美国煤炭工业介绍(四)——煤矿安全技术

美国煤矿自1969年颁布了《煤矿安全和保健法》后,开始加强对煤矿安全技术的研究工作,现有73个单位研究安全技术,探讨新的安全开采方法和安全生产的各种技术措施,在安全仪表、仪器方面取得较快发展,并大量采用一些其他工业部门中的新技术。     

矿压仪表分站会议

为了推动煤矿仪器、仪表的新产品、新技术的应用和推动仪表研制、生产以及矿压观测工作的开展和煤矿安全检测手段的改革,矿压仪表情报分站于4月7日至10日在宁波市举行技术交流     

人工智能及其在煤矿安全技术中的应用探讨

通过对人工智能常用技术的分析,展示了智能化日益趋向人脑化的发展态势。探讨了人工智能技术在煤矿安全技术领域中的应用问题,如:煤层底板突水量预测、安全仪器仪表结构和性能改进、安全仪器仪表网络化等,指出煤矿安全拟人高智能系统将替代传统的安全监测监控方法的发展趋势。     

人工智能及其在煤矿安全技术的应用探讨

通过对人工智能常用技术的分析,展示了智能化日益趋向人脑化的发展态势.探讨了人工智能技术在煤矿安全技术领域中的应用问题,如煤层底板突水量预测、安全仪器仪表结构和性能改进、安全仪器仪表网络化等,指出煤矿安全拟人高智能系统将替代传统的安全监测监控方法的发展趋势.     

煤矿通防安全仪器校准装置研发及“校准”“比对”等相关事宜的探讨

强调通防安全仪器日常校准、比对在煤矿安全生产中的重要地位和作用;介绍4种通防安全仪器校准装置的研发情况及实用性;探讨通防安全仪器校准的技术依据、规范化操作;探讨对通防安全仪器开展实物检查、实物监察的必要性;对《煤矿安全规程》正确引用计量技术名词提出了建议。     

我国煤矿安全生产发展历程及演进趋势

煤炭资源作为支撑我国经济快速发展的最重要能源供给,保证煤炭资源的绿色、安全、高效开采是重中之重。统计分析了建国以来我国煤矿安全生产发展的历程、现状及新时代背景下煤矿安全生产发展的演进趋势与急需解决的问题。研究表明,我国煤矿安全生产发展主要经历了3个时期,1949—1977年为煤矿安全生产水平大幅波动时期;1978—2002年为煤矿安全生产水平持续好转时期;2003—2018年为煤矿安全生产水平快速提升时期。研究认为,加大人工智能、物联网、大数据、云计算等现代化信息技术在煤炭资源开采过程中的运用,建设智能化煤矿是我国煤炭行业实现高质量发展的重要途径。加大煤矿安全生产科技人才培养力度,加强煤矿安全科技攻关,构建完善的职业健康保障体系,加快推进智慧煤矿示范工程建设,以保证我国煤矿安全生产形势的持续好转。     

KDZ3113矿井地震勘探仪在煤矿中的应用

针对目前槽波地震勘探的特点和井下地震仪器的发展现状,研究了KDZ3113矿井地震勘探仪在煤矿中的应用。该仪器是最新一代高速、高分辨矿井地震勘探仪器,适用于煤炭井下槽波地震、井下二维地震、瞬态多点瑞利波等多种地震工作方法的地质构造勘查。利用KDZ3113仪器在山西某矿5316工作面进行槽波透射和反射联合勘探方法,并对其数据进行处理分析,共圈定出8条断层,及1个陷落柱,进一步验证了该仪器在煤矿安全高效生产中的实用性。     

基于信息化技术的煤矿安全生产评价体系构建

煤矿安全生产评价体系的构建是煤矿安全生产管理的重要工作,直接关系到矿井的长远发展。信息化技术在煤矿安全生产评价体系构建中的应用,是现代化矿井安全高效发展的根本途径。文章基于对信息化煤矿安全管理的认识,阐述了信息化煤矿安全生产评价系统的构建框架,旨在为提升古城煤矿安全生产管理提供理论参考。     

人工智能在煤矿机器人中的应用

随着人工智能技术的迅速发展,其在煤矿的应用也越来越广泛。在煤矿生产过程中,机器人换人需求的迫切性加快了煤矿机器人的产业化应用,也加速了人工智能技术在煤矿机器人中的应用。对人工智能技术在煤矿机器人中的应用进行了分析探究,介绍了人工智能技术的主要研究内容及其在工业中的应用,分析了人工智能在煤矿生产中的应用现状,阐述了将人工智能技术有效地应用于煤矿机器人的构想,并对人工智能在煤矿机器人中发展前景进行了展望。     

计算机技术在煤矿安全生产管理中的应用

计算机技术在煤矿安全生产管理中的应用,是一个技术难度大、牵扯面广且相对复杂的系统工程。文章论述了煤矿安全生产管理的内涵,分析了当前我国煤矿生产事故高发的原因,并对计算机技术在煤矿安全生产管理中的应用进行深入探讨。     

煤矿粉尘防控与职业安全健康科学构想

人民健康已成为国家优先发展战略,以煤工尘肺为主的职业安全健康问题严重制约"健康中国"发展。从煤矿粉尘现状、基础研究、关键技术装备、政策标准等方面系统总结分析煤矿粉尘防控与职业安全健康面临挑战,在此基础上,提出煤矿粉尘防控与职业安全健康科学构想。该构想基于理工医多学科交叉融合,以大数据、云技术、人工智能和物联网等高新信息技术为支撑,创新"四位一体"科学研究方法,以煤矿无害作业、职业病精准治疗和职业安全健康智能预警等为核心,最终实现煤矿从业人员职业生命全周期职业安全健康。本文凝练了煤矿粉尘防控与职业安全健康6个主要关键科学问题,围绕煤矿粉尘产尘机理与高浓度粉尘分源高效防控理论、煤工尘肺多维度多层次生命信息流的发病机理、煤矿无尘化开采及粉尘精准防控技术与装备、煤工尘肺智能判识与精准诊疗技术装备、煤矿粉尘与职业安全健康智能预警等方面提出了5个主要研究方向。我国应加强理工医交叉融合协同创新与科研平台建设,深入开展基础研究工作,研发适合我国煤矿生产实际的成套技术与装备,重视示范工程建设和成果转化,加大政策支持力度和标准体系完善,构建煤矿粉尘防控及职业安全健康长效机制,实现煤矿无尘化作业和职业病少(...     

煤矿安全监控系统的发展简述

煤矿安全监控系统是煤矿日常安全管理和灾害防治不可或缺的安全装备,然而现有安全监控系统普遍存在网络结构可靠性差、抗干扰能力弱、数字化程度低、兼容性差、智能化水平低等问题。结合监控系统升级改造的具体要求,对我国煤矿安全监测监控系统的现状,包括存在的主要问题进行了论述,并对系统升级改造后的变化及未来的发展趋势进行了探讨。分析表明,基于工业太环网、数字总线双重冗余结构的新一代全数字式煤矿安全监控系统集多主通讯、智能传感、电磁兼容等多项关键技术于一体,满足监控系统数字化、智能化以及网络化的升级改造要求,也是未来监控系统的发展趋势。新系统的应用可有效提高煤矿的防灾抗灾能力,为煤矿的安全生产提供保障。     

防跑车失速装置应用及辅助运输智能化管理

现代化矿井产能增加,井田面积不断扩大,对辅助运输能力的要求也在不断提升.为避免无轨胶轮车超速行驶带来的非稳定性安全隐患造成的人员以及设备损伤,以煤矿辅助运输安全为前提,大柳塔煤矿结合4G网络无线通讯技术,将井下无轨胶轮车数据上传,实现信息共享、有效监控.论述了煤矿辅助运输系统实现信息化、智能化的管理方式,并分析了辅助运...     

智慧矿山物联网技术发展现状研究

矿山资源在在国民生产生活中占据重要地位,然而由于安全管理技术不完善,安全问题频出。物联网技术为矿山及人员安全管理提供了新的技术手段,"智慧矿山"正是在成熟的物联网技术和大量的信息技术的支持下建立的精准信息采集、网络传输和智能化应用系统,矿山井下定位技术是智慧矿山中重要的一项关键技术。矿山与物联网技术结合使矿山安全管理手段更加制度化、智能化、科学化,可有效降低矿山安全事故的发生率,智慧矿山必将成为煤矿等矿山安全管理新的发展方向。     

瓦斯抽采泵站无人值守系统改造设计及应用

根据国家对煤炭行业安全生产要求，结合煤炭行业治理瓦斯智能化建设需求，本文以保德煤矿推进建设“5G+工业互联网”无人化矿井关键技术研发与工程为背景，介绍了保德煤矿瓦斯抽采泵站无人值守系统改造设计,通过现场对原有泵站监控系统以及硬件设施的改造，实践证明无人值守系统的应用实现矿井固定岗位无人值守以自动化控制减少人为操作，大力提高企业安全生产科技保障能力，达到少人则安、无人则安的目的。     

计算机技术在煤矿安全管理中的实践及应用

随着煤矿事业的不断发展,对煤矿的安全生产越来越重视。虽然科技水平的提升使煤矿机械化的程度提高很多,但是在长期运行中会出现很多问题,必然会产生安全隐患。计算机系统能够实现对煤矿生产安全管理以及状态的动态跟踪,很大程度上提高了煤矿生产的安全性。为此,提出了当前我国煤矿安全生产中的主要问题,并探讨了计算机技术在煤矿安全管理中的实践及应用。     

大数据环境下煤矿安全产品协同开发质量管控方法探索

煤矿安全产品是煤矿安全生产的有效保证,随着煤矿生产过程中对安全性的要求越来越高,如何研发更加先进可靠的煤矿安全产品成为了各大煤矿企业必须解决的问题,然而煤矿企业只是从事煤矿开采相关工作,其所需的安全产品研发必须依托与外部相关企业的协同来完成。因此,在煤矿安全产品协同开发过程中,如何对其质量进行管控,保证所开发的安全产品具有高质量高可靠性成为了煤矿安全产品协同开发过程中的关键。基于此,从大数据角度探讨和分析了目前先进的大数据技术在煤矿安全产品协同开发中的质量管控中的应用,对促进大数据在煤矿安全产品协同开发中的应用,提高煤矿安全产品协同开发的质量的可靠性和稳定性具有非常重要的意义。     

Application of computational intelligence platform in coal and gas outburst prediction

The present situation of lacking fast and effective coal and gas outburst prediction techniques will lead to long outburst prevention cycles and poor accurate prediction effects and slows down coal roadway drive speed seriously. Also, due to historical and economic reasons, some coal mines in China are equipped with poor safety equipment, and the staff professional capability is low. What’s worse, artificial and mine geological conditions have great influences on the traditional technologies of coal and gas outburst prediction. Therefore, seeking a new fast and efficient coal and gas outburst prediction method is necessary. By using system engineering theory, combined with the current mine production conditions and based on the coal and gas outburst composite hypothesis, a coal and gas outburst spatiotemporal forecasting system was established. This system can guide forecasting work schedule, optimize prediction technologies, carry out step-by-step prediction and eliminate hazard hierarchically. From the point of view of application, the proposed system improves the prediction efficiency and accuracy. On this basis, computational intelligence methods to construct disaster information analysis platform were used. Feed-back results provide decision support to mine safety supervisors.