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国家电投北露天煤矿智能矿山建设进展
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作者 刘树栋 石践 +2 位作者 李忠飞 孙艳辉 任凤至 《中国矿业》 北大核心 2025年第3期104-111,共8页
智能矿山作为现代矿业发展的重要方向,正逐渐成为矿业行业数字化转型的必然选择和矿山企业发展的必由之路。智能矿山通过引入先进的信息技术、自动化技术和人工智能等手段,实现对矿山生产过程的全面数字化、自动化和智能化改造,从而提... 智能矿山作为现代矿业发展的重要方向,正逐渐成为矿业行业数字化转型的必然选择和矿山企业发展的必由之路。智能矿山通过引入先进的信息技术、自动化技术和人工智能等手段,实现对矿山生产过程的全面数字化、自动化和智能化改造,从而提高矿山生产的效率、安全性和可持续发展能力。本文结合当前矿业数字化转型的背景,指出了矿山智能化建设的重要性和迫切性,通过对国内外智能矿山建设和发展现状的研究总结了智能矿山建设的主要技术应用和取得的成就,重点以北露天煤矿作为研究对象,介绍了其基本情况和建设方案,并以矿山基础设施、生产系统、安全系统和低碳矿山四个方面为线索阐述了北露天煤矿智能化建设的进展。北露天煤矿以“低碳化、清洁化、智慧化”作为矿山转型的发展方向,以智慧矿山、安全矿山和低碳矿山为发展目标,以数字化与智能化赋能矿山高质量发展,为露天煤矿提供了智能矿山的建设方案,为促进我国矿山行业的可持续发展提供了参考和借鉴。 展开更多
关键词 智能矿山 北露天煤矿 建设进展 智能化改造 智能控制
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北露天煤矿卡车道路防冻抑尘剂研发及试验
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作者 赵晓亮 杜婧 +3 位作者 宋子岭 夏诗杨 王闯 杨国华 《矿业安全与环保》 北大核心 2025年第1期167-172,179,共7页
为解决冬季北露天煤矿卡车道路洒水降尘与路面结冰的矛盾,首先分析确定润湿、保湿、凝并3种功能的组分单体为十二烷基苯磺酸钠(B)、甘油(N)、聚丙烯酰胺(R),确定复配防冻剂(F,质量分数为30%乙二醇+5%醋酸钾+10%甲酸钾);其次对B、N、R及... 为解决冬季北露天煤矿卡车道路洒水降尘与路面结冰的矛盾,首先分析确定润湿、保湿、凝并3种功能的组分单体为十二烷基苯磺酸钠(B)、甘油(N)、聚丙烯酰胺(R),确定复配防冻剂(F,质量分数为30%乙二醇+5%醋酸钾+10%甲酸钾);其次对B、N、R及F进行正交试验,测试渗透速率、抗蒸发性、黏度、冰点4个指标,确定防冻抑尘剂最佳配方B_(2)N_(3)R_(1)F_(3)及最佳体积稀释比1∶2。在现场试验路段喷洒防冻抑尘剂并持续6 d检测路面含水率、全尘与呼尘浓度及粉尘粒径。现场试验结果表明:喷洒防冻抑尘剂后,路面平均含水率为12%;全尘与呼尘降尘效率为93%、91%;大粒径粉尘占比提高54.6%,且防冻抑尘剂具备胶结性能与返潮性能。研究成果可为解决露天煤矿卡车道路既抑尘又防冻的问题提供理论依据。 展开更多
关键词 露天煤矿 道路 防冻抑尘剂 正交试验 工业试验
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北露天煤矿卡车道路保湿型抑尘剂研发及工业试验 被引量:4
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作者 赵晓亮 杜婧 +5 位作者 夏诗杨 宋子岭 杨国华 王闯 郭猛 马志敏 《环境工程技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期446-454,共9页
卡车道路运输是露天煤矿最大粉尘源之一,尤其在夏季高温环境下路面水分蒸发量极大、卡车扰动强度极高。以霍林河北露天煤矿卡车路面为研究对象,分析NET200自卸卡车轮胎黏结粉尘受力状态及产尘机理;采集并测试道路岩土含水率、化学官能... 卡车道路运输是露天煤矿最大粉尘源之一,尤其在夏季高温环境下路面水分蒸发量极大、卡车扰动强度极高。以霍林河北露天煤矿卡车路面为研究对象,分析NET200自卸卡车轮胎黏结粉尘受力状态及产尘机理;采集并测试道路岩土含水率、化学官能团及粒径分布,确定研发抑尘剂保湿、润湿及凝并的功能定位。单体优选试验确定保湿剂丙三醇、润湿剂十二烷基苯磺酸钠、凝并剂聚丙烯酰胺作为正交试验材料,以蒸发量作为主控指标,采用极差法确定保湿型抑尘剂最佳配方为3.0%丙三醇、0.25%十二烷基苯磺酸钠、0.05%聚丙烯酰胺;通过观测不同喷洒量下粉尘表面成膜状态和含水率变化,确定单位路面最佳喷洒量为1.6~2.0 L/m^(2)。北露天煤矿12 d抑尘工业试验结果表明:单次试验周期内所有路段全尘、呼尘浓度均呈逐渐增高趋势,3次试验期间喷洒抑尘剂承重、非承重路段的全尘、呼尘浓度均显著低于常规洒水路段,且均分别低于全尘(4 mg/m^(3))、呼尘(2 mg/m^(3))规定限值,表明自主研发保湿型抑尘剂单次喷洒有效抑尘时间为3~4 d;喷洒抑尘剂能够有效提高粉尘中大颗粒占比,凝并团聚效果显著;喷洒抑尘剂承重、非承重路段土壤平均含水率分别为14%、12%,均为常规洒水路段2倍以上。保湿型抑尘剂能够大幅度延长单次喷洒有效抑尘时间,对矿区道路等动态工况抑尘具有显著适用性。 展开更多
关键词 道路粉尘 露天煤矿 保湿型 抑尘剂 工业试验
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融合坐标注意力与多尺度特征的轻量级安全帽佩戴检测 被引量:7
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作者 李忠飞 冯仕咏 +2 位作者 郭骏 张云鹤 徐飞翔 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第11期151-159,共9页
针对现有煤矿工人安全帽佩戴检测算法存在检测精度与速度难以取得较好平衡的问题,以YOLOv4模型为基础,提出了一种融合坐标注意力与多尺度的轻量级模型M-YOLO,并将其用于安全帽佩戴检测。该模型使用融入混洗坐标注意力模块的轻量化特征... 针对现有煤矿工人安全帽佩戴检测算法存在检测精度与速度难以取得较好平衡的问题,以YOLOv4模型为基础,提出了一种融合坐标注意力与多尺度的轻量级模型M-YOLO,并将其用于安全帽佩戴检测。该模型使用融入混洗坐标注意力模块的轻量化特征提取网络S-MobileNetV2替换YOLOv4的特征提取网络CSPDarknet53,在减少相关参数量的前提下,有效改善了特征之间的联系;将原有空间金字塔池化结构中的并行连接方式改为串行连接,有效提高了计算效率;对特征融合网络进行改进,引入具有高分辨率、多细节纹理信息的浅层特征,以有效加强对检测目标特征的提取,并将原有Neck结构中的部分卷积修改为深度可分离卷积,在保证检测精度的前提下进一步降低了模型的参数量和计算量。实验结果表明,与YOLOv4模型相比,M-YOLO模型的平均精度均值仅降低了0.84%,但计算量、参数量、模型大小分别减小了74.5%,72.8%,81.6%,检测速度提高了53.4%;相较于其他模型,M-YOLO模型在准确率和实时性方面取得了良好的平衡,满足在智能视频监控终端上嵌入式加载和部署的需求。 展开更多
关键词 目标检测 安全帽佩戴检测 坐标注意力模块 轻量化 多尺度特征融合
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