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冲击地压煤层智能开采关键技术研究与实践
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作者 祁和刚 夏永学 +6 位作者 智宝岩 秦子晗 程健 王凯 王书文 王宾昌 杨光宇 《煤炭科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期112-124,共13页
如何实现深部冲击地压煤层智能安全高效开采是煤炭开采面临的一项重大工程技术难题。该问题的核心内涵在于冲击地压煤层开采的智能化、无人化和本质安全化,通过煤岩冲击风险的智能精准感知与预警,以及采掘工程的自适应与自优化,形成智... 如何实现深部冲击地压煤层智能安全高效开采是煤炭开采面临的一项重大工程技术难题。该问题的核心内涵在于冲击地压煤层开采的智能化、无人化和本质安全化,通过煤岩冲击风险的智能精准感知与预警,以及采掘工程的自适应与自优化,形成智能防冲控采技术,实现由工程致灾向工程防灾、工程减灾的根本转变。通过开采源头设计、顶板区域压裂、局部靶向治理、强化巷道支护等措施为冲击地压煤层安全高效开采创造低应力环境和巷道安全空间。在此基础上,开发融合静态地质、动态监测、工况环境、人员定位、生产组织、历史数据等信息的大数据分析软件平台,以及融合冲击地压决策信息的智能化开采控制系统,将防冲信息源转化为智能开采控制源,形成了“低压快推,中压慢采,高压停产”的柔性智能推采新模式。通过现场应用表明,在智能防冲控采区,工作面及巷道矿压显现程度更小,煤岩能量释放更稳定,有利于冲击产能的合理释放。 展开更多
关键词 冲击地压 智能控采 区域卸压 靶向防范 风险感知
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深井综采面动压区沿空留巷围岩变形机理及锚索强化支护技术 被引量:1
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作者 王方田 江振鹏 +3 位作者 刘超 何东升 郝文华 屈鸿飞 《采矿与安全工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期1103-1115,共13页
深井综采面沿空留巷围岩受多重应力叠加作用,冒顶、帮鼓等问题亟待解决。以车集煤矿2611工作面沿空留巷为工程背景,采用理论分析、模拟分析和现场试验监测等方法,探究锚杆、锚杆-锚索、锚杆-锚索-补强锚索等不同支护方式下动压区沿空留... 深井综采面沿空留巷围岩受多重应力叠加作用,冒顶、帮鼓等问题亟待解决。以车集煤矿2611工作面沿空留巷为工程背景,采用理论分析、模拟分析和现场试验监测等方法,探究锚杆、锚杆-锚索、锚杆-锚索-补强锚索等不同支护方式下动压区沿空留巷围岩变形特征。基于顶板回转下沉弯矩叠加理论,构建动压区沿空留巷围岩结构力学模型,创新推导顶板弯曲下沉量计算公式,结合不同支护方案确定巷道顶板下沉量;充分考虑FLAC^(3D)与UDEC软件特点,对比模拟分析切顶与不切顶条件下沿空留巷围岩应力、变形特征,阐明锚杆、锚杆索及补强锚索与围岩相互作用关系,其中补强锚索支护具有强预紧力、长作用距离及应力传递的作用,能有效抑制顶板离层,致使围岩峰值应力向深处转移。现场监测结果表明,沿空留巷补强锚索支护后顶板下沉量为90 mm,保障了深井综采面安全高效开采。 展开更多
关键词 深井开采 动压区 沿空留巷 锚索强化支护 切顶卸压
原文传递
矿井图像的多维特征与残差注意力网络超分辨率重建方法
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作者 程健 米立飞 +3 位作者 李昊 李和平 王广福 马永壮 《煤炭科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期117-128,共12页
煤矿井下环境复杂,受光照、煤尘、水雾的影响,采集的图像往往存在细节模糊、纹理缺失等问题,低分辨率的矿井图像对煤矿安全监控的智能化发展带来诸多制约。图像超分辨率重建作为一种重要的图像处理技术,旨在从矿井低分辨率图像中恢复出... 煤矿井下环境复杂,受光照、煤尘、水雾的影响,采集的图像往往存在细节模糊、纹理缺失等问题,低分辨率的矿井图像对煤矿安全监控的智能化发展带来诸多制约。图像超分辨率重建作为一种重要的图像处理技术,旨在从矿井低分辨率图像中恢复出清晰的高分辨率图像,从而显著提升煤矿智能监测与安全管理的可靠性。针对矿井图像边缘纹理信息缺失、细节模糊不清等质量退化问题,笔者提出一种矿井图像的多维特征与残差注意力网络超分辨率重建方法。首先,采用多分支网络将动态卷积与通道注意力机制进行并行融合,以“水平-通道”“垂直-通道”交互方式来捕获不同的空间统计特性。其次,设计了一种递归稀疏自注意力机制,在线性复杂度下聚合代表性特征图,自适应选择权重分配,减少计算过程中的信息冗余。最后,基于标准多头自注意力机制和残差连接方式构建深层特征提取的基本单元,将获得的特征信息与浅层特征通过跳跃连接共同输入重建模块,完成超分辨率矿井图像重建。实验结果表明,笔者所提方法在客观评价指标和主观视觉分析上较现有主流算法均有明显提升。在矿井数据集的测试中,2倍和4倍缩放因子下的图像相似性(LPIPS)平均降低10.97%、9.91%,峰值信噪比(PSNR)平均提升4.10%、2.30%,证明了该方法在恢复矿井图像结构和纹理细节上的有效性。 展开更多
关键词 煤矿井下图像 超分辨率重建 注意力机制 残差网络 递归算法
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融合多级特征增强与权重网格统计的煤矿井下图像匹配
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作者 李和平 洪劭楸 +3 位作者 程健 安宁 赵海龙 修海鑫 《煤炭科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期129-140,共12页
图像特征提取与匹配是实现煤矿井下视频和图像拼接、视觉定位导航等任务的一项关键技术,但受井下低光、不均匀光照以及重复纹理等环境因素的影响,相机采集到的图像往往对比度低、纹理信息不明显,存在特征点提取困难、误匹配率高的问题... 图像特征提取与匹配是实现煤矿井下视频和图像拼接、视觉定位导航等任务的一项关键技术,但受井下低光、不均匀光照以及重复纹理等环境因素的影响,相机采集到的图像往往对比度低、纹理信息不明显,存在特征点提取困难、误匹配率高的问题。对此,文章提出一种融合多级特征增强与权重网格统计的方法,以实现煤矿井下图像的有效匹配。首先,设计多级特征检测网络,在堆叠网络层的基础上引入可变形卷积层,保证特征的旋转不变性;其次,利用特征增强模块,将提取的特征点与描述子信息编码投影到高维空间,并通过Transformer网络增强特征间的可区分性;最后,采用基于权重网格的多阶段匹配优化策略,结合匹配质量因子与运动平滑性约束对初步匹配结果进行筛选,解决井下重复纹理感知混淆的问题,提高相似区域间的误匹配判识能力。在井下实际采集数据集和LOL、HPatches公开数据集上的大量试验表明:所提图像匹配方法具有更高的精度与鲁棒性。具体地,相较于ORB、SIFT、ASLFeat和Superpoint算法,所提特征提取方法的平均精度分别提升了33.07%、69.78%、17.65%和33.52%;相较于FLANN、BF+KNN、BF+RANSAC和BF+GMS特征匹配方法,所提特征匹配算法的平均精度分别提升了19.66%、23.26%、4.16%和18.46%。 展开更多
关键词 煤矿井下图像 特征提取 特征增强 特征匹配 深度学习
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煤矿GIS一张图快速构建平台研究
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作者 黄坤 江振鹏 +1 位作者 杨晓宇 安宁 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第7期40-46,114,共8页
目前,煤矿使用的工程专题地图基本都是CAD制图,高效提取CAD图件中的数据并快速组织成地理信息系统(GIS)服务,进而支持矿井空间对象创建和业务属性扩展,集成安全生产实时数据,是构建煤矿GIS一张图的关键。基于ArcGIS平台将CAD图件转为GI... 目前,煤矿使用的工程专题地图基本都是CAD制图,高效提取CAD图件中的数据并快速组织成地理信息系统(GIS)服务,进而支持矿井空间对象创建和业务属性扩展,集成安全生产实时数据,是构建煤矿GIS一张图的关键。基于ArcGIS平台将CAD图件转为GIS服务的方法实现过程较为繁琐,且ArcGIS平台成本较高,无法较好地跨平台运行。针对该问题,设计了一种煤矿GIS一张图快速构建平台。该平台包括CAD图件管理、地图服务发布、专题地图管理3大功能模块:CAD图件管理模块用于图件基础信息管理和状态跟踪,地图服务发布模块用于地图打包发布和在线预览,专题地图管理模块用于地图服务管理、矿井对象创建及属性扩展。基于开放设计联盟(ODA)的Teigha for Java SDK实现CAD图件全要素精确识别与快速准确提取;通过构建基于GIS数据特征的煤矿CAD图件数据分层描述模型,实现了CAD图件全要素数据快速存储;按照面向对象设计思路,开发了Spring Cloud框架下的Web端煤矿CAD图件数据集存储接口及专题地图服务发布平台,实现了煤矿GIS一张图快速构建。以某煤矿采掘工程平面图为例,分别采用传统方法和快速构建平台进行煤矿GIS一张图的构建,对比结果表明,快速构建平台可大幅提高煤矿GIS一张图的构建效率,为煤矿智能化建设提供时空数字底座。 展开更多
关键词 煤矿智能化 煤矿GIS一张图 地理信息系统 CAD图件全要素提取 CAD图件数据分层描述模型 专题地图服务发布
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矿山行业大模型建设路径探索与应用展望
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作者 王海军 《煤炭科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期45-59,共15页
煤炭是保障能源安全的压舱石。在当前加快发展数字经济、积极稳妥推进“双碳”目标的背景下,煤炭行业亟需深化数字化转型与智能化建设。在此背景下,探索引入大模型技术赋能煤炭行业应用,充分利用行业海量知识数据,加快推动煤炭行业的数... 煤炭是保障能源安全的压舱石。在当前加快发展数字经济、积极稳妥推进“双碳”目标的背景下,煤炭行业亟需深化数字化转型与智能化建设。在此背景下,探索引入大模型技术赋能煤炭行业应用,充分利用行业海量知识数据,加快推动煤炭行业的数字化发展,已成为行业关注的焦点。基于此,梳理了通用大模型技术的发展现状,阐述了大模型技术在多领域的应用现状与成效,介绍了数据处理(清洗、平衡、增强等)、文本分词、预训练与微调、提示词优化、向量嵌入、对齐、检索增强生成等行业大模型关键技术,表明了行业大模型在继承通用大模型“通”的优势的同时又兼具“专”的特点,在推动行业生产力革新和产业升级方面发挥着重要作用。深度剖析了大模型技术在煤炭行业应用面临研发投入成本高、高质量数据搜集难度大、多模态数据融合技术难度高等挑战,从基础设施层、数据资源层、算法模型层、应用服务层、安全可信与测试层、行业生态层六方面详细总结了太阳石矿山大模型为应对上述挑战采取的建设路径以及取得的阶段性成效,最后对大模型技术的发展给煤炭行业带来的生产与技术变革进行了展望,指出矿山行业大模型建设应遵循开源模型与行业数据相结合的路径,发挥大模型的工具属性以赋能业务场景、构建“产-学-研-用”相结合的应用生态,助力矿山行业新质生产力的发展。 展开更多
关键词 大规模预训练模型 矿山行业大模型 太阳石矿山大模型 检索增强生成 知识标签体系
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