基于图像处理的煤/矸密度识别系统的研究

为提高煤与矸石识别的准确性,开发了一套基于图像处理的煤/矸密度识别系统。该系统是以MATLAB为平台,针对煤/矸图像的特点,对获取的煤/矸图像进行同态滤波、中值滤波、图像分割以及形态学滤波处理,得到煤/矸的轮廓;然后利用积分算法,计算出煤/矸的体积;再利用所测煤/矸的质量,计算出煤/矸的密度,最终根据煤和矸石密度的不同实现二者的识别。试验结果表明,该方法能快速、有效地对煤和矸石进行实时检测。     

基于机器视觉的煤矸识别系统设计及试验研究

为解决手工选煤、湿法选煤中存在的效率低下、劳动强度大、水资源耗费、环境污染等诸多问题。研究了基于机器视觉的煤矸识别方法,在实验室中搭建了试验平台,开发了MFC软件应用平台,实现了煤矸实时识别|选取山西西山、内蒙古和陕西神木的煤和矸石作为样本,建立了样本图像库|取420张图像作为实验样本,提取样本的灰度均值、峰值灰度、能量、熵、对比度、逆差矩6个特征进行统计和分析|采用粒子群优化算法(PSO)对支持向量机(SVM)的进行优化,并对分类器进行训练和分类测试。对特征分析的结果表明,灰度特征比为纹理特征具有更好的区分度|PSO-SVM分类器测试中,以灰度、纹理、组合特征作为输入时,其识别准确率分别为95.83%、72.92%、93.75%,结果表明以灰度特征作为输入识别效果最好。     

面向煤矸分拣机器人的煤矸识别定位系统研究

随着煤炭分选行业对智能化干分选煤技术需求和煤矸图像识别方法需求的增长,研究煤矿复杂分选条件下煤矸混合特征图像的识别方法显得愈发重要.依据深度学习、图像识别和无线通信等理论,设计基于卷积神经网络的煤矸识别定位系统.根据煤矿分选过程的复杂条件,分析煤矸表面特征的5种状态类别,构建煤矸数据集.基于迁移学习的改进AlexNet...     

基于声波信号小波包变换的煤矸界面识别研究

为探索放顶煤开采过程中煤矸放落程度的判定方法,采用小波包理论分析顶煤放落过程中的声波信号。放顶煤开采中随着矸石含量的增加,产生的声波信号也会有所不同,以此为出发点提出了基于声波频谱小波包变换的煤矸界面识别分析方法。通过声波信号频谱的差异,可以确定煤矸放落的临界区域,从而为煤矸识别提供参考依据。     

基于尾梁振动信号采集的煤矸识别智能放煤方法研究

通过在放顶煤液压支架尾梁上安装振动传感器对煤矸冲击产生的信号进行识别。基于液压支架尾梁冲击振动信号的数学建模,给出了振动传感器型号,采用比对试验方法确定对其最佳安装位置。根据现场试验验证了该方法对煤矸差异的可辨识性和可控性。煤矸识别智能放煤方法结合了综放工作面液压支架电液控制系统在经济效益和安全作业两方面的突出优点。     

基于改进YOLOv3的煤矸识别方法研究

煤矸识别技术对实现煤和矸石自动分选具有重要意义,而现有的图像识别算法在实用性、准确率方面无法满足实际需求。基于图像处理技术和深度学习技术,提出一种基于改进YOLOv3的煤矸识别方法,针对煤矸识别目标小、辨识度低等问题,对原始YOLOv3的网络结构及损失函数进行了改进,用训练生成的模型在测试集上进行识别测试。测试结果表明：改进的YOLOv3-M在小样本上,可在短时间内使模型快速收敛,单张图像识别时间为21.6 ms,识别准确率为95.4%,能适应不同环境下的煤矸样本,可实现实时检测识别。     

基于ZICM2410通信模块的煤矸识别手持终端设计

为实现放顶煤工作面自动化放煤,解决放煤过程中的煤矸自动识别难题,基于ZICM2410通信模块设计了煤矸识别手持终端,介绍了大采高放顶煤支架煤矸识别系统以及手持终端的工作原理、系统组成、电路设计、软件设计。通过使用振动传感器并结合多种煤矸识别数学模型有效地辨识煤矸状态,采用无线通信技术传输并在嵌入式手持终端上显示煤矸放落实时状态,可以提前提示操作人员进行放煤口的控制,有效地减少了矸石的混入量。煤矸识别手持终端在大同煤矿集团白洞煤矿井下进行放煤试验,结果表明,此手持终端的应用实现了煤矸识别技术应用的图形化,且操作更方便。     

利用井下溜矸(煤)眼实现煤矸分流

随着煤炭市场的逐步形成,煤质已成为煤矿企业最重要的经营指标之一,探讨了国投新集一矿充分利用有利的巷道布置,建立溜矸(煤)眼,在井下出煤系统实现了煤矸分流,提高了煤质,获得了显著的经济效益.     

基于嵌入式技术的煤矿变电所监控系统设计

从煤矿变电所监控的发展、嵌入式煤矿变电所监控系统设计的背景、嵌入式监控系统对于软硬件的要求、国内外对于嵌入式煤矿变电所监控设计研究的现状进行了阐述,以期为后期煤矿变电所监控设计提供借鉴。     

煤矿监控系统中的嵌入式系统设计与应用分析

主要探讨目前较为先进的嵌入式系统在煤矿监控系统中的具体应用和操作方式。与之前的煤矿监控系统较常采用基于一台PC的方案不同,嵌入式系统在设计上使用了嵌入式技术和互联网技术,使用网络进行监测数据的采集、传送和发布,并利用远端PC实时显示监控画面,基本达到了自动监控的目标,适用于多种环境下的煤矿的安全管理,对预防煤矿安全事故有着重要作用。     

原生矸石连续级配压缩实验研究

 针对矸石压缩试验中存在的方法单一,理论欠缺的现状,本文以泰波理论为基础通过两套实验方案对原生矸石性质进行研究。根据实验时实时监测的应力—应变以及压缩变形数据得出：较小粒径的矸石在级配中占大比例时矸石压缩率小;根据泰波理论进行连续级配实验,得出当n值为0.3时为最优级配;符合泰波理论配比的矸石压缩率低于原生矸石的压缩率,在充填时能够很好的控制地表沉降,充填效果好。     

淮南潘一矿煤矸石山绿化可行性分析

对煤矸石山进行绿化是其处置与利用的有效途径,选择湿润地区淮南潘一矿煤矸石山作为研究对象,通过取样和室内测试分析,揭示了其理化特性。结果表明:该煤矸石山风化程度有限,70%左右的石砾或石块的粒径大于1 mm,30%~40%的粒径大于3 mm;pH值较高,碱性较强;除了有机质含量高于对照的农田外,其余营养元素都较为缺乏,尤其是速效养分缺乏;重金属含量远低于土壤环境质量二级标准,不存在重金属污染。因此,采取适当的基质改良和种植技术,就可实现该煤矸石山的绿化。     

井下矸石充填工艺及普采工作面充填装备

基于鄂庄煤矿2202东工作面地质和生产条件及其地面有建筑物压煤情况,介绍了利用井下全岩巷道掘进出矸对普采工作面采空区进行充填的系统及充填装备。通过优化与改造原有的生产系统,形成了以矿车、翻矸硐室、斜巷矸石仓、耙斗装岩机为工程或装备的矸石外部充填系统;通过研制和开发,形成了以转弯带式输送机和带式抛矸机为主要装备的矸石内部充填系统,与普采工艺配合,矸石充填工作面平均煤炭月产达到1.22万t。     

基于DSP的具有以太网接口的嵌入式系统设计

介绍了以DSP为核心具有以太网接口的嵌入式系统的硬件电路组成和软件设计方法。对系统硬件设计进行了介绍,详细地介绍了网络控制器RTL8019A的工作原理及DSP硬件电路设计。介绍了嵌入式TCP/IP协议在DSP硬件上的移植,在此协议栈的基础上,完成了上层协议的编写和实现。     

基于ARM嵌入式系统煤矿井下生命可视化监测系统研究

为了能够实现对煤矿井下生命的远程监测,深入地研究了ARM嵌入式系统在煤矿井下生命可视化中的应用。从整体上分析了煤矿井下生命可视化监测系统的设计方案;分析了煤矿井下生命可视化的实现技术;研究了煤矿井下生命可视化功能模块以及在ARM_Linux内核中添加Zigbee驱动程序的方法。设计了ARM_Linux嵌入式系统Web控制方法。     

煤矸石制砖余热循环利用系统及应用

为利用煤矸石制砖过程产生的大量余热,探讨了煤矸石制砖排烟、排潮废热回收利用的可行性,研究了排潮、排烟废热回收利用工艺,并以某煤矿矸石砖厂为例,对煤矿矸石砖厂制砖烟气余热利用工程运行效果和经济、社会效益进行分析。研究表明：采用热泵技术与热管技术相结合的回收工艺可实现矸石砖厂排潮、排烟余热的有效梯级利用,新型梯级烟冷器出水温度稳定在60℃以上,热泵机组出水温度在45～55℃,能满足不同供热形式的煤矿用热需求,可替代锅炉供热,节能减排效果显著。     

矸石废弃地栽植金银花的绿化可行性分析

在梯田整地法应用栽植模式下,采用野外调查取样结合室内分析测试方法,调查研究金银花栽植的门头沟矸石废弃地土壤基本性状及金银花的生长情况。结果表明：矸石废弃地表层土壤水分含量较低,不存在盐化、酸化危害,土壤养分状况整体处于适宜、较适宜水平,金银花对N、P养分的吸收量较大;金银花长势良好,成活率高,生长速度快,能够快速覆盖地表;金银花地植被种类由2010年11种增加至2011年17种,且增加2种本木植物,生态群落植被演替进程较快,初步形成了10余种伴生物种的灌木层、草本层生态群落,生态修复效果良好。研究表明金银花可用于矸石废弃地的绿化。     

嵌入式工业以太网技术在煤矿监控系统中的应用

综述了传统煤矿监控系统采用的现场总线技术,分析了传统总线通信的局限性,介绍了利用嵌入式工业以太网技术构建监控系统的模型及实现方案,该系统有效提高了信息传输的安全性与实时性,在煤矿企业有良好的推广前景。