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期刊信息/Journal information
煤炭学报
煤炭学报

刘峰

月刊

0253-9993

mtxb@vip.163.com

010-84262930

100013

北京和平里青年沟东路5号煤科院内

煤炭学报/Journal Journal of China Coal SocietyCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>《煤炭学报》于1964年创刊,为季刊。1966年停刊,1979年复刊, 1993年改为双月刊,1995年改为大16开本,并申办创刊了《煤炭学报》英文版《Journal of Coal Science & Engineering(China) 》,半年刊。《煤炭学报》是中国煤炭学会主办的煤炭系统最高水平的综合性学术刊物,现为双月刊,112页。主要刊载与煤炭科学技术相关的基础理论和重大工程研究的理论成果,包括煤田地质学、矿山岩体力学、采矿工程、煤矿安全、环境保护、煤矿机电一体化、煤的加工与利用、煤炭经济研究等领域的学术论文。30多年来,为传播煤炭科学技术起到了重要的作用。 多年来,《煤炭学报》一直以“登一流文章,创一流期刊”为指导思想,培养了一支基础理论知识扎实、专业水平高的稳定的编辑队伍,使《煤炭学报》质量逐步提高。《煤炭学报》1992年荣获全国第一届优秀科技期刊评比二等奖,获中国科协优秀科技期刊二等奖;1997年获全国第二届优秀科技期刊评比一等奖,获中国科协优秀科技期刊一等奖;1999年荣获首届中国期刊奖;2001年入选“中国期刊方阵”,并被评为“双奖期刊”。《煤炭学报》在包括10名中国科学院、中国工程院院士的编委会领导下,每年都制定了明确的报道重点,使刊物能紧紧围绕煤炭重大科技攻关项目发表相关的基础理论论文。《煤炭学报》发表的论文反映了煤炭科学技术的最新研究成果,起到了促进煤炭科学技术交流和发展的龙头作用,为繁荣煤炭科学技术事业作出了重要贡献。《煤炭学报》被国内外近20家数据库和文摘期刊所收录,如IEA Coal Abstract CD-ROOM(美国)、 Ei Page One、美国的能源科学与技术数据库、美国地质文摘、中国科学技术期刊文摘数据库、中国科学引文数据库、日本科学技术文摘速报、РЖ、Coal Highlights(英国)、Geological Abstract(英国)、Geomechanics Abstracts(英国)、中国学术期刊文摘、中国力学文摘、矿业文摘等等。
正式出版
收录年代

    矿井提升机天轮智能润滑系统设计及控制策略

    寇子明李腾宇吴娟
    1230-1239页
    查看更多>>摘要:天轮是提升系统中的重要组成部分,一旦其出现故障,不仅会影响煤矿的生产效率,而且会引发安全风险。润滑不良是导致天轮故障的主要原因之一。针对目前煤矿现场普遍的人工润滑方式导致效率低下、难以保证润滑的均匀性和及时性等问题,设计了新型天轮轴承智能润滑系统,并实现其现场应用。从天轮结构出发,考虑天轮轴端滚动轴承和游动轮滑动轴承的不同运行方式,提出了采用自动润滑和人工辅助相结合的方式对天轮轴承进行润滑,通过对润滑系统的实时监测实现单泵多点不同用脂量智能配送功能,同时提供废脂回收功能避免废油对轴承的损伤。研究了基于润滑状态异常识别的智能控制策略,根据对润滑状态的判断结果调整系统的润滑周期和润滑量。考虑到润滑状态识别准确率对系统运行结果的影响,构建了基于局部保留投影算法(Locality Preserving Projections,LPP)与支持向量数据描述(Support Vector Data Description,SVDD)相结合的润滑状态智能识别模型。针对特征降维方法中近邻点数量会严重影响降维效果的问题,提出以样本集的高低维特征集的信息熵差为目标函数,采用粒子群优化算法对LPP算法参数进行优化。采用现场实测数据对该模型进行验证,结果表明所提方法可有效识别天轮轴承异常状态,现场工况下识别准确率达 82%。最后,在某煤矿进行了天轮轴承智能润滑系统的现场应用研究,以单泵对 4个天轮进行润滑,结果表明润滑系统可实时获取自身的运行参数并实现远程控制,保证润滑效果的持续性和均匀性,满足现场的实际需求。

    矿井提升机天轮轴承润滑系统状态识别智能润滑

    煤矿防冲钻孔机器人全自主钻进系统关键技术

    王忠宾司垒魏东戴剑博...
    1240-1258页
    查看更多>>摘要:针对高地应力矿井钻孔卸压作业智能化程度低的技术难题,总结分析了国内外钻孔卸压技术和装备的研究现状,指出研发高性能、高可靠、高效率的防冲钻孔机器人全自主钻进系统是破解冲击地压防治难题的重要发展方向。为此,凝练了影响钻进系统性能的"孔位精准识别、钻具姿态精确感知、无线电磁随钻智能检测、钻具运行状态智能识别和钻进系统精确控制"五大关键技术,并给出了解决思路和方法。针对在复杂恶劣环境下卸压孔的精确识别问题,设计了融合图像尺寸调节和多阶段训练模式的卸压孔图像样本扩充SinGAN模型,引入多层特征融合优化的Faster-RCNN,构建了基于改进SqueezeNet轻量级网络架构的孔位识别模型,以实现卸压孔位的准确快速识别;针对钻具姿态精确感知问题,提出了基于改进梯度下降法算法优化无迹卡尔曼滤波的惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)初始对准方法,设计了多个IMU的空间阵列布局方式,研究了基于BP神经网络的钻具姿态误差补偿方法,旨在提高钻具姿态的解算精度,实现精准钻孔卸压;针对复杂地质环境下钻进工况的精确检测问题,搭建了煤矿井下随钻测量无线电磁传输系统架构,探讨了微弱电磁波信号自适应调制和随钻高速双向电磁传输技术原理,研究了孔底地质参数、几何参数和工程参数的测量原理和实现过程;针对钻进系统运行状态识别问题,构建了钻进信号时域、频域、时频域的多域特征和深度网络高级特征提取架构,提出了钻进系统关键零部件健康状态评估和故障诊断技术,构建了基于改进蝙蝠优化长短期记忆网络的卡钻风险因子预测模型,实现对卸压钻具卡钻状态的准确预测;针对钻进系统的精确控制问题,分析了钻进系统的液压系统工作原理,构建了考虑煤岩性状的钻进系统精确控制方案,探讨了基于转矩和位置的钻进系统最优控制参数求解原理,旨在实现钻进回转系统和给进系统的智能协同控制和并行作业。

    防冲钻孔机器人卸压孔识别钻具姿态感知无线电磁检测钻进状态识别智能协同控制