煤矿用5G关键技术研究现状与发展方向

结合现阶段煤矿用5G研究成果和应用实践经验,从煤矿用5G专网组网架构、覆盖优化、智能化应用场景构建3个方面分析了煤矿用5G关键技术研究现状与发展方向。煤矿用5G专网组网方面:煤炭集团级大规模组网和矿井独立专网2类模式可满足煤矿用5G系统建设部署需求。煤矿用5G无线覆盖增强方面:煤矿用5G无线传输性能需要持续研究和提升,现阶段宜采用低频段(1 GHz以下)多载波SUL(补充上行链路)进行煤矿用5G的覆盖优化;针对井下无线电波防爆安全功率阈值可能实现的突破和提高,需要通过同步提升煤矿用5G基站与终端两侧的无线发射功率,方可实现煤矿用5G系统整体覆盖能力优化;需要开展基于6G RIS(可重构智能超表面)的煤矿用5G覆盖增强技术预研,为无线覆盖能力提升提供进一步支撑。煤矿智能化5G应用场景构建方面:需要开展矿用装备与矿用通信领域的联合技术攻关;研究基于煤矿用5G的装备远程控制及未来装备自主群体协同控制的信息物理映射;研究智能化应用的预期功能安全机制;研发小型化、轻量化及全面适配现场设备工业控制协议的煤矿用5G模组。

基于CAN总线和IAP的煤矿用传感器程序离线升级技术研究

针对传统煤矿用传感器程序固件升级方法存在的维护成本高、操作不便的问题,分析了多种现有程序升级方法的优势与局限,提出一种基于CAN总线和IAP技术的传感器程序离线升级方法,通过划分3段存储空间实现代码的分时加载,利用传感器现有硬件接口和离线烧写器实现数据传输,设计了一种包含计数校验、CRC校验、阶段码校验的三重校验机制保证升级的成功率和稳定性。经测试,使用该方法升级传感器程序所需时间较传统在线IAP方法缩短,升级成功率大于92%,传感器程序升级失败时仍能正常运行原功能代码。

基于锂离子蓄电池的煤矿井下储能微电网设计研究

针对煤矿井下隔爆型锂离子蓄电池电源多采用分布式供电,其储备能量和输出功率不能扩容,导致无法实现带载功率较大设备并提供较长时间电力供应的难题,采用“化零为整”策略,通过研究锂离子蓄电池电源并联控制技术,将多台锂离子蓄电池电源以并联方式组合起来构成一种微电网结构,实现储备能量和输出功率的扩容。对并联控制技术实现原理进行了详细的论述,对微电网架构和构成电网的单体电源设备进行了设计,最后将微电网系统在神东煤炭集团锦界煤矿进行了现场试验测试。通过试验得出微电网系统在续航能力、能源利用率、可靠性和稳定性等方面较原单体后备电源具有显著的提高。项目研究非常符合煤矿安全生产实际需要,对煤矿井下供电系统建设和安全高效生产具有十分重要的意义。

智慧矿山工业广场三维自动建模技术研究

为打破煤矿工业广场建模模式目前存在的高度依赖人工操作的现状,实现数字矿山规模化规范化建设、煤矿地面建筑设备模型量产化。本文对煤矿工业广场生产建筑群进行空间结构分析,着重分析煤矿井口、煤矿车间、煤矿办公楼的几何空间结构及生产设施的空间几何构型元素,提出一种分体分面组合模型自动建模技术。首先,通过将复杂的生产建筑群进行个体解构和几何拆分,将整套地上生产线设备及建筑拆分为最小规则(不规则)几何单元体,构建顶视投影弧段索引拓扑图;其次,通过线性封闭弧段环高程拉伸生成几何体空间组合关系构建建筑群;最后,以灵新煤矿为实验区域进行验证。结果表明:本文方法能够模拟建筑结构与设备的几何独特性,且纹理外观满足数字化要求;总建模工时由原来的每10栋建筑3.25人天降低到0.78人天,产能提升达到预期。

基于改进循环神经网络的煤矿电能故障检测研究

为缩短煤矿井下电能故障检测时间、降低漏报率,设计并实现了一种基于改进循环神经网络的煤矿电能故障检测方法。综合使用门控循环单元(GRU)和多层感知器等技术搭建神经网络,学习和提取具有时间先后顺序的采样数据中潜在的相互依赖关系。通过在实验室中进行测试以及在实际生产环境中进行部署后发现,该方法行之有效,极大地缩短了煤矿井下电能故障的检测时间,降低了漏报率。

煤矿井下网联式自动驾驶技术研究

通过分析地面常规自动驾驶智能化和网联化技术发展现状及技术特点,结合煤矿井下无GNSS(全球卫星导航系统)信号覆盖、巷道照度低、遮挡物与障碍物较多、煤尘粉尘普遍存在的环境特点,提出了煤矿井下开展自动驾驶研究的关键技术,即无GNSS的移动高精定位技术、激光雷达技术、基于毫米波雷达的井下障碍物检测技术、井下低照度视频实时增强和特征匹配技术、井下环境高精地图技术、井下自动驾驶车辆决策规划技术、井下自动驾驶车辆控制执行技术、井下5G通信技术、C-V2X直连通信技术等;指出煤矿井下开展自动驾驶应用具有少人化/无人化需求显著、运营管理主体明确、场景封闭、路线固定、车速较慢、渗透率可控、5G建设基础较好、接口易开放等优势。构建了包括井下自动驾驶车辆、巷道基础设施、人员、煤矿云/边缘计算平台及煤矿自动驾驶应用服务平台的“人-车-巷-云”煤矿井下网联式自动驾驶系统参考架构,设计了包括感知定位系统、网联协同系统、车载操作系统、车辆基础组件的煤矿自动驾驶车辆架构,提出煤矿井下网联式自动驾驶演进将经历3个阶段:第1阶段为远程自动驾驶,实现车辆驾驶人员从井下到井上的转移;第2阶段为具有紧急接管边界的车辆自动驾驶,以车辆自动驾驶为主,将远程紧急接管作为安全保障手段;第3阶段为“人-车-巷-云”协同控制,井下自动驾驶车辆安全高效自主运行,实现高度无人化智能运输。

煤矿5G通信系统安全应用技术研究

针对煤矿5G通信系统安全应用需求,研究了5G核心网侧和无线接入侧的安全应用技术。在核心网侧,采用专网技术和网络切片技术实现不同煤矿业务场景的物理隔离,采用比例公平算法优化切片组内的资源块分配,实现切片资源调度,保障煤矿业务数据安全可靠传输;在无线接入侧,设计天线隔离电路实现基站输出信号本安,并将5G基站的射频阈功率限制在6 W内,杜绝由辐射能量滋生的安全隐患,实现多种煤矿井下终端设备的安全接入。井下测试结果表明,5G基站无线覆盖半径为100 m,覆盖范围内信号强度不低于-100 dB,上传速率不低于520 Mbit/s,平均通信时延为18.56 ms,用户个数为200时用户业务性能提升52.8%,在保证通信系统安全可靠的基础上,满足煤矿业务数据多并发、大容量、高速率和低时延无线通信需求。

基于5G的矿用装备远程控制技术研究

矿用5G为智能矿山建设提供了高速信息传输通道,基于5G的矿用装备远程控制应用是实现少人化、无人化矿井生产的关键手段。分析了矿用4G、WiFi6应用于矿用装备远程控制中的不足,指出5G技术是实现矿用装备远程控制的必要支撑手段。运用信息物理系统架构研究方法构建了基于5G的矿用装备远程控制应用系统参考架构。以5G+采煤机远程控制为例,研究了5G传输链路的关键技术,梳理了监视监测数据与远程控制数据的信息流。当前5G网络为层三通信方式,而矿用装备远程控制的控制系统与受控设备之间需要进行点对点层二通信,针对该问题,研究了层二隧道构建方法和5G LAN技术,建立了远程控制信息传输的稳定通道。针对现场监视数据的大带宽传输需求与远程控制数据的低时延传输需求,提出了资源预调度与请求调度灵活适配的空口资源分配机制。现场测试结果表明:通过层二隧道共传输数据包13328个,未出现丢包或接收不成功的现象;端到端时延为11.5~23.8 ms,能够满足矿用装备远程控制的传输需求;RSRP(参考信号接收功率)分布在−93~−53 dB·m之间,SINR(信号与干扰加噪声比)分布在10~38 dB之间,无线覆盖情况良好。矿用5G无线通信系统的可靠性、端到端时延及无线覆盖情况能够满足采煤机远程控制的传输需求。

煤矿安全监控系统传感器在线升级技术研究

为了解决煤矿安全监控系统传感器现场升级困难问题,通过对比分析ISP技术与IAP技术,得出IAP技术更适合矿用传感器的在线升级;在此基础上建立了一种通过煤矿安全监控系统现有的传输网络进行传感器在线升级的方法,地面上位机将升级程序bin文件通过以太网传输至监控分站暂存,再由监控分站通过CAN总线发送到需要升级的矿用传感器进行升级;将传感器单片机flash合理划分为3个存储区域,利用IAP区的Bootloader程序实现跳转到APP1区或APP2区运行新程序,以达到矿用传感器的升级目的,同时设计了程序传输容错机制,从而保障矿用传感器在线升级的稳定性。

神东大型井田紧急避险逃生模式及装备研究

为改变现有避险逃生模式无法满足神东矿区大型井田避险逃生需求的现状,分析了逃生路线前端、中部和末端存在的问题,提出“可移动式救生过渡站+永久避难硐室+逃生通道”的避险逃生模式,计算逃生路线的关键参数,为关键节点配套了逃生装备;基于逃生时间和施工技术水平,提出了逃生通道内配套设备的选择方法;研究了以钻孔垂直度综合控制技术和大直径预钻孔长时稳定护孔技术为核心的大直径预钻孔技术;开发了车载救援提升系统,在神华神东煤炭集团大柳塔煤矿建设了示范工程。结果表明:大直径预钻孔孔斜度0.102%,与避难硐室顺利贯通,车载救援提升系统运行良好,形成了大型井田自采掘面至地表的覆盖全程的避险逃生路线,满足大型井田避险逃生需求。

煤矿主运输系统智能控制技术研究与应用

煤矿主运输系统普遍存在人工点巡检、无法实现远程集中控制、监测数据不完善、缺乏智能控制机制、无高效的故障检测手段等问题。针对上述问题提出了分段提取关键帧的巡检视频分析方法,形成了煤矿主煤流运输巡检异常检测技术,并将其运用于巡检机器人系统中,提高了故障检出率。设计的主煤流运输智能控制系统,实现了基于煤流跟踪的智能调速和顺煤流一键启动功能,并研究了带式输送机的最优启动速率。基于视觉和激光雷达融合的输送带撕裂视觉检测技术和基于声纹分析的带式输送机状态监测和故障诊断技术,提升了主煤流系统运行的稳定性。

煤矿5G网络安全机制与策略研究

随着矿山智能化建设的不断推进,5G网络已与煤矿的采掘、生产、监测及远控等多元化应用场景深度融合并显著提升了自身的安全技术,通过实施精细化的访问控制规则,动态的身份、凭证及访问权限管理,对网络数据和安全数据,以及实时更新信任模式和信任关系,进一步加强SBA架构的安全性。同时,引入NWDAF功能进行机器学习,强化网络智能化安全。遵循最大匿名化、最小暴露化和数据主体授权原则,预防了数据和隐私的泄露。此外,NSACF功能的引入和MEC标准的制定显著提升了专网切片和边缘计算的安全性。通过建立零信任访问技术模型,确保网络的安全可靠性。然而,随着5G网络在架构、数据存储、设备形态及业务场景等方面的演进,一些新的问题也逐渐显现,如容器逃逸、微服务注入、设备安全漏洞、网络隔离不足、僵尸网络及编排管理漏洞等,这些问题对煤矿企业的安全运营构成了严重威胁。为应对这些新的挑战,必须构建一套全面且系统的煤矿5G安全体系,研究5G安全技术,开展5G安全测评,强化5G安全运维,不断更新和完善5G网络安全管理制度和体系,以确保煤矿网络的稳定、高效和安全运行。

矿用AI视频边缘计算技术研究与应用

目前矿山AI视频系统主要采用地面服务器进行分析处理,存在视频分析整体响应时延较高、多系统联动延迟、网络带宽资源占用大等问题。针对该问题,设计了一种轻量化、可边缘部署的矿用AI视频边缘计算系统。提出了基于注册机的轻量化软件开发工具包(SDK)框架,对算子进行解耦,以提升算法并行运算能力,降低SDK对存储空间的需求;对YOLOv7的卷积运算进行分组设计,利用恒等映射对Focus主干网络进行优化,以减少运算量并轻量化网络结构,同时引入Transformer中的注意力机制提高检测性能。集成国产化智能芯片和5G通信模块,研制了矿用AI视频服务器,实现了矿山边缘节点部署与计算。实验结果表明:矿用AI视频边缘计算系统响应出色,部署注册机SDK与改进YOLOv7模型后,平均推理时延为28 ms,较React Native+YOLOv7和MobileNet分别减少52%和44%;在各种负载情况下,矿用AI视频服务器的响应时间远低于矿山操作的最低要求。现场工业性测试结果表明:矿用AI视频服务器接入8路摄像仪时,响应时延为51 ms,带宽维持在45 Mbit/s,比使用地面服务器时的时延降低了59%,带宽提高了15%,实现了对井下视频数据的实时、就地分析处理,有效降低了数据传输时延,提高了视频分析的响应速率和处理效率。

煤矿智能压风系统的应用研究

针对传统压风系统多电机之间无法协同配合,压风机房需要定时巡检等问题,设计了一种智能压风系统。该系统通过在控制侧加入可编程控制柜,并引入模糊控制算法,实现压风系统的按压供风、负载均衡、自动轮换的功能。通过布置故障诊断装置,检测压风机的健康状况,在发生故障时可停止压风机的运行,并及时开启另一台压风机,保障管道压力恒定。通过安装视频分析摄像仪实现对压风机房进入人员的监测,分析是否有违规或越界行为,保证人员和设备的安全。智能压风系统的管控平台展示压风机的各项数据,并通过动画生动的展示压风机房内各设备的运行状态,显示压风机健康状况的分析结果。该系统的应用减少了电能的浪费,提供了准确的诊断结果,提高了煤矿智能化水平。

煤矿采煤机自动拖缆装置及控制方法研究

采煤工作面是煤矿生产系统最重要的环节之一,是煤矿实现高效生产的基础,因此,与采煤机配套的拖缆装置,也成为了影响生产效率的关键因素。针对传统工作模式下工作面线缆的卷缆、偏离、掉落等问题,提出了一种基于模糊自适应扰动补偿控制(ADRC)方法的矿用采煤机自动拖缆系统。该系统由拖缆小车、束笼拖绳装置、导向等装置组成,可带动采煤机电缆沿既定方向反复排缆,使采煤工作面的电缆在高强度、频繁运动的工作环境下得到有效的保护。同时,该系统由控制装置主机下发控制指令,通过模糊ADRC控制方法控制拖缆装置伺服电动机,实现卷筒卷缆速度与采煤机设备行走速度的同步,确保矿山的安全和高效生产。

智能矿山IoT边缘数据网关技术研究

随着工业4.0和工业互联网的发展,矿山行业也开始走向智能化,面对煤矿工业互联网接入终端复杂、通信协议多样、接入网络以及多源数据异构等现状,提出一种智能矿山IoT边缘数据网关技术。通过构建边缘网关管理架构,北向上行采用TCP、HTTP、WebSocket、MQTT等传输协议连接云平台,南向下行支持多种通信接口连接感知层设备,实现不同类型网络的协议转换以及各个系统多源异构数据的统一接入。该研究成果已应用于多个煤矿自动化相关设备数据采集与转发。

基于多传感器网络的煤矿气体自动检测研究

传统煤矿气体检测方法通常基于单一传感器或人工巡检,这些方法具有检测速度慢、覆盖范围有限以及易受人为因素影响等局限性。为了解决这些问题,本文提出一种基于多传感器网络的煤矿气体自动检测方法。首先,对传感器网络节点进行优化配置,由多种传感器协同工作,进行不同气体数据的全面采集与整合。其次,采用支持向量机(SVM)算法构建一个气体自动检测模型,该模型以整合后的气体数据为输入,经计算后能够高效、准确地输出气体检测结果。试验表明,与传统方法相比,本文提出的方法在煤矿气体自动检测精度和效率方面均有显著提升,实际应用效果较好。

煤矿井下应急救援管理系统设计与研究

近年来,按照应急管理部和国家矿山安全监察局部署要求,逐步建成了覆盖县级煤矿的应急救援管理平台,充分利用信息化手段,通过煤矿应急救援管理系统、煤矿安全监控系统、煤矿人员精确定位系统和煤矿视频监控系统等系统,可进行井下环境参数、关键设备状态、区域环境评估、人员分布、通知、欢迎词等常规信息的快速、实时发布,使井下作业人员能够实时了解矿井作业环境安全、设备运行、人员分布等情况。

煤矿电气设备谐波诊断技术研究及电能质量分析装置研制

针对煤矿井下电气设备产生的时变谐波问题,设计了分段快速傅里叶变换(FFT)方法对时变谐波进行分析检测,利用检测的谐波数据进行电气设备故障诊断。通过硬件和软件设计研发了电能质量分析装置。利用电气设备产生的谐波进行故障诊断,实现了电气设备故障在线检测,避免了停机造成的经济损失,节省了大量劳动力投入,具有十分重要的应用和研究价值。

基于速断闭锁的煤矿高压供电系统防越级跳闸技术研究

针对煤矿井下高压供电系统,分析了越级跳闸现象产生的机理与危害,对现有主要应用的防越级跳闸技术进行了分析。针对其存在的问题提出了基于短路速断闭锁的防越级跳闸技术,论述了该技术实现防越级跳闸的原理、系统组成和实现方式,该技术可有效的防止越级跳闸现象的发生,具有极大的推广应用前景。