受检测环境的风速、温度等外界因素干扰的问题,采用微型泵吸式检测方式,气体通过微型气泵的流动进入红外敏感元件气室,保证了传感器气流的稳定性。6个月的工业性试验结果表明,该传感器相比传统电化学传感器,具有红外波长固定、测量数据不受其他气体影响的优势;使用中,矿用红外一氧化碳传感器的维护周期大于6个月,主要维护操作是清洁处理,无需更换敏感元件及标校。