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...     

深井复杂条件矿井煤矸运输实现互联互通的研究与实践

刘庄煤矿针对矸石运输不连续、矸石进入主系统影响产量及煤质等一系列问题,结合矸石井的优势,对原有主运系统进行不断优化改造,实现了煤矸系统互通、煤矸分流、矸石连续运输排放再利用,即煤矸连续运输网络化,充分发挥了矿井运输系统优势,保证了运输系统安全顺畅,提高了原煤提升能力和源头煤质,实现生产效率、经济效益"倍数增长"。     

井下煤矸分离技术试验研究

为检测井下实施煤矸破碎筛分技术是否可行,利用煤矸破碎筛分装置进行了煤矸分离试验研究.分别选用了不同性质和粒度的煤矸混合物料作为试验材料.通过对多组试验数据的分析研究,得出不同条件下的煤矸破碎分离特性曲线和规律,验证了井下煤矸破碎筛分技术的可行性.     

综采工作面煤矸分运巷道充填系统的设计应用

运河煤矿八采区8307工作面地质条件极为复杂,设计并应用煤矸分运巷道充填系统,即解决了煤矸混装影响煤质,又提高了回采率,同时又减少了矸石上井运输及洗选成本。     

煤矸分运装置在超化矿的研制与应用

为降低原煤含矸量,提高煤炭质量,研制出煤矸分运装置,能很好地将矸石分离出去,确保了煤质,获得了一定的经济效益,具有较好的推广应用前景。     

煤矿主运系统煤矸分离技术

华丰煤矿主运系统安装应用煤矸分离设备,减少运输矸石含量,提高了运输能力,确保了煤质及系统运输的畅通,降低了运煤电耗,减少地面矸石排放污染,具有推广应用价值。     

煤矸分流系统设计及应用

煤矿生产过程中，影响煤质的因素较多，包括采区断层出矸、杂物、水以及误人煤流的一些铁器等，其中一些铁器件可通过除铁器去掉，而大量的矸石则流人了煤仓，给洗煤工艺带来困难。为了能将采区出矸与出煤分离开来，保证煤流不受污染，我们对煤流系统进行了设计。     

煤、矸分离皮带机头卸载架的研制与应用

新汶矿业集团翟镇煤矿七采辅助运输巷皮带机头搭接六采运煤大巷皮带,且正对六采矸石仓上口,为提高煤质,杜绝矸石入系统,需煤、矸分离,将掘进产生的煤入六采运煤大巷皮带,矸石入六采矸石仓,为此在保证不影响迎头正常掘进的情况下,工区自行研制了煤、矸分离皮带机头卸载架,操作简单,使用方便。     

综采放顶煤开采过程煤矸识别研究

基于岩层与煤层中存在的自然γ射线具有显著差异的特性 ,提出了用自然γ射线方法解决综采放顶煤开采放煤过程煤矸识别问题 ;分析了煤矿煤岩中自然γ射线分布特征及该方法的适用性 ;探讨了动态煤矸分界监测可行性和顶煤落放规律对煤矸识别的影响     

长距离煤矸分时运输系统设计

针对目前大型矿井长距离矸石运输存在的问题,提出了煤矸分时运输设计思路。通过从系统能力、运输方式、管理难点等方面进行可行性分析,根据刘庄煤矿东三块段地质条件及矿井原有系统情况,从巷道布置、设备选型等方面,对煤矸分时运输系统进行了设计,并进行了经济效益分析。该运输系统已在刘庄煤矿东三块段投入运行,取得了良好的效果,解决了东三块段矸石运输难题,保证了生产正常接续。     

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。     

综放开采煤矸自动识别基础研究

综放开采煤矸自动识别是实现综放开采技术自动化的关键,为此,提出了采用双能γ射线技术对放顶煤煤矸混合体中的矸石含量进行测定识别。分析了双能γ射线穿过煤矸混合体时的衰减规律,建立了煤矸混合体灰分与含矸量间的量化关系,通过实验的方法对双能γ射线煤矸识别的灰分、含矸率等相关参数进行了实验分析,建立了两者之间的相关关系,同时对仪器响应的实时性进行了验证。结果表明,利用双能γ射线技术对放顶煤煤矸混合流中矸石含量进行实时测定识别是可行的。     

旋转冲击式井下煤矸分离可行性研究

随着采煤机械化程度的日益提高,煤中混入矸石量逐渐增加,在地面分选,造成环境污染,占用农田、增加成本。介绍一种新型的井下煤矸分离方法,根据煤矸硬度、破碎力不同,采用旋转冲击方式对煤矸进行打击,从而达到煤矸分离的目的。     

不同混合度下液体介入难辨别煤矸红外图像识别准确率

高准确率的煤矸自动识别对综放开采智能放煤至关重要。针对灰度差异较小的难辨别煤矸种类,提出了“液体介入+红外检测”的煤矸识别新思路,进行了不同混合度下液体介入煤矸识别试验,获得了不同时刻煤矸混合试样的红外图像,借助ImageJ图像处理软件定量计算了煤矸图像的混合度,深入分析了煤矸混合度、介入时间、图像处理方法对液体介入煤矸识别准确率的影响,并从红外温变速率场的角度探讨了提高液体介入煤矸识别准确率的技术路径。研究结果表明：“液体介入+红外检测”方法可有效提高难辨别煤矸识别准确率。不同的煤矸混合度条件下,液体介入后红外图像中煤样所在区域均出现显著温降现象,可作为煤矸混合度自动识别的基础。当混矸率较低时,煤样温度在煤矸红外图像变化中起控制作用;当混矸率小于20%时,煤矸识别准确率随混矸率增大而增大,液体介入后10 s内的平均准确率约85.78%;混矸率在20%～60%内识别准确率较高且较为稳定,平均准确率约为94.38%,且液体介入时间对其影响很小,高准确率区域呈现“倾斜条带状”分布特征。当混矸率大于60%后,不同处理方法的识别准确率均值随混矸率增大呈下降趋势且离散性急剧增加;煤矸图像平均红外...     

用于智能煤矸分选机器人的改进型VGG网络煤矸识别模型

目前机器人煤矸识别方法准确率较低,速度较慢,以及对硬件要求较高等问题都限制了其实用化发展。鉴于深度卷积神经网络在图像识别上取得的优异效果,提出用于智能煤矸分选机器人的改进型VGG网络煤矸识别模型。扩大VGG16网络感受野并引入残差结构以提升模型网络性能,增加噪声和数据增强提升模型泛化能力。实验结果表明,改进型VGG网络煤矸识别模型的识别准确率提升了2.01%,召回率提升了2.58%,减小了所需内存,解决了VGG16网络效率低的弊病。同时模型的各项性能指标明显高于其他经典网络模型,更加满足煤矸分选机器人的各项实用化需求。     

风动煤矸分离器的研究及应用

风动煤矸分离器就是对SSJ-800皮带运输机中间部分进行设计改造,安设相应分矸装置,解决了单条SSJ-800皮带运输机煤与矸石分开运输难题,是一种较好的施工工艺。     

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...     

井下运煤系统的煤矸分运改造

本文基于义桥煤矿工作面煤矸分运,介绍了一种井下运煤系统的煤矸分运技术改造方式。在运煤系统的基础上,叠设一条运矸皮带,皮带上端通过卸载漏斗(分煤器)与运煤系统连接,下端通过矸石溜放斗(分矸器)分别与矸石仓、运煤系统连接,运煤系统与运矸系统之间通过分煤器进行转换,运矸系统中矸和煤可经分矸器进入矸石仓或返溜至运煤系统,一套皮带运输系统实现了煤矸的快速分装分运,提升了井下煤矸分离的机械化程度和运输效率,为类似矿井的煤矸分运提供了可借鉴的解决思路和方式。     

井下煤矸分离技术研究

华丰煤矿在主运输系统中建立煤矸分离系统,将煤中大块矸石分离,经拣选、破碎后将矸石充填到采空区或报废巷道,实现以矸换煤井下矸石不转移目标,提高矿井经济效益。     

煤矿井下煤矸分装机的研制

煤矿井下常用的装岩设备有耙斗装岩机和挖斗装岩机, 通过对这两种装载设备的缺点分析后,提出研制适用于半煤岩巷的煤矸分装分运设备-煤矿井下煤矸分装机,并介绍了该设备的研究内容和总体结构,分析了煤矿井下煤矸分装机的推广价值.