神东矿区上湾煤矿沿空留巷技术应用

针对煤矿巷道的掘进工程量较大,更大程度的提高矿井煤炭的采出率,以神东矿区上湾煤矿12上煤层为研究背景,采用对沿空留巷技术的成本分析、理论计算和工程实例相结合的方法开展研究,通过对12上307、12上308和12上309三个沿空留巷工作面支护工艺、矿压规律等参数的对比分析,总结出了安全、节约、高产高效并满足生产需要的柔模混凝土快速沿空留巷工艺,研究表明,支护技术可靠、沿空留巷工艺成熟,三个工作面的综合利润约8201.4万元,资源回收率能提高6%~7%,经济效益良好,为神东矿区其他矿井提供有益借鉴。

上湾煤矿束管监测系统超长距离束管采气可靠运行方法研究

矿井采空区防灭火是煤矿防灭火工作的重点内容,依靠分析采空区发火标志性气体成分的束管监测技术也有了长足的进步,尤其是分析气体种类和精确分析技术发展尤为明显。但是随着采煤技术的发展,超长走向采煤工作面成为主流,导致束管采集长度随之成倍增加,致使束管管路安装和运行过程中存在很多不稳定因素和难以解决的问题,如束管管路“积水”和“漏气”等成为制约束管监测分析的关键因素,这些问题的存在造成束管监测数据准确性下降甚至失效。本文主要针对束管监测系统中采空区气体采样方法和管路“积水”“漏气”等问题的解决方法进行研究,提出适合于上湾煤矿超长距离束管采气的有效解决手段。

水力压裂技术在上湾煤矿大采高综采面初采初放中的应用

为了解决工作面初采期间顶板难以垮落的问题,在分析现有技术优缺点的基础上,提出采用定向长钻孔分段水力压裂技术弱化工作面初采区域顶板强度,缩短初次垮落步距的治理方法,并在上湾煤矿12403工作面进行工程应用。结果表明:采用理论计算得出工作面在未治理条件下顶板初次垮落步距为67m,存在大面积悬顶风险。经水力压裂施工治理后,工作面推进至15 m时直接顶开始垮落充填采空区,减小老顶垮落时的释放空间。推进至30m时煤层顶板大面积开始垮落,工作面支架压力整体变大,部分区域出现少量片帮情况。推进至44m时老顶初次垮落,来压持续步距为9.6m。验证了定向长钻孔分段水力压裂技术在工作面初次放顶中应用效果显著。

辅助运输新能源电动车+无人驾驶系统在上湾煤矿的应用

煤矿辅助运输系统负责运送包括井下除原煤之外的各种材料、设备和工作人员,具有路线多变、运输品种多、运输环境差等特点,一旦辅助运输环节出现问题,不但影响生产,还可能会造成人员伤亡及财产损失。为提高煤矿运输效率及运输安全,国能神东煤炭集团有限责任公司上湾煤矿(简称上湾煤矿)配备了大量的防爆柴油无轨胶轮车。

基于损失函数优化神经网络模型的面罩遮挡人脸识别算法

矿井人脸信息识别是矿井人员管理、安全生产的重要环节和保障措施,但矿井的特殊环境可能会出现面部遮挡或不清等情况,尤其是在煤矿井下多粉尘等区域,面罩往往被普遍使用,这些都会增加人脸识别的难度。为了能够对面罩遮挡状态下的人脸图像进行准确识别,提出了一种基于损失函数优化神经网络模型的面罩遮挡人脸识别算法。通过基于人脸关键点检测的面罩遮挡人脸生成算法将常规人脸数据集扩充为面罩遮挡人脸数据集,缓解煤矿面罩遮挡人脸数据不足的问题。根据面罩遮挡人脸图像的特点使用损失函数进行模型训练,使用更优的损失函数代替三元组损失,同时添加注意力机制使模型更加关注于未被遮挡的区域,使模型能更好地提取面罩遮挡状态下的人脸特征。通过大量实验证明,基于损失函数优化神经网络模型的面罩遮挡人脸识别算法不仅在提取人脸特征时更加关注于未被面罩遮挡的上半部分区域,而且在面对噪声时有较强的鲁棒性,在MFR2数据集中采用该算法将原始网络的准确率由84.3%提高到了98.5%,相较于其他方法具有较高的识别准确率,能够在面罩遮挡状态下完成人脸识别任务。

厚煤层综采一次采全高技术在神东矿区的应用

针对神东矿区煤层赋存状况,对分层开采、放顶煤开采和一次采全高开采技术进行了适应性对比分析。结果表明,一次采全高开采技术对煤层地质条件适应性好而且有着更好的技术经济优势。结合神东矿区的地质条件、矿压分析和设备配套研究等,开发出了6.3m大采高工作面一次采全高的技术路线,同时进行了配套设备的研发和开采工艺的研究。简要介绍了工作面设备配套状况及成套设备的主要技术参数,并对其在上湾煤矿、补连塔煤矿的工作面运行情况进行了分析,结果显示,工作面采出率达到96%以上。

上湾煤矿近距离煤层开采过煤柱矿压规律研究

针对上湾煤矿近距离煤层工作面过煤柱安全开采问题,综合采用理论分析、数值模拟及工程实践的方法,就上湾煤矿12302工作面出煤柱矿压显现进行了研究。结果表明:上煤层工作面切眼深孔强制放顶诱发的基本顶结构提前切落有利于下煤层工作面安全平稳推过;此时模拟预计浅埋近距离下煤层工作面推出煤柱时支架活柱下缩量仅为133mm,工作面支架所需的工作阻力约11000k N;12302工作面过煤柱开采实践矿压显现缓和,未发生动载矿压现象。

均压通风技术在上湾煤矿的应用研究

为了解决上湾煤矿22102工作面浅埋藏近距离煤层群开采过程中工作面回风隅角出现的低氧、一氧化碳超标等问题,提出应用了系统均压通风技术,使工作面和采空区风压达到平衡,减少采空区有毒有害气体涌入工作面。在均压通风系统构筑过程中进行了反复调试,最终找出了工作面均压通风系统的最佳工况点。结果表明:2台型号FBD-NO11.2局部通风机单电机运行,工作面风量控制在1 829 m^3/min,工作面压力比采空区压力小16 Pa。在均压通风系统调试完毕后,提出了均压工作面的监测和安全保障措施。在应用了系统全负压工作面均压通风技术以后,22102工作面回风隅角氧气体积分数一直维持在18.0%~18.5%,一氧化碳体积分数一直维持在5×10^(-6)~20×10^(-6),确保工作面的安全回采。

神东矿区近距离煤层群开采低氧防治技术及应用

近年来神东矿区随着开采深度逐渐由浅部转向中深部,近距离中厚煤层开采已较为普遍,工作面氧气浓度低是矿井生产过程中面临的新难题。通过对近距离煤层群开采工作面低氧原因进行分析,制定了针对性的管控措施。通过在工作面应用均压和泄压通风技术,以调整工作面和采空区压力差,从而减少采空区有害气体涌出量。对2种低氧治理通风技术进行了分析比较,找到适合神东矿区近距离煤层群开采低氧防治的技术手段。

上湾煤矿采空区自燃“三带”范围确定与分析

确定采空区自燃"三带"是做好采煤工作面防灭火的基础工作之一,正确地划分采空区"三带"范围,是制定防火措施的重要依据。通过实际观测采空区浮煤状况、工作面推进速度和采空区进回风侧O_2含量的分布规律,根据"三带"划分方法及划分指标,对上湾煤矿22102综采均压通风工作面进行了"三带"划分,掌握了采空区煤自燃"三带"分布规律及危险区域,为上湾煤矿采空区防灭火工作提供了技术支撑。

示踪气体验证井上下漏风在上湾煤矿的应用

通过对上湾煤矿12302综采工作面及22102综采工作面进行以SF6示踪气体为检测手段,验证本采空区与上覆采空区及地表裂隙之间存在漏风通道,并采取了以地表裂隙填堵为主,井下加强对采空区气体监测为辅的措施,减少了地表裂隙与采空区之间的漏风,有效预防了采空区煤炭自燃。

上湾煤矿近距离煤层开采自燃防灭火技术

针对近距离煤层群开采所面临的煤层易自燃的难题,以上湾煤矿三盘区12煤层和12上煤层为例,分析了当上覆12上煤层回采完毕后开采12煤层工作面时,采空区遗煤自燃危险因素。建立了自燃预测预报系统,根据煤炭自燃的条件,通过对其自燃机理的分析,制定了从设计源头、工作面回采初始至采终封闭全过程防灭火措施,确保了下覆12煤层的安全回采。

上湾煤矿8.8m综采工作面防灭火技术研究

针对上湾煤矿世界上首个8.8 m大采高工作面,在回采过程中"两道两线"遗留浮煤较多,采空区存在自然发火的安全隐患。制定了以注浆、注氮为主、以井上下堵漏为辅的综合防灭火措施。同时为加强采空区气体和温度监测,在工作面安设了JSG-4红外束管监测系统和ZD5光纤测温装置。最后对工作面防灭火治理效果进行了分析总结,通过采取措施降低了开切眼氧气和一氧化碳浓度,降低了回风隅角一氧化碳浓度,缩短了采空区氧化带长度,制定了工作面合理推进度,确保了工作面的安全回采。

新型JSG6束管监测系统在上湾煤矿防灭火中的应用

为精准预测预报煤矿采空区自然发火情况,上湾煤矿引入了JSG6矿井火灾束管监测系统,该系统通过束管取样加红外分析实现了束管系统的气体连续分析,在连续监测系统发现气体异常状况时启动色谱仪进行精准分析,并且可提供高质量的气体爆炸图表及比例计算。在上湾煤矿实地安装使用时遇到了采样探头位置过低、束管进水、束管漏气难以检测以及管路阻力增大流量过小等问题,针对此类问题,分别采用铁管保护抬高采样头、正压自动排水装置、正压发烟法束管检漏装置和双泵法改造采气装置等一系列技术改进,保证了束管监测系统在上湾煤矿的正常运行,气体的分析结果有效增加了对防灭火措施的针对性,提高防灭火工程的预防效果,进而有效预防自燃事故的产生。

煤矿井下电气设备防爆管理方法

近年来,我国的社会和经济得到快速发展,在工业和科学技术领域都有很大进步。随着经济发展,煤炭的开采不断增加。然而,因煤矿开采的特殊性质,很容易出现安全隐患,比如煤气、煤尘等在特定条件下,很容易引发火灾。因此,在实际操作中要注意避免点燃煤气、煤尘。近几年,矿井安全事件频频出现,给生命和财产带来了极大的威胁。矿井下防爆电气设备的有效运行可以显著降低安全风险。

煤矿机电设备的安全管理与维护简析

做好煤矿机电设备的安全管理与维护对于保障煤矿企业生产的安全性具有积极作用,因此需要重视煤矿机电设备的安全管理、做好机电设备的维护工作,以此助力煤矿企业的稳定发展。因此在论文研究当中分析了煤矿机电设备安全管理与维护的重要性,并且根据该项工作当中所存在的问题提出了做好煤矿机电设备安全管理与维护的有效策略,以期抛砖引玉。

TensorFlow人脸识别技术在采煤工作面的应用研究

煤矿环境复杂,传统人员监测方法受到光照和粉尘的制约,难以准确识别人脸。针对上述问题,提出了一种基于深度学习的多任务级联卷积神经网络框架,级联网络框架包括P-Net,R-Net,O-Net三个不同阶段的深度卷积网络,通过P-Net的候选窗口筛选、R-Net的迭代优化和O-Net的关键点确认,逐步预测人脸和关键点的位置,有效提升了人脸识别性能。并对深度学习网络框架进行了优化:通过减少滤波器数量和改变尺寸,在减小计算负担的同时提高了性能。在FDDB和CelebA-Masked等数据集的实验验证结果表明,与传统方法相比,多层级联架构在准确率上均具有显著优势,证明了其在复杂煤矿环境下的有效性和鲁棒性。

基于MRF-FCM算法的矿井运动目标图像优化

针对传统模糊C均值(Fuzzy C-means,FCM)算法在面对噪声时表现不佳的问题,采用马尔科夫随机场(MRF)的方式来描述像素之间的空间位置关系,以更好地利用图像的空间信息。基于该思路,提出了一种升级版的模糊C均值(FCM)算法,即MRF-FCM算法。对cameraman图像分别加入不同噪声密度椒盐噪声进行了实验,结果表明,与其他方法相比,MRF-FCM算法在图像分割中更好地划分了图像,划分系数更高,同时划分熵相对于其他3种方法更低,验证了MRF-FCM算法在处理图像时的优越性。随着噪声密度的增大,MRF-FCM算法的抗噪性能一直维持在一个相对平稳的状态,表现出较高的算法稳定性。在受到噪声干扰的情况下,MRF-FCM算法仍能对图像进行相对完整的分割,显示出出色的抗噪性能。该算法对改进FCM图像分割精度具有很好的实际推广价值,可作为视觉优化领域使用。

带式输送机撕裂检测技术探讨

在煤矿生产中,输送带输送的煤流中经常混合各种大小的金属器件,如锚杆、采煤机截齿、脱落的螺栓或遗留的工具,易引起输送带撕裂。总结了目前常用的输送带撕裂检测方法的优缺点,包括触发式检测、测力托辊检测、漏料检测、X射线检测、弱磁检测、视觉检测等,指出电磁感应检测方法在输送带撕裂检测中优势明显,其中巨磁阻检测效果较好。巨磁阻传感器通过添加感应电阻和参考电阻,在磁场改变时电桥失去平衡,电压随之发生变化,通过分析电压变化判断输送带煤流中是否有金属器件。在实际应用中,利用无磁支架将传感器固定在输送带上方,以没有异常金属时的磁场环境数据为背景,通过磁传感器探测下方输送带上金属产生的磁异常信号,检测煤流中的金属器件并判断其相对大小,很好地解决了金属器件引起输送带撕裂的问题。

基于深度学习的矿用车辆定位轨迹预测

矿用车辆轨迹预测对于煤矿井下交通系统智能化发展有重要作用,也是实现车辆自动驾驶技术的关键环节。在车辆轨迹预测方面,基于深度学习的方法比传统方法能更好地捕捉车辆轨迹的复杂规律,提高预测精度。介绍了物理机理、行为学习、深度学习在车辆轨迹预测方面的应用。采用对序列数据高度敏感的长短期记忆网络搭建预测模型,基于海量GPS车辆历史轨迹数据预测未来时刻车辆轨迹。通过数据清洗、轨迹压缩与分段、地图匹配等对矿卡轨迹数据进行预处理,将学习率设置为0.001,用Adam优化器训练预测模型,将预处理数据输入模型进行轨迹预测。结果表明,基于长短期记忆网络的矿用车辆定位轨迹预测模型具有较高的准确度。