“智”行新路“慧”聚洗选——中煤天津设计公司选煤厂智能化业务转型发展纪实

煤矿数字化、智能化建设正在纵深推进,部分煤炭企业坚持“腾笼换鸟、换道超车”,发挥自身优势,抢抓新一轮科技革命和产业变革机遇。中煤天津设计工程有限责任公司(简称中煤天津设计公司)作为选煤厂建设领域的先行者,见证并参与了选煤行业几十年的发展历程。

选煤厂机械搅拌式浮选机智能控制系统的研究

阐述了选煤厂机械搅拌式浮选机的基本结构和工作原理,分析了其控制系统目前存在的问题。提出机械搅拌式浮选机智能控制系统的概念,并介绍了该控制系统的组成和原理,展望该控制系统的发展方向,采用物联网、云计算、大数据、人工智能、自动控制、移动互联网、专家知识和经验等与煤炭开发技术装备进行深度融合,形成自主感知、实时高效互联、自主学习、智能分析决策、动态预测预警、协同控制的智能系统。希望该控制系统能够得到行业和市场的认可,促进智能化选煤厂的发展。

煤岩复合体水力压裂裂缝穿层扩展实验研究

为进一步研究煤岩复合体水力压裂过程中裂缝的穿层扩展规律,开展了真三轴煤岩复合体水力压裂实验,通过改变应力差、压裂管的布置方向及注水点位置来比较裂缝的扩展效果和起裂难度。研究结果表明:水压裂缝的扩展方向受制于最大主应力,当最大水平主应力与最大垂直应力接近时,裂缝沿应力的合力方向扩展;应力差的增大有利于水压裂缝的穿层扩展,且穿层后的扩展距离增大,而对初始起裂压力和时间的影响较小;裂缝由岩层扩展进入煤层后,压裂压力会出现骤降与二次抬升,多数声发射事件位于煤层;若穿层失败,压力表现为持续波动。此外,在岩层中以垂直于交界面的方向布置压裂管,注水起裂点设在岩层中起裂难度较低,且穿层扩展后在煤层中形成的裂缝渗流通道较为完整,为工程中煤层增渗与顶板致裂卸压的应用提供理论基础。

基于脉冲耦合神经网络的红外图像分割算法研究

红外图像噪声多、结构复杂,传统的分割方法难以对红外图像实现完整的分割。脉冲耦合神经网络(PCNN)参数众多,而人工调整网络参数耗时耗力。为了避免人工调整网络参数、实现对红外图像较完整的分割,将粒子群优化(PSO)算法和改进的PCNN相结合,提出了一种新的红外图像分割算法。首先,对红外图像进行预处理。其次,为了减少网络参数,对PCNN进行了化简。然后,将预处理图像输入网络进行循环迭代,利用PSO算法计算每次迭代的分割结果的适应函数值,从而确定群体和个体最佳参数。最后,通过种群最佳参数得到分割结果。为了验证算法的分割性能,试验使用了不同的自然风景图像和红外图像。试验结果表明,所提算法可以对红外和自然风景图像实现较完整的分割;无论是分割效果还是定性分析,所提算法都要优于传统算法。

基于黏聚力单元的煤岩复合体水力压裂裂纹扩展规律研究

为分析煤岩复合体中水力裂缝扩展路径及演化规律,从应力场、煤岩交界面强度以及煤层层理倾角出发,基于黏聚力单元法建立了煤岩复合体水力压裂模型,分析了不同工况下煤岩复合体水力裂缝扩展规律。研究结果表明:煤岩复合体水压裂缝在上覆岩层中起裂后,随着垂向与水平应力差的逐渐增大,水力压裂裂缝受应力场的控制作用越来越显著;煤岩交界面强度较小时,水力裂缝在交界面中难以形成水压聚集达到煤层的开裂条件,煤岩交界面强度较大时能够在煤岩交界面中扩展一定距离并完成憋压,当压力达到煤层开裂条件时水压裂缝穿越煤岩交界面并诱导煤层起裂扩展;在煤层层理倾角30°条件下水力裂缝沿主应力方向形成主裂缝并沿层理方向形成次生分支裂缝;在不同地质条件下,应力场、煤岩交界面和煤体层理对水力裂纹的控制作用不同,可结合三者对水力裂纹的控制作用使其形成复杂的裂纹网络结构。

煤矿远程智能掘进面临的挑战与研究进展

煤矿巷道掘进智能化相关理论与技术研究是当前解决“采掘失衡”难题的基石。远程智能掘进是实现少人甚至无人化掘进作业的根本目标和远景,面临单一掘进装备定位与控制、设备群协同、人-机-环感知与呈现,以及远程智能决策等瓶颈问题。聚焦巷道近程或地面远程智能掘进场景控制需求,提出了数字孪生驱动掘进装备远程智能控制技术构架,通过构建掘进工作面数字孪生体,将井下人员、设备、环境相关信息呈现到数字空间,虚实融合,共智互驱,达到数字掘进与物理掘进智能协同的目标,破解掘进施工中人-机-环共生安全难题;针对掘-支-运并行作业要求,提出以掘进为智能化核心,自动钻锚和高效转运辅助的远程控制构架,介绍了远程虚拟呈现、精确位姿感知、孪生数据共享、虚实同步驱动、工艺记忆截割、设备群碰撞预警等方面的研究进展,以“DT+VR”远程决策、“视觉+”位姿测量、“人工示教”记忆截割,以及“虚拟设备”碰撞预警等四大核心技术,解决智能决策、精确定位(定向导航和成形质量的基础)、轨迹规划和设备群碰撞预警难题,总结了平面防爆玻璃以及光学球罩折射建模与矫正、振动工况下成像模糊机理、掘进机机身位姿精准测量、定向导航与纠偏、轨迹示教记忆截割,设备群协同与数字孪生驱动等基础理论和技术,以视觉感知的成像折射校正和去模糊入手,系统介绍视觉技术在定位、定向、定形截割方面的进展,并分析了数字孪生驱动技术是实现智能远程掘进工作常态化生产的有效途径。上述核心技术在实验室测试及陕煤小保当、榆林大海则等煤矿井下掘进工作面进行了初步验证,为解决煤矿远程智能掘进提供了新的实现路径。

浮精智能压滤系统研究与应用

为解决王家岭选煤厂浮精压滤岗位工作量大、人员需求多、灵活性不足、压滤效率低的问题,对一期、二期浮精压滤系统进行智能压滤研究,实现一期、二期浮精压滤系统区域控制、集群控制。智能压滤系统运用可编程逻辑控制器(PLC)采集到的设备运行状态、工艺参数,结合算法模型分析判断,实现浮精压滤系统集群控制管理。王家岭选煤厂浮精智能压滤系统实现了压滤过程的进料、进料结束、二次压榨的自动判断,自动推荐压滤机的启停,压滤机之间的排队卸料,与下游设备闭锁功能。一期、二期浮精压滤系统的集群管控,提高了浮精压滤效率10%以上,降低了岗位人员数量和工作量。压滤机在很多行业多台压滤机并行使用。该研究为压滤系统智能化升级提供了参考。

基于5G的超前液压支架智能导航技术研究

随着煤矿开采智能化的高质量发展,井下开采装备的智能化以及无人化对实现煤矿智能化至关重要。传统超前液压支架导航依靠数据传输线连接各传感器进行数据传输与融合计算,存在着数据传输慢、导航精度低等问题。为了提高数据传输速度以及导航精度,设计了一种基于5G通信的超前液压支架智能导航系统。依赖于日益成熟的5G通信技术与传感器间的软硬件结合,采用分布式控制系统,以5G通信技术为基础,5G基站、交换机、服务器等通信设备为传输平台,形成视觉与毫米波雷达的多源信息融合,实现超前液压支架智能导航,大幅度提高了超前支护效率,为超前液压支架的自主导航提供新的解决方案。

选煤厂煤泥浮选自动加药装置的研究进展

介绍了选煤厂煤泥浮选工艺中浮选自动加药装置的组成、控制原理和主要功能(浮选药剂的过滤、输送、计量、添加等),指出煤泥浮选效果受多个因素影响,需要根据选煤厂实际情况,具体问题具体分析,设计出适合现场工况的浮选自动加药装置。

煤炭洗选信息模型标准研究及应用

我国煤炭洗选行业缺乏统一可行的信息模型标准,导致建模深度不同、格式各异、数据无法共享。以国家发布的多部建筑工程BIM标准和相关框架为基础,初步将煤炭洗选行业信息模型标准划分为三维设计、三维建模、三维模型交互应用3个方向,并从专业分类、设计范围、设计深度、构件资源、模型工程细度、模型属性细度、三维模型架构、模型存储结构、模型层级结构等方面进行研究,形成了一套较完善的煤炭洗选信息模型(CPIM)标准。并通过大海则选煤厂全生命周期管理平台的示范应用,验证了标准的可行性和适用性。

矿用脉冲激光测距系统研究

激光测距是在光学高速发展的背景下出现的新型测距方式,被广泛应用于建筑、医学和煤矿井下等距离信息测量场景。针对目前煤矿井下顶底板移进量测量存在无法实时监测、测量精度低、使用不便等问题,设计了基于飞行时间测距原理的脉冲式激光测距系统,并对其系统方案、硬件电路等方面进行了研究。通过高功率半导体激光器、大电流激光驱动电路,发射高能量激光光束。采用ns级雪崩光电二极管,捕获经目标物反射的激光回波信号。利用时刻鉴别电路,计算脉冲激光的飞行时间,精确计算目标物距离。系统试验结果表明,所设计的脉冲激光测距系统体积小、精度高、实用性强,能够达到mm级的测量精度,充分满足煤矿井下的距离测量需求。

矿用智能巡检机器人设计

为保证生产顺利进行和保障工作人员的安全,需对矿井设备以及矿井的工作环境进行实时巡检。而传统的人工巡检劳动强度大、危险系数较高、巡检过程困难、不适用于现在煤矿的巡检要求,因此研发了一种矿用智能巡检机器人。针对矿井特殊的工作环境,从机器人的移动性能、视觉定位与导航技术、图像识别技术、井下通信等方面详细地阐述了矿用智能巡检机器人所要解决的关键技术,为机器人的研发提供参考。

ZJF30智能一体化浮选机的研制及工业应用

采用修正的相似放大方法设计ZJF30浮选机的关键技术参数,利用气—液两相流方法模拟该浮选机的三维流动状态和气相分布状况,结果表明:槽内流动状态呈立体循环运动,流场分布均匀,无死区,浮选槽容积利用率高;流场底部的流速和湍流强度大,流场上部的流速和湍流强度低,符合浮选过程的要求;气泡在整个槽体中弥散均匀,矿浆中矿粒与气泡接触碰撞概率高。介绍了ZJF30浮选机的集成矿浆表面改质装置和智能浮选控制系统为一体、槽体前后段阶梯配置和高效率刮泡机构等特点。该浮选机在燕家河选煤厂的工业应用表明,浮选精煤产率提高7%以上,浮选尾矿灰分自65%提高至75%以上,浮选效果良好。

应用BIM技术建设智能选煤厂三维可视化管理平台

研究的背景、意义及主要内容背景当今世界面临百年未有之大变局,变局之下既有挑战,也有机遇,随着中美贸易战、科技战的全面升级,以美国为首的欧美国家对华技术封锁将成为新常态。煤炭是我国主要能源,在一次能源生产和消费结构中占比将长期为60%左右,是我国能源供应安全保障的压舱石和稳定器。

王家岭矿智能掘进工作面关键技术研究与实践

经过改革开放40余年的创新发展,我国煤矿实现了从普通机械化、综合机械化到自动化的跨越,并开始向智能化迈进。近10年来,我国在薄和较薄煤层智能化综采、大采高和超大采高智能化综采、特厚煤层智能化综放开采技术与装备等方面取得了重要成果,煤矿智能化开采技术与矿井配套设施的快速发展,加剧了采掘失衡的矛盾.

基于SSA-BP算法的锚护机器人误差补偿研究

生产、装配、碰撞或磨损都会造成锚护机器人末端精度降低,负载工作导致机身变形也会影响末端精度,为降低锚护机器人锚钻误差,高精度完成井下打孔、对孔、支护任务,本文提出了一种由麻雀算法改进BP神经网络(SSA-BP算法)的误差补偿方法。首先,利用旋量法搭建误差模型,并采用虚拟样机验证误差模型的正确性;其次,搭建末端位姿误差预测模型,实现对误差的预测和补偿;最后,通过SSA-BP算法、BP算法和PSO-BP算法三种补偿法的对比仿真,证明了SSA-BP算法的补偿精度更高、稳定性更好。经过试验验证,锚护机器人末端误差可降至10 mm以下,精度提高了80%。由此可知,SSA-BP算法在锚护机器人误差补偿方面有着优秀的准确性、优越性和可行性,为矿山安全开采提供了高效保障。

大海则煤矿深埋片帮条件下煤巷智能快速掘进探索与实践

煤矿巷道掘进具有工程量大、安全事故发生频率高、岗位人员多等特点。近年来,随着我国煤矿机械化、智能化、无人化的逐渐发展,采煤工作面推进速度和产量的不断提高,采掘接续紧张的局面日益突出,这对巷道掘进关键技术与装备的快速发展提出了保障安全、减少人员及提高效率的更高要求。然而,我国掘进工作面智能化发展尚处于初级阶段。

一种长巷道形变监测中轴线提取及断面构建方法

三维激光扫描技术被广泛用于长巷道形变监测技术的研究中,但目前的研究存在多次扫描采集到的点云数据基准点移位现象;采集到的相邻点云数据公共特征不明显,多站点云拼接后会导致累计误差增大;超前巷道形变受超前支架的影响。针对上述问题,以传统十字点法中顶底板中点与两帮重点交叉的方法为基础,提出了一种基于最小二乘法的巷道中轴线提取方法。巷道定义的直角坐标系的原点位于激光束发射处,z轴位于激光扫描器的竖向扫描面内;x、y轴均位于仪器的横向扫描面内,中轴线反映了巷道整体的走向和姿态。在巷道掘进完成未受采动影响时,整条巷道进行第一遍扫描,通过最小二乘法确定整条巷道的中心点,将各中心点连接并拟合出一条完整的中轴线。在后续的巷道变形监测中,每监测一次均通过第一次的中点位置进行点云数据叠加,准确获得巷道断面内各个点云的变化情况,进而获得巷道的形变。基于拟合的中轴线构建巷道断面。采用三维激光扫描系统在塔山煤矿30507工作面回风巷对巷道形变进行了测试,结果表明:①巷道形变随着测点距工作面距离的增大而变小,且30507工作面回风巷的超前影响范围为150 m,巷道形变的最大点位于底板临近采空区一侧。②三维激光扫描和微震监测系统确定的超前范围接近,说明在进入150 m时支护煤体已经开始受力,且巷道形变的最大点位于底板临近采空区一侧,而不是十字点观测法观测的底板,证明三维激光扫描结果更为精确,且极大地降低了作业强度。

洗选过程中硫元素迁移的影响与燃烧释放特性分析

分析煤炭洗选过程硫元素的迁移和燃烧释放特性。以产自山西的某煤炭作为原料,经过加热洗选获得煤炭产品后,分析洗选时间、洗选温度对于硫元素迁移影响,并对比洗选前后硫元素迁移特性。以未经洗选的原始煤炭、洗选后的精煤和矸石作为对象,分析温度、时间等因素对于硫元素燃烧释放特性影响。结果显示,随着洗选温度增加煤炭洗选后黄铁矿硫的脱出率最高,洗选温度升高降低煤炭含硫量,且对比来看,洗选之后硫元素出现降低迁移变化。燃烧释放试验显示,升高试验温度会导致硫释放量增加,高温环境反应20 min以后硫元素几乎完全释放。

多槽浮选机液位差研究与液位调整机构设计

为了确保多槽浮选机的矿浆通过能力和刮泡性能,通过水头损失计算、工业试验、清水实验和理论分析,研究了浮选机液位差相关问题,结果表明:矿浆量、煤泥可浮性和充气量等因素对液位差的影响显著;液位差计算值与实测值最大误差为10%;ZJF浮选机采用分两段阶梯配置、段内阶梯溢流堰和段尾溢流尾矿箱的技术,实现液位分段独立控制,矿浆通过能力是采用水平配置的1.732倍。