煤矿浮选尾矿绿色充填开采技术研究及应用

针对火烧铺煤矿煤矸石堆放量已超过设计量的问题,通过中煤筛分试验、煤泥筛分试验、选矿试验以及充填材料强度测定试验,进行了煤矿浮选尾矿绿色充填开采技术研究,并在火烧铺煤矿现场进行了应用。结果表明:磨矿细度、水玻璃用量、捕收剂种类和用量对尾矿产率和灰分含量的影响较大,确定最佳的磨矿细度为≤200目产物占比为85%,水玻璃用量为800 g/t,捕收剂选用LM-1,用量为200 g/t。另外,开路浮选试验和闭路浮选试验所得产品灰分指标均能满足标准要求。浮选尾矿绿色充填技术现场应用效果表明:230708充填工作面共计消耗煤矸石124000 m^(3),有效缓解了矿山煤矸石堆存的压力。

基于改进YOLOv8的煤矿输送带异物目标检测方法研究

现有煤矿输送带异物目标检测方法所提出的网络结构复杂,而且选煤厂入煤工段和矿井运输工段的输送带光照强度低,存在粉尘等微小颗粒物的干扰,检测精度和检测效率均难以满足实际工况要求。为解决上述问题,文章构建了融合轻量化网络的改进YOLOv8检测算法——YOLOv8-MobileNetV1。该模型以YOLOv8为基础,将传统的C2F卷积层替换为轻量化网络MobileNetV1来减少模型的参数量;将传统的空间金字塔池化层修改为大核金字塔池化层,以进一步提升模型的性能和泛化能力;同时融合CVH注意力机制模块来提高网络深层次信息的提取能力,从而提高煤矿输送带运输过程中的异物识别精度和检测效率。为验证该模型的有效性,自行构建了选煤厂和矿井输送带运输过程中常见异物(大块和锚杆)的数据集,并按照8∶1∶1的比例随机划分为训练集、验证集和测试集,从检测精度和检测效率两方面进行评价。实验结果表明:YOLOv8-MobileNetV1算法的大块和锚杆的目标检测精度为81.30%和89.46%,平均检测精度达到了85.38%,帧率为83.5 fps。相较于传统的目标检测算法,YOLOv8-MobileNetV1算法提高了煤矿输送带异物目标检测精度和检测效率,满足了实际工况所需的准确性和时效性,为煤矿安全生产做出了保障。

缓倾斜煤层留煤柱切顶沿空掘巷技术数值模拟研究

为了解决缓倾斜煤层留小煤柱切顶沿空掘巷技术中因矿山压力显现剧烈而导致巷道围岩变形量大的问题,本文采用有限差分的数值计算方法,探究了留小煤柱沿空掘巷技术的切顶卸压效应,分析了不同煤柱宽度与切顶角度条件下沿空巷道围岩应力场的分布特征,研究表明:缓倾斜煤层条件下,切顶主要改善了煤柱的应力环境,切顶后煤柱的受力环境更加均匀,竖直应力峰值降低;从改善煤柱和沿空巷道围岩应力环境的角度出发,为选取缓倾斜煤层留小煤柱切顶沿空掘巷技术中的煤柱尺寸、切顶角度参数提供了建议;综合考虑技术及经济因素,确定了在文中的工况条件下采用留小煤柱切顶沿空掘巷技术时,煤柱宽度应为5m,切顶角度应为10°。

突出煤层综采工作面顶板控制管理技术研究

综合机械化采煤工艺有高效、高产与低耗等优点,已是现代化矿井煤炭开采回采工艺。但在回采期间,遇煤层具有突出危险性、顶板破碎严重,顶板控制管理难度增加时,工作面推进速度降低,顶板控制工作成为煤矿面临的难题之一。火烧铺煤矿23采区231207综采工作面在12#煤层中布置,12#煤层为突出煤层,原始瓦斯含量12.11m^(3)/t,顶板破碎,工作面顶板管控难度较大,易造成煤与瓦斯突出、顶板坍塌等事故,严重制约矿井安全高效生产。以火烧铺煤矿23采区231207综采工作面为工程背景,综合分析煤层突出危险和顶板管理难根源,提出综合防范措施。