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题名煤矿井下钻进工况参数智能控制技术发展与展望
被引量：1
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作者
王清峰
刘洋
陈航
史书翰
崔小超
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机构
煤炭科学研究总院
煤矿灾害防控全国重点实验室
中煤科工集团重庆研究院有限公司
兖煤菏泽能化有限公司
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出处
《矿业安全与环保》
北大核心
2025年第1期20-29,共10页
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基金
中煤科工集团重庆研究院有限公司重点研发项目(2022ZDXM13)
天地科技股份有限公司科技创新创业项目(2022-2-TD-ZD008)
重庆英才创新创业领军人才项目(cstc2024ycjh-bgzxm0135)。
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文摘
煤矿智能化和高产高效矿井的建设,对煤矿井下钻探智能化技术提出了更高要求。梳理了煤矿井下智能钻探技术发展历程,指出经过井下远距离手动控制、地面远距离手动控制、地面远距离自动控制、双模式自动控制等4个发展阶段后,煤矿井下钻探技术目前正处于智能化钻探探索阶段。从基于专家数据库、机器学习、云系统等3个方向,总结阐述了煤矿井下钻探智能化的关键核心技术——钻进工况参数智能控制技术的发展情况:专家数据库方面,介绍了其在矿业领域的主要应用范围,以及被引入到智能化钻探领域后的4个发展阶段,并对比给出了每个阶段的技术特点和先进性;机器学习方面,总结了在优化模型、优化算法、辅助控制手段等方向的最新研究成果,阐明了每个研究方向面临的难题和未来的研究思路;云系统方面,从石油开采、地质勘探、煤矿井下钻探3个方向探讨了最新发展情况。结合当前应用条件,综合评述了3种钻进工况参数智能控制方法的优缺点,分析了当前智能钻进存在的控制手段单一、多功能拓展应用不足等问题,从技术延展、控制闭环、策略多元、体系统一等角度对煤矿井下钻进工况参数智能控制与煤矿智能化建设深度融合应用提出了展望,为基于多信息融合的自适应钻进技术研究提供理论支撑。
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关键词
智能化钻进
钻进工况参数
智能控制
专家数据库
机器学习
云系统
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Keywords
intelligent drilling
drilling condition parameter
intelligent control
expert database
machine learning
cloud system
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分类号
TD41
[矿业工程—矿山机电]
TD823
[矿业工程—煤矿开采]
TD166
[矿业工程—矿山地质测量]
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