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工矿自动化
中媒科工集团常州自动化研究院
工矿自动化

中媒科工集团常州自动化研究院

胡穗延

月刊

1671-251X

editor@cari.com.cn

0519-86998217

213015

江苏省常州市钟楼区木梳路1号

工矿自动化/Journal Journal mine automation北大核心CSTPCDCSCD
查看更多>>《工矿自动化》杂志创刊于1978年，由中国煤炭科工集团有限公司主管、中煤科工集团常州研究院有限公司主办，是国内唯一一份集中报道煤矿自动化、信息化、智能化领域新技术、新成果、新工艺及新动向的专业性技术期刊，入选中文核心期刊、中国科技核心期刊、RCCSE中国核心学术期刊（A）、中国地学领域高质量科技期刊T2类、中国煤炭领域高质量科技期刊T2类，是瑞典开放存取期刊目录数据库、英国《科学文摘（网络版）》、美国《地质学参考数据库》《艾博思科数据库》《乌利希期刊指南（网络版）》、俄罗斯《文摘杂志》、日本《科学技术振兴机构（中国数据库）》来源期刊。
正式出版
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    矿井无线电波防爆安全发射功率研究

    孙继平彭铭
    1-5页
    查看更多>>摘要：5G,5.5G,WiFi6,WiFi7,UWB,ZigBee等矿井移动通信系统及人员和车辆定位系统等发射的大功率无线电波有点燃瓦斯和煤尘的风险.因此,需要合理设置防爆无线电设备发射的无线电波防爆安全功率阈值,限制防爆无线电设备发射的无线电波功率.欧洲标准CLC/TR 50427:2004《Assessment of inadvertent ignition of flammable atmospheres by radio-frequency radiation-Guide》规定了爆炸性气体环境中无线电波防爆安全接收点火功率阈值,但缺少无线电波防爆安全发射功率阈值的内容.国家标准GB/T 3836.1-2021《爆炸性环境第1部分:设备通用要求》和国际标准IEC 60079-0:2017《Explosive atmospheres-Part 0:Equipment-General requirements》虽然有无线电波防爆安全发射功率阈值的相关规定,但错误地将欧洲标准CLC/TR 50427:2004中的无线电波防爆安全接收点火功率阈值修改为无线电波防爆安全发射功率阈值,大大降低了爆炸性环境中无线电设备所能允许的最大发射功率.由于煤矿井下没有能作为接收天线的起重机这类细长结构物体,且现有矿井无线通信及定位系统工作频率均远大于30 MHz,所以,无线电波防爆安全接收点火功率阈值应为8 W,而不是国家标准GB/T 3836.1-2021和国际标准IEC 60079-0:2017规定的无线电波防爆安全发射功率阈值6 W.在发射天线发射的无线电波能量全部被等效天线吸收的最不利于无线电防爆的传输和耦合情况下,无线电设备工作频率为等效天线谐振频率时,接收点火功率达到最大,为等效天线接收的总功率的一半,即发射功率的一半.在实际工程中,无线传输效率和耦合效率均不会为1,因此,无线电波防爆安全发射功率阈值应是无线电波防爆安全接收点火功率阈值2倍以上.煤矿井下无线电波防爆安全接收点火功率阈值为8W,因此,煤矿井下无线电波防爆安全发射功率阈值应大于16 W.

    矿井无线电波防爆安全接收点火功率发射功率

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    煤矿井下水力压裂自动控制系统设计

    刘波
    6-13页
    查看更多>>摘要：分析指出目前煤矿井下水力压裂技术面临压裂泵输出压力和流量无法快速精确调节、远程安全监控效果及自动化水平有待提高等难题.设计了一种煤矿井下水力压裂自动控制系统.根据煤矿井下水力压裂工艺及系统构成,明确了控制系统关键技术为高压大流量压裂泵输出流量和压力的快速精确调节,远程高可靠性安全、高速实时监控,一键启停及图形化分析等.以KXH12本安型控制器为核心,搭配变频器、组合开关、监控主机、电动开度球阀等设备,以及光纤加CAN总线的双线冗余通信方案,研发了控制系统硬件,并编制了压裂泵控制器、水箱控制器及中央控制器软件,实现了压裂系统快速变流量注水、稳定保压及远程高速实时监控和报警等功能.在煤矿现场对水力压裂自动控制系统进行工业性试验,结果表明该系统压力控制精度为0.1 MPa,流量控制精度为0.1m3/h,在连续完成14次压裂过程中,每次煤岩层开裂后均能实现较好的保压效果,且操作简单,安全性高,满足煤矿井下水力压裂工艺要求.

    矿井水力压裂压裂流量控制压裂压力控制远程自动控制变频电力驱动

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    基于边界隔离与系统防护的矿井网络安全系统研究

    贺胤杰李晨鑫魏春贤
    14-21页
    查看更多>>摘要：随着智能矿山信息基础设施不断建设推广,矿井终端设备在专网与公网间的切换为矿井网络引入信息安全隐患,需研究矿井网络隔离边界并构建系统防护手段.分析了矿井网络面临的主要风险,指出应对风险的关键是定义隔离边界、强化系统防护手段及研发特定井下设备.针对矿井网络安全防护需求,定义了经营管理网络与工业控制网络、传输网络与服务器区域、井下与井上工业控制网络三大隔离边界.提出了基于边界隔离与系统防护的矿井网络安全系统防护架构,设计了基于网络、主机、应用和数据4个子系统防护的矿井网络安全系统及相应的安全传输流程和防护思路.针对目前矿井网络安全防护主要侧重井上网络、缺少井下网络安全防护手段的情况,研发了矿用隔爆兼本安型网络接口作为井下网络安全防护设备,针对Modbus、Profibus、IEC 61850、RTSP等井下终端常用的工业协议制定了相应的防护规则.测试结果表明,该接口设备对网络攻击的平均识别率为98.8％,平均防护率为98.0％,千兆接口吞吐量不低于线速的95％,实现了井下信息安全防护功能,并保障了数据传输性能.

    矿井信息安全矿井网络安全防护网络隔离边界经营管理网络工业控制网络网络接口

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    面向智能矿山的数字孪生技术研究进展

    邢震
    22-34,41页
    查看更多>>摘要：智能矿山领域数字孪生技术的应用需面对较多复杂性、特殊性的技术突破.阐述了数字孪生在智能矿山领域的适用性,归纳梳理了数字孪生技术在煤矿安全、生产及运营管理等方面的研究及应用现状:在煤矿安全管理方面,数字孪生技术主要应用于灾害预警、风险管控、灾害救援等;在煤矿生产方面,数字孪生技术主要应用于采掘工作面区域整体、单机机械装备状态监测及控制、机械装备预测性维护.从物理实体、虚拟实体、连接交互、数字孪生数据及功能服务5个维度入手探讨了智能矿山领域数字孪生亟待解决的关键共性问题:物理实体维度需重点突破全面感知及控制装备的研发,虚拟实体维度需深入进行物理、行为、规则模型的研究,连接交互维度需攻关煤矿井下5G网络传输关键技术,数字孪生数据维度需解决高性能计算等问题,功能服务维度需研发仿真软件及人工智能算法,以便更好地适应现场环境.从矿井规划设计、开发、建设阶段的灾害预防性设计、生产系统设计、地质环境预测,矿井生产运营阶段的灾害预警及防控、生产调度决策优化、生产设备全生命周期管理等方面展望了数字孪生技术在智能矿山领域的发展趋势,认为宜针对关键部件或装备,核心环节,重要或危险场所、区域等进行精细化孪生.

    数字孪生智能矿山灾害预测及防控生产调度优化

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    基于YOLOv7-SE的煤矿井下场景小目标检测方法

    曹帅董立红邓凡高峰...
    35-41页
    查看更多>>摘要：目前的小目标检测方法虽然提高了小目标检测效果,但针对的多为常规场景,而煤矿井下环境恶劣,在井下小目标检测过程中存在小目标特征信息提取困难的问题.针对上述问题,提出了一种基于YOLOv7-SE的煤矿井下场景小目标检测方法.首先,将模拟退火(SA)算法与k-means++聚类算法融合,通过优化YOLOv7模型中初始锚框值的估计,准确捕捉井下小目标;然后,在YOLOv7骨干网络中增加新的检测层得到井下小目标高分辨率特征图,减少大量煤尘对井下小目标特征表示的干扰;最后,在骨干网络中的聚合网络模块后引入双层注意力机制,强化井下小目标的特征表示.实验结果表明:①YOLOv7-SE网络模型训练后的损失函数值稳定在0.05附近,说明YOLOv7-SE网络模型参数设置合理.②基于YOLOv7-SE网络模型的安全帽检测平均精度(AP)较Faster R-CNN,RetinaNet,CenterNet,FCOS,SSD,YOLOv5,YOLOv7分别提升了13.86％,25.3％,16.13％,12.71％,15.53％,11.59％,12.20％.基于YOLOv7-SE网络模型的自救器检测AP较Faster R-CNN,RetinaNet,CenterNet,FCOS,SSD,YOLOv5,YOLOv7分别提升了12.37％,20.16％,15.22％,8.35％,19.42％,9.64％,7.38％.YOLOv7-SE网络模型的每秒传输帧数(FPS)较 Faster R-CNN,RetinaNe,CenterNet,FCOS,SSD,YOLOv5分别提升了42.56,44.43,31.74,39.84,22.74,23.34 帧/s,较YOLOv7下降了9.36 帧/s.说明YOLOv7-SE网络模型保证检测速度的同时,有效强化了YOLOv7-SE网络模型对井下小目标的特征提取能力.③在对安全帽和自救器的检测中,YOLOv7-SE网络模型有效改善了漏检和误检问题,提高了检测精度.

    煤矿井下小目标检测特征提取YOLOv7聚类分析模拟退火

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    基于MES-YOLOv5s的综采工作面大块煤检测算法

    徐慈强贾运红田原
    42-47,141页
    查看更多>>摘要：综采工作面的目标具有高速运动、多尺度、遮挡等特点,现有的目标检测算法存在精度低、模型占用的内存大、硬件依赖强等问题.针对上述问题,提出了一种基于MES-YOLOv5s的综采工作面大块煤检测算法.采用轻量化设计,将MobileNetV3作为主干网络,以减小模型占用的内存,提高CPU端的检测速度;在颈部网络添加高效多尺度注意力(EMA)模块,融合不同尺度的上下文信息,并进一步减少计算开销;采用SIoU损失函数代替CIoU损失函数,以提高训练速度和推理准确性.消融实验结果表明:MobileNetV3大幅减少了模型占用的内存和检测时间,但mAP损失严重;EMA模块和SIoU损失函数可在一定程度上恢复损失的精度,同时保证模型在CPU上具有较高的检测速度,满足煤矿井下目标实时检测需求.对比实验结果表明,与DETR,YOLOv5n,YOLOv5s,YOLOv7模型相比,MES-YOLOv5s模型综合性能最好,mAP为84.6％,模型占用的内存为11.2 MiB,在CPU端的检测时间为31.8 ms,在高速运动、多尺度、遮挡和多目标的工况环境下能够保持较高的召回率和精度.

    综采工作面目标检测大块煤检测YOLOv5sMobileNetV3高效多尺度注意力模块SIoU损失函数

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    基于区域生长的非结构巷道点云去噪方法

    连忠文任助理郝英豪杨帆...
    48-55页
    查看更多>>摘要：目前针对地下巷道点云去噪研究未完全满足巷道点云的特殊去噪需求,尤其是在狭长、密闭且复杂的地下巷道环境中,未能充分应对管壁附属物、粉尘和人为噪声等因素造成的挑战.通过分析井下非结构场景和传感器误差,考虑行人、移动设备和管网带来的噪声,提出一种基于区域生长的非结构巷道点云去噪方法.利用三维激光扫描技术获得井下巷道场景的3D点云信息,并分析其中由于井下非结构场景和传感器误差造成的异常点,以及行人、移动设备和风/水管网形成的噪声特点;利用k维树(kd-tree)构建点云的拓扑关系,选取适当的种子节点和生长准则,设定合适的曲率和角度阈值,通过区域生长算法实现巷道点云的有效分割,去除未加入分割区域的离群点云;根据噪声特点,基于巷道点云区域分割结果进一步去噪优化.试验结果表明:对于巷道中存在行人、设备等特征的情况,建议将区域生长算法的角度阈值设定为10°左右,曲率阈值设定为3左右;在实际应用中,应平衡数据量的减少与去噪效果,以确保数据处理的有效性,同时提高数据质量;采用基于区域生长的非结构巷道点云去噪方法进行去噪时,点云数量减少幅度介于SOR滤波器和低通滤波器之间,能有效移除行人、设备等噪声.

    非结构巷道三维激光扫描点云去噪点云区域分割区域生长kd-tree

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    基于结构纹理分解的矿井图像增强方法

    张红索霆锋宋婉莹
    56-64页
    查看更多>>摘要：矿井下存在低照度、多灰尘现象,导致监控视频采集的图像具有光照不均、模糊及细节丢失的问题,影响后续智能图像识别,现有矿井图像增强方法普遍存在图像纹理细节不清晰、视觉效果差的问题.提出了一种基于结构纹理分解的图像增强方法.首先,利用maxRGB算法对原始图像提取初始光照分量,接着构建优化目标函数,依次优化求解初始光照分量中的结构分量、纹理分量及噪声分量:先对初始光照分量进行加权引导滤波,作为先验约束,迭代获得边缘清晰的结构分量;再结合最大邻域差方法和加权平均局部变分构建局部变化偏差函数,作为约束权重,迭代得到细节丰富的纹理分量.然后,将原始图像转换到HSV颜色空间,提取出原始图像的亮度分量,并结合结构分量、纹理分量及噪声分量,利用Retinex理论进行重构,得到增强后的初始亮度分量.为避免亮度过增强,引入带有截断因子的自适应伽马校正(AGCWD)处理图像初始亮度信息,以获得最终的亮度分量.最后,将图像转换到RGB颜色空间,得到增强图像.实验结果表明:①基于结构纹理分解的图像增强算法能保证图像边缘纹理细节更加清晰,减少了图像增强过程中的光晕伪影,且增强后的图像灰度直方图更均衡.②与结构纹理感知Retinex(STAR)算法、联合内外先验(JieP)算法、加权变分模型(WVM)、半解耦分解(SDD)算法、带色彩恢复的多尺度Retinex(MSRCR)算法等5种图像增强算法相比,基于结构纹理分解的图像增强算法的自然图像质量评价指标(NIQE)分别降低了8.69％,29.05％,11.2％,29.53％,33.54％,视觉质量保真度(VIF)分别提高了91.17％,117.86％,59.38％,48.78％,183.12％,信息熵指标(Entropy)分别提高了3.20％,8.02％,4.07％,3.49％,22.68％.③基于结构纹理分解的图像增强算法运行时间仅长于MSRCR算法,但增强效果更好,能够满足矿井下图像增强的需求.

    矿井图像增强结构纹理分解变分模型Retinex理论自适应伽马校正

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    基于Transformer的矿井内因火灾时间序列预测方法

    王树斌王旭闫世平王珂...
    65-70,91页
    查看更多>>摘要：传统的基于机器学习的矿井内因火灾预测方法尽管具备一定的预测能力,然而在处理复杂的多变量数据时不能有效捕捉数据间的全局依赖关系,导致预测精度较低.针对上述问题,提出了一种基于Transformer的矿井内因火灾时间序列预测方法.首先,采用Hampel滤波器和拉格朗日插值法对数据进行异常值检测和缺失值填补.然后,利用Transformer的自注意力机制对时间序列数据进行特征提取及趋势预测.最后,通过调节滑动窗口的大小与步长,在不同的时间步长和预测长度下对模型进行不同时间维度的训练.结合气体分析法将矿井火灾产生的标志性气体(CO,O2,N2,CO2,C2H2,C2H4,C2H6)作为模型输入变量,其中CO作为模型输出的目标变量,O2,N2,CO2,C2H2,C2H4,C2H6作为模型输入的协变量.选取陕煤集团柠条塔煤矿S1206回风隅角火灾预警的束管数据进行实验验证,结果表明:①对CO进行单变量预测和多变量预测,多变量预测相比单变量预测有着更高的预测精度,说明多变量预测能通过捕捉序列间的相关性提高模型的预测精度.②当时间步长固定时,基于Transformer的矿井内因火灾预测模型的预测精度随着预测长度的增加而下降.当预测长度固定时,模型的预测精度随时间步长增加而提高.③Transformer算法的预测精度较长短时记忆(LSTM)算法和循环神经网络(RNN)算法分别提高了7.1％～12.6％和20.9％～24.9％.

    矿井内因火灾Transformer时间序列标志性气体自注意力机制

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    基于三维地质建模技术的煤矿隐蔽致灾因素透明化研究

    王嘉伟王海军吴汉宁吴艳...
    71-81,121页
    查看更多>>摘要：隐蔽致灾因素是制约煤矿智能开采建设的关键问题,而三维地质建模是实现隐蔽致灾因素透明化的主要技术手段.目前煤矿三维地质建模技术以几何建模为主、属性建模为辅,缺少针对隐蔽致灾因素的灾害属性建模.针对上述问题,以陕北某煤矿作为研究对象,对煤层厚度、顶底板构造起伏、积水区、浅埋煤层地形地貌等隐蔽致灾因素进行三维地质建模.首先,完成对地质资料、物探、钻探等成果的数字化工作,建立煤矿地质数据库.其次,利用Depthinsight建模软件从全矿井和工作面2个尺度开展建模工作,即以钻孔分层数据作为地层控制点,通过煤层及地表等高线、虚拟钻孔等数据联合控制地层层序,并处理初始层面模型中的穿层异常,构建地层面模型和地质体模型,再运用数字高程模型对工作面进行地表模型构建.然后,采用岩体建模构建采空区、积水区模型并标注温度、气体等信息,利用工作面回采测量数据构建回采实测模型.最后,创建截断网格模型,通过序贯高斯模拟生成含水层渗透率、富水系数模型,实现区内水文隐蔽致灾因素透明化显示.基于三维地质模型,从地层、煤层及工作面、采空区及其积水区、水文属性多角度分析隐蔽致灾因素的分布及影响.研究成果可为煤矿隐蔽致灾因素的精准治理提供靶区,助力煤矿智能开采建设.

    煤矿三维地质建模隐蔽致灾因素地质透明化几何建模属性建模

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