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南露天煤矿智慧矿山建设的探索与实践 被引量:2
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作者 赵明磊 王京伟 +9 位作者 董炜茜 院鹏春 齐连军 付强 张红旺 杜宇飞 董陆军 孙有刚 董瑞荣 张伟 《中国煤炭》 2021年第S01期188-191,共4页
介绍了南露天煤矿及国内外智慧矿山建设现状,指出南露天煤矿进行智慧矿山建设的必要性和重要性。重点阐述了南露天煤矿智能化改造的实践与探索,具体包括电铲远程控制、无人驾驶技术应用和地面系统无人值守等目前正在开展的重点建设项目... 介绍了南露天煤矿及国内外智慧矿山建设现状,指出南露天煤矿进行智慧矿山建设的必要性和重要性。重点阐述了南露天煤矿智能化改造的实践与探索,具体包括电铲远程控制、无人驾驶技术应用和地面系统无人值守等目前正在开展的重点建设项目,并对露天煤矿主辅设备的协同调度问题进行了深入分析,指出业务协同调度是露天煤矿智能化建设的核心。 展开更多
关键词 智慧矿山 智能调度 电铲远程控制 无人驾驶技术应用 地面系统无人值守 南露天煤矿
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霍林河南露天矿用智能控制电铲尾线电缆卷放车的设计 被引量:1
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作者 陈闯 王俊华 +4 位作者 张红旺 吴全海 张玉林 包永平 姜鹏 《露天采矿技术》 CAS 2024年第3期79-82,共4页
针对霍林河南露天煤矿智能电铲作业时电缆移动不方便问题,设计了1种电铲尾线电缆卷放车;介绍了智能控制电铲尾线电缆卷放车的总体结构,以及控制系统的组成和工作原理。在南露天煤矿现场的使用结果表明:该电铲尾线电缆卷放车结构设计合理... 针对霍林河南露天煤矿智能电铲作业时电缆移动不方便问题,设计了1种电铲尾线电缆卷放车;介绍了智能控制电铲尾线电缆卷放车的总体结构,以及控制系统的组成和工作原理。在南露天煤矿现场的使用结果表明:该电铲尾线电缆卷放车结构设计合理,操作方便,完全满足南露天煤矿智能电铲的使用要求。 展开更多
关键词 电铲 电缆 放线总成 电气与控制 工作原理
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煤矿采空区建筑地基稳定性评价研究
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作者 张志勇 王博 +5 位作者 张秋霞 董瑞荣 施懿杰 张红旺 王逸然 陈闯 《能源与环保》 2024年第10期64-68,共5页
分析煤矿采空区建筑稳定性时,通常采用主观经验法确定评价指标权重,该方法容易受到主观因素的影响,导致评价结果缺乏可靠性。针对此问题,提出了一种新的煤矿采空区建筑地基稳定性评价方法,归纳影响采空区建筑地基稳定性的各项因素,构建... 分析煤矿采空区建筑稳定性时,通常采用主观经验法确定评价指标权重,该方法容易受到主观因素的影响,导致评价结果缺乏可靠性。针对此问题,提出了一种新的煤矿采空区建筑地基稳定性评价方法,归纳影响采空区建筑地基稳定性的各项因素,构建稳定性评价指标体系,采用层次分析法和CRITIC方法获得评价指标的主观和客观权重;并通过博弈论思想结合主客观权重计算每项评价指标的综合权重;应用云模型定义正态高斯云发生器,求出各项指标的隶属度;根据权重和隶属度计算出地基稳定性评价分数,与稳定性等级分级标准相匹配,得出最终评价结果。结果表明,所提评价方法的信度达到了0.93,有效解决了主观经验法带来的不可靠性问题。研究为地基稳定性评价提供了一种较可靠的方法,为煤矿采空区建筑的稳定性评价提供了支持和指导。 展开更多
关键词 采空区 建筑地基 评价指标 隶属度 稳定性
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浅谈房地产开发企业创新的四个核心 被引量:1
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作者 张红旺 《城市开发》 北大核心 2000年第8期29-30,共2页
关键词 房地产开发企业 创新 组织架构 规划设计 管理
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水泥砂浆地面开裂、空鼓、起砂的原因与防治
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作者 张红旺 《山西焦煤科技》 2004年第B08期23-23,25,共2页
阐述了水泥砂浆地面开裂、空鼓、起砂的主要是由温度、材料配合比、养护不当。
关键词 水泥砂浆地面 地面开裂 空鼓 强度 起砂 隔离层 水化反应
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基于机器学习的露天矿山矿卡有人驾驶速度分布预测方法
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作者 徐长友 陈纲 +5 位作者 张秋霞 王博 张红旺 李宏瑞 秦卫卫 李沐阳 《煤炭科学技术》 2025年第S1期435-442,共8页
针对露天矿卡车速度的预测和调度优化的需求,开发和应用一种基于机器学习的方法。露天矿山是煤矿开采的重要方式,因此提高矿卡的运输效率至关重要。通过机器学习来实现车速的精准预测,以提高生产效率、降低成本并增加工作安全性。采用... 针对露天矿卡车速度的预测和调度优化的需求,开发和应用一种基于机器学习的方法。露天矿山是煤矿开采的重要方式,因此提高矿卡的运输效率至关重要。通过机器学习来实现车速的精准预测,以提高生产效率、降低成本并增加工作安全性。采用数据清洗、曲率和坡度计算、以及机器学习模型构建的方法。首先,对数据进行清洗,排除噪声数据,并将时间和设备信息进行转换。接着,利用经纬度数据计算曲率半径和坡度,以便更准确地描述道路条件。最后,使用随机森林和XGBoost等机器学习算法,以基于车载数据和气象传感器数据对车速进行预测。实验结果表明,基于机器学习的模型能够高度准确地预测露天矿卡的车速。其中,基于随机森林的模型具有更低的均方误差和更高的决定系数,表现优于基于XGBoost的模型。这些模型的预测性能为生产和调度提供了有力支持。研究表明,机器学习在露天矿卡车速度预测和调度中具有广泛的应用前景。这一技术有望提高装载和卸载任务的准确性,减少资源浪费和等待时间,减少交通拥堵,提高生产效率。此外,该技术有助于提前预测危险情况,如超速,以提高工作安全性。机器学习还可以支持实时决策,以应对不断变化的情况。尽管研究主要关注了露天矿卡的车速预测,但机器学习技术在物流、采矿和其他领域也具有广泛应用前景。这一研究为探索机器学习在工业和矿山领域的应用提供了有力的范例,为未来的研究和创新提供了启示。 展开更多
关键词 机器学习 露天矿山 随机森林 速度预测 调度优化
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