(完整版)袁亮院士-煤与瓦斯共采理论与关键技术

统一思想、坚定信念、依法依规、科学合理坚决打赢瓦斯治理攻坚战——淮南防突培训心得体会平煤股份五矿2015年6月28日统一思想、坚定信念、依法依规、科学合理坚决打赢瓦斯治理攻坚战2015年6月份，按省局统一安排，在集团公司统一组织下，分批次赴淮南考察学习瓦斯防治、防突管理、技术措施，历时半个多月。

通过考察学习，针对矿井的瓦斯治理和防突工作，我们更进一步提高了认识，统一了思想、捋清了工作思路、针对矿井自身的特点找出了工作方法和瓦斯治理的有效措施，总结汇报如下。

一、瓦斯不治、矿无宁日发生的长虹矿“3.21”事故，就在我们身边，随着突出发生的一瞬间，鲜活的生命定格在3月21日，多少个家庭支离破碎，巨大的经济损失、恶劣的政治影响让我们深思。

五矿历史上的“11.28”、“12.24”瓦斯爆炸事故，“8.13”煤与瓦斯突出事故虽过去多年，但在五矿人心中的伤痛永远无法抚平。

回顾历史，教训惨痛！平煤股份五矿1958年建成投产，是平煤股份主力矿井之一，矿井采用立井多水平分区上下山开拓，正在开采水平两个：-225水平、-650水平，主采煤层己组煤层，采用单一走向长臂后退式综合机械化采煤法。

核定生产能力165万吨，1991年被鉴定为煤与瓦斯突出矿井，所开采的己15煤层、己16、17煤层均为突出煤层。

历史上共发生煤与瓦斯突出13次，2002年8.13事故造成5人死亡6人受伤，防突措施落实不到位，管理上的漏洞是造成事故的主要原因；但追根朔源，是瓦斯区域治理措施的不落实造成的。

所以瓦斯不治矿无宁日。

二、强化培训、提高认识煤与瓦斯突出是发生群死群伤的第一杀手，提高防治煤与瓦斯突出工作的重要性的认识是防大事故的重中之重，思想上的不重视就会给事故提供温床。

我们五矿一部分同志思想上就有麻痹倾向，不能完全理解和接受省政府“双十条”规定的“双六”指标和严禁用局部措施代替区域措施去消突的要求。

认为十余年来我们控制住了突出事故，并还想在原来进行区域划分的所谓“非突区”进行作业。

赴淮南矿业集团学习瓦斯治理经验心得体会平煤股份十三矿2015年6月赴淮南矿业集团学习瓦斯治理经验心得体会平煤股份十三矿按照上级统一安排，我矿矿长、总工程师、安全矿长自2015年6月15日起分3期赴淮南矿业集团参加河南煤矿安全监察局举办的全省煤与瓦斯突出矿井负责人防突专项培训班的学习。

系统学习了淮南矿业集团瓦斯治理理念、安全文化、防治煤与瓦斯突出关键技术、煤与瓦斯共采理论与关键技术和创新工程科技理念等。

认真聆听了袁亮院士关于淮南矿业集团瓦斯治理的历程、经验和有关瓦斯防治的先进理念，有理论、有实践、有成果、有收获。

使我们得到了心灵的震撼和理念的提升，受益匪浅。

参观了煤矿瓦斯治理国家工程研究中心和谢一矿深井实验基地，并下井学习了矿井安全管理、工作面瓦斯治理及石门揭煤技术，系统地学习到了淮南矿业集团瓦斯治理的经验和做法，深感收获很大。

我感觉到这次培训学习的主要亮点是：一、领导重视，规格高，覆盖面广，收获大。

这次培训是由河南煤监局领导亲自带队，各煤业集团主要负责人全脱产学习，中国工程院袁亮院士，淮矿集团高层领导及专家亲自授课。

教材信息量大、内容丰富、图文并茂、技术先进、质量高、制作精。

我们普遍认为收获大、效果好。

二、淮矿集团瓦斯治理理念新。

提出了一切为了发展，一切为了职工，发展先进生产力，保护生命，保护职工，保护环境，瓦斯事故是可以预防和避免的，高投入、高素质、强技术，严管理、重利用，瓦斯治理要治得住，治得快、治得省，通风是基础、抽采是重点、防突是关键、监控是保障。

地质不过关，瓦斯治本难等先进理念。

为瓦斯治理提供了思想保障基础。

三、瓦斯治理技术强。

淮南矿业集团形成了以保护层开采技术为核心的瓦斯治理模式，对煤层群联合开采选择一个煤层作为关键保护层进行开采，形成循环卸压，彻底解决了煤层突出问题，使我们眼前为之一亮。

根据各矿瓦斯和煤层赋存的特点和规律，形成了“一矿一策、一面一策”的具体固化和实施。

一面六巷、一巷多用、联合开采井上下立体瓦斯抽采治理技术，实现了煤与瓦斯共采。

煤炭绿色开采技术及其应用摘要：社会主义建设新时期，探究煤矿绿色开采技术的实践与创新，是煤矿企业可持续发展的技术保障。

本文对煤炭绿色开采技术及其应用进行了探讨。

关键词：煤炭；绿色开采；技术；应用中图分类号：f407.21文献标识码： a 文章编号：根据我国的能源资源状况，煤炭作为我国最重要的一次性能源，在未来20 年内，其在能源构成中的主体地位将不会改变。

2020 年我国煤炭消费量将达到40 亿t。

届时，煤炭产量很可能无法满足工业需求。

不能再单纯地通过提高煤炭的产量缓解煤炭供应的压力，而应该综合考虑发展煤炭循环经济，减少煤炭开采对环境的破坏，而且也应该把发展煤炭循环经济，实现煤炭绿色开采作为理念，大力发展绿色的采煤技术。

一、煤矿开采对环境产生的影响在工作人员实施煤炭开采的过程中，对于环境所产生的影响非常严重，不仅仅能够对整个地下水系以及地表水系产生影响，更加能够对地表水以及地下水产生直接的污染。

煤炭开采能够直接影响到地下水的排泄以及疏干，原因就在于，地下水不断的实施排泄和疏干，一定会使得地下水的水位大面积以及大幅度下降，煤炭区的供水也会枯竭，地表的植被会更加干枯，破坏了自然景观，使农业产量大幅度下降，更有甚者会直接引起地表的土壤沙化。

由于煤炭层是一种层状沉积的矿床，煤炭层的厚度相对来说也比较小，其单位面积的生产能力并不高，甚至可以说是低下，在工作人员实施煤矿开采的过程中，矿井下面很大面积都会被采空，进而形成大量的采空区。

其顶板就会冒落，岩层更加会进行移动，进而直接造成了地面沉降现象的出现，在地表上形成了一块块低洼地。

有些会因为地表的潜水位本来就比较浅，也就在形成低洼的地方形成了积水池或者沼泽地，有些直接表现为又宽又深的裂缝，还有可能埋下山体滑坡隐患，更有甚者会直接形成山体滑坡、积水池或者沼泽，最终破坏了煤炭区的环境，对整个生态环境体系也造成了不可弥补的影响。

二、绿色开采理论体系与总体框架绿色开采理念是在科学采矿三原则(安全、环保和经济)的指导下提出的，强调在现有采煤理论、方法和技术的基础上，发展与创新采矿科学技术，从广义资源的角度上认识和对待煤、瓦斯和水等一切可以利用的各种资源。

煤及共伴生资源精准开采理论体系煤及共伴生资源精准开采是借力大数据、云计算、区块链、人工智能、5G通讯、超级计算、物联网等现代互联网、通讯网高新信息技术，融合地质勘探保障技术、协同开采机制、多相多场耦合理论及灾害防控预警模型，创新开采扰动多维全息地质信息实时共享互馈的互联网+现场监控、物理/数值模拟、基础实验“三位一体”科学研究方法，深度透视化资源储藏环境、动静态地质扰动灾害孕育演化，集成基于虚拟现实技术(VR)、全息人机虚拟互动技术(AR)的原生/扰动地质信息实时展示、智能决策及预警解危平台，超前决策协调开采方式，灾害应急救援方案，最终实现少人(无人)煤及共伴生资源精准绿色安全开采，集成满足新时代环境保护、资源需求、安全开采要求的现代化煤及共伴生资源开发模式。

煤层无人开采方面涉及矿层动态信息智能感知、多场耦合演化信息实时可视、自动巡航切割等关键技术;油气、铀开发方面涉及智能钻完井装备、智能连续管钻井、智能水平分支井完井、局域/广域物联网系统构建、井上下一体化智能闭环监控与决策系统等关键技术，安全保障方面涉及地球物理数据库、灾害风险判识、灾害智能防控、风险监控预警等技术理论。

煤及共伴生资源精准开采发展将经历三大战略阶段。

第1阶段以定性、探索性的协调开采规划，机械化、信息化、数字化的开采管控，进行煤及共伴生资源精准开采探索;第2阶段定量挖掘分析开采扰动地层损坏量、环境污染量、综合经济效益、灾害类型/源头，推进机械学习，优化协调开发模式、开采方案，基于煤、铀、油气开采工艺(地浸采铀、直接垮落法/充填法采煤、压差采油)结合数字化、信息化、智能化技术构建智能管控平台，科学、高效决策开发方案，实现提质增效、降本减灾开采;第3阶段互联网+物联网+科学开采理论、技术及装备高度成熟，智能实验设备、生产装备不断涌现，多相多场耦合机理及复合灾害模型弹性构建，开发管理水平极大提高，深入融合智能算法、MGIS、机器智能学习、VR/AR技术，透视化资源赋存及灾害区域，依据环境扰动容量、绿色资源需求量及资源开采安全保障，智能自主决策开采方案，智能机器人连续管钻井、智能无人盾构机开拓、自适应综合优化管道、自适应自主巡航采煤，勘探、规划、建设、开采及灾害防控一体化智能综合煤及共伴生资源精准开采体系形成。

㊀第４９卷第４期煤炭科学技术Ｖｏｌ ４９㊀Ｎｏ ４㊀㊀２０２１年４月ＣｏａｌＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ㊀Ａｐｒ．２０２１㊀移动扫码阅读任怀伟，巩师鑫，刘新华，等．煤矿千米深井智能开采关键技术研究与应用［Ｊ］．煤炭科学技术，２０２１，４９（４）：１４９－１５８ ｄｏｉ：１０ １３１９９／ｊ ｃｎｋｉ ｃｓｔ ２０２１ ０４ ０１８ＲＥＮＨｕａｉｗｅｉ，ＧＯＮＧＳｈｉｘｉｎ，ＬＩＵＸｉｎｈｕａ，ｅｔａｌ．Ｒｅｓｅａｒｃｈａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｎｋｅｙｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｍｉｎｉｎｇｆｏｒｋｉｌｏ－ｍｅｔｅｒｄｅｅｐｃｏａｌｍｉｎｅ［Ｊ］．ＣｏａｌＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０２１，４９（４）：１４９－１５８ ｄｏｉ：１０ １３１９９／ｊ ｃｎｋｉ ｃｓｔ ２０２１ ０４ ０１８煤矿千米深井智能开采关键技术研究与应用任怀伟１，２，巩师鑫１，２，刘新华１，２，吕㊀益３，文治国１，２，刘万财３，张㊀帅１，２（１．中煤科工开采研究院有限公司科创中心，北京㊀１０００１３；２．煤炭科学研究总院开采研究分院，北京㊀１０００１３；３．中煤新集能源股份有限公司口孜东煤矿，安徽淮南㊀２３２１７０）摘㊀要：千米深井复杂条件煤层智能化开采是当前煤矿技术发展迫切需要解决的难题㊂以中煤新集口孜东煤矿１４０５０２工作面地质条件为基础，针对该工作面俯采倾角变化大㊁矿压显现剧烈㊁顶板煤壁破碎所致的采场围岩稳定控制难㊁液压支护系统适应性降低等问题，研究了千米深井复杂条件工作面智能化开采关键技术，为复杂难采煤层开采提供了技术与装备支撑㊂研发了基于ＬＯＲＡ的工作面液压支架（围岩）状态监测系统，同时获取立柱压力和支架姿态数据㊂提出了基于大数据分析的矿压分析预测方法，采用ＦＬＰＥＭ和ＡＲＭＡ两种算法组合预测提升精度和效率，采用数据分布域适应迁移算法解决了支护过程中时变工况导致预测模型失准的问题，模型预测精度达到９２％以上㊂研发了基于Ｕｎｉｔｙ３Ｄ的工作面三维仿真与运行态势分析决策系统，支撑复杂条件下的围岩控制和煤层跟随截割控制的智能决策㊂现场试验表明：工作面在试验期开采高度达到６．５ｍ，在１４ʎ １７ʎ俯采㊁顶板相对破碎㊁煤层硬度１．６的条件下，月产达到３１．５万ｔ㊂设备可靠性和适应性较之前该矿使用设备明显提升，工作面安全性大幅改善，实现了千米深井三软煤层的安全高效开采㊂关键词：千米深井；智能开采；位姿状态监测；大数据分析；分析决策中图分类号：ＴＤ６７㊀㊀㊀文献标志码：Ａ㊀㊀㊀文章编号：０２５３－２３３６（２０２１）０４－０１４９－１０Ｒｅｓｅａｒｃｈａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｎｋｅｙｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｍｉｎｉｎｇｆｏｒｋｉｌｏ－ｍｅｔｅｒｄｅｅｐｃｏａｌｍｉｎｅＲＥＮＨｕａｉｗｅｉ１，２，ＧＯＮＧＳｈｉｘｉｎ１，２，ＬＩＵＸｉｎｈｕａ１，２，ＬＹＵＹｉ３，ＷＥＮＺｈｉｇｕｏ１，２，ＬＩＵＷａｎｃａｉ３，ＺＨＡＮＧＳｈｕａｉ１，２（１．ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＩｎｎｏｖａｔｉｏｎＣｅｎｔｅｒ，ＣＣＴＥＧＣｏａｌＭｉｎｉｎｇＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅＣｏ．，Ｌｔｄ．，Ｂｅｉｊｉｎｇ㊀１０００１３，Ｃｈｉｎａ；２．ＣｏａｌＭｉｎｉｎｇａｎｄＤｅｓｉｇｎｉｎｇＢｒａｎｃｈ，ＣｈｉｎａＣｏａｌＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｂｅｉｊｉｎｇ㊀１０００１３，Ｃｈｉｎａ；３．ＫｏｕｚｉｄｏｎｇＭｉｎｅＣｏａｌ，ＸｉｎｊｉＥｎｅｒｇｙＣｏ．，Ｌｔｄ．，ＣｈｉｎａＮａｔｉｏｎａｌＣｏａｌＧｒｏｕｐＣｏｒｐ．，Ｈｕａｉｎａｎ㊀２３２１７０，Ｃｈｉｎａ）收稿日期：２０２１－０２－２８；责任编辑：曾康生基金项目：国家重点研发计划资助项目（２０１７ＹＦＣ０６０３００５）；国家自然科学基金重点资助项目（５１８３４００６）；国家自然科学基金面上资助项目（５１８７４１７７４）；中国煤炭科工集团科技专项重点资助项目（２０１９－ＴＤ－ＺＤ００１）作者简介：任怀伟（１９８０ ），男，河北廊坊人，研究员，硕士生导师，博士，中国煤炭科工集团三级首席科学家㊂Ｔｅｌ：０１０－８４２６３１４２，Ｅ－ｍａｉｌ：ｒｈｕａｉｗｅｉ＠ｔｄｋｃｓｊ．ｃｏｍＡｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｍｉｎｉｎｇｏｆｃｏａｌｓｅａｍｓｉｎｔｈｅｃｏｍｐｌｅｘｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｏｆｋｉｌｏ－ｍｅｔｅｒｄｅｅｐｃｏａｌｍｉｎｅｉｓａｐｒｏｂｌｅｍｔｈａｔｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｃｏａｌｍｉｎｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｕｒｇｅｎｔｌｙｎｅｅｄｓｔｏｂｅｓｏｌｖｅｄ．ＢａｓｅｄｏｎｔｈｅｇｅｏｌｏｇｉｃａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｏｆＮｏ．１４０５０２ｆｕｌｌｙｍｅｃｈａｎｉｚｅｄｍｉｎｉｎｇｆａｃｅｉｎＫｏｕｚｉ⁃ｄｏｎｇＭｉｎｅＣｏａｌ，ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｄｉｆｆｉｃｕｌｔｙｉｎｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇｔｈｅｓｔａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｓｕｒｒｏｕｎｄｉｎｇｒｏｃｋａｎｄａｄａｐｔａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｈｙｄｒａｕｌｉｃｓｕｐｐｏｒｔｓｙｓｔｅｍｃａｕｓｅｄｂｙｌａｒｇｅｃｈａｎｇｅｓｉｎｔｈｅｕｎｄｅｒ－ｍｉｎｉｎｇｉｎｃｌｉｎａｔｉｏｎａｎｇｌｅｏｆｔｈｅｍｉｎｉｎｇｆａｃｅ，ｓｅｖｅｒｅｍｉｎｉｎｇｐｒｅｓｓｕｒｅ，ｔｈｅｂｒｏｋｅｎｒｏｏｆａｎｄｃｏａｌｗａｌｌ，ｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｆｏｒｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｍｉｎｉｎｇｏｆｃｏｍｐｌｅｘｗｏｒｋｉｎｇｆａｃｅｉｎｋｉｌｏ－ｍｅｔｅｒｄｅｅｐｃｏａｌｍｉｎｅａｒｅｓｔｕｄｉｅｄ，ｐｒｏｖｉｄｉｎｇｔｅｃｈｎｉｃａｌａｎｄｅｑｕｉｐｍｅｎｔｓｕｐｐｏｒｔｆｏｒｔｈｅｍｉｎｉｎｇｏｆｃｏｍｐｌｅｘａｎｄｄｉｆｆｉｃｕｌｔ－ｔｏ－ｍｉｎｅｃｏａｌｓｅａｍｓ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ａＬＯＲＡ－ｂａｓｅｄｓｔａｔｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｆｏｒｗｏｒｋｉｎｇｆａｃｅｈｙｄｒａｕｌｉｃｓｕｐｐｏｒｔｓ（ｓｕｒｒｏｕｎｄｉｎｇｒｏｃｋ）ｗａｓｄｅｖｅｌｏｐｅｄ，ｗｈｉｃｈｃａｎａｃｑｕｉｒｅｐｏｓｔｕｒｅｄａｔａｏｆｈｙｄｒａｕｌｉｃｓｕｐｐｏｒｔｗｈｉｌｅａｃｑｕｉｒｉｎｇｃｏｌｕｍｎｐｒｅｓｓｕｒｅｄａｔａ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ａｍｉｎｉｎｇｐｒｅｓｓｕｒｅａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ，ｗｈｅｒｅｔｈｅｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｏｆＦＬＰＥＭａｎｄＡＲＭＡａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｗａｓｕｓｅｄｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙ，ａｎｄｄａｔａｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｄｏｍａｉｎａｄａｐｔｉｖｅｍｉｇｒａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｗａｓｕｓｅｄｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｉｎａｃｃｕｒａｔｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｓｃａｕｓｅｄｂｙｔｉｍｅ－ｖａｒｙｉｎｇｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｉｎｔｈｅｓｕｐｐｏｒｔｐｒｏｃｅｓｓｓｏｔｈａｔｔｈｅｍｏｄｅｌｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｒｅａｃｈｅｄ９２％．Ｆｉｎａｌｌｙ，ａｔｈｒｅｅ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｓｉｍｕｌａｔｉｏｎａｎｄｏｐｅｒａｔｉｎｇａｎａｌｙｓｉｓｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｍａｋｉｎｇｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎＵｎｉｔｙ３Ｄｗａｓｄｅｖｅｌｏｐｅｄｔｏ９４１２０２１年第４期煤炭科学技术第４９卷ｓｕｐｐｏｒｔｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｍａｋｉｎｇｆｏｒｓｕｒｒｏｕｎｄｉｎｇｒｏｃｋｃｏｎｔｒｏｌａｎｄｃｏａｌｓｅａｍｆｏｌｌｏｗｉｎｇｃｕｔｔｉｎｇｃｏｎｔｒｏｌｕｎｄｅｒｃｏｍｐｌｅｘｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ．Ｆｉｅｌｄｔｒｉ⁃ａｌｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｍｉｎｉｎｇｈｅｉｇｈｔｏｆｔｈｅｗｏｒｋｉｎｇｆａｃｅｒｅａｃｈｅｄ６．５ｍｄｕｒｉｎｇｔｈｅｔｅｓｔｐｅｒｉｏｄ，ｔｈｅｍｏｎｔｈｌｙｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｒｅａｃｈｅｄ３１５０００ｔｏｎｓｕｎｄｅｒｔｈｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｏｆ１４ʎ １７ʎｏｆｓｌｏｐｉｎｇｍｉｎｉｎｇａｎｇｌｅ，ｒｅｌａｔｉｖｅｌｙｂｒｏｋｅｎｒｏｏｆ，ａｎｄ１．６ｏｆｃｏａｌｓｅａｍｈａｒｄｎｅｓｓ．Ｃｏｍｐａｒｅｄｔｏｐｒｅｖｉｏｕｓｕｓｅｄｆａｃｉｌｉｔｉｅｓ，ｔｈｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｎｄａｄａｐｔａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｎｅｗｆａｃｉｌｉｔｉｅｓｗｅｒｅｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｉｍｐｒｏｖｅｄ，ａｎｄｔｈｅｓａｆｅｔｙｏｆｔｈｅｗｏｒｋｉｎｇｓｕｒｆａｃｅｗａｓｇｒｅａｔｌｙｉｍｐｒｏｖｅｄ，ｗｈｉｃｈａｃｈｉｅｖｅｄｔｈｅｓａｆｅａｎｄｈｉｇｈ－ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｔｍｉｎｇｏｆｔｈｅｔｈｒｅｅ－ｓｏｆｔｃｏａｌｓｅａｍｉｎ１０００ｍｄｅｅｐｃｏａｌｍｉｎｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｄｅｅｐｋｉｌｏ－ｍｅｔｅｒｍｉｎｅ；ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｍｉｎｉｎｇ；ｐｏｓｉｔｉｏｎｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ；ｌａｒｇｅｄａｔａａｎａｌｙｓｉｓ；ａｎａｌｙｓｉｓｄｅｃｉｓｉｏｎ０㊀引㊀㊀言开采自动化㊁智能化技术研究是当前煤炭领域研究的热点［１］㊂针对不同地质条件，国内外学者在采场状态感知与建模㊁自动控制技术以及开采装备创新方面开展了大量研究㊂澳大利亚联邦科学与工业研究组织研发出ＬＡＳＣ技术，采用军用高精度光纤陀螺仪和定制的定位导航算法获知采煤机的三维坐标，实现工作面自动找直等智能化控制［２－３］㊂液压支架自动跟机㊁采煤机斜切进刀自动控制及基于位置感知的三机协同推进控制等在地质条件相对较好的陕北㊁神东等矿区已经得到推广应用，基本实现了 工作面无人操作，工作面巷道有人值守 的常态化开采［４－６］㊂对于地质条件相对复杂的薄煤层及中厚煤层，研发了基于动态修正地质模型的智能采掘技术，采用定向钻孔㊁随采探测等动态修正工作面地质模型，通过构建工作面绝对坐标数字模型实行自主智能割煤［７－９］㊂然而，对于我国东部山东㊁淮南等矿区埋深１０００ｍ左右的深部复杂条件煤层，已有的自动化㊁智能化技术难以达到预期效果㊂深部采场一般存在着高地温㊁高地压㊁大变形的特点，矿压显现强烈，顶板㊁煤壁破碎，工作面倾角变化幅度剧烈，巷道变形大［１０］㊂目前，工作面自动化㊁智能化开采还无法预知所有的地质条件变化情况，开采装备也无法适应大范围的地质参数变化，因而实现自动化㊁智能化难度非常大㊂但从另外的角度，这些深部开采工作面用人多，安全性差，生产环境恶劣，恰恰最需要实现自动化㊁智能化㊂实现煤矿深部智能开采，最重要的是实现采场围岩稳定性控制以及 移架－割煤－运煤 过程与围岩空间动态变化的适应性控制㊂采场围岩稳定性控制需考虑采场上覆围岩结构及参数㊁运移特征㊁支护参数等，提出能够自适应控制围岩的策略和方法［１１－１２］；工作面装备运行与围岩空间变化的适应性控制则涉及装备运行特征㊁围岩动态变化规律㊁空间位姿测量及表征等，给出运行趋势的分析方法和预测性控制算法［１３］㊂其中，支护系统状态测量㊁适应性设计以及装备运行态势的分析预测是首先需要解决的关键问题㊂笔者以中煤新集口孜东煤矿１４０５０２工作面为工业性试验点，针对工作面俯采倾角变化大㊁矿压显现剧烈㊁顶板煤壁破碎所带来的采场围岩稳定性控制难度大㊁液压支护系统适应性降低等问题，基于工作面煤层地质条件研发了７ｍ四柱式超大采高液压支架；建立了工作面状态监测系统，实时监测和解算支架支护状态和围岩定性；研发了基于Ｕｎｉｔｙ３Ｄ的工作面三维仿真与运行态势分析决策系统，突破千米深井智能开采围岩稳定性控制和装备运行适应性控制的关键技术瓶颈㊂１㊀千米深井工作面地质条件及开采特点１．１㊀口孜东煤矿５号煤煤层赋存条件口孜东煤矿５号煤埋深９６７ｍ，工作面沿倾斜条带布置，走向方向南部平缓，北部较陡，煤层平均倾角１４ʎ，局部２０ʎ，俯采最大角度１７ʎ㊂１４０５采区工作面布置如图１所示，首采１４０５０２工作面倾向倾角８ʎ １５ʎ，平均倾角１４ʎ，局部２０ʎ㊂煤层厚度２．８６９．７５ｍ，平均６．５６ｍ，普氏系数１．６㊂工作面顶㊁底板以泥岩为主，少数为细砂岩㊁粉砂岩及砂质泥岩，顶㊁底板围岩特点是岩层较软㊂图１㊀口孜东煤矿１４０５采区工作面布置Ｆｉｇ．１㊀ＬａｙｏｕｔｏｆｗｏｒｋｉｎｇｆａｃｅｉｎＮｏ．１４０５ｍｉｎｉｎｇａｒｅａｏｆＫｏｕｚｉｄｏｎｇＭｉｎｅ口孜东煤矿１４０５采区煤层厚度等厚线如图２所示，６．０ｍ煤层以上占总采区８０％，７．０ｍ以上煤层占总采区的５０％，８．０ｍ以上煤层占总采区的１０％㊂确定最小采高４．５０ｍ，最大采高７．００ｍ，平均０５１任怀伟等：煤矿千米深井智能开采关键技术研究与应用２０２１年第４期采高６．５６ｍ㊂图２㊀口孜东煤矿１４０５采区煤层厚度等厚线Ｆｉｇ．２㊀ＣｏａｌｓｅａｍｔｈｉｃｋｎｅｓｓｃｏｎｔｏｕｒｏｆＮｏ．１４０５ｍｉｎｉｎｇａｒｅａｉｎＫｏｕｚｉｄｏｎｇＭｉｎｅ１．２㊀工作面装备选型配套根据口孜东煤矿５号煤层地质赋存条件，通过对比分析不同采煤方法㊁支架方案选择的优缺点，综合分析产量和效率因素㊁资源采出率因素㊁采空区遗煤自然发火因素㊁工作面超前段巷道维护因素㊁工作面支护因素㊁人员因素㊁智能化开采因素等，确定选择７．０ｍ大采高一次采全高采煤方法进行开采㊂淮南地区地质构造与国内其他地区有较大不同，具体表现为埋深大㊁ 三软 煤层㊁倾角大㊁松散层厚㊁基岩薄等，工作面主要采用俯斜长壁采煤法㊂对于口孜东煤矿１４０５０２工作面而言，大采高开采可以充分发挥资源采出率高㊁开采工艺简单㊁工作面推进速度快㊁设备维护量少㊁易于实现自动化和有利于工作面 一通三防 等优势，但需要对液压支架与围岩适应性进行深入分析研究，要综合考虑支护强度㊁顶梁前端支撑力㊁合力作用点调节范围㊁防片帮冒顶㊁防扎底等多种因素，对液压支架和成套装备参数进行针对性设计㊂确定支架最大高度７．２ｍ，最小高度考虑运输与配套尺寸，确定为３．３ｍ㊂１４０５０２工作面配套装备见表１㊂表１㊀１４０５０２工作面成套装备Ｔａｂｌｅ１㊀ＣｏｍｐｌｅｔｅｅｑｕｉｐｍｅｎｔｉｎＮｏ．１４０５０２ｗｏｒｋｉｎｇｆａｃｅ序号设备设备主要技术参数参考型号１中部支架工作阻力１８０００ｋＮ；高度３．３ ７．２ｍ；支护强度１．７３ １．７８ＭＰａＺＺ１８０００／３３／７２Ｄ过渡支架工作阻力２２０００ｋＮ；高度２．９ ６．０ｍ；支护强度１．５３ＭＰａＺＺＧ２２０００／２９／６０Ｄ端头支架工作阻力２４２００ｋＮ；高度２．９ ５．５ｍ；支护强度１．５ＭＰａＺＺＴ２４２００／２９／５５Ｄ２采煤机总功率２５９０ｋＷ；采高４．５ ７．０ｍ；滚筒直径３．５ｍ；截深０．８６５ｍＭＧ１０００／２５９０－ＧＷＤ３刮板输送机功率３ˑ１２００ｋＷ；运输能力４０００ｔ／ｈ；卸载方式交叉侧卸ＳＧＺ１２５０／３ˑ１２００４转载机输送能力４５００ｔ／ｈ；长度约５０ｍ；功率７００ｋＷＳＺＺ１３５０／７００５破碎机破碎能力５０００ｔ／ｈ；功率７００ｋＷ；电压３３００ＶＰＣＭ７００７乳化液泵站工作压力３７．５ＭＰａ；流量６３０Ｌ／ｍｉｎ；电机功率５００ｋＷＢＲＷ６３０／３７．５８喷雾泵站工作压力１６ＭＰａ；额定流量５１６Ｌ／ｍｉｎ；电机功率１６０ｋＷＢＰＷ５１６／１６㊀㊀工作面成套装备地面联调试验情况如图３所示㊂图３㊀工作面成套装备地面联调Ｆｉｇ．３㊀Ｇｒｏｕｎｄｅｑｕｉｐｍｅｎｔｊｏｉｎｔｄｅｂｕｇｇｉｎｇｏｆｗｏｒｋｉｎｇｆａｃｅ２㊀千米深井工作面智能开采技术路径针对千米深井复杂条件工作面开采，除成套装备功能㊁参数与围岩条件相匹配外，控制系统能否适应环境动态变化㊁控制围岩稳定并驱动装备跟随煤层自动推进是影响开采效率和安全㊁减少作业人员㊁降低劳动强度的关键［１４－１５］㊂目前，在地质条件简单㊁煤层变化小的工作面，智能化开采技术与装备主要实现开采工艺自动化和 三机 装备协调联动控制，以提升开采效率为目标［１６］㊂然而，上述口孜东煤矿５号煤１４０５０２工作面走向倾向都有倾角㊁顶板破碎㊁围岩大变形，是典型的复杂条件工作面㊂在该工作面实施７．０ｍ大采高开采，极易发生片帮㊁冒顶㊁扎底㊁飘溜㊁上窜下滑等问题，必须通过现场操作工人的经验提前实施预防措施，现有自动化技术无法完成上述功能㊂因此，复杂条件煤层智能开采必须在装备性能㊁参数足够满足要求的前提下，实现以围岩稳定支护和煤层跟随截割为目标的环境适应性控制，是一个不依赖人工操作的自适应自学习过程㊂１５１２０２１年第４期煤炭科学技术第４９卷如图４所示复杂条件煤层智能开采技术路径图㊂环境适应性控制的前提是要首先知道环境的状态，然后对环境变化趋势进行分析和预测，最后通过智能控制技术给出 三机 装备运动参数㊂图４㊀复杂条件智能化开采技术路径Ｆｉｇ．４㊀Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｍｉｎｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｐａｔｈｕｎｄｅｒｃｏｍｐｌｅｘｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ㊀㊀环境状态这里先考虑围岩压力和煤层赋存状态，主要采用压力传感器测量工作面来压情况，采用倾角传感器测量工作面倾角及设备姿态㊂以测量数据为基础，通过支架－围岩耦合关系模型，判断顶板㊁煤壁稳定性，通过三维力学模型判断支架受力状态及其动态变化，通过运动学模型判断工作面推进方向变化趋势㊂工作面装备智能控制综合实时控制㊁趋势控制㊁群组控制㊁模型跟随控制等技术，实现开采工艺工序优化㊁功能参数调整的多数据融合决策，完成工作面稳定支护㊁截割空间与煤层空间最佳重合的自主连续生产㊂３㊀７．０ｍ大采高复杂条件工作面智能化关键技术３．１㊀７．０ｍ超大采高液压支架适应性设计围岩支护和装备推进都离不开液压支架㊂复杂条件工作面开采首先要求液压支架要有适应围岩变化的能力㊂针对口孜东煤矿５煤的１４０５０２工作面条件，对液压支架结构和动态性能进行创新设计，研制出最高的ＺＺ１８０００／３３／７２Ｄ四柱式一次采全高液压支架，如图５所示㊂３．１．１㊀架型参数及支护强度设计根据口孜东煤矿５煤地质条件，以俯采为主且顶板相对破碎，煤层较软，底板主要为泥岩，因此重点考虑顶梁合力作用点控制，以及片帮㊁扎底和漏矸等异常状况㊂为此，采用四柱式液压支架，提升顶梁控制能力㊁防止底座扎底；同时为增强顶梁前端支撑力，采用前后立柱不同缸径设计㊂前立柱采用４００图５㊀ＺＺ１８０００／３３／７２Ｄ四柱式一次采全高液压支架Ｆｉｇ．５㊀ＺＺ１８０００／３３／７２Ｄｆｏｕｒ－ｃｏｌｕｍｎｈｙｄｒａｕｌｉｃｓｕｐｐｏｒｔｆｏｒｍｉｎｉｎｇｆｕｌｌ－ｈｅｉｇｈｔｏｎｅｃｅｍｍ缸径，后立柱采用３２０ｍｍ缸径㊂当顶梁合力作用点前移㊁后立柱难以发挥作用时，支架仍有足够的支撑能力㊂根据计算，顶梁前端支撑力最大达到５０００ｋＮ，支架支护强度达到１．７２ＭＰａ，远超过同等高度㊁支护力的支架，这样可以很好的控制顶板，同时减少顶板对煤壁的压力，减轻片帮程度㊂３．１．２㊀护帮及稳定性设计为防止煤壁片帮㊁冒顶，采用伸缩梁＋铰接三级护帮的结构，当采煤机割过煤后，伸缩梁立即伸出并打开护帮板，实现及时支护，避免片帮㊁冒顶的发生㊂伸缩梁行程１０００ｍｍ，大于截割滚筒宽度８６５ｍｍ，在特殊情况下可伸入煤壁支护；三级护帮板回转２５１任怀伟等：煤矿千米深井智能开采关键技术研究与应用２０２１年第４期１８０ʎ后可上翘３ʎ，护帮总高度３５００ｍｍ，如图６所示㊂图６㊀ＺＺ１８０００／３３／７２Ｄ四柱式一次采全高液压支架护帮板结构Ｆｉｇ．６㊀ＳｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆＺＺ１８０００／３３／７２Ｄｆｏｕｒ－ｃｏｌｕｍｎｈｙｄｒａｕｌｉｃｓｕｐｐｏｒｔｇｕａｒｄｐｌａｔｅｆｏｒｏｎｅ－ｔｉｍｅｍｉｎｉｎｇｆｕｌｌ－ｈｅｉｇｈｔ同时，针对工作面走向㊁倾向都有倾角的情况，充分考虑俯采情况下的支架稳定性，合理设计结构件质量和尺寸，使支架重心尽量靠后，适应俯采倾角２０ʎ以下的情况；优化后支架临界俯斜失稳㊁仰斜失稳㊁侧翻失稳分别为２２．２５ʎ，２３．７ʎ以及１８．６ʎ，均大于煤层在各个方向上的倾角㊂设置防倒防滑装置，在工作面两端角度较大的区域安装，辅助调整支架，保障工作面支护系统稳定性㊂３．１．３㊀密闭性及可靠性设计工作面在移架过程中可能有矸石冒落，为此支架需要加强密闭性设计㊂ＺＺ１８０００／３３／７２Ｄ四柱式一次采全高液压支架顶梁和掩护梁均设计双侧活动侧护板，顶梁与掩护梁的铰接处具备防漏矸功能；后连杆设计固定侧护板与挡矸板；尽可能让支架后部封闭，阻止矸石进入支架内部㊂同时，加强推移千斤顶和抬底千斤顶，增强抬底力和推移力，保证动作到位㊂为防止拔后立柱造成活柱固定销损坏，增加销轴直径至５０ｍｍ，大幅增加可靠性㊂３．２㊀工作面液压支架（围岩）状态监测系统研发通过安装在液压支架上的压力传感器反映顶板压力变化情况和岩层运移规律是普遍采用的研究工作面状态的方法［１７］㊂然而，对于走向㊁倾向均有倾角的千米深井复杂条件工作面，只有压力数据还不足以反映围岩情况，必须将立柱压力状态和支架姿态数据（工作面角度）结合起来㊂为同时获取支架压力和姿态数据，研发了基于ＬＯＲＡ的工作面液压支架（围岩）状态监测系统㊂系统结构如图７所示㊂在液压支架上安装双通道压力传感器和３个三轴倾角传感器，通过ＬＯＲＡ自组网与数据监测分站连接，实现数据传输；数据监测分站汇聚工作面局部数据后通过ＣＡＮ总线上传至主站㊂图７㊀基于ＬＯＲＡ的工作面液压支架（围岩）状态监测系统Ｆｉｇ．７㊀ＬＯＲＡ－ｂａｓｅｄｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｆｏｒｈｙｄｒａｕｌｉｃｓｕｐｐｏｒｔ（ｓｕｒｒｏｕｎｄｉｎｇｒｏｃｋ）主站与工作面集控中心通过ＯＰＣ数据接口通信，将数据通过井下工业以太环网上传至地面的三维仿真系统进行数据分析及控制应用㊂整个系统的通信链路为 集控中心－主（以太网）㊁主－分（ＣＡＮ总线）㊁分－传感器（ＬｏＲａ自组网） ㊂根据工作面地质条件㊁无线信号传输距离和数３５１２０２１年第４期煤炭科学技术第４９卷据采集需求，现场每３台液压支架安装一套监测传感器（包括前㊁后立柱压力２个压力传感器和顶梁㊁掩护梁㊁底座３个倾角传感器），总计安装４０套；在工作面端头安装１台分站，在顺槽集控中心安装１台主站㊂布置方案如图８所示㊂图８㊀井下设备布置方案Ｆｉｇ．８㊀Ｌａｙｏｕｔｐｌａｎｏｆｅｑｕｉｐｍｅｎｔ三轴无线倾角传感器布置方案如图９所示㊂传感器为本质安全型，测量角度范围ʃ９０ʎ，测量误差ʃ１ʎ，传输协议采用ＭｏｄｂｕｓＴＣＰ，采集周期：２０ｓ，延时小于１００ｍｓ，供电方式为干电池供电，可满足１年以上数据采集电量需求㊂主站和分站采用１２７Ｖ直流电源供电，如图１０所示㊂图９㊀倾角传感器布置方案Ｆｉｇ．９㊀Ｌａｙｏｕｔｐｌａｎｏｆｉｎｃｌｉｎａｔｉｏｎｓｅｎｓｏｒ３．３㊀工作面三维仿真与运行态势分析决策平台㊀㊀工作面三维仿真与运行态势分析决策系统是复杂条件工作面智能开采的大脑㊂监测系统采集的数图１０㊀液压支架倾角传感器Ｆｉｇ．１０㊀Ｈｙｄｒａｕｌｉｃｓｕｐｐｏｒｔｉｎｃｌｉｎａｔｉｏｎｓｅｎｓｏｒ据会在平台上进行解算，得出液压支架受力状态和姿态，从而判定围岩稳定性和工作面倾角；同时，可基于历史数据进行趋势分析㊁推进方向路径规划及矿压动态预测；预测结果可通过自动或人工发送指令控制工作面装备调整开采工艺和参数㊂３．３．１㊀液压支架受力状态及位姿解算在倾斜工作面，液压支架受力分析必须考虑角度因素［１８］，如图１１所示㊂图１１㊀液压支架受力分析Ｆｉｇ．１１㊀Ｆｏｒｃｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｈｙｄｒａｕｌｉｃｓｕｐｐｏｒｔ根据力平衡原理得ðＸｉ＝Ｆｃ－ｆｃ()ｓｉｎθｃ＋Ｆｓ＋ｆｂ()ｓｉｎθｂ＋Ｑｘ()ｓｉｎθｃ－Ｆｙｃｏｓθｙ－Ｆｂｃｏｓθｂ＝０（１）ðＹｉ＝Ｆｃ－ｆｃ()ｃｏｓθｃ＋Ｆｓ＋ｆｂ()ｃｏｓθｂ＋Ｆｂｓｉｎθｂ－Ｑｘ()ｃｏｓθｃ－Ｆｙｓｉｎθｙ－Ｇ＝０（２）式中：Ｆｃ和Ｆｓ为伸缩梁千斤顶和推移千斤顶推力；Ｆｙ为掩护梁在顶梁平面上的投影面积承载的顶板压力再分解至垂直掩护梁方向上的力；ｆｃ和ｆｂ分别为摩擦阻力；θｂ㊁θｙ㊁θｃ分别为液压支架底座㊁掩护梁和顶梁与水平夹角；Ｑ为液压支架顶板载荷；ｘ为液压支架顶板载荷位置；Ｇ为液压支架重力㊂由式（１）和式（２）可求得液压支架底座㊁掩护梁和顶梁在θｂ㊁θｙ㊁θｃ倾角情况下的受力状态，给出合力作用点位置㊁相对正常位置的偏移量㊁立柱平衡性等参数值㊂同时，基于倾角传感器数据可计算出４５１任怀伟等：煤矿千米深井智能开采关键技术研究与应用２０２１年第４期支架实时高度㊁立柱在来压期间下缩量等，如图１２所示㊂液压支护系统的整体受力㊁空间位姿也反映着工作面围岩的力学状态㊁角度及空间形态㊂这些数据均是三维仿真与运行态势分析㊁决策的依据㊂图１２㊀液压支架参数计算Ｆｉｇ．１２㊀Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｏｆｈｙｄｒａｕｌｉｃｓｕｐｐｏｒｔｐａｒａｍｅｔｅｒｓ３．３．２㊀基于大数据的矿压分析预测技术千米深井软岩条件开采条件下，工作面矿压规律不明显，传统基于各种顶板结构模型的矿压分析预测方法难以适用，这里尝试采用基于大数据的矿压分析预测技术，分别从预测算法㊁模型输入输出特征工程以及数据分布３个方面进行研究㊂算法方面，液压支架工作阻力数据为典型的时间序列数据，分别基于支持向量机（ＳＶＲ）㊁函数链接预测误差法（ＦＬＰＥＭ）㊁极限学习机（ＥＬＭ）㊁长短期记忆网络（ＬＳＴＭ）㊁ＢＰ神经网络㊁自回归滑动平均模型（ＡＲＭＡ）㊁最小二乘支持向量机（ＬＳＳＶＭ）等机器学习算法建立液压支架工作阻力预测模型㊂经测试，ＦＬＰＥＭ和ＡＲＭＡ两种算法的预测精度比较高㊂模型输入输出特征工程方面，针对单个支架，选取该液压支架在采煤机第ｋ刀煤过程中的１２个工作阻力数据为模型的输入（一刀煤的时间大约为１ｈ，液压支架工作阻力数据采样时间为５ｍｉｎ），该液压支架在采煤机第ｋ＋２刀煤过程中的第一个工作阻力数据为模型的输出，确定１２维输入１维输出的工作阻力超前一刀预测模型㊂数据分布方面，针对支护过程中时变工况影响工作阻力数据分布㊁导致预测模型失准的问题，采用数据分布域适应迁移算法进行数据分布一致化处理，消除时变工况干扰㊂基于上述３个方面研究，对口孜东煤矿１４０５０２工作面液压支架工作阻力进行超前预测，采用ＦＬＰＥＭ算法，模型预测精度达到９２％㊂如图１３所示为某一液压支架前立柱工作阻力监测值和预测值对比㊂３．３．３㊀工作面空间态势分析和截割路径规划理想情况下，智能化开采要能够使煤机装备自图１３㊀液压支架工作阻力预测结果与相对误差Ｆｉｇ．１３㊀Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆｗｏｒｋｉｎｇｒｅｓｉｓｔａｎｃｅｏｆｈｙｄｒａｕｌｉｃｓｕｐｐｏｒｔ动跟随煤层条件变化㊁做到自适应开采［１９］㊂这就需要根据感知数据分析拟合装备的状态和运行趋势，并规划后续推进控制参数㊂影响智能化开采的因素很多，这里集中讨论煤层倾角变化带来的问题㊂如前所述，１４０５０２工作面在走向和倾向方向都是倾斜的㊂有一定角度，且煤层顶底板曲面在揭露的巷道轮廓和切眼轮廓基础上仍有较大的起伏变化㊂因此，给工作面内成套装备的姿态控制和沿巷道的推进方向控制带来很大困难㊂１）工作面内装备姿态控制㊂工作面底板起伏影响液压支架姿态，在移架过程中会发生挤架㊁咬架显现，自动跟机程序无法正常运行㊂因此需根据感知到的工作面倾角变化情况，在跟机移架过程中，自动调整跟机速度㊁跟机架数以及架间的距离，目的是保障顺利移架，跟上采煤机割煤速度㊂因此，建立了以支架移架速度不小于采煤机速度为优化目标㊁以移架规则为约束条件的液压支架跟机规划模型：ｍｉｎ｛ＮＤ／Ｎ１ｔ１＋Ｎ２ｔ２＋Ｎ３ｔ３()－ｖｓｈｅａｒ｝ｓ．ｔ．Ｎ１ȡＮ２ȡＮ３３ɤＮ１＋Ｎ２＋Ｎ３ɤ３ＣｅｉｌΔｍ／Ｄ[]Ｎ＝ＣｅｉｌＮ１＋Ｎ２＋Ｎ３[]ìîíïïïï式中：Ｎ为支架总数；ｖｓｈｅａｒ为采煤机速度；Ｎ１㊁Ｎ２㊁Ｎ３㊁ｔ１㊁ｔ２㊁ｔ３分别为需要进行降架㊁移架㊁升架操作的支架数量与时间；Δｍ为安全距离；Ｄ为架宽；Ｃｅｉｌ［㊃］５５１２０２１年第４期煤炭科学技术第４９卷为朝正向取整函数㊂根据上式，控制系统会根据工作面角度变化引起的液压支架姿态变化和相关位姿关系变化，同时考虑煤机位置㊁速度等参数，自动调整跟机移架策略，从而适应煤层在倾向方向的变化㊂２）截割推进方向控制㊂对于基于滚筒采煤机的长壁综采装备而言，截割推进方向调整一般情况下是靠调整滚筒截割高度和卧底量实现的［２０］㊂受装备配套尺寸限制，工作面每次调整的角度是有限的，因此必须在煤层角度变化之前提前调整，才能使装备逐渐改变推进方向，而调整量和每刀采煤机滚筒卧底抬高的高度需要超前规划和预测㊂基于采煤机滚筒高度在工作面各监测点数据，利用机器学习算法，以前３刀数据为模型输入，未来１刀数据为输出，建立滚筒高度预测模型，实现超前一步预测，从而可以进一步规划工作面倾向和推进方向的推进路径㊂图１４所示采煤机滚筒高度在整个工作面倾向方向的预测值和实际值对比㊂图１４㊀滚筒高度预测结果Ｆｉｇ．１４㊀Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆｒｏｌｌｅｒｈｅｉｇｈｔ４　现场试验与数据分析研发的７．２ｍ超大液压支架㊁工作面状态监测系统和三维仿真与运行态势分析决策平台于２０２１年２月安装在口孜东煤矿１４０５０２工作面（图１５），进行工业试验㊂图１５㊀口孜东煤矿１４０５０２工作面Ｆｉｇ．１５㊀Ｎｏ．１４０５０２ｗｏｒｋｉｎｇｆａｃｅｏｆＫｏｕｚｉｄｏｎｇＣｏａｌＭｉｎｅ工作面液压支架状态监测系统也同步安装完成，图１６所示为现场安装的倾角传感器㊂图１６㊀液压支架倾角传感器安装情况Ｆｉｇ．１６㊀Ｉｎｃｌｉｎａｔｉｏｎｓｅｎｓｏｒｉｎｓｔａｌｌｅｄｏｎｓｉｔｅ根据液压支架顶梁㊁掩护梁和底座倾角传感器安装情况，可以对局部工作面液压支架的姿态进行实时监测，如图１７所示㊂图１７㊀液压支架倾角监测情况Ｆｉｇ．１７㊀Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｏｆｉｎｃｌｉｎａｔｉｏｎａｎｇｌｅｏｆｈｙｄｒａｕｌｉｃｓｕｐｐｏｒｔ工作面三维仿真与运行态势分析决策平台安装在地面集控中心的服务器上，如图１８所示㊂图１８㊀工作面三维仿真与运行态势分析决策平台Ｆｉｇ．１８㊀Ｔｈｒｅｅ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｗｏｒｋｉｎｇｆａｃｅａｎｄｏｐｅｒａｔｉｏｎｓｉｔｕａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｍａｋｉｎｇｐｌａｔｆｏｒｍ工作面三维仿真与运行态势分析决策平台分为３个区域：中间为工作面三维虚拟仿真系统，可根据感知数据实时驱动三维模型运动，从而反映井下工作面真实的情况；同时，也可根据后台预测㊁分析的结果，由优化后的运行参数驱动，提前对后续开采过程进行模拟仿真，从而验证优化结果的有效性；左侧６５１任怀伟等：煤矿千米深井智能开采关键技术研究与应用２０２１年第４期区域为工作面压力及截割轨迹的实时监测结果㊁预测结果的实时展现，直观看到工作面来压情况㊁即将来压的情况，截割过的轨迹以及即将截割的方向趋势，便于把握总体运行情况和趋势（图１９所示）；右侧区域为工作面主要设备运行参数显示及控制区，可事实查看设备的速度㊁方向㊁电机温度㊁高度㊁工作阻力等参数，并且在安全和许可的条件下，部分参数可由人工修改，以便更好地控制设备运行（图２０所示）㊂图１９㊀工作面总体运行情况和趋势界面Ｆｉｇ．１９㊀Ｏｖｅｒａｌｌｏｐｅｒａｔｉｏｎｓｔａｔｕｓａｎｄｔｒｅｎｄｉｎｔｅｒｆａｃｅｏｆｗｏｒｋｉｎｇｆａｃｅ图２０㊀设备控制界面Ｆｉｇ．２０㊀Ｄｅｖｉｃｅｃｏｎｔｒｏｌｉｎｔｅｒｆａｃｅ上述设备㊁系统和平台在１４０５０２工作面开采过程中发挥了重要作用㊂现场试验表明：工作面在试验期开采高度达到６．５ｍ左右，每天割煤４ ５刀，月产达到３１．５万ｔ㊂７ｍ四柱式超大采高液压支架在１４ʎ １７ʎ俯采㊁顶板相对破碎㊁煤层普氏系数为１．６的条件下使用，可靠性和适应性较之前该矿使用的支架明显提升，煤壁片帮㊁顶板漏矸情况较少，以前立柱受力为主，没有出现拔后柱情况，工作面安全性大幅改善㊂通过压力和姿态监测数据可实时解算支架合力作用点位置和稳定性，从而保证围岩稳定支护；在工作面三维仿真与运行态势分析决策系统中分析工作面推进方向的变化趋势，判断装备开采空间与煤层的叠加重合度，从而超前调整开采工艺参数以适应煤层变化，实现了千米深井三软煤层的安全高效开采㊂５㊀结㊀㊀论以中煤新集口孜东煤矿１４０５０２工作面地质条件为基础，研究了千米深井复杂条件工作面智能化开采关键技术，并研发了成套装备和监测系统㊁虚拟仿真决策平台，为复杂难采煤层开采提供了技术与装备支撑㊂１）深部开采中，煤层三维曲面分布及围岩变形是其主要特征，综采装备的三维空间姿态及受力状况感知㊁预测是安全㊁高效开采的核心，而非简单条件工作面设备的协同联动控制㊂基于预测结果的预警㊁提前启动工艺保障措施是顺利开采的关键㊂２）研发了基于ＬＯＲＡ的工作面液压支架（围岩）状态监测系统，形成 集控中心－主（以太网）㊁主－分（ＣＡＮ总线）㊁分－传感器（ＬＯＲＡ自组网） 的通信链路，同时获取立柱压力和支架姿态数据㊂３）提出了基于大数据分析的矿压分析预测算法，采用数据分布域适应迁移算法解决了支护过程中时变工况导致预测模型失准的问题，模型预测精度达到９２％以上㊂４）研发了基于Ｕｎｉｔｙ３Ｄ的工作面三维仿真与运行态势分析决策系统，通过监测感知数据实时驱动工作面装备三维模型，同时基于大数据分析结果预测㊁分析和模拟后续开采过程，支撑复杂条件下的围岩控制和煤层跟随截割控制的智能决策㊂针对复杂条件煤层智能开采技术的研究目前尚处于起步阶段，技术㊁工艺和管理上还有许多未解决的问题，需要在环境感知㊁数据分析㊁控制算法等方面加大研究力度，充分利用物联网㊁大数据㊁深度学习等先进技术，不断提高综采装备的智能控制水平，提升复杂条件煤层智能化综采技术的系统性适用性㊁稳定性和协调性，最终降低井下工作人员的劳动强度，提高采出效率和效益㊂参考文献（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ）：［１］㊀ＷＡＮＧＧｕｏｆａ，ＸＵＹｏｎｇｘｉａｎｇ，ＲＥＮＨｕａｉｗｅｉ．Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔａｎｄｅｃｏ⁃ｌｏｇｉｃａｌｃｏａｌｍｉｎｉｎｇａｓｗｅｌｌａｓｃｌｅａｎｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｎＣｈｉｎａ：ｒｅｖｉｅｗａｎｄｐｒｏｓｐｅｃｔｓ［Ｊ］．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＭｉｎｉｎｇＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１９，２９（２）：１６１－１６９．［２］㊀ＫＥＬＬＹＭ，ＨＡＩＮＳＷＯＲＴＨＤ，ＲＥＩＤＤ，ｅｔａｌ．Ｌｏｎｇｗａｌｌａｕｔｏｍａ⁃ｔｉｏｎ：ａｎｅｗａｐｐｒｏａｃｈ［Ｃ］／／３ｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＳｙｍｐｏｓｉｕｍ－ＨｉｇｈＰｅｒｆｏｒｍａｎｃｅＭｉｎｅＰｒｏｄｕｃｔｉｏｎ．Ａａｃｈｅｎ：ＣＲＩＳＯＥｘｐｌｏｒａｔｉｏｎ＆Ｍｉｎ⁃ｉｎｇ，２００３：５－１６．［３］㊀李㊀森．基于惯性导航的工作面直线度测控与定位技术［Ｊ］．７５１。

煤矿绿色开采问题研究摘要：本文首先介绍了绿色开采内涵及其意义，然后详细阐述了主要的绿色开采技术，最后提出了绿色开采技术的发展。

关键词：煤矿，绿色开采。

中图分类号：o741+.2 文献标识码：a 文章编号：1 绿色开采内涵及其意义绿色开采技术指的是在进行煤炭资源的开采过程中为了降低对周围环境的破坏、避免各种环境污染，坚持可持续发展的原则，积极推行一种将生态保护和矿产企业经济效益相结合的煤矿开采技术。

在煤矿开采中运用绿色开采技术的整体目的是为了能实现矿产资源开采中生态和资源效益的最佳结合。

绿色开采技术的基本出发点是为了降低煤矿开采中对资源和环境造成的不利影响。

在煤矿开采中实施绿色技术对于促进我国的煤炭行业的进一步发展有至关重要的作用：首先，在煤矿开采中实施绿色技术能将开采出来的各种废土、矸石等进行回收利用，作为建筑材料或者是填充材料，从而降低对地表土资源的破坏，实现循环利用。

其次，在煤矿开采过程中使用绿色技术能保证开采活动科学性，不仅能对地表水资源进行保护，而且有助于稳定地下水系统，保证地下水资源的正常循环和流动。

再次，在煤矿开采中使用绿色技术能将矿井内的混合气体进行分离回收，进行合理的排放，减少对空气的污染，降低酸雨发生的概率，营造健康的生活环境。

最后，在煤矿开采中使用绿色技术是未来矿产开采的趋势，煤炭企业实施绿色技术能加强自身的实力，在竞争激烈的矿产资源市场中能占据更加有利的地位。

2主要的绿色开采技术2.1 保水开采由于我国地理环境复杂，在我国5 0 %的矿井具有透水性的危害，并且随着矿井深度的不断扩大，透水引发的危险也相对加重。

因为水资源不仅关系到人们正常的生活，而且对国家的经济发展也产生一定的影响，所以在煤矿开采过程中加强对水资源的保护，对矿井水要进行有效的利用，一般来说，在水资源比较稀缺的地区要将重点放在对水资源的保护上，在水资源比较丰富的地区在保水开采中要将重点放在对透水事故的防御中。

保水开采技术是由于在煤矿开采过程中会对原来的地表径流造成破坏或者是在开采中对地质结构层产生破坏，导致地下水形成下降漏斗，这个时候就需要并采用保水技术对岩层进行相应的处理，如果上覆岩层含有软弱岩层，那么就可以通过压实使裂隙闭合形成新的隔水带，这样地表水和地下水就能及时补给，从而帮助地下水位逐渐恢复。

!计算机测量与控制!"#"$!$%!%%"!!"#$%&'()'*+%('#',&-!",&(".!#"#,!#收稿日期 "#"$#*%*$!修回日期"#"$#)%"%基金项目 国家自然科学基金项目!)%*#%"&*"%作者简介 李!伟!%'&)"&男&大学本科&高级工程师%引用格式 李!伟&叶!鸥&刘!辉&等!基于数字孪生技术的大型煤矿远程智能监控研究'((!计算机测量与控制&"#"$&$%!%%")"#,"%%!文章编号 %)+%,*'& "#"$ %%#"#,#&!!-./ %#!%)*") 0!1234!%%5,+)" 67!"#"$!%%!#$%!!中图分类号 []$'$!!文献标识码 9基于数字孪生技术的大型煤矿远程智能监控研究李!伟% 叶!鸥" 刘!辉$ 黄天尘$!%`陕西陕煤尔林兔一号煤矿有限公司&陕西榆林!+%'###$"`西安科技大学计算机科学与技术学院&西安!+%####$$`陕西涌鑫矿业有限责任公司&陕西榆林!+%'###"摘要 为了保证大型煤矿开采工作的安全性与质量&利用数字孪生技术优化设计大型煤矿远程智能监控方法$利用数字孪生技术构建大型煤矿虚拟模型&在该模型下确定测点位置&远程采集大型煤矿实时运行数据$通过对数据特征的提取与匹配&从煤矿开挖设备和施工环境两个方面&监测大型煤矿运行状态$改装大型煤矿远程智能控制器&以运行状态的监测结果作为控制程序的启动条件&实现对大型煤矿的远程智能监控任务$通过与传统监控方法的对比得出结论)优化设计方法对煤矿开挖设备的监控性能明显升高&对环境中瓦斯浓度和温度的监测误差分别降低了#`$,a 和#`%'o &控制误差分别降低#`#'a 和#`%,*o &同时监控范围扩大"+`,a %关键词 数字孪生技术$大型煤矿$远程智能监控J '+'*(1G",J '#"&'L ,&'..07',&)",0&"(0,7"5P *(7'!"*.)0,'+K *+'3",6070&*.M ;0,M '1G ,"."78:/_D 4%&E ?.B "&:/F >B 4$&>F 9;<[4J 21I D 2$!%`H I J J 2V 4?K A 42\J X X 46;L `%C L J AN 42DC L `&:6P `&E B A 42!+%'###&C I 42J $"`g 4f J 2F 24R D K O 46U L S H 14D 21D J 2P[D 1I 2L A L G U &C L A A D G D L SC L Q 7B 6D K H 14D 21De [D 1I 2L A L G UJ &g 4f J 2!+%####&C I 42J $$`H I J J 2V 4E L 2G V 42N 4242G CL `&:6P `&E B A 42!+%'###&C I 42J "/9+&(*1&)/2L K P D K 6L D 2O B K D 6I D O J S D 6U J 2P T B J A 46U L S A J K G D M O 1J A D 1L J AQ 4242G W L K 3&P 4G 46J A 6W 426D 1I 2L A L G U 4O B O D P 6L L 764Q 4Z D 6I D P D O 4G 2L S K D Q L 6D 426D A A 4G D 26Q L 246L K 42G Q D 6I L P O S L K A J K G D M O 1J A D1L J AQ 42D O !F O 42G 6I DP 4G 46J A 6W 426D 1I 2L A L G U 6L1L 2O 6K B 16JR 4K 6B J A Q L P D A L S 6I D A J K G D M O 1J A D 1L J AQ 42D O &P D 6D K Q 42D 6I D A L 1J 64L 2L SQ D J O B K D Q D 267L 426O B 2P D K 6I 4OQ L P D A &J 2P K D Q L 6D A U 1L A A D 166I D K D J A M 64Q D L 7D K J 64L 2J A P J 6JL S 6I D A J K G D M O 1J A D 1L J AQ 42D O !^U D V 6K J 1642G J 2PQ J 61I 42G P J 6J S D J 6B K D O &Q L 246L K 42G 6I D L 7D K J 64L 2O 6J 6B O L S 6I D A J K G D M O 1J A D 1L J AQ 42D O S K L Q6W L J O 7D 16O )Q 4242G D T B 47Q D 26J 2P 1L 2O 6K B 164L 2D 2R 4K L 2Q D 26!\D 6K L S 46642G J K D Q L 6D 426D A A 4G D 261L 26K L A A D K S L K 6I D A J K GD M O 1J A D 1L J AQ 42D O &6I DQ L 246L K 42G K D O B A 6O L S L 7D K J 642G O 6J 6B O 4O 6J 3D 2J O 6I D O 6J K 642G 1L 2P 464L 2S L K 1L 26K L A 7K L G K J Q &6L K D J A 4Z D K D M Q L 6D 426D A A 4G D 26Q L 246L K 42G 6J O 3O S L K 6I D A J K G D M O 1J A D 1L J AQ 42D O !^U 1L Q 7J K 42G W 46I 6K J P 464L 2J AQ L 246L K 42G Q D 6I L P O &461J 2X D 1L 21A B M P D P 6I J 66I D L 764Q 4Z D PP D O 4G 2Q D 6I L P O 4G 24S 41J 26A U 4Q 7K L R D O 6I DQ L 246L K 42G7D K S L K Q J 21D L S 1L J AQ 4242G D V 1J R J 64L 2D T B 47Q D 26&K D P B 1D O 6I DQ L 246L K 42G D K K L K O L S G J O 1L 21D 26K J 64L 2J 2P 6D Q 7D K J 6B K D 426I D D 2R 4K L 2Q D 26X U #`$,a J 2P #`%'o &K D O 7D 164R D A U &J 2P K D P B 1D O 6I D 1L 26K L A D K K L K O X U #`#'a J 2P #`%,*o &K D O 7D 164R D A U !966I D O J Q D 64Q D &6I DQ L 246L K 42G K J 2G D 4O D V 7J 2P D PX U "+`,a!:'8;"(3)P 4G 46J A 6W 426D 1I 2L A L G U $A J K G D 1L J AQ 42D O $K D Q L 6D 426D A A 4G D 26Q L 246L K 42G <!引言煤矿是指在富煤地区进行煤炭开发的一种地区&通常可划分为井工煤与露天煤%在距离地面较远的情况下&人们通常采用在井下开挖巷道来开采煤&这就是井工矿井%在靠近地面的情况下&人们通常采用直接剥开地面开采&这种开采方式称为露天矿%井工煤矿是我国主要的煤炭生产基地%矿井范围包含了一大片地面和与之有关的设施%矿井是指人们为了开采含煤丰富的地层而进行的一种合理的活动场所&它一般包括巷道*坑道*工作面等'%(%煤是一种可燃有机质岩石&是一种重要的固体燃料%在特定的地质时期&植被茂盛&在合适的地质条件下&逐步积累成厚层状&再经长期的自然煤化作用&最终形成了煤层%与中小型煤矿相比&大型煤矿的开采难度更大*工作量更多&同时发生安全事故的概率更高%为了保证大型煤矿的开采效率和安全性&提出大型煤矿远程智能监控方法%!投稿网址 W W W!0O 01A U3Z !1L Q第%%期李!伟&等)""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""基于数字孪生技术的大型煤矿远程智能监控研究#"#*!#远程控制指的是管理人员在异地&利用计算机网络的异地拨号或双方都接入/26D K 2D 6等方式&与需被控制的计算机或终端设备进行连通&利用本地计算机对远方设备进行配置*软件安装程序*修改等工作%而智能监控主要是对远距离场景中的事物和它们的状态展开识别和判断&并在合适的条件下&产生报警&并提醒用户%在大型煤矿场景中&远程智能监控的目的就是判断煤矿是否存在设备运行故障以及环境异常等现象&并控制施工设备按照规定程序执行煤矿的开采工作%现阶段发展较为成熟的远程智能监控方法主要包括)文献'%(提出的基于无线传感器的煤矿监控方法*文献'"(提出的基于控制安全的煤矿监控方法以及文献'$(提出的基于机器视觉的煤矿监控方法&其中文献'%(提出方法主要利用煤矿中的无线传感器设备对环境相关参数进行采集&并根据传感数据的分析结果生成相应的控制指令%文献'"(提出方法是将控制逻辑分级分层管理&将不同的权利分配给操作命令&并执行函数锁定&更加侧重控制指令的安全性%而文献'$(提出方法通过监控设备采集煤矿视频图像&通过对图像内容的分析&判断输送带是否出现偏移故障&从而生成针对设备的控制指令%将上述监控方法应用到大型煤矿的远程监控工作中&存在明显的监测与控制误差大*监控范围小等问题&为此引入数字孪生技术%数字孪生技术指的是将物理模型*传感器更新*运行历史等数据进行充分利用&将多学科*多物理量*多尺度*多概率的仿真过程集成起来&在虚拟空间中完成映射&从而反映出与之相对应的实体装备的全生命周期过程%数字孪生是一种超乎实际的概念&它可以看作是一组相互依存的重要设备之间的数字化映射%利用数字孪生技术优化设计大型煤矿远程智能监控方法&以期能够在扩大监控范围的同时&提高对大型煤矿的监控精度%=!大型煤矿远程智能监控方法设计优化设计大型煤矿远程智能监控方法的基本工作原理为)利用数字孪生技术构建与监控大型煤矿对象结构相同*功能相同的虚拟模型&通过对模型的模拟与分析确定真实大型煤矿下容易发生安全事故的位置&以此作为远程智能监控点位置'"(%在硬件设备和远程通信网络的支持下&收集大型煤矿的实时运行数据&通过对数据的分析判断当前煤矿的安全状态&以此作为远程控制程序的启动条件&最终从煤矿开采设备和煤矿开采环境两个方面&实现对大型煤矿的远程智能监控任务%=@=!利用数字孪生技术构建大型煤矿虚拟模型在大型煤矿开挖施工过程中&数字孪生模型主要由开挖设备*环境以及施工人员等部分组成&为实现数字空间对实体空间的同步映射&首先要对相应的物理装置进行建模&再利用虚拟服务来实现数据驱动下的多个空间同时操作&因此确定数字孪生技术下&构建的大型煤矿虚拟模型架构如图%所示%图%!数字孪生技术下煤矿模型架构从图%中可以看出&构建的大型煤矿虚拟模型由服务*孪生数据*物理实体以及虚拟实体,个部分组成&其中物理实体就是真实环境中大型煤矿物体&它是一个多个子系统相互配合*相互协调的系统%并利用部署在物理实体上的传感器&实时驱动虚拟体的运行&从而对该物理对象的实时状态进行监控&物理实体也是虚拟模型的对标对象&虚拟实体也就是模型构建目标&在虚拟空间中反映出物理实体的属性*运动规律'$(%而孪生数据反映的是物理实体和虚拟实体之间的映射关系&服务是虚拟模型相关功能的有机连接与运行需要虚拟服务的支撑%实体对象和虚拟对象之间以虚拟连接作为桥梁&将基于规范协议的实体和虚拟主体间的数据链接起来&在保持真实的基础上&实现,虚实交互-&确保两个主体间的时间和空间上的一致性%大型煤矿虚拟场景的构建流程如图"所示%图"!大型煤矿虚拟模型构建流程图在大型煤矿虚拟模型构建过程中&首先利用传感器设备获取煤矿中所有实体对象的位置信息和几何结构信息&将其标记为E 7I U O 41O &那么对应的虚拟模型构建结果可以表示为)!投稿网址 W W W!0O 01A U3Z !1L Q!!计算机测量与控制!第$%""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""卷#"#)!#@"0F 7I U O 41O &F R 4K 6B J A A U &>&Q &<1!%"!!公式!%"中参数F 7I U O 41O *F R 4K 6B J A A U *>*Q 和<分别表示物理实体*虚拟实体*服务*孪生数据以及各部分之间的连接&其中F 7I U O 41O 和F R 4K 6B J A A U 之间的关系可以表示为)F R 4K 6B J A A U "/Q J 7742GF 7I U O 41O !""!!其中)参数/Q J 7742G 代表大型煤矿物理空间与虚拟空间之间的映射系数&另外孪生数据Q 的具体取值为)Q "E 7I U O 41O #/Q J 7742GE 7I U O 41O !$"!!孪生数据包括煤矿环境数据*设备结构与运行数据等&能够反映煤矿开挖运行过程中的所有动态过程%同理可以得出虚拟模型中服务与连接的量化表示结果&将其代入到公式!%"中&即可得出大型煤矿中各个组成对象的虚拟模型构建结果&最终考虑组成对象在实体空间中的分布情况以及几何结构&按照一定的缩放比例&将其布设到虚拟环境中',(%为满足大型煤矿的开挖功能&需要设备各个虚拟实体的属性&刚体是具备物理属性的物体&在引力的作用下会发生自由落体&在虚拟环境中&它可以与其他物质产生互动%选中需要设置的对象&弹出刚性元件&为对象添加组件即可获得刚体属性%在刚性参数的设定上&尽可能少地设定与要求不相关的参数&从而降低了模型的运算量'*(%在给了一个刚性的属性之后&再给相关联的物体加一个碰撞体的属性&同时具有刚体和碰撞体属性的物体能触发碰撞效果&在进行煤矿开挖模拟时&与场景中的组成元件能够产生相应的碰撞效果&而不会穿透模型%最后&可以添加控制器充当用户的漫游体验视角&并编写出相应的控制脚本&利用鼠标控制方向*键盘控制移动方式&从而实现$-机房的用户视角巡视功能&并在虚拟世界中与模型产生各种交互')(%除此之外&还需要在构建的虚拟模型中加设远程通信接口&保证虚拟环境中的实时数据能够成功传输到监控终端%综合几何结构*运动机理*远程通信等方面得出大型煤矿虚拟模型的构建结果%=@>!远程采集大型煤矿实时运行数据在构建的大型煤矿数字孪生虚拟模型下&确定实际大型煤矿监测点的设置位置&具体包括开挖设备实体*安全调度实体等&在监测点位置上安装传感器设备&用于收集大型煤矿实时运行数据'+(%需要采集的运行数据可以分为设备运行数据和环境数据两个部分&其中设备运行数据的采集对象具体包括开挖设备主轴转速*设备实际工作位置*给进速度*负载电流等&以大型煤矿中的开挖设备为例&其运行转速数据的采集结果为)15""2#6#')#!,"式中&6和'分别表示开挖设备内部发电机转子转动的磁极对数和转数&同理可以得出大型煤矿中所有工作设备的实时运行数据采集结果'&(%而大型煤矿环境数据的采集对象包括)瓦斯气体含量*风量*温度等&将上述数据采集结果记为1G J O *194K R L A B Q D 和1%%为保证大型煤矿实时运行数据的采集质量&需要对异构数据进行归一化处理&处理结果为)1"+Q J V !1"/1+Q J V !1"/+Q 42!1"!*"式中&+Q J V !"和+Q 42!"分别为最大值和最小值的求解函数''(%将处理完成的异构数据通过远程通信网络传输给监控终端&监控终端实际接收到的远程采集数据结果为)1K D 1D 4R D "1#/Q L P B A J 64L 2M P D Q L P B A J 64L 2#/6K J 2O Q 4O O 4L 2!)"!!其中)1为大型煤矿虚拟模型空间下运行数据的初始采集与处理结果&/Q L P B A J 64L 2M P D Q L P B A J 64L 2和/6K J 2O Q 4O O 4L 2分别对应的是远程传输信道的调制解调系数和传输系数'%#(%通过上述流程完成大型煤矿实时运行数据的远程采集工作%=@?!监测大型煤矿运行状态采用特征提取与匹配的方式&在构建的大型煤矿虚拟模型中&以远程采集的煤矿实时运行数据为研究对象&得出大型煤矿运行状态的监测结果%%`$`%!施工设备运行状态大型煤矿环境中施工设备的运行状态可以分为停机状态*生产状态*故障状态$种&停机状态表示施工设备未执行任何操作指令&生产状态证明设备正执行施工操作&且设备运行参数正常&而故障状态则表示设备启动&但无法正常执行相应操作&或设备运行参数存在异常'%%(%在优化设计的大型煤矿远程智能监控过程中&首先需要判断设备的基本运行状态&以开挖设备为例&在故障状态下其运行特征为)+W 46I 42"%"15%#A 41L O !"'@+L B 6O 4P D"%"15%/A 41LO !"'@+S K J Q D W L K 3"%"15%/A!"4"1L O !"9:;'!+"式中&A 和4分别表示开挖设备内部直径和节径&'为接触角&@为开挖设备中包含的内部元件数量&计算结果+W 46I 42*+L B 6O 4P D 和+S K J Q D W L K 3分别对应的是开挖设备内圈*外圈和架构在故障状态下的工作频率'%"(%同理可以得出故障状态下开挖设备其他参数的运行特征&以此作为施工设备运行状态监测的比对标准%在此基础上&利用公式!&"提取大型煤矿中开挖设备的运行特征%4Q D J 2R J A B D "$H ("%1"(H 143B K 6L O 4O "$H ("%!1(/4Q D J 2R J A B D",!H 1/%"4J R G4O 3D W 2D O O "$H ("%!1(/#1"$!H 1/%"4J R 9:;G !&"!!其中)H 1表示采集的设备运行数据量&4J R G 为运行数据的均方根特征量&特征提取结果4Q D J 2R J A B D *43B K 6L O 4O 和4O 3D W 2D O O 分别为均值特征*峭度特征和偏斜度特征'%$(%将公式!+"的!投稿网址 W W W!0O 01A U3Z !1L Q第%%期李!伟&等)""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""基于数字孪生技术的大型煤矿远程智能监控研究#"#+!#特征提取结果与设置的设备故障标准特征进行匹配&得出当前设备运行状态的监测结果%9"!'"!!其中)4O D 6为设置的设备故障状态下的运行标准特征&4D V 6K J 16表示当前大型煤矿环境下开挖设备的实际运行提取特征&变量4D V 6K J 16的计算公式如下)4D V 6K J 16"[%4Q D J 2R J A B D #["43B K 6L O 4O #[$4O 3D W 2D O O !%#"式中&[%*["和[$分别表示均值*峭度和偏斜度特征的权重值%联立公式!&"*公式!'"和公式!%#"&得出特征匹配度的度量结果&若得出匹配度取值高于阈值4#&说明当前开挖设备处于故障状态&若提取特征取值为#&证明当前设备处于停机状态&否则认为开挖设备处于生产状态'%,(%按照上述方式&可以得出大型煤矿虚拟模型下&所有设备运行状态的监测结果%%`$`"!施工环境安全状态施工环境的安全状态监测主要就是监测当前大型煤矿中的瓦斯浓度是否达到爆炸阈值*温度是否高于施工的最佳舒适值*通风情况是否满足施工标准'%*(%瓦斯浓度的监测值可以表示为)&GJ O "1GJ O ;!%%"!!其中);为大型煤矿空间的瓦斯含量的监测体积&将远程采集的瓦斯含量数据代入到公式!%%"中&即可得出大型煤矿中瓦斯浓度参数的监测结果%按照上述方式&可以得出通风量*温度等环境监测参数的输出结果&设置瓦斯浓度的极限值为*a &通风量和温度的极限值分别为%Q$和"*`*o &若大型煤矿中的监测值低于设置的极限值&证明当前煤矿施工环境正常&否则认为当前大型煤矿施工环境异常&需要启动远程智能控制程序%=@A !改装大型煤矿远程智能控制器大型煤矿远程智能控制器是煤矿控制程序的执行单元&要求优化设计的智能控制器能够实现对煤矿中所有开挖设备的控制&同时还能控制煤矿环境%优化设计方法中改装的智能控制器结构如图$所示%图$!大型煤矿远程智能控制器结构图从图$中可以看出&改装的大型煤矿远程智能控制器内部包含两个事件管理器&分别为89和?8^&该元件由两个%)比特的通用计时器*&个%)比特的脉宽调制信道*$个采集单元和%)比特的模数变换器组成%可扩充的外存容量是%'"d &包含),d 的程序存储容量*数据存储容量和输入输出容量'%)(%具备H C /接口&H ]/接口和C 9;接口%大型煤矿远程智能控制器采用多总线结构&置入多处理单元和硬件乘法器元件&使得智能控制器不仅具备了高速的数据处理能力&而且还具备了逻辑控制功能&可以很好地实现比较复杂的控制算法%智能控制器芯片本身的Y :9H >*\9N 无法满足四向伺服控制系统的需求&因此&必须从外部进行数据存储*程序存储等外部扩充'%+(%图,表示智能控制器中的-H ]元件&主要用来完成每个位置伺服周期内的位置速度控制*每个插补周期的直线插补*圆弧插补以及加减速控制的算法&并对外部&路限位开关信号及,路原点信号进行中断处理&并读取外部编码器的计时器值&获得编码器反馈的位置增量&从而确定开挖设备电机的旋转方向*角位置和转速%另外&在大型煤矿远程智能控制器中内置一个驱动器&其工作原理如图,所示%图,!大型煤矿远程智能控制器驱动电路图驱动器以大型煤矿开挖设备以及环境的状态监测结果为驱动指令&若发现设备或环境出现异常&闭合驱动器开关&产生驱动信号&将大型煤矿远程智能控制器调整至启动状态'%&(%最终连接驱动元件与控制核心元件&完成大型煤矿远程智能控制器的改装%=@B !实现大型煤矿远程智能监控在数学孪生技术的支持下&大型煤矿的远程智能监控原理如图*所示%在开挖设备远程控制过程中&确定大型煤矿的期望挖煤量与施工时间&得出开挖设备工作速度的期望值为)M V 1J R J 64L 25?V 7D 16J 64L 2O "H 1L J A,2-L W 2A L J P 42G!%""!投稿网址 W W W!0O 01A U3Z !1L Q!!计算机测量与控制!第$%""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""卷#"#&!#图*!数字孪生技术下大型煤矿远程智能监控原理图!!其中)H 1L J A 表示挖煤量&,2-L W 2A L J P 42G 对应的是挖煤时间&结合当前开挖设备工作速度的监测结果&可以得出开挖设备工作速度的控制量为),M V 1J R J 64L 2"M ?V 1J R J 64L 25?V 7D 16J 64L 2O /M ?V 1J R J 64L 2!2"!%$"!!其中)M V 1J R J 64L 2!2"为2时刻开挖设备工作速度的监测结果%按照上述方式可以实现对开挖设备加速与减速控制操作&同理能够实现对煤矿中其他工作设备的控制'%'(%而在大型煤矿环境的控制主要是通过空调和通风机设备的启停实现的&当煤矿中的瓦斯含量高于正常值时&利用控制器启动通风机&通风机转速可以表示为)>R D 264A J 6D ";!&O D 1B K D /&GJ O "#$!%,"!!公式!%,"中变量&O D 1B K D 表示煤矿瓦斯浓度的安全值&也就是设置的极限值&$为通风效率&用来表示通风机在单位时间内能够通过的空间量&同理可以实现对煤矿中其他环境参数的控制%在实际大型煤矿的远程智能监控过程中&需要利用数学孪生技术对煤矿设备以及环境的实时状态进行反馈与更新&确定煤矿最新的运行状态监测结果&判断远程控制程序是否终止%>!监控性能测试实验分析以测试优化设计基于数字孪生技术的大型煤矿远程智能监控方法的监测与控制性能为目的&采用对比测试的方式设计监控性能测试实验&此次实验分别从煤矿开挖设备监控和煤矿环境监控两个方面进行&煤矿开挖设备监控就是判断在优化设计方法作用下&是否能够精准判断设备的运行状态&并控制该设备按照指令完成相应任务&而煤矿环境监控性能测试就是判断优化设计输出的环境监测结果是否与真实煤矿环境一致&且能够在短时间内将煤矿环境恢复至安全状态%此次实验设置的传统煤矿远程智能监控方法为)基于无线传感器的煤矿监控方法和基于控制安全的煤矿监控方法&为保证监控性能之间的可比性&要求对比方法与优化设计方法的监控对象相同&最大程度的保证实验变量的唯一性&最终通过与对比方法的比对&体现出优化设计方法在监控性能方面的优势%>@=!大型煤矿实验环境此次实验选择了一个具有单斜结构的大型煤田矿井为试验环境%岩层方向为北东5南西&向西北方向倾斜&一般为%"度&部分地区低于$度&最高达到"%度%断层构造发育良好&并受岩浆岩的侵染%该地区的地质情况属于中度%大型煤矿矿山以山西组5上石炭纪太原群为主&共有%)个煤层&其中可开采层为,层&平均可开采层厚%%`"米&对煤炭资源的利用具有重要意义%主控煤层的平均厚度在"&#米左右&可开采的煤层含煤率在*`"a 左右%该矿区煤质较稳定&属于中等变质的烟煤&主要有瓦斯煤*焦煤和肥煤'"#(%根据前期钻孔取样得到的数据&以及矿井历年瓦斯鉴定结果&可以看出&所选择的大型煤矿都具有一定的瓦斯含量&属于中沼气煤矿&各个煤层都存在着爆炸危险性和自燃发火倾向%针对大型矿井的地质特征&提出了竖井分块*集中下落的开采方法&并提出了综合放顶煤开采方法%>@>!配置大型煤矿远程智能监控方法运行环境为了满足数字孪生技术对建模的要求&必须要有一个适当的数字空间建模环境&此次试验使用的是84O B J A C L Q M 7L 2D 26O 工具&该工具可以让自动化设备制造商*系统集成商以一种快速且高效的方式&对工厂内部的整体可视化制造流程进行构建&同时还具备了快速设计$-机械设备的支撑及组件库%84O B J A C L Q 7L 2D 26O 工具是一款全面的数字规划工具&能够模拟离散物流*机器人离线编程和]:C 虚拟调试三大功能%同时&它还提供了.]C F 9通信接口&实现了虚拟调试*数字孪生的在线监测等功能%可视化组件可以提供一个标准的.]C F 9通信界面&以支持大量数据通信&同时保证数据的安全性%84O B J A C L Q 7L 2D 26O 工具的运行需要硬件设备的支持&大型煤矿远程智能监控方法的硬件运行环境有显示层和功能层两部分组成&显示层装设的实:?-显示屏&用来现实数字孪生虚拟环境以及大型煤矿的实时监测与控制结果&功能层包括煤矿现场计算机*设备数据采集器等%大型煤矿远程智能监控方法运行环境配置完成后&需要对其进行简单调试&判断硬件设备连接与通电是否正常*软件程序是否能够成功调度&保证优化设计的监控方法能够在配置的实验环境中正常运行%>@?!设定大型煤矿初始状态与控制目标设置大型煤矿中开挖设备的初始值&便可实现对设备初始状态的控制&而煤矿初始环境的设置&需要控制通风设备和空调设备的工作参数%在大型煤矿环境中设置多个监测点&各测点的初始状态和控制目标设定结果如表%所示%表%中设定的大型煤矿初始状态即为大型煤矿的监测真实值&将监控方法输出结果与表%数据进行比对&得出反映方法监测与控制性能的测试结果%>@A !描述监控性能测试实验过程在配置需要的实验环境下&开发并运行优化设计的大型煤矿远程智能监控方法&由于优化设计方法应用了数字孪生技术&因此实验采取虚拟与现实相结合的操作方式&即根据虚拟空间的反馈结果生成控制指令&控制指令作用在!投稿网址 W W W!0O 01A U3Z !1L Q。

袁亮院士谈废弃矿井资源利用提起废弃矿井，大多数人联想到的是破败凌乱的井筒、结满蜘蛛网的废弃厂房，很少有人会联想到煤及非常规能源开发利用、地下空间开发利用、水及可再生能源开发利用、生态开发及工业旅游，更不会联想到地下医院、地下文件存储中心、地下冷库、深地科学实验室……但以中国工程院院士袁亮为负责人的项目组，打算将这些看似不搭边的东西相连接，探寻废弃矿井利用更多的可能性。

随着煤炭去产能的深入推进，大批煤矿被淘汰，成为废弃矿井。

仅2016年，我国就关闭退出煤矿2000个左右。

井封了，地下遗留的煤、煤层气、水、巷道还在；矿关了，地上的土地、闲置厂房、设备还在。

矿关人散，就这么简单粗暴地将各种资源弃之不管，实在可惜。

“目前，全世界都非常关注废弃矿井的资源利用。

”袁亮说。

近年来，我国政府部门和诸多煤炭企业对此问题非常重视。

4月15日，由袁亮负责、中国矿业大学（北京）牵头的中国工程院重大咨询研究项目——我国煤矿安全及废弃矿井资源开发利用战略研究项目启动会在京召开，又一次将人们的目光聚焦在如何用好废弃矿井这一热点话题上。

废弃矿井中有大量资源越早准备难度和成本越低到2020年废弃矿井数量将达到1．2万个，按每个矿井地下资源空间60万立方米计算，相当于一座千万人口大城市的空间根据中国工程院重点咨询研究项目——我国煤炭资源高效回收及节能战略研究结果预测，到2020年，我国废弃矿井数量将达到1．2万个；到2030年，这一数字将变为1．5万个。

袁亮给记者算了一笔账：按每个矿井地下资源空间60万立方米计算，1．2万个就是72亿立方米。

72亿立方米相当于一座千万人口大城市的空间，想想这有多大的潜在利用价值。

“这还只是废弃矿井资源的一个组成部分。

据我们掌握的数字，我国废弃矿井中赋存煤炭高达420亿吨、天然气近5000亿立方米，还有大量水、地热、土地及可再生能源、生态开发及工业旅游资源。

”袁亮说。

袁亮认为，在未来相当长一个时期内，化石能源仍将不可或缺，尤其是煤炭。

2018.No01医学科技摘 要 蓝细菌又称蓝藻或蓝绿藻，是一种含有叶绿素a、能够在光合作用时释放氧气的古老原核微生物。

蓝细菌种类繁多，在形态、生理上均有所差异。

研究表明蓝细菌能合成胞外粘性包埋物，并将其释放到培养基中，多数研究致力于将这些多糖进行有效的回收并开发利用。

目前，蓝细菌已成为一种有价值的新型产多糖资源。

本文对蓝细菌胞外多糖的结构、生理学意义以及在食品、农业、环境治理等方面的应用进行了综述，对胞外多糖在医药领域潜在的应用价值及开发前景进行了展望。

关键词 蓝细菌 胞外多糖 生物学活性 医药 应用蓝细菌是一类古老的原核生物，其种类繁多、形态多样、分布广泛，按照其形态可分为5个群，主要存活在自然光照射到的地方，包括陆地、海洋[1]，许多种类的蓝细菌还能生活在极端恶劣的环境中[2]。

值得一提的是，其胞外多糖还具有重要的应用价值，主要体现在食品、医药、农业、工业上的功能应用。

目前为止，结冷胶、黄原胶、短梗霉多糖、小核菌葡聚糖、热凝多糖等都是已投入生产的微生物胞外多糖。

但是，蓝细菌胞外多糖相关应用成果极少，因此进一步对蓝细菌的胞外蓝细菌胞外多糖结构及其功能应用的研究进展向小洪1 刘民强2（1.重庆医药高等专科学校 重庆 401331；2.重庆科技学院 重庆 401331）多糖进行研究，具有重要的意义。

1 蓝细菌胞外多糖的结构多糖是由多个单糖分子通过糖苷键结合的糖链，分为同类多糖和杂多糖。

和其它微生物一样，蓝细菌能产生胞外多糖类物质，不同菌株其成分多有差异，初步发现蓝细菌胞外多糖成分中含有10种不同的单糖，包括葡萄糖、甘露糖、戊糖、半乳糖、鼠李糖、酸性葡糖醛已糖、木糖、阿拉伯糖、脱氧已糖、葡糖醛酸，其中葡萄糖、甘露糖和半乳糖是最常见单糖[3]。

胞外多糖的合成、释放被认为是微生物与其生长环境相互协调的结果，而荚膜或多糖包埋物则承担着与环境交互的“桥梁”作用。

通过细胞染色可以观察到蓝细菌膜外存在与多糖类似的包被，不同蓝细菌细胞的包被厚度、粘稠度及外观形态存在明显差异，尤其是在不同的生长环境。

科技成果——低透气性煤层群无煤柱煤与瓦斯共采关键技术适用范围截止2008年12月底，该技术已在两淮矿区的9个煤矿16个采面工作面成功推广应用，正在推广应用此项的矿区有重庆能源集团、冀中能源集团、辽宁铁煤集团、山西华晋焦煤集团等，此项技术可覆盖煤炭行业领域3亿吨左右的煤炭开采量，节约煤炭生产成本10亿元。

技术原理基于大量现场矿压测试和三维数值模拟分析得出沿空留巷存在明显的阶段性矿压特征，研究指出不能简单地描述沿空留巷处于低值应力区，在受工作面采动影响的留巷过程中存在一个强烈的应力调整期，这一时期留巷帮顶出现显著的剪切应力集中，合理的巷内支护形式应适应这种剪切破坏，抗剪切能力强的新型高性能锚杆组合支护配合新型巷内辅助加强支架，具有很好的适应性。

关键技术（1）首次提出了无煤柱煤与瓦斯共采技术原理；（2）创建了无煤柱沿空留巷Y型通风钻孔法煤与瓦斯共采技术体系；（3）系统地研究并获得了Y型通风采空区的流场与瓦斯浓度场；（4）创新性的提出了无煤柱沿空留巷Y型通风煤与瓦斯共采技术；（5）提出了煤与瓦斯共采覆岩卸压、渗透率分布以及瓦斯抽采动态运移三个基本规律模型。

技术流程针对我省淮南矿区煤层瓦斯赋存条件复杂多变的总体背景，以矿井深部开采安全保障技术及装备为研究主线，立足于降低煤矿重大瓦斯事故和开发有效防治新技术和装备的根本目的，完成了六个方面的研究内容，分别为：深部矿井强突出煤层区域预抽消突技术、打钻技术、快速揭煤防突技术、卸压开采技术研究；低透气性煤层地面钻井抽采瓦斯技术研究；深井煤与瓦斯突出的机理及动力学理论研究；微震监测及煤与瓦斯突出预测预报技术研究；深部开采通风系统结构、模式及技术装备；深部矿井瓦斯赋存规律的研究。

此六项研究内容分为三个层次，分别为理论与基础研究、监测与预报技术研究以及抽采消突及装备研究。

主要技术指标研制出强突出煤层打钻防喷装置和瓦斯含量法预测突出危险快速取样装置。

建立深部煤矿瓦斯地质区域分布及采动影响区瓦斯流动场理论、高瓦斯低渗透性煤层高效抽采瓦斯技术和瓦斯综合治理成套技术；低透气高瓦斯煤层卸压瓦斯抽采率达到50-60%。

㊀第４８卷第３期煤炭科学技术Ｖｏｌ ４８㊀Ｎｏ ３㊀㊀２０２０年３月ＣｏａｌＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ㊀Ｍａｒ.２０２０㊀㊀㊀王国法(１９６０ )ꎬ山东文登人ꎬ中国工程院院士ꎬ煤炭开采技术与装备专家ꎬ研究员ꎬ博士生导师ꎮ１９８２年毕业于山东工学院(现山东大学)机械系ꎬ１９８５年东北工学院(现东北大学)研究生毕业ꎮ现任中国煤炭科工集团有限公司科技委副主任㊁首席科学家ꎬ«煤炭科学技术»杂志主编ꎬ天地科技股份有限公司开采设计事业部总工程师ꎬ煤矿智能化创新联盟理事长兼技术委员会主任ꎮ王国法院士是我国煤炭高效综采技术与装备体系的主要开拓者之一ꎬ创新提出了液压支架与围岩 强度耦合㊁刚度耦合㊁稳定性耦合 的 三耦合 原理和设计方法ꎬ创立了综采配套㊁液压支架和煤矿智能化系统的理论设计方法和技术标准体系ꎬ主持设计研发了薄煤层智能化综采㊁中厚煤层智能化综采㊁厚煤层大采高综采㊁大倾角综采㊁特厚煤层综放等系列首台(套)综采成套技术与装备ꎮ王国法院士作为煤矿智能化的科技领军者ꎬ率先系统地提出了煤矿智能化分类㊁分级发展的理念㊁发展目标㊁技术路径和创新智能＋绿色煤炭开发新体系支撑煤炭工业高质量发展的科学思想ꎬ主持创新研发了４种煤矿智能化开采模式ꎬ开展了智能化煤矿顶层设计㊁智能化煤矿巨系统架构与关键技术等研究ꎬ引领了智能化煤矿建设ꎬ为我国煤炭工业发展和科技创新作出了杰出贡献ꎮ移动扫码阅读王国法ꎬ庞义辉ꎬ刘㊀峰ꎬ等.智能化煤矿分类㊁分级评价指标体系[Ｊ].煤炭科学技术ꎬ２０２０ꎬ４８(３):１－１３ ｄｏｉ:１０ １３１９９/ｊ ｃｎｋｉ ｃｓｔ ２０２０ ０３ ００１ＷＡＮＧＧｕｏｆａꎬＰＡＮＧＹｉｈｕｉꎬＬＩＵＦｅｎｇꎬｅｔａｌ.Ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｇｒａｄｉｎｇｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｅｘｓｙｓｔｅｍｆｏｒｉｎｔｅｌ￣ｌｉｇｅｎｔｃｏａｌｍｉｎｅ[Ｊ].ＣｏａｌＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬ２０２０ꎬ４８(３):１－１３ ｄｏｉ:１０ １３１９９/ｊ ｃｎｋｉ ｃｓｔ ２０２０ ０３ ００１智能化煤矿分类㊁分级评价指标体系王国法１ꎬ２ꎬ庞义辉１ꎬ２ꎬ刘㊀峰３ꎬ４ꎬ刘见中２ꎬ范京道５ꎬ吴群英６ꎬ孟祥军７ꎬ徐亚军１ꎬ２ꎬ任怀伟１ꎬ２ꎬ杜毅博１ꎬ２ꎬ赵国瑞１ꎬ２ꎬ李明忠１ꎬ２ꎬ马㊀英１ꎬ２ꎬ张金虎１ꎬ２(１.天地科技股份有限公司开采设计事业部ꎬ北京㊀１０００１３ꎻ２.煤炭科学研究总院开采研究分院ꎬ北京㊀１０００１３ꎻ３.中国煤炭工业协会ꎬ北京㊀１０００１３ꎻ４.中国煤炭学会ꎬ北京㊀１０００１３ꎻ５.陕西煤业化工集团有限责任公司ꎬ陕西西安㊀７１００６５ꎻ６.陕西陕煤陕北矿业有限公司ꎬ陕西神木㊀７１９３０１ꎻ７.兖矿集团有限公司ꎬ山东邹城㊀２７３５００)摘㊀要:针对我国智能化煤矿尚没有统一标准ꎬ无法对煤矿智能化建设和发展水平进行科学合理定量评价的问题ꎬ开展了智能化煤矿建设条件分类与智能化程度分级评价指标体系研究ꎬ提出了煤矿智能化程度的定义及量化指标ꎬ结合不同区域㊁不同开采条件智能化煤矿建设实际ꎬ制定了智能化煤矿分类㊁分级评价指标体系与评价方法ꎬ开发了智能化煤矿分类㊁分级评价软件系统ꎮ首先以煤矿所在区域㊁地质条件为基本指标ꎬ以矿井开采技术参数㊁开采效率㊁安全水平㊁建设基础为参考要素ꎬ建立智能化煤矿分类评价指标体系ꎬ将煤矿分类评价条件分为良好㊁中等㊁复杂３类ꎻ然后ꎬ根据煤矿分类评价结果ꎬ对不同类别煤矿进行智能化程度的分级评价ꎮ基于智能化煤矿开拓㊁生产㊁运营等主要流程ꎬ将智能化煤矿巨系统细分为信息基础设施㊁智能地质保障系统㊁智能综采系统㊁智能掘进系统㊁智能主煤流运输系统㊁智能辅助运输系统㊁智能综合保障系统㊁智能安全监控系统㊁智能分选系统㊁智能经营管理系统等１０个主要智能化系统ꎬ提出了智能化煤矿１０个主系统及相关子系统智能化程度评价指标体系ꎮ针对不同生产技术条件分类的煤矿ꎬ采用与之相适应的智能化评价指标体系ꎬ就可以对煤矿智能化程度进行定量评价ꎮ按照综合评价结果ꎬ将智能化煤矿划分为甲㊁乙㊁丙和不合格４个等级ꎮ以收稿日期:２０２０－０１－１１ꎻ责任编辑:赵㊀瑞基金项目:国家自然科学基金资助项目(５１６７４２４３)ꎻ中国工程院院地合作资助项目(２０１９ＮＸＺＤ２)ꎻ中国工程院重点咨询资助项目(２０１９－ＸＺ－６０)作者简介:王国法(１９６０ )ꎬ男ꎬ山东文登人ꎬ中国工程院院士ꎬ中国煤炭科工集团有限公司首席科学家ꎬ博士生导师ꎮＥ－ｍａｉｌ:ｗａｎｇｇｕｏｆａ＠ｔｄｋｃｓｊ.ｃｏｍ２０２０年第３期煤炭科学技术第４８卷陕北某矿智能化建设工程为例证ꎬ进行了矿井建设条件分类与智能化程度分级评价分析ꎬ验证了评价指标体系与评价方法的科学性与可靠性ꎬ评价结果不仅可以反映该矿井的智能化建设水平ꎬ也可以为新建智能化煤矿和生产煤矿的智能化建设与升级改造提供依据ꎮ关键词:智能化煤矿ꎻ指标体系ꎻ分级评价ꎻ智能综采ꎻ智能掘进ꎻ智能辅助运输中图分类号:ＴＤ６７㊀㊀㊀文献标志码:Ａ㊀㊀㊀文章编号:０２５３－２３３６(２０２０)０３－０００１－１３ＳｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｇｒａｄｉｎｇｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｅｘｓｙｓｔｅｍｆｏｒｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｏａｌｍｉｎｅＷＡＮＧＧｕｏｆａ１ꎬ２ꎬＰＡＮＧＹｉｈｕｉ１ꎬ２ꎬＬＩＵＦｅｎｇ３ꎬ４ꎬＬＩＵＪｉａｎｚｈｏｎｇ２ꎬＦＡＮＪｉｎｇｄａｏ５ꎬＷＵＱｕｎｙｉｎｇ６ꎬＭＥＮＧＸｉａｎｇｊｕｎ７ꎬＸＵＹａｊｕｎ１ꎬ２ꎬＲＥＮＨｕａｉｗｅｉ１ꎬ２ꎬＤＵＹｉｂｏ１ꎬ２ꎬＺＨＡＯＧｕｏｒｕｉ１ꎬ２ꎬＬＩＭｉｎｇｚｈｏｎｇ１ꎬ２ꎬＭＡＹｉｎｇ１ꎬ２ꎬＺＨＡＮＧＪｉｎｈｕ１ꎬ２(１.ＣｏａｌＭｉｎｉｎｇａｎｄＤｅｓｉｇｎｉｎｇＤｅｐａｒｔｍｅｎｔꎬＴｉａｎｄｉＳｃｉｅｎｃｅ＆ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＣｏ.ꎬＬｔｄ.ꎬＢｅｉｊｉｎｇ㊀１０００１３ꎬＣｈｉｎａꎻ２.ＣｏａｌＭｉｎｉｎｇＢｒａｎｃｈꎬＣｈｉｎａＣｏａｌＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅꎬＢｅｉｊｉｎｇ㊀１０００１３ꎬＣｈｉｎａꎻ３.ＣｈｉｎａＮａｔｉｏｎａｌＣｏａｌＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎꎬＢｅｉｊｉｎｇ㊀１０００１３ꎬＣｈｉｎａꎻ４.ＣｈｉｎａＣｏａｌＳｏｃｉｅｔｙꎬＢｅｉｊｉｎｇ㊀１０００１３ꎬＣｈｉｎａꎻ５.ＳｈａａｎｘｉＣｏａｌａｎｄＣｈｅｍｉｃａｌＩｎｄｕｓｔｒｙＧｒｏｕｐＣｏ.ꎬＬｔｄ.ꎬＸｉ ａｎ㊀７１０６６５ꎬＣｈｉｎａꎻ６.ＳｈａａｎｘｉＣｏａｌＮｏｒｔｈＭｉｎｉｎｇＣｏ.ꎬＬｔｄ.ꎬＳｈｅｎｍｕ㊀７１９３０１ꎬＣｈｉｎａꎻ７.ＹａｎｋｕａｎｇＧｒｏｕｐＣｏ.ꎬＬｔｄ.ꎬＺｏｕｃｈｅｎｇ㊀２７３５００ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｉｎｖｉｅｗｏｆｔｈｅｌａｃｋｏｆｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｅｘｓｙｓｔｅｍａｎｄｍｅｔｈｏｄｆｏｒｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｏａｌｍｉｎｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎａｎｄａｃｃｅｐｔａｎｃｅꎬａｎｄｔｈｅｔｒａｄｉ￣ｔｉｏｎａｌｅｖａｌｕａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓａｒｅｄｉｆｆｉｃｕｌｔｙｔｏｍｅｅｔｔｈｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｏｆｄｉｖｅｒｓｅｃｏａｌｓｅａｍｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｒｅｇｉｏｎｓａｎｄｕｎ－ｅｖｅｎｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅꎬｔｈｅｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｇｒａｄｉｎｇｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｅｘｓｙｓｔｅｍｆｏｒｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｏａｌｍｉｎｅａｒｅｐｒｏｐｏｓｅｄ.Ｔｈｅｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆｃｏａｌｍｉｎｅｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｄｅｇｒｅｅｉｓｔｈｅｂａｓｉｓｆｏｒｅｖａｌｕａｔｉｏｎ.Ｔｈｅｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｇｒａｄｉｎｇｅｖａｌｕａｔｉｏｎｓｏｆｔｆｏｒｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｏａｌｍｉｎｅｉｓｄｅｖｅｌｏｐｅｄꎬｗｈｉｃｈｍｅｅｔｔｈｅｎｅｅｄｓｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｏａｌｍｉｎｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎａｎｄｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｒｅｇｉｏｎｓａｎｄｄｉｆ￣ｆｅｒｅｎｔｃｏａｌｓｅａｍｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ.Ｆｉｒｓｔｌｙꎬｔｈｅｒｅｇｉｏｎａｎｄｇｅｏｌｏｇｉｃａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｉｓｔａｋｅｎａｓｔｈｅｂａｓｉｃｉｎｄｉｃａｔｏｒｓꎬａｎｄｔｈｅｔｅｃｈｎｉｃａｌｐａ￣ｒａｍｅｔｅｒｓꎬｍｉｎｉｎｇｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙꎬｓａｆｅｔｙｌｅｖｅｌａｎｄｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｉｓｔａｋｅｎａｓｔｈｅｒｅｆｅｒｅｎｃｅｅｌｅｍｅｎｔｓꎬａｎｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｏａｌｍｉｎｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｅｘｓｙｓｔｅｍｉｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ.Ｔｈｅｃｏａｌｍｉｎｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｔｅｃｈｎｉｃａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓａｒｅｄｉｖｉｄｅｄｉｎｔｏｔｈｒｅｅｃａｔｅｇｏｒｉｅｓ:ｇｏｏｄꎬｍｅｄｉｕｍａｎｄｃｏｍｐｌｅｘ.Ｔｈｅｎｔｈｅｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｏａｌｍｉｎｅａｒｅｄｉｖｉｄｅｄｉｎｔｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅꎬｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｓｅｃｕｒｉｔｙｓｙｓｔｅｍꎬｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｆｕｌｌｙｍｅｃｈａｎｉｚｅｄｓｙｓｔｅｍｓꎬｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｄｒｉｖｉｎｇｓｙｓｔｅｍꎬｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｍａｉｎｃｏａｌｆｌｏｗｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍꎬｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔａｕｘｉｌｉａｒｙｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｓｙｓ￣ｔｅｍꎬｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｓｅｃｕｒｉｔｙｓｙｓｔｅｍꎬｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｓｅｃｕｒｉｔｙｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍꎬｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｗａｓｈｉｎｇｓｙｓｔｅｍꎬｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｍａｎａｇｅｍｅｎｔｓｙｓｔｅｍａｎｄｓｏｏｎｔｅｎｓｕｂｓｙｓｔｅｍｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｃｏｎｎｏｔａｔｉｏｎｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｏａｌｍｉｎｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓ.Ｔｈｅｂａｓｉｃｔｅｃｈｎｉｃａｌｒｅｑｕｉｒｅ￣ｍｅｎｔｓｆｏｒｔｈｅｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｅａｃｈｓｕｂｓｙｓｔｅｍａｒｅｐｕｔｆｏｒｗａｒｄ.Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｅｖａｌｕａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆｃｏａｌｍｉｎｅｐｒｏ￣ｄｕｃｔｉｏｎｔｅｃｈｎｉｃａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓꎬｔｈｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｅｘｓｙｓｔｅｍｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｔｙｐｅｓｏｆｃｏａｌｍｉｎｅｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｇｒａｄｅｓｉｓｆｏｒｍｕｌａｔｅｄ.Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｃａｌ￣ｃｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆｃｏａｌｍｉｎｅｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｄｅｇｒｅｅꎬｔｈｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆｅａｃｈｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｅｘｓｙｓｔｅｍａｒｅｄｉｖｉｄｅｄｉｎｔｏｆｏｕｒｇｒａｄｅｓ:ｓｔａｎｄａｒｄｔｙｐｅꎬｂａｓｉｃｔｙｐｅꎬｅｎｔｒｙ－ｌｅｖｅｌｔｙｐｅａｎｄｆａｉｌｉｎｇｇｒａｄｅ.ＷｉｔｈｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｅｘｓｙｓｔｅｍｏｆｃｏａｌｍｉｎｅꎬｓｏｒｔｅｄꎬｇｒａｄｅｄａｎｄꎬｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｍｉｎｅꎬｓｏｒｔｅｄꎬｇｒａｄｅｄａｎｄｅｖａｌｕａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｉｓｄｅｖｅｌｏｐｅｄꎬｉｎｔｈｅｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｂｕｉｌｄｉｎｇａｍｉｎｅｏｆＳｈａａｎｘｉꎬｔｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅｍｉｎｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｅｖａｌｕａｔｉｏｎꎬｔｏｖｅｒｉ￣ｆｙｔｈｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｅｘｓｙｓｔｅｍａｎｄｅｖａｌｕａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｉｓｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃａｎｄｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｃａｎｎｏｔｏｎｌｙｒｅｆｌｅｃｔｔｈｅｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｌｅｖｅｌｏｆｔｈｅｍｉｎｅꎬｃａｎａｌｓｏｂｅｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｕｐｇｒａｄｅｔｏｐｒｏｖｉｄｅｇｕｉｄａｎｃｅｆｏｒｔｈｅｆｏｌｌｏｗ－ｕｐ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｏａｌｍｉｎｅꎻｉｎｄｅｘｓｙｓｔｅｍꎻｇｒａｄｉｎｇｅｖａｌｕａｔｉｏｎꎻｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｆｕｌｌｙ－ｍｅｃｈａｎｉｚｅｄｍｉｎｉｎｇꎻｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｄｒｉｖｉｎｇꎻｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔａｕｘ￣ｉｌｉａｒｙｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ０㊀引㊀㊀言目前ꎬ我国煤矿智能化发展处于初级阶段[１－３]ꎬ煤矿智能化建设相关技术标准与规范尚不完善ꎬ智能化煤矿评价标准缺失ꎬ煤炭生产企业也缺乏智能化矿井建设㊁验收依据ꎬ严重制约了煤矿智能化的发展ꎮ为了加快煤矿智能化建设ꎬ国家发展改革委㊁应急管理部等六部委联合发布了 关于加快煤矿智能化发展的指导意见 ꎬ提出了加快我国煤矿智能化发展的原则㊁目标㊁任务和保障措施ꎬ明确提出首先建设一批智能化示范煤矿ꎬ通过典型示范推动煤矿煤炭主管部门积极出台相关方案和政策ꎬ加快煤矿智能化建设㊁升级改造ꎮ如何进行智能化煤矿建设ꎬ建设什么类型的智能化煤矿ꎬ如何评价不同区域㊁不同条件煤矿的智能化水平ꎬ是在推进和指导智能化煤矿建设中面临的关键问题ꎮ受国家能源局委托ꎬ笔者带领团队开展了 煤矿智能化分类㊁分级技术条件与评价指标体系 及标准的研究制定ꎬ充分考虑我国不同区域煤炭生产技术条件的多样性和差异性ꎬ提出煤矿智能化分类㊁分级评价指标体系ꎬ较好地适应我国智能化煤矿建设的实际㊁要求和趋势ꎬ以实现客观的科学评价与指导ꎮ王国法等:智能化煤矿分类㊁分级评价指标体系２０２０年第３期１㊀智能化煤矿技术架构与建设要求１.１㊀智能化煤矿系统架构智能化煤矿是指采用物联网㊁云计算㊁大数据㊁人工智能㊁自动控制㊁移动互联网㊁智能装备等与煤炭开发技术装备进行深度融合ꎬ形成全面自主感知㊁实时高效互联㊁自主学习㊁智能分析决策㊁动态预测预警㊁精准协同控制的煤矿智能系统ꎬ实现矿井地质保障㊁煤炭开采㊁巷道掘进㊁主辅运输㊁通风㊁排水㊁供电㊁安全保障㊁分选运输㊁生产经营管理等全过程的安全高效智能运行[４]ꎮ基于我国煤矿智能化发展现状与要求ꎬ笔者及团队研究提出了煤矿智能化的技术内涵㊁基本原则㊁总体架构㊁阶段目标与技术路径[５]ꎬ提出了薄煤层㊁厚煤层㊁特厚煤层及复杂难采煤层智能化开采模式[６]ꎬ为我国煤矿智能化建设提供了总体方案以及技术装备支持ꎮ按照煤矿开拓㊁生产㊁运营等主要过程及综合保障功能ꎬ实现对煤矿生产过程进行感知㊁分析㊁决策㊁控制的软件与硬件平台ꎬ将智能系统定义为煤矿１０个智能系统ꎬ主要包括１０个智能系统:煤矿智慧中心及综合管理系统㊁煤矿安全实时通信网络及地下精准位置服务系统㊁地质保障及４Ｄ－ＧＩＳ动态信息系统㊁巷道智能快速掘进系统㊁开采工作面智能协同控制系统㊁煤流及辅助运输与仓储智能系统㊁煤矿井下环境感知及安全管控系统㊁煤炭分选智能化系统㊁矿井全工位设备设施健康智能管理系统㊁煤矿场区及绿色生态智能系统等ꎮ智能化煤矿系统架构如图１所示ꎮ将组成煤矿智能化系统的各个具有独立感知㊁自主分析决策㊁自动执行功能的软硬件系统单元定义为煤矿智能化子系统ꎮ煤矿１０个主要智能系统分别由若干个相关煤矿智能化子系统组成ꎬ数以百计的煤矿智能化子系统协同运行ꎬ构建了煤矿智能化巨系统ꎮ图１㊀智能化煤矿技术架构Ｆｉｇ.１㊀Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｆｒａｍｅｗｏｒｋｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｏａｌｍｉｎｅ㊀㊀针对煤矿智能化等级定量评价的技术难题ꎬ笔者提出了用煤矿智能化程度来定量表征煤矿的智能化等级ꎮ煤矿智能化程度是综合表征煤矿智能化水平的指标ꎬ按照智能化煤矿分类㊁分级与评价指标体系和计算方法ꎬ以计算结果的百分值为其量化指标ꎮ１.２㊀智能化煤矿建设技术要求智能化煤矿建设应以通信设施建设为基础ꎬ以融合管控为主要建设内容ꎬ实现矿井地质探测㊁开采㊁掘进㊁机电㊁运输㊁通风㊁安全㊁管理㊁运营等全要素和全流程的智能化协同控制ꎮ基于上述智能化煤矿总体技术架构ꎬ提出智能化煤矿建设应满足以下基本要求:１)智能化煤矿建设应基于矿井地质条件与工程基础ꎬ采用与资源条件相适应的开采技术与装备ꎬ２０２０年第３期煤炭科学技术第４８卷明确建设目标㊁建设任务㊁技术路径等ꎬ建立健全智能化煤矿建设运行的保障制度与管理措施ꎮ２)智能化煤矿应建设高速高可靠的通信网络ꎬ满足数据㊁文件㊁视频等实时传输要求ꎬ其中矿井主干网络带宽应不低于１０００Ｍｂｉｔ/ｓꎬ大型矿井主干网络带宽应不低于１００００Ｍｂｉｔ/ｓꎬ主干网络优先采用有线网络或５Ｇ网络ꎬ应分别布设井下与地面环网ꎬ网络设备支持Ｅｔｈｅｒｎｅｔ/ＩＰ㊁ＰＲＯＦＩＮＥＴ㊁ＭＯＤＢＵＳ－ＲＴＰＳ㊁ＥＰＡ等工业以太网协议ꎻ矿井服务器应能够满足井上下协同作业要求ꎬ重要的数据与应用类服务器应采用冗余配置ꎻ智能化矿井应建设大数据中心与智能综合管控平台ꎬ大数据中心宜采用云计算架构ꎬ具备数据分类㊁分析㊁挖掘㊁融合处理等功能ꎬ实现各系统之间数据的互联互通与融合共享ꎬ解决 信息孤岛 ㊁ 信息烟囱 等问题ꎮ３)智能化矿井应充分运用孔巷井㊁井地空相结合的智能钻探㊁物探和智能探测机器人等先进技术装备获取矿井地质信息ꎬ地质探测数据应实现数字化分类存储ꎬ地质探测数据的种类㊁范围㊁精度等应满足智能化煤矿生产需要ꎻ应建设地质信息与工程信息空间数据库ꎬ实现地质数据与工程数据的融合㊁共享ꎬ且能够通过地质建模㊁地质数据推演㊁地质数据可视化等技术ꎬ实现地质数据的多元化深度应用ꎻ工作面回采㊁巷道掘进过程中揭露的地质信息㊁工程信息等应实现实时智能上传与更新ꎬ为矿井生产与决策提供智能地质综合保障ꎮ４)巷道掘进应采用适应的全机械自动化作业技术装备ꎬ掘进速度满足矿井采掘接替要求[７－９]ꎻ巷道超前探测优先采用智能钻探㊁物探等技术ꎬ掘进数据实现数字化分类与存储ꎬ具备三维地质建模功能ꎻ煤层条件适宜的掘进工作面ꎬ应优先采用掘㊁支㊁锚㊁运㊁破碎一体化成套技术与装备ꎬ通过掘进工作面远程集控平台ꎬ实现基于感知信息对掘进工作面进行远程集中控制ꎮ５)回采工作面采用资源条件适应型综采技术与装备ꎬ液压支架采用电液控制系统ꎬ采煤机具备记忆截割㊁智能调速调高等功能[１０－１２]ꎬ刮板输送机㊁转载机采用变频智能调速控制ꎬ综采工作面具有远程集中控制系统ꎬ能够在工作面巷道㊁地面调度中心对工作面进行远程协同控制ꎻ煤层赋存条件适宜的综采工作面ꎬ优先采用工作面自动找直技术㊁采煤机自适应截割技术㊁液压支架智能自适应支护技术㊁智能综放技术㊁智能巡检机器人技术㊁设备故障诊断与远程运维技术等[１３－１５]ꎬ实现井下综采工作面智能化㊁６)矿井应建设完善的煤炭运输系统[１６－１８]ꎬ采用带式输送机进行煤炭运输ꎬ运输系统应具备运量㊁带速㊁温度㊁跑偏㊁撕裂等智能监测㊁预警与保护功能ꎬ单条带式输送机实现智能无人运输ꎬ多条带式输送机之间应实现智能联动控制ꎻ采用立井罐笼运输的矿井ꎬ应具备对罐笼提升质量㊁提升速度等进行智能监控ꎬ系统具备智能装载㊁智能提升㊁智能卸载等功能ꎬ能够与煤仓实现智能联动控制ꎻ赋存条件较简单的大型矿井ꎬ主煤流运输系统应实现智能无人值守与远程集中控制ꎮ７)矿井应建设完善的智能辅助运输系统[１９]ꎬ运输物资采用编码体系进行集装化管理ꎻ采用单轨吊进行运输ꎬ则运输物资装卸㊁车厢运行实现自动化ꎬ点对点运输实现无人驾驶ꎻ采用机车进行运输ꎬ则实现机车位置的精准定位㊁无人驾驶与智能调度ꎻ采用无轨胶轮车进行运输ꎬ则实现无轨胶轮车的精准定位与智能调度ꎬ物资装卸实现自动化ꎬ具备条件的矿井ꎬ实现无轨胶轮车的无人驾驶ꎻ采用多种运输方式进行综合运输ꎬ则不同运输方式之间的接驳应实现自动化ꎬ最大程度降低井下辅助运输作业人员数量与劳动强度ꎮ８)矿井应建设完善的综合保障系统[２０]ꎬ其中ꎬ矿井主要通风机㊁局部通风机具备远程调风功能ꎬ井下风门具备基于感知信息的智能开启与关闭ꎬ具备瓦斯㊁风压㊁风速㊁风量等智能感知能力ꎬ并基于感知信息自动进行通风网络解算㊁分析㊁预警与控制ꎬ实现通风系统的无人值守与远程集中控制ꎻ固定排水作业点实现基于水压㊁水位的智能抽排ꎬ排水系统与水文监测系统实现智能联动ꎻ供电系统具备智能防越级跳闸保护功能ꎬ井下中央变电所㊁采区变电所实现无人值守ꎻ综合保障系统各监测数据应接入智能综合管控平台ꎬ实现数据的共享及智能联动控制ꎮ９)根据矿井煤层赋存条件及灾害类型ꎬ矿井应建设完善的智能安全监控系统[２１－２２]ꎮ存在瓦斯灾害的矿井ꎬ应建设完善的瓦斯智能感知系统ꎬ并实现监测数据的自动上传㊁分析㊁预测㊁预警ꎬ瓦斯监测数据与通风系统㊁避灾系统等实现智能联动控制ꎻ存在水害的矿井ꎬ应建设完善的井上下水文智能动态监测系统ꎬ并与排水系统㊁避灾系统等实现智能联动控制ꎻ存在煤层自然发火危险的矿井ꎬ应建设完善的束管监测㊁光纤测温等系统ꎬ以及灌浆㊁注氮等防灭火设施ꎬ实现监测数据的自动上传㊁分析及联动控制ꎻ矿井电气设备㊁带式输送机等易发生火灾的区域ꎬ应设置完善的火灾感知装置及防灭火系统ꎬ并实现智王国法等:智能化煤矿分类㊁分级评价指标体系２０２０年第３期能够基于监测分析结果进行顶板灾害的预测㊁预警ꎻ具有冲击地压灾害的矿井ꎬ应建立完善的冲击地压监测㊁预测与预警系统ꎬ实现对冲击地压危险区域的有效预测㊁预警ꎻ矿井应建立完善的智能灾害综合防治系统ꎬ实现多种灾害监测数据的融合分析与智能联动控制ꎮ１０)矿井应建设完善的智能分选系统ꎬ能够根据不同分选工艺实现远程集中控制ꎮ通过建设智能分选控制系统ꎬ实现入选原煤配比㊁煤泥水处理㊁带式输送机运输的智能控制ꎻ条件适宜的矿井应优先采用３Ｄ可视化技术㊁数字双胞胎技术等ꎬ通过完善的感知技术进行分选作业的真实再现与远程智能操控ꎻ应建设分选作业智能保障系统ꎬ实现分选作业的按需智能服务ꎮ１１)矿井应建设完善的智能经营管理系统[２３]ꎬ能够对生产系统与管理系统的数据进行有效融合ꎬ通过数据分析与模型构建进行矿井智能排产㊁分选㊁运输等的智能调度ꎻ建立智能决策支持系统ꎬ实现市场分析㊁煤质管理㊁生产调度管理㊁材料与设备综合管理㊁能源消耗管理㊁综合成本核算等的智能化运行ꎮ２㊀智能化煤矿分类与分级受煤层赋存条件复杂多样性影响ꎬ我国煤矿的开采技术与装备水平㊁工程基础㊁技术路径㊁建设目标等均存在较大差异ꎬ且受制于智能化开采技术与装备发展水平ꎬ不同煤层赋存条件矿井进行智能化建设的难易程度与最终效果也存在一定差异ꎬ很难用单一标准对所有煤矿的智能化建设水平进行评价ꎮ因此ꎬ笔者及团队研究制定了 智能化煤矿分类㊁分级与评价指标体系 及标准ꎬ确定首先以煤矿所在区域㊁建设规模㊁主采煤层赋存条件等为主要指标对智能化煤矿进行分类ꎬ然后再对不同类别的煤矿智能化水平进行分级评价ꎬ能够保证智能化煤矿建设水平综合评价的科学性㊁公平性及准确性ꎮ根据矿井分类评价技术条件将智能化煤矿分为３类:智能化建设条件良好矿井㊁智能化建设条件中等矿井㊁智能化建设条件复杂矿井ꎬ其分类评价指标见表１ꎮ采用层次分析法确定各评价指标的权重ꎬ并采用模糊综合评价方法对矿井的智能化建设条件进行综合评价ꎬ采用百分制原则ꎬ确定矿井的智能化建设条件类别为{良好ꎬ中等ꎬ复杂}＝{１００~８５ꎬ８５~７０ꎬ表１㊀智能化煤矿分类评价指标Ｔａｂｌｅ１㊀Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｅｘｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｏａｌｍｉｎｅ评价因素评价等级良好中等复杂煤层厚度/ｍ１.３~６.０ȡ６.０ɤ１.３煤层倾角/(ʎ)ɤ１０１０~２５ȡ２５煤层硬度中等硬度煤层硬煤或软媒特硬煤或特软煤煤层埋深/ｍ<３００３００~１０００>１０００煤层稳定性稳定或较稳定煤层不稳定煤层极不稳定煤层基本顶板级别Ⅰ级Ⅱ级Ⅲ级㊁Ⅳ级底板稳定程度Ⅳ类Ⅴ类Ⅱ类Ⅲ类Ⅰ类褶曲影响程度０１~２ȡ２断层影响程度ɤ０.６０.６~１ȡ１陷落柱影响程度/％ɤ５５~１５ȡ１５矿井瓦斯等级低瓦斯矿井高瓦斯矿井突出矿井煤层自燃倾向不易自燃自燃易自燃冲击地压倾向无冲击弱冲击强冲击水文地质复杂程度简单或中等复杂非常复杂煤尘爆炸倾向１级或２级３级４级工作面走向长度/ｍȡ１５００５００~１５００ɤ５００工作面倾斜宽度/ｍȡ２００１００~２００ɤ１００工作面俯仰采角度/(ʎ)ɤ５５~１５ȡ１５全员工效/(ｔ 工－１)ȡ８０３０~８０ɤ３０近５年百万吨死亡率０ɤ０.０８３>０.０８３㊀㊀根据３类矿井智能化建设条件分别建立智能化煤矿评价指标体系ꎬ采用层次分析方法确定各评价指标权重ꎬ然后采用综合评价方法计算煤矿智能化程度ꎬ即基于智能化煤矿评价指标体系对煤矿的智能化程度进行量化计算ꎮ依据智能化程度结果ꎬ将智能化程度６０％以上的分为３级:甲级(高级)智能化煤矿(智能化程度８５％以上)㊁乙级(中级)智能化煤矿(智能化程度７５％~８５％)㊁丙级(初级)智能化煤矿(智能化程度６０％~７５％)ꎮ３㊀智能化煤矿评价指标体系基于上述智能化煤矿技术架构ꎬ分别确定矿井的信息基础设施㊁地质保障系统㊁智能掘进系统㊁智能综采系统㊁主煤流运输系统㊁辅助运输系统㊁综合保障系统㊁安全监控系统㊁智能分选系统㊁经营管理系统等评价指标ꎬ其评价指标体系框架如图２所示ꎮ由于篇幅有限ꎬ本文主要列出生产技术条件良好矿井对应的智能化煤矿评价指标ꎬ并以某矿智能化建设情况为例进行煤矿智能化程度的综合分析与２０２０年第３期煤炭科学技术第４８卷信息基础设施是智能化煤矿建设的基础ꎬ主要包括传输网络㊁数据处理设备㊁应用平台软件㊁数据服务及综合管控平台５个部分内容ꎬ网络传输速度㊁数据处理能力㊁硬件与软件平台及各系统之间的智能联动控制是进行信息基础设施评价的主要影响因素ꎮ基于上述智能化煤矿信息基础设施建设要求ꎬ确定智能化煤矿信息基础设施评价指标见表２ꎮ图２㊀智能化煤矿评价指标体系框架Ｆｉｇ.２㊀Ｆｒａｍｅｗｏｒｋｏｆｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｅｘｓｙｓｔｅｍｆｏｒｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｏａｌｍｉｎｅ表２㊀智能化煤矿信息基础设施评价指标Ｔａｂｌｅ２㊀Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｅｘｅｓｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｏａｌｍｉｎｅ项目评价指标主干网络①有线主干网络:采用矿用以太网技术ꎬ符合ＩＥＥＥ８０２.３协议ꎻ采用１００００Ｍｂｉｔ/ｓ及以上通信网络ꎻ矿用有线主干网络设备支持Ｅｔｈｅｒｎｅｔ/ＩＰ㊁ＰＲＯＦＩＮＥＴ㊁ＭＯＤＢＵＳ－ＲＴＰＳ㊁ＥＰＡ等工业以太网协议②二级交换接入网络:采用１０００Ｍｂｉｔ/ｓ以上工业以太网ꎻ具备组环功能ꎬ网络自愈时间小于３０ｍｓꎻ矿用二级交换接入网络设备支持Ｅｔｈｅｒｎｅｔ/ＩＰ㊁ＰＲＯＦＩＮＥＴ㊁ＭＯＤＢＵＳ－ＲＴＰＳ㊁ＥＰＡ等工业以太网协议③无线网络:基站具备低速无线网络网关功能接入数量不小于２５６台ꎬ节点接入数量不小于２６万个ꎬ基站同时通信节点数不小于１０２４ꎻ无线通信距离不小于５００ｍ④矿山地面通信网络:采用标准ＴＣＰ/ＩＰ传输协议ꎬ具有与矿山井下主干网络㊁矿山接入网络的以太网接口ꎻ具备万兆骨干㊁千兆汇聚㊁百兆到桌面ꎬ且具备ＷＩＦＩ无线覆盖ꎻ支持光纤多模㊁单模㊁超五类双绞线等多种传输介质⑤云计算业务平台:具备常用标准ＩＰ通信接口ꎬ且支持数据㊁语音㊁视频融合通信业务ꎻ可通过标准各类ＩＰ通信网关与传统ＰＳＴＮ㊁ＰＬＭＮ网络互联互通ꎻ具备服务器㊁网络安全检测㊁防护功能ꎻ具备万兆级吞吐量ꎬ万级连接数的通信能力数据处理设备①矿端数据处理设备:子系统上位机采用工控机ꎬＣＰＵ不小于六核心ꎬ具备双千兆以太网接口ꎻ信息采集数据库服务器采用Ｘ８６服务器ꎬ采用硬冗余或服务器虚拟化软冗余配置ꎻ应用服务器采用Ｘ８６服务器ꎬ采用虚拟化实例布置于服务器虚拟化的硬件资源池中②云端数据处理设备:优先考虑成熟的公共云或工业云ꎬ如阿里云㊁百度云或类似云上贵州的工业云(或安全云)ꎻ私有云选用具备自主知识产权的服务器虚拟化管理平台ꎬ如ＶＭＷａｒｅ㊁微软㊁Ｃｉｔｒｉｘ㊁华为㊁浪潮㊁华三等ꎻ具备异地灾备配置③移动端数据处理设备:具有ＭＡ认证ꎬ具备５Ｇ全网通和ＷＩＦＩ的无线通信功能ꎻ移动终端具备不少于ＮＦＣ㊁ＲＦＩＤ㊁蓝牙等至少２种近场通信功能ꎻ移动终端具备专业级三防标准应用平台软件①无应用平台ꎬ应用软件各自独立部署运行ꎬ但有统一的门户或访问入口②有基于虚拟化等技术的应用平台ꎬ应用软件在虚拟化平台中各自独立部署运行ꎬ并可以通过应用平台进行互联互通③有基于云计算的决策支持承载平台ꎬ应包含模型库和算法库ꎬ其中模型库具有人工设计完成的业务模型或经过计算机训练后得出的模型ꎬ以及模型用到的各种权值㊁调优参数ꎻ算法库具有常用的ＡＩ相关算法数据服务具有全面的数据元分类属性㊁产生层次及交互层次规范ꎬ对于文件类型ꎬ采用ＦＴＰ实现ꎻ对于实时音视频数据交互ꎬ采用ＳＩＰ㊁ＲＴＰ和ＲＴＳＰ协议实现ꎻ对于标准工控类设备数据的采集与控制采用ＯＰＣ/ＯＰＣＵＡ接口标准实现ꎻ对于环境监测类数据㊁井下人员数据㊁非标准机电设备监测控制类等数据ꎬ采用行业统一的数据交互标准规范协议智能综合管控平台①基于统一Ｉ/Ｏ采集服务设计与实现ꎬ自主适配标准工控设备㊁非标准设备系统㊁ＶＯＩＰ语音设备系统和流媒体视频监控等设备系统②对 采㊁掘㊁机㊁运㊁通 等主要生产环节进行全流程的实时监控ꎻ根据业务需求自动构建分析预测模型ꎻ根据监测与分析计算结果ꎬ实现流程的智能协同控制王国法等:智能化煤矿分类㊁分级评价指标体系２０２０年第３期㊀㊀地质信息精准探测及地质探测数据的数字化分类存储与共享应用是进行智能化建设的前提ꎬ其中勘探技术与装备是进行地质勘探智能化的基础ꎬ而地质模型的构建则是地质数据应用的关键ꎬ基于上述智能化建设要求确定地质保障系统的评价指标见表３ꎮ表３㊀智能地质保障系统评价指标Ｔａｂｌｅ３㊀Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｅｘｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｇｅｏｌｏｇｉｃａｌｇｕａｒａｎｔｅｅｓｙｓｔｅｍ项目评价指标勘探技术与装备①采用无人机㊁智能钻探㊁智能物探等设备ꎬ能够最大程度降低人工作业ꎻ地质探测设备能够进行数据的自动采集㊁分析与上传ꎻ探测精准度满足地质模型构建需求②能够对含煤地层结构㊁地质构造㊁煤层厚度㊁矿井瓦斯等进行精准探测ꎻ能够对应力异常区等进行精准探测地质模型构建与应用①地质数据的共享服务:具备空间地质数据库ꎬ能够对地质数据进行分类存储㊁分析㊁共享与实时更新ꎻ空间数据库的数据结构㊁数据接口等满足为多系统提供数据共享的要求ꎻ具有支持Ｃ/Ｓ㊁Ｂ/Ｓ架构的空间信息可视化系统ꎬ对海量空间数据㊁属性数据以及时态数据进行存储㊁转换㊁管理㊁查询㊁分析和可视化②地质模型:地质模型的精度满足不同应用场景的需要ꎻ地质模型能够根据实际揭露的地质数据进行实时动态更新与修正③矿井云ＧＩＳ平台:采用统一的虚拟化资源池ꎬ使用云管理系统进行统一管理和调度ꎻ能够对矿井地质数据进行关联分析ꎬ并用可视化的方式进行直观的展示ꎻ具有强大的统计分析功能ꎻ具有海量空间数据的存储㊁管理和并行计算能力ꎻ具备四维时空分析功能㊀㊀采掘接替紧张㊁掘进作业环境差㊁风险高等一直是制约煤炭实现安全高效开采的核心技术难题ꎬ高效智能掘锚设备是实现巷道智能掘进的基础ꎬ在煤层赋存条件简单的矿井ꎬ采用高效掘支锚运一体化装备ꎬ实现了煤巷掘进月进尺超过３０００ｍꎬ但在煤层赋存条件较复杂矿井ꎬ巷道掘进速度㊁效率㊁智能化程度等均不尽如人意ꎮ目前ꎬ全行业均在积极开展巷道智能快速掘进技术与装备研发ꎬ巷道掘进远程监控平台实现了掘进过程的远程监控ꎬ智能掘进技术与装备的突破对于缓解采掘接替矛盾㊁改善井下掘进作业环境具有十分重要的意义ꎮ基于上述巷道智能化掘进系统要求ꎬ确定相关评价指标表４㊀智能掘进系统评价指标Ｔａｂｌｅ４㊀Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｅｘｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｄｒｉｖｉｎｇｓｙｓｔｅｍ项目评价指标智能掘进设备①巷道掘进过程实现全机械化作业ꎬ掘进速度满足矿井采掘接替要求②采用智能地质探测技术与设备③掘进㊁锚护及运输等设备具备完善的传感器㊁执行器及控制器ꎬ能实现单系统或单设备的自动控制④掘进机具备自动定位与导向功能ꎬ能够进行自适应截割与行走⑤采用全自动钻架和锚杆钻车ꎬ实现整个锚杆作业流程的全自动化⑥具备掘进工作面环境(粉尘㊁瓦斯㊁水等)智能监测功能ꎬ并具备监测环境数据智能分析ꎬ以及掘㊁锚㊁运㊁支工序的智能联动远程集控平台①具备巷道掘进工作面三维地质模型构建功能ꎬ并根据掘进过程中揭露的实际地质信息与工程信息对模型进行实时动态修正②具备掘进机㊁锚杆㊁压风管等设备模型构建功能ꎬ能够根据采集的相关设备信息进行掘进工作面真实场景再现③集控平台具备对巷道掘进设备进行远程操控的功能ꎬ能够实现一键启停及智能操控㊀㊀目前ꎬ在煤层赋存条件较简单的矿井实现了综采工作面 有人巡视㊁无人值守 的智能化开采ꎬ通过采用惯导系统实现了采煤机的精准定位及工作面自动找直ꎬ通过在工作面设置巡检机器人对采煤机截割信息进行自动感知ꎬ实现了基于地质信息实时修正的工作面智能截割控制ꎬ大幅提高了工作面智能化水平ꎬ但综采设备的可靠性㊁不同综采设备之间的智能协同控制等均有较大提升空间ꎮ基于上述智能化煤矿建设要求ꎬ将综采工作面细分为割煤系统㊁支护系统㊁运输系统㊁综合保障系统４个部分ꎬ确定综采工作面智能化评价指标ꎬ见表５ꎮ目前ꎬ主煤流运输主要采用２种形式:采用带式输送机进行运输㊁采用带式输送机与罐笼进行联合运输ꎬ在赋存条件简单的大型矿井已经实现了带式运输系统的远程集中控制及无人值守ꎬ立井提升系统也已经具备了智能提升的条件ꎬ但不同运输方式之间的接驳尚未实现智能化ꎮ基于上述智能化煤矿建设要求ꎬ确定主煤流运输系统的主要评价指标见表６ꎮ。

项目名称：深部煤炭开发中煤与瓦斯共采理论首席科学家：谢和平四川大学起止年限：2011.1至2015.8依托部门：教育部二、预期目标（一）总体目标针对我国煤炭开采的“深部（高应力、高瓦斯、强吸附性）、高强、低渗”的三大突出特征，揭示深部采动含瓦斯煤岩体宏、细观表征及裂隙演化规律、瓦斯吸附、解吸、运移及物质流动规律，发展和完善深部应力场-裂隙场-瓦斯场耦合的时空演化规律及分布规律，建立深部强卸荷条件下瓦斯富集和导向流动的形成机制及深部煤与瓦斯共采的时空协同机制，形成我国科学性、有效性、针对性的深部煤与瓦斯共采理论体系和技术方法，为深部煤炭资源的安全、高效、洁净开发和可持续发展提供科学依据和理论基础，促进相关学科的发展。

在国内外核心学术期刊发表论文150 篇以上，其中SCI、EI 收录论文120篇以上，有重要国际影响的论文30 篇以上，出版著作6～7 部。

申请专利8～10项。

在深部煤与瓦斯共采研究领域，取得一批具有国际影响的研究成果。

培养博士后、博士生和硕士生70～90 名，凝聚和培育国内一批高水平研究队伍，培养本领域的优秀科学家及创新团队。

建立国内一流深部煤矿煤与瓦斯共采理论和工程实践的研究平台，完成1～2 个深部煤矿煤与瓦斯共采的示范工程，为我国煤炭工业的可持续发展奠定理论与技术基础。

（二）五年预期目标（1）揭示深部开采下破断煤岩体的结构特征及联通性规律揭示深部高强集约化生产条件下含瓦斯煤岩体在实验室尺度下的破断结构特征、深部采动煤岩体裂隙网络的尺度特征；获得采动煤岩体块度分布、裂隙网络的尺度特征及演化机制、不同工作面推进度条件下采动煤岩体块度分布、裂隙网络尺度律的时空演化规律；建立采动煤岩体块度与裂隙网络演化模型、深部煤岩体采动裂隙场的生成理论，并发展相应的反演方法。

（2）建立深部裂隙煤岩体瓦斯吸附、解吸及物质流动理论揭示不同破断煤岩体内瓦斯的变压吸附特性和瓦斯在不同破断程度煤岩体中的解吸扩散规律；建立描述高压瓦斯平衡状态与吸附解吸过程的平衡模型和动力学模型；建立破断煤岩体中瓦斯非稳态流动数学模型；应用密度泛函理论(DFT)等分子模拟技术，从分子尺度和介观尺度揭示多级孔隙结构深部破断煤岩体中高压瓦斯的吸附解吸机理。

XX县区瓦斯抽采与利用工作总结***煤田是高瓦斯、高地压、高地温、高承压水复杂地质条件下煤层群开采的典型XX县区，自然灾害威胁巨大，特别是瓦斯治理难，历史上曾是全国煤矿瓦斯事故重灾区。

1998年起，我们横下决心全面治理瓦斯，树立全面积极的瓦斯治理观，认真贯彻落实国家煤矿安全监察局“十二字”方针与“十六字”瓦斯治理工作体系，探索出一条高瓦斯XX县区瓦斯综合治理的新路子。

在瓦斯抽采与利用工作上，我们要紧做法有：一、坚持从规划、设计源头抓瓦斯治理我们严格贯彻落实国家局“19号令”与集团公司2009年“88号文”，坚定不移地开采保护层，坚决做到“不掘突出头，不采突出面”。

全面梳理分析***XX县区各矿井保护层开采条件，科学确定关键保护层，及各煤层的开采顺序区域性治理措施的实施，保护层最薄煤层0.3m（谢一矿5122（5）工作面）。

无保护层可采的突出煤层突出危险区，分类采取预抽措施。

坚定不移地实施多打岩巷多打钻，给足抽采卸压时间，目标是使高瓦斯煤层抽采到低瓦斯状态下。

从规划、设计源头抓瓦斯治理。

新建矿井的井筒落底标高及开拓开采布局设计务必有利于瓦斯治理；矿井新水平、新采区开拓设计务必优先考虑瓦斯治理；矿井采场中长期规划务必符合瓦斯治理规划要求；“一通三防”系统能力，特别是矿井通风能力与抽采能力的设计预留1～2倍的能力。

瓦斯治理工程超前施工。

瓦斯治理规划按照“精排一年，细排三年，规划五年”的要求，前瞻性考虑瓦斯治理工程，超前施工，为瓦斯治理预留空间与时间。

2011年正在回采的谢桥矿1161（3）综采工作面采，突出危险区用“一面四巷”治理瓦斯，底板巷与高抽巷分别提早了8年与5年施工，对工作面消突与抽采。

我们坚持“瓦斯超限就是事故”，实施“可保尽保、应抽尽抽”的瓦斯治本战略，坚持瓦斯治理五项指标目标管理。

保护层开采面积，从2005年的143万平方米增加到2010年的316万平方米；瓦斯抽采量，从2005年的1.5亿立方米提高到2010年的4亿立方米；瓦斯抽采率，从2005年的43%提高到2010年的63%；瓦斯钻孔量，从2005年的96万米提高到2010年的380万米；瓦斯治理巷道总进尺，从2005年的1.4万米增加到2010年的5.5万米。