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主办单位:煤炭科学研究总院有限公司、中国煤炭学会学术期刊工作委员会

盘点《煤炭学报》2020年热点论文

来源:煤炭学报

根据中国知网截止到2021年8月19日的数据,小编整理了《煤炭学报》2020年刊登的所有文章中下载量前48的文章,以飨读者。

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  • 作者(Author): 龚晓燕, 雷可凡, 吴群英, 崔小强, 吴悦, 朱斌, 杨富强, 张红兵, 刘辉

    摘要:为满足掘进工作面通风系统智能化的发展需求,针对传统局部通风系统无法实时监测及智能调控风筒出风口风流状态而导致风速场分配不合理,死角区瓦斯积聚严重和粉尘污染等安全隐患问题,提出一种基于数字孪生技术的掘进工作面出风口风流智能调控系统,优化风流场分布。分析建立了系统实现的整体框架、运行流程及关键技术,利用Zigbee自组网功能进行巷道风速、瓦斯体积分数及粉尘质量浓度等实时数据的监测采集,通过ARIMA时间序列预测模型对下一时刻瓦斯体积分数及粉尘质量浓度进行智能预测分析,并引入小生境四段式编码遗传算法提取相应出风口风流智能调控规则,结合GPRS无线传输技术实现出风口风流状态的智能调控,在此基础上,运用Unity3D构建系统虚拟模型并实现了物理实体与虚拟孪生体的映射交互。通过设计搭建的数字孪生系统实验测试平台,验证了系统实时监测、决策评价、智能调控、虚实融合等关键功能技术可行性,并结合具体案例对系统智能调控效果进行了对比分析,结果表明:调控后司机位置处风速明显上升,上隅角瓦斯体积分数由0.623%降低为0.306%,降低率达50.8%;司机位置粉尘质量浓度值由1 180 mg/m3降低到695 mg/m3,单点降尘率达41.1%,回风侧行人高度沿程粉尘质量浓度由430 mg/m3降低为150 mg/m3,降尘率达65%,进一步优化了掘进工作面巷道风速、瓦斯及粉尘场的运移分布。
  • 作者(Author): 高明忠, 王明耀, 谢晶, 高亚楠, 邓光迪, 杨本高, 王飞, 郝海春, 谢和平

    摘要:深部开采是我国矿产资源获取的主要途径,然而目前深部资源的开发现状是工程领先倒逼理论创新,时效性差,灾害频发。系统探索深部岩体原位力学行为已经成为了深部矿产资源高效开采亟待攻关的基础科学问题。以深部煤炭开采为工程背景,通过现场井下实测捕捉深部岩体所经历的应力路径,进而考虑扰动应力路径、深度原位赋存环境等因素,开展深部煤岩原位力学与破坏特征的模拟测试,主要结论有:① 赋存深度是深部原位岩体力学行为的重要影响因素。岩体强度随赋存深度非线性增长,浅部(低围压)岩体的强度受载荷速率影响较小,加卸载速率对深部(高围压)岩体力学特征影响存在特定范围。② 工程扰动是深部原位岩石力学特性的重要影响因素。扰动应力路径下岩体较常规三轴强度降低,且与常规三轴力学试验不同的是出现低初始应力作用下的体积膨胀和高围压作用下的体积收缩现象。③ 原位扰动应力路径下,随深度增加岩体破坏后表面微裂纹数量减少,由“半Y”型拉-剪复合破坏向“半X”型纯剪切破坏过渡。④ 建议的煤岩原位岩石力学测试方法可以较为真实模拟地下工程扰动形成的三向不等压力学状态,能有效在实验室条件下揭示深部开采扰动下煤岩体力学行为。
  • 作者(Author): 杨健健, 张强, 王超, 常博深, 王晓林, 葛世荣, 吴淼

    摘要:基于煤矿巷道掘进智能化、无人化的发展要求,综述了悬臂式掘进机综掘技术、连续采煤机掘进技术和掘锚一体化掘进技术3条掘进作业线的国内外发展现状,依据国家煤炭安全监察局发布的《煤矿机器人重点研发目录》中对煤矿掘进机器人的规划,从感知、决策、执行 3个层面分析了煤矿掘进机的机器人化应具备的特征,感知层通过多类传感器对煤矿井下巷道环境信息进行采集感知,决策层分析和求解作业任务,并融合感知层传输的环境信息,制定规划出最适合的控制策略,执行层接收决策层的指令,对机器人化掘进群组的位姿和运动进行控制。系统阐述了机器人化掘进群组关键技术:掘进机器人的自主定位、煤岩识别与自动截割、远程监控与故障检测等技术;临时支护机器人的自动支护技术;钻锚机器人的平行钻锚技术;辅助装载输送机器人的同步运输技术等。对比分析国际先进机器人化掘进装备和群组,结合我国煤矿巷道掘进技术与装备的现状,提出了煤矿掘进机的机器人化技术与装备发展思路和研究方向:冲击致裂-快速掘进新技术;远程前探-精准惯导新技术;协同掘支-自适护顶新装备;钻锚一体-智能锚固新装备,实现钻探-掘进-支护-锚固-运输协同作业的机器人化掘进群组快速掘进技术,最终达到煤矿巷道掘进作业少人化、无人化的目标。
  • 作者(Author): 彭苏萍

    摘要:从近40 a来我国煤炭工业的发展进程,分析和总结了我国煤矿安全高效开采地质保障系统建设随着煤炭工业从炮采和普采向机械化开采的转变,经历了从煤田地质学发展到采矿工程地质学和矿井工程物探的发展过程,并逐步构建了煤矿安全高效矿井地质保障系统的基本框架。20世纪90年代中后期,随着煤矿采区高分辨三维地震勘探技术体系研究成果的建立和完善,使煤矿精细地质构造、煤与瓦斯突出、矿井突水通道等灾害隐患的探测精度和预测准确度大大提高,促进了我国煤矿安全高效矿井的迅速发展,煤矿安全高效矿井地质保障系统也走向成熟并在全国煤炭系统推广应用。笔者认为,虽然煤矿地质保障系统在保障开采安全、提高开采效率等方面取得了显著的成效,但随着信息技术的深度融合和煤矿机械化水平的进一步提高,煤炭绿色开采、智能精准开采等对煤矿安全高效开采地质保障系统提出了更高的要求,矿井地质透明化是当前煤矿安全高效矿井地质保障系统发展的努力方向。其重点任务是:① 在统一的数据融合基础上,进一步提高地球物理勘探精度,提高矿井地质的透明化水平,构建煤矿智能开采地质保障平台;② 研发与惯导技术一体的高分辨煤岩辨识仪器装备,实现对工作面前方5 m范围煤岩结构的自动化数据采集与精准识别;③ 以岩层结构为基础,以岩石力学和流体因子为重点,开发和建立智能矿山建设决策与灾害隐患预警系统。
  • 作者(Author): 袁亮, 张平松

    摘要:矿井透明地质条件是煤炭精准开采智慧化的重要基础。结合矿井静态地质要素大数据信息库、多灾害源全程信息感知与监测、动态地质要素虚拟现实展示、特殊地质因素动态评判与风险判识、预警等智慧模块的交互应用,从静态与动态地质模型角度提出实现煤炭精准生产全过程地质条件透明化的思路。其一,静态地质模型通过采集“空-天-地-井-孔”全方位立体化探测模式数据,融合井巷建设基础地质信息,重构地下空间地质特征数字模型,为资源、构造、井巷等静态因素评价、浏览、计算等提供基础。其二,通过动态地质模型获取掘采工程扰动效应影响下,原生静态地下空间地质条件发生变形与破坏,由此而引起的应力应变场、地质地球物理场、渗流场、温度场、浓度场等状态发生改变的参量特征;以及工程动力学作用下,生产环境周边岩层的离层、裂隙、垮落、围岩失稳、底臌、冲击地压显现、应力集中与释放、煤与瓦斯涌突、突水溃沙等多种灾害源现象的动态地质信息变化量值。特别针对动态地质模型发生与发展过程中状态及参数的显现不同,通过进一步加强多介质、多相、多态、多维、多源数据的有机融合,进行多参数联合反演,搭建井上下复合源信息监控平台,构建耦合信息、致灾因素、灾害前兆等多元信息数据库和时空四维地质信息系统,进行实时连续动态监控;并通过对静态地质模型参数注入和改造,反演地质及灾害源条件的变化状态,实现对煤层精细赋存条件、多灾害源受采掘影响致灾过程的透明化。同时,结合采掘要素对特殊地质条件进行探测与评价,从而实现整个矿井地质条件的透明重构。实施中,还需要利用物联网、云平台、大数据、人工智能、VR等技术,进行资源整合、集成和升级改造,将矿区分散的、零星的地质信息聚集起来,实现“主动感知、自动分析、智能决策”,最终为煤系资源的精准开发利用和智慧矿区的建设管理提供支撑。
  • 作者(Author): 乔伟, 靳德武, 王皓, 赵春虎, 段建华

    摘要:针对华北型煤田煤层底板突水监测预警问题,以底板“下三带”理论为基础,开展了微震-电法耦合系统水害监测预警。在分析微震-电法耦合系统监测数据基础上,采用Flume设计数据迁移子系统,以流处理方式对监测源数据进行预处理,对关键目标数据进行采集、聚合和传输,实现了有效监测数据的实时迁移。此外,针对煤矿水害多源监测预警过程中数据规模大、数据实时处理要求高等特点,结合多源异构数据关联分析和时空属性数据分析处理需求,基于Spark和HDFS设计实现了具备TB级数据存储处理能力的煤矿水害多源监测大数据存储平台。该平台采用HDFS设计构建统一的多源时序大数据存储体系,通过MapReduce实现大数据并行处理,利用YARN实现资源的调度与管理,为海量数据存储提供支撑。平台采用Spark Streaming框架搭建了数据实时处理中心,通过流处理方式实现监测数据高速处理,并通过智能预警算法模块和远程服务接口为预警系统现场应用提供支撑。在智能预警技术方面,结合监测数据的时空属性特点,提出了基于深度学习时空序列预测方法——长短时记忆循环网络智能预警模型的底板突水模型预警技术。该预警技术基于LSTM方法,以“下三带”理论为基准对模型进行初始化,形成初始预警判据;将电法、微震监测数据作为输入变量,实际涌(突)水事件作为干预输出量,对智能预警模型进行半监督分类学习训练,形成动态化、参数最优的模型预警准则,将监测数据动态划分为4个预警等级,从而实现了水害智能动态预警和数据可视化表达。在冀中能源葛泉矿东井的实际应用中发现,该平台能够基本达到预期目标。
  • 作者(Author): 王国法, 杜毅博, 任怀伟, 范京道, 吴群英

    摘要:建设智能化煤矿是实现煤炭工业转型升级和高质量发展的必由之路。针对当前我国智能化煤矿建设初级阶段缺乏体系性与前瞻性的顶层设计的现状,进行了智能化煤矿顶层设计的系统研究,阐述了智能化煤矿应分为数字融合互联,人机主动交互,主要系统自学习自决策3个阶段分区域分层次实现“物质流、信息流、业务流”的高度一体化协同,构建以人为本的智能生产与生活协调运行的综合生态圈的建设目标和阶段性任务。基于煤矿价值活动分析对智能化煤矿复杂巨系统逻辑关联进行研究和系统归并,提出以泛在网络和大数据云平台为主要支撑,以智能管控一体化系统为核心,能够实现对煤矿开拓、生产、运营全过程进行感知、分析、决策、控制的煤矿十大主要智能系统,包括:煤矿智慧中心及综合管理系统;煤矿安全强实时通信网络及地下精准位置服务系统;地质保障及4D-GIS动态信息系统;巷道智能快速掘进系统;开采工作面智能协同控制系统;煤流及辅助运输与仓储智能系统;煤矿井下环境感知及安全管控系统;煤炭洗选智能化系统;固定场所无人值守智能管理系统;煤矿场区及绿色生态智能系统等的智能化煤矿建设顶层架构。通过对数据特征与关联关系研究提出智能化煤矿信息实体特征与抽取方法,并研究智能化煤矿知识图谱构建及数据交互推送方法,构建智能化煤矿数字逻辑模型;研究提出智能化煤矿“云边端”数据处理架构和三层递阶控制策略,在此基础上对煤矿智能化应用系统进行具体设计。以张家峁煤矿生产矿井智能化改造和巴拉素煤矿新建矿井全面智能化建设为典型案例进行了工程实践。
  • 作者(Author): 葛世荣, 张帆, 王世博, 王忠宾

    摘要:为了进一步提高煤矿井下智能化采煤工作面系统自主运行和人机交互能力,达到真正的无人化开采境界,提出数字孪生智采工作面系统(Digital Twin Smart Mining Workface)的概念、架构及构建方法,融合应用 5G 通信技术、物联网技术和仿生智能技术,从而搭建一个智采工作面的数字孪生远程操作平台。 首次定义数字孪生智采工作面是一个数据可视化、人机强交互、工艺自优化的高逼真采煤工作面三维镜像场景,它由物理工作面、数字工作面和数据信息 3 个部分组成。 介绍了DTSMW 系统涉及的物理工作面、虚拟工作面、孪生数据、信息交互、模型驱动、边缘计算、沉浸式体验、云端服务、信息物理系统、智能终端等 10 项关键技术。 新的 DTSMW 系统具有开采过程仿真、优化和监控功能,可以实现开采工艺数字孪生、开采过程数字孪生、设备性能数字孪生、生产管理数字孪生和生产安控数字孪生。 研究了智采工作面的仿生智能特性,阐述了物理模块(躯干)、信息模块(大脑)、通信模块(神经)、控制模块(脑肌)、孪生模块(映像)的基本功能特征,特别描述了采煤机、液压支架和刮板输送机的仿生智能要素。 针对DTSMW 系统数据的高度依赖性,首次将智采工作面复杂信息归纳为 3 条信息流,用于描述采煤过程的环境、控制和能量状态。 环境信息流和控制信息流来自煤岩体对采煤机、液压支架、煤流运输机组的输入信息及其调控信息,能量信息流来自开采装备对煤层、岩层变量调控所产生的能量交换状态信息。 针对智采工作面的巨大信息流量,提出了管理 DTSMW 信息流的数据主线(Digital Thread)方法,将信息流的数据分为周期性数据、随机性数据和突发性数据进行建模处理,以确保数字孪生智采工作面的数据驱动及稳定运行。 通过对比分析,DTSMW 系统比现有远程集控中心的智能性提高了一个层次,可为中级智采工作面实现无人化运行提供新的监控系统架构。
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