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煤矿智能化掘进工作面研究与建设实践
被引量：
1
1
作者
王善良
张科学
+15 位作者
杨继兴
李举然
李功
王晓玲
骆生荣
刘昇
张喜
杨海江
朱俊傲
吴永伟
闫星辰
尹宇航
魏子钦
李成章
李中旭
吕鑫淼
《中国煤炭》
北大核心
2025年第9期103-114,共12页
智能化掘进工作面建设是矿井智能化转型以及智慧矿山建设的重要一环。为提高煤矿智能化掘进工作面建设效率,以煤矿智能化掘进工作面建设现状和中煤华昱公司元宝湾煤业智能化掘进工作面的建设实践为依据,针对煤矿智能化掘进工作面建设过...
智能化掘进工作面建设是矿井智能化转型以及智慧矿山建设的重要一环。为提高煤矿智能化掘进工作面建设效率,以煤矿智能化掘进工作面建设现状和中煤华昱公司元宝湾煤业智能化掘进工作面的建设实践为依据,针对煤矿智能化掘进工作面建设过程中工作面各系统之间联动困难等关键问题,重点在矿井信息基础设施改造建设、智能化掘进关键技术及核心装备系统应用方向开展了深入研究,得出了煤矿智能化信息基础设施改造建设的基本路径,完成了煤矿智能化掘进工作面智能掘进系统、智能运输系统、智能通风除尘系统及其关键设备的建设和应用,确定了关键设备之间的协同工作与联动机制。研究成果在中煤华昱公司元宝湾煤业煤矿智能化掘进工作面建设过程中成功实践,制定了适用于矿井智能化建设的人员培训和管理的整体规划,基于工作面基本情况和智能化建设需求设计完成了万兆工业环网建设、掘进机及控制系统智能化改造、工作面运输系统智能化和智能除尘系统建设应用。
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关键词
智能化掘进工作面
协同工作与联动机制
运输系统
智慧矿山建设
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职称材料
基于PCA-HPO-ELM的智能化矿井瓦斯涌出量预测研究
2
作者
张科学
李中旭
+7 位作者
陈学习
郑庆学
王晓玲
李小磊
侯典臣
李鑫磊
闫星辰
李伟涛
《矿业科学学报》
北大核心
2025年第5期879-889,共11页
随着煤矿开采智能化的发展,煤矿安全事故发生率逐年下降,而准确预测矿井瓦斯涌出量是保障安全生产与提升效率的关键环节之一。为满足现代煤矿智能化管理需求,改善传统预测方法在处理高维数据时存在的计算复杂、精度不足等问题,提出了主...
随着煤矿开采智能化的发展,煤矿安全事故发生率逐年下降,而准确预测矿井瓦斯涌出量是保障安全生产与提升效率的关键环节之一。为满足现代煤矿智能化管理需求,改善传统预测方法在处理高维数据时存在的计算复杂、精度不足等问题,提出了主成分分析-猎人猎物优化-极限学习机(PCA-HPO-ELM)智能化矿井瓦斯涌出量预测模型。首先,选取煤层厚度、开采深度等13种关键影响因素,利用主成分分析(PCA)将数据从13维降至4维,既降低维度又保留主要信息,为模型训练奠定基础;其次,引入猎人猎物优化(HPO)算法解决传统极限学习机(ELM)模型输入权值和隐含层阈值选择的随机性问题,实现瓦斯涌出量的精准预测;最后,利用相同数据集对比了PCA-HPO-ELM、PCA-PSO-ELM和PCA-ELM模型的预测结果。结果表明:PCAHPO-ELM模型迭代速度优于PCA-PSO-ELM模型,预测矿井瓦斯涌出量的决定系数R^(2)达0.99376,高于后两者(分别为0.9885和0.8943),表现出优越性,该模型为智能化矿井瓦斯涌出量的预测精度和效率的提升具有借鉴作用。
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关键词
智能化矿井
瓦斯涌出量
预测模型
主成分分析
决定系数
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职称材料
题名
煤矿智能化掘进工作面研究与建设实践
被引量：
1
1
作者
王善良
张科学
杨继兴
李举然
李功
王晓玲
骆生荣
刘昇
张喜
杨海江
朱俊傲
吴永伟
闫星辰
尹宇航
魏子钦
李成章
李中旭
吕鑫淼
机构
山西朔州山阴金海洋元宝湾煤业有限公司
华北科技学院
河北省矿山
智能
化开采
技术
重点
实验室
华北科技学院煤矿智能安全技术与装备应急管理部重点实验室
中国矿业大学(北京)隧道工程灾变防控与
智能
建养全国
重点
实验室
华北科技学院
联合研究院(智慧矿山研究院)(
智能
化无人开采研究所)
华北科技学院
矿山
安全
学院
出处
《中国煤炭》
北大核心
2025年第9期103-114,共12页
基金
深部岩土力学与地下工程国家重点实验室(北京)开放基金资助项目(SKLGDUEK1822)
中央高校基本科研业务费资助项目(3142021007,3142019009)
+1 种基金
中国科协科技智库青年人才计划(20220615ZZ07110397)
贵州省科技重大专项课题(黔科合重大专项字[2021]3001)。
文摘
智能化掘进工作面建设是矿井智能化转型以及智慧矿山建设的重要一环。为提高煤矿智能化掘进工作面建设效率,以煤矿智能化掘进工作面建设现状和中煤华昱公司元宝湾煤业智能化掘进工作面的建设实践为依据,针对煤矿智能化掘进工作面建设过程中工作面各系统之间联动困难等关键问题,重点在矿井信息基础设施改造建设、智能化掘进关键技术及核心装备系统应用方向开展了深入研究,得出了煤矿智能化信息基础设施改造建设的基本路径,完成了煤矿智能化掘进工作面智能掘进系统、智能运输系统、智能通风除尘系统及其关键设备的建设和应用,确定了关键设备之间的协同工作与联动机制。研究成果在中煤华昱公司元宝湾煤业煤矿智能化掘进工作面建设过程中成功实践,制定了适用于矿井智能化建设的人员培训和管理的整体规划,基于工作面基本情况和智能化建设需求设计完成了万兆工业环网建设、掘进机及控制系统智能化改造、工作面运输系统智能化和智能除尘系统建设应用。
关键词
智能化掘进工作面
协同工作与联动机制
运输系统
智慧矿山建设
Keywords
intelligent tunneling face
collaborative work and lindage mechanism
transportation system
smart mine construction
分类号
TD63 [矿业工程—矿山机电]
TD67 [矿业工程—矿山机电]
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职称材料
题名
基于PCA-HPO-ELM的智能化矿井瓦斯涌出量预测研究
2
作者
张科学
李中旭
陈学习
郑庆学
王晓玲
李小磊
侯典臣
李鑫磊
闫星辰
李伟涛
机构
华北科技学院
河北省矿山
智能
化开采
技术
重点
实验室
华北科技学院煤矿智能安全技术与装备应急管理部重点实验室
中国矿业大学(北京)隧道工程灾变防控与
智能
建养全国
重点
实验室
华北科技学院
联合研究院(智慧矿山研究院)(
智能
化无人开采研究所)
华北科技学院
矿山
安全
学院
开滦(集团)有限责任公司
焦作煤业(集团)新乡能源有限公司
出处
《矿业科学学报》
北大核心
2025年第5期879-889,共11页
基金
贵州省科技重大专项课题[黔科合重大专项字(2021)3001-03]
深部岩土力学与地下工程国家重点实验室(北京)开放基金(SKLGDUEK1822)
+2 种基金
中国科协科技智库青年人才计划(20220615ZZ07110397)
中央高校基本科研业务费(3142021007,3142019009)
国家自然科学基金(51804160)。
文摘
随着煤矿开采智能化的发展,煤矿安全事故发生率逐年下降,而准确预测矿井瓦斯涌出量是保障安全生产与提升效率的关键环节之一。为满足现代煤矿智能化管理需求,改善传统预测方法在处理高维数据时存在的计算复杂、精度不足等问题,提出了主成分分析-猎人猎物优化-极限学习机(PCA-HPO-ELM)智能化矿井瓦斯涌出量预测模型。首先,选取煤层厚度、开采深度等13种关键影响因素,利用主成分分析(PCA)将数据从13维降至4维,既降低维度又保留主要信息,为模型训练奠定基础;其次,引入猎人猎物优化(HPO)算法解决传统极限学习机(ELM)模型输入权值和隐含层阈值选择的随机性问题,实现瓦斯涌出量的精准预测;最后,利用相同数据集对比了PCA-HPO-ELM、PCA-PSO-ELM和PCA-ELM模型的预测结果。结果表明:PCAHPO-ELM模型迭代速度优于PCA-PSO-ELM模型,预测矿井瓦斯涌出量的决定系数R^(2)达0.99376,高于后两者(分别为0.9885和0.8943),表现出优越性,该模型为智能化矿井瓦斯涌出量的预测精度和效率的提升具有借鉴作用。
关键词
智能化矿井
瓦斯涌出量
预测模型
主成分分析
决定系数
Keywords
Intelligent mine
gas emission quantity
prediction model
principal component analysis
the determination coefficient
分类号
TD76 [矿业工程—矿井通风与安全]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
煤矿智能化掘进工作面研究与建设实践
王善良
张科学
杨继兴
李举然
李功
王晓玲
骆生荣
刘昇
张喜
杨海江
朱俊傲
吴永伟
闫星辰
尹宇航
魏子钦
李成章
李中旭
吕鑫淼
《中国煤炭》
北大核心
2025
1
在线阅读
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职称材料
2
基于PCA-HPO-ELM的智能化矿井瓦斯涌出量预测研究
张科学
李中旭
陈学习
郑庆学
王晓玲
李小磊
侯典臣
李鑫磊
闫星辰
李伟涛
《矿业科学学报》
北大核心
2025
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