采煤机滚筒工作性能优化研究 被引量：5

1

作者 王宏伟 郭军军 +3 位作者 梁威 耿毅德 陶磊 李进 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第4期133-143,共11页

在实际生产中,截割破碎过程是多作用耦合的结果,离散元法(DEM)与多体动力学(MBD)双向耦合技术可实现煤机设备与煤壁的信息交互,符合实际生产情况,具有较大的优越性。为提高采煤机滚筒的工作性能,基于DEM−MBD双向耦合机理,结合力学性能... 在实际生产中,截割破碎过程是多作用耦合的结果,离散元法(DEM)与多体动力学(MBD)双向耦合技术可实现煤机设备与煤壁的信息交互,符合实际生产情况,具有较大的优越性。为提高采煤机滚筒的工作性能,基于DEM−MBD双向耦合机理,结合力学性能试验和模拟试验得到实际工况参数,采用仿真软件EDEM和RecurDyn建立了采煤机滚筒截割煤壁的双向耦合模型,对仿真过程中滚筒所受的转矩和截割力进行分析,证明耦合效果和截割效果较好。设计了单因素试验和正交试验,分析了滚筒运行参数对工作性能的影响规律,并利用SPSS软件得到滚筒转速、截割深度、牵引速度对截割比能耗、装煤率、载荷波动系数的影响程度,通过现场试验验证了模型的可行性。构建了以滚筒转速、截割深度、牵引速度为决策变量,以截割比能耗、装煤率和载荷波动系数为目标的多目标优化模型,利用改进多目标灰狼(MOGWO)算法和优劣解距离法(TOPSIS)对模型进行求解,得出当滚筒转速为31.12 r/min、截割深度为639.4 mm、牵引速度为5.58 m/min时,采煤机滚筒的工作性能最优,此时截割比能耗为0.4677 kW·h/^(3),装煤率为43.01%,载荷波动系数为0.3278。 展开更多

关键词 采煤机滚筒 双向耦合机理 离散元法 多体动力学 多目标优化 改进多目标灰狼优化算法 优劣解距离法

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融合传感器数据和人工调控信息的工作面直线度智能预测 被引量：2

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作者 孙岩 付翔 +2 位作者 王然风 贾一帆 张智星 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第11期84-91,共8页

目前综采工作面直线度调控采用基于工作面推移行程等传感器数据和人工观测调控相结合的方式,但存在传感器数据和人工调控信息得不到有效利用的问题。针对上述问题,提出了融合传感器数据和人工调控信息的工作面直线度智能预测方法。对支... 目前综采工作面直线度调控采用基于工作面推移行程等传感器数据和人工观测调控相结合的方式,但存在传感器数据和人工调控信息得不到有效利用的问题。针对上述问题,提出了融合传感器数据和人工调控信息的工作面直线度智能预测方法。对支架推移油缸行程、支架立柱压力、采煤机位置等进行数据清洗,并按照正常推溜调控距离和调整推溜调控距离进行分类,构建由工作面正常推溜调控距离矩阵和累计推溜调控距离矩阵组成的工作面直线度分析矩阵;通过特征工程对工作面直线度分析矩阵进行特征提取,生成特征矩阵作为样本,将人工调控距离对应的工况类型作为样本标签;采用机器学习分类算法建立工作面直线度预测模型。实验结果表明,采用随机森林算法搭建的工作面直线度预测模型准确率最高,为91.41%。将该模型应用于高河煤矿2312工作面,结果表明,在运行30 d、115次割煤循环的工作面直线度预测过程中,该模型预测准确率达81.4%。 展开更多

关键词 工作面直线度 推移行程 传感器数据 人工调控信息 工作面直线度分析矩阵

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智能采矿数智赋能技术内涵与应用范式 被引量：3

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作者 付翔 王开 王然风 《工矿自动化》 北大核心 2025年第3期1-8,共8页

数据与智能是驱动精准化、高效化和安全化智能采矿可持续发展的核心引擎。提出了基于“数据−算法−装备−生态”四维协同架构的智能采矿数智赋能技术体系,构建了涵盖数据治理、智能决策、装备执行与人机协同的采矿全链条智能化闭环框架。... 数据与智能是驱动精准化、高效化和安全化智能采矿可持续发展的核心引擎。提出了基于“数据−算法−装备−生态”四维协同架构的智能采矿数智赋能技术体系,构建了涵盖数据治理、智能决策、装备执行与人机协同的采矿全链条智能化闭环框架。数据层通过标准化存储架构与多模态数据融合,建立全矿井数据资产平台,支撑实时数据流服务与历史数据挖掘;算法层结合工业机理模型与群智能算法,构建基于多目标优化的动态决策体系,实现采矿工序协同优化与安全权重优先控制;装备层依托智能新型煤机装备群,开发装备自适应控制与多机协同联动机制;生态层通过数字孪生、人在回路优化与专家规则嵌入,构建“人−机−智−环”共生体系,驱动系统动态迭代。基于上述框架,提出了智能采矿“数据流−智能流”双向协同机制与分层解耦逻辑,实现毫秒级装备控制、秒级算法决策与分钟级人工干预的动态响应,构建AI与人类双向赋能的新型采矿生产关系。以综采工艺为典型场景,基于“需求牵引−数据驱动−智能决策−装备执行”的闭环赋能路径,构建了综采工艺的智能采矿数智赋能应用范式,建立了“自动化工艺执行→AI策略生成→人工校验→人机协同控制”循环流程,支持人工/分工/批准/否决多模式动态切换,可实现采煤工艺自动化与AI辅助决策的深度协作,推动采矿行业从“机器替代人”向“人智增强机”范式转型。 展开更多

关键词 智能采矿 数智赋能技术 煤矿人工智能 AI决策 人机协同

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面向煤矿AI应用的多源异构数据分层分类仓储技术 被引量：1

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作者 张智星 付翔 +4 位作者 张小强 秦一凡 黄金宇 杨宇琪 贾一帆 《工矿自动化》 北大核心 2025年第9期18-24,共7页

在煤矿智能化转型进程中,多源异构数据呈爆发式增长,但煤炭企业对这些数据的应用仍停留在可视化的初级阶段,且面临三大瓶颈:数据结构多样难以统一存储,阻碍AI应用的数据关联分析;数据质量参差不齐,导致AI模型无法直接有效分析;数据体量... 在煤矿智能化转型进程中,多源异构数据呈爆发式增长,但煤炭企业对这些数据的应用仍停留在可视化的初级阶段,且面临三大瓶颈:数据结构多样难以统一存储,阻碍AI应用的数据关联分析;数据质量参差不齐,导致AI模型无法直接有效分析;数据体量庞大,造成数据查询与分析效率低,严重制约智能应用落地。针对上述问题,提出了一种面向煤矿AI应用的多源异构数据分层分类仓储技术,该技术框架主要由Flink数据流处理服务、数据分层存储、数据分类存储、AI模型应用服务、主数据及元数据管理构成。Flink数据流处理服务是数据的核心处理单元,主要实现井下各子系统(综采、掘进、主运输、综合保障等)实时数据的脏数据清理、异常值填充、数据格式统一等处理,为后续面向煤矿AI应用的特征值快速计算及模型的有效应用提供标准数据条件。数据分层存储完成海量多源异构数据的分级编码与结构化整合后,存储到数据分类存储体系中。通过主数据及元数据管理,确保关键数据的一致性与完整性,并实现数据语义的清晰明确表达,为AI模型应用提供清晰明确的数据信息保障。测试结果表明:该技术可以实现海量多源异构数据的合理分层分类存储、不同类型数据与对应存储介质的精准匹配。煤矿现场应用结果表明:应用该技术后,工业数据平均查询延迟降低到1.1 s,数据质量合格率提高到93%,占用内存大的非结构化数据由高成本的高频存储转为低成本分布式存储。 展开更多

关键词 煤矿AI应用 多源异构数据 煤矿工业数据 数据分类存储 数据分层存储 Flink数据流处理 AI模型应用 主数据及元数据管理

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液压支架跟机移架控制异常工况模式识别方法 被引量：1

5

作者 马志涛 付翔 +2 位作者 李浩杰 牛鹏昊 贾一帆 《工矿自动化》 北大核心 2025年第4期36-43,共8页

智采工作面在液压支架自动跟机时,由于底板、液压系统及电液控制系统等多方面因素的影响,会出现丢架、直线度不平整等异常工况。当前针对各类异常工况的识别分析主要集中于自动跟机结束后,仅通过人工调整进行单一判断,不利于快速判断需... 智采工作面在液压支架自动跟机时,由于底板、液压系统及电液控制系统等多方面因素的影响,会出现丢架、直线度不平整等异常工况。当前针对各类异常工况的识别分析主要集中于自动跟机结束后,仅通过人工调整进行单一判断,不利于快速判断需人工调控的液压支架架号。针对上述问题,提出了一种液压支架跟机移架控制异常工况模式识别方法,将异常工况识别范围提前至支架降柱后的移架阶段,得出停机波动型、移架超时型和行程异常型3类异常工况模式。首先,采集液压支架油缸行程与立柱压力数据。其次,对数据进行预处理,包括异常值处理、相邻数据求差及依据差值正负合并数据。然后,采用基于行程-压力-时间分析的移架异常识别算法对停机波动型与移架超时型模式进行识别;采用决策树模型对行程异常型模式进行识别。最后,提取移架动作起始及结束时间、当前支架行程的最大与最小值、当前支架与两侧支架的行程差6项特征,将其中移架动作起始与结束时间输入移架异常识别算法,进行行程波动识别,对具有行程波动的数据分别进行压力波动及移架动作时间的判别,识别出停机波动型与移架超时型模式;将后续4项行程类特征输入决策树模型,进行行程异常类模式的识别。实际测试结果表明:该识别方法对停机波动型模式与移架超时型模式的识别精确率为100%,召回率达95%以上;对于行程异常突降型模式的识别精确率为100%,召回率为97.87%;行程异常均小型模式的识别精确率为95.29%,召回率为81%,能够较好地对液压支架跟机移架控制的异常工况进行识别。 展开更多

关键词 液压支架 自动跟机 推溜移架 异常工况识别 油缸行程 立柱压力

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基于鲁棒闭合路径校准的采煤机SINS/OD组合导航系统

6

作者 闫明 付翔 +2 位作者 王然风 杨欣雨 刘彬 《工矿自动化》 北大核心 2025年第5期41-48,共8页

基于非完整性约束和闭合路径校准的捷联惯导与里程计的组合导航系统是被广泛应用的采煤机定位方案,其中闭合路径校准法需要能够准确测量液压支架的实际推移距离,但传统的卡尔曼滤波器(KF)难以应对观测量中的异常值,而错误的预测位置会... 基于非完整性约束和闭合路径校准的捷联惯导与里程计的组合导航系统是被广泛应用的采煤机定位方案,其中闭合路径校准法需要能够准确测量液压支架的实际推移距离,但传统的卡尔曼滤波器(KF)难以应对观测量中的异常值,而错误的预测位置会严重影响闭合路径校准法的精度,导致难以有效检测采煤机轨迹直线度。最大相关熵准则卡尔曼滤波器(MCCKF)可获得测量值的高阶统计量,但是MCCKF中的核带宽通常根据经验设定,影响了MCCKF对复杂环境的适用性。针对上述问题,提出了一种基于鲁棒闭合路径校准的采煤机捷联惯性导航系统(SINS)/里程计(OD)组合导航系统。首先,基于采煤机运动约束模型分别建立速度测量误差方程和位置测量误差方程,并建立KF模型完成对采煤机位置的最优估计;然后,采用MCCKF取代传统的KF,降低传统闭合路径校准法中错误的预测位置对直线度检测的干扰;最后,建立具有自适应核带宽算法的MCCKF(AMCCKF),在不预设核带宽参数的情况下即可获得良好的鲁棒性。实验结果表明:AMCCKF的东向均方根误差(RMSE)为0.1920 m,比MCCKF(核带宽=1)高2.65%;AMCCKF的北向RMSE为0.0496 m,比MCCKF(核带宽=1)低30.53%。结合东向和北向误差,AMCCKF的圆概率误差(CEP)为0.1422 m,较MCCKF(核带宽=1)降低了6.51%。在引入自适应核带宽后,AMCCKF可以达到甚至优于经过多次测试得到的固定核带宽MCCKF的性能,说明基于AMCCKF的组合导航系统具备更好的环境适应性。 展开更多

关键词 采煤机定位 捷联惯性导航系统 里程计 液压支架 闭合路径校准 最大相关熵准则卡尔曼滤波器 自适应核带宽

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基于LoRA微调与RAG融合的煤矿专业大模型应用关键技术

7

作者 秦一凡 付翔 +2 位作者 张智星 贾一帆 孙岩 《工矿自动化》 北大核心 2025年第8期34-42,50,共10页

目前煤矿行业大模型仅对用户的提问进行知识问答,未与现场实时数据相关联,无法对煤矿生产运行状况进行实时分析与指导。针对这些问题,提出一种基于大语言模型的低阶适应(LoRA)微调和检索增强生成(RAG)融合的煤矿专业大模型。该模型先运... 目前煤矿行业大模型仅对用户的提问进行知识问答,未与现场实时数据相关联,无法对煤矿生产运行状况进行实时分析与指导。针对这些问题,提出一种基于大语言模型的低阶适应(LoRA)微调和检索增强生成(RAG)融合的煤矿专业大模型。该模型先运用LoRA技术从历史文本语料中抽取出知识实体并定义知识结构输入大模型进行微调,使大模型能够深入理解领域知识,再将实时产生的生产数据、实时更新的作业规程、法规条例等数据经过向量化清洗输入向量数据库,并与RAG的检索机制相结合,确保数据信息的实时性和准确性。实验结果表明:①经LoRA微调后,模型回答可以精准契合某煤矿“一通三防”管理制度汇编,不仅详细阐述了控制瓦斯排放的增阻限风、分风限风、逐段排放等具体方法,还对排放时间计算、传感器设置、图纸绘制及断电撤人等操作细则进行说明,实现了从泛泛而谈到精准定位具体煤矿特定文件内容的跨越。②选取现场143万条液压支架时序数据,分别存入Milvus向量数据库与MySQL关系型数据库,从写入效率与查询性能2个维度进行对比,结果表明:Milvus向量数据库写入速度为MySQL关系型数据库的2.4倍;在向量检索场景方面,Milvus的向量相似度检索延迟稳定在20 ms,在混合查询场景效率方面,MySQL需全表扫描后排序,143万条数据延迟超100 ms,而Milvus将设备ID过滤后的子集输入分层可导航小世界图(HNSW)层,仅读取查询涉及的向量字段,避免了全表扫描。③将本地基于LoRA微调与RAG融合的煤矿专业大模型与本地离线deepseekR1−7b模型进行部署,对多项指标进行测试,结果表明:基于LoRA微调与RAG融合的煤矿专业大模型在煤矿专业领域知识学习性、知识动态化更新时效性、模型泛化与回答精确度方面具有显著优势,为工业级AI落地提供了可行路径。 展开更多

关键词 人工智能 煤矿专业大模型 大语言模型的低阶适应微调 检索增强生成 分层可导航小世界图 LoRA微调 RAG HNSW

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切顶沿空留巷下采空区瓦斯抽采钻孔参数优化

8

作者 张永进 年军 +2 位作者 赵博 吕晓波 邓春生 《煤炭工程》 北大核心 2025年第6期115-125,共11页

为确定吉宁煤矿2109工作面采空区高位钻孔的最佳布置参数,分析了切顶沿空留巷下2109工作面完整的覆岩运动过程,研究了采空区在切顶沿空留巷Y型通风下的瓦斯分布规律,并对高位钻孔高度、间距等参数进行了优化。研究结果表明:切顶沿空留... 为确定吉宁煤矿2109工作面采空区高位钻孔的最佳布置参数,分析了切顶沿空留巷下2109工作面完整的覆岩运动过程,研究了采空区在切顶沿空留巷Y型通风下的瓦斯分布规律,并对高位钻孔高度、间距等参数进行了优化。研究结果表明:切顶沿空留巷条件下裂隙带具有非对称性发育特征,切顶侧垮落带和裂隙带最大高度为22 m和82 m,未切顶侧垮落带和裂隙带最大高度为20 m和86 m。瓦斯在Y型通风下主要分布于采空区深部,且富集区位于未切顶侧裂隙带内,最大瓦斯浓度为42%。进一步确定了高位钻孔的最佳高度、间距分别为70 m和20 m,在该参数下经过160 d抽采,回采工作面附近最大瓦斯浓度由1.94%降至0.497%。根据2109工作面现场情况,设计了8个高位钻孔对采空区瓦斯进行抽采,在抽采初期,1—8号钻孔单日抽采量均呈逐渐增大的趋势,符合未抽采前瓦斯分布情况,且抽采结束后位于未切顶侧的4—8号抽采量大于位于切顶侧1—3号的抽采量,印证了切顶留巷条件下的瓦斯富集规律。 展开更多

关键词 切顶沿空留巷 Y型通风 高位钻孔 瓦斯抽采 数值模拟

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智采工作面中部液压支架集群自动化后人工调控决策模型 被引量：13

9

作者 张锦涛 付翔 +1 位作者 王然风 王宏伟 《工矿自动化》 北大核心 2022年第10期20-25,共6页

智采工作面在液压支架自动跟机完成后,会出现丢架、直线度不平整、支架歪斜等异常工况,需要人工调控,目前研究缺乏对智采工作面生产过程中液压支架自动化后人工调控工况的知识发现,不利于工人快速判断需人工调控的液压支架架号。针对上... 智采工作面在液压支架自动跟机完成后,会出现丢架、直线度不平整、支架歪斜等异常工况,需要人工调控,目前研究缺乏对智采工作面生产过程中液压支架自动化后人工调控工况的知识发现,不利于工人快速判断需人工调控的液压支架架号。针对上述问题,从判别液压支架自动化后动作不达标液压支架架号出发,提出了一种智采工作面中部液压支架集群自动化后人工调控决策模型。首先,对工作面历史数据进行分析,得出液压支架自动跟机完成后3个特征值(即自动跟机拉架距离、自动跟机前后的推移油缸行程变化量、采煤机位置支架号与被判断支架号的绝对差值)可作为判别液压支架自动跟机后是否进行人工调控的重要特征。根据上述结论,给出了液压支架集群自动化后人工调控决策模型结构,其中数据采集模块用于提供原始数据;数据预处理模块对原始数据进行异常值处理、筛选、排序和相关性分析等数据准备工作;特征工程模块对上述3个特征值进行计算及标准化处理,为分类模型提供样本集;分类模型对样本集进行划分后,利用ID3决策树进行分类,最后输出正常工况下的液压支架架号与需人工调控的液压支架架号。模型评估结果表明,与传统K最近邻(KNN)、支持向量机(SVM)、逻辑回归(LR)等分类算法相比,基于ID3决策树的智采工作面中部液压支架工况分类模型的训练集准确率为92.27%,测试集准确率为93.75%,能够较好地判别自动化后人工调控液压支架架号。 展开更多

关键词 智采工作面 液压支架 跟机自动化 人工调控 人工干预 ID3决策树

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综采液压支架中部跟机多模态人机协同控制系统 被引量：11

10

作者 付翔 李浩杰 +3 位作者 张锦涛 王然风 王宏伟 秦一凡 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期1717-1730,共14页

我国煤矿智能化综采工作面建设处于初级阶段,液压支架电液控自动化技术已广泛应用,但目前液压支架单一固化的自动化控制逻辑难以适应复杂、多变、动态的工作面生产场景,现场实际控制过程仍大多采用自动化+人工干预方式。针对综采工作面... 我国煤矿智能化综采工作面建设处于初级阶段,液压支架电液控自动化技术已广泛应用,但目前液压支架单一固化的自动化控制逻辑难以适应复杂、多变、动态的工作面生产场景,现场实际控制过程仍大多采用自动化+人工干预方式。针对综采工作面复杂场景中液压支架人机交互协作任务需求,提出液压支架中部跟机多模态人机协同控制系统的理论方法与技术原理。首先,设计了人工式、分工式、批准式、否决式4种人机协同模态,以煤层地质、瓦斯粉尘、采煤机速度、液压支架智能水平、系统状态、岗位工技术水平、任务负荷等为判别因素,构建了基于AOG的液压支架人机协同模态选择模型,实现了人工、机器偏好的模态选择。然后,设计了液压支架中部跟机人机协同控制决策机制,提出液压支架中部跟机再次调控策略AI推理技术思路,利用现场数据学习人工操作经验,分别构建了液压支架是否再次调控决策树分类模型和再次拉架时间贝叶斯回归模型,基于上述模型开发了液压支架人机协同控制决策程序,实现了基于多模态与或推理和再次调控策略AI推理的液压支架人机协同控制。最后,采用云-边-端架构软硬件技术,开发了液压支架多模态人机协同控制系统,实现了模型进化、运算推理、程序执行等液压支架多模态人机协同控制功能。该系统在沙曲二矿3404工作面进行了工业试运行,相比于系统使用前,该工作面液压支架中部跟机效率平均提高2%。 展开更多

关键词 液压支架 人机协同 多模态 AI赋能 云边端架构

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液压支架姿态数字孪生精准快速映射方法 被引量：3

11

作者 刘萌 付翔 +4 位作者 姜玉龙 刘彬 杨宇琪 秦一凡 孙岩 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第6期136-141,158,共7页

针对应用数字孪生实现综采工作面液压支架姿态映射存在精度低、时延大及精度与时延难以平衡等问题,提出了一种液压支架姿态数字孪生精准快速映射方法。设计了包括物理感知层、数据层、业务逻辑层和表现层的液压支架姿态数字孪生系统架构... 针对应用数字孪生实现综采工作面液压支架姿态映射存在精度低、时延大及精度与时延难以平衡等问题,提出了一种液压支架姿态数字孪生精准快速映射方法。设计了包括物理感知层、数据层、业务逻辑层和表现层的液压支架姿态数字孪生系统架构;在业务逻辑层,通过保留液压支架高精度模型外部形状并将关键部位合并成轻量化结构件,建立了液压支架姿态数字孪生模型,减少了渲染时延,并通过建立倾角传感器测量角度与数字孪生模型转动角度之间的转换关系,实现液压支架姿态数字孪生模型与液压支架实体虚实映射一致,保证了液压支架姿态映射的精度;在数据层,从各数据传输环节中划分出传输间隔并进行参数约束,应用参数规划求解优化可调环节的数据更新间隔,减少了数字孪生系统数据传输过程的资源浪费和时延。搭建了液压支架姿态数字孪生精准快速映射平台,进行液压支架姿态虚实映射的时延和精度测试,结果表明,该方法在保证液压支架姿态映射精度的前提下具有较低的时延。 展开更多

关键词 液压支架 数字孪生 虚实映射 渲染时延 数据传输时延 参数规划求解

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煤矿工业数据AI模型自动推理技术 被引量：4

12

作者 张智星 付翔 +6 位作者 张小强 李浩杰 秦一凡 刘萌 孙岩 贾一帆 杨宇琪 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第9期138-143,共6页

煤矿生产过程的智能化主要依托于人工智能(AI)技术分析煤矿工业数据,但单一应用场景AI模型无法适用于煤矿复杂的应用场景,且仅使用分布式计算来处理AI模型输入特征值会导致模型应用效率降低。针对上述问题,提出了一种煤矿工业数据AI模... 煤矿生产过程的智能化主要依托于人工智能(AI)技术分析煤矿工业数据,但单一应用场景AI模型无法适用于煤矿复杂的应用场景,且仅使用分布式计算来处理AI模型输入特征值会导致模型应用效率降低。针对上述问题,提出了一种煤矿工业数据AI模型自动推理技术。该技术架构包括数据层、计算驱动层和模型推理层:数据层采集各类监测数据并统一存储,为计算驱动层提供原始数据;计算驱动层将数据层采集的海量原始数据转换成煤矿应用场景AI模型输入特征值,通过煤矿应用场景AI模型输入特征值双计算引擎自动切换机制,根据数据量自动合理地选择使用基于Spark的分布式计算方式或基于Python的单机计算方式,解决了海量数据计算速度慢、数据应用延迟大的问题;模型推理层将特征值输入应用场景AI模型进行推理,引入煤矿应用场景AI模型多触发方式协同推理机制,通过定时触发、人为交互触发、信号反馈触发3种触发方式,解决了在煤矿复杂的应用条件下单一应用场景AI模型利用效果差的问题。测试和应用结果表明,该技术可实现多应用场景AI模型输入特征值的快速计算,以及不同应用场景AI模型的快速、自动、协同推理。 展开更多

关键词 煤矿人工智能 煤矿工业数据 AI模型推理 海量数据计算 AI模型应用

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基于数据驱动的液压支架初撑后承压效果即时预测技术 被引量：3

13

作者 贾一帆 付翔 +2 位作者 王然风 张智星 孙岩 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第7期32-39,共8页

采煤工作面实际生产中,受顶板条件、采动、液压支架姿态影响,液压支架初撑后立柱压力可能发生变化,进而影响支架初撑后承压效果。液压支架在初撑后出现的承压失效可能导致煤壁片帮、架间冒漏、支架前倾、倒架等问题。目前智采工作面液... 采煤工作面实际生产中,受顶板条件、采动、液压支架姿态影响,液压支架初撑后立柱压力可能发生变化,进而影响支架初撑后承压效果。液压支架在初撑后出现的承压失效可能导致煤壁片帮、架间冒漏、支架前倾、倒架等问题。目前智采工作面液压支架初撑力调控策略大多是直接判断升柱时立柱压力是否达到额定初撑力,缺乏考虑初撑后立柱压力变化引起的承压效果判断。针对上述问题,提出了一种基于立柱压力数据驱动的液压支架初撑后承压效果即时预测方法。将液压支架初撑后3 min内的立柱压力历史数据状况分为6种典型工况,并根据初撑后承压效果的不同将6种典型工况分为有效承压或失效承压;通过相关性分析,确定了影响支架初撑后承压效果的5个特征因素;对立柱压力样本进行有效承压或失效承压人工标注,并进行特征提取,将特征值分别输入决策树、随机森林、支持向量机、K最近邻(KNN) 4种不同算法建立预测模型,经过对比分析,随机森林模型预测准确率最高,达到95.60%,基本满足模型应用的准确率要求;建立了基于随机森林的液压支架初撑后承压效果即时预测模型,在此基础上开发了液压支架初撑后承压效果即时预测系统,并部署到煤矿现场应用,经过连续25 d的运行,该系统采集到液压支架初撑后3 min内的立柱压力后,可在5 s内输出液压支架初撑后的承压效果,预测结果与实际操作记录对比准确率为82.48%,说明该系统具有较高的承压效果预测准确性。 展开更多

关键词 液压支架初撑力 初撑后承压效果 立柱压力 有效承压 失效承压 随机森林

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浅埋近距离煤层开采超前煤柱群冲击失稳机制 被引量：19

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作者 冯国瑞 朱卫兵 +3 位作者 白锦文 余丹 谢建林 李竹 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期114-125,共12页

工作面前方遗留煤柱群(后文简称“超前煤柱群”)在采动影响下会发生链式冲击失稳,诱发动载矿压灾害并影响下伏煤层的安全高效开采。揭示超前煤柱群链式冲击失稳机制是浅埋近距离煤层安全开采的根本前提。本文实测分析了元宝湾煤矿房式... 工作面前方遗留煤柱群(后文简称“超前煤柱群”)在采动影响下会发生链式冲击失稳,诱发动载矿压灾害并影响下伏煤层的安全高效开采。揭示超前煤柱群链式冲击失稳机制是浅埋近距离煤层安全开采的根本前提。本文实测分析了元宝湾煤矿房式采空区下伏6107工作面开采的覆岩移动规律,发现了超前煤柱群的回弹变形现象,开展了房式采空区下伏煤层开采的物理模拟实验,研究了房采煤柱群-覆岩的变形破坏特征,分析了采动影响下超前煤柱群回弹冲击失稳的动态过程,揭示了浅埋近距离煤层开采超前煤柱群的冲击失稳机制。结果表明:(1)浅埋柱采区近距离下伏煤层开采过程中工作面前方覆岩呈现出“先短暂回弹后剧烈下沉”的运动特征,即首先存在极短时间的覆岩回弹变形现象,之后出现了部分覆岩的整体破断与垮塌。由此,反推出采动影响下超前煤柱群也发生了回弹变形。(2)柱式采空区下伏煤层开采过程中关键柱在覆岩沉降和超前支承压力的作用下最早出现斜切破坏,引起载荷的转移,加剧邻近部分房采煤柱群的应力集中程度,进而发生链式斜切破坏。在此过程中,覆岩持续沉降,裂隙也不断发育,形成剪切贯通断裂面,发生破断回转,促使超前煤柱群回弹变形与冲击失稳,引发层间岩层的全厚切落,带动更大规模房采煤柱群的链式失稳,并造成下伏工作面动压灾害的发生。(3)浅埋近距离下伏煤层开采“煤柱群-覆岩”的失稳垮塌过程可以细分为:关键柱斜切破坏阶段、关键柱邻近部分煤柱群破坏阶段、超前煤柱群回弹冲击失稳阶段、覆岩垮塌与层间岩层切落致灾阶段。(4)浅埋近距离煤层开采超前煤柱群冲击失稳是“煤柱群回弹变形”与“覆岩联动垮塌”共同作用且互馈影响的动态过程。该研究可以解释柱式采空区下伏近距离煤层开采超前动载矿压的显现原因,有望为超前动载矿压的预测和控制提供理论指导,并进一步保障近距离煤层群的安全绿色高回收率开采。 展开更多

关键词 关键柱 煤柱群 回弹变形 冲击失稳 岩层切落 动载矿压

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新一代智能煤矿人工智能赋能技术研究综述 被引量：25

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作者 付翔 秦一凡 +1 位作者 李浩杰 牛鹏昊 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第9期122-131,139,共11页

煤炭工业与人工智能(AI)深度融合是现代化矿井实现智能少人、降本提效的重要路径,而煤炭行业全流程、全业务应用场景的AI赋能是实现煤矿智能化的具体技术措施。在当前煤矿智能化发展背景下,提出了初级智能煤矿向新一代智能煤矿演进的基... 煤炭工业与人工智能(AI)深度融合是现代化矿井实现智能少人、降本提效的重要路径,而煤炭行业全流程、全业务应用场景的AI赋能是实现煤矿智能化的具体技术措施。在当前煤矿智能化发展背景下,提出了初级智能煤矿向新一代智能煤矿演进的基本范式,对比分析了初级智能煤矿与新一代智能煤矿的组成、功能与技术内涵,揭示了新一代智能煤矿AI赋能技术的重要性及其应用实施的2个关键:煤矿工业机理AI模型与煤矿工业互联网平台。总结了关于煤矿地质、采煤、掘进、安全监控等复杂作业环节的工业机理AI模型研究现状,阐明了工业机理AI分析在智能煤矿建设中的快速发展态势。设计了新一代智能煤矿多级云边协同工业互联网平台架构,利用集团数据中心、矿井数据中心、生产系统集控中心等工业信息软硬件设施,结合海量数据云计算和少量数据边缘计算特点,提出了集团云、矿井云与环节边、场景边的多级云边协同机制。指出了未来进一步研究方向,应不断加强煤矿工业机理AI模型的开发与软件化研究,逐步形成煤矿全流程AI赋能的知识软件体系,并充分运用煤矿工业互联网平台的数字资源与信息设施,逐步实现煤矿工业互联网平台的AI技术承载。 展开更多

关键词 新一代智能煤矿 人工智能 AI赋能 煤矿工业机理AI模型 煤矿工业互联网

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液压支架数字孪生体联合建模方法 被引量：5

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作者 王宏伟 武亚丹 陈龙 《工矿自动化》 北大核心 2022年第10期13-19,共7页

目前液压支架建模方法存在建模方式单一、缺乏模型内部动作表达等问题,难以实现数字孪生模型的深度知识挖掘,且液压支架的建模只单独研究机械或者液压部分,很难掌握其整体动态特性。针对上述问题,以掩护式液压支架ZY6800/08/18D作为研... 目前液压支架建模方法存在建模方式单一、缺乏模型内部动作表达等问题,难以实现数字孪生模型的深度知识挖掘,且液压支架的建模只单独研究机械或者液压部分,很难掌握其整体动态特性。针对上述问题,以掩护式液压支架ZY6800/08/18D作为研究对象,提出了一种液压支架数字孪生体联合建模方法。利用SolidWorks软件建立液压支架机械系统和液压系统的三维实体模型,将三维实体模型生成.sldasm格式文件导入MapleSim软件中,使用运动副连接机械部分,液压元件连接液压部分,建立液压支架机械系统孪生模型和液压系统孪生模型,二者联合,与物理体通过数据库进行数据交互与模型优化。为了使模型1∶1映射物理体,建立了液压支架数字孪生体,包括系统层、信息层、物理层。对构建好的液压支架数字孪生体进行虚实一致性实验,在物理体与孪生体立柱输入相同信号的条件下分析二者连杆的角度变化是否一致,验证模型的合理性与准确性。结果表明:物理体与孪生体连杆角度拟合度为0.986,接近1,拟合程度较好,表明真实数据驱动下的孪生模型位姿信息与物理体运行结果基本一致;连杆角度的整体误差为-0.198~+0.185°,在倾角传感器精度范围内,满足精度要求。数字孪生模型运动规律符合液压支架实际运动状态,实现了物理体与其孪生体的相互映射和交互融合。 展开更多

关键词 液压支架 数字孪生 机械系统 液压系统 联合建模 物理体 孪生体 虚实一致性

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“中等收入”与新“双控”背景下煤炭行业转型发展新机遇 被引量：25

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作者 金智新 曹孟涛 王宏伟 《煤炭科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期45-58,共14页

党的二十大报告重申,到2035年人均国内生产总值达到中等发达国家水平(简称“中等收入”),经济规模的快速扩张,势必会拉动能源需求、增加能源消费,给能源供应带来挑战,而“双碳”目标促使能耗“双控”转向碳排放“双控”(简称新“双控”)... 党的二十大报告重申,到2035年人均国内生产总值达到中等发达国家水平(简称“中等收入”),经济规模的快速扩张,势必会拉动能源需求、增加能源消费,给能源供应带来挑战,而“双碳”目标促使能耗“双控”转向碳排放“双控”(简称新“双控”),将使控碳举措更加精准,低碳转型压力增加。在“中等收入”和新“双控”背景下,如何立足以煤为主的基本国情,统筹保障能源供应和低碳转型,把握煤炭行业发展的新机遇,赋能煤炭行业转型升级和高质量发展,将是一个充满挑战而又无法回避的重大时代课题。通过回顾煤炭工业对于我国国民经济发展的历史性贡献,结合我国资源禀赋特征和现阶段经济社会发展实际,认为煤炭在未来仍将发挥能源保障作用,支持实现“中等收入”目标,并深入分析了煤炭发展过程中存在的安全、生态以及智能化程度低的难题。揭示了“中等收入”与新“双控”背景下煤炭行业面临的新挑战主要为保障能源供应要求提升、低碳转型压力加大,测算了电力耗煤量在不同双碳时期的变化规律:电力耗煤量将在2030年为20亿t,而到2060年降至5.0亿t,降幅达到75%,极大冲击煤炭销量,给煤炭行业发展带来巨大的潜在风险。针对性地提出了不同双碳时期煤炭行业发展的新机遇:目前碳达峰时期,推动保供和低碳协同发展,应把握煤炭与煤电一体化、煤矿与循环经济工业园区一体化、矿区修复与生态协调发展、煤炭反哺教育战略、煤炭机械化开采与智能化开采耦合、瓦斯资源化与能源化利用等机遇,为实现“中等收入”目标提供能源支撑,在保供中实现高质量发展,为绿色低碳转型发展提供基础;在碳达峰–碳中和时期,大力发展煤炭与现代煤化工耦合、煤炭能源与新能源耦合等产业,在高质量发展基础上实现绿色低碳转型的跨越发展,助力碳中和目标的早日实现,以期为我国能源和煤炭相关决策、政策制定提供参考。 展开更多

关键词 中等收入 新“双控” 煤炭行业 耦合发展 能源转型 能源发展

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基于改进DeeplabV3+和迁移学习的煤岩界面图像识别方法 被引量：17

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作者 闫志蕊 王宏伟 耿毅德 《煤炭科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第S01期429-439,共11页

煤岩识别技术是实现煤矿工作面智能无人开采的关键技术之一。为进一步提高基于机器视觉实现煤岩界面图像识别的精度和效率,提出一种基于改进DeeplabV3+和迁移学习的煤岩界面图像识别网络模型:首先,使用轻量化MobilenetV2模块作为骨干特... 煤岩识别技术是实现煤矿工作面智能无人开采的关键技术之一。为进一步提高基于机器视觉实现煤岩界面图像识别的精度和效率,提出一种基于改进DeeplabV3+和迁移学习的煤岩界面图像识别网络模型:首先,使用轻量化MobilenetV2模块作为骨干特征提取网络,减少网络模型参数,提高语义分割效率;然后,在编码器和解码器中引入卷积注意力机制模块(CBAM),提高模型特征提取能力,并实现不同层级特征信息有效融合,提升模型分割精度;其次,采用迁移学习训练方法,克服样本分布差异性,增强模型泛化性,以适应于不同应用场景下的煤岩识别任务。应用自制煤岩分割数据集和综采面煤岩分割数据集验证模型性能,与FCN、SegNet、U-net、DeeplabV3+网络模型作对比试验,并选择准确度、平均交并比、推理时间等指标对模型识别效果进行评估。消融试验结果表明,改进DeepLabV3+网络模型在自制煤岩分割数据集上准确度和平均交并比分别为94.67%和93.48%,测试用时42.58 ms/张,采用推理加速框架TensorRT优化后推理时间可达6.14 ms/张,与其他模型相比,改进DeepLabV3+对煤岩边界细节特征提取能力更强,分割精度和处理效率更高。最后通过构建综采工作面含有煤岩层的煤岩图像分割数据集对改进DeepLabV3+模型采用迁移学习方法进行训练测试,实现了煤矿井下工作面的煤岩界面图像识别,验证了该方法在实际煤岩图像识别任务的可行性和有效性。 展开更多

关键词 煤岩识别 语义分割 DeepLabV3+ 注意力机制 迁移学习

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液压支架时空区域支护质量动态评价 被引量：6

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作者 贾思锋 付翔 +2 位作者 王然风 王宏伟 王朋飞 《工矿自动化》 北大核心 2022年第10期26-33,81,共9页

液压支架支护过程是一个时间、空间上的动态变化过程,目前液压支架支护质量评价大多关注支架静态特征,对支架立柱压力动态变化研究较少。针对上述问题,采用深度学习方法构建了一种基于改进型LeNet-5网络的液压支架时空区域支护质量动态... 液压支架支护过程是一个时间、空间上的动态变化过程,目前液压支架支护质量评价大多关注支架静态特征,对支架立柱压力动态变化研究较少。针对上述问题,采用深度学习方法构建了一种基于改进型LeNet-5网络的液压支架时空区域支护质量动态评价模型。首先,将工作面液压支架立柱压力数据进行预处理(缺失值填充、异常值处理、筛选、排序等),得到较为完整的液压支架压力数据。其次,将预处理后的液压支架立柱压力数据按照时间和空间排列,并提取反映智采工作面液压支架支护情况的初撑力、循环末阻力、时间加权阻力、阻力空间分布情况等重要特征量,将压力时间序列和空间序列组合为时间-空间二维总时空压力矩阵。再次,根据工作面支护要求,将时空区域支护质量划分为支护质量初步恶化、支护质量持续恶化、支护质量深度恶化、支护质量保持一般、支护质量初步优化、支护质量持续优化、支护质量保持良好7类,在总时空压力矩阵上使用滑动窗口按照一定间隔截取给定大小的子矩阵,将子矩阵与7类时空区域支护质量一一对应,形成样本和标签。最后,将样本和标签输入改进型LeNet-5网络进行训练,构建液压支架时空区域支护质量评价模型,实时评价该区域支架支护情况。实验结果表明:基于改进型LeNet-5网络的液压支架时空区域支护质量评价模型可用于工作面区域内支护质量动态效果辨识,为现场操作人员有针对性地调整液压支架支护状态提供依据,分类准确率为85.25%,比基于LeNet-5网络的模型提高了12%。同时,改进型LeNet-5网络在训练过程中能较快地收敛到最优解,加快了网络训练速度,验证了改进型LeNet-5网络用于智采工作面液压支架时空区域支护质量评价的优势。 展开更多

关键词 智采工作面 液压支架 立柱压力 支护质量评价 时空区域 深度学习 卷积神经网络

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基于图像特征匹配的煤泥浮选泡沫速度特征提取方法 被引量：12

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作者 郭中天 王然风 +2 位作者 付翔 魏凯 王宇龙 《工矿自动化》 北大核心 2022年第10期34-39,54,共7页

煤泥浮选泡沫图像局部静态特征相似,一些较为复杂的工况判断需要用到浮选泡沫图像的动态特征,而现有的针对煤泥浮选泡沫速度动态特征的提取方法存在准确性、实时性和稳定性不足问题。针对上述问题,提出了一种基于图像特征匹配的煤泥浮... 煤泥浮选泡沫图像局部静态特征相似,一些较为复杂的工况判断需要用到浮选泡沫图像的动态特征,而现有的针对煤泥浮选泡沫速度动态特征的提取方法存在准确性、实时性和稳定性不足问题。针对上述问题,提出了一种基于图像特征匹配的煤泥浮选泡沫速度特征提取方法。首先,采用限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)和三维块匹配滤波(BM3D)对浮选泡沫图像进行预处理,以提高图像质量,突出图像的边缘细节特征。其次,采用加速KAZE(AKAZE)算法对浮选泡沫特征进行特征点检测。然后,在利用暴力匹配(BF)对泡沫图像特征进行粗匹配的基础上,采用基于网格的运动统计(GMS)算法快速可靠地区分正确与错误的特征匹配。最后,根据特征匹配结果计算煤泥浮选泡沫速度,并以此为测量值,利用卡尔曼运动估计方法对得到的测量值进行迭代修正,得到更稳定的煤泥浮选泡沫速度特征。实验结果表明:(1) AKAZE-GMS算法较好地解决特征点簇集的同时又尽量保留了更多数量的特征点,这是因为预处理后图像受噪声影响降低、对比度增强、边缘特征更突出。(2)与SIFT(尺度不变特征转换)、SURF(加速稳健特征)、AKAZE算法相比,AKAZE-GMS算法匹配对分布更为均匀,保留了更多正确的匹配对,匹配精度达99.99%,且运行时间仅需3.73 s。(3)直接经过特征匹配结果计算得到的泡沫速度测量值波动幅度较大,测量值经过卡尔曼运动估计修正后的速度估计值较为平稳,更符合真实工况。 展开更多

关键词 煤泥浮选 浮选泡沫速度 浮选泡沫动态特征 图像特征匹配 快速鲁棒特征匹配过滤 卡尔曼运动估计

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