基于分形盒维数和小波包能量矩的垮落煤岩性状识别

针对综放工作面垮落煤岩性状识别的技术问题,采集了综放开采现场垮落煤岩冲击液压支架后尾梁的振动信号,提出了一种基于分形盒维数和小波包能量矩的识别方法。该方法结合分形盒维数对非线性信号整体定量描述的特点和小波包能量矩对非线性信号在各频带精细描述的特点,先对振动信号进行分形特征分析,求出其盒维数,然后对振动信号进行小波包变换,并计算各频带的能量矩。以分形盒维数和小波包能量矩构造特征向量,并作为BP神经网络的输入来识别顶煤垮落和顶板岩石垮落两种工况。试验结果表明:分形盒维数和小波包能量矩构造的特征向量可用于识别垮落煤岩,识别率达到95%。     

放顶煤工艺中声学场景识别研究

为解决放顶煤作业中煤矸识别准确度不高的问题，采取了构建声学分类模型的方法，对混合神经网络算法进行了研究，并建立了声学场景分类模型。以国家能源集团乌海能源有限责任公司老石旦煤矿综放工作面为研究对象，通过标定采集到的声音数据建立数据集，并进行模型训练和测试，应用在综采工作面。实验及实际应用表明：两种模型的识别率都在80%以上，其中混合神经网络模型的识别率在88.8%,识别时间为0.634 2 s,可实现综放作业中对煤和矸石的快速精准识别；同时，进一步提出了合理有效的放煤逻辑，提升了放顶煤作业的智能化水平。     

综放工作面引射除尘器的设计研究

通过对综采放顶煤工作面液压支架放煤口引射除尘器的研制，开辟了一条综放开采降尘的新途径，有效地除、降放顶煤生产时产生的大量粉尘     

综采工作面煤矸频谱特征

采用数字信号处理技术,实时计算煤矸放落量比例.数字滤波首先消除煤矸放落环境噪声,再应用短时窗技术将信号按10~30 ms的短帧为单位来处理,根据信号特征加凯塞窗处理,提高信号的分辨率,利用快速傅里叶变换分析数据的频谱特征.实验结果给出了煤矸信号的时域波形、频域波形和三维谱图,表明落煤振动频率集中在0.8~2 kHz附近,而落矸振动频率集中在3~4 kHz附近,具体数值需要根据综采工作面的地质环境修正.     

基于主元分析与神经网络的垮落煤岩性状识别方法研究

为了获得综放开采现场用以分类煤岩的有效的特征向量和分类模型,通过已有的设备及设计采集方案,对综放开采现场的煤岩声压信号进行了采集;并对获取的声压信号进行时域分析,得到时域特征向量并作为神经网络的输入向量;利用主元分析(简称PCA),减少时域特征间的相关性,降低神经网络输入向量的维数;然后设计BP神经网络模型,通过比较梯度下降法与Levenberg-Marquard算法,得知基于LM训练法耗时明显小于梯度下降法。最后对比进行PCA与未进行PCA的LM算法的BP神经网络煤岩识别结果,得到PCA与LM算法的BP神经网络结合的方式识别准确率高且耗时短。     

高瓦斯综放面瓦斯涌出特征研究

在综采放顶煤开采高瓦斯煤层时,由于采用的开采方法不同,会带来瓦斯涌出与分布及运移规律的一系列变化,给煤矿的安全生产造成极大的事故隐患,因此必须对此进行深入的研究．根据放顶煤开采时瓦斯的运移规律和特征,有的放矢的采取预防措施,才能实现高瓦斯综放工作面的安全高效生产．本文针对综放工作面的瓦斯涌出和分布特点进行了全面的论述,提出并总结了高瓦斯综放工作面瓦斯来源特点,瓦斯在工作面的分布状况,瓦斯涌出和运移规律、瓦斯上浮效应及瓦斯集聚点的6个主要特征．其研究结果为建立放顶煤开采瓦斯防治技术体系,提供了可靠的技术理论依据．     

易自燃厚煤层综放大工作面采煤工艺实践

介超了常村煤矿21072综采放顶煤工作面的开采实践,分析了在易燃厚煤层条件下综放220 m长的大工作面放顶煤采煤工艺参数的确定过程,总结了易自燃厚煤层综放大工作面的防灭火治理方法.     

阳泉五矿综放面瓦斯涌出的影响因素分析

综采放顶煤是采煤技术的一次飞跃 ,具有高产、高效、低耗的优点。然而在阳泉五矿综放工作面 ,瓦斯问题严重影响其优势的发挥。研究了阳泉五矿综放工作面的瓦斯涌出特征 ,认为综放工作面的瓦斯涌出量有 90 %以上来自上邻近层 ,且开采顺序、生产工序、地质因素、顶板三带、顶板活动规律等对工作面的瓦斯涌出都有很大的影响。     

旗山煤矿综放工作面损失煤量和回采率分析

介绍了综采放顶煤工作面整个回采过程,对工作面损失煤量进行了分类和计算,找出了煤量损失的原因,并对多个综放工作面的回采率进行比较分析,找到了影响回采率的基本要素,制定了防治措施。     

大倾角综放面防飞煤滚矸安全技术措施

通过对N107综放工作面在回采过程中防飞煤滚矸安全技术措施的完善和改进,总结出综放工作面倾角超过45°时的劳动组织和回采工艺,杜绝了二级以上人身伤亡事故,为综放工作面防止飞煤滚矸伤人、保证工作面持续稳产提供经验。     

综放开采顶煤破碎放煤工艺参数优化研究

提高顶煤回收率是综放开采技术的关键,而顶煤的破碎程度及破碎后的充分放出对顶煤回收率有着重要影响。因此,研究厚煤层综放开采顶煤在不同工艺参数下的破坏机理、破碎程度及放出规律,对于实现综放开采工作面的高产高效具有重要意义。以王家岭煤矿2#煤层12309综放开采工作面为研究背景,通过理论计算与相似模拟实验相结合的方法,得出合理的放煤步距为0.865m,并在合理机采高度和放煤步距的基础上研究了不同放煤方式,得出一采一放为最合理的放煤工艺;最后,基于研究得出的放煤工艺参数对王家岭煤矿2#煤层12309综放开采工作面放煤进行数值模拟,其顶煤回收率和含矸率分别为90.6%、7.2%,考虑到现场放煤控制难易程度及工作面生产效率,确定出合理的放煤方式为单轮间隔放煤。     

厚煤层智能放煤工艺及精准控制关键技术研究

基于智能放煤工艺原理和智能放煤工艺流程分析，指出智能放煤工艺的关键是煤矸识别，并阐述了基于振动信号检测、音视频检测、灰分在线检测的智能放煤工艺原理。介绍了通过在支架前部安装UWB透地雷达测量顶煤厚度作为放煤量的基准，采用基于振动加速度传感器的煤矸识别方式进行煤矸识别，以9.5～10.5kHz范围作为矸石放落有效信号为终止放煤基准，通过在综放支架尾梁和插板油缸安装磁致伸缩行程传感器实现对放煤机构动作精准控制。在王家岭煤矿12309工作面综放开采的现场应用证明：采用该智能放煤工艺顶煤采出率达到91%，煤炭含矸率达到20%，与人工放煤“见矸关窗”方式相比分别提高3%、降低3%。总体采放效率提升约20%。     

大采高综放开采及其应用可行性分析

根据当前综放开采技术发展水平,通过分析影响综放工作面产量进一步提高的主要原因,提出了大采高综放开采的概念并指出该方法是综放工作面实现年产1000万t的重要途径。按大采高综放工作面实现年产1000万t的要求,主要从设备配套的角度分析了大采高综放开采应用的可行性。     

庞庞塔特厚煤层区段煤柱宽度及稳定性研究

本文以庞庞塔9-301综放工作面合理的区段煤柱宽度留设为背景,通过理论计算和Flac3D软件建立模型研究9-301工作面回采时不同区段煤柱宽度下煤柱的应力分布及塑形区情况,确定9-301综放工作的区段煤柱宽度为15m。现场9-301工作面的下顺槽内布置的钻孔应力计测点数据显示,在留设15m宽煤柱的情况下,9-301综放工作面回采过程中巷道变形在可允许范围内,能够保证该综放面的安全回采。     

新峪煤矿综放工作面顶煤回收率的模型试验研究

为提高综放工作面顶煤回收率,以新峪煤矿为工程背景,进行了综采工作面顶煤回收率的相似模型试验研究。试验研究结果表明,新峪煤矿工作面顶煤采放比应控制在1∶2左右,放煤高度应控制在5m左右;综放工艺方式采用一采一放或两采一放时,综合效果最好。通过现场应用该采放比及工艺方式发现,顶煤回收率有了较大提高,而顶煤混矸率也略有下降。研究成果对新峪煤矿综放工作面提高顶煤回收率具有重要的指导作用。     

综采放顶煤工作面生产效果计算机模拟研究

为了预测综采放顶煤工作面的生产效果 ,优化采煤工艺方式 ,根据目前综采放顶煤的工艺过程 ,研制开发了综采放顶煤工作面生产效果计算机模拟模型 ,并在生产实际中进行了应用 ,获得良好的效果     

基于BP神经网络的综放工作面回采率预测分析

综放工作面为复杂的非线性系统,设备与放煤工艺参数的选择及工作面回采率的预测是复杂的非线性问题,用传统的数学方法难于解决。应用MATLAB神经网络方法建立了综放工作面采出率的预测模型,并实现了采煤机、液压支架选型和放煤方式、放煤步距的优化。应用结果表明,神经网络模型具有非线性动态处理能力,能真实反映各因素之间的非线性关系,计算精度高,具有较强的实用性。     

浅埋坚硬厚煤层预采顶分层综放技术研究

为有效解决神东矿区浅埋特厚坚硬煤层开采技术难题,以神东活鸡兔矿井1-2煤层为研究对象,针对浅埋坚硬特厚煤层试验采用上层综采下层综放开采技术,通过数值模拟、相似材料模拟以及理论分析等综合研究方法系统分析了上分层综采对下分层顶煤冒放性影响规律,提出了下分层综放工作面"上压下顶"有利于顶煤回收的"采大放小、高阻支架上下扰动"措施。通过试验应用与现场观测,结果表明:顶煤冒放性得到有效改善,支架后方顶煤充分破碎,工作面资源采出率达到87%,且下分层综放工作面压力显现缓和。     

特厚煤层智能化综放开采理论与关键技术架构

综放开采方法是我国特厚煤层矿区实现高产高效的主要技术途径,智能化综放开采是未来综放开采技术发展的重要方向。在分析千万吨级特厚煤层智能化综放开采技术和问题的基础上,围绕安全、高效、智能这一主题,综合考虑特厚煤层顶煤体和上覆岩层的相互作用,以掌握特厚顶煤冒放理论,实现综放工作面放煤智能化,降低含矸率、提高顶煤采出率为主导,提出要解决的关键科学问题和技术构想。针对综放开采存在的煤矸智能识别、智能放煤控制、“采-支-放-运”系统智能协调等主要难题,凝练出特厚煤层智能综放开采大尺度顶煤体破碎与冒放机理,特厚煤层智能化采放协调控制机理与方法,特厚煤层智能综放开采群组放煤过程控制原理三大科学问题。攻克特厚煤层群组协同智能放煤工艺决策技术,特厚煤层顶煤厚度与放煤量实时监测技术,冲击振动和高光谱融合的煤矸识别技术,多模式融合的智能化放煤装备及控制技术,综放工作面“采-支-放-运”系统智能协调控制技术五项关键技术。突破特厚煤层智能化综放开采技术与装备瓶颈,研发煤矸识别装置、开发智能放煤控制系统及软件,解决采放协调、煤矸识别、群组放煤等难题,创建年产1 500万t智能化综放开采示范工程。最终实现特厚煤层智能化综放开采,为我国特厚煤层的安全、高效开发提供可靠的技术支撑。     

特厚煤层综放工作面瓦斯抽采技术

崔家沟煤矿2303综放工作面存在抽采难度大、瓦斯涌出量大的问题,为此进行了特厚煤层综放工作面瓦斯抽采技术实践。分析综放工作面瓦斯赋存情况,首先采用分源预测法对2303工作面进行瓦斯涌出量预测,然后采取本煤层钻场扇形钻孔预抽、上隅角采空区埋管抽采、回风巷钻场高位钻孔抽采及顶板高位大直径定向长钻孔相结合的方法进行了瓦斯抽采。实践结果表明,采用分源预测法不仅预测了瓦斯涌出量,也可以掌握瓦斯的涌出来源;该方法对瓦斯抽采效果较好,抽采率满足要求,从而在一定程度上保证了工作面安全高效生产,可以为本矿其他综放工作面及同类高瓦斯矿井特厚煤层瓦斯抽采技术提供参考依据。