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煤炭科学技术
煤炭科学技术

王金华

月刊

0253-2336

cst410@china.com

010-84262920 84262926

100013

北京和平里青年沟路5号

煤炭科学技术/Journal Coal Science and TechnologyCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>该刊为实用性的技术类刊物。辟有技术经验、实验研究、问题探讨、专家论坛、新产品、科技信息等栏目。是全国优秀期刊之一，第二届全国科技期刊评比获二等奖。读者对象为有关专业的科研生产设计教学管理等单位的工作者。
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    煤炭绿色开发复杂巨系统数智化技术进展

    王国法张建中刘再斌庞义辉...
    1-16页
    查看更多>>摘要：分析了当前我国煤炭资源绿色开发面临的新形势和新要求,提出了煤炭资源绿色开发复杂巨系统数智化技术体系,以绿色开发模式为目标,以地质透明化为基础,将煤矿全要素数字化,完成煤矿所有信息的精准实时采集、网络化传输、规范化集成、可视化展现、自动化运行和智能化服务的数字化智慧体,通过融合一系列数智化关键技术推动煤炭资源绿色智能平衡开发与管控模式迭代升级;提炼"数智开采"技术,研发了数字煤矿智慧逻辑模型、复杂变形条件下"采场-装备"双动态系统耦合分析模型、开采设备群健康状态评估与剩余寿命预测模型等关键技术,提出了智慧逻辑模型框架下的开采系统智能化控制方法,智能开采复杂场景综采设备群姿态识别方法、全局最优规划策略及协同控制方法、设备健康状态识别与故障诊断方法;诠释"透明地质"概念,提出了透明地质保障技术路径,研发了精细物探与钻探、围岩条件动态监测、多源高精度数据采集、多源异构数据融合解译等地质透明化技术,创新了静态地质建模、动态地质建模、工作面精准地质保障、多源地质数据解译融合、多属性动态高精度建模、地质信息同步映射、矿山信息模型等地质数字化技术,分析了"透明地质"技术在地下资源开发地质构造探明程度、揭示煤岩物理力学性质、"三场"变化、隐蔽致灾因素预测等应用价值;分析了绿色开采技术,包括绿色减沉与保水开采技术和井上下协同治理与生态修复技术;围绕数智开采、透明地质和绿色开采3方面技术进行了案例解析,展望当前形势下,需亟待加速数据驱动下煤炭资源绿色开发与管理变革转型,推动煤炭行业高质量发展进入新阶段.

    绿色矿山煤矿智能化智能开采绿色开采地质探测地质建模透明地质

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    基于MRAU视频分割模型的矿井涌(突)水风险识别方法

    武强张帅杜沅泽徐华...
    17-28页
    查看更多>>摘要：矿井涌(突)水视频识别是智能化矿井建设的关键之一,通过识别涌(突)水从无到有、从小到大的动态演变过程,有助于防止水量超出矿井排水能力并演变为水害.为此提出了一种基于多通道残差注意力机制的U2Net视频分割模型(MRAU),旨在识别涌(突)水的演变过程.首先,基于卷积注意力模块(CBAM)改进U2Net网络模型,以提高特征提取效果.通过多通道残差预处理,区分水流动态特征与静态背景,并将处理结果作为注意力机制输入模型,从而强化水流特征的学习.此外,使用中间帧掩码作为标签进行多帧融合学习,进一步提升网络对水流动态特征的识别能力.最终,通过学习不同场景下的水流特征,实现对未知场景中涌(突)水动态演变的有效识别.通过与Deeplab、LRASPP、FCN、U2Net网络模型的对比试验,选用Dice和IoU作为评价指标.试验结果表明,MRAU模型的Dice和IoU分别达到 92.88%和 87.51%,相比U2Net基础网络,识别结果分别提高了 4.71%和 7.41%.在未知的涌(突)水场景中测试时,MRAU的 Dice和 IoU得分分别达到了86.75%和 80.23%.与其他模型相比,MRAU的识别精度最高,表明该模型在不同场景下对水流特征具有更强的泛化能力.此外,MRAU能够精准监测涌(突)水流量从小到大的演变过程.最后,通过在井下环境中模拟突水场景,进一步验证MRAU模型在实际生产中的实用性,为矿井水害监测提供了有效的技术手段.

    矿井涌(突)水视频分割MRAU多通道残差预处理注意力机制U2Net

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    煤矿智能化建设市场现状及发展趋势研究

    张林王国法刘治国富佳兴...
    29-44页
    查看更多>>摘要：煤矿智能化建设市场现状及未来发展趋势是行业管理部门、煤炭生产企业、科技支撑企业、其他潜在企业等关注的对象,也是行业内资本投入、技术研发和人才培养的重要指导方向.构建基于生产要素、需求条件、支持性产业、企业战略以及行业机遇和政府支持政策的六维波特钻石模型,宏观分析煤矿智能化建设市场的竞争优势;以 2013-2023年的煤矿数量、产能、采选业固定资产投资及智能化建设总投资、建设成效等历史数据为基础,选取数量指标、产能指标和投资指标等不同维度的数据,计算煤矿智能化建设市场渗透率并进行曲线拟合,根据煤炭企业规模集中度、煤炭产能分布集中度和煤炭企业属性集中度对拟合的曲线进一步修正;为进一步衡量煤矿智能化建设市场活力,以国家首批 71处智能化示范煤矿为样本,预测 2025-2035年煤矿智能化市场容量,在难以全面精准获得煤矿智能化全部子系统历年市场数据的情况下,利用SAC、SAM、SAP 3项产品市场统计数据对煤矿智能化市场分析及预测结果进行可靠性验证;根据政策导向、技术现状和建设实际,提出了煤矿智能化建设市场发展萌芽破土、培育试点、示范建设、全面建设和高级智能 5个阶段,基于杰弗里摩尔鸿沟理论,分析了智能化建设各阶段特征及早期市场和主流市场特点,发掘了煤矿智能化建设市场鸿沟及其产生因素,给出跨越鸿沟的具体措施.结果表明:我国煤矿智能化建设市场具有强且持续的竞争力;2023年市场渗透率约为 4.74%,预计至 2026年渗透率将达 10%,是社会资本投入黄金时期,可用较低投入撬动未来较高市场份额;煤矿智能化建设市场容量将于2025年突破 3200亿元,2035年将累计达到万亿级;当前煤矿智能化建设处于早期市场和主流市场之间的鸿沟区,预计用2～3 a时间将完成鸿沟跨越.

    煤矿智能化市场渗透率市场容量市场阶段市场鸿沟

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    矿山行业大模型建设路径探索与应用展望

    王海军
    45-59页
    查看更多>>摘要：煤炭是保障能源安全的压舱石.在当前加快发展数字经济、积极稳妥推进"双碳"目标的背景下,煤炭行业亟需深化数字化转型与智能化建设.在此背景下,探索引入大模型技术赋能煤炭行业应用,充分利用行业海量知识数据,加快推动煤炭行业的数字化发展,已成为行业关注的焦点.基于此,梳理了通用大模型技术的发展现状,阐述了大模型技术在多领域的应用现状与成效,介绍了数据处理(清洗、平衡、增强等)、文本分词、预训练与微调、提示词优化、向量嵌入、对齐、检索增强生成等行业大模型关键技术,表明了行业大模型在继承通用大模型"通"的优势的同时又兼具"专"的特点,在推动行业生产力革新和产业升级方面发挥着重要作用.深度剖析了大模型技术在煤炭行业应用面临研发投入成本高、高质量数据搜集难度大、多模态数据融合技术难度高等挑战,从基础设施层、数据资源层、算法模型层、应用服务层、安全可信与测试层、行业生态层六方面详细总结了太阳石矿山大模型为应对上述挑战采取的建设路径以及取得的阶段性成效,最后对大模型技术的发展给煤炭行业带来的生产与技术变革进行了展望,指出矿山行业大模型建设应遵循开源模型与行业数据相结合的路径,发挥大模型的工具属性以赋能业务场景、构建"产-学-研-用"相结合的应用生态,助力矿山行业新质生产力的发展.

    大规模预训练模型矿山行业大模型太阳石矿山大模型检索增强生成知识标签体系

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    煤矿井下移动机器人激光标靶定位方法研究

    马宏伟苏浩薛旭升李超...
    60-73页
    查看更多>>摘要：针对煤矿井下巷道中移动机器人受环境影响,位姿感知难、定位精度低等难题,提出了一种以激光标靶作为定位基准的移动机器人精确定位方法.根据巷道环境特征与激光追踪检测原理,提出激光标靶网络分布式部署策略,构建基于激光标靶网络与激光追踪器的机身定位检测平台;依据已知巷道空间信息与激光标靶位置信息,构建巷道坐标系及位置信息数据库并内置于激光标靶,利用定位检测平台解算激光标靶在激光发射器坐标系下的实际位置信息,建立激光标靶在巷道坐标系与机身坐标系的关联关系;通过提取数据库中激光标靶的 4个特征点坐标信息,将其作为输入数据引入激光发射器与激光标靶定位模型,通过EPnP(Efficient Perspective-n-Point)算法求解机身位置信息,并以激光标靶巷道坐标与实测坐标最小残差平方和表征机身位置误差,构建机身位置误差模型,利用列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt,L-M)算法最小化机身位置误差,通过空间坐标转换得到移动机器人在巷道坐标系的精确位置信息.经试验验证:移动机器人沿巷道方向、宽度方向和高度方向位置测量最大误差小于 11.33、8.12、8.57 mm;动态轨迹测量试验的实际位置与理论位置误差在巷道方向、宽度方向、高度方向最大误差率为 2.74%、3.14%、2.36%,且保证了在转弯的复杂巷道中机身定位的稳定测量,满足煤矿井下移动机器人定位精度要求.

    煤矿井下移动机器人定位激光标靶EPnPLevenberg-Marquardt(L-M)算法

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    基于Unity3D的工作面液压支架群组空间支护姿态数字孪生重构方法

    曾庆良班新亮孟昭胜万丽荣...
    74-88页
    查看更多>>摘要：煤炭是我国的关键能源,保障煤炭资源安全高效开采对我国具有重要战略意义.我国煤炭资源以井工开采为主,生产环境较恶劣且工人劳动强度大,智能化开采因其减人提效理念内涵成为我国煤炭行业高质量发展的必由之路.液压支架是井工开采关键支护装备,其支护性能同时受本体支护姿态及群组关联姿态影响.受井下复杂开采条件影响,液压支架支护姿态信息获取困难,因此如何智能精准地感知液压支架群组空间支护姿态是制约智能化建设的重大难题之一.为精准描述工作面液压支架群组空间支护姿态,首先分析了液压支架群组空间连接关系,建立了基于多杆双驱的液压支架自姿态感知模型和基于空间多线协同定姿的架群姿态感知模型,分析了不同求解策略对自姿态模型解算性能影响.随后借助三维互动平台Unity3D搭建了工作面液压支架群组数字孪生环境,开发了基于工作面真实场景数据驱动的可视化系统.最后,依托山东某矿对所述方法开展了工程验证,结果表明提出的液压支架群组空间支护姿态孪生重构方法能精确映射实际液压支架群组真实空间支护位态,解决了液压支架支护本体支护姿态信息易受现场振动干扰和支架群组关联姿态信息缺失难题.论文所提方法为工作面多智能体运行行为全场景虚拟再现及工作面智能化建设提供思路借鉴.

    液压支架数字孪生自姿态群姿态Unity3D

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    基于协议匹配和数据压缩的采煤机数据管理技术研究

    王忠宾魏东司垒梁超权...
    89-102页
    查看更多>>摘要：采煤机作为综采工作面的关键装备,其智能化水平的提升对提高矿山智能化体系建设具有重要作用.当前,复合传感与精细化监控技术日益成为智能化采煤机研制的主流方向,导致所需监控的数据量明显提升,对采煤机数据管理系统提出了更高的要求.采煤机远程监控系统的应用效果受协议适配度与监控数据传输及储存能力影响严重.为了提高采煤机远程管控系统的适配性和数据管理的时效性,降低采煤机远程监控系统开发及部署难度,开展了通讯协议匹配解析和实时数据压缩存储相关研究.首先构建采煤机通讯协议树模型,提出基于子树匹配的采煤机通讯协议相似度计算方法,设计了采煤机通讯协议匹配算法,实现了不同型号采煤机通讯协议点表自适应匹配与解析;其次设计了基于相同状态字的开关传感量压缩算法和基于变长编码的模拟传感量压缩算法,提高了采煤机实时数据的压缩比,降低了数据存储子系统开销;最后,构建了基于协议匹配和数据压缩的采煤机远程监控系统,并进行实验测试.测试结果表明:本次实验中,所提出的基于子树匹配的采煤机通讯协议相似度计算方法与专家参考值一致,协议匹配吻合度可达 100%;所提出的面向采煤机的数据压缩算法对开关量和模拟量的压缩率分别达到了99.16%和91.80%.

    采煤机实时数据管理远程监控系统通讯协议匹配数据压缩存取

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    基于MRU-Net++的极薄煤层综采面煤岩界面图像识别

    张传伟何正伟路正雄李林岳...
    103-116页
    查看更多>>摘要：煤岩识别是极薄煤层综采工作面实现智能化开采的核心技术之一.针对极薄煤层开采时煤岩分界线自然裸露在外的特殊情况,提出了一种基于MRU-Net++网络的极薄煤层煤岩图像识别方法.该网络以U-Net++为基础,通过"剪枝"技术对U-Net++结构进行优化,在U-Net++网络性能损失最小的同时减少其复杂度,以提高运算速度;采用MobileNetV2轻量化网络,构建一个基于MobileN-etV2的核心骨干网络,替代U-Net++原有的网络架构,显著降低了模型的参数数量,提高了模型分割效率;同时引入含有通道注意力机制的ResNeSt模块来增强对煤岩图像边缘细节特征的提取能力,提高分割精度.利用液压支架上的防爆摄像仪采集极薄煤层综采工作面煤岩图像,获取具有煤岩分布信息的高清煤岩图像并对图像进行预处理,创建含有 2 536个样本的极薄煤层综采面煤岩图像数据集.设置消融试验,验证改进部分对网络性能的影响,并将该模型与经典FCN、U-Net、U-Net++网络模型进行对比,利用自适应学习算法训练各网络模型,选择像素准确度(Pixel Accuracy,PA)、交并比(Intersection over Union,IOU)及测试时间等关键指标评估模型分割效果.结果显示,MRU-Net++网络模型的平均像素准确度PAM和交并比IOUM分别为 97.15%和 94.16%,模型占用内存 25.71 M,每张图像的平均测试时间 28.61 ms,充分证明了该方法在极薄煤层特殊环境下进行煤岩识别任务的可行性与有效性.

    极薄煤层煤岩识别语义分割U-Net++网络模型深度学习

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    矿井图像的多维特征与残差注意力网络超分辨率重建方法

    程健米立飞李昊李和平...
    117-128页
    查看更多>>摘要：煤矿井下环境复杂,受光照、煤尘、水雾的影响,采集的图像往往存在细节模糊、纹理缺失等问题,低分辨率的矿井图像对煤矿安全监控的智能化发展带来诸多制约.图像超分辨率重建作为一种重要的图像处理技术,旨在从矿井低分辨率图像中恢复出清晰的高分辨率图像,从而显著提升煤矿智能监测与安全管理的可靠性.针对矿井图像边缘纹理信息缺失、细节模糊不清等质量退化问题,笔者提出一种矿井图像的多维特征与残差注意力网络超分辨率重建方法.首先,采用多分支网络将动态卷积与通道注意力机制进行并行融合,以"水平-通道""垂直-通道"交互方式来捕获不同的空间统计特性.其次,设计了一种递归稀疏自注意力机制,在线性复杂度下聚合代表性特征图,自适应选择权重分配,减少计算过程中的信息冗余.最后,基于标准多头自注意力机制和残差连接方式构建深层特征提取的基本单元,将获得的特征信息与浅层特征通过跳跃连接共同输入重建模块,完成超分辨率矿井图像重建.实验结果表明,笔者所提方法在客观评价指标和主观视觉分析上较现有主流算法均有明显提升.在矿井数据集的测试中,2倍和 4倍缩放因子下的图像相似性(LPIPS)平均降低 10.97%、9.91%,峰值信噪比(PSNR)平均提升 4.10%、2.30%,证明了该方法在恢复矿井图像结构和纹理细节上的有效性.

    煤矿井下图像超分辨率重建注意力机制残差网络递归算法

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    融合多级特征增强与权重网格统计的煤矿井下图像匹配

    李和平洪劭楸程健安宁...
    129-140页
    查看更多>>摘要：图像特征提取与匹配是实现煤矿井下视频和图像拼接、视觉定位导航等任务的一项关键技术,但受井下低光、不均匀光照以及重复纹理等环境因素的影响,相机采集到的图像往往对比度低、纹理信息不明显,存在特征点提取困难、误匹配率高的问题.对此,文章提出一种融合多级特征增强与权重网格统计的方法,以实现煤矿井下图像的有效匹配.首先,设计多级特征检测网络,在堆叠网络层的基础上引入可变形卷积层,保证特征的旋转不变性;其次,利用特征增强模块,将提取的特征点与描述子信息编码投影到高维空间,并通过Transformer网络增强特征间的可区分性;最后,采用基于权重网格的多阶段匹配优化策略,结合匹配质量因子与运动平滑性约束对初步匹配结果进行筛选,解决井下重复纹理感知混淆的问题,提高相似区域间的误匹配判识能力.在井下实际采集数据集和LOL、HPatches公开数据集上的大量试验表明:所提图像匹配方法具有更高的精度与鲁棒性.具体地,相较于ORB、SIFT、ASLFeat和Superpoint算法,所提特征提取方法的平均精度分别提升了33.07%、69.78%、17.65%和33.52%;相较于FLANN、BF+KNN、BF+RANSAC和BF+GMS特征匹配方法,所提特征匹配算法的平均精度分别提升了19.66%、23.26%、4.16%和18.46%.

    煤矿井下图像特征提取特征增强特征匹配深度学习

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