西山煤电屯兰矿智能化工作面的研究分析

西山煤电屯兰矿结合实际情况设计研究了智能化工作面系统,系统由多个子系统构成,每个子系统能够实现对应环节的智能化控制。智能化工作面的实施可以对采煤设备的工艺参数进行自动调节,对设备进行自动诊断和报警,显著提升了煤矿企业的采煤技术水平,保障了煤矿井下人员的安全,为煤矿企业创造了良好的经济效益。

屯兰矿2号煤层区域瓦斯突出预测敏感性指标及临界值研究

为解决山西焦煤集团屯兰矿目前使用的突出敏感指标及其临界值与矿井实际突出危险性不一致的问题,通过突出模拟实验,研究煤体突出与瓦斯含量P和瓦斯压力W的关系,通过对实验数据的分析整理初步确定,瓦斯压力预测临界值位于0.727 MPa附近,瓦斯含量预测临界值为7.689 m^3/t附近,通过Fish准测的线性判别法,判定2号煤层区域预测临界值为瓦斯压力0.728 MPa,瓦斯含量为7.665 m^3/t,理论分析计算得到2号煤层区域预测指标的敏感序列为W>P。研究成果对于该矿区域瓦斯突出危险性预测具有重要的意义。

屯兰选煤厂不同粒度煤的煤质定量分析研究

为了快速检测煤炭的灰分和硫分,以屯兰选煤厂0.42、0.177、0.125 mm三个粒度等级煤样为研究对象,采集了300个煤样的近红外光谱图,利用主成分回归(PCR)算法,建立了基于学生氏残差剔除异常样品后的定量回归模型,并与标准值进行了对比分析。分析结果表明:粒度等级0.42 mm煤样的灰分模型效果较好,校正集相关系数和均方根误差分别为0.927 0和0.039 9,预测集相关系数和均方根误差分别为0.911 1和0.043 9,模型的稳定性较高;粒度等级0.177 mm煤样的硫分回归建模效果较好,校正集和预测集的相关系数均达到0.96以上,校正集均方根误差和预测集均方根误差分别为0.019 5和0.016 7,模型具有较强的预测能力。该研究为煤质内部成分的快速检测提供了有效的分析方法。

屯兰选煤厂末煤系统降低介耗的措施分析

介绍了屯兰选煤厂的主要洗选工艺及其主要工艺特点,从弧形筛、脱介筛、磁选机工作性能、系统处理能力、设备老化及磁铁矿粉质量等方面分析了屯兰选煤厂介耗增加的具体原因,提出及时更换磨损严重的弧形筛、改进接料溜槽结构、适当调小弧形筛的安装角度以及增加缓冲集料箱等改进措施,并建议购买质量合格的磁铁矿粉、对分选的末煤进行粒度分析、检测循环系统悬浮液的煤泥含量、检测除杂系统的完善度、定期检测各产品的磁性物含量以及严格管理磁铁矿粉。

屯兰矿22301工作面瓦斯综合治理技术设计与实践

为解决22301工作面瓦斯含量高的问题,基于22301工作面顶底板岩层特征,分析得出工作面回采期间瓦斯的主要来源为本煤层与上下邻近层,据此采用本煤层+上下邻近层+采空区大直径钻孔抽采相结合的瓦斯综合治理措施,并进行各项抽采措施参数的设计,回采期间通过测试回风流及上隅角的瓦斯含量验证抽采效果。结果表明:瓦斯治理技术实施后,工作面上隅角和回风流中瓦斯浓度的最大值分别为0.55%和0.51%,无瓦斯超限现象,为工作面的安全回采提供了保障。

煤矿井下供电设备短路保护措施研究

基于煤矿企业对于供电机械设备的要求,介绍供电设备短路保护的类型,并针对目前短路保护存在的问题,分析加强供电设备短路保护的措施,为供电设备短路保护的研究提供参考。

屯兰矿12501综采工作面瓦斯治理方案研究及应用

为对12501工作面区域煤层内的瓦斯进行有效治理,根据工作面区域煤层瓦斯具体特征,确定采用综合+局部治理方案。结果表明:工作面采用瓦斯治理方案后,回采期间回风巷内平均瓦斯浓度的最大值为0.35%,无瓦斯超限现象出现。

基于Profibus总线的煤矿供电自动化系统设计

针对目前煤矿供电系统使用的保护装置自动化程度低、维护难度大以及操作复杂等问题,设计了一套基于现场总线的煤矿供电自动化系统;介绍了整个供电系统的架构、主站和分站的硬件构成和软件设计。并通过工业现场试验证明了其功能的可靠性和稳定性,能够应用于工业生产,为矿井同类型设备的设计提供了经验。

屯兰矿18406孤岛工作面沿空掘巷技术应用研究

为解决山西焦煤集团屯兰矿孤岛工作面区段煤柱宽度设计不合理的问题,通过理论分析、数值模拟等方法确定合理的煤柱宽度应当在8.0m左右。调整18406孤岛工作面煤柱宽度为8.0m,对沿空巷道支护方案进行优化。现场应用及围岩位移观测结果证明取得了良好的应用效果。

屯兰选煤厂高灰细粒煤泥浮选试验研究

针对屯兰选煤厂高灰细粒煤泥浮选难度高、效率低等问题,分别采用不同型号起泡剂、捕收剂和抑制剂进行浮选试验,探讨不同药剂用量以及药剂相互结合条件下的浮选优化试验。试验结果表明:适量药剂的添加会使浮选效果变好,抑制剂对高灰细粒煤泥的精煤产率影响最大。在仲辛醇用量为80 g/t、煤油用量为400 g/t和水玻璃用量为60 g/t时,浮选效果达到最佳,可燃体回收率为88.22%,浮选完善指标为61.76%。

屯兰矿18401工作面沿空留巷技术应用研究

为解决山西焦煤集团屯兰矿18401工作面沿空留巷的应用问题,通过理论分析、数值模拟以及工程实践及观测,验证了膏体混凝土作为充填材料的可行性,确定合理的充填宽度,通过巷旁支护结构的加强支护,现场应用及巷道位移观测结果表明,在工作面回采过程中,沿空留巷实体煤帮侧顶底板最大移进量为785 mm,充填体侧最大移进量为595 mm,实体煤帮侧顶板最大下沉量为150 mm,充填体侧为250 mm,即充填体侧顶板下沉量要大于实煤帮侧,沿空巷道围岩变形量在可控范围内。该技术为该矿其他工作面沿空留巷的设计及应用提供了参考。

控制煤矿开采沉陷的部分充填开采技术探析

自从我国步入现代化发展进程以来,我国整体的经济水平都得到了很大程度的提高,各行各业也因此得到进一步的发展。煤矿产业作为我国重点产业之一,对于国家的发展有着十分重要的影响,就目前情况看来,我国大部分地区对煤矿开采的整体规模正在逐渐的增加。不过在实际的煤矿开采过程当中会受到很多因素的影响,往往会导致相关企业的经济利益受到影响,为此,开采部门要对煤矿采掘技术进行充分的分析,结合实际的情况而使用有效的技术进行开采,这样能够让沉陷煤层部位的全面开采进行严格的控制。所以下文将对控制煤矿开采沉陷的部分充填开采技术谈谈自己的几点体会,以供参考。

煤矿开采技术与掘进支护技术的分析

煤矿开采对社会发展、人们生活以及企业运营等都有着十分重大的影响。本文分别从煤矿开采应用技术和掘进技术2个方面进行了详细地分析,进而深入地探讨了在煤矿开展运用掘进技术中的重点及要点问题。

基于主成分分析的中煤发热量的检测研究

为了研究中煤的发热量,采集了100个中煤样品的近红外漫反射光谱,采用主成分分析(PCA)对数据进行降维,建立定量的数学模型并与工业检测对比。分析结果表明,PC1的累计方差贡献率为92.13%,PC2的累计方差贡献率为91.35%;校正集和预测集的相关系数(R2)分别为0.961 54和0.880 64,校正集的均方根误差(RMSEC)和预测集的均方根误差(RMSEP)分别为0.173和0.300。实验结果表明:模型具有较高的相关性、稳定性和预测精度,为中煤发热量的近红外光谱定量检测奠定了基础。

PCR和SMLR建模方法在煤质全硫含量无损检测中的比较研究

为了快速、无损地检测出煤质内部的全硫含量,采集了80个煤粉样品的近红外漫反射光谱并对其进行工业上的煤质检测,经过马氏距离的方法进行异常光谱剔除后,采用主成分回归(PCR)和逐步多元线性回归(SMLR)对煤质的全硫进行建模分析。试验结果表明:PCR的预测结果优于SMLR的预测结果,模型具有较高的相关性、稳定性和预测能力。

煤中硫含量的近红外光谱快速测定方法研究

为快速检测煤中硫含量,采集了120个煤样的近红外光谱并对其进行理化分析,采用主成分回归（PCR）和偏最小二乘回归（PLSR）分别结合不同光谱预处理方法建立煤中硫含量的定量模型,并研究了不同建模波段4000~6000、6000~8000、8000~10000 cm-1下PLSR的定量模型。结果表明,经多元散射校正（MSC）预处理后模型效果较优,PCR建模结果显示相关系数为0.912,PLSR建模结果显示相关系数为0.941,因此,PLSR模型更加稳定。6000~8000 cm-1波段下模型效果最佳,相关系数为0.962,校正集均方根误差（RMSEC）和预测集均方根误差（RMSEP）分别为0.00173和0.00300。

煤中全水分及灰分的近红外测试方法研究

为了快速、无损检测煤质中的全水分和灰分,采集了120个精煤样品的近红外漫反射光谱,对微分光谱进行分析,利用偏最小二乘回归(PLSR)算法结合不同光谱预处理方法建立基于马氏距离剔除异常样品后的定量数学模型,分析预测值与真实值的相关性,并对最优预处理下的模型残差进行讨论。结果表明:经过多元散射校正处理后建立的全水分模型效果最优,相关系数达到0.982 12,校正集均方根误差为0.013,预测集均方根误差为0.017。经过5点平滑预处理后建立的灰分模型效果最佳,相关系数达到0.947 47,校正集均方根误差为0.058,预测集均方根误差为0.052,2项指标的残差波动均匀,模型的稳定性和预测能力较强。

不同煤粒度的煤质近红外光谱预处理方法研究

为了检测不同煤粒度的煤质内部成分,针对传统方法检测速度慢、效率低等问题,提出一种基于近红外漫反射光谱的煤质定量分析方法。结合不同光谱预处理方法建立1、3和5 mm粒度等级下的煤质全水分近红外偏最小二乘回归(PLSR)模型。研究结果表明该检测方法合理可行,具有很好的应用价值。

PLSR和PCR在精煤发热量检测中的研究

为了快速检测精煤发热量,采集120个精煤样品的近红外光谱,利用学生氏残差方法剔除异常光谱,建立了偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)定量分析模型,并结合不同光谱预处理方法对比了两模型的建模效果。研究结果表明:两种模型均达到了良好效果,相比之下PLSR模型建模效果优于PCR模型。经标准归一化(SNV)预处理后的PLSR模型效果最佳,校正集和预测集相关系数分别达到0.96和0.91,校正集均方根误差(RMSEC)和预测集均方根误差(PMSEP)分别为0.0017和0.003。

精煤发热量的近红外光谱检测方法研究

为了检测精煤的低位发热量,采集了150个精煤样品的近红外漫反射光谱,采用主成分分析(PCA)结合不同光谱预处理方法,建立了基于马氏距离剔除异常样品后的定量数学模型,同时与工业上的检测结果进行对比。结果表明:经过多元散射校正处理后的模型效果最优,相关系数达到0.909,校正集均方根误差为0.001 31,交叉验证均方根误差为0.001 62;之后采取PCA方法对光谱的数据降维,提取了前三个相关样本的主成分,发现其累计方差贡献率为93.786%,表明模型具有较高的稳定性和预测能力,为精煤低位发热量的近红外漫反射光谱分析技术提供了有效的数据处理方法。