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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

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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。
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    近距离煤层采空区下综放工作面巷道合理位置研究

    张伟张国俊石永光甄伟杰...
    90-97页
    查看更多>>摘要：近距离煤层综放工作面开采空间大,采动强度高,下位煤层回采巷道受上煤层采动影响存在应力集中、巷道支护困难等问题,因此近距离煤层综放工作面巷道合理位置的选取对后期支护控制起到关键性作用.以西露天煤矿 2煤层和 1煤层 1分层为研究对象,综合考虑了上煤层开采时的底板应力降低区域和下煤层开采时的极限平衡区域,确定了下煤层巷道的合理位置应在距离实体煤柱内错 22.79 m以上的区域.基于上述理论计算结果,分析了上煤层开采后底板应力分布规律及不同内错距下巷道围岩变形破坏特征及规律,结果表明:①距离采空区底板越近,应力最大值与最小值相差越明显;②随着内错距不断增大,围岩应力和应力集中系数呈现急剧降低-缓慢增大-稳定的趋势,在内错距 20～25 m内应力及应力集中系数相对较小;③巷道围岩塑性区范围呈现先减小后增大的趋势,当巷道处于内错 20,25 m时巷道围岩破坏相对较小;④巷道变形量随着内错距增大而逐渐减小,当内错距增加至 25m时,巷道围岩移进量基本保持不变;⑤确定巷道合理内错距为 20～25 m.工程应用结果表明:巷道采用内错距 24m布置时,巷道围岩松动破坏深度及变形量均在可控范围内,进一步证明了该内错距的合理性.

    近距离煤层综放工作面巷道布置围岩破坏内错距底板应力

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    综采工作面刮板输送机煤流时空分布研究

    陈书航王世博葛世荣王赟...
    98-107页
    查看更多>>摘要：基于传感器的煤流特征研究受传感器监测范围有限的影响,无法对刮板输送机整机煤流特征进行研究;基于模型仿真的煤流特征研究缺乏对开采工艺的考虑,不能预测刮板输送机整机的煤流时空分布.针对综采工作面刮板输送机整机运载煤流特征难以监测的问题,结合综采工作面开采工艺,通过分析采煤机截割装载和刮板输送机运载煤流过程,建立了各工艺段下不同装载方式的刮板输送机瞬时装载体积、截面积的数学模型;将刮板输送机运载煤流过程划分为煤流平移和装载煤流叠加,基于有限元方法构建了综采工作面刮板输送机煤流时空分布预测模型.利用该模型仿真分析了开采工艺周期内刮板输送机的煤流时空分布特征:相比于中部正常截割阶段,端头截割阶段的煤流时空分布较为复杂;中部槽装载煤流的最大截面积出现在调换滚筒位置阶段;刮板输送机运载煤流体积在采煤机上行和下行过程中变化趋势相反,变化趋势由采煤机牵引方向决定.利用某矿工作面采煤机和刮板输送机实际运行数据作为模型的输入参数,根据预测的煤流时空分布计算过煤量,结果表明:过煤量预测结果与现场实测的变化趋势一致,累计过煤量预测误差为 9.24%,在采煤机进刀过程和上行阶段的固定时间段内过煤量预测误差分别为13.19%和 13.78%,证明了煤流时空分布预测模型的正确性.

    综采工作面刮板输送机煤流时空分布煤流预测装载体积装载截面积

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    基于对抗修复网络的输送带表面缺陷检测

    杨泽霖杨立清郝斌
    108-114,166页
    查看更多>>摘要：针对输送带缺陷数据获取和标注困难、输送带工作场景中的不稳定因素和数据波动导致基于深度学习的输送带缺陷检测方法精度低的问题,提出了一种基于对抗修复网络的输送带表面缺陷检测模型.该模型主要由自编码器结构的生成器和马尔可夫判别器组成.在训练阶段,将模拟的输送带表面缺陷图像输入生成器,得到无模拟缺陷的重构图像,提升模型对未知缺陷的泛化能力;将原始无损输送带图像、重构图像和模拟的输送带表面缺陷图像输入马尔可夫判别器,通过残差块获得特征图,提高模型对于微小缺陷的检测能力.在检测阶段,将待测图像输入训练完的生成器得到重构图像,再通过训练完的马尔可夫判别器提取待测图像与重构图像的特征图,根据待测图像与重构图像特征图之间的均方误差和待测图像特征图最大值,计算异常分数并与设定的阈值进行比较,从而判断待测图像是否存在缺陷.实验结果表明,该模型的接收操作特征曲线下面积(ROC-AUC)达0.999,精确率-召回率曲线下面积(PR-AUC)达0.997,单张图像检测时间为13.51 ms,能准确定位不同类型缺陷位置.

    输送带表面缺陷检测对抗修复网络自编码器生成器马尔可夫判别器

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    基于激光雷达的井下带式输送机边缘提取方法

    黄晨烜常健王雷
    115-123页
    查看更多>>摘要：带式输送机是煤矿井下非结构化胶带巷中巡检机器人的巡检对象之一,且其边缘提取可使机器人获取自身相对检测目标的空间位姿,为执行巡检任务提供环境信息支持.目前井下大多采用基于视觉的边缘提取技术,难以有效克服照度低、粉尘大、水雾浓等问题.针对该问题,采用防爆 16线激光雷达作为巡检机器人传感器获取巷道点云,以降低环境对提取结果的影响.对获取的原始稀疏点云进行统计离群值移除和直通滤波预处理,以去除噪声和无用点云,采用随机样本一致算法分割带式输送机点云平面,基于投影-四叉树方法提取带式输送机边缘点云.rviz+Gazebo联合仿真结果表明:在机器人不同运动工况下,带式输送机边缘提取的准确率不低于96.33%;雷达遮蔽率低于 30%时准确率不低于 79.23%.实验室测试结果表明:带式输送机表面水层分布比例为100%且厚度饱和条件下,边缘提取准确率不低于 88%,整体优于基于经纬的极值检索法、基于KDTree/OcTree的曲率阈值法、基于KDTree/OcTree的临近点夹角阈值法,且平均计算耗时仅为36 ms,满足井下实时巡检需求.

    非结构化巷道胶带巷巡检机器人带式输送机激光雷达稀疏点云边缘提取

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    基于改进YOLOv8n的井下人员安全帽佩戴检测

    王琦夏鲁飞陈天明韩鸿胤...
    124-129页
    查看更多>>摘要：针对现有井下人员安全帽佩戴检测方法未考虑遮挡、目标较小、背景干扰等因素,存在检测精度差及模型不够轻量化等问题,提出一种改进YOLOv8n模型,并将其应用于井下人员安全帽佩戴检测.在颈部网络中加入P2小目标检测层,提高模型对小目标的检测能力,更好地捕捉安全帽目标细节;在主干网络中添加卷积块注意力模块(CBAM)提取图像关键特征,减少背景信息的干扰;将CIoU损失函数替换为WIoU损失函数,提升模型对检测目标的定位能力;采用轻量化共享卷积检测头(LSCD),通过共享参数的方式降低模型复杂度,并将卷积中的归一化层替换为群组归一化(GN),在尽可能保证精度的同时实现模型轻量化.实验结果表明:与YOLOv8n模型相比,改进YOLOv8n模型在交并比阈值为 0.5时的平均精度均值(mAP@50)提升了 1.8%,参数量减少了23.8%,计算量下降了 10.4%,模型大小减小了 17.2%;改进YOLOv8n模型检测精度高于SSD,YOLOv3-tiny,YOLOv5n,YOLOv7和YOLOv8n,模型复杂度仅高于YOLOv5n,较好地平衡了模型检测精度与复杂度;在井下复杂场景下,改进YOLOv8n模型能够实现对井下人员安全帽佩戴的准确检测,改善了漏检问题.

    井下安全帽检测小目标检测YOLOv8nCBAMWIoU轻量化

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    低可见度环境下基于改进YOLOv3的井下人员定位方法

    路晓亚李海芳
    130-137页
    查看更多>>摘要：煤矿井下光照不足、粉尘遮挡,井下视频监控系统采集的人员目标在二维图像中表现为小目标或低可见度目标时,原始YOLOv3网络的Darknet53特征金字塔结构无法充分提取和保留目标的细节信息,导致定位结果不准确.针对上述问题,提出了一种低可见度环境下基于改进YOLOv3的井下人员定位方法.首先,结合β函数映射和帧间信息增强技术,提升低可见度环境下煤矿井下监控视频的清晰度.然后,采用更轻量级的Darknet-19替代YOLOv3中的Darknet53,并引入CIoU作为损失函数,利用改进YOLOv3识别增强后视频中的井下人员目标.最后,基于映射模型将识别到的目标从二维空间投影至三维空间,结合三维定位结果完成井下人员定位.选用某煤矿一段低可见度环境下井下监控视频进行实验,结果表明:①经过基于改进YOLOv3的井下人员定位方法处理后的视频帧亮度、可见度和各项评价指标(平均灰度、平均对比度、信息熵与灰度谱带宽)较原始视频均有明显提升,整体光照条件得到显著改善,且处理后的视频帧对比度得到增强,目标和背景之间更易区分,证明了采用的图像增强技术的有效性.②改进YOLOv3模型能准确识别视频帧中的井下工作人员,不存在漏识别问题.③采用已知位置的标定物或人工标注的的真实三维位置作为基准,计算投影结果与真实位置之间的偏差(偏差计算涵盖X,Y,Z方向上的距离偏差),其中X方向和Y方向上的偏差均小于 0.2 m,Z方向上的偏差小于0.002 m,表明构建的映射模型的映射效果好且定位精度较高.

    低可见度环境井下人员定位改进YOLOv3三维空间定位β函数映射帧间信息增强映射模型

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    煤矿工业数据AI模型自动推理技术

    张智星付翔张小强李浩杰...
    138-143页
    查看更多>>摘要：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.

    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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    基于机器学习的煤岩破裂诱发电磁辐射信号智能辨识研究

    李保林冯嘉琪王恩元孙新宇...
    144-152页
    查看更多>>摘要：电磁辐射作为一种有效监测技术已应用于冲击地压、煤与瓦斯突出等煤岩动力灾害监测预警,但因电磁信号产生机制复杂,易受井下环境干扰(干扰信号)而影响灾害危险监测预警准确性.准确辨识煤岩破裂诱发的电磁辐射信号(有效信号)是该技术应用推广的关键.开展了煤岩单轴压缩电磁辐射监测实验,分析了电磁辐射有效信号和干扰信号时域、频域及分形特征差异性,分别利用线性判别法、支持向量机和集成学习法等机器学习算法建立了电磁辐射有效信号和干扰信号智能辨识模型,并对比分析了不同模型的识别精度.结果表明:分形盒维数、平均频率、计数和峰值频率特征对电磁辐射有效信号和干扰信号区分较明显,单一特征识别准确率均在70%以上;信号特征集和机器学习算法对有效信号和干扰信号识别准确率均有影响,基于全部特征集的集成学习法识别准确率最高,对2类信号的平均识别准确率为94.5%,能够满足电磁辐射监测预警应用需求.

    煤岩动力灾害电磁辐射机器学习煤岩破裂有效信号智能辨识

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    交错断层四面体自适应网格分级细化研究

    陈应显朱喆马慧茹富颉鹏...
    153-160页
    查看更多>>摘要：目前四面体自适应网格细化技术多集中于简单层状地质体的三维重构与表达分析,对结构复杂、数据不连续的含交错断层等地质体进行自适应网格细化时,易出现过度细化,导致断层区域的网格结构受到影响.为了提高含复杂断层四面体网格模型的精度,提出一种适用于交错断层的四面体自适应网格分级细化方法.首先,根据断层影响范围公式,自适应确定断层网格附近的细化范围;其次,构建四面体和四面体边的分级细分公式,确定细化范围内的四面体和四面体边的分级;然后,针对四面体网格细分时出现的多种情况,通过对边的升级处理,将细分的 8种类型统一为 3种类型;最后,在细化范围内,通过新增加顶点和原顶点重新连接四面体,改变网格的单元尺寸,生成高质量的网格模型.以内蒙古自治区某含交错断层露天煤矿的四面体网格模型为例,使用三维网格质量评估算法及FLAC3D模拟软件分析细化前后的网格模型,结果表明:细化后的网格模型失真值从 0.331 7降低到 0.306 1,表明网格的质量得到提升;在相同参数下,未细化模型的最大位移为 1.16 m,稳定性系数为 1.27,分级细化后模型的最大位移为 1.29 m,稳定性系数为 1.23;细化后模型的位移云图处于断层处,且能够体现断层分布特征和断层对边坡的影响规律,而未细化模型的位移云图的位置偏离断层中心,断层对边坡的影响效果不明显.

    交错断层自适应网格细化四面体四面体边自适应分级细化网格建模

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    机械冲击条件下锂离子蓄电池安全性分析

    倪春明
    161-166页
    查看更多>>摘要：煤矿井下环境恶劣且空间狭小,锂离子蓄电池容易遭受外部的物理冲击或损害,引发安全事故.以100 A·h矿用锰酸锂离子蓄电池作为研究对象,对该电池进行针刺、高温、潮湿试验,分析电池的安全性能.通过针刺试验模拟煤矿井下环境中潜在的机械冲击,用尖锐物体刺入电池,观察电池在极端条件下的反应.使用炉箱和湿度控制环境箱模拟煤矿井下的高温和潮湿环境,对针刺后的电池实施试验,评估电池在煤矿井下极端环境中的安全性和可靠性.试验结果表明:① 电池被钨针刺穿后,表面出现一定变形和破裂,但未出现电解质泄漏的情况,同时电池并未出现冒烟、起火、爆炸等危险情况,内部也没有气体产生.被钨针刺穿后,电池温度显著上升,但能控制在安全范围内且没有引发燃烧或爆炸,说明该电池在煤矿井下应用中具有一定的热稳定性.② 被刺穿电池在炉箱加热后显著膨胀,并伴随有气体泄漏的现象,但尚未引发爆炸或燃烧,说明电池在特定条件下具有一定的热稳定性.③ 在潮湿环境下,被刺穿电池产生气体,增加了内部压力,在刺穿和潮湿的双重影响下,使得电池温度增加,但因为潮湿环境中的水分起到一定的冷却作用,与高温环境下相比,电池温度上升趋势较为缓慢,且仍未引发爆炸或燃烧,说明电池在潮湿环境下仍具有热稳定性,不会出现热失控现象.

    矿用锰酸锂离子蓄电池电池安全性试验机械冲击针刺试验高温试验潮湿试验

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