高强高预应力让压锚杆在动压巷道中的应用

为有效控制动压巷道软弱破碎围岩大变形,通过"二高一大"支护原则确定高强高预应力让压锚杆支护体系,该支护体系应用于枣矿集团付煤公司3上402综放大面材巷。通过实践表明,顶板最大下沉量为56mm,沿空测煤帮最大位移量为115mm,非沿空测煤帮最大位移量为112mm,采用设计的支护体系实现了破碎围岩动压巷道安全支护的目的。     

霍西煤田安益矿区1~#煤层的煤岩学特征

为了查明霍西煤田灵石县安益矿区主采煤层1#煤的煤岩学特征,采用显微光学、工业分析等方法,探讨了1#煤分层样品的显微煤岩及煤质特征。结果表明:1#煤沉积环境以上三角洲相为主,宏观煤岩类型主要分别为半亮型及光亮型煤,显微煤岩组分均以镜质体为主,原始泥炭沼泽沉积环境为深积水缺氧的沼泽成煤环境,相图显示其为潮湿森林沼泽环境;1#煤为中等煤化程度,可用作炼焦配煤和动力用煤。     

基于字典学习的煤岩图像特征提取与识别方法

现今的煤岩图像识别方法取得了一些阶段性的成果,但还无法满足实际需求。为了挖掘新的煤岩图像识别方法,研究了基于字典学习的煤岩图像特征提取与识别技术,提出用字典学习算法提取煤岩图像特征。字典学习算法采用随机选择的方法对字典进行初始化和更新。结合分类算法对煤岩图像进行分类识别,结果表明:通过字典学习,能简单有效表达煤岩图像的特征信息,获得了较高的识别率,且该特征提取方式具有较好的发展前景。研究结果可为煤岩界面的自动识别提供新的思路和方法。     

煤岩微弱电磁信号的噪声源识别及去噪方法

煤岩破坏可以产生电磁信号,分析其信号特征对于准确预测煤岩动力灾害有着重要作用,然而当破裂信号较为微弱时,外界干扰因素会对结果分析产生极大影响。为此,在分析实验条件下煤岩受载电磁信号的噪声来源及其各自特征的基础上,提出了循环带阻滤波、基于白噪声统计特征及经验模态分解(EMD)的均值滤波、基于模态分量自相关函数频谱的准周期特征识别及带阻滤波等方法,对不同源头的噪声进行了自动识别及去噪,同时,在信号源未知的情况下提出了评估去噪效果的噪噪比(NNR)方法。结果表明:基于分源去噪方法而得出的型煤电磁信号噪噪比仅为0.136 6,明显优于单一的小波及EMD去噪方法,表明分源去噪方法在煤岩受载微弱电磁信号去噪中有着良好的应用效果。     

高强度开采工作面煤岩灾变的推进速度效应分析

高强度开采工作面煤岩灾变存在冲击特征,采场围岩控制困难。采用室内试验、理论分析及数值模拟等综合研究方法,分析高强度开采条件下煤岩变形破坏和围岩应变能分布特征,并揭示采场煤岩动力灾变发生机制。研究表明：煤岩属于率相关材料,随着加载速率的提高,受压煤岩破坏形式由静态变为动力破坏,在后破坏阶段,存储于煤岩中的应变能降低形式以塑性功耗散转变为整体破坏后的快速释放,破坏用时减小;随着工作面推进速度提高,煤壁前方煤体中最大主应力加载速率和最小主应力卸载速率均增大,浅部煤体应变能密度升高,致使围岩发生动力灾变概率和危害程度升高;基本顶突然断裂和滑落,将贮存于顶板中的应变能快速释放并向下位煤岩传递,使煤层中应变能密度迅速升高,促使煤岩发生动压冲击性煤壁破坏;基本顶断裂前、后,煤体中应变能密度峰值点之间距离为超前段回采巷道动力灾变危险区,是采场围岩控制的重点区域。     

煤矿采煤机智能化关键技术研究

基于当前煤矿开采作业的智能化、无人化水平要求,分析采煤机构造及运行原理,介绍了采煤机的智能控制、智能截割、状态感知等方面较为成熟的技术,为提高综采工作面的智能控制水平提供理论基础。     

采煤机截割状态与煤岩识别的关联载荷特征模型

针对采煤工作面煤层的厚度变化、含夹矸和包裹体的不确定性,以及复杂煤岩占比和岩层位置辨识的差异,致使采煤机在截割过程中会产生无效调整截割高度的情况,影响其可靠性和智能化技术水平。截割煤岩载荷特征及其关联截割状态的模型可以预测、修正和决策采煤机截割行为,提升采煤机智能化程度。借鉴多信息实时修正记忆截割与煤层三维地质信息建模等方法,提出了采煤机自主调高-调速二元协同控制模式及截割状态关联特征模型,考虑煤岩赋存条件以及滚筒相对煤岩层的位置和工作参数,划分滚筒截割过程为顺转截割、逆转截割、向和逆自由面截割以及截割顶底板和夹矸等截割状态,分析截齿截割煤岩的过程与状态,构建了向和逆自由面截割状态特征量的数学模型和截割顶底板位置与占比的识别定量载荷关联特征模型,给出了截齿垂直、平行于层理方向截割力的累计占比计算方法,通过旋转截割实验验证截割煤岩载荷特征模型的准确性。根据截割顶、底板、夹矸岩层前后载荷变化导致的截割电机电流变化规律与调高液压缸两腔压力的关联性变化规律,结合截割状态的关联载荷特征模型,修正与预测截割状态和岩层位置,确定了修正采煤机调高调速行为协调控制的截割状态特征参量。研究表明:向自由面截割煤岩断裂位置大于逆自由面的,向自由面易于破碎煤岩,且截割载荷与比能耗均小;分别获取截齿截割顶底板载荷增量与方向角,载荷增量均与岩层厚度呈正相关性,但截割顶底板方向存在明显差异;随截割夹矸岩层厚度增加,截齿截割载荷增大,且截割载荷与夹矸位置呈抛物线关系;给出截齿垂直和平行层理截割力特征值占比的度量,反映截割顶板易于截割底板的特征;截齿向自由面截割煤岩理论和实验的截割阻力功特征值、断裂位置和断裂崩落线与截割点垂线夹角的平均误差分别为3.10%,3.37%和8.07%,验证了截割煤岩状态特征量数学模型的正确性。该研究通过给出融合载荷特征的截割状态修正与煤岩状态识别的理论基础描述,为进一步精准实现智能化采煤机调高-调速二元协调控制提供了借鉴。     

煤矿智能化开采煤岩识别技术综述

加快煤炭产业链的智能化发展是当前环境下保证煤炭稳定供给的重心,而煤岩识别是实现煤矿智能化建设,提高煤层探测、智能开采、快速分选精度和效率的关键技术,因此,开展了煤岩高效识别技术方法的综述研究。首先根据使用工况不同,将煤岩识别统筹为接触式识别与非接触式识别,根据技术类别将现有识别技术归类为过程信号监测、红外热成像、图像特征、反射光谱、超声波探测、电磁波探测,从识别机理和技术原理方面进行了详细的介绍,并列举了典型特征下的煤岩差异。其次综合阐述了各种识别技术的研究现状,总结出工程实际中的煤岩识别技术应用现状;从理论技术研究、工况环境影响、煤岩特征3方面建立了不同识别技术的局限度评价表,超声波、电磁波探测技术局限度最低,红外成像识别技术局限度最高,其中工况环境对红外成像识别局限最明显,煤岩特征对反射光谱识别和过程信号监测识别局限最明显。基于上述局限度,对未来煤岩识别的研究重点提出4点建议：煤岩特征信息的深层挖掘,复杂多变环境的影响机理研究,物理属性相近的煤岩识别新方法,综合地质条件的煤岩识别方法适用性研究,为我国煤岩识别技术发展、煤矿智能化建设提供理论指导。     

基于图像的煤岩界面识别技术研究

由于矿井的环境复杂、煤岩赋存条件不同,使得煤岩界面识别成为国际上的一大难题。文章从煤炭开采对煤岩界面识别的需求出发,简述了基于图像的煤岩界面识别技术的研究现状,并对各类方法的适应条件进行分析。提出将基于图像的三维建模方法和关注煤与岩石不同介电特性的方法相结合,对煤岩界面进行纵向可视化,从而更加高效地控制采煤机头的运动。最后,探讨了煤岩界面识别技术的潜在应用,并指出摄像头安装位置的重要性。     

考虑应力作用的煤岩水相自吸实验研究

我国煤层气储层渗透率普遍偏低,为达到合理产能需进行压裂改造。煤层气储层裂隙发育导致压裂液滤失严重,强吸附能力使流体得不到有效返排,造成储层损害降低了渗流能力,大大削弱了增产改造的效果。开展了煤岩水相自吸实验,系统研究了煤岩水相自吸特性及应力状态的影响。结果表明,煤样渗透率越高自吸速率越大,自吸曲线可以分为自吸和扩散吸附2段,考虑应力作用自吸速率降低近一个数量级,揭示了煤岩物性和应力条件是煤岩水相自吸的影响因素。通过煤吸附水机理和煤岩孔隙结构分析指出,煤表面与水的相互作用和毛细管压力决定了水的自吸特性。研究获得的认识对煤岩气藏水相圈闭评价、压裂方式优选和压裂液设计具有借鉴意义。