深部煤层智能化充填开采覆岩运移控制技术

深部煤层安全高效开采与生态环境保护协调发展是当前煤炭绿色开采的重要主题.以义能煤矿深部煤层地质生产条件为工程背景,对充填开采设备进行了智能化升级,在回采巷道设置了远程控制中心,实现了智能化充填开采;探究了充填与开采的工作匹配方案,得到了合理的充填与开采参数,按照 CG１３０４工作面生产能力计算,理论所需的单料浆制浆能力为１０４m３/h.为提高充填与开采协调的覆岩运移控制效果,提出了管道堵塞防治、二次充填等采充协调的覆岩运移控制技术;构建了深部充填工作面智能监测预警系统、充填开采效果评价体系,为实现深部煤层智能化充填开采及覆岩运移有效控制提供了科学依据.     

基于改进YOLO v4的煤矸石识别检测技术研究

为提高煤矸石分拣的精度和可靠性，提出了一种基于改进YOLO v4的煤矸石识别网络，引入了Focal损失函数，使用K-means++聚类算法优化初始锚定框，将PANet中的五次卷积操作替换为CSP结构，同时引入空洞卷积的金字塔结构，降低模型参数，实现模型的轻量化，增加了一条跨连接边构成BiFPN结构，提高对中等目标的检测能力，得到My-YOLO v4目标检测模型。本研究对所提出的My-YOLO v4识别检测方法与SSD、YOLO v3、YOLO v4三种检测方法进行实验对比分析。实验结果表明，该检测算法在测试集上检测煤与煤矸石混合的mAP值为98.14%,FPS为28.3 f/s,相较于SSD、YOLO v3检测算法识别精度分别提高了5.41%、2.87%,相较于YOLO v4目标检测模型识别速度提高了7.7 f/s,通过对比分析实验数据验证了My-YOLO v4目标检测模型整体性能的有效提高。