井下采煤技术及采煤工艺的选择探讨

在矿业领域,井下采煤技术的发展经历了从传统手工开采到现代化机械化、自动化的转型。然而,井下采煤技术的选择一直是矿业企业面临的重要挑战。这是因为地质条件的多样性、安全问题的紧迫性以及经济效益的关键性。本文针对这些问题提出了一些策略,包括充分考虑地质条件的适应性、优先考虑安全性、并在保证安全的前提下追求经济性。通过这些策略,我们的目的是帮助矿业企业选择适合其需求和条件的采煤工艺,以提高生产效率、确保安全,并实现经济效益的最大化。

煤矿采煤新技术应用分析

深入研究了煤矿采煤领域的新技术应用,旨在探讨其对煤矿产业和能源供应链的影响。通过了解煤矿采煤的背景和历史演进,总结重要的新技术,如无烟药爆破、充填采煤和自动化采煤等,探讨了它们的应用领域和特点。同时,分析了这些新技术的优势和挑战,包括提高采煤效率和安全性方面,但也涉及成本和技术可行性等方面的问题。通过对新技术的评估和效益分析,总结了重要的发现和结论。旨在研究更加安全、高效和可持续的采煤方法,具有重要的理论和实践意义。

智能采煤机器人关键技术

采煤机是综采工作面的核心装备,研发智能采煤机器人是实现综采工作面智能化的关键。综合分析当前采煤机机器人化研究进程中的传感检测、位姿控制、速度控制、截割轨迹规划与跟踪控制等技术的研究现状,提出研发智能采煤机器人必须破解的“智能感知、位姿控制、速度控制、截割轨迹规划与跟踪控制、位-姿-速协同控制”五大关键技术,并给出解决方案。针对智能感知问题,提出了构建智能感知系统思路,给出了智能采煤机器人智能感知系统的架构,实现对运行状态、位姿、环境等全面感知,为智能采煤机器人安全、可靠运行提供保障;针对位姿控制问题,提出了智能PID位姿控制思路,给出了改进遗传算法的PID位姿控制方法,实现了智能采煤机器人位姿精准控制;针对速度控制问题,提出了融合“力-电”异构数据的截割载荷测量思路,给出了基于神经网络算法的截割载荷测量方法,实现了截割载荷的精准测量;提出牵引与截割速度自适应控制思路,给出了人工智能算法牵引与截割速度决策方法和滑模自抗扰控制的牵引与截割速度控制方法,实现了智能采煤机器人速度精准自适应控制;针对截割轨迹规划与跟踪控制问题,提出了截割轨迹精准规划思路,给出了融合地质数据和历史截割数据的截割轨迹规划模型,实现了截割轨迹的精准规划;提出了截割轨迹精准跟踪控制思路,给出了智能插补算法的截割轨迹跟踪控制方法,实现了智能采煤机器人截割轨迹高精度规划与精准跟踪控制;针对“位-姿-速”协同控制问题,提出了“位-姿-速”协同控制参数智能优化思路,给出了基于多系统互约束的改进粒子群“位-姿-速”协同控制参数优化方法,实现了智能采煤机器人智能高效作业。深入研究五大关键技术破解思路,有利于加快推动研发高性能、高效率、高可靠的智能采煤机器人。

“三下”采煤技术应用与发展趋势探析

据统计分析,我国各主要大中型煤矿“三下”压煤量已达数百亿吨,其中建筑物下压煤占65%、水体下压煤占25%、铁路下压煤占10%。传统采煤方式因其局限性已满足不了“三下”采煤的需求,针对建筑物下、水体下和铁路下等特殊地质环境,“三下”采煤技术应运而生。从“三下”采煤技术体系合理应用的角度,深入研究当前不同地质条件下开采技术与手段的适用性,分析“三下”采煤的应用场景与技术现状,并探讨“三下”采煤技术未来的发展趋势,对于提升“三下”采煤效率及安全性具有重要的现实意义。

井下采煤技术及采煤工艺的选择路径分析

随着煤矿作业的发展,井下采煤技术及采煤工艺的选择路径受到广泛关注,相关理论研究及实践探索大量涌现。基于此,简单分析井下采煤技术及采煤工艺的选择意义,深入探讨常见的井下采煤技术及相关的工艺选择路径,以供参考。

高潜水位采煤沉陷区资源化、能源化、功能化利用构想与实践

高潜水位矿区井工开采往往造成地表大面积沉陷积水,矿区生态环境发生变化,沉陷区国土资源由以土地资源为主转变为水资源为主、水土资源共存的局面。目前,采煤沉陷区水资源开发利用不充分,可再生能源开发、多能互补利用和废弃矿井抽水蓄能等方面具有得天独厚的条件和巨大发展潜力,采煤沉陷区国土空间功能也需结合现有条件重新定位与建构。在此背景下,提出高潜水位采煤沉陷区资源化、能源化和功能化利用构想。系统阐述了“三化”面临的科学问题,如采煤沉陷水域水资源量和水生态环境演变规律、地表残余变形规律;“三化”涉及的关键技术与模式,包括监测与评价技术,如“天-空-地-水-井”一体化协同监测技术体系、采煤沉陷区水生态环境调查评价方法、采煤沉陷区建设场地地基稳定性评价方法,以及治理利用技术及模式,如采煤沉陷区水生态环境修复技术模式、采煤沉陷区水资源保持与高效利用技术模式、水资源区域协调开发与高效利用技术模式、风光互补模式、制氢-合成氨-掺氨燃烧发电模式、废弃矿井抽水蓄能模式、农业用地功能构建(复垦地土壤重构)技术、建设用地功能构建(采空区注浆地基加固)技术、生态用地功能构建(地表水系重构与生态湿地建设)技术;并从产业融合、资金筹集、科技创新、区域统筹等方面提出了具体的政策建议。

基于改进门控循环神经网络的采煤机滚筒调高量预测

采煤机自适应截割技术是实现综采工作面智能化开采的关键技术。针对采煤机在复杂煤层下自动截割精度较低的问题,提出了一种基于改进门控循环神经网络(GRU)的采煤机滚筒调高量预测方法。鉴于截割轨迹纵向及横向相邻数据之间的相关性,采用定长滑动时间窗法对获取的采煤机滚筒高度数据进行预处理,将输入数据划分为连续、大小可调的子序列,同时处理横向、纵向的特征信息。为提高模型预测效率,满足循环截割的实时性要求,提出了一种用因果卷积改进的门控循环神经网络(CC-GRU),对输入数据进行双重特征提取和双重数据过滤。CC-GRU利用因果卷积提前聚焦序列纵向的局部时间特征,以减少计算成本,提高运算速度;利用门控机制对卷积得到的特征进行序列化建模,以捕捉元素之间的长期依赖关系。实验结果表明,采用CC-GRU模型对采煤机滚筒调高量进行预测,平均绝对误差(MAE)为43.80 mm,平均绝对百分比误差(MAPE)为1.90%,均方根误差(RMSE)为50.35 mm,决定系数为0.65,预测时间仅为0.17 s;相比于长短时记忆(LSTM)神经网络、GRU、时域卷积网络(TCN),CC-GRU模型的预测速度较快且预测精度较高,能够更准确地对采煤机调高轨迹进行实时预测,为工作面煤层模型的建立和采煤机调高轨迹的预测提供了依据。

基于截割顶底板高度预测模型的采煤机自动调高技术

传统的煤层截割路径规划通过几何控制、规划计算等方式对采煤机滚筒高度进行预测,但存在预测的数据误差较大、无法适应地质条件变化的问题。针对上述问题,提出了一种基于截割顶底板高度预测模型的采煤机自动调高技术。首先,分析了影响截割顶底板高度的因素,指出影响顶底板高度的主要因素包括煤层的起伏变化数据、历史截割数据、刮板输送机的高程数据及人工操作记录,将上述4类数据融合处理,建立以长短期记忆(LSTM)模型和灰色马尔可夫模型为基础的截割顶底板高度预测模型,通过算法模型预测出截割顶底板的高度。然后,以截割顶底板的高度数据为基础,结合采煤机位姿和空间坐标,建立计算滚筒高度的几何模型,同时依据刮板输送机上窜下滑量及是否执行加减刀工艺等因素进行修正,最终将顶底板高度序列转换为滚筒高度序列,即将截割顶底板高度转换为采煤机滚筒的目标高度,由采煤机执行到目标高度,实现滚筒自动调高工业性试验结果表明:(1)在自动调高技术的控制下,顶滚筒和底滚筒的预测高度与实际高度偏差值有90%的数据量均在10 cm以内,滚筒的预测高度和实际高度具有明显的一致性。(2)与传统手动控制方式相比,中部截割一刀煤的人工干预调高次数由49次下降为21次,说明截割顶底板的高度预测模型和计算滚筒高度的几何模型是准确合理的,采煤机滚筒的自动调高技术是可行的。

改进YOLOv5s的采煤机滚筒与支架护帮板干涉状态智能识别

针对综采工作面液压支架护帮板处于未收回异常状态导致采煤机滚筒与护帮板干涉问题,提出一种改进YOLOv5s的采煤机滚筒与液压支架护帮板干涉状态智能识别方法。运用课题组前期提出的基于边界约束和非线性上下文正则化的去雾去尘方法对视频图像进行清晰化处理,提高综采工作面监控视频图像质量;对YOLOv5s模型进行改进,通过将YOLOv5s主干网络中的普通卷积Conv替换为分类效果更佳的Ghost卷积,减少了模型的参数数量,提高了模型识别速度,同时引入坐标注意力机制,提高了模型对护帮板和滚筒特征提取能力,从而提高模型识别精确率。运用软非极大值抑制算法(Soft-NMS)的锚框筛选方法,减少因护帮板重叠而发生漏检问题。针对采煤机滚筒与液压支架护帮板干涉状态判定问题,提出液压支架护帮板与采煤机滚筒锚框重合度的判定方法。运用本文改进YOLOv5s模型与YOLOv5s、YOLOv3-tiny模型进行对比分析,结果表明:本文方法与原模型相比的识别精确率提高了约8.1%,GFLOPs降低1.86倍;mAP@.5达到97.2%、平均识别速度为检测时间为5.9 ms。运用本文方法对煤矿实际综采工作面采煤机滚筒与液压支架护帮板视频图像进行干涉状态识别试验验证,结果表明:对采煤机滚筒与液压支架护帮板干涉状态识别准确率为96%。

配施荧光假单胞菌对采煤区复垦土壤化学及生物学特性的影响

为探讨无机肥、有机肥配施荧光假单胞菌对采煤区复垦土壤化学生物学特性的影响,以复垦5 a的土壤为研究对象,设置单施无机肥(CF)、荧光假单胞菌剂配施无机肥(CFB)、单施有机肥(M)、荧光假单胞菌剂配施有机肥(MB)、不施肥(CK)共5个处理。结果表明,MB处理较M处理有机质、碱解氮、有效磷、微生物量碳氮含量显著增加了5.57%~21.30%,碱性磷酸酶、脲酶、转化酶活性显著增加了15.44%~18.68%;而CFB处理较CF处理仅碱解氮含量、脲酶活性分别显著增加了4.77%、12.62%,表明荧光假单胞菌可以在一定程度上提高复垦土壤化学生物指标。复垦土壤的优势菌门为放线菌门、变形菌门、绿弯菌门、芽单胞菌门、拟杆菌门,优势菌属为节杆菌属、芽生球菌属、KD4-96、芽单胞菌属、鞘氨醇单胞菌属、类诺卡氏菌属、Vicinamibacterales、Vicinamibacteraceae、JG30-KF-CM45。施加荧光假单胞菌对复垦土壤细菌多样性指数和优势菌门、菌属组成无显著影响,但可在一定程度上改变细菌属水平相对丰度。冗余分析结果表明,有机质、碱解氮对复垦土壤细菌群落的影响程度较高,脲酶、碱性磷酸酶、转化酶对复垦土壤细菌群落的影响程度较低。主成分分析表明,与M处理相比,MB处理的综合得分增加了2.92;与CF处理相比,CFB处理的综合得分增加了1.82。综上,荧光假单胞菌的施用有利于采煤复垦区土壤的熟化,且荧光假单胞菌与有机肥配施效果优于荧光假单胞菌与无机肥配施。

采煤机滚筒工作性能优化研究

在实际生产中,截割破碎过程是多作用耦合的结果,离散元法(DEM)与多体动力学(MBD)双向耦合技术可实现煤机设备与煤壁的信息交互,符合实际生产情况,具有较大的优越性。为提高采煤机滚筒的工作性能,基于DEM−MBD双向耦合机理,结合力学性能试验和模拟试验得到实际工况参数,采用仿真软件EDEM和RecurDyn建立了采煤机滚筒截割煤壁的双向耦合模型,对仿真过程中滚筒所受的转矩和截割力进行分析,证明耦合效果和截割效果较好。设计了单因素试验和正交试验,分析了滚筒运行参数对工作性能的影响规律,并利用SPSS软件得到滚筒转速、截割深度、牵引速度对截割比能耗、装煤率、载荷波动系数的影响程度,通过现场试验验证了模型的可行性。构建了以滚筒转速、截割深度、牵引速度为决策变量,以截割比能耗、装煤率和载荷波动系数为目标的多目标优化模型,利用改进多目标灰狼(MOGWO)算法和优劣解距离法(TOPSIS)对模型进行求解,得出当滚筒转速为31.12 r/min、截割深度为639.4 mm、牵引速度为5.58 m/min时,采煤机滚筒的工作性能最优,此时截割比能耗为0.4677 kW·h/^(3),装煤率为43.01%,载荷波动系数为0.3278。

高潜水位采煤沉陷区微塑料赋存特征及风险评估

为探明高潜水位采煤沉陷区微塑料污染赋存特征及其环境风险,选取安徽省淮南市春申湖、舜耕湿地公园两个典型采煤沉陷区为研究区域,采集了表层水体,底泥及周边农田土壤样品,采用体视显微镜、扫描电镜、红外光谱对微塑料尺寸、形状、颜色及丰度等赋存特征进行表征.结果表明:采集的样本中多为纤维微塑料和薄膜微塑料,类型主要以聚乙烯,聚丙烯为主,颜色以黄色和透明为主,粒径大多小于500μm.采煤沉陷区的地表水丰度范围为0.77~7.1pcs/L,沉积物微塑料的丰度范围为540~2800pcs/kg,周边农田土壤微塑料的丰度范围为380~2380pcs/kg.采用污染负荷指数(PLI)模型进行评估,地表水和农田土壤的风险评估都为于Ⅰ级,属于轻微污染,而沉积物中的微塑料风险评估为Ⅱ级,属于中度污染.

采煤机截割部低照度图像的边缘检测技术

针对井下低照度环境下采煤机截割部边缘检测任务中存在的边缘缺失、细节模糊等问题,提出一种基于分数阶微分的边缘检测Lif算法。首先采用更大的检测模板尺寸,根据Grünwald-Let-nikov分数阶定义构造最初的分数阶掩膜算子;然后根据Pascal三角形理论确定掩膜算子上各位置的权重系数,并将掩膜算子扩展到4个不同方向;最后将得到的掩膜算子与图像进行卷积,利用图像的局部特征信息对每个方向的微分结果进行后处理。结果表明:(1)在进行多个不同场景的井下低照度图像上的实验时,Lif算法可以更全面地获取图像中不同方向上的边缘信息,在处理低照度图像时具备更强的抗噪性能,并且提取的边缘线条比其余边缘检测算法更加清晰、完整,保留了更多的纹理细节信息。(2)在客观指标评价的对比上,与基于分数阶灰色系统模型的边缘检测算法以及改进的分数阶Sobel边缘检测算法相比,Lif算法在Entropy指标上分别提高了43%、11%,AG指标上分别提高了23%、23%,SSIM指标上分别提高了152%、6%。表明Lif算法在进行采煤机截割部的边缘检测任务时更具优势,研究对井下设备工作运行时的安全性和可靠性提升具有重要意义。

煤矿综合机械化采煤设备与工艺的应用分析

本文围绕煤矿综合机械化采煤设备与工艺的应用进行了分析。通过对综合机械化采煤的重要设备和工艺进行详细讨论,揭示了其在提高采煤效率、保障矿工安全和资源利用方面的重要作用。从不同角度探讨了薄煤层综采工艺、长臂综合机械化采煤工艺、放项煤综合机械化采煤工艺等,阐述了设备的运作流程、常规型号和参数调节等内容,并穿插了专业数据进行支撑。煤矿综合机械化采煤技术的不断发展将促进设备性能和智能化水平的提升,推动煤炭行业的可持续发展。

基于多数据源的采煤沉陷区早期识别及地面形变特征监测——以神木市大柳塔镇为例

煤矿区生态环境问题受到社会的广泛关注,如何实现采煤沉陷区精准、高效、经济的早期识别和动态监测显得尤为迫切。本文在资料收集与整理分析的基础上,利用2000—2022年5期DEM数据进行差分解算,同时利用2015年6月15日至2023年7月15日共计164期长时间序列Sentinel-1数据,对煤矿区地面沉降进行动态监测,查明了神木市大柳塔镇采煤沉陷区现状分布与地面沉降特征,形成了一套基于多数据源的采煤沉陷区早期识别方法。研究结果表明:①大柳塔镇采煤沉陷区分布面积为252.70 km 2,包括地面塌陷、采空区悬顶两种类型,神华公司石圪台、哈拉沟、大柳塔、活鸡兔4大矿区煤矿塌陷问题严重;②将分辨率为2 m的DEM数据重采样为5 m后进行差值运算,误差为0.01 m,精度较高且计算高效;③DEM差分解算、SBAS-InSAR技术均能对地面塌陷范围进行精准识别,匹配度高,且各方法间互为补充,相互印证。

采煤塌陷区湿地生态修复与景观再生设计研究——以徐州市潘安湖为例

采煤塌陷区由于历史遗留和开发建设问题,致使其区域生态环境较为脆弱。以徐州市潘安湖湿地为例,在分析塌陷区基本情况和特征的基础上,借助可持续发展理论和灰色模糊理论,对该地进行了生态修改和景观再生设计,重构了该地生态功能模式。结果表明,潘安湖湿地的生态系统较为脆弱,环境绩效指标权重达到0.673,且其在植物景观布设上的多样性、丰富性和层次性还有待提高(权重>0.05)。从土地平整、水系贯通、功能分区优化、植物生态景观布设等方面,详细分析了治理措施。设计内容和修复措施的生态应用效果显著,为地区生态环境治理和经济发展注入了新的动力。

基于K-GRU神经网络的采煤机记忆截割及优化

目的针对采煤机记忆截割不准确、自动化程度不高的问题,方法本文提出一种基于KGRU神经网络的采煤机记忆截割算法,此算法具有更适合处理长时序数据的特点,将算法与采煤机记忆截割结合起来,可以减少采煤过程中滚筒的损坏同时保护工人生命安全。该算法在深层门控循环单元(GRU)的输入端引入比例因子K,用比例因子K表现不同时刻数据的重要程度,以加强模型对长时序数据的记忆性,进而提高记忆截割精度。在模型训练阶段利用随机搜索算法(RS)对深层K-GRU神经网络的超参数选择进行优化,加快模型训练速度。结果实验中使用Python完成K-GRU模型构建与超参数优化,使用随机搜索算法可以在更短时间内得到超参数最优解,得到超参数epochs为317、batch_size为70的最优解共花费154 s,在最优解情况下计算模型对真实采煤数据预测的误差,得到K-GRU的loss值为0.0467、R2为0.9578、EVS为0.9656、ME为0.0833。结论最终表明,优化后的深层K-GRU模型在解释方差得分、最大误差和可决系数方面均优于SVM、KNN、LSTM、RNN和普通GRU模型,显著提高了采煤机记忆截割的适用性和准确性。

山东省唐口矿区采煤塌陷地复垦土壤重金属潜在生态风险评价

本文采集山东省唐口矿区采煤塌陷地复垦土壤样品39个,分析了测试样品中As、Hg、Cr、Pb、Zn、Cd、Cu、Ni的含量及pH,选取不同的参比值,采用潜在生态风险指数法对复垦土壤中重金属污染状况和潜在生态风险进行了评价。结果表明,研究区复垦土壤中重金属含量除Cd外均未超过《土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准(试行)》(GB15618—2018)中规定的农用地土壤污染风险筛选值。Hg、Pb、Zn的平均含量大于济宁市表层土壤地球化学背景值。复垦土壤重金属相关性分析表明,Cr-Ni元素具有较高同源性;As-Cu-Pb-Zn元素可能具有相似的来源,并且伴随有复合来源的可能;Hg和Cd元素来源与其他重金属不同。采用国家风险筛选值为参比值时,研究区复垦土壤整体生态风险水平为轻,但单项重金属Cd存在中度污染风险,需要重点关注。采用土壤背景值为参比值时,研究区复垦土壤中As、Pb、Ni、Cu、Cr和Zn处于轻度生态风险等级;Hg处于强生态风险等级,部分样品存在很强、极强生态风险等级;Cd虽处于轻度生态风险等级,但部分样品存在中度、强生态风险等级。研究区复垦土壤重金属综合潜在生态风险以轻度、中度为主,Hg和Cd是主要贡献因子。

采煤沉陷区框架结构抗变形研究现状与展望

针对我国矿山城市采煤沉陷区土地资源工程建设利用难的问题,在统计采煤沉陷区发展现状、综合治理及其工程建设利用率的基础上,分析了利用采煤沉陷区场地进行工程建设的必要性。从框架结构抗变形原理、共同作用机理、混凝土框架结构及钢框架结构抗变形技术等4个方面,总结分析了框架结构建筑物变形损害与保护技术的研究发展历程与不足之处;并展望了框架结构建筑物抗变形技术的发展方向:地表移动变形下大跨及多高层框架结构附加效应的动态演化规律,地表移动变形下地基-基础-结构共同作用的力学行为及变形协同机制,框架结构建筑物新型抗变形技术,框架结构建筑物抗震抗变形调控技术,以便形成地表移动变形下框架结构建筑物的综合理论与技术体系,为实现采煤沉陷区进行大型框架结构建筑物工程建设利用提供理论和技术支撑。

城中采煤塌陷地土地利用和生态系统服务价值演变研究——以山东济宁太白湖新区为例

城中采煤塌陷地严重限制了城市发展,影响了生态系统服务的供给。因此,城中采煤塌陷地的生态修复与开发利用更为迫切和重要。本文利用2000—2021年遥感影像数据,采用土地利用变化分析和生态系统服务价值当量模型研究了太白湖新区采煤塌陷地土地利用和生态系统服务价值时空演变,探讨了主要驱动因素。结果表明:采煤塌陷地土地利用以耕地和水域占优,其次是建设用地,林地和草地再次之;各地类间的转移以耕地向水域转出为主,其次是耕地向建设用地的转移。生态系统服务总价值(ESV)呈长期显著增加后小幅回落;水域生态系统服务价值大幅增加,耕地价值显著减少,林地和草地价值较小;水文调节、废物处理、气候调节3项服务功能价值量相对较大;ESV高值区由西南向东南、中部、北部不断扩张,随后向中部聚集。土地利用和ESV变化主要是由城镇化建设、采煤塌陷、采煤塌陷地修复治理和政策驱动共同驱动造成的。