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视频AI算法分析的煤矿固体智能充填开采方法

固体充填开采方法在处理煤基固废和控制地表沉降方面具有较大优势，但其充填效率低、接续时间长、劳动强度大等问题制约着绿色充填开采的发展。针对固体充填技术升级的内生动力、行业发展的迫切需求以及矿山智能化建设的必然趋势，提出视频AI算法分析的固体智能充填方法。本文首先通过分析该固体智能充填方法的内涵及难点，构建出视频AI算法分析的固体智能充填开采方法系统构架，阐述视频AI算法的工作原理与实现流程，并给出视频AI算法可以实现的功能。根据不同地质条件分析了关键充填装备在不同工序下的影响因素，通过Creo进行液压支架骨架建模，实现液压支架在不同工况下机构的运动，给出对应的调控判据及路径，并设计关键充填装备在不同工序下的控制算法流程。根据视频算法特征及算法优缺点初步选择了图像识别算法，将构建好的目标数据集经过算法模型的训练及调参最终确定了最佳算法及对应的参数。通过某矿充填面应用效果分析，SVM各评价指标均优于其他算法，表明SVM模型在工况判别时表现出色，具有高度的准确性及可靠性。本研究可实现关键充填装备机构非正常工况的识别及调控、提高充填效率、机构位姿参数识别、充填空间夯实效果展示，可为视频AI算法分析的固体智能充填开采技术研发与应用提供理论指导。

2024-12-03

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炼钢转炉低质煤气在旋风分离器中的高效燃烧特性研究

转炉低质煤气CO浓度低且含有少量O2,存在爆炸危险,无法回收利用,目前通过卷吸空气使转炉低质煤气在气化冷却烟道内无组织地燃烧,现有技术难以实现气化冷却装置内煤气的高效燃烧利用。旋风分离器内部流场拥有强旋流、强混合的特点,实现转炉煤气除尘的同时有利于转炉低质煤气的混合燃烧。为解决转炉低质煤气难以高效燃烧利用的难题,基于转炉煤气全干法回收新工艺,采用数值模拟的方法研究了转炉低质煤气在旋风分离器内部的流动和燃烧情况。结果表明:气化冷却烟道中心附近过量空气系数均低于0.4,而旋风分离器内过量空气系数均大于1,转炉低质煤气与空气在旋风分离器内得到了充分混合;较高的湍流动能、局部旋涡提升了转炉低质煤气与空气在旋风分离器内的混合效果;气化冷却烟道内燃烧区域狭小,流动截面内OH平均体积分数为305×10−6,燃烧强度低;旋风分离器内燃烧区域分布广泛,流动截面内OH平均体积分数达到650×10−6,燃烧强度高;转炉低质煤气流经旋风分离器后,在前烧阶段燃烧效率从74.64%上升到98.86%,在后烧阶段燃烧效率从44.08%上升到95.05%;在旋风分离器内部实现了转炉低质煤气的高效燃烧。

2024-12-03

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煤科总院研究生团队荣获“华为杯”第二十一届中国研究生数学建模竞赛全国二等奖

“华为杯”第二十一届中国研究生数学建模竞赛成绩日前公布，中国煤科煤科总院矿山人工智能研究院研究生团队“青年沟路5号建模队”获全国二等奖。据悉，中国研究生数学建模竞

2024-12-02

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牛艳奇研究员 | 基于双量化评价指标的千米深井大采高液压支架适应性分析

针对液压支架的适应性评价缺乏量化指标的问题, 以淮南矿区口孜东煤矿的千米深井软岩大采高俯斜采煤工作面的地质条件为研究对象, 建立了四柱和两柱支架的“支架–推移千斤顶”承载稳定性力学模型, 得到了两种架型临界载荷的一般形式及推移千斤顶参与支架力学平衡的判定准则。提出了衡量液压支架与顶板和底板适应性的双量化评价指标, 指导研制了适用于该煤矿的ZZ18000/33/72D型大采高四柱液压支架, 采用理论分析和数值计算对比了两种架型的适应性, 并进行了现场试验。结果表明: 支架与顶板的适应性指标越大及支架与底板的适应性指标越小, 则支架的适应性越强; 指导研制的ZZ18000/33/72D型大采高四柱支架对顶板适应性、底板比压及对安全阀的控制性等方面明显优于两柱支架, 临界载荷曲线更适应该场景的顶板载荷特征。该支架与顶板和底板的适应性良好, 未出现影响工作面安全和正常回采的大面积片帮及冒顶, 底座也未发生陷入底板的现象。研究结果可为液压支架的适应性设计和评价提供量化参考。

2024-12-02

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《煤炭科学技术》“矿山智能化与人工智能”专题

专题来自于《煤炭科学技术》2024年11期，共20篇研究成果。

2024-12-02

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Hakan Kutoglu：基于InSAR的矿山安全开采技术

Hakan KutogluProfessor &Vice-President, ZonguldakBulent Ecevit University基于 InSAR 的矿山安全开采技术Safe Mining Through InSAR

2024-12-02

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富水环境对水泥基抗分散注浆材料水化产物黏附体系的影响

在煤炭开采过程中，矿井巷道在穿过富水且构造发育的地层时，容易揭露导水通道进而引发突水事故。为提升水泥基注浆材料在富水环境中的工作性能，使用聚丙烯酰胺(PAM)与水玻璃作为外加剂对普通硅酸盐水泥进行改性。并采用分子动力学模拟的方法，构建水泥与外加剂混合产物的界面模型，通过调整层间水分子数量用以模拟水化产物所处的不同含水量环境。进一步地，采用多种微观表征实验对模拟结果进行了论证。结果表明：PAM–水玻璃结构展现出良好的亲水性，较强的亲水性使其与C–S–H的结合具有较强的黏附性，能够更好的适应富水环境；水泥−水−PAM−水玻璃界面脱黏功的变化具有无规律性，在含水量为6%时，水泥−水−PAM−水玻璃界面脱黏功达到最大临界点为37 465.715 mJ/m2，在更高含水量下，水分子透过孔隙结构与材料内部发生更深层次的水合反应，增强了界面稳定性；XRD图谱中的衍射峰与计算模拟中预测的C–S–H和PAM–水玻璃的存在形式相吻合，证实了聚丙烯酰胺和水玻璃会与水泥水化过程中产生的Ca2+和Si4+发生反应；SEM图像显示，水泥–聚丙烯酰胺和水玻璃界面上存在大量水化颗粒和微孔隙，包括针状和球状结晶，这些水化颗粒可能是聚丙烯酰胺和水玻璃参与水泥水化过程形成的增强界面黏附性的水化产物，而微孔隙的存在是导致模拟中出现相互作用能和脱黏功的变化主要原因。通过分子动力学模拟与实验结果的可以证明PAM与水玻璃形成的絮体结构具有良好的亲水性。相较于传统水泥注浆材料，PAM–水玻璃改性水泥浆液中絮体结构与水泥水化产物C–S–H的黏附性能更强，这有效锁住了水化产物层间水分，从而提高了富水环境中浆液的稳定性。

2024-12-02

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引领煤机装备制造数智化转型——煤机装备智能制造柔性生产线创新团队

为积极落实《中国制造2025》战略,推动我国煤机装备制造过程转型升级,践行无人化智能开采使命,北京天玛智控科技股份有限公司(简称天玛智控)于2017 年3 月成立煤机装备智能制造柔性生产线创新团队(简称团队)。团队以天玛智控高级技术专家谢赛为带头人,聚焦煤机装备生产制造过程自动化、数字化及智能化升级改造需求,专注开展柔性自动化生产线、智能物流、车间信息化系统、视觉技术等智能制造细分方向攻关,经过7 年孜孜不倦探索,研发了行业首个涵盖自零件加工、装配、检验到仓储物流的矿用电液阀全工艺流程智能制造工厂,加快了我国电液阀从进口、合资到自主创新、超越领先的创新变革,为无人化智能开采提供了有力支撑,促进了煤炭行业技术进步。团队现有成员18 名,核心成员毕业于哥伦比亚大学、墨尔本大学、清华大学、哈尔滨工业大学、北京航空航天大学、北京理工大学等知名高校,硕士及以上学历占比达83.33%,涵盖机械设计、电气设计、机器人控制技术、机械加工工艺技术、信息化技术及质量管理等多个专业,多人具有从事智能工厂及自动化生产线设计15年以上经验,1人为煤炭行业技能大师。团队已自主研发加工类、装配类、检测类柔性生产线9 条,承担国家及省部级项目、集团公司科研项目达20 余项,7 项智能制造成果获省部级以上奖励,发表科技论文30 余篇,申请专利60 余项,软件著作权12 项,团队成员研发的4 项成果鉴定为国内领先及以上水平,其中电磁先导阀智能装配生产线被中国煤炭工业协会鉴定为国际领先水平,荣获“2022 年度中国煤炭科工集团工人先锋号”“2023年度全国煤矿智能化卓越团队”等称号,并推动天玛智控获批“北京市智能工厂”及“工信部智能制造试点示范项目”,提升了我国高端煤机装备在国际上的竞争力和影响力,树立了煤炭行业智能制造典型示范标杆。

2024-12-02

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