地下矿山非爆机械化智能采掘

非爆机械化采掘是替代传统钻爆法进行深部硬岩开挖的一种新方法,其智能化升级包括智能感知、智能决策和智能控制。在综合分析岩石采掘工程涉及的两大问题(破碎和稳定)和三大要素(环境条件、岩体特性、采掘参数)的基础上,建立包括岩体及环境特性原位监测、硬岩可切割性改善、采掘参数智能控制和采掘表现性能评价在内的非爆机械化智能采掘工艺,以实现岩石采掘装备的机械化、自动化、无人化,采掘工艺的连续化、精细化、协同化,以及采掘管理的信息化、数字化、智能化。此外,建立非爆机械化智能采掘PDCA循环管理模式,通过深部高应力诱导利用和能量调控、硬岩诱变改性降危增割和多源载荷联合破岩3个子循环的协同,实现地下矿山安全高效采掘。

新工科背景下矿业工程专业创新人才培养方法

为满足新工科背景下矿业工程专业培养创新人才和提高学生创新能力的需求,基于课程教学经验及新工科背景下矿业工程领域对创新型人才的需求,首先,从思政教育、冲突调整、科技绘图、教学融入4个方面分析矿业创新人才培养策略;其次,开展矿业创新人才培养路径分析,具体提出使命感培养路径、冲突调整路径、创新力培养路径、课程建设路径。以期为矿业工程专业创新型人才培养提供策略及方法参考。

硬岩非爆机械化采掘技术发展与展望

近年来,随着地下工程建设及资源开采规模不断扩大,硬岩机械化采掘技术和装备得到不断创新和发展。传统钻爆法因其危险性高、衍生破坏大,难以满足现代岩石工程发展需求。硬岩非爆机械化采掘技术以其安全、高效、经济、智能化进程快等优势已成为现代岩石破碎工程的主要发展方向。从岩石可切割性、机械刀具(破岩工具)和机械装备3个角度对硬岩非爆机械化采掘技术的发展现状进行了论述。研究表明:岩石可切割性从单一指标评价向多指标综合评价发展;机械刀具类型呈现多样化,刀具性能伴随合金技术和涂层技术的发展而不断提质,并且刀具的设计制造注重在刀具硬度、耐磨蚀性与冲击韧性间寻找最佳平衡点来提高刀具使用寿命;破岩机械装备正在逐步向大型化、重型化、智能化、多样化、精细化发展,以更好地实现硬岩的高效、安全、经济、精细化采掘。在上述分析的基础上,展望了硬岩非爆机械化采掘技术的未来发展方向,认为未来亟须攻克的难点有:①建立深部岩石破碎力学与能量模型,探寻深部硬岩高应力诱导利用与高储能调控方法,开发硬岩诱变改性降危增割协同破岩方法与技术;②明晰硬岩破碎过程的多场多相耦合及多尺度破裂、破坏、破碎过程,开发机械刀具、水力、热力等多源联合破岩技术及装备;③揭示深部破岩扰动诱发高储能岩体动力灾害的力学及能量机制,提出针对性的防控方法;④开发与岩体特性、地应力条件、破岩需求协同匹配的精细化智能破岩技术与装备,形成非爆机械化智能采掘方法与技术体系;⑤构建非爆机械化采掘全过程管理模式,完善硬岩非爆机械化采掘作业流程。通过以上研究攻关,有望促进非爆机械化采掘技术在硬岩工程中的规模化应用,实现硬岩的安全、高效、绿色、智能采掘。

公路罐车密度温度监控平台设计

随着信息化技术的快速发展和应用,远程计量监控逐渐成为现代石油炼化产业的重要组成部分。在油品的运输过程中,如何准确、及时地进行统计和计量,确保油品数量与质量的准确传递,一直是行业关注的焦点。中石化新疆公司针对这一问题,基于先进的信息技术,构建了公路罐车密度温度监控平台。此平台不仅能够实现实时的油品密度和温度监控,更能有效地解决了油库与油站在运输过程中数据不准确、更新不及时等长久以来的问题。本文将对该监控平台的研发背景、总体设计架构及其所解决的核心问题进行深入介绍,旨在为行业的数字化转型提供参考与启示。

工业机械臂辅助机器视觉的工件识别与定位

传统的工业机器人系统由于缺乏感知判断能力,很难适应目标种类和位置的变化,而现代工业需要生产不同种类和规格的产品。为此,以多品种小批量生产的零件为背景提出了一种机械臂辅助机器视觉系统,该系统能够实现对工件的图像采集并进行预处理,通过改进的Canny轮廓的提取算法与基于Hausdorff距离的模版匹配完成对不同种类工件进行识别和定位。最后经实验的验证该系统的定位精度在0.35 mm内,基本满足了在实际生产中对小批量生产、不同形状且没有固定夹具的目标工件的抓取、搬运与检测等要求。

黄河冰花冰晶体结构及内部气泡分析

黄河冰花冰物理性质独特,对冰凌的生消演变有很大影响。为深入认知冰花冰晶体结构的物理特性,利用冰样采样器对黄河头道拐河段的冰花冰进行采集,利用费氏台获取冰花冰的图像,分析冰晶体及气泡细观结构特征。结果表明:在垂直方向上,冰晶体的平均等效直径范围为1.48~5.85 mm,随深度增加逐渐增大;在同一水平面内,冰晶体粒径差别明显,微小晶粒占比较大;冰花冰主要由0.1~7.0 mm的晶粒组成,直径为0.1~1.0 mm的微小晶粒占比为47.54%;冰花冰气泡平均等效直径在0.3~0.7 mm之间变化,随深度增加逐渐增大;气泡含量在1.90%~6.76%波动,随着深度增加逐渐减小。

焊缝缺陷三维成像及亚像素定量方法研究

为实现工业设备中焊缝结构内部缺陷准确地定量分析,针对构造缺陷三维重构模型时缺陷图谱的过分割和欠分割导致定量分析不够精确的问题,提出了一种基于图谱颜色分割的新算法。利用该算法处理缺陷切片并进行三维重构获取其长度,应用Canny算子与三次样条插值法结合获取缺陷亚像素边缘,基于缺陷区域连通标记算法和累加法可获取缺陷面积和体积的方法。研究结果表明:与实际数据对比,未焊透、未熔合、夹渣缺陷重构的长度误差分别为8.18%、5%、9.62%,基于此对分割缺陷的亚像素边缘内连通域进行标记以准确地获取其面积及体积。该方法能够在不破坏焊缝结构的情况下即时获取焊缝内部缺陷的形貌并对其进行精准且全面的定量分析。

异型圆柱贯穿腔体多轴线定位方法研究

异型圆柱贯穿腔体承载件的多轴线定位是其自动化缺陷检测的前提,本文提出一种基于机器视觉的异型圆柱贯穿腔体承载件的多轴线定位方法,从根源上解决了人工定位测量速度慢、精度低、自动化定位不能批量处理多个特征等问题。首先标定相机内参和机械臂手眼关系,接着采集异型承载件图像并检测端面椭圆,然后识别端面ArUco靶标并估计相机位姿,最后将承载件端面圆心坐标和法向量转换到机器人基座坐标系下,求解轴线数学表征。实验结果表明,该方法可以快速定位承载件轴线特征,异型承载件端面圆心定位精度最高可达1.63mm,端面ArUco靶标姿态估计精度最高可达0.35°,效率远超于人工测量,并可以处理具有多个圆柱端面的异型工件,具有一定的工业应用价值。

异型结构多视角点云配准方法研究

针对异型结构全体积质量缺陷检测时需要可靠的结构外表面空间位置信息,提出一种高度还原异型结构真实三维场景的方法。该方法首先提取点云数据中的特征点后通过快速点特征直方图(fast point feature histograms,FPFH)描述特征点,接着采用随机采样一致性(random sample consensus,RANSAC)算法对点云进行粗配准,随后采用Iterative Closest Point算法进行精配准,来对采集到的点云数据进行拼接,最终得到完整异型结构承载件外表面点云数据;实验结果显示,所提出的算法和传统ICP配准算法比较精度提升了74.3%,与RANSAC+ICP配准方法提升了29.5%。优化后的算法在点云配准方面表现出很好的鲁棒性,为实际应用提供了极大的指导价值,能够显著提高点云配准的效率。

不同攻击角下镐型截齿线性切削破岩特性

深入探讨不同攻击角下镐型截齿线性切削破岩特性,以期优化截齿参数设计,提升破岩效率,降低能耗。构建镐型截齿破岩MatDEM数值模型,开展不同攻击角下线性切削破岩数值模拟,获得截齿力、裂纹扩展模式以及破岩效率等关键参数。结果显示,截齿平均切削力、法向力均表现出随着截齿攻击角度增加而增大;岩石破坏模式随着截齿攻击角的增加由张拉破坏为主转变为压剪破坏为主;在切削深度为12 mm时,岩石破碎效率的最优攻角为40°,在切削深度为15 mm时,岩石破碎效率的最优攻角在55°~60°。不同的攻击角会导致截齿与岩石之间产生不同的破坏模式,进而影响破岩过程中的能量转换与效率。本文研究结论可为镐型截齿的结构参数优化设计提供参考依据,提高悬臂式掘进机的采掘效率。

不同退火保温时间对304奥氏体不锈钢组织及性能影响研究

研究了不同退火时间对304不锈钢晶粒结构、拉伸性能及显微硬度的影响,通过对比微观组织、力学性能的差异,分析了800℃退火温度、5~20 min不同热处理时间下,该材料晶粒尺寸、拉伸强度、形变情况、截面显微硬度值的变化规律,讨论了不同保温时间对304奥氏体不锈钢组织及性能演化特征的影响机理。

光伏清扫机器人运动状态对光伏电池板的影响

某些光伏阵列存在高低差距或由于人工安装出现错差等情况,机器人架设在光伏板上进行作业时,会在光伏板间距处出现跌落等现象,有可能对光伏板边框产生破坏。针对此类情况,根据机器人与光伏板的装配关系,以光伏板2件竖装为参考,分析支撑檩条与光伏板不同装配方式、光伏板不同倾角、不同落差、机器人不同运行速度下以两侧主体为主要承力部件下机器人对光伏组件的影响。分析结果表明:机器人在两端承重条件下,机器人以最高时速417 mm/s运行在组件台阶高度5 cm以下时,不会对光伏组件产生破坏影响,对现有光伏电站大规模应用光伏清扫机器人提供参考。

“三深”复杂环境下岩石钻进与机械化开挖技术发展与展望

地下资源的大规模开采使得浅部资源逐渐减少,促使深地、深海、深空(“三深”)成为资源开采的新领地。本文阐述了“三深”复杂环境下岩石钻进和机械化开挖发展现状,并从高地应力、高地温、高渗透压、高水压、微重力、高真空等不同复杂环境参数分析岩石钻进及开挖过程的相关特征,分别提出几个具有代表性的挑战技术。针对深地、深海、深空的岩石钻进和开挖技术瓶颈以及面临的挑战,总结部分解决方案的同时对钻进和开挖技术领域的未来发展方向进行展望。研究结果表明:深空钻进和开挖技术还处于初步发展阶段,开挖技术目前还达不到深空资源开采的技术需求,但近年来以钻进为主的钻探作业得到了稳步发展,对于深空机械化开挖也提出了合理构思;钻进和开挖技术是“三深”资源开采技术的重要组成部分,为实现“三深”复杂环境下矿产资源的安全、高效、经济、绿色开发,岩石钻进和机械化开挖技术亟需向数字化、自动化、无人化、智能化方向发展。

硬岩隧道TBM施工中的典型掘进破岩难题与对策

全断面岩石掘进机(TBM)在硬岩、极硬岩隧道掘进过程中存在岩爆灾害、滚刀磨损、低掘进速率等典型掘进破岩难题,严重影响隧道的安全高效施工。因此,查明产生这些典型难题的原因并提出相应的对策至关重要。本文首先从岩石硬度、单轴抗压强度、岩石脆性及耐磨性等角度分析了隧道硬岩的相关特征,并阐明了其对各典型掘进破岩难题的影响规律。随后结合国内外隧道施工案例提出了相应的对策:岩爆灾害可采用岩爆监测和岩爆防控相结合的方法进行预防和治理;滚刀磨损通过优化滚刀参数、改良刀圈材料、涂覆刀圈涂层以延长其使用寿命;掘进速率低的难题可通过优化滚刀布置设计、增加刀盘推力及扭矩、增设辅助破岩手段等措施改良。最后,从TBM与隧道围岩的相互作用机理、TBM隧道施工信息化建设、TBM掘进智能控制和优化决策等方面对未来硬岩隧道的掘进提出了几点展望。

截割厚度和截线距对镐型截齿破岩的影响研究

为了研究不同截割厚度和截线距对镐型截齿截割力和截割比能耗的影响,基于TRW-3000真三轴电液伺服测试系统及自主设计的创新型截齿加载平台,对炭质板岩和流纹质碎屑岩试样进行了室内直线截割试验。试验结果表明:截齿破岩呈现4种破坏模式,两相邻截齿之间存在显著的协同作用。平均截割力随截割厚度和截线距的增大呈线性增大。随着截割厚度的增大,截割比能耗呈幂函数减小;随着截线距和截割厚度的比值的增大,截割比能耗先减小后增大,且存在一个最小比能耗,即最优值,最优截割比能耗远小于无截槽影响的比能耗,此时截线距和截割厚度的比值为2或3。利用室内试验结论优化了悬臂式掘进机截割头上的截齿布置,并运用到掘进机非爆掘进现场工业试验,大幅提高了掘进效率并降低了掘进成本。

以提升学生创新力为导向的科技绘图训练体系研究

随着科学技术的发展,传统的工科领域不断融合,形成了大量的交叉学科。在此背景下,对跨学科融合人才的需求大大增加,进一步推动了当前创新型教育体系的改革。为此,文章着眼当前教育教学OBE(Outcome based education,OBE)理念,针对能力建设这一关键目标,提出一套完整的科技绘图训练体系,引导学生熟练掌握科技绘图方法,从而提升其创新能力,帮助学生进行创新性思考,通过创新方法解决科学问题,并完成创新性成果的展示。

不同三维应力条件下硬岩巷道围岩的破坏特征及能量分布

为了研究开挖巷道围岩在不同三维应力条件下的破坏特征,采用TRW3000岩石真三轴电液伺服试验系统对含圆孔花岗岩试件进行三轴加载试验,并利用微型高清摄像系统实时记录圆孔附近的失效过程。结果表明,低应力条件下,圆孔内壁主要发生层裂破坏;高应力条件下,圆孔周边主要发生岩爆破坏。增加水平方向的应力可以抑制围岩发生岩爆。进一步数值模拟不同应力条件下圆孔周边的应变能密度(SED)演化过程。模拟结果表明,随着水平应力的增加,圆孔周边的SED分布逐渐减小;圆孔周边SED分布与实验记录的损伤分布基本一致,主要表现为蝶形、耳形和环形分布。

传感器阵列对岩体微震/声发射源定位精度的影响

随着开采深度增加,岩体动力灾害日益突出。微震监测已成为岩爆、顶板坍塌等岩体动力灾害监测的重要技术手段。传感器阵列布设作为信号采集的第一步,严重影响信号源的定位精度。讨论和总结有关由传感器阵列布设引起的微震(MS)和声发射(AE)震源定位误差的重要研究,并分析传感器数量、传感器布设形态以及传感器与震源距离对MS/AE源定位精度的影响机制。随后,结合工程实践和实验室测试,给出传感器阵列的一些布设原则,并通过现场应用进行验证。另外,综合考虑影响传感器阵列布设数量、形状和距离的因素,找到最优布置方案,可大幅度改善信号采集效果,提高信号源定位精度。最后,对提高MS/AE源定位精度所面临的挑战和传感器阵列方面相应的应对策略进行展望。

黄陵矿区地热特征与煤热共采前景分析

为研究黄陵矿区地热地质特征及地热资源开发利用,整理和研究了黄陵矿区85个煤孔测井井温资料,梳理测温孔在48~72 h的近似稳态测温数据,编制了有代表性测温孔孔底温度曲线,同时计算了矿区地温梯度,绘制了黄陵矿区地温梯度特征分布图,并在此基础上绘制了500、1000、1500 m垂深地温分布特征图。同时,结合采集的岩石热导率测试数据,计算出黄陵矿区的大地热流值,并对地热资源进行了评估。研究结果表明,黄陵矿区测温钻孔井底温度恢复与井内稳定时间之间呈指数函数关系,以此建立了温测钻孔井底温度变化的校正公式;黄陵矿区主要地热参数为地温梯度在1.1~5.2℃/hm之间,平均值为2.7℃/hm;500 m垂深平均地温为24.99℃,1000 m垂深为38.53℃,1500 m垂深为52.07℃;岩石热导率为2.0~4.0 W/(m·K),在3.0~3.5 W/(m·K)时最多,平均值为2.54 W/(m·K);大地热流值为32.71~97.62 mW/m^(2),平均值为63.17 mW/m^(2);在平面上,地温梯度、地温场、大地热流总体呈现为南高北低、东高西低的分布趋势。基于黄陵矿区地热资源评估,矿区的热储层地热资源量为3.11×10^(19)J,可采热能储量为4.65×10^(18)J。目前黄陵矿区煤热共采地热利用多集中在矿井余热,考虑到黄陵矿区优异的地热赋存及矿井开采条件,进一步开展煤-热共采地热利用技术的研究及工程示范具有重要的示范意义。

焊缝缺陷超声图谱的卷积神经网络分类研究

针对传统的工件焊缝缺陷分类方法分类准确率低、分类速度慢的问题,提出了基于迁移学习的卷积神经网络实现对工件焊缝缺陷图谱的智能分类。首先使用超声相控阵探伤仪对焊缝试块进行扫描实现数据采集,然后将采集好的各类缺陷图谱数据按9:1的比例分为训练集与测试集,最后使用基于迁移学习的ResNet-34、MobileNet-v2、AlexNet三种卷积神经网络模型训练。其中Resnet-34网络模型最高准确率可达到98.6%,MobileNet-v2网络模型的最高准确率达到84.5%,AlexNet网络模型的最高准确率达到96.5%。试验结果表明,使用基于迁移学习的卷积神经网络不仅可以有效地提高件焊缝缺陷图谱的分类准确率,而且分类的速度也远比人工分类的速度要快,有效的加快了缺陷图谱的分类速度。