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工矿自动化

工矿自动化

2024年10期

本刊1978年创刊，公开发行。现为中国科技论文统计源刊，全国中文核心期刊，中国煤炭学会煤矿自动化专业委员会会刊。是集中报道我国煤矿及工矿企业通信、生产过程自动化、安全监测监控、计算机应用等国内外新技术、新成果、新工艺、新动向的专业性技术期刊。

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科研成果 | 矿井无线传输测试分析与矿用5G优选工作频段研究

科研成果 | 矿井无线传输测试分析与矿用5G优选工作频段研究

矿井移动通信系统、人员和车辆定位系统等的研发和布置，需进行矿井无线传输特性分析，优选无线工作频段，优化无线通信基站和定位分站布置。在矿井拐弯巷道、分支巷道、辅助运输大巷、掘进巷道、综采工作面中进行了350 MHz～6 GHz 较大频率范围的无线传输测试，并对测试结果进行了分析，揭示了矿井无线传输特性：① 拐弯巷道中无线传输频率越低，衰减越小，其中350 MHz～900 MHz 频段的无线传输衰减最小。② 分支巷道中无线传输频率越低，衰减越小，其中350 MHz～900 MHz 频段的无线传输衰减最小。③辅助运输大巷中700 MHz～900MHz频段的无线传输衰减最小。④掘进巷道中700MHz～900MHz 频段的无线传输衰减最小。⑤综采工作面中433 MHz～1300MHz 频段的无线传输衰减最小。⑥在巷道断面相同的情况下，拐弯巷道中的无线传输衰减小于分支巷道，支巷发射的分支巷道中的无线传输衰减小于主巷发射的分支巷道。巷道拐弯和分支均增加了无线传输衰减。提出了煤矿井下无线通信系统的优选工作频段与天线在拐弯和分支巷道中的最佳布置方式：①煤矿井下无线通信系统的工作频段应优选700MHz～900MHz。②为减小巷道拐弯和分支对无线传输的影响，无线通信基站和定位分站及其天线应设置在拐弯巷道的拐点和分支巷道的分支点。研究成果已被中华人民共和国能源行业标准NB/T 11546—2024《煤矿用5G 通信系统通用技术条件》、NB/T11523—2024《煤矿用5G 通信基站》和NB/T 11547—2024《煤矿用5G 通信基站控制器》应用。
“矿山无人驾驶技术”专题 | 融合简化可视图和A*算法的矿用车辆全局路径规划算法

“矿山无人驾驶技术”专题 | 融合简化可视图和A*算法的矿用车辆全局路径规划算法

针对矿用车辆在狭窄、弯曲及有未知障碍物的井下巷道中的路径规划效率低的问题，提出了一种融合简化可视图(SVG) 和A*算法的全局路径规划算法DVGA*。在构建真实环境点云地图基础上，连接车辆在不同视点下的可视切点，动态生成SVG；将可视切点依次存入OPEN 表作为节点，根据A*算法估价函数选取路径最短情况下的节点加入CLOSED 表，得到最优路径点并存储路径，同时删除OPEN 表中的其余节点，循环此过程，直到OPEN 表中出现终点；最后利用路径平滑算法进一步减少路径节点数量，从而提高路径规划效率。实验结果表明，与完整可视图+A*算法、SVG+A*算法及SVGCA*算法对比，DVGA*算法对复杂长距离路径的规划时间最短，平均路径长度分别缩短了10.79 % ，6.26% 和2.86%，具有更强的适应性和更高的规划成功率。井下试验结果表明：在巷道宽度变换区域和躲避静态障碍物时，相比SVGCA*算法，DVGA*算法规划的路径更加平滑；躲避动态障碍物时，DVGA*算法能够及时进行路径纠正，保证了路径规划的时效性和稳定性；在复杂多变的巷道环境中，DVGA*算法的规划时间和路径长度相比SVGCA*算法分别减少了11.51% 和1.54%，具有更高的环境适应性和稳定性。
“矿山无人驾驶技术”专题 | 面向矿井无人驾驶的IMU与激光雷达融合SLAM技术

“矿山无人驾驶技术”专题 | 面向矿井无人驾驶的IMU与激光雷达融合SLAM技术

同时定位与地图构建（SLAM）是无人驾驶关键技术，现有SLAM 技术在煤矿巷道环境下存在累计误差大、漂移等问题。提出一种巷道环境特征辅助的惯性测量单元（IMU）与激光雷达融合SLAM 算法。利用IMU 观测数据预测点云运动状态并进行运动补偿，减少由设备运动引起的点云畸变；通过点云配准得到雷达里程计位姿变换信息，构成雷达里程计约束；提取巷道侧壁和地面点云并进行平面拟合，构成环境约束；基于IMU 预积分约束、雷达里程计约束和环境约束，采用因子图优化方法完成激光雷达与IMU 紧耦合，实现对巷道三维场景的高精度重建和无人驾驶车辆定位。仿真实验表明，巷道环境特征辅助的IMU 与激光雷达融合SLAM算法的绝对轨迹均方根误差为0.1162m，相对轨迹均方根误差为0.0409m，定位精度较常用的LeGO?LOAM 算法和LIO?SAM 算法有所提升。真实环境测试结果表明，该算法具有良好的建图效果，未出现漂移和拖尾现象，具有较强的环境适应性和鲁棒性。
“矿山无人驾驶技术”专题 | 矿用无人驾驶车辆行人检测技术研究

“矿山无人驾驶技术”专题 | 矿用无人驾驶车辆行人检测技术研究

矿用无人驾驶车辆的工作环境光照条件复杂，行人检测经常出现漏检现象，导致矿用无人驾驶车辆可靠性及安全性不足。针对巷道光照条件复杂的问题，提出了一种弱光图像增强算法：将弱光图像由RGB 图像空间分解为HSV 图像空间，通过Logarithm 函数对亮度分量先进行光照，再通过双边滤波器去除噪声；采用形态学对饱和度分量进行闭操作，再通过高斯滤波器滤除噪声；将图像转换回RGB 图像空间，通过半隐式ROF 去噪模型对图像再次进行去噪，得到增强图像。针对行人检测存在漏检、精度低的问题，提出了一种基于改进YOLOv3 的矿用无人驾驶车辆行人检测算法：采用密集连接块取代YOLOv3 中的Residual 连接，提高特征图利用率；采用Slim?neck 结构优化YOLOv3 的特征融合结构，使得特征图之间能够进行高效的信息融合，进一步提高对小目标行人的检测精度，并利用其内部特殊的轻量化卷积结构，提高检测速度；加入轻量级的卷积注意力模块（CBAM）增强算法对目标类别和位置的注意程度，提高行人检测精度。实验结果表明：① 提出的弱光图像增强算法能够有效提高图像可见度，图像中行人的纹理更加清晰，并具有更好的噪声抑制效果。② 基于增强后图像的矿用无人驾驶车辆行人检测算法的平均精度达95.68%，相较于基于改进YOLOv7 和ByteTrack 的煤矿关键岗位人员不安全行为识别算法、YOLOv5、YOLOv3算法分别提高了2.53%，6.42%，11.77%，且运行时间为29.31 ms。③ 基于增强后图像，YOLOv3 和基于改进YOLOv7 和ByteTrack 的煤矿关键岗位人员不安全行为识别算法出现了漏检和误检的问题，而矿用无人驾驶车辆行人检测算法有效改善了该问题。
“矿山无人驾驶技术”专题 | SLAM技术及其在矿山无人驾驶领域的研究现状与发展趋势

“矿山无人驾驶技术”专题 | SLAM技术及其在矿山无人驾驶领域的研究现状与发展趋势

无人驾驶是矿山智能化关键技术之一，其中即时定位与地图构建（SLAM）技术是实现无人驾驶的关键环节。为推动SLAM 技术在矿山无人驾驶领域的发展，对SLAM 技术原理、成熟地面SLAM 方案、现阶段矿山SLAM 研究现状、未来矿山SLAM 发展趋势进行了探讨。根据SLAM 技术所使用的传感器，从视觉、激光及多传感器融合3 个方面分析了各自的技术原理及相应框架，指出视觉和激光SLAM 技术通过单一相机或激光雷达实现，存在易受环境干扰、无法适应复杂环境等缺点，多传感器融合SLAM 是目前最佳的解决方法。探究了目前矿山SLAM 技术的研究现状，分析了视觉、激光、多传感器融合3 种SLAM 技术在井工煤矿、露天矿山的适用性与研究价值，指出多传感器融合SLAM 是井工煤矿领域的最佳方案，SLAM 技术在露天矿山领域研究价值不高。基于现阶段井下SLAM 技术存在的难点（随时间及活动范围积累误差、各类场景引起的不良影响、各类传感器无法满足高精度SLAM 算法的硬件要求），提出矿山无人驾驶领域SLAM 技术未来应向多传感器融合、固态化、智能化方向发展。
“矿山无人驾驶技术”专题 | 矿用激光雷达与相机的无目标自动标定方法研究

“矿山无人驾驶技术”专题 | 矿用激光雷达与相机的无目标自动标定方法研究

矿用车辆实现无人驾驶依赖于准确的环境感知，激光雷达和相机的结合可以提供更丰富和准确的环境感知信息。为确保激光雷达和相机的有效融合，需进行外参标定。目前矿用本安型车载激光雷达多为16 线激光雷达，产生的点云较为稀疏。针对该问题，提出一种矿用激光雷达与相机的无目标自动标定方法。利用多帧点云融合的方法获得融合帧点云，以增加点云密度，丰富点云信息；通过全景分割的方法提取场景中的车辆和交通标志物作为有效目标，通过构建2D?3D 有效目标质心对应关系，完成粗校准；在精校准过程中，将有效目标点云通过粗校准的外参投影在逆距离变换后的分割掩码上，构建有效目标全景信息匹配度目标函数，通过粒子群算法最大化目标函数得到最优的外参。从定量、定性和消融实验3 个方面验证了方法的有效性：① 定量实验中，平移误差为0.055 m，旋转误差为0.394°，与基于语义分割技术的方法相比，平移误差降低了43.88%，旋转误差降低了48.63%。② 定性结果显示，在车库和矿区场景中的投影效果与外参真值高度吻合，证明了该方法的稳定性。③ 消融实验表明，多帧点云融合和目标函数权重系数显著提高了标定精度。与单帧点云相比，使用融合帧点云作为输入时，平移误差降低了50.89%，旋转误差降低了53.76%；考虑权重系数后，平移误差降低了36.05%，旋转误差降低了37.87%。
“矿山无人驾驶技术”专题 | 基于时空连续补偿的矿山可通行区域识别方法

“矿山无人驾驶技术”专题 | 基于时空连续补偿的矿山可通行区域识别方法

可通行区域识别是矿山无人驾驶技术中的重要环节。露天矿山道路场景具有道路边界模糊不清及路面平坦度不一等特征，使用传统同心圆地面分割模型进行矿山道路平面拟合时容易出现可通行区域与车辆不连通及帧间可通行区域识别结果不一致等误分类问题。提出了一种基于时空连续补偿的矿山道路可通行区域识别方法。首先，基于同心圆模型对矿山道路建模，并利用主成分分析方法进行多平面拟合，获取初始可通行区域分割结果；然后，基于空间连通性，分别利用区域生长方法和基于密度的噪声应用空间聚类方法对初始可通行区域进行区域连通性滤波及点连通性滤波，得到符合空间连通性的可通行区域；最后，基于时间区域一致性对不同点云帧中可通行性不一致的不稳定区域进行滤除，先根据正态分布变换方法构建栅格地图，再利用时间稳定权重判断栅格稳定性，最终通过区域栅格投影实现不稳定区域的滤除。矿山场景中测试结果表明：该方法的准确率为93.44%，较现有主流方法提升2.27%；召回率为99.14%，较现有主流方法提升8.26%。该方法不仅在不连通区域中具有良好的空间连通性，还在崎岖区域内具有良好的时序稳定性。
“矿山无人驾驶技术”专题 | 露天矿无人驾驶自卸车横−纵向协同控制研究

“矿山无人驾驶技术”专题 | 露天矿无人驾驶自卸车横−纵向协同控制研究

露天矿无人驾驶自卸车面临道路等级低且坡道弯道多、车辆载质量大且变化范围宽等恶劣运输工况，现有车辆运动控制策略多面向普通道路环境，无法直接将现有车辆控制策略应用于矿山自卸车。针对上述问题，提出了一种基于预瞄误差与分层反馈的露天矿无人驾驶自卸车横?纵向协同控制系统。横向控制以线性二次型调节器（LQR）为基础，运用前馈控制器降低稳态误差，采用模糊控制器实现自适应调整预瞄距离，以提高路径跟踪控制精度；纵向控制建立分层反馈式纵向速度控制器，分别采用模型预测控制和模糊PID 反馈控制，并建立车辆驱动及制动逆向模型，降低自卸车载质量与道路坡度改变对纵向速度追踪的影响。仿真结果表明：① 车辆实际速度和期望速度误差在2% 以内，说明自卸车在空载下坡与满载上坡2 种工况下的速度跟踪效果能够满足要求。② 由于横?纵向协同控制能够针对路径曲率的不同实时调节车辆速度，在2 种工况下，自卸车横?纵向协同控制器相比于单一横向控制都获得了更高的路径跟踪精度，同时也提高了自卸车的操纵稳定性。实验结果表明：① 空载下坡时的横向误差峰值为0.019 9 m，方向误差峰值为0.1840 rad，误差增大均发生在弯道处，但误差波动范围较小，能够保证试验车对期望路径的跟踪。② 负载上坡时的横向误差峰值为0.016 8 m，方向误差峰值为0.071 4 rad，误差变化趋势与空载下坡试验相反，但误差仍在合理范围内，试验车的跟踪效果良好。③ 2 个误差峰值均小于空载下坡试验，验证了不同速度对横向控制精度的影响规律。
分析与研究 | 双悬臂截割机器人相对动力学建模与力位混合控制研究

分析与研究 | 双悬臂截割机器人相对动力学建模与力位混合控制研究

双悬臂截割机器人可解决传统单臂掘进机在截割大尺寸断面时效率低下的难题，但其与煤岩的动态交互影响控制性能。现有研究以双臂接触同一对象形成运动闭链为前提，无法满足双悬臂截割机器人双臂运动及末端截割头输出力的控制要求。针对该问题，设计了一种基于机器人相对动力学模型的力位混合控制系统。建立双悬臂截割机器人运动学和动力学模型，基于机器人的相对雅可比矩阵及虚位移与虚功原理推导出机器人的相对动力学模型，通过单一变量同时描述机器人双臂的运动状态，将机器人双臂独立的动力学模型整合为一个整体。基于机器人的相对动力学模型，设计了机器人双臂力位混合控制系统，通过李雅普诺夫函数验证了系统的稳定性和可行性。仿真结果表明：双悬臂截割工艺较单悬臂截割拥有更大的工作空间，具有一次性实现大断面截割的能力；双悬臂截割机器人力位混合控制系统能够完成对期望相对位置和期望相对力的同步跟踪，对截割头期望位置跟踪的绝对误差在0.3132m 以内，均方根误差为0.1447m。
分析与研究 | 基于DeepLab v3+的综放工作面含矸率预测研究

分析与研究 | 基于DeepLab v3+的综放工作面含矸率预测研究

针对综放工作面真实煤矸堆叠状态下的体积含矸率很难获取的问题，提出一种基于DeepLab v3+的综放工作面含矸率预测方法。构建了煤矸堆积体图像数据集，采用半自动的数据标注方法和限制对比度自适应直方图均衡化法对煤矸图像进行预处理。运用DeepLab v3+模型进行煤矸图像语义分割，进而计算煤矸图像的投影面积含矸率。利用PFC3D 数值模拟软件，基于重建的三维煤矸块体建立数值模型，模拟顶煤放落和刮板输送机运煤过程，通过fish 语言读取每个矸石或煤的体积，计算得到煤矸堆积体体积含矸率。通过分析不同顶煤厚度条件下刮板输送机上煤矸堆积体的投影面积含矸率与体积含矸率的量化关系，建立了煤流的体积含矸率预测模型。实验结果表明：DeepLab v3+模型的准确率、平均像素准确率和平均交并比分别为97.68%，97.72%，95.33%，均高于经典语义分割模型FCN8s 和PSPNet，实现了煤矸堆积体投影面积含矸率的精准快速识别；体积含矸率预测模型的决定系数R2 为0.982 8，预测效果较好。
分析与研究 | 基于POD与机器学习的综掘工作面流场快速预测算法

分析与研究 | 基于POD与机器学习的综掘工作面流场快速预测算法

针对综掘工作面降尘措施难以合理利用的问题，提出了一种基于本征正交分解（POD）与机器学习的综掘工作面流场快速预测算法。利用计算流体力学（CFD）技术对多种工况下的综掘工作面风流场和粉尘浓度场进行模拟，获得高维度流场数据；利用POD对高维度流场数据进行降维，提取能够反映流场主要特性的核心模态，得到流场工况的基函数模态与模态系数；通过机器学习方法预测不同工况下占总能量达到90% 以上的模态系数，从而对未知工况的模态系数进行预测，利用预测的模态系数与基函数模态进行重构，得到未知工况的风流场数据或粉尘浓度场。研究结果表明：综掘工作面数值模拟模型的相对误差在3% 以内，能够准确反映实际的风流和粉尘分布状况；风流场选择前5 阶模态，粉尘浓度场选择前7 阶模态，即可兼顾POD 重构精度与效率；支持向量机（SVM）模型对模态系数的预测能力优于随机森林及神经网络模型，针对60 种不同工况，基于POD 和SVM 预测的风流速度、粉尘浓度与数值模拟结果之间的相对误差分别为0.36 m/s，86.24 mg/m3，风流场及粉尘浓度场平均预测耗时为73 s，实现了对矿井综掘工作面风流场和粉尘浓度场的高精度快速预测。
分析与研究 | 高压气体致裂煤岩孔壁应变响应特征研究

分析与研究 | 高压气体致裂煤岩孔壁应变响应特征研究

目前缺乏对空气致裂全过程进行精准监测和评价的手段，而应变监测能够实时记录裂纹萌生和扩展的过程。通过研究高压气体冲击全过程中孔壁的应变响应，可明确致裂过程裂纹与应变响应之间的关系，获得最优致裂角度。为了探寻高压气体致裂煤岩体过程中裂纹和与应变之间的关系，利用高压气体冲击致裂煤岩体真三轴实验系统，开展了5 种冲击角度（0，30，45，60，90°）下的高压气体致裂实验，研究了气体致裂过程中煤岩体裂缝形态、气压曲线与孔壁应变响应特征。实验结果表明：①随着冲击角度增加，煤岩体裂缝形态呈现先复杂后单一的分布特征。②致裂过程中气压呈现上升、陡降、聚集、稳定释放4个阶段。③孔壁应变数据主要由拉应变组成，应变曲线出现2个明显峰值，第1 个峰值在气压曲线达到峰值0.1 s后出现并伴随主裂纹产生，第2个峰值常伴随着主裂纹的衍生与扩展。④当冲击角度为45°时，试件内部容易萌生复杂裂纹网络，致裂效果最佳。
分析与研究 | 矿井断裂构造分形特征及其对冲击地压影响的研究

分析与研究 | 矿井断裂构造分形特征及其对冲击地压影响的研究

矿井断裂构造是诱发冲击地压的重要地质因素。为研究断裂构造对冲击地压的影响，以峻德井田为工程研究背景，采用地质动力区划法，将井田内的断裂构造按照不同长度等级划分为Ⅰ?Ⅴ级断块，利用分形理论中的盒维法计算了Ⅴ级断块分形维数，分析了断裂整体分形特征和断裂分区分形特征，探究了断裂构造分形维数与构造应力分布状态、冲击地压之间的耦合关系。结果表明：① 断裂整体分形维数与北西向断裂分形维数具有良好的一致性，北西向断裂对峻德井田冲击地压控制作用的程度较高，北东向断裂次之。② 不同走向断裂的分形维数不同，表明不同走向断裂在空间展布上表现出明显的差异性，反映了分形维数与断裂构造复杂程度呈正相关，即分形维数越大，断裂构造空间分布特征越复杂，越容易诱发冲击地压。③ 区域内的构造复杂程度越高，构造应力集中程度越高，煤层冲击地压主要发生在高应力区，表明构造复杂程度与构造应力集中程度一致性较高。研究成果从分形维数角度对断裂构造进行定量分析，为冲击地压危险性预测及防治提供了新思路。
分析与研究 | 基于增强网格网络的井下尘雾图像清晰化算法

分析与研究 | 基于增强网格网络的井下尘雾图像清晰化算法

针对目前井下尘雾图像清晰化算法存在的图像偏暗、细节丢失和过度增强等问题，提出一种基于增强网格网络的井下尘雾图像清晰化算法。该算法由前处理模块、主干模块和输出模块3个部分组成。前处理模块通过特征提取模块IRDB 生成一组特征图，作为主干模块的输入，IRDB融合了Inception架构和密集残差连接模块（RDB）的优势，可在网络资源有限的情况下增加网络的深度和宽度，从而增强网络的表征能力、泛化能力及其对不同尺度尘雾的处理能力；主干模块采用网格网络进一步提取图像不同尺度的特征，并通过上采样和下采样实现特征图不同尺度的变换，为更好地捕捉图像中的细节信息，在网格网络中引入通道注意力机制。实验结果表明：IRDB数量为5 时，网络模型的峰值信噪比（PSNR）、结构相似度指数（SSIM）和自然图像质量评价指标（NIQE）最好；从视觉效果上看，用所提算法清晰化处理后的图像细节信息更加丰富，色彩更加自然，具有良好的清晰度和对比度；在井下数据集上用所提算法处理后的图像PSNR、SSIM 和NIQE 分别为23.69，0.8401，8.95，图像处理速度处于中等水平，整体性能优于DCP，AOD?Net 等同类算法。
分析与研究 | 软硬交错倾斜煤层下煤矿钻孔机器人钻杆系统振动特性研究

分析与研究 | 软硬交错倾斜煤层下煤矿钻孔机器人钻杆系统振动特性研究

煤矿钻孔机器人钻杆系统振动特性的研究是钻进轨迹预测及控制的重要前提。考虑水平钻进过程中钻杆系统与煤层交互约束的复杂机制，搭建煤矿钻孔机器人钻进实验平台及振动监测系统，开展不同软硬煤层及煤层倾斜角度下的水平钻进实验；采用经验模态分解方法对采集数据进行分解、滤波和重构处理，以消除噪声干扰，进而研究软硬交错倾斜煤层下钻孔机器人钻杆系统振动特性。研究结果表明：钻孔机器人无论是在硬→中硬→软煤层还是软→中硬→硬煤层中钻进，钻杆系统的纵向、横向、扭转振动幅度均随煤层倾斜角度的增大而增大；同一煤层倾斜角度下，钻孔机器人在软→中硬→硬煤层中钻进较在硬→中硬→软煤层中钻进时，钻杆系统的纵向、横向及扭转振动幅度更大；煤层倾斜角度较小时，软硬交错煤层对钻杆系统振动特性的影响较大，煤层倾斜角度较大时，煤层倾斜角度对振动特性的影响大于软硬交错煤层的影响；较大的砂石对钻杆系统振动产生一定影响。
分析与研究 | 矿用钢丝绳双源磁回路结构设计与仿真分析

分析与研究 | 矿用钢丝绳双源磁回路结构设计与仿真分析

目前矿用钢丝绳损伤电磁检测方法存在主磁通检测对于局部类损伤检测精度较低，基于漏磁的局部损伤检测的定量精度不高等问题。提出了一种同时检测主磁通和漏磁的矿用钢丝绳双源磁检测方法，结合主磁通与漏磁在局部损伤检测方面的互补性，设计了双源磁检测环形筒状励磁回路和独立分离励磁回路方案。基于有限元仿真验证了2 种方案的可行性，确定了以独立分离回路作为磁回路的基本结构。研究了衔铁参数、磁铁参数对磁化效果的影响和磁桥路结构参数对磁场分布的影响。结果表明：① 磁化幅值与回路数量呈正相关，与衔铁长度呈负相关，高度对磁化效果几乎没有影响。② 磁化幅值与永磁铁材料牌号、长度和厚度呈正相关，与提离值呈负相关。③ 磁化幅值与磁桥路厚度呈正相关，与空气间隙呈负相关，而提离值对磁化效果影响较小。④ 磁桥的空气间隙对磁桥路内磁通密度分布的影响较大。
分析与研究 | 基于Dijkstra−ACO混合算法的煤矿井下应急逃生路径动态规划

分析与研究 | 基于Dijkstra−ACO混合算法的煤矿井下应急逃生路径动态规划

煤矿井下应急逃生路径规划需要根据煤矿井下环境的变化及时调整，但传统方法依赖静态网络和固定权重而无法实现逃生路径规划适应井下环境动态变化。针对上述问题，提出了一种基于Dijkstra?ACO（蚁群优化）混合算法的煤矿井下应急逃生路径动态规划方法。基于巷道坡度和水位对逃生的影响分析，建立了煤矿井下应急逃生最优路径动态规划模型，实现逃生路径随巷道坡度、水位等环境变化而实时调整，从而提高逃生效率和安全性。采用Dijkstra?ACO混合算法求解煤矿井下应急逃生最优路径动态规划模型，即利用Dijkstra 算法快速确定初始路径，引入ACO算法寻找距离最短且安全性最高的逃生路径，实现规划路径能够适应环境变化。搭建了模拟某煤矿多种巷道类型及其坡度、水位等参数的仿真环境，开展了应急逃生路径动态规划实验。结果表明，在50 m×100 m，100 m×200 m，150 m×250 m3 种不同尺寸的测试区域中，基于Dijkstra?ACO 混合算法规划的路径长度比基于A*算法和基于改进蚁群算法规划的路径长度缩短了19% 以上，同时避障率提高了5% 以上。
分析与研究 | 综掘工作面通风除尘系统结构优化及参数智能调控

分析与研究 | 综掘工作面通风除尘系统结构优化及参数智能调控

针对传统长压短抽式通风除尘系统易形成涡流和风流死角的问题，结合康达效应对长压短抽式通风除尘系统进行结构优化，将抽风管与压风管进行嵌套处理，使负压风筒中的风流在抽风筒管口产生康达效应，确保气流紧贴巷道壁面，减少了空气中粉尘的扩散，并显著降低了能耗。通过流场和离散相模型（DPM）仿真得到最佳压抽比为2∶3，在最佳压抽比下的仿真结果显示，与传统长压短抽式通风除尘系统相比，优化系统除尘后司机处及下风侧的粉尘浓度分别降低了5.56% 和55.41%。确定通风除尘系统整体结构及压抽比后，通过参数调控可进一步提高除尘效率。选择风筒与产尘面的距离、风筒中轴线与地面的距离及抽压风筒之间的距离作为通风除尘系统的优化调控参数，通过卷积神经网络（CNN）对优化通风除尘系统的除尘参数进行智能调控，匹配出不同初始粉尘浓度下的最优参数，实现智能除尘。通过等比例缩小的通风除尘实验平台对45 组参数调控方案进行实验，结果表明：对比BP 神经网络，采用CNN 模型进行粉尘浓度预测的准确性和稳定性更优；司机处和下风侧初始粉尘浓度为300～900 mg/m3时，采用优化通风除尘系统后，平均粉尘浓度分别下降了51.49%～83.88%，验证了参数调控的有效性。
分析与研究 | 综掘工作面气幕控尘参数对粉尘污染的影响

分析与研究 | 综掘工作面气幕控尘参数对粉尘污染的影响

气幕控尘效果受压抽风及径向分风多要素影响，而现有研究多局限于某单一要素对气幕控尘的影响规律。为掌握气幕控尘参数对综掘工作面粉尘污染的影响，对不同径向分风流量和负压控尘流量条件下的风流场演变和粉尘场扩散开展了数值模拟研究。结果表明：① 径向分风流量主要影响轴向射流场的卷吸效应，负压控尘流量主要影响工作面的抽风负压作用，当径向分风流量与压风总流量比值≥0.8、压风总流量与负压控尘流量比值＜1.0 时，气幕运移至射流区域时转变为轴向运移，形成厚度≥1.4 m 的轴向控尘流场。② 径向分风流量及负压控尘流量越大，巷道压抽风侧风流流量及风速分布越均匀，粉尘扩散距离越小，掘进机司机处粉尘质量浓度越低。在此基础上，确定了综掘工作面气幕控尘优化参数：径向分风流量为288 m3/min（径向分风流量与压风总流量比值为0.9），负压控尘流量为426 m3/min（压风总流量与负压控尘流量比值为0.75）。经现场实测，应用气幕控尘优化参数后，掘进机司机处降尘率达93.5%，人员作业环境得到明显改善。
分析与研究 | 通风扰动下连采工作面截割粉尘运移及分布规律

分析与研究 | 通风扰动下连采工作面截割粉尘运移及分布规律

为掌握通风扰动下连采工作面截割粉尘运移及分布规律，以陕西红柳林煤矿15218连采工作面为研究对象，采用SolidWorks 构建了连采工作面物理模型，基于欧拉?拉格朗日方法，使用CFD 软件对风流场、粉尘浓度分布、粉尘粒径分布进行了数值模拟。结果表明：① 连采工作面内大部分含尘风流向回风侧运移，粉尘主要富集于回风侧连续采煤机截割滚筒下方的三角区及连续采煤机尾部至巷道中部区域。② 涡流区内粉尘富集较少，部分粉尘富集于梭车内，尾流区内粉尘云团呈凹形条带状。③ 含尘风流向巷道出口运移过程中，粗尘沉降最多，细尘次之，微尘沉降最少；微尘、细尘、粗尘数量随巷道高度增加均呈先增加后减少的变化规律；微尘、细尘、粗尘数量随距采煤壁面距离、回风侧巷道壁面距离的增大均减少。④ 呼吸带高度处粉尘云团浓度和面积均随风速增大而减小，且微尘、细尘、粗尘占比分别为15%，54%，31% 左右，基本不受风速变化影响。⑤ 1.6 m/s 的风速虽利于呼吸带高度平面粉尘富集区域的排尘，但会扬起更多的粉尘进入呼吸带高度平面，因此既要合理增大风速进行全局排尘，也要采取针对性措施进行局部重点控降尘。

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