矿业系统工程60年发展与展望

矿业是以安全高效绿色开发和清洁高效低碳利用矿产资源为目的行业,也是经济社会发展的基础行业。为了使矿业开发更加经济、考虑的因素更加全面、设计和开发过程更加优化,20世纪50年代末期,将运筹学和计算机技术引入到了矿业工程,形成了矿业系统工程这一新的学科分支。早期的矿业系统工程主要是以采矿生产过程优化和计算机在矿山设计、采掘计划编制、信息处理、应用软件开发为主,且多以露天矿为研究对象。近年来矿业系统工程研究紧密结合大数据、人工智能、网络技术等,在矿山信息网络构建、运销系统、智能开采、设备管理、安全管理等方面取得了丰硕成果。详细阐述了矿业系统工程的起源和发展过程,并以运筹学和计算机在矿业中的应用国际会议(APCOM),尤其是已经举办的十五届全国矿业系统工程学术会议为脉络,客观地总结了矿业系统工程的发展过程和研究内容演变。以CNKI数据库为数据基础,通过聚类分析,研究了近20 a矿业系统工程的刊文量和研究对象及其变化。矿业系统工程的未来发展应聚焦于系统科学思想与现代采矿技术的结合,建立科学的系统及其边界,比如科学采矿系统、矿山全生命周期系统、智能矿山系统等八大系统,矿业系统工程的发展将更加注重数字化、智能化、可持续发展、信息化和自动化等方面的创新和应用,同时将不断拓展其应用领域,以实现矿业开发的最优化、高效化、绿色化和低碳化。

基于光纤感测的急倾斜煤层采动围岩变形特征研究

将分布式光纤传感技术应用于急倾斜煤层采场围岩变形及应力分布特征物理相似模型试验,通过在模型中沿煤层倾向布置传感光纤与沿煤层底板铺设压力传感器,实时监测模型内部变形场与应力场,并结合数值模拟分析了急倾斜煤层顶板应变分布及演化特征。结果表明:工作面上部区域应力值小于下部和中部区域,中部区域应力值最大;随工作面推进,采空区底板应力逐渐释放,应力值不断降低,采空区两侧边界煤柱下方煤层底板应力逐渐升高,且中、下部采空区底板应力恢复程度显著高于上部底板;沿煤层倾向布置的光纤应变曲线呈三段分布,具有前后2处应变波峰区及采空区对应的中部波谷区,前波峰远高于后波峰;工作面中上部顶板变形程度大于下部顶板;数值模拟与光纤检测结果一致,均表现出中上部顶板变形显著大于下部。研究弥补了物理相似模型试验监测手段短板。

基于“互联网+”数学公共基础课程建设研究

在“互联网+”背景下,探究工科院校数学类公共基础课程符合国家“十四五”发展教育规划要求,适应新时代发展特色的课程群的建设具有重要的意义。文章以基于互联网技术的“3+4”特色课程建设新模式为着力点,面向沈阳建筑大学一年级和二年级本科生,讨论了数学类公共基础课程群的建设和应用实践,构建了适应工科院校新时代发展需求的特色方向课程群。最后,通过校企合作、数学建模、创新创业建立数学应用实践体系,培养学生的综合素质与创新能力。

结构化最大间隔双支持向量机在股票预测中的应用

股票价格受政策、宏观经济以及公司经营状况等多方因素的影响,且各因素之间存在较高的相关性,因此股票数据存在的高噪声、非平稳等特性使得股票预测充满困难。为了减少数据中存在的噪声对股价预测准确性的影响,基于马氏距离的类间隔可分性,提出了结构化最大间隔双支持向量机,其分别针对正类样本和负类样本,寻找两个非平行的超平面,使每一类样本离本类样本的欧式距离尽可能小,同时离异类超平面的马氏距离尽可能大。8组基准数据集的实验结果表明,该方法在含噪声数据的分类问题上具有稳定的准确率,从而提升了模型的预测性能和抗噪能力。同时将其应用到股票涨跌趋势预测中,通过对上证综指、上证A指、上证380指数以及中国平安等14只股票实证分析的结果表明,相较于其他对比模型,结构化最大间隔双支持向量机表现出了较好的预测结果,具有一定的实用价值。

基于新一代信息技术的煤炭工业治理体系平台技术架构

针对我国煤炭工业治理体系无法适应当前煤炭高质量发展需求的问题,提出利用第四次工业革命所倡导的新一代信息技术建立一套完整的煤炭工业治理体系平台,提升政府监管能力,打通市场合作瓶颈,建立国际对话渠道,支撑我国煤炭工业机制体制深化改革与相关政策的有效落实。分析了5G、人工智能、大数据、区块链4种信息技术的技术特点、发展现状及趋势,指出各种信息技术在构建煤炭工业治理平台中的角色与定位。提出了基于新一代信息技术的煤炭工业治理平台总体架构及网络架构图,进一步分析了建设平台所需的信息基础设施,包含公专融合5G煤炭工业网络、煤炭大数据与智能信息处理子平台、区块链煤炭产业协作监管子平台3部分。深入探讨了公专融合5G煤炭工业网络、煤炭大数据与智能信息处理子平台及区块块链煤炭产业协作监管子平台的关键技术,为建设煤炭工业治理平台提供可行化方案。

基于数据驱动的锅炉水冷壁壁温分布实时预测模型

水冷壁等高温受热面超温及由此导致的爆管事故是影响燃煤发电机组安全运行的痛点问题之一。管壁超温一般发生在锅炉受热面局部区域,为预测并缓解超温问题,就必须实时监测受热面壁温的详细分布,并做出针对性调整。由于测量手段受限且CFD数值模拟方法耗时较长,目前仍缺少一种能实时、准确地反映锅炉运行过程中壁温详细分布的技术手段。为此采用将耦合传热模型与人工神经网络相结合的方法。以某350 MW超临界对冲燃烧锅炉为研究对象,首先以壁温耦合传热预测模型为基础,通过改变耦合模型的46个锅炉关键运行参数,生成220个典型工况,并通过快速扩充方法以极低时间成本衍生出4400个扩充工况。然后,基于典型工况与扩充工况组成的综合数据库,以锅炉的46项运行参数及壁面坐标为输入,以对应位置的壁温为输出,构建深度学习模型。模型MSE误差仅为0.0053,准确率AUC5为0.988,且计算时长在0.1 s以内。结果表明,提出的基于数据驱动的水冷壁壁温分布预测模型通过泛化有限工况的数值模拟结果,实现了锅炉全工况下水冷壁管壁温度详细分布的实时预测,且针对模型在低负荷工况时难以准确预测传热恶化的问题,提出快速扩充数据库的方法,以极低时间成本明显提高模型对传热恶化问题的预测准确率。

掘锚机探放水钻机固定支架强度分析

针对一种掘锚一体机机载式探放水钻机,分析了其作业工况和功能需求。对钻机在各种工况下的受力进行分析,对关键部件的强度进行了有限元仿真校核。理论分析结果表明,安装座竖向载荷、伸缩滑套和钻机连接处的竖向载荷、伸缩滑套竖向载荷均是随着俯仰转角的增大,先增大后减小,在俯仰转角为0°时转矩最大。有限元计算结果显示关键部件伸缩轨道的和伸缩滑套的最大应力远小于所用材料Q345B的屈服强度,满足使用要求。钻机固定支架应力最大值仅为37.096 MPa,变形量为2.006 mm,说明钻机在最大载荷工况下,钻机固定支架能够满足强度要求。通过厂内和煤矿井下的工业性试验验证了设计的探放水钻机结构的有效性,具有较好的应用和推广价值。

基于混合策略改进的蛇优化算法及其应用

针对基本蛇优化算法求解优化问题时易陷入局部最优的问题,提出了一种基于维度选择策略、选择交配策略和重新分组策略的改进蛇优化算法(SSO)。算法SSO在基本蛇优化算法在战斗或交配阶段引入维度选择策略,由随机概率选择每条蛇个体在不同维度的位置更新模式,以避免迭代后期出现个体位置停滞现象;同时引入选择交配策略,选择适应度值小的部分个体进行战斗或交配,剩余个体利用探索阶段位置更新公式进行位置更新,以提高战斗或交配阶段的探索能力;采用重新分组策略,个体每迭代10次都将随机打乱并重新分组,以增加种群多样性,提高算法寻优能力。利用30个标准无约束优化问题进行了数值实验,结果表明,相比于基本蛇优化算法SO等6种对比算法,算法SSO的寻优能力更强,且对求解高维优化问题更有效。用算法SSO优化BP神经网络的初始权值和阈值,实验结果表明所得SSO-BP神经网络在红酒分类和预测鲍鱼年龄时的准确性和稳定性优于其他对比神经网络。

基于流水线的RSA加密算法硬件实现

针对硬件实现高位RSA加密算法成本比较高的问题,在传统的基4蒙哥马利(Montgomery)算法上进行改进。首先引入CSA加法器快速完成大数的加法计算;然后在后处理上做优化,以减少每次蒙哥马利计算的大数个数;最后在计算RSA加密算法时加入了流水线,在并行执行RSA加密的条件下降低硬件资源的使用。在Xilinx XC7K410T系列的FPGA开发板上的实验结果表明,在保证加密速率的前提下,改进的RSA加密算法结构使用的硬件资源是原来并行结构的1/2,而且可以在更高的频率下工作。

基于MATLAB的数字信号处理综合课程实验

数字信号处理是一门理论与实践结合性很强的课程,结合遥感科学与技术专业的特点以及实际应用,设计了一个基于MATLAB的数字信号处理综合课程实验。该实验以GRACE卫星Level 2数据为研究对象,通过信号频谱分析、滤波器设计和处理等操作,从而实现高精度快速减小数据条纹噪声。该综合实验覆盖了数字信号处理课程的主要关键知识点,有利于学生形成较完整的数字信号处理知识体系,培养了学生将抽象的理论知识应用于实际遥感处理的能力。

综掘巷道迈步式自移机尾智能控制技术研究

针对现有综掘巷道迈步式自移机尾设备智能化水平低,智能控制技术研究不足等问题,阐释了自移机尾工作原理,分析了智能化煤矿验收办法中针对带式输送机自移机尾智能化的要求,提出自移机尾控制系统的总体设计方案,设计了一键自移控制、多机联动控制和人员接近识别与闯入预警软硬件系统。在此基础上,在神华集团神东煤炭有限责任公司哈拉沟煤矿31107运输巷掘进工作面自移机尾应用该智能控制系统,现场试验结果表明:该智能控制系统可实现自移机尾的一键自移控制;人员接近识别与闯入预警系统可以对自移机尾周边人员进行精准定位,并且能够在人员进入危险区域后进行识别,提高了自移机尾设备使用的安全性。

基于微信小程序的预约挂号系统设计与实现

针对医院就诊挂号难、候诊花费时间长等问题,采用ThinkPHP框架、PHP语言、MySQL数据库等设计与开发一款基于微信小程序的医院预约挂号管理系统。小程序可以帮助就诊人实现注册登录、个人信息管理、预约挂号、取消预约以及查看各类信息等功能,医生使用该系统可以实现登录、信息管理、开具处方信息管理以及查看信息等,管理员角色用户可以对后台数据进行维护管理等。经实验证明,该系统可以通过线上预约挂号时间段人数限制等,解决医院对就诊人员实施分流管理的问题。

高技术创新与区域经济发展的协同效应及其影响因素

当前,区域经济正面临着由高速增长向高质量发展转变的关键阶段,科技创新支撑经济高质量发展的作用日益凸显,在新形势下如何发挥科技创新引领区域经济高质量发展的作用成为了一个重要课题。本文在对当代高新技术产业的具体形态以及地区经济形式进行剖析的基础上,构建高技术产业技术创新系统指标体系,使用DEA方法测量高技术创新效率因子。将该体系融入到江苏、浙江、山东三个省份的产业发展与经济形态中,并结合相应的数据结果,有效的反映出高技术产业创新对区域经济发展有积极作用,并为二者协同的不足之处提出优化区域资源配置和利用效率、完善市场监管机制等建议。

基于信息融合技术的超前液压支架姿态感知方法及实验验证

超前耦合支护系统空间姿态动态监测方法融合了众多的先进感知传感器,而单一感知传感器间相对独立,无法融合由于复杂扰动变化引起的超前液压支架组的空间姿态动态信息和相对位置信息反馈。采用多传感器系统协同作业的原理,结合超前液压支架组相对位置调整、移架和顶底板变形引起的2种典型空间姿态变化情况,提出一种基于信息融合技术的超前液压支架组姿态感知方法。采用超声波测距传感器测量超前液压支架组与巷帮相对位置动态信息,将小于安全距离进行位置调整过程中所引发的超前液压支架组空间姿态变化视为航向角度的动态变化,实现超前液压支架组位置调整、移架过程的空间姿态感知。采用九轴姿态传感器感知支架顶梁、底座和连杆机构的姿态动态变化信息,利用卡尔曼滤波算法融合单个姿态传感器各轴姿态数据,抑制测量过程中噪声的影响,利用自适应加权融合算法将所有姿态传感器具有相同变化趋势的同轴数据进行融合,实现对超前液压支架组空间姿态数据的动态融合感知。最后使用超前液压支架组空间姿态感知实验台对所提出的超前液压支架组空间姿态感知方法进行实验验证分析。实验结果表明:横滚角融合结果最大误差为0.0243°,最小误差为0.0016°,平均绝对误差为0.0048°,偏航角融合结果最大误差为0.0276°,最小误差为0.0012°,平均绝对误差为0.0047°,验证了所提出的姿态感知方法的准确性。

矿压峰值点极限和无煤柱末采技术研究

按照地下资源“连续开采”的技术思路,提出工作面推进方向的无煤柱末采技术中的关键科学问题。首先,在系统分析实体煤内部应力极限平衡模型的基础上,利用克希荷夫定律,推导弹性区支承应力分布表达式,建立新的复合力学模型;其次,运用复分析几何理论中的共形映照方法,阐述无煤柱连续开采条件下大巷“先加载—后卸载”力学特征,并建立共形数学模型,同时,基于黎曼映照定理和Schwarz-Christoffel定理,推导末采煤柱矿压载荷峰值点极限定理;最后,在大巷超前复合力学模型、共形数学模型的基础上,构建“末采无煤柱贯通巷道补强支护—防漏风—液压支架贯通大巷切顶—支架回撤”的新技术,并对比工作面超前支承压力影响范围和峰值点位置的现场实验测量结果与理论模型计算结果。研究结果表明:实测结果在理论计算结果区间内,证明复合力学模型有效,且采用新技术的末采巷道的现场位移满足无煤柱末采技术的工艺条件,也为无煤柱末采技术现场应用提供更完善的理论依据。

煤滞尘对叶片反射光谱与植被指数的影响与定量分析

我国煤炭资源多集中在干旱少雨的北方地区,露天开采和运输等过程极易引起煤粉尘扩散和污染。粉尘扩散后其中一部分在重力作用下沉降覆盖到周边的植被上,导致植被降尘现象普遍。在利用遥感手段进行植被监测时,降尘效应会影响植被光谱的纯净性,使遥感器所获取的信号为植被与降尘的混合光谱信号,从而严重影响植被定量遥感精度。为定量研究植被遥感中煤尘的滞尘效应,开展了叶面滞尘光谱测量实验,探究了光谱和植被指数的变化规律;在此基础上,利用含有红边波段的Sentinel-2A遥感影像,在内蒙古霍林河露天矿区分别选择煤尘影响区与对照区两个区域进行植被指数对比,用来验证地面光谱测量实验结果。结果表明,随着滞尘量(0~36 g·m^(-2))的增加,叶面煤尘会使叶片的反射率整体逐渐降低,叶片光谱波峰处(560,720,860,1 680和2 220 nm)的反射率变化幅度明显高于波谷处(445,681和1 940 nm);随着滞尘量的增加,归一化差异植被指数(NDVI)、简单比值指数(SR_(705))和归一化差异指数(ND_(705))明显下降,而中分辨率成像光谱仪陆地叶绿素指数(MTCI)、改进型简单比值指数mSR_(705)(modified simple ratio)和改进型归一化差异指数(mND_(705))基本保持不变,表现出抗煤尘特性,445 nm处反射率和681 nm处反射率对指数起到了重要作用。利用霍林河露天煤矿区的Sentinel-2A遥感影像计算上述指数,将煤尘影响区与对照区比较,MTCI、 mSR_(705)和mND_(705)等指数表现了抗煤尘特性,验证了地面实验的结果。该研究为煤尘污染区域的植被遥感奠定了一定基础,对保证植被遥感反演精度具有积极意义。

剪切粗糙裂隙渗流多尺度分形表征

甘肃北山为高放废物深地质处置库场址的主预选区。针对场址区花岗岩受剪切破坏形成裂隙的渗流特性进行研究,具有重要的工程建设指导意义。为探究北山花岗岩多尺度粗糙裂隙几何特征对非线性渗流场演化的影响规律,对剪切条件下花岗岩裂隙断面的几何特征及渗流特性进行了分形建模研究。结果表明,粗糙裂隙的粗糙程度和开度在模型尺度变化过程中存在完全的自相似性,二者的分布特征在分布空间尺度变化过程中始终保持一致;渗流速度场、梯度场及散度场只存在局部特征的延续,尤其是不同尺度下对应的数量场均服从于正态分布;随着观察尺度的增大场内空间起伏逐渐减小,三场内的尖锐突变逐渐消失且向平滑过渡,这意味着观察尺度越大,粗糙裂隙渗流被误判为平行板渗流的概率越大,即粗糙断面渗流特性的精准描述依赖于几何尺度。

基于改进YOLO v4的煤矸石识别检测技术研究

为提高煤矸石分拣的精度和可靠性,提出了一种基于改进YOLO v4的煤矸石识别网络,引入了Focal损失函数,使用K-means++聚类算法优化初始锚定框,将PANet中的五次卷积操作替换为CSP结构,同时引入空洞卷积的金字塔结构,降低模型参数,实现模型的轻量化,增加了一条跨连接边构成BiFPN结构,提高对中等目标的检测能力,得到My-YOLO v4目标检测模型。本研究对所提出的My-YOLO v4识别检测方法与SSD、YOLO v3、YOLO v4三种检测方法进行实验对比分析。实验结果表明,该检测算法在测试集上检测煤与煤矸石混合的mAP值为98.14%,FPS为28.3 f/s,相较于SSD、YOLO v3检测算法识别精度分别提高了5.41%、2.87%,相较于YOLO v4目标检测模型识别速度提高了7.7 f/s,通过对比分析实验数据验证了My-YOLO v4目标检测模型整体性能的有效提高。

固溶温度对Fe-20Mn-9Al-1.2C低密度钢组织性能的影响

为了达到低密度高强钢优异强韧性结合的目的,设计了一种低密度高强钢Fe-20Mn-9Al-1.2C,经冶炼、锻造和热轧后在900,950,1 000,1 050℃下分别进行固溶处理,保温24 min,并快速水淬,采用光学显微镜(OM)、扫描电镜(SEM)、X射线衍射(XRD)、电子探针(EMPA)等试验方法研究固溶温度对试验钢组织性能的影响.结果表明:所设计的新型低密度钢的密度为6.826 g/cm^(3),比常规钢的密度降低约13%.当固溶温度为1 000℃,低密度钢的综合力学性能最佳,其抗拉强度可达1 065 MPa,屈服强度为937 MPa,延伸率为65.3%,强塑积可达69.5 GPa·%,-40℃冲击功(V型缺口)为49 J.

基于新陈代谢算法优化的GM(1,N)动态网络灰分拟合

煤炭是我国能源资源安全的压舱石,“双碳”背景下实现煤炭清洁加工与高效利用意义重大,而灰分检测对煤炭清洁化和智能化发展尤为重要。针对现有灰分检测存在的检测精度有待提高的突出问题,以两淮矿区典型煤样为研究对象,通过慢灰和X射线荧光(X ray fluorescence,XRF)测试系统地探究了煤样的灰分和元素组成分布规律,并结合机器学习理论构建了灰分-元素特征数据集;结合灰色系统理论和新陈代谢算法,构建了自适应的GM(1,N)动态网络灰分拟合优化模型,并详细设计了动态网络算法流程;提出了GM(1,N)动态模型的关键超参数,并通过与常规拟合方法对比,全面地评价了模型拟合性能。结果表明:两淮矿区煤可视为由可燃元素和成灰元素共同构成,且成灰元素中质量分数占比最高为Si和Al,次之为S、Fe和Ca等,最少为P和Cl等,并且煤中成灰元素总含量与灰分呈正相关,而可燃元素与之相反;以灰分为标签值、以组成元素为特征值,形成了煤的灰分-元素特征数据集;以样本数据划分→动态网络灰分拟合→模型评价机制→动态拟合模型自适应优化→鲁棒性提升→多轮迭代优化为主线设计了GM(1,N)动态网络灰分拟合模型及其算法流程,有效提升了数据集稳定性和新鲜度,并且迭代收敛速度快,灰分误差阈值5%时其准确率达100%;对比经典GM(1,N)模型和常规多元线性回归模型,证明了新模型的灰分拟合性能得到显著提升,其相对误差为0.16%~4.96%、误差均值仅2.29%。