Comparative study of mining methods for reserves beneath end slope in flat surface mines with ultra-thick coal seams

The paper aims to identify a reasonable method for mining ultra-thick coal seams in an end-slope in surface mine, With a case study of Heidaigou surface coal mine(HSCM), the paper conducted a comparative research on three mining methods, namely Underground Mining Method(UMM), Highwall Mining System(HMS) and Local Steep Slope Mining Method(LSSMM). A model was firstly established to simulate the impact that UMM and HMS exert on monitoring points and surface deformation. The way that stripping and excavation amount varies with different slope angle, and the corresponding end slope stability were analyzed in the mode of LSSMM. Then a TOPSIS model was established by taking into account six indicators such as recovery ratio, technical complexity and adaptability, the impact on surface mining production, production safety and economic benefits. Finally, LSSMM was determined as the best mining method for mining ultra-thick coal seams in end slope in HSCM.

Study on the disaster caused by the linkage failure of the residual coal pillar and rock stratum during multiple coal seam mining:mechanism of progressive and dynamic failure

Multi-seam mining often leads to the retention of a significant number of coal pillars for purposes such as protection,safety,or water isolation.However,stress concentration beneath these residual coal pillars can significantly impact their strength and stability when mining below them,potentially leading to hydraulic support failure,surface subsidence,and rock bursting.To address this issue,the linkage between the failure and instability of residual coal pillars and rock strata during multi-seam mining is examined in this study.Key controls include residual pillar spalling,safety factor(f.),local mine stiffness(LMS),and the post-peak stiffness(k)of the residual coal pillar.Limits separating the two forms of failure,progressive versus dynamic,are defined.Progressive failure results at lower stresses when the coal pillar transitions from indefinitely stable(f,>1.5)to failing(f,<1.5)when the coal pillar can no longer remain stable for an extended duration,whereas sud-den(unstable)failure results when the strength of the pillar is further degraded and fails.The transition in mode of failure is defined by the LMS/k ratio.Failure transitions from quiescent to dynamic as LMS/k.<1,which can cause chain pillar instability propagating throughout the mine.This study provides theoretical guidance to define this limit to instability of residual coal pillars for multi-seam mining in similar mines.

煤矿井下HBi-LSTM地磁定位算法研究

针对井下环境对地磁数据影响较大的问题,提出HBi-LSTM神经网络地磁定位模型。基于分层LSTM处理不同长短时间序列以及Bi-LSTM充分学习每条序列信息的特点,构建出HBi-LSTM模型,利用矿用手机内置磁力计采集井下地磁数据,建立面向井下环境的地磁指纹数据库,通过HBi-LSTM学习实现地磁序列可以更好地对应位置标签,之后矿工手持矿用手机随机运动采集地磁序列通过训练好的模型精确匹配指纹库实现在线定位。实验结果显示:所提出的模型比基本LSTM模型的定位性能更好,能够有效提升复杂环境下定位精度。

露天煤矿环境下基于LiDAR/IMU的紧耦合SLAM算法研究

随着人工智能和无人驾驶等相关学科的快速发展,煤矿装备的智能化和无人化成为了新的趋势。智能设备的应用将大幅提高煤矿作业的生产力以及人员安全性。露天煤矿地形复杂,与城市环境相比无明显的几何特征,具有分段相似性,利用现有以激光雷达为主的同时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)方案在该环境下易出现定位漂移和建图误差较大等现象。针对上述问题,提出了一种基于激光雷达(Light Detection and Ranging,LiDAR)和惯导(Inertial Measurement Unit,IMU)紧耦合的SLAM算法,该算法使用LiDAR和IMU两种传感器作为数据输入,对数据进行预处理,前端利用迭代扩展卡尔曼滤波器将预处理后的LiDAR特征点与IMU数据相融合,并使用后向传播来矫正雷达运动畸变,后端利用雷达相对位姿因子将LiDAR帧间配准结果作为约束因子与回环因子共同完成全局因子图优化。利用开源数据集和露天煤矿实地数据集验证了算法的鲁棒性和精确性。试验结果表明在城市结构化环境中文中所提算法与当前激光SLAM算法精度保持一致,而针对长达两千多米的露天煤矿实地环境,所提算法较FAST-LIO2、LIO-SAM紧耦合算法在定位精度上分别提高了46.00%和23.15%,且具有更高的鲁棒性。

融合改进A^(*)算法与动态窗口法的煤矿足式机器人路径规划

为提高煤矿足式机器人路径规划算法的运行效率、搜索精度及避障灵活性,提出了一种融合改进A^(*)算法与动态窗口法(DWA)的煤矿足式机器人路径规划方法。首先对A^(*)算法进行改进,通过去冗余节点策略减短规划路径的长度,通过改进邻域搜索方式和代价函数提高路径规划速度,采用分段二阶贝塞尔曲线进行路径平滑。将改进A^(*)算法规划出的路径节点依次作为局部路径规划DWA的局部目标点进行算法融合,筛选邻近的障碍物节点,从而再次缩短路径长度,并通过调整DWA代价函数中的权值比例提升避障性能。针对机器人遇到无法避开的障碍物而陷入“假死”状态的问题,以当前初始点为起点,重新调用融合算法,即重新进行全局路径规划,将得到的新节点代替原有的局部目标点,按照新路径进行后续工作。仿真结果表明:在保证机器人行走安全稳定的基础上,改进A^(*)算法较传统A^(*)算法的计算时间缩短了65%,路径长度缩短了24.1%,路径节点数量减少了27.65%,最终得出的路径更为平滑;融合算法进一步提升了全局路径规划能力,在多障碍物环境下能够绕开新增的动态和静态障碍物;机器人遇到“L”型障碍物进入“假死”状态时,在“假死”位置重新进行全局路径规划,更新行走路径,成功到达了最终目标点。基于融合算法的JetHexa六足机器人路径规划实验结果验证了融合算法的有效性和优越性。

局部通风机性能改进及其在煤矿通风系统中的应用

本文主要讨论了局部通风机性能的改进及其在煤矿通风系统中的应用。首先介绍了局部通风机的基本工作原理,并分析了局部通风机性能评价指标的选择与分析。然后探讨了局部通风机性能改进的方法与途径,包括设计优化、流动特性模拟与优化及材料选择与工艺改进。接着讨论了局部通风机在煤矿通风系统中的位置与配置优化,及对煤矿通风系统性能的影响。随后分析了局部通风机性能改进对煤矿安全生产的意义,并通过实际应用进行了分析。最后讨论了局部通风机性能改进的挑战与解决方案。

煤矿局部通风机智能化管控系统研究

为进一步提升煤矿局部通风机管控水平,以模块化设计理念搭建煤矿局部通风机智能化管控系统的整体架构,分别从传感器、数据采集、控制逻辑等多个方面对系统的各个功能模块进行设计。通过实践表明,该系统在煤矿井下的表现符合设计预期,能够实现局部通风机不停机检修、减少人工操作量、自动生成报表和自动分析运行状态并调整等功能。系统促进局部通风机的管控工作效率和准确性大幅度提升,具有一定的实际应用价值。

煤矿筒仓局部通风机节能降噪技术研究

近年来,随着技术的发展以及人们对绿色、低碳生产理念的追求,通过技术手段实现筒仓局部通风机的节能降噪成为研究热点。优化筒仓通风机的设计,减少能源浪费和环境污染,不仅可以提高煤矿的经济效益,还可以为矿工提供一个更为舒适和安全的工作环境。主要探讨了局部通风机的工作原理,同时针对其实际运行中存在的高能耗和噪声问题,探讨了变频技术、优化设计和采用节能材料等节能技术,以及采用吸声材料、采用隔音罩和动平衡技术等降噪技术,旨在为煤矿筒仓局部通风机节能降噪改造提供一定的思路。

大采高工作面局部煤壁片帮特征思考

本文以大采高工作面为研究对象,主要对大采高工作面的局部片帮特征展开分析。在大采高工作面开采期间,容易出现工作面局部煤壁片帮的情况,这种情况会严重影响大采高工作面的稳定性和可靠性。所以需要在大采高工作面开采期间对局部煤壁片帮特征进行分析,再采取适宜的防治措施,保证大采高工作面能保持较好的开采水平,推动大采高工作面开采工作的顺利进行,满足矿业企业的发展需求。

Study on detecting spatial distribution availability in mine goafs by ultra-high density electrical method

The purpose of this research is to explore the spatial distribution and influence range of the mined-out area of a coal mine in Hebei Province,the advantages of ultra-high density resistivity method,such as large data volume,high efficiency and high precision,are brought into full play,the abnormal patterns of dislocation and partial drainage area of shallow continuous aquifer caused by subsidence zone are detected,and then the spatial distribution patterns of subsidence and fractures caused by deep mining subsidence zone are deduced,this method not only extends the exploration range of high-density resistivity method in mining subsidence disaster assessment,but also improves the accuracy of measurement,the distribution and influence range of mined-out area are revealed accurately,and good exploration results have been obtained in this project.How to select reasonable geophysical prospecting methods and give full play to the role of geophysical prospecting methods according to the geological characteristics of the study area,this exploration work is not only a good combination of geophysical prospecting methods and actual geological conditions,it also provides a valuable reference version for the exploration work under the same geological conditions.

Using LaModel to analyze coal bumps

Coal bumps have long been a safety hazard in coal mines, and even after decades of research, the exact mechanics that cause coal bumps are still not well understood. Therefore, coal bumps are still difficult to predict and control. The LaModel program has a long history of being used to effectively analyze displacements and stresses in coal mines, and with the recent addition of energy release and local mine stiffness calculations, the LaModel program now has greatly increased capabilities for evaluating coal bump potential. This paper presents three recent case histories where coal stress, pillar safety factor, energy release rate and local mine stiffness calculations in LaModel were used to evaluate the pillar plan and cut sequencing that were associated with a number of bumps. The first case history is a longwall mine where a simple stress analysis was used to help determine the limiting depth for safely mining in bump-prone ground. The second case history is a room-and-pillar retreat mine where the LaModel analysis is used to help optimize the pillar extraction sequencing in order to minimize the frequent pillar line bumps. The third case history is the Crandall Canyon mine where an initial bump and then a massive pillar collapse/bump which killed 6 miners is extensively back-analyzed. In these case histories, the calculation tools in LaModel are ultimately shown to be very effective for analyzing various aspects of the bump problem, and in the conclusions, a number of critical insights into the practical calculation of mine failure and stability developed as a result of this research are presented.

煤矿局部通风机智能控制系统设计

通风机在保证矿井安全方面发挥着重要作用。利用先进的变频技术和智能算法程序,设计了局部通风机的智能控制系统。在已知当前矿井环境参数的基础上,利用Elman神经网络模型可以对矿井局部位置的需求通风量进行准确实时预测,精度可以控制在0.79%范围内。利用模糊PID控制技术对通风机的实际风量进行控制,经过模拟分析发现具有良好的控制精度,延时3~4 s。主控制器和变频器是系统中重要的硬件装置,选用的型号分别为STM32F103VB和BPJ96-660。将智能控制系统部署到工程实践中,经现场测试发现能够根据矿井环境对通风量进行实时智能化调整。经过6个月的现场应用,局部通风机设备每年可以节省192万kWh的电能,经济效益显著。

基于激光雷达的煤矿井底车场地图融合构建方法研究

煤矿智能化是煤炭行业高质量发展的技术支撑,关键岗位的机器人替代是实现煤炭少人化、无人化的高效开采的发展趋势。即时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)是煤矿机器人自主移动与导航的关键技术之一。煤矿井下为典型非结构化环境,空间狭长局促,结构复杂多变,照明情况不均匀,对煤矿井下SLAM提出了严峻挑战。总结了煤矿井下地图构建研究现状,针对LeGO-LOAM算法的回环检测仍存在的不足,利用SegMatch算法改进LeGO-LOAM的回环检测模块,且使用ICP算法进行全局图优化,提出了一种融合LeGO-LOAM和SegMatch的改进算法,阐述了该算法的原理和实现步骤;开展了煤矿井下模拟场景试验,对比分析改进前后SLAM算法的建图效果以及精度,试验结果表明改进算法构建的地图回环效果更好,估计轨迹更平滑、精确;结合导航需求研究了二维占据栅格地图的构建方法,试验验证了该方法所构建的栅格地图精度,结果表明有效滤除动态障碍物等离群噪点后的栅格地图具有0.01 m的建图精度,且所需存储空间较点云地图降低了3个数量级。研究成果有助于煤矿井下非结构环境下SLAM和煤矿机器人实时定位和自主移动。

双碳目标下地方应用型高校煤矿智能化人才培养路径

国家双碳目标发展战略下,煤炭行业智能化建设提速,煤矿智能化人才需求增加。为了给煤矿智能化发展提供人才保障和支撑,秉承工程教育专业认证理念,从人才培养体系、师资队伍建设、实践教学、培养质量持续改进等方面探索地方应用型高校煤矿智能化人才培养路径,以期为地方应用型高校提供可行性强的煤矿智能化人才培养方法,提高人才培养质量。

煤机设备轴承故障诊断方法

煤机设备滚动轴承早期故障特征微弱,且易受载荷、工况等因素的影响而被噪声淹没,导致轴承故障诊断困难。现有研究大多采用单一算法处理轴承故障信号,故障特征提取精度和故障诊断准确性有待进一步提高。提出了一种融合局部特征尺度分解(LCD)和奇异值分解(SVD)的煤机设备轴承故障诊断方法:采用LCD方法将煤机设备轴承振动信号分解为若干个内凛尺度分量(ISC),实现信号初步降噪;计算各ISC的香农熵,选择香农熵最小的ISC进行SVD,并构建SVD信号的奇异值差分谱,针对最大突变分量进行信号重构,实现信号增强去噪;对重构信号进行Hilbert包络解调,得到轴承故障特征频率,进而判断轴承故障。采用现场实测数据对基于LCD-SVD的煤机设备轴承故障诊断方法进行验证,结果表明,该方法可准确提取出轴承故障特征频率,从而实现煤机设备轴承早期故障诊断。

煤矿高温多湿掘进巷道制冷负荷计算及降温技术

针对煤矿掘进工作面高温多湿的问题,对掘进工作面热量分布规律展开研究,对比分析焓差法和西格玛热差法计算供风量;基于此,科学制定机械制冷降温方案,并采用数值模拟方法对降温效果进行了验证。结果表明:西格玛热计算供风量较传统焓差法更为精确,可以为高温热害巷道提供更合理的供风方案,具体为22.4 kg/s,即1041.6 m^(3)/min;RWK350空冷器在常见的10 m与15 m^(2)种风筒出口位置均可实现有效降温,满足《煤矿安全规程》规定的要求,改善掘进巷道热环境。

基于改进局部变权理论的底板突水脆弱性评价方法研究

为更加科学地解决煤层底板突水预测评价难题,首先系统全面地查阅、比较了以往底板突水危险性评价理论与方法,并深入细致地分析了目前最为先进的基于局部变权理论的底板突水脆弱性评价方法,结果认为该方法在局部状态变权函数的构建、变权区间及调权参数的确定中依据不够充分,存在一定改进的空间;为此,基于现有理论与认识构建出了新型的三区间局部状态变权函数,将常权权重与常权相关系数加入到状态变权函数中,给出了基于主控因素归一值累积频率的变权区间阈值确定新方法,并采用在初步给定经验值的基础上根据评价结果不断调整确定调权参数最终取值的方法;其次,利用新型的三区间变权模型及其参数确定方法对研究区底板奥灰突水脆弱性进行了评价,圈定了相对脆弱区;最后,分析了改进后的变权模型的权重调整规律,并通过灵敏度分析的方法确定了常权相关系数的限定条件,结果表明,加入常权权重与常权相关系数的新型三区间变权模型不仅体现了现有变权模型权重随因素状态值及其组合状态的变化而改变的核心特征,还能够实现权重调整程度与常权权重呈正相关关系,说明本次对变权脆弱性评价模型的改进是科学的、可行的,研究成果对提升底板突水预测评价方法的科学性与实用性具有重要意义。

煤矿掘进工作面局部通风机安全管理

随着中国煤矿开采的规模越来越大,煤矿通风问题引起了煤矿企业的高度重视。局部通风机是煤矿生产过程中重要的通风设施,其主要为掘进工作面提供新鲜的空气,避免有毒有害气体积聚,造成严重的安全事故。主要对煤矿掘进工作面局部通风机的安全管理风险进行了阐述,并提出了局部通风机安全管理的具体措施,确保局部通风机能够安全稳定地运行,保证为掘进工作面源源不断地供风,进而提高煤矿生产的安全性,促进煤矿企业发展与进步。

基于LLE-FOA-SVR模型的煤矿突水预测

针对煤矿突水预测精度低、训练速度慢的问题,提出基于局部线性嵌入(LLE)—果蝇优化算法(FOA)—支持向量回归(SVR)的煤矿突水预测模型。首先,利用LLE在非线性数据特征提取方面的优势,提取煤矿突水影响因素原始数据的本质特征,形成重构因子,减少数据间的冗余信息和噪声。然后,利用FOA对SVR的参数进行迭代优化,并将最优参数代入SVR中,以解决传统SVR参数优化困难的问题。最后,结合实例并将LLE-FOA-SVR模型的预测结果与反向传播(BP)、SVR、LLE-SVR模型的预测结果进行对比。实验结果表明:该模型的预测精度高于其他3种模型,预测精度可达90%,且建模时间和运算时间更短。

煤矿局部通风机智能化管控系统的实现与应用

井下生产环境极为复杂,并且易受瓦斯、冲击地压等因素的影响,使得煤矿井下安全生产面临严峻挑战。井下通风系统作为煤矿井下“一通三防”工作的基础,其智能化发展可有效提高井下通风管控效果,落实井下安全生产相关要求。本文将介绍一种煤矿局部通风机智能化管控系统设计架构方案,为确认该设计架构方案的整体可行性,在落实安全生产相关要求下,根据某煤矿实际情况,将系统架构方案应用于实践,最终结果证明该系统具有较强的可行性。