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期刊信息/Journal information
煤田地质与勘探
中煤科工集团西安研究院
煤田地质与勘探

中煤科工集团西安研究院

王丽

双月刊

1001-1986

ccrimtdzykt@vip.163.com

029-81778075 81778078

710077

陕西省西安市高新区锦业一路82号

煤田地质与勘探/Journal Coal Geology & ExplorationCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是中文核心期刊，被美国EI PAGE ONE数据库、美国能源研究院《煤文摘》（COAL ABSTRACT）和国际能源机械《煤文摘》（COAL HIGHLIGHTS）等12种数据库和文摘期刊收录。主要刊载煤田地质、矿井地质、煤层气、水文地质工程地质、环境地质、煤田物探、矿井物探、探矿工程等方面的新发现、学术论文、先进经验和技术革新成果。
正式出版
收录年代

    机器学习方法在矿井水防治理论体系研究中的应用思考

    姚辉尹慧超梁满玉尹尚先...
    107-117页
    查看更多>>摘要：致灾机理、危险性评价、灾变预测共同构成矿井水防治理论体系基本内容,其在过去 20多年里快速发展,目标是理解矿井水行为特征,预测演化趋势,服务矿区水害防治工作.机器学习是大数据时代进行数据分析和挖掘的有力工具.将机器学习应用于矿井水防治理论体系研究,已得到相对广泛的关注.针对理论体系的 3项基本内容,重点讨论了机器学习在各内容建设中的具体应用,主要包括:根据不同水害类型分类简述致灾机理研究现状,指出机器学习应用暂为空白的原因为其不具备做出假设的能力.认为未来致灾机理研究方法依然以传统方法(理论分析、数值模拟、相似模拟等)为主,机器学习促进地质数据获取与处理,对机理研究作出贡献;分析方法优势,指出机器学习作用于危险性评价的主要方式为非结构化数据的处理及丰富评价方法;分析基于物理和基于数据的单一预测模式弊端,论述物理模型与数据驱动相结合的必要性,相应给出"模型-数据"双驱动预测模式的 3种实现形式,并讨论了基于图像的灾变预测方法可行性.随着生产数据及地质数据的丰富,机器学习方法可推动理论体系研究快速发展,并为矿井水防治学科系统方法论研究作出贡献.

    机器学习矿井突水矿井水防治理论体系大数据

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    大变幅加卸载下特厚煤层底板断层突水机理模拟研究

    李浩朱开鹏郭国强周杨...
    118-128页
    查看更多>>摘要：特厚煤层采场空间大、扰动范围广,强烈大变幅荷载易导致底板断层破裂加剧并诱发水害.数值模拟是揭示特厚煤层底板断层活化与突水机理的重要方法,准确反映大变幅加卸载下岩体破裂与裂隙水耦合特征是其合理性的关键.构建损伤变量与塑性应变、应力之间的相关关系,得到完整岩块的拉、加压卸载损伤演化方程;以平方拉剪应力与Benzeggagh-Kenane为初始、完全断裂准则,建立塑性位移与强度劣化关系,建立加卸载韧性断裂本构关系;基于实验数据建立贯通裂隙加卸载剪切本构关系.以基本方程与状态方程为基础,结合浸没边界方法,形成裂隙岩体水力学模拟理论.由此编制流体动力学-有限离散元CFD-FDEM耦合程序,模拟研究特厚煤层底板断层活化突水过程.结果表明:CFD-FDEM耦合程序可数值实现特厚煤层底板断层从(准)连续体到离散体转化,以及断层带裂隙水运移过程.底板断层采动破坏包络线呈W形,最深位于断层及其上盘(48.6 m),最浅位于断层下盘(23 m).特厚煤层采场底板断层及其上盘受到较大超前集中应力,而后在采空区内大幅卸载,导致该位置出现显著二次破坏,并形成主要导水通道.研究成果为特厚煤层工作面底板断层水害防治提供理论支撑.

    特厚煤层底板断层突水机理CFD-FDEM耦合大变幅加卸载

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    黄陇煤田典型特厚煤层综放开采涌水机理与导水裂隙带发育规律

    闫和平李文平段中会杨玉贵...
    129-138页
    查看更多>>摘要：黄陇侏罗纪煤田厚煤层开采导水裂隙带发育高度大,易导通上覆白垩系洛河组巨厚砂岩含水层,区内青岗坪煤矿回采期间出现典型的"脉冲式"涌水特征,给矿井的安全回采造成严重影响.以青岗坪煤矿 42105综放工作面为研究对象,采用 3DEC离散元模拟、钻孔冲洗液漏失量、综合物探以及钻孔电视相结合的实测方法,对工作面回采过程中覆岩导水裂隙带和离层发育规律进行研究,探究该典型地质条件下矿井的涌水机制与导水裂隙带发育特征.结果表明:42105工作面导水裂隙带受覆岩周期性垮落影响不断向上发育,洛河组孔裂隙砂岩静储水不断释放,间歇性涌入工作面,形成幅值稍低的"脉冲式"涌水;在采动影响下巨厚砂岩含水层内不断出现离层,导水裂隙带导通砂岩含水层离层积水区,致使涌入工作面的瞬时涌水量突增,形成幅值较高的"脉冲式"涌水.结合现场钻孔冲洗液漏失量实测、综合物探以及钻孔电视结果,揭示了青岗坪煤矿洛河组孔裂隙砂岩静储水与离层水叠加影响的"脉冲式"涌水机理,确定导水裂隙带的最大发育高度为 316.83～333.00 m,裂采比为30.17～31.71.研究结果对于类似地层条件下矿井涌水的防治和安全高效回采具有指导意义.

    黄陇煤田特厚煤层导水裂隙带"脉冲式"涌水综合探测离散元模拟

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    露天煤矿排土场长时序植被碳汇分级方法构建及分析

    杨飞崔宽宽张成业李军...
    139-150页
    查看更多>>摘要：植被碳汇是露天煤矿生态环境评价的重要指标,精确反演植被碳汇并进行准确分级对探索矿区生态修复至关重要.为此,提出一种基于粒子群优化算法的露天煤矿植被碳汇分级方法.基于Landsat遥感影像和气象数据,采用光能利用率模型,反演出内蒙古胜利一号露天煤矿区2005-2020年间排土场的植被碳汇时空分布;通过构建目标函数并迭代计算,获取了该区植被理想光能利用率、最佳气温和降水条件,量化并建立了植被碳汇分级标准;对不同时期各个排土场的植被碳汇结果进行分级,并对分级面积和占比的时空变化进行分析.结果表明:(1)2005-2020年间研究区植被固碳能力呈上升趋势,年均增长值和增长率分别为 1.43 gC/(m2·a)和 6.97%.(2)各排土场生态修复后,植被碳汇值大幅提高,极高和高植被碳汇区面积不断扩大.(3)排土场生态修复效果存在差异,南北排土场表现最佳,沿帮次之,内排土场相对较差.到 2020年南、北排土场极高植被碳汇区面积分别达 0.94和 0.92 km2,占比为 92%和 94%;沿帮排土场极高和高植被碳汇区面积达3.64 km2,占比 66%;内排土场极高植被碳汇区面积增长至 1.22 km2,占比达 31%;2020年南、北和沿帮排土场已不存在极低植被碳汇区.研究成果不仅为露天煤矿生态环境评估提供了重要的数据支持,也为矿区生态修复策略制定提供了科学依据.

    露天煤矿生态环境评价排土场植被碳汇分级

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    煤矿用自动化钻机远程控制系统的研制

    董洪波姚宁平王天龙马斌...
    151-159页
    查看更多>>摘要：针对钻机在复杂施工环境下所面临的劳动强度大以及安全风险高等问题,采用电子电路技术、测量传感技术、远程控制技术、视频监测技术以及大数据技术,研制出一套适用于煤矿自动化钻机的远程监控系统.该系统以ZDY4500LFK型煤矿用钻机为主体,实现了视距内控制、井下集控以及地面远程监控 3种控制模式,并构建了云端自动化钻机管控平台.具体而言,视距内监控模式通过遥控器、控制器及配套传感器,实现了对井下视觉范围内钻机的精确操作;井下集控模式则集成了集控舱、隔爆兼本安型计算机、本安显示器、隔爆兼本安型交换机、本安摄像头以及本安操控箱等设备,实现了对井下危险钻场的钻机远距离安全监控;地面监控模式则通过地面操控台、地面服务器、显示器、交换机以及AI智能分析盒子等设备,为自动化钻机的地面远程监控提供了有力支持.此外,云端自动化钻机管控平台则主要用于自动化钻机群运行状态和施工状态的数据统计与分析.研制的远程控制系统应用于ZDY4500LFK、ZDY6500LDK型钻机,并实现了视距内遥控、井下集控以及地面远距离控制等多种控制方式的稳定运行.现场试验和测试研究结果表明:(1)钻机视距内遥控系统遥控器按键丰富、控制器具有CAN、RS485等丰富的接口,手机升级便捷方便,可广泛应用于钻机电控化升级和改造.(2)远程集中控制系统可以实现10 km距离的远程控制,控制响应时间小于200 ms.视频、参数采集数据响应及时无卡滞,可以满足井下钻机远程监控的需求.(3)地面远程监控系统可以实现地面钻机远程监控并具有AI识别功能,可实现人员闯入预警和停机功能.(4)自动化钻机管控平台经过功能、压力、并行、访问测试,功能正常,响应及时,系统无崩溃,可用于自动化钻机数据和工况的统计分析.该控制系统的应用在保证钻孔施工安全的同时也为煤矿钻机实现少人化、智能化、信息化提供了借鉴.

    自动化钻机遥控远程控制地面监控集控煤矿

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    数字孪生驱动的掘锚设备跟踪定位与碰撞检测方法研究

    杨文娟赵典张旭辉陈鑫...
    160-173页
    查看更多>>摘要：掘锚自动化作业是煤矿巷道智能掘进的关键,针对当前掘锚设备交替作业过程中相对位姿测量和碰撞检测难题,提出一种数字孪生驱动的煤矿井下掘锚设备跟踪定位与碰撞检测方法.首先,为克服井下掘进工作面低照度、高粉尘、复杂背景干扰的影响,以多点红外LED标靶作为信息源,通过工业相机采集红外LED特征点图像,利用Hough轮廓检测与质心法提取光斑中心并通过二进制编码识别标靶ID,采用改进稀疏光流算法对光斑进行跟踪,同时建立基于PNP的掘锚设备位姿解算模型,采用对偶四元数获得设备间相对位姿.其次,利用数字孪生技术,基于Unity3D平台建立对应实际尺寸的掘锚设备及工作面数字孪生模型,利用Socket通信方式实现虚拟空间与物理实体之间的实时数据传输与交互,在虚拟空间中实现掘锚设备实时位姿的三维可视化,结合任意多边形OBB(oriented bounding box)碰撞检测算法,实现掘锚设备虚拟碰撞检测.最后,搭建实验平台进行掘锚设备位姿测量试验,同时对虚实运动轨迹和碰撞检测效果进行验证.实验结果表明:掘锚设备跟踪定位实验的位置误差不超过 20 mm,角度误差不超过 0.30°;虚实位置坐标对比中X轴方向最大误差不超过 1.14 mm;Y轴方向最大误差不超过 1.10 mm,能够保证系统虚实一致性和同步性,满足掘进工作面作业过程中掘锚设备实时跟踪定位及碰撞检测的要求.

    数字孪生掘锚设备位姿测量碰撞预警稀疏光流算法煤矿

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    松软煤层钻进钻杆减重降阻机制及应用研究

    王永龙郭佳宽余在江杜康...
    174-182页
    查看更多>>摘要：施工瓦斯抽采钻孔是治理瓦斯危害的必要手段,针对松软煤层钻进因钻杆自重大引起的钻进阻力大、钻进效率低及劳动强度高等问题,提出了优化钻杆结构以减少自重并降低钻进阻力的研究思路,通过设置四翼内凹结构达到减小钻杆自重及降低钻进阻力的目的,并依此设计了四翼内凹刻槽钻杆,兼顾钻杆推进阻力和旋转扭矩损失,建立了钻杆钻进阻力模型,结合ANSYS数值模拟方法对四翼内凹刻槽钻杆进行强度校核分析与参数优化,研制了四翼内凹刻槽钻杆,并进行了现场工业性试验.研究表明:(1)对于 100 m钻孔深度,四翼内凹刻槽钻杆相对于圆状刻槽钻杆质量减轻了21.88%,在正常钻进时,四翼内凹刻槽钻杆与圆钻杆相比旋转扭矩损失降低了 25.10%;与圆状刻槽钻杆相比降低了 20.90%.在塌孔 10 m的情况下,四翼内凹刻槽钻杆钻进阻力相对于圆钻杆降低了51.44%,相对于圆状刻槽钻杆降低了 43.65%.(2)对四翼内凹刻槽钻杆进行强度分析与参数优化,结果显示,在常规坑道钻机作用下,钻杆最大应力与内凹深度呈正相关,与壁厚呈负相关,壁厚对于应力的影响大于内凹深度的影响,且在内凹宽度为 33 mm、深度为 4 mm、壁厚为 11.5 mm时,安全系数为 1.59.(3)现场工业性试验表明,四翼内凹刻槽钻杆排渣顺畅,强度可靠,钻进深度提高了18.18%,钻进效率提高了17.80%.在保证钻杆强度的前提下、通过钻杆结构创新有效降低钻杆质量,对于降低工人劳动强度、提高钻进效率和成孔率具有显著的效果,为推动复杂地层钻探技术发展提供了新的方法.

    松软煤层瓦斯抽采钻杆减重钻进阻力强度校核

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    基于机器学习的钻井液流变参数智能识别方法

    刘长晔杨现禹蔡记华王韧...
    183-192页
    查看更多>>摘要：钻井液流变性是钻井液流动和变形的特性,对于携带与悬浮岩屑、提高钻进速度至关重要,准确掌握钻井液流变参数是保证井眼清洁与高效钻进的前提.提出一种基于卷积神经网络(Convolu-tional Neural Network,CNN)的钻井液流变参数智能识别方法,通过磁力搅拌产生稳定的钻井液流动图像,利用多种数据增强方法增加图像数量并建立数据库,增强模型的鲁棒性和泛化能力.优化AlexNet卷积神经网络算法,构建钻井液流变参数识别模型.将数据库划分为训练集:验证集:测试集=7:2:1,对训练集进行迭代训练并通过验证集调整参数获得最佳拟合模型.此外,运用混淆矩阵、卷积核可视化技术和类激活技术(Gradient-weighted Class Activation Mapping,Grad-CAM)对模型进行多方位评估.结果表明:(1)钻井液流变参数识别模型对钻井液塑性黏度测试的宏精确率为95.2％,宏召回率为 94.7％,宏F1 值为 0.95.(2)对钻井液表观黏度测试的宏精确率为 91.6％,宏召回率为 91.5％,宏F1 值为 0.90.(3)利用卷积核可视化技术和Grad-CAM对特征提取进行可视化处理,发现钻井液波纹形状和大小会影响模型流变参数识别准确度.(4)室内测试结果表明,该模型的测试误差为±2 mPa·s,在设计允许范围以内,具有较高的识别精确度和稳定性.所提出的钻井液流变参数实时智能识别方法可为安全、快速和准确地进行钻井液流变性测试提供智能化技术思路.

    钻井液流变参数机器学习卷积神经网络智能识别

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    《煤田地质与勘探》征稿简则

    封3页
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