图像识别智能放煤技术原理与应用

煤炭智能开采是煤炭行业高质量发展的必由之路,放顶煤工作面的智能化滞后于综采工作面。智能放煤是实现智能放顶煤开采的关键核心技术,低照度、小空间、高粉尘、煤矸叠压、声振信号干扰、夹矸误识别等问题严重制约智能放煤技术开发。在探索尝试图像、声音、振动等多种煤矸识别技术的基础上,提出了图像识别智能放煤技术。精准快速识别混矸率与适应恶劣环境是图像识别智能放煤需要攻克的主要技术难题。针对混矸率识别问题,将混矸率细化为投影面积混矸率、表面体积混矸率、内部体积混矸率。建立了轻量级的放顶煤工作面矸石识别及边界测量模型,实现了投影面积混矸率的精准快速识别。提出了快速写意重建和精准重建等2种煤矸块体三维重建方法,研究了煤矸块体三维形态特征与二维形态特征关系,揭示了后部刮板输送机上煤矸块体堆积特征。在此基础上,提出了“由表及里”的混矸率高精度预测2步走策略,以实现透明化煤流,达到混矸率高精度测量的目的。针对低照度、高粉尘等恶劣环境适应问题,提出了立体视觉照度智能监测与自适应调节方法,为图像采集实时提供最优照度环境。基于人体仿生学以及边缘AI技术开发了智能图像采集系统,提出了基于频域先验的单通道Retinex去粉尘算法以及空频域联合强化去粉尘算法,为图像识别持续提供高质量图像。形成了“三位一体”夹矸智能识别技术,对放煤过程中可能出现的夹矸进行了精准识别,减少了由于夹矸放出而引发的误识别、误操作。图像识别智能放煤技术可以提高放煤工序的智能化水平,提高资源回收率、降低含矸率,保证矿井安全生产,研究成果的科学应用将有助于高质量实现智能化放顶煤开采。

同忻煤矿特厚煤层智能放煤关键技术研究与应用

通过分析矸石从采空区混入煤流、从掩护梁混入煤流和直接进入刮板输送机3种不同路径的特点,设计了高可靠性传感器;提出了区别于人工放煤的智能放煤工艺,在尾梁和插板千斤顶中安设行程传感器,实现了顶煤冒放的精准控制,提高了放煤控制系统的实用性和可靠性。

基于记忆放煤时序控制的智能放煤模式研究

针对我国综采放顶煤工作面放煤操作的难题,以回采率高、含矸少为原则控制放煤量,采用记忆放煤时序控制模式,嵌入智能决策机制,实现放煤动作的科学连续。放煤顺序采用分段多窗口多轮放工艺,根据煤层可放难易程度设置放煤窗口开放时间,控制打开放煤窗口的数量,通过人工干预控制,检验放煤效果。系统记忆放煤参数,作为后续工作面大规模放顶煤液压支架分段多窗口多轮放煤控制的样本,当工作面煤层厚度和条件发生变化时,采用神经网络自适应模式可调整放煤参数,实现智能放煤。

厚煤层智能放煤工艺及精准控制关键技术研究

基于智能放煤工艺原理和智能放煤工艺流程分析,指出智能放煤工艺的关键是煤矸识别,并阐述了基于振动信号检测、音视频检测、灰分在线检测的智能放煤工艺原理。介绍了通过在支架前部安装UWB透地雷达测量顶煤厚度作为放煤量的基准,采用基于振动加速度传感器的煤矸识别方式进行煤矸识别,以9.5~10.5kHz范围作为矸石放落有效信号为终止放煤基准,通过在综放支架尾梁和插板油缸安装磁致伸缩行程传感器实现对放煤机构动作精准控制。在王家岭煤矿12309工作面综放开采的现场应用证明:采用该智能放煤工艺顶煤采出率达到91%,煤炭含矸率达到20%,与人工放煤"见矸关窗"方式相比分别提高3%、降低3%。总体采放效率提升约20%。

综放工作面智能放煤工艺研究及应用

传统的放顶煤控制主要依靠人工放煤控制,采用单轮顺序放煤。配有电液控制系统的工作面主要采用程序控制与人工补放结合的双轮顺序放煤方式,如果放煤控制实施不充分,会大幅降低煤炭采出率,如果放煤过程中掺有大量矸石,会降低煤炭的开采质量。针对上述问题,研究了综放工作面智能放煤工艺。分析了综放工作面自动化放煤工艺流程,指出要实现智能放煤工艺,需要在自动化放煤工艺的基础上,对综放工作面采煤机、液压支架、刮板输送机等设备进行智能升级,即在综放支架上安装音视频监视系统,监测是否有大块煤堵住放煤口、影响顶煤放出等异常情况;在后部刮板输送机安装电动机电流监测系统,实现放落煤流的自动控制,同时具备人工干预功能,即补放和停放功能;在带式输送机机尾处安装灰分检测系统对灰分是否增多进行在线分析;在综放支架上安装基于振动传感器的煤矸识别装置,根据振动传感器数据分辨矸石下落量,辨识是否有严重混矸情况。结合智能放煤工艺流程,为王家岭煤矿12309综放工作面定制了智能放煤方案:基于自动化顺序放煤与间隔放煤工艺、振动信号的煤矸识别控制和人工放落煤流控制技术实现该工作面智能化放煤,实际应用结果验证了智能放煤工艺的有效性。

智能放煤控制系统测试平台设计

综采工作面放顶煤开采方式是工作面回采和放顶煤开采方式的高效结合,其智能开采水平的提高对于提升煤炭生产企业的生产效率和安全系数有很大的帮助。根据智能放煤控制器的功能和实现原理,设计开发了针对智能放煤控制系统的测试平台。该平台采用集中分布式架构,构建了独立的数字化仿真测试网络,实现了放煤过程中智能放煤控制所需的视频、煤矸识别、振动、声波、油缸行程、角度等信号的模拟,以及放煤控制器输出信号的实时采集。测试平台实现对放煤控制系统工作过程的复现、各种工况适应性的测试、控制模型的训练和验证,同时也为进一步优化采煤工艺、放煤工序调整等提供了研究和验证平台。

智能放煤技术在某矿综放工作面的研究与应用

运用高精度姿态传感器实现了对放顶煤支架后部尾梁姿态的精准控制,实践表明:尾梁姿态控制角度误差最大值0.4°,插板行程姿态控制误差最大值5 mm,满足放煤自动化对后部尾梁的姿态控制。通过采用人机智能融合记忆放煤+远程监测控制的生产模式,实现了放顶煤工作面放煤的完全自动化,工作面全队人数累计减少25人,减幅25%,达到了矿井减员提效的目的。

基于模糊深度Q网络的放煤智能决策方法

在综放工作面放煤过程中,由于煤尘和降尘水雾对工作人员视线的影响,人工控制放煤存在过放、欠放问题。针对该问题,将液压支架尾梁看作智能体,把放煤过程抽象为马尔可夫最优决策,利用深度Q网络(DQN)对放煤口动作进行决策。然而DQN算法中存在过估计问题,因此提出了一种模糊深度Q网络(FDQN)算法,并应用于放煤智能决策。利用放煤过程中煤层状态的模糊特征构建模糊控制系统,以煤层状态中的煤炭数量和煤矸比例作为模糊控制系统的输入,并将模糊控制系统的输出动作代替DQN算法采用max操作选取目标网络输出Q值的动作,从而提高智能体的在线学习速率和增加放煤动作奖赏值。搭建综放工作面放煤模型,对分别基于DQN算法、双深度Q网络(DDQN)算法、FDQN算法的放煤工艺进行三维数值仿真,结果表明:FDQN算法的收敛速度最快,相对于DQN算法提高了31.6%,增加了智能体的在线学习速率;综合煤矸分界线直线度、尾梁上方余煤和放出体中的矸石数量3个方面,基于FDQN算法的放煤效果最好;基于FDQN算法的采出率最高、含矸率最低,相比基于DQN算法、DDQN算法的采出率分别提高了2.8%,0.7%,含矸率分别降低了2.1%,13.2%。基于FDQN算法的放煤智能决策方法可根据煤层赋存状态对液压支架尾梁动作进行调整,较好地解决了放煤过程中的过放、欠放问题。

液压支架放煤机构安全过煤临界准则及放煤口精准控制方法研究

综采放顶煤技术已成为我国特厚煤层高产高效开采的主流方式,放煤机构的精准控制是实现放顶煤开采自动化与智能化的重要基础,掌握放煤机构的空间运动规律是实现对其精准控制的前提。液压支架放煤机构的即时形态受支架支撑高度、支架姿态、插板伸出长度、后部刮板机相对位置共同控制,对放煤机构安全过煤高度和放煤口开口度有重要影响。以ZF15000/27.5/42型支架为研究对象,采用有限元分析软件ABAQUS建立了三维四柱式放顶煤液压支架多体动力学仿真模型,分别采用Hinge,Translator连接器模拟支架各铰接点的旋转行为及支架立柱、插板的伸缩行为。以支架支撑高度H、尾梁摆动角度α、插板伸出长度l为控制变量,开展了三因素多状态数值模拟试验,研究了掩护梁–尾梁铰接点、插板末端的空间运动规律,运用Levenberg-Marquardt拟合迭代法得出了放煤机构安全过煤临界准则,建立了插板末端坐标、放煤口开口度与H、α、l的标定关系数据库。推荐了用于感知与控制放煤机构姿态的传感器类型及安装位置,推导了基于行程传感器的尾梁角度计算方法,提出了放煤口开口度精准控制方法。通过现场验证对比放煤机构开口度计算值与现场放煤口实测值,得出两者相对误差符合现场精度要求。该控制方法为智能决策与控制系统(软件)研发提供了理论支持,在现场得到成功应用。

保德煤矿智能综放工作面建设关键技术研究

针对现有智能综放工作面建设的研究成果缺乏某个综放工作面系统化建设实施研究的问题,以国家能源集团神东煤炭集团有限责任公司保德煤矿81309智能综放工作面为研究背景,在液压支架电液控制系统及综采自动化系统配置的基础上,详细介绍了设备升级改造、有限透明开采模型构建、智能放煤工艺决策、煤矸识别方法优化、多模式融合集成控制等关键技术。①对采煤机电控系统进行国产化升级改造,加装惯导系统,配套光纤复合电缆/5G通信,实现采煤机姿态及控制数据高效稳定传输。采用迈步自移设备列车系统并配套管缆伸缩装置,实现设备列车拉移由1~2人完成。②对智能规划中心数据源中的地质模型进行迭代修正,经过一系列换算和多源异构数据融合,形成有限透明开采地质模型。③针对81309工作面一刀一放2轮顺序放煤方式,构建了10个智能综放回采阶段并设计了对应的采煤机、综放液压支架、前后刮板输送机的动作和时间,实现了中部跟机自动化采放、三角煤区域自动开采。④采用振动煤矸识别与视频煤矸识别相结合的方式,建成智能综放煤矸识别系统。⑤以SAM型综采自动化控制系统为枢纽,通过整合液压支架电液控制、视频监控、采煤机电控、三机泵站集控,构建出智能化集中控制系统,初步建成基于透明开采的“采−支−识−放−运”各环节自适应的综放开采工作面。调试结果表明,81309综放工作面中部实现单班自动控制割煤4刀,液压支架实现自动跟机拉架、联动收伸护帮/伸缩梁、自主推溜等功能,智能化集中控制系统可一键启停生产系统,对设备运行数据进行实时监控。

基于小波包多尺度模糊熵和加权KL散度的煤岩智能识别

垮落煤岩智能识别是智能放煤的前提,通过垮落煤岩实时精准识别可避免人工放煤造成的顶煤“欠放”或“过放”问题。现有煤岩识别方法大多通过数据降维处理获得垮落煤岩特征向量,通过构建识别模型进行煤岩识别,但数据降维、模型建立和训练均需较长时间,一定程度上影响了连续综放开采效率。针对该问题,提出了一种基于小波包多尺度模糊熵和加权KL散度的煤岩智能识别方法。对不同工况(顶煤垮落、岩石垮落、大块顶煤垮落)下垮落煤岩冲击液压支架后尾梁的振动信号进行小波包分解,得到一系列频带;对各频带的序列进行粗粒化,计算各频带多个尺度粗粒化向量的模糊熵,即小波包多尺度模糊熵,将其作为特征向量;以小波包分解后各频带能量与振动信号总能量的比值作为加权KL散度的权重,比较待测未知样本与不同工况下样本特征向量的加权KL散度,实现垮落煤岩的实时精准识别。实验结果表明:基于小波包多尺度模糊熵和加权KL散度的方法可有效识别垮落煤岩类别,而基于多尺度模糊熵和KL散度的方法、基于小波包模糊熵和KL散度的方法识别效果不佳;将小波包多尺度模糊熵作为特征向量时,BP神经网络识别准确率达95%,进一步验证了小波包多尺度模糊熵可作为表征垮落煤岩的特征向量;整个煤岩识别过程耗时为1.063 9 s,基本满足垮落煤岩智能识别实时性需求,大大降低了对连续综放开采效率的影响,综合性能优于同类煤岩识别方法。

煤矿智能化开采模式与技术路径

基于煤矿智能化发展现状与要求,系统阐述了煤矿智能化开采模式的定义、技术内涵与特征。针对不同煤层赋存条件,提出了薄及中厚煤层智能化无人开采模式、大采高工作面智能耦合人机协同高效综采模式、综放工作面智能化操控与人工干预辅助放煤模式、复杂条件机械化+智能化开采模式等4种煤矿智能化开采模式。根据截割工艺、工序与装备的差异,将薄及中厚煤层智能化无人开采模式细分为刨煤机智能化无人开采模式、滚筒采煤机智能化无人开采模式,详细阐述了滚筒采煤机定位导航与智能调高技术、半截深高速截割工艺等薄及中厚煤层智能化开采模式关键技术。分析了大采高工作面智能化开采的主要技术瓶颈,论述了基于液压支架与围岩耦合关系的围岩智能耦合控制逻辑、重型装备群的分布式协同控制逻辑等大采高智能化开采模式关键技术。分析了放顶煤工作面与一次采全高工作面智能化开采模式的差异,提出了基于时序控制放煤、自动记忆放煤、煤矸识别放煤等智能化放煤控制逻辑与工艺流程。针对复杂煤层条件,提出了采用局部智能化开采降低工人劳动强度、提高作业环境安全水平的技术思路。

千万吨矿井群综放智能化开采设备关键技术

为了提高千万吨矿井群智能化开采水平及综合协调管理水平,以同煤集团千万吨矿井群开采实践为基础,明确了千万吨矿井群的定义,研究了基于电液控制系统的综放工作面记忆割煤、自动跟机移架、智能放煤技术,分析了基于云计算技术的千万吨矿井群综放智能化开采系统,编制了千万吨矿井群装备系列型谱。研究结果表明:采煤机记忆截割、支架自动跟机移架、智能放煤技术是实现综放工作面智能化开采的基础。云计算技术较好地解决了千万吨矿井群综放智能化开采系统存在的数据量大、处理复杂等问题。通过编制千万吨矿井群装备系列型谱,可以实现矿井群之间设备的统一管理与调配,大幅提高了设备的使用效率。

基于Q-learning模型的智能化放顶煤控制策略

传统的综放工作面放顶煤控制存在顶煤采出率低、出煤含矸率高等问题,而现有智能决策方法又存在建模困难、学习样本难以获取等障碍。针对上述问题,在液压支架放煤口动作决策过程中引入强化学习思想,提出一种基于Q-learning模型的智能化放顶煤控制策略。以最大化放煤效益为主要目标,结合顶煤放出体实时状态特征及顶煤动态赋存状态,采用基于Q-learning的放顶煤动态决策算法,在线生成多放煤口实时动作策略,优化多放煤口群组协同放煤过程,合理平衡顶煤采出率、出煤含矸率的关系。仿真和对比分析结果表明,该控制策略的顶煤平均采出率为91.24%,比传统“见矸关窗”的放煤方法提高约15.8%;平均全局奖赏值为685,比传统放煤方法提高约11.2%。该控制策略可显著减少混矸、夹矸等现象对放煤过程的影响,提高顶煤放出效益,减少煤炭资源浪费。

我国综放开采40年及展望

我国应用和创新发展综放开采技术40 a来,取得了巨大成功和重大科技创新,实现了厚煤层一次采全高和高产高效低成本开采,综放开采技术已经成为我国开采厚煤层的主要方法,也是我国在世界煤炭开采行业的标志性技术。在综放开采技术发展过程中,先后试验了高位放煤、中位放煤、低位放煤,最终形成了我国的低位放煤综放开采技术。支架结构形式从早期的四柱支架发展到今天四柱与两柱并存的局面,对于智能开采工作面两柱支架更具优势。我国的综放开采技术可以分为2个阶段。在前20 a的探索和推广应用阶段,针对我国煤层条件,充分发挥了综放开采的技术优势,形成了高产高效综放开采模式、“三软”厚煤层综放开采模式、“两硬”厚煤层综放开采模式、急倾斜厚煤层综放开采模式等。在最近20 a的技术创新和输出阶段,我国创造性地开发了特厚煤层大采高综放开采技术、急倾斜厚煤层综放开采技术等,在智能化开采与智能放煤技术等方面取得了突破性进展,实现了综放开采技术从引进到输出的飞跃式发展。我国已经形成了一批专注综放开采技术研究的科技队伍,无论是综放开采的理论成果,还是技术成果都遥遥领先于世界其他国家。综放开采技术的进一步发展需要集中到综放工作面的全面智能化开采、智能放煤技术开发,提高工作面端头顶煤采出率技术,开发基于采动岩层运动的保水开采、绿色开采和减灾开采等技术,建立覆岩运动的统一场理论,研究综放开采低碳技术路径。

特厚煤层智能化综放开采技术与装备瓶颈综述

由于特厚煤层综放开采过程中工作面容易变形问题,需要加强开采岩层的结构研究,以提高出采率,降低开采中的安全事故发生率,采用智能化开采可以解决这些问题。本文主要概述了特厚煤层的智能化综放开采工艺与技术装备实践,分析了放煤的智能化、巷道智能化快速掘进、工作面直线度智能控制3个方面的技术与装备瓶颈,展望了可能的发展方向。本文提出通过解决采掘失调技术难题和实现新技术融合,有望突破特厚煤层智能化综放开采工艺与技术装备瓶颈,最终全面实现特厚煤层智能化综放开采的目标。希望通过此文为我国特厚煤层的安全、高效开采事业提供一定的技术支撑及参考。

煤层智能开采技术探索分析

煤层开采技术的高效、高质、安全长期以来一直是矿井生产不断追求的目标,而随着现代化技术的不断进步,将电子监测、远程控制、实时通信、智能分析等技术应用到矿井开采中,实现煤层开采的智能化已成为现实。从采煤机记忆截割技术、跟机拉架技术、智能放煤技术、远程干预技术多方面对煤层智能开采技术进行了探索分析,希望能够为其他矿井生产智能化的实现提供参考与借鉴。

液体介入提升煤矸识别效率的试验研究

煤矸智能识别是深部资源实现无人智能化开采的基础技术之一。提出了采用液体介入+红外检测提升煤矸识别效率的新思路。进行了不同液体介入煤矸识别试验,从红外图像特征、煤矸温度变化以及煤-矸间温差变化的角度详细分析了液体介入对煤矸红外图像差异增大的影响,并从宏观反应-微观结构相结合的角度揭示了液体介入提升煤矸识别效率的机理。研究结果表明:液体介入后煤矸试样表面产生了不同程度的温降现象,有效增大了煤、矸石在红外图像上的差异,可显著提升煤矸识别效率;不同液体的介入效果不同,稀盐酸、氢氧化钠碱液、清水与自然状态试样相比,煤矸温差增大的程度为:清水>氢氧化钠碱液>稀盐酸>自然状态试样,其中清水介入3 s后煤矸间温度差异可达1.5℃,试验全过程中温度差异最大可达2.7℃,说明清水介入可在短时间内显著提升煤矸识别效率,是一种有潜力的候选液体;煤矸混合试样识别试验表明清水介入对煤矸混合试样也有较好的区分效果;液体介入后煤矸产生的显著温降现象是由液体挥发作用与缓慢化学反应共同作用的结果,其中挥发作用占主导作用,酒精介入试验结果佐证了这一点。煤、矸石表面微观结构的差异导致煤样表面产生的液滴聚集现象,是液体介入引发煤矸温差增大的内在原因。

大同千万吨矿井群特厚煤层高效综放开采技术创新与实践

综述大同矿区千万吨矿井群特厚煤层高效综放智能开采技术创新概况。首先研发了适用于塔山煤矿20 m特厚煤层大采高综放成套技术与装备,实现特厚煤层安全高效开采;其次,考虑资源利用率、环境保护、社会经济效益,实现了11个大型千万吨矿井之间的资源与设备的统一调配与管理,生产技术管理统一化、标准化;然后,在同忻煤矿进行了智能化综采放顶煤技术创新,应用智能放煤决策系统、智能放煤控制系统、采放运一体化协同控制三项关键技术,通过千兆工业环网、工作面通信、视频、集成控制系统,形成了综放面成套智能化开采系统,再结合灾害防治、污染监测、数字化矿山以及节能减排技术,最终形成千万吨级综放工作面智能控制关键技术体系;最后,提出同煤集团智能化综放开采发展方向。