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工矿自动化

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2025年07期

本刊1978年创刊，公开发行。现为中国科技论文统计源刊，全国中文核心期刊，中国煤炭学会煤矿自动化专业委员会会刊。是集中报道我国煤矿及工矿企业通信、生产过程自动化、安全监测监控、计算机应用等国内外新技术、新成果、新工艺、新动向的专业性技术期刊。

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“矿山典型灾害智能监测预警理论与技术”专题 | 煤自燃监测预警技术研究进展及展望

“矿山典型灾害智能监测预警理论与技术”专题 | 煤自燃监测预警技术研究进展及展望

摘要：针对煤自燃监测预警技术鲜有学者从井下不同场景实际工况与监测技术适配性的角度出发进行综述的问题,对井下场景实际工况的适用监测技术展开了综述。梳理了煤矿典型场景(采空区、工作面-巷道)适用的煤自燃监测技术及研究现状;分析了基于指标气体和机器学习的煤自燃预测技术原理及研究现状;介绍了现有煤自燃阶段划分方式、分级预警方法，并提出煤自燃预警技术智能化发展路径：构建“矿井一站式、可视化、智能化”煤自燃智能预警平台，实现煤自燃关键信息的实时连续可视化监测;随着大模型与煤炭行业的深度结合，煤自燃预警技术将向“多模态分析-精准预测-主动式防控”的智能化方向发展。指出了煤自燃监测预警技术的发展方向： ① 继续研究煤自燃多物理场耦合机制及其致灾机理，为超前预警与主动防控提供理论支撑。 ② 基于煤自燃特性与井下实际工况，重点突破新型监测技术的井下应用瓶颈，为多参数动态监测网络构建提供技术支持。③ 深度结合机器学习、数字孪生等技术，基于多模态预测模型搭建三维可视化智能预警平台。 ④ 深耕煤炭行业大模型，以通用大模型为底座蒸馏出轻量型煤矿领域垂直大模型,助力煤矿智能化建设。
“矿山典型灾害智能监测预警理论与技术”专题 | 矿井“一通三防”智能协同管控系统研究

“矿山典型灾害智能监测预警理论与技术”专题 | 矿井“一通三防”智能协同管控系统研究

摘要：传统矿井灾害监测预警及智能管控研究多聚焦于特定灾害的单独防控，难以有效应对复杂条件下多灾种非线性耦合风险。针对该问题，以智能通风系统为矿井灾害防控的核心载体，分析了“一通三防”智能协同管控体系，提出了一种矿井“一通三防”智能协同管控系统设计方案。该系统采用高精度超声波全断面测风仪与多智能体强化学习算法，实现的风速测量精度及误差 ?2% 的任务引导式风量调节；基于时空卷积神经网络(ST-CNN)与动态贝叶斯网络(DBN)的双通道协同架构，融合多源数据构建瓦斯安全分区，实现瓦斯异常的超前预警与区域分级联动;通过LoRa无线传感网络构建温度场实时监测体系，结合灾情仿真模拟和三级联动机制,将灾变响应时间缩短至分钟级；依托建筑信息模型和地理信息系统开发矿井拓扑网络数字孪生平台,实现通风网络与通防灾害的耦合演化模拟验证；确立了“数据驱动决策-数字孪生验证-设备集群联控(3D)”的技术路径。实际应用结果表明：该系统可实现复杂通风网络3s内的智能解算，灾变模拟与预案匹配时间缩短至 3～ 5min ，联动控制指令传输延迟 ?500ms ，有效提升了灾害防控的智能化水平与应急响应能力。
“矿山典型灾害智能监测预警理论与技术”专题 | 煤矿通风系统反风效果动态模拟及风流调控参数库构建

“矿山典型灾害智能监测预警理论与技术”专题 | 煤矿通风系统反风效果动态模拟及风流调控参数库构建

摘要：针对矿井火灾事故中传统反风调控存在决策滞后、参数精度不足的问题，提出一种煤矿通风系统反风效果动态模拟及风流调控参数库构建方法。以陕西省榆林市三道沟煤矿通风系统为例，通过三维建模技术建立巷道拓扑关系数据库，采用改进的遗传-蚁群融合算法进行通风网络解算，实现火灾时期井下风流场分布的高精度动态仿真。通过多场景火灾模拟，建立了反风可行性评价体系，重点分析了烟流扩散路径、关键节点风速变异系数和反风达标时间等参数。基于模拟数据构建层次化反风流调控参数库，采用关联性编码技术实现巷道编号-火灾坐标-调控参数的智能映射。实际应用表明，该参数库使反风操作准备时间减少了 68% ，风流稳定性标准差由 ±15.3% 降至 ±5.7% ，既提高了矿井对突发事件的应急响应效率，也为矿井智能通风系统在灾变应急中的应用提供了新范式。
“矿山典型灾害智能监测预警理论与技术”专题 | 基于贝叶斯优化支持向量回归的煤自燃温度预测模型

“矿山典型灾害智能监测预警理论与技术”专题 | 基于贝叶斯优化支持向量回归的煤自燃温度预测模型

摘要：针对传统煤自燃温度预测模型未考虑指标气体与温度数据之间存在多重共线性、模型预测精度不足问题,提出了一种基于贝叶斯优化(BO)算法改进支持向量回归(SVR)超参数(BO-SVR)的煤自燃温度预测模型。利用煤自燃程序升温实验，对生成的指标气体数据进行收集与处理。利用Spearman相关性分析选择与煤温相关性较强的指标气体并分析指标气体生成量间的共线性；对选择的指标气体进行主成分分析，解决多重共线性问题的同时降低维数；采用5折交叉验证方法划分训练集和测试集，通过平均绝对误差（MAE）均方根误差（RMSE）和判定系数 (R²) 指标，对BO-SVR模型的性能与 SVR、粒子群优化 SVR(PSO-SVR)和遗传算法优化 SVR(GA-SVR)模型进行定量评价。结果表明，BO-SVR模型的MAE较其他3种模型分别降低了 74.2% 36.7% 和10.2% ，RMSE分别降低了 71.9%,33.3% 和 11.4%,R² 达0.9885，高于其他模型。选取山西煤炭进出口集团河曲旧县露天煤业有限公司的烟煤煤样开展平行试验，BO-SVR模型在新数据集上的MAE为 4.9279^°C ,RMSE为6.4899^°C,R² 达0.9853,与原数据集预测结果保持高度一致性。表明BO-SVR模型具有较好的泛化性、预测精度和鲁棒性，有助于提高预测煤自燃温度的准确性。
“矿山典型灾害智能监测预警理论与技术”专题 | 小窑隐蔽火源精准探测及帷幕注浆高效治理研究

“矿山典型灾害智能监测预警理论与技术”专题 | 小窑隐蔽火源精准探测及帷幕注浆高效治理研究

摘要：小窑火源位置隐蔽、难以准确识别，单一的煤自燃隐蔽火源探测方法难以精准判定火源位置，且隐蔽火源无法有效扑灭。针对上述问题，以内蒙古小窑煤矿南采区为工程背景，提出采用自然电位法和测氢法联合探测隐蔽火源：通过自然电位法圈定出自然电位异常区域，利用测氢法圈定出氢浓度水平高的区域，综合分析2种方法探测结果的空间分布特征，据此判定隐蔽火源的空间位置与分布范围。结合自然电位和氢浓度探测结果，综合解释划定了高温燃烧区域、增温发展区域、强干扰区域及正常区域的范围：自然电位异常区域与氢浓度异常区域的重叠部分为高温燃烧区域；自然电位异常区域的非重叠部分为增温发展区域或强干扰区域；氢浓度异常区域的非重叠部分为强干扰区域或正常区域。针对探测出的火源区域，采用帷幕注浆技术对隐蔽火区进行施工：在火区边界布置帷幕孔，对其注入水泥、水玻璃混合浆形成连续密闭隔离带以阻断漏风;在火区中心钻孔并灌注粉煤灰、泥浆进行灭火。结果表明，注浆治理后采空区温度与CO浓度大幅下降，实现了隐蔽火源的高效治理。
“矿山典型灾害智能监测预警理论与技术”专题 | 基于AHP-FCE的煤矿火灾风险评价研究

“矿山典型灾害智能监测预警理论与技术”专题 | 基于AHP-FCE的煤矿火灾风险评价研究

摘要：传统的煤矿火灾评价手段存在主观性强、评价指标不全面等问题，评价结果难以量化和横向比较，影响了火灾评价结果的客观性和准确性。针对上述问题，提出一种基于层次分析法(AHP)-模糊综合评价法(FCE)的煤矿火灾风险评价方法。针对煤矿火灾特点，构建了以“人、机、环、管”4个因素为一级指标,动火作业人员是否持动火证并接受培训、工作面推进度、回风隅角CO浓度、胶带附近浮煤是否及时清理等31个因素为二级指标的火灾指标评价体系；采用AHP确定2级指标的权重，指出“机”和“环”对火灾风险的影响较大；采用FCE计算矿井火灾风险评价向量，给出火灾风险综合评价值四色分级预警结果，并给出了二级指标的评分依据。基于乌东煤矿多次实时监测数据，采用基于AHP-FCE的煤矿火灾风险评价方法对该矿火灾风险进行评价，结果表明：乌东煤矿火灾风险较低，火灾风险为蓝色，与工程实际一致，证明了该评价方法具有较高的准确度。
“矿山典型灾害智能监测预警理论与技术”专题 | 基于深度学习的矿井时移电阻率监测数据特征提取与智能筛选方法

“矿山典型灾害智能监测预警理论与技术”专题 | 基于深度学习的矿井时移电阻率监测数据特征提取与智能筛选方法

摘要：矿井时移电阻率监测数据体是一个包含回采方向、工作面延伸方向、深度方向、电阻率等多种属性的高维数据体，其真实分布是未知的，盲目应用现有降维方法可能会导致与数据质量密切相关的某一高维属性被弱化，且目前矿井时移电阻率监测数据主要依靠人工经验进行数据筛选，智能化程度不足。针对上述问题，提出了一种基于深度学习的矿井时移电阻率监测数据特征提取与智能筛选方法。首先，对包含空间三维坐标信息及电阻率值的高维离散数据进行降维，获取数据本质特征，去除数据冗余，实现多尺度特征提取。然后，采用ResNet10卷积神经网络对二维切片数据逐切片提取二维特征，并计算各切片的结构相似性，评估电阻率异常体的空间连续性与光滑性；采用Transformer网络进行电阻率监测数据三维特征提取。最后，利用谱聚类方法在特征空间对监测数据进行智能筛选。采用所提方法与人工筛选方法对某矿区单日16次监测数据进行特征提取和质量筛选,结果表明：人工筛选时不同人员独立筛选给出截然不同的筛选结果，筛选结果主观性太强，重复性差，没有固定评价标准，且平均耗时 30min ，实时性较低；所提方法的实验结果一致性为 100% ，且每次筛选耗时均在30s内，说明所提方法筛选结果客观、稳定、可靠且速度快。
“矿山典型灾害智能监测预警理论与技术”专题 | 不同灾变条件下矿井胶带火灾烟气蔓延规律研究

“矿山典型灾害智能监测预警理论与技术”专题 | 不同灾变条件下矿井胶带火灾烟气蔓延规律研究

摘要：当前矿井胶带火灾研究多集中于平直巷道内温度场分布特征、烟气浓度演化规律及临界风速量化等方面，对主运输巷与辅助联络巷协同条件下温度场、CO浓度、能见度及临界风速的耦合特征尚缺乏系统性探讨，难以为复杂胶带火灾的安全疏散与通风控制提供全面支撑。针对该问题，采用Pyrosim软件建立火灾仿真模型，在不同位置及高度设定能见度、温度、CO传感装置，探究主运输巷与辅助联络巷内CO浓度、温度、能见度等灾变环境参数的动态演化规律，揭示胶带火灾中有害气体扩散与巷道环境参数的动态耦合机制。研究结果表明：巷道风速对火灾烟气蔓延方向及速度影响较大，模拟火源规模的临界风速为 2.5～3.5m/s ；当巷道风速较小时，因可燃物燃烧不充分而产生大量烟气并聚积，巷道风速小于火灾临界风速时烟气会出现逆流现象， 1.5m/s 风速下，上风侧出现了CO体积分数与温度的最大值，分别为 1 515.5×10^-6 和 143.5^°C ，且该风速下低能见度占比最高； 3.5m/s 以上风速下可完全抑制烟流逆退现象。
“矿山典型灾害智能监测预警理论与技术”专题 | 基于微震时空流图的冲击地压危险区域预测方法

“矿山典型灾害智能监测预警理论与技术”专题 | 基于微震时空流图的冲击地压危险区域预测方法

摘要：微震事件的时空分布特征与煤矿冲击地压强度之间存在密切关联，基于机器学习的微震数据预测方法及可视化呈现是冲击地压监测预警的重要技术手段，但目前存在无法有效预测危险区域移动轨迹、微震数据时空协同可视化困难、数据堆叠难以显示等问题。针对该问题，提出了一种基于微震时空流图的冲击地压危险区域预测方法。在该方法的数据预处理模块，采用二维核密度估计法将离散的微震数据进行连续表示，并构建核密度热力图反映微震数据空间聚集程度;在时空流图构建模块,改进引力模型以提取微震数据时空特征，采用箭头对时空流移动方向进行可视化效果呈现;在危险区域预测模块，利用K-means聚类算法优化可视化结果。采用内蒙古某矿2215工作面和陕西某矿4106工作面微震数据，分别针对断层和采空区的冲击地压危险区域进行预测实验,结果表明该方法能够有效、准确预测冲击地压危险区域的转移方向，采用K-means聚类算法后微震时空流图中箭头数量优化率分别为 77.27%,87.5% ，可视化效果更加简洁、直观。
“矿山典型灾害智能监测预警理论与技术”专题 | 基于PCA-G1-ET的露天矿采场滑坡预警

“矿山典型灾害智能监测预警理论与技术”专题 | 基于PCA-G1-ET的露天矿采场滑坡预警

摘要：露天矿采场滑坡的发生受地质条件、气象条件及人为开采活动等多因素影响，然而现有研究侧重于少数滑坡主导诱因下的滑坡预警，没有考虑爆破震动、开挖卸荷、岩体结构等复杂动态因素，面对监测数据维度高的场景,现有预警方法的普适性存在明显不足。针对上述问题,提出了一种融合主成分分析(PCA）、G1序关系分析法(G1)与可拓理论(ET)的露天矿采场滑坡预警方法。首先，选取月位移量、内摩擦角、黏聚力、有效降雨量、含水率、开采边坡角、结构面倾角差及开采扰动速率作为预警指标，将露天矿采场滑坡预警等级分为蓝色（低风险）黄色（一般风险）橙色（较高风险）红色（极高风险)4级；其次，采用PCA对指标对应的监测数据进行降维，提取主成分信息并确定指标综合重要性排序;然后，通过G1法确定相邻指标的重要性程度比值，从而计算预警指标权重;最后，结合ET构建物元模型，通过经典域、节域物元和待评价物元计算单指标关联度，并加权得到综合关联度，依据最大关联度原则判定预警等级。应用结果表明，通过该方法计算得到的露天矿采场滑坡预警等级为蓝色，与边坡实际状况相符。
“矿山典型灾害智能监测预警理论与技术”专题 | CO₂喷射参数与布局对瓦斯爆炸火焰抑制效果的影响

“矿山典型灾害智能监测预警理论与技术”专题 | CO₂喷射参数与布局对瓦斯爆炸火焰抑制效果的影响

摘要：当前对于 CO₂ 的抑爆研究多集中在爆炸压力峰值、火焰传播速度等参数上，而对 CO₂ 抑制甲烷爆炸中自由基的变化情况、湍流分布等研究相对较少。针对瓦斯抽采管路内甲烷预混气体的爆炸传播特性，通过理论分析、实验研究和数值模拟相结合的方法，系统研究 CO₂ 在不同喷射压力、喷头布局及控制时序下的抑爆机制。实验采用自主搭建的中尺度爆炸激波管系统，结合火焰传感器与光谱技术，捕捉火焰特征参数及典型自由基演变规律；基于CHEMKIN-PRO软件构建甲烷爆炸化学反应动力学模型，定性、定量分析了 CO₂ 对关键自由基的抑制效应。研究结果表明：喷口流量为 6.38m³/s 时，火焰传播速度最大降幅 79.3% ，火焰信号强度显著降低，·OH自由基摩尔分数下降 14.7% ；高压喷射形成的局部湍流强度峰值（约 20% )可显著提高 CO₂ 扩散效率，提升抑爆效果；双喷头错时倾斜喷射策略效果最好,通过时空耦合设计，同时控制抑爆剂喷射量和喷射时间，构建“物理稀释-化学抑制-动态拦截”三重屏障，使·OH自由基摩尔分数下降 47.64% ，显著优于传统单喷头方案及其他双喷头方案。
“矿山典型灾害智能监测预警理论与技术”专题 | 大采长工作面以孔代巷瓦斯治理技术研究

“矿山典型灾害智能监测预警理论与技术”专题 | 大采长工作面以孔代巷瓦斯治理技术研究

摘要：目前针对以孔代巷瓦斯抽采技术中钻孔布置参数的研究大多只利用“三带”分布确定钻孔高度，但是对钻孔布置参数中的水平位置和间距的研究较少。针对该问题，以平煤股份15050工作面为工程背景，采用相似物理模拟实验、理论分析和数值模拟相结合的方法确定了大采长工作面顶板定向长钻孔布置参数。设计了15050工作面走向及倾向物理相似模拟实验，分析了大采长工作面走向和倾向覆岩垮落特征，得到覆岩垮落带高度为 11.5m. 裂隙带高度为 11.5～52.0m ，并确定了工作面采空区瓦斯富集区域，即回风巷附近和工作面附近的裂隙带内，为确定定向长钻孔施工位置指明了方向。为了准确计算对应钻孔的水平位置，依据倾向物理相似模拟研究结果建立了定向长钻孔水平位置计算模型，得到钻孔水平位置计算公式。为了确定钻孔的合理间距，建立了顶板定向长钻孔瓦斯抽采模型，分别模拟无长钻孔抽采和不同钻孔间距抽采时的瓦斯流向及浓度分布状态，确定了合理的钻孔间距为竖直方向 5m, 水平方向 3m 。现场应用结果表明，平均瓦斯抽采体积分数为 16.1% ，平均抽采纯量为 4.1m³/min ，上隅角平均瓦斯体积分数为 0.43% ，实现了以孔代巷治理工作面瓦斯的预期效果。
“矿山典型灾害智能监测预警理论与技术”专题 | 深井热害治理场-网复合数值模拟研究

“矿山典型灾害智能监测预警理论与技术”专题 | 深井热害治理场-网复合数值模拟研究

摘要：深井热害治理研究主要采用三维CFD模型(场模型)和一维通风网络模型(网模型)2类数值模型，但场模型计算量巨大、难以实现全矿尺度模拟，而网模型难以精确呈现热源的三维分布特征及局部设备的散热效果。针对上述问题，以山东黄金矿业(莱州)有限公司焦家金矿为研究对象，提出了深井热害治理场-网复合数值模拟方法。矿井通风系统由各网模型节点构成，抽出式主要通风机从地面引入的低温风流经高地温采场升温后，再流经回风巷重新回到地面;高地温采场区域采用三维场模型,场模型从入口边界对应节点通过面积加权平均法获取网模型输入边界条件，通过流体控制计算获取场模型出口边界参数并转换为节点信息，以源项方式引入网模型中，从而实现场-网复合数值模拟。结果表明： ① 随着出风巷道长度增大，高流速区域逐渐向巷道轴线中心集中，温度峰值逐渐减小且高温区有整体下移趋势。 ② 当热源功率过高(热害严重)时，主要通风机提供的对流降温效果较差，此时可通过进一步增大通风机风量来降低采场温度。
分析与研究 | 基于改进Hyper-YOLO的煤矿输送带异物检测方法

分析与研究 | 基于改进Hyper-YOLO的煤矿输送带异物检测方法

摘要：基于YOLO系列的输送带异物检测技术已取得丰富的研究成果，但其颈部网络无法使相隔较远的特征层直接交换特征信息，引发小目标漏检、重复检测等问题。Hyper-YOLO可在颈部网络实现特征层之间跨层、跨位置的高阶关联，但会增加计算量，且降低对高频特征信息的敏感性，导致在噪声较为敏感的区域特征提取能力下降,预测边界框发生偏移。针对上述问题，提出一种基于改进Hyper-YOLO的煤矿输送带异物检测方法。在图像预处理阶段采用动态对比度受限自适应直方图均衡化(Dy-CLAHE)方法，将Laplacian算子引入对比度受限自适应直方图均衡化(CLAHE)框架，建立噪声水平与对比度限制阈值之间的动态映射关系，有效解决了粉尘环境下图像细节丢失和噪声放大的问题;对Hyper-YOLO进行改进，采用高效交并比(EIoU)损失函数优化边界框回归过程，提升了预测边界框定位精度，并在混合聚合网络(MANet)的深层和浅层嵌入高效通道注意力机制(ECA)模块，通过局部跨通道交互动态调整通道权重，有效平衡对高频和低频特征信息的敏感性，降低小目标异物的漏检率，同时通过简化快速空间金字塔池化(SimSPPF)模块，减少了冗余计算，在保证精度的同时提升了推理速度。实验结果表明：改进Hyper-YOLO在准确率和 mAP@0.5 指标上分别为 94.2% 和 93.4% ，相较于Hyper-YOLO 提高了 5.0% 和 3.5% ，参数量为 3.26×10⁶ 个，召回率为 87.7% ，检测速度为158帧/s，满足煤矿井下异物实时检测的需求；在不同煤矿输送带异物检测场景下无漏检及重复检测情况，预测边界框更贴合异物。
分析与研究 | 水射流联合刀齿冲击非均质受载岩石的破损特征及能量演化规律

分析与研究 | 水射流联合刀齿冲击非均质受载岩石的破损特征及能量演化规律

摘要：为研究深部复杂地层高应力环境下水射流联合刀齿破碎非均质岩石的效率及机理，基于光滑粒子流体动力学-有限元方法，以含石英、长石、方解石3种组分的砂岩为研究对象建立数值计算模型,研究了单齿单独破碎均质岩石、单齿单独破碎非均质岩石、水射流联合单齿异轨迹破碎非均质岩石、水射流联合单齿同轨迹破碎非均质岩石4种破碎方式下，非均质岩石的损伤破坏特征及时效特性，分析了受载岩石的破损能量演化规律，揭示了水射流联合刀齿冲击非均质岩石的损伤破坏机理。研究结果表明：水射流联合单齿破碎非均质岩石时，低强度组分与组分界面处将形成损伤脆弱区,且在应力集中作用下易导致主裂缝萌生及扩展，形成大范围重度损伤区；水射流联合单齿异轨迹和同轨迹破碎方式分别在破岩宽度和深度方面具有优势，从岩石破碎面积整体效果出发，水射流联合单齿异轨迹破碎方式较好;在水射流联合刀齿冲击作用下，非均质受载岩石破损能量变化以内能为主,其最大值出现时刻早于动能最大值出现时刻，高强度组分对其内能累积具有促进作用;非均质受载岩石的初始损伤主要由压剪应力导致，随后在压剪应力为主、拉应力为辅及应力集中效应的综合作用下发生瞬时断裂破坏。
分析与研究 | 基于光信标的井下视觉精确定位方法

分析与研究 | 基于光信标的井下视觉精确定位方法

摘要：煤矿井下UWB定位技术受多径效应、定位分站部署稀疏及通信线缆依赖性的限制，存在定位稳定性差、精度不高和灾害场景下通信易中断等问题，不能满足井下无人驾驶车辆、机器人、自动采掘设备等智能移动装备的自主导航定位需求。针对上述问题，提出了一种基于光信标的井下视觉精确定位方法。在巷道两侧成对部署光信标组，光信标周期性发送包含唯一编码的光信号；利用智能移动装备搭载的相机采集包含光信标组的图像；通过解析图像中的光信号得到唯一编码，并根据唯一编码查询光信标的已知坐标;基于光信标在图像中的像素位置及实际坐标，计算得到智能移动装备与光信标之间的距离，并采用透视n点 (PnP 算法求解得到智能移动装备的三维坐标和姿态。在限定空间和巷道中进行了定位实验,结果表明，该方法可实现定位误差小于 0.15m 的三维精确定位和欧拉角误差小于 7^° 的高精度姿态感知，优于UWB定位精度。与UWB定位相比，该方法无需无线通信网络支持，可完全通过机器视觉实现井下三维定位和姿态感知，特别适合在采掘工作面等电磁环境复杂且定位精度要求高的区域应用。
分析与研究 | 基于多源异构信息融合的浮选精煤灰分智能预测

分析与研究 | 基于多源异构信息融合的浮选精煤灰分智能预测

摘要：针对单一X射线检测难以充分捕捉浮选精煤过程中复杂的物料变化情况的问题，融合X射线检测技术与机器视觉技术，设计了一种基于多源异构信息融合的智能浮选系统，建立了基于联邦学习(FED)-卷积神经网络(CNN)的浮选精煤灰分预测模型。通过X光灰分仪对浮选精煤矿浆进行元素分析，采用一维卷积(1D-CNN)处理元素含量数据，提取时序特征;通过浮选精煤泡沫视觉技术对浮选精煤灰分进行检测，采用二维卷积(2D-CNN)处理尾矿图像信息，提取空间特征；采用注意力机制对时序特征和空间特征进行多源异构信息融合,通过全连接层对浮选精煤灰分进行回归预测。FED模型通过分模块聚合方式和动态加权策略，有效解决了多源异构数据融合中的隐私保护和协同建模问题。实验结果表明，FED-CNN模型的最大误差为 4.44% ，决定系数R² 达0.94,预测精度高于基于尾矿图像的2D-CNN模型和基于X射线的1D-CNN模型。
分析与研究 | 基于CNN-LSTM的透射槽波勘探走向断层预测研究

分析与研究 | 基于CNN-LSTM的透射槽波勘探走向断层预测研究

摘要：透射槽波地震勘探是探测工作面地质构造和灾害体的有效手段，但存在探测深度浅、分辨率低、易受地形与环境噪声干扰等问题。针对该问题,将深度学习技术引入透射槽波地震勘探，用于实现工作面走向断层位置预测。建立工作面走向断层地质模型，采用弹性波有限差分算法进行槽波正演模拟，生成槽波模拟数据集。构建卷积神经网络-长短期记忆(CNN-LSTM)网络模型，通过CNN提取槽波数据的局部特征，由LSTM网络捕捉槽波数据的时序依赖关系，实现槽波时空特征协同解析。采用槽波模拟数据集训练CNN-LSTM模型，预测的均方根误差为 4.3934m ，平均绝对误差为 2.9875m ，决定系数为0.9883，验证了该模型具有较高的预测精度和较好的泛化能力。采用内蒙古某矿506工作面透射槽波勘探数据对CNN-LSTM模型进行迁移训练和验证，结果表明该模型预测的断层位置和走向与回采揭露的实际位置一致，预测效果优于槽波能量衰减成像、无线电坑透探测技术。
分析与研究 | 虚实融合的液压支架浮动连接机构位姿监测方法

分析与研究 | 虚实融合的液压支架浮动连接机构位姿监测方法

摘要：针对液压支架浮动连接机构(FCM)无法直接获取各部件位姿且整体位姿获取精度受限的问题，提出了一种虚实融合的液压支架FCM位姿监测方法。通过安装在液压支架顶梁的相机采集FCM深度图像和RGB 图像，生成真实点云的三维坐标信息并存储在指定文件中；文件转换后由Unity读取并创建对应坐标数据的方块，实现真实点云的映射;构建液压支架、FCM和刮板输送机的数字孪生体，在Unity中添加父子关系、物理引擎和碰撞体，创建虚拟相机来获取FCM推杆上表面的虚拟点云，使用迭代最近点(ICP)算法将推杆上表面虚拟点云和裁剪后的真实点云配准得到推杆平移旋转矩阵，将其转换为Unity驱动数据后驱动推杆运动并在父子关系、物理引擎和碰撞体的限制下带动FCM其余部件运动，实现FCM所有部件的位姿监测。实验结果表明：该方法监测的FCM推移量误差在 3.5cm 以内，推杆俯仰角误差在内，推杆偏转角误差在 0.5^° 以内，连接头偏转角误差在内，FCM位姿整体监测精度较高。
分析与研究 | 基于极光优化算法的沿空掘巷煤柱宽度优化及应用

分析与研究 | 基于极光优化算法的沿空掘巷煤柱宽度优化及应用

摘要：针对现有沿空掘巷煤柱宽度优化研究流程复杂、耗时冗长等问题，引入极光优化(PLO)算法对沿空掘巷煤柱宽度进行自动寻优。采用理论分析、智能寻优和现场试验的方法，研究了基本顶沿空掘巷侧方断入煤体深度，确定了沿空掘巷内应力场分布范围和沿空掘巷的合理布置区域；根据巷道布置原则，基于极限平衡理论，得到煤柱留设宽度范围为 1.5～7.0m 。提出了基于PLO算法的煤柱宽度优化方法，建立了以沿空掘巷围岩变形为评价指标的适应度函数，经过迭代寻优后，得到最佳煤柱宽度为 7.0m 。基于最佳煤柱宽度，设计了沿空掘巷锚杆索网联合支护方案。现场实践结果表明， 7.0m 煤柱及综合控制技术在掘采过程中有效地控制了沿空掘巷围岩变形量，能够维持巷道整体稳定，提高了煤炭资源采出率，实现了经济效益的最大化。

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