刮板输送机技术发展历程(一)——国外技术

刮板输送机是井下采煤工作面的“脊梁”装备,它经历了6次技术变革,持续推动采煤工艺变革及生产效率持续提升。刮板输送机第1次技术变革发生于1900-1940年,诞生了可拆卸刮板输送机,煤矿开启半机械化开采时代;第2次技术变革产生于1940-1950年,创制了可弯曲刮板输送机,煤矿进入机械化开采时代;第3次技术变革形成于1950-1985年,创设了可自移刮板输送机,煤矿跨入综合机械化开采时代;第4次技术变革出现在1985-2000年,已发展成为重型化刮板输送机,煤矿走向高产高效综采时代;第5次技术变革形成于2000-2010年,研发出自动化刮板输送机,煤矿迈向数字化综采时代;第6次技术变革始于2010年,创新推出智能化刮板输送机,煤矿开启少人化智采时代。英国和德国为刮板输送机初创做出巨大贡献,研制出多种早期的刮板输送机机型。苏联对刮板输送机的系列化,以及对机械化采煤机的配套起到重要的创新推动作用。在此基础上,1954年,英国把安德顿滚筒采煤机与垛式支架、可弯曲刮板输送机组合为综合机械化采煤机组,建成世界上第一个综采工作面。21世纪以来,世界煤炭开采的重心逐步转向我国,国外刮板输送机研发与制造影响力逐年衰减,我国逐渐成为刮板输送机的制造强国。

基于改进YOLOv5s的煤矿输送带异物检测算法

为了解决现有煤矿输送带异物检测模型存在的参数量大、占用计算机资源多、检测异物种类少等问题,对YOLOv5s目标检测算法进行了优化。首先,将轻量化卷积神经网络ShuffleNetv2作为YOLOv5s骨干网络并对异物图像进行了特征提取,进而减少了模型参数量,提高了网络并行度;其次,将双向特征金字塔网络作为特征融合网络,融合了不同特征图尺度中的细节信息;最后,添加了坐标注意力机制,增强了特征提取能力,强化了异物目标关注度,从而提高了网络模型检测精度。实验结果显示,与原始模型相比,基于改进YOLOv5s的目标检测网络模型其参数量压缩为3.60×106个,检测帧率提升了8.4%,表明该算法能够在计算资源较少的情况下实现快速、准确的煤矿输送带异物检测。

矿井输送带与煤粉混合热解特性及动力学研究

矿井输送带火灾极易引发重特大事故,而煤炭运输过程中的煤粉在带式输送机故障时常成为输送带火灾的引燃物。为掌握煤粉在输送带燃烧过程中的作用,开展热重-红外联用实验,研究掺入不同比例煤粉的输送带在不同升温速率下的热解特性及其动力学。输送带热解主要有两个失重阶段,掺入不同比例煤粉均对其热解有促进作用,同时略微促进CO_(2)的生成,降低输送带热解活化能,导致输送带更易燃烧热解;而升温速率的升高则导致活化能略微增大,对混合热解具有轻微抑制作用。研究可为矿井输送带火灾预警与防治提供相应理论参考。

刮板输送机常见故障及改进措施研究

刮板输送机是一种运输设备。由于煤矿地质条件复杂,并且运输强度大,刮板输送机在运行时经常出现各种故障,引起一系列安全事故,给煤矿企业造成一定的损失。重点分析了刮板输送机的常见故障,并针对这些故障提出了有效的改进措施,以降低故障发生概率,提高设备运转效率,并延长设备使用年限,为煤矿创造更好的经济效益。

刮板输送机中部槽的设计及优化研究

刮板输送机中部槽运行质量直接关系到刮板输送机的整体工作质效。从刮板输送机中部槽的使用情况来看,中部槽的刚度、强度等因素直接对刮板输送机的工作效率、使用寿命及运量等产生直接的影响。全面对中部槽构成、受力情况等进行对比分析,实现对中部槽的整体优化和提升,能够较好提升刮板输送机的运行质效。本文从刮板输送机运行原理分析入手,研究了刮板输送机中部槽结构组成,并针对性提出了刮板输送机中部槽的设计及优化主要技术措施,结合具体案例,对刮板输送机中部槽的设计进行优化后的效果进行了剖析。

煤矿皮带机跑偏故障处理措施分析

煤矿皮带机是煤矿生产中的重要物料运输设备,然而由于各种原因,煤矿皮带机常常出现跑偏故障,严重影响生产效率和安全性。通过分析煤矿皮带机的跑偏故障,探讨了跑偏故障的原因和特点,并提出了一系列处理措施,包括调整辊道安装、优化皮带材料、改进皮带对中机构等。实践验证,这些处理措施能够有效预防和解决煤矿皮带机的跑偏故障,提高生产效率和安全性。

煤矿皮带机智能调速系统及其节能分析

煤矿皮带机在运行时,会因工作面出煤量的变化,出现轻载甚至空载的情况,这会造成电能浪费。为此根据煤矿生产实际,设计了煤矿皮带机智能调速系统。该系统通过视觉煤流检测获得实时煤流体积数据,通过智能工控系统实时调整皮带机转速达到减小皮带磨损和节省电能的效果。通过对系统改造前后电气节能的分析,可知该煤矿皮带机智能调速系统能够显著降低电能消耗,达到节能降耗效果。

采面刮板输送机与采煤机协同控制技术研究

通过实时监测采煤机牵引速度、负载及刮板输送机负载等实现刮板输送机与采煤机协同控制,具体采煤机牵引速度快时且刮板输送机负载呈增加趋势时适当增大刮板输送机运行速度,反之则适当降低运行速度。对协同控制使用的硬件设备结构及控制方式等进行分析。现场应用后,刮板输送机运行速度可随采煤机牵引速度改变而改变,在一定程度提高了刮板输送机运行效率。

薄煤层工作面“三机”设备选型及布置

为进一步提升煤矿极近距离煤层的开采效率和安全性,降低煤炭开采成本,以某14号煤层为研究对象,结合相关理论计算公式对液压支架、采煤机以及刮板输送机的核心指标进行核算并完成设备的确定;对所选型的综采设备在现场进行布置并对工程实践应用效果进行评估。

煤矿井下带式输送机PLC集控系统设计研究

为提高煤矿井下输送系统的自动化水平,确保作业的安全性和效率。以PLC技术为核心,阐述了PLC集控系统的基本组成及各项功能,分析硬件设计的主要思路,重点就外围硬件电路、PLC软件、温度监测以及控制子程序等环节的设计要点进行分析,适配当代井下作业条件,提出一种以PLC为核心控制装置的带式输送机集控系统的设计方案。实验结果表明,应用设计思路所制造的集控系统能够有效发挥多台带式输送机连锁控制、保护试验报警、故障监测以及调度中心集中控制的作用,进一步优化相关机组的运行效能,具备自动化控制以及低碳环保的优势。

煤矿井下带式输送机智能巡检机器人系统的应用与研究

为解决煤矿井下带式输送机传统人工巡检存在劳动强度大、巡检效率低、结果不准确以及潜在故障无法查明等问题,设计了一种轻量化轨道式智能巡检机器人系统。通过多种传感器实时采集煤矿井下带式输送机运行参数,并由智能软件分析系统分析参数特征,可准确判断故障。根据参数的波动情况准确判断潜在事故,可有效预防事故发生,保证设备稳定运行。结果表明,带式输送机智能巡检机器人可替代4~5人完成井下的巡检任务,故障识别率达99.3%以上,识别响应时间不超过0.98 s,平均每年可节省企业成本50万元左右,取得了满意的应用效果。

基于改进YOLOv7的煤矿输送带异物识别算法

针对煤矿井下图像不清晰以及YOLOv7定位误差较大的问题,提出了一种改进YOLOv7模型。首先通过直方图均衡化提高图像目标的清晰度,然后在YOLOv7的主干网络中添加二阶通道注意力模块(SOCA),使其专注于更有益的信息,添加空洞空间卷积池化金字塔(ASPP)模块,以多尺度的方式捕获上下文信息。实验结果表明:应用于煤矿输送带异物识别时,改进YOLOv7优于YOLOv7、YOLOv5、YOLOv5-CBAM模型。

基于煤流量监测的带式输送机节能控制系统研究

采用机器视觉技术获取带式输送机煤流量并预测煤流变化趋势,通过模糊控制调节带式输送机变频器输出电流频率,从而使得实际带速接近期望带速;采用阶梯调速方式避免频繁调速问题,提高节能控制系统运行可靠性并降低带式输送机故障率。现场应用后,该节能控制系统运行平稳,煤流量监测精度较高,带式输送机平稳运行,在节能降耗方面表现出明显优势。

刮板输送机技术发展历程(二)——国内技术

我国生产刮板输送机始于1950年,以仿制苏联刮板输送机为主。1954年开始定型生产SGD-11型、SGB-11、SGB-15型刮板输送机;1958年试制出可弯曲链板输送机。1970年,国产SGW-150型刮板输送机与MLQ1-80型采煤机、TZ140型液压支架组成中国第一个采用自主装备的综采工作面。截至2020年底,我国累计生产煤矿刮板输送机19.43万台,其中张家口煤矿机械公司生产60 360台,宁夏天地奔牛公司生产24 840台。自2010年起,智能化刮板输送机开始起步,2011年研制成功国内首台初级智能化刮板输送机成套设备,2012年研制成功变频一体电机驱动的中双链刮板输送机,2014年研制成功世界首台具有装载量监测和自适应调速的智能控制刮板输送机。2022年研发出500 m长运距智能刮板输送成套装备,输送能力达3 000t/h;2023年研制出世界首套10m超大采高智能刮板输送机成套装备,输送能力为8 000t/h。我国刮板输送机单机平均吨位呈现指数型增长,20世纪50年代的单机平均吨位仅为5.3t,之后40年的刮板输送机处于小型化阶段;2000年单机平均吨位达到45t,进入重型化时期,2010年达到75t;之后进入超重型机型阶段,2020年单机平均吨位达161t。

煤矿带式输送机数字孪生系统的HCPN性能评价方法

为解决带式输送机在复杂工况下难以进行性能评价的问题,提出一种基于排队论和层次颜色Petri网相结合的性能评估方法。通过排队论将带式输送机建模为服务台,将带式输送机的原煤运输等价为一个层次颜色Petri网模型。将基于概率分布的运输时间、故障概率因素纳入建模因素,构建Python仿真算法,提出适用于智慧煤矿系统的带式输送机性能评估体系。实验证明该方法能实现复杂工况下的带式输送机性能评估,弥补了现有研究针对此类系统无法获得性能解的不足。

基于改进YOLOv8n的煤矿带式输送异物检测研究

在煤矿带式输送物料过程中,异物的出现可能会引发输送带撕裂或堵塞等安全风险。针对输送带输送物料中异物多样、人工巡检效率低、硬件限制等问题,提出一种基于改进YOLOv8n的轻量化煤矿带式输送异物检测算法:采用GhostNetV2网络对原CSPDarkNet53主干网络进行轻量化改进,以减少模型的参数和计算量;整合全局平均池化和全局最大池化思想优化SPPF模块,关注煤矿恶劣环境影响下图像的底层信息;设计了headC2f_CA模块,融入通道注意力机制,以便能够更有效地捕捉不同尺度和位置的异物特征,强化特征信息表达;引入DIoU损失函数,精确反映锚框与预测框之间的相似度,提升模型检测精度。实验结果表明,改进后的模型平均精度均值达88.3%,相比于基线模型YOLOv8n,提升了0.8%,参数量减少了18.51%,计算量减小了20.73%,模型大小缩减了15.87%。该模型有效缓解了边缘设备的硬件限制,同时保障了煤矿安全监测的准确性。

煤矿带式输送机的常见故障及其防护措施分析

煤矿带式输送机在煤炭生产中占据重要位置,但结合企业生产现状来看,该装置的故障发生率偏高,极大地影响了企业的正常生产。为解决上述问题,将详细分析煤矿带式输送机的常见故障,包括运输带跑偏、运输带断裂、运输带火灾等;之后,针对如何有效解决上述问题提出了相应的解决对策,希望为相关人员的工作有所帮助。

矿用刮板输送机变频调速控制方法研究

由于现有的控制方法导致输送机的电能消耗量较高,且物料输送量较低,因此,需要着重研究矿用刮板输送机的变频调速控制方法。运用BP(Back Propagation)神经网络对刮板输送机的负载情况进行了预估,通过误差反向调节修正了模型中的连接权重,建立了电流信号与电机电流之间的函数关系,并将训练好的模型输出,得到了刮板输送机的负载预估值。同时,还确定了最高速度与给煤量之间的关系,对刮板输送机的设计参数进行了适当的调整,通过调整变频器开关的触发时序,以控制电机的供电电源频率,并计算出了变频器相应的速度信号,而变频器的输出频率能够对输送机的带速进行有效控制。实验结果表明,实验组输送机的电能消耗量为300 kW·h,物料输送量达到了290 t/h,可以更好地适应不同工况和物料流量变化的需求。

煤矿运输机中的变频调速技术应用

在矿用输送机的运转中,较多企业应用工频控制的方式,既存在效率低易“憋死”问题,也会在较多空载下存在能耗问题,需要对输送机的运转进行控制改进。基于对变频调速技术的了解和主要矢量结构、逻辑结构的分析,从硬件部分、软件部分和系统功能三个方面对输送机变频调速控制系统进行了研究,可使输送机结合实际运输的煤块量调整皮带速度,增加运行效率。对该系统进行试验分析,以期其具有良好的节能效果,满足井下运输的节能性、安全性需要。

煤矿带式输送机滚筒结构部件应力变形分析

为进一步探究煤矿带式输送机滚筒结构的运行特征,以某型号主斜井带式输送机为研究对象,结合其具体特征建立有限元分析模型,并以此为基础,对滚筒结构部件中的卸载滚筒、驱动滚筒和转向滚筒三类部件进行仿真分析,以明确其应力与应变分布。结果显示,在该带式输送机面临的主要运行工况下,各个滚筒的最大应力值均小于许用应力值,表明该滚筒结构部件质量符合预期要求。