煤流-潮流协同的矿山供电系统低碳优化运行

双碳目标的提出对我国矿山绿色高效开采提出了更高的需求。为此,该文提出煤流-潮流协同的矿山供电系统优化调度方法。首先,基于煤流在采煤工作面、带式运输机、储煤筒仓等环节的连续性特征,抽象出运输煤流和节点功率耦合的运输设备模型;其次,整合煤流运输安全约束与配网潮流约束,建立煤流-潮流协同的运行优化模型;最后,以矿山用能的经济性和碳减排为目标,考虑主网实时碳计量水平,调节采煤时间、煤流速度、运输流量与设备用能,生成煤流运输和矿山电网低碳调度的优化方案。以山西某矿山供电系统为实例,验证所提模型与方法的有效性。仿真结果表明,所提模型与方法能够有效降低矿山生产的吨煤电耗、用能成本及碳排放量,实现了煤流-潮流协同的矿山低碳化经济运行。

基于双目实时匹配的输送带煤流监测方法

煤流实时监测是实现煤炭开采数字化过程的重要技术,传统立体匹配方法 RAFT计算效率低下,为提升煤流监测方法的效率,提出了一种基于双目实时匹配的输送带煤流监测方法,首先采用基于Mask约束的煤流图像快速立体匹配算法计算煤流视差、点云,然后利用PUGeo-Net网络对煤流点云进行加密,最后通过网格分割法计算煤流体积和质量。实验结果表明,该方法计算煤流质量平均耗时为0.6 s/帧,煤流质量误差3.5%以内,相较传统方法效率提升4.16倍,验证了其针对输送带实时煤流监测效率、精度的有效性。

基于煤流检测实现带式输送机节能运行控制

为解决当前带式输送机工频运行存在小煤流量时电能浪费的问题,在对输送带煤流检测基本原理分析的基础上,提出了以激光直射三角测距原理为基础的煤流检测系统,进而换算得出输送带的实时煤流量;其次,根据实时煤流量的预期带速和实时带速的偏差值基于模糊控制器实现对输送机的节能控制。

基于AI智能分析技术的智能煤流管控技术运用研究

针对煤矿井下带式输送机煤流检测手段缺乏、煤流检测装备造价高的问题,从关键技术、采用3D激光扫描仪试验案例、煤流管控系统设计三方面论述煤流检测技术。采用3D激光扫描技术,通过激光束在扫描物体表面时产生反射光信号,利用探测器接收该信号,对采集到的光学信号进行数字化处理,运用软件构建物体三维空间信息,完成三维模型重建,计算得到单位体积值,结合带式输送机速度采集信号值,计算得到单位时间输送带运煤量值,将最后计算结果运用到目标运煤带式输送机的速度调节,从而实现煤流的均衡运输,减少带式输送机空载、轻载运行损失及设备机械磨损,进而实现节能降耗、安全、高效智能运行的目的。

矿井煤流数字孪生激光扫描质量评价方法研究

激光扫描技术是矿井数字孪生建模的基础手段,其模型点云质量好坏直接影响孪生建模和智能分析的精度。介绍了煤流激光扫描数字孪生建模的原理,通过分析煤流点云几何参数的信息熵,明确了点云信息熵与噪音强度之间的关系,并可将其作为建立激光扫描煤流点云模型质量评价方法的实验依据。阐明了信息熵的影响因素,开展了多因素方差实验进行显著性效应检验,结果表明信息熵的变化主要与煤流量、噪音强度有关。结合二次曲面方程、高斯牛顿迭代法,对噪音强度的预测模型进行了优化训练;通过构建模糊关系矩阵,实现对点云滤波参数的模糊推理,进而得到高保真、高可靠以及高精度的煤流点云模型。针对煤矿综放工作面实地采集的煤流点云样本进行实验,结果表明点云质量评价算法具备更好的一致性、稳定性和单调性,更适用于煤矿井下复杂工况条件。

矿井综采工作面综采设备顺煤流启动技术研究

针对当前很多矿井在启动综采设备时,普遍存在会先启动主井皮带机,最后启动采煤机综采工作面设备采用的是逆煤流启动的启动方式,该种启动方式存在设备空转时间过长、磨损量大、能耗过大的不足,基于当前矿井综采设备启动现状,结合顺煤流启动需用到的部分关键技术,设计了综采设备顺煤流启动方案,研究了具体实现方式,并分析了预期效果,与传统的逆煤流启动方式相比,顺煤流启动设备空转时间更短,磨损更小,耗电量更低,经济效益更好,有效避免了后级设备空转时间过长的问题,促进了矿井降本增效。

主煤流运输系统可靠性分析研究

结合现代可靠性理论及分层递进分析方法,将主煤流运输系统分解为5个运输子系统,根据设备的运行状态以及不同子系统设备间的连接方式,应用随机Petri网建立各个子系统可靠性模型,通过马尔可夫链方法分析求解得到其系统可靠度。结果表明,主煤流运输系统的薄弱环节为大巷运输子系统,其可靠度为0.778 09,可基于此结果针对大巷运输子系统进行优化,从而提升整体运输系统的可靠性。

基于煤量检测与变频一体机的煤流自适应智能调速

针对煤矿主煤流运输系统运输距离长、功率消耗高、长期匀速运行输送带及设备损耗的实际问题,设计了采用煤量检测与变频一体机的煤流自适应智能调速系统,介绍了系统组成原理、架构设计、功能模块组成、智能调速控制原理,并在某矿井下进行了试验。结果表明,该系统具有一定的节能效果,尤其是在轻载和空载条件下其节能效果非常明显。

主煤流运输控制系统关键技术

针对煤矿带式输送机在生产过程中多采用逆煤流启动,再启动过程中存在空载或轻载时间长,导致电能的浪费严重等问题,设计了1种多级串联带式输送机节能控制系统;系统采用PLC为控制核心,结合煤量识别装置,通过BP神经网络建模及重要参数优化得到了煤流量、带速、能耗之间的对应关系。通过现场实际应用,验证了该系统能够实现节能降耗及高效运输的能力,实现了带式输送机的顺煤流一键启停控制、煤量负载均衡。

基于线性模型划分的煤流体积测量

针对基于线激光条纹的带式输送机煤量测量精度和计算效率较低、胶带运行过程中存在拖尾现象及跑偏、飘带造成的数据不对齐问题,提出了一种基于线性模型划分的煤流体积测量方法。首先,利用高速线激光相机进行煤流数据采集;然后,通过基于线性模型划分的点云配准算法将胶带底部点云数据与煤流表面数据融合,形成完整的三维煤流数据;最后,通过煤流体积测量模型实现对煤流体积的测量。试验结果表明,基于线性模型划分的煤流体积测量方法在高粉尘环境、煤流表面洒水环境、昏暗环境及正常光照环境下测量粗糙表面铁块、光滑表面铁块及实物(煤和矸石)所得结果精度均在95%以上;且光滑表面铁块较粗糙表面铁块在4种模拟环境下的测量精度高,说明物体表面平整度越好测量精度越高,环境对测量精度影响不大。实际测试结果表明,基于线性模型划分的煤流体积测量方法的测量精度均在97%以上,对应平均耗时均在80 ms以内;与基于KD树的测量方法相比,整体精度提高了6%以上,处理时效性提高了1倍。

关于智能煤流系统在胶带运输中的应用研究

以智能化机械视觉为基础,结合矿井的实际情况,通过视频分析、工业控制等技术,以及智能视频分析设备和 PLC控制设备,将胶带变频器变换为智能化、多功能、全天候的动态安全智能闭环节电控制系统。通过智能化视频技术和工业控制技术,可以实现输送胶带的智能调速,以达到节能目的。本方案的最大特色在于满足了矿井的低精度、负荷变化大的要求,采用变频调速器的高效调控,使煤流状态从“逆”转变到“顺”,并采用 PLC、变频等作动器,对皮带机的速度进行“模糊”调整,从而达到对煤流变化的要求,不仅节省空载电能,而且还实现了动态维护。降低转速,减少支承滚轮等辅助材料的损耗,从而提高装置的使用寿命。

基于偏差补偿的煤流含水率检测系统设计

为获得井下输送带煤流含水率,设计输送带煤流含水率检测系统。该系统采用微波透射法,向煤流发射高频信号并接收衰减信号,建立衰减信号与含水率关系模型,用于估计含水率;考虑煤流厚度影响,基于RBF神经网络设计偏差补偿模型,提升含水率模型准确性。实验表明该系统精度高、系统稳定,为输送带煤流含水率检测提供了有效方法。

带式输送机煤流检测系统设计及其应用研究

为实现带式输送机输送系统的节能运行,对带式输送机煤流检测系统进行设计,确定其整体架构,并对该系统的软硬件设备进行选型。应用表明,该系统运行良好,且可快速检测煤流量,同时,输送机带速随煤流量大小的变化而变化。若该煤矿一年开采量按90万t考虑时,则全年约可节约28.2万元。

基于电视监视的输煤皮带机顺煤流启动技术研究

在江西神华九江电厂输煤控制系统和工业电视监视系统的基础上,提出实现一键全自动顺煤流启动,开发设计顺煤流启动控制软件,以及研发设计提前堵煤预警信号,将视频监视系统纳入DCS系统控制,保证启动全过程或发生故障自动定位视频画面。文中主要概述了实现一键全自动顺煤流启动的两个关键性问题,一个是皮带机之间的联锁和顺启的矛盾,二是如何让系统自动判断皮带上有煤,防止下次顺煤流启动,造成更严重后果。在输煤系统各皮带尾部导料槽出口安装煤流检测信号,利用煤流经过各皮带的时间差逻辑计算出是否存在堵煤的风险,做到主动安全。基于电视视频的顺煤流启动技术不仅提高了输煤效率,减少了系统启动空载运行时间,还提高了设备运行的可靠性。

煤矿井下煤流运输智能视频调速系统

为提高煤矿井下煤流运输系统的整体运行效率,提出了一种煤矿井下煤流运输智能视频调速系统。该系统主要由地面上位机、井下矿用隔离PLC控制分站及液晶显示器、网络摄像仪、无线基站等组成,具有煤量识别显示、煤量动态分布监测、速度智能调节、用户管理、数据日志管理等功能。应用结果表明,该系统能达到节约能耗、降低机械损耗的目的。

轻量化的多尺度跨通道注意力煤流检测网络

为通过变频调速提高带式输送机运行效率,需要对带式输送机煤流进行检测。现有基于深度学习的带式输送机煤流检测方法难以在模型轻量化和分类准确度之间达到平衡,且很少考虑在特征提取过程中通道权重分布不平衡对检测准确度的影响。针对上述问题,提出了一种轻量化的多尺度跨通道注意力煤流检测网络,该网络由特征提取网络和分类网络组成。将轻量化的残差网络ResNet18作为特征提取网络,并在此基础上引入煤流通道注意力(CFCA)子网络,CFCA子网络采用多个卷积核大小不同的一维卷积,并对一维卷积的输出进行堆叠,以捕获特征图中不同尺度的跨通道交互关系,实现对特征图权重的重新分配,从而提高特征提取网络的语义表达能力。分类网络由3个全连接层构成,其将向量化的特征提取网络的输出作为输入,并对其进行非线性映射,最终得到“煤少”、“煤适中”、“煤多”3类结果的概率分布,通过将煤流检测问题转换为图像分类问题,避免瞬时煤流量波动过大导致带式输送机频繁变频调速的问题,提高带式输送机运行稳定性。实验结果表明,ResNet18+CFCA网络在几乎不增加网络参数量和计算复杂度的情况下,比ResNet18网络在分类准确率上提升了1.6%,可更加有效地区分图像中的前景信息,准确提取煤流特征。

工作面刮板输送机煤流状态识别方法

煤矿井下工作面刮板输送机场景中存在的刮板输送机姿态多变、煤料形状不规则、设备安装位置受限、高粉尘、异物遮挡等不利因素,导致现有针对带式输送机场景的煤流状态识别方法无法有效在刮板输送机场景下进行工程化应用。针对上述问题,提出了一种基于时序视觉特征的工作面刮板输送机煤流状态识别方法。该方法首先利用DeepLabV3+语义分割模型获取工作面煤流视频图像中粗略煤流区域,并在此基础上通过线性拟合方法进行精细煤流区域定位与分割,实现煤流图像提取;然后将煤流图像按视频时序进行排列,构成煤流图像序列;最后采用C3D动作识别模型针对煤流图像序列进行特征建模,实现煤流状态自动识别。实验结果表明:该方法能准确获取煤流图像并自动、实时识别煤流状态,煤流状态平均识别准确率达92.73%;针对工程化部署应用,利用TensorRT对模型进行加速处理,对于分辨率为1 280×720的煤流视频图像,整体处理速度为42.7帧/s,满足工作面煤流状态智能监测实际需求。

煤矿井下煤流智能监测系统

针对当前矿井智能开采工作面采煤机、电液控制系统、刮板输送机、带式输送机等各子系统关联度不高、出现故障会影响整个煤炭生产流程的问题,提出了采用AI视频技术实现煤矿井下智能煤流监测系统。该系统通过边缘服务器采集采煤机摇臂运行时的电流和电压、采煤机行走速度,刮板输送机变频器电流、电压、功率,带式输送机变频器电流、电压、功率,并将采集的采煤机、刮板输送机、带式输送机运行数据传输至软件(包括采煤机割煤模型、刮板输送机运煤模型、煤量计算模型、胶带调速模型),经算法解析,实现带式输送机智能煤量统计、异物监测、故障检测、调频调速,及时发现并排查设备运行中出现的隐患,提高煤炭生产效率,达到安全、高效,减员增效的目的。

基于双注意力生成对抗网络的煤流异物智能检测方法

在煤炭开采过程中混入的异物可能会导致输送带连接处堵塞甚至输送带撕裂等事故,现有的机器学习算法大多采用监督学习的方式自动识别物品类别,而在真实工矿场景下,异常样本稀缺,易导致建模数据集存在严重的样本分布不平衡且显著特征丢失的问题。针对上述问题,提出了一种基于双注意力生成对抗网络(DA-GANomaly)的煤流异物智能检测方法。该方法采用半监督学习的方式,仅需要正常样本完成异物检测模型训练,有效解决了因样本分布不平衡造成的识别精度低、鲁棒性差的问题;在Skip-GANomaly的基础上引入双注意力机制,增强了编码器与解码器之间的信息交流,以抑制无关特征和噪声,同时突出有利于区分异常样本的感兴趣特征,进一步提高模型分类的准确性。实验结果表明:DA-GANomaly模型的分类精确率为79.5%,召回率为83.2%,精确率-召回率曲线下面积(AUPRC)为85.1%;与AnoGAN等5种经典异常检测模型相比,DA-GANomaly模型的综合性能最佳。

煤矿主煤流自动传输系统智能视觉监控设备的设计与实现

针对煤矿主煤流运输监控设备智能化程度较低的问题,设计并实现煤矿主煤流自动传输系统智能视觉监控设备。选定型号为GM8182控制器作为核心控制器,组装设备控制板,搭建系统框架,构建视频数据网,平衡主煤流系统的带宽压力,按照国标码的标准转换文件字节数据,设定任务触发校验,实现设计设备的视觉监控功能。搭建设备测试环境,输入煤矿主流系统数据,并联合调试测试模块,调用基于人眼视觉特性、目标跟踪以及所设计的视觉监控设备参与测试,测试结果表明所设计的视觉监控设备感知指标多,实际感知视觉信息效果佳。