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        科技引領

        煤礦綜采工作面智能開采技術現狀與展望

        王文海,蔣力帥,王慶偉,馮 昊,唐 鵬

        (山東科技大學能源與礦業工程學院,山東省青島市,266590)

        摘 要 智能化開采技術是深部煤炭開采發展的必由之路,通過分析我國綜采工作面智能化開采技術及裝備的發展歷程,指出我國煤礦智能化技術和裝備大都處于初級階段,就其中的關鍵技術進行系統地闡述,包括工作面自動取直技術、煤巖界面識別技術、液壓支架跟機自動化技術以及采煤機記憶切割技術等。分析了制約我國智能化開采的因素主要包括智能化開采技術問題、裝備的穩定性和可靠性、缺乏專業技術人才等,針對這些制約因素提出相應的技術和管理對策,并對未來綜采工作面智能化開采技術進行展望。

        關鍵詞 煤礦;綜采工作面;智能開采;發展展望

        0 引言

        長期以來,煤炭在我國能源結構中占據重要地位,并且在未來很長的一段時間內保持我國能源結構的主體地位[1]。目前,隨著開采深度的不斷加大,深部煤巖體處于高地溫、高滲透壓等惡劣環境中,采動影響劇烈、沖擊地壓等礦山災害時有發生,對礦工的生命安全以及煤礦的安全生產威脅極大,為實現煤炭資源安全、高效、綠色開采,發展智能化開采技術勢在必行[2]。

        1 智能化開采研究現狀

        1.1 國外智能化開采研究現狀

        2001年,澳大利亞聯邦科學與工業研究組織CSIRO承擔了澳大利亞煤炭協會研究計劃設立的綜采自動化項目,進行綜采工作面的智能化研究;2005年成功設計了工作面自動化LASC(長壁自動化)系統,并取得了3個主要成果:工作面的水平控制、采煤機位置的精確定位、工作面矯直系統;2008年成功對LASC系統進行了優化,增加了采煤機的自動控制等功能,其主要構成包括SPMS(采煤機位置測量系統)、陀螺儀及LASC軟件等。目前,LASC系統已經大量運用到澳大利亞煤礦的綜采工作面[3]。2009年,英國曼徹斯特大學等相關研究機構開發了“煤機領路者”系統,主要包括長壁自動化開采技術及煤礦自動化圖像分析系統,于2010年在德國North Rhine-Westphalia礦初次應用[4]。2012年,美國公司開發的新型采煤機自動化長壁系統,集成工作面取直系統,可實現采煤機的全自動智能化控制[5]。2017年以來,澳大利亞開始進入由自動化轉變為智能化開采的發展階段。2018年,澳大利亞原煤生產率為1.09萬t/(人·a),已達到世界最高水平。

        1.2 我國智能化開采研究現狀

        我國的智能化開采技術起步比較晚,但經過近20年的潛心研究,發展迅速。2007年,我國研制出首套替代外國進口的液壓支架電液控系統,打破了外國企業的長時間壟斷[6];2008年,榆家梁礦對薄煤層開采技術進行嘗試及試驗,實現了支架跟隨采煤機的自動化移架、推移刮板輸送機等作業 [7];2009年,冀中能源峰峰集團聯合浙江大學在多個礦區建立薄煤層采煤機綜采數字化無人工作面,實現采煤機位置檢測、狀態監控等功能[8];2013年,國家“863計劃”項目“煤炭智能化掘進技術與裝備(二)”立項,課題是“綜采智能化控制技術與裝備”,重點是突破智能化開采的關鍵技術和研制出智能化開采的技術裝備[9];2016年,兗礦集團通過慣性導航技術實現了工作面的自動找直,主要解決工作面設備控制問題[10];2017年,我國開展了國家重點研發項目“煤礦智能化開采安全技術與裝備”,主要對煤巖界面實時識別技術、智能開采控制技術及裝備、無人工作面巡檢機器人、工作面智能化超前支護設備及輔助作業平臺等進行智能化研究[9];2020年,國家發改委等八部委出臺了《關于加快煤礦智能化發展的指導意見》,明確指出智能化是煤礦工業高質量發展的核心目標[10]。目前,我國已經取得了“液壓支架電液控制系統、采煤機記憶切割和可視化遠程干預控制”等一系列成果,但綜采工作面智能化技術與裝備與國外的智能化開采相比還存在一定的差距。

        2 綜采工作面智能化開采的關鍵技術

        綜采工作面智能化開采系統主干模型如圖1所示,其核心是井下控制中心,通過控制中心對各個系統進行控制,從而實現智能化、常態化開采,本文就系統中的4項關鍵技術——工作面自動取直技術、煤巖界面識別技術、液壓支架跟機自動化技術、采煤機記憶切割技術進行介紹。

        圖1 綜采工作面開采系統主干模型[11]

        2.1 工作面自動取直技術

        在工作面的推進過程中,為了使刮板輸送機與液壓支架保持良好的受力狀態,必須保證推進過程中工作面成直線。為達到這一目的,需要結合地理信息系統,正確獲知采煤機的位置以及運動參數,實現采煤機的自動導航,最終通過截割模型傳輸采煤機截割數據至液壓支架電液控制系統,實現“三級聯動”[12]。實現綜采工作面自動化開采必須要解決采煤機的位置監測這一難題,國內外對這一難題進行了多次嘗試,認為慣性導航技術是解決采煤機位置監測、實現采煤機自動導航的有效方法。

        慣性導航技術相比于其他位置監測技術的導航精度高,但受限于長時累計誤差,不能滿足采煤機的自動導航,通過采用閉合路徑算法對其系統誤差進行補償,能夠滿足自動導航技術的需求。

        目前,天地科技公司通過引進LASC系統,并與當前的技術裝備進行了深度融合,研發了工作面的自動取直系統,并進行了為期1年井下工業性試驗,成功解決了這一問題[12]?;驹砭褪抢肔ASC系統中的慣性導航技術對采煤機的位置進行實時的監測,描繪出采煤機的行走曲線,利用水平方向的投影來調控工作面直線度,利用豎直方向的投影并結合采煤機的滾筒高度信息來進行工作面的水平控制,最后通過液壓支架來對刮板輸送機進行水平調整,實現工作面取直。

        2.2 煤巖界面識別技術

        煤巖識別技術是智能化開采的關鍵技術,能夠及時對采煤機的滾筒進行調整,從而提高煤炭采出率,減少煤炭含矸率,還能夠避免因截割巖石而造成截齒的磨損[13]。

        目前,煤巖識別技術主要有放射性探測技術、振動監測技術、電磁測量技術、紅外探測技術、圖像識別技術和電參量檢測技術這6種技術,其中應用最為廣泛的是圖像識別技術和紅外探測技術。

        由于采煤機截齒截割煤巖過程中表面溫度的變化會導致紅外輻射出射度的變化,紅外探測技術就是利用紅外熱像儀對煤巖界面切割時產生的紅外輻射進行準確檢測,實現煤巖界面的動態識別。學者們對紅外線探測技術進行了眾多研究,如2016年張強等人[14]研究了采煤機截齒截割煤巖過程中的紅外熱像特性和瞬態溫差,為煤巖動態識別提供了重要依據;2017年王昕等人研究了基于太赫茲時域光譜技術的煤巖界面識別過程,較好地實現了煤巖界面的識別[15]。但紅外線探測技術在實際應用中還存在一些問題,如紅外輻射易受到噴水除塵等因素的干擾,導致煤巖識別的精度降低;紅外線探測技術由于精度不高,導致在煤炭開采過程中易對巖石進行切割,從而造成煤機截齒的損傷。

        圖像識別技術利用工業攝像機來進行超清圖像的捕捉,進而達到對煤巖界面進行識別的目的,但在井下開采過程中,煤礦井下環境較差,煤巖圖像在采集過程中易受到光照強度、高濃度粉塵和電磁波干擾,獲取的煤巖圖像數量少、質量差,圖像處理相對較難。

        目前,無論紅外探測技術還是圖像識別技術都不能完全適用于不同條件的采煤工作面,利用多種技術的優點交叉識別將是未來煤巖識別技術的發展方向,同時改進每一種探測技術的缺陷,從而解決工作面環境對識別系統的影響。

        2.3 液壓支架跟機自動化技術

        液壓支架跟機自動化技術是指采煤機完成割煤動作后,根據工作面頂板壓力、傾角、液壓支架姿態等信息,以采煤機的位置為基準,利用電液控制技術將液壓支架、刮板輸送機自動、及時地移到相應的位置,實現支架及時支護。液壓支架跟機自動化技術能夠保證工作面生產的銜接性,確保安全、高效生產。

        目前,綜采工作面形成了以液壓支架自動化跟機技術為主線的“三機一泵”(采煤機、液壓支架、刮板輸送機、乳化液泵站)自動化生產系統。通過在采煤機上安裝紅外線發送器,發送數字信號,在每臺液壓支架上安裝紅外線接收器,用以接收來自采煤機紅外線發射器的數字信息,以此來確定采煤機的位置和方向,從而實現液壓支架、刮板輸送機跟隨采煤機的自動化運行。

        但液壓支架跟機自動化技術應用到智能化工作面還有一定限制,液壓支架跟機自動化技術是按照固定程序來運行的,當工作面條件復雜多變時,該技術適用性差,缺乏對外部環境變化自適應能力,需要現場工作人員對設備的調控,智能化水平較低。液壓支架缺乏與采煤機、刮板輸送機、乳化液泵站的聯動控制,容易導致乳化液泵站供給不足造成液壓支架動作緩慢。

        2.4 采煤機記憶切割技術

        采煤機記憶切割技術能夠實現采煤機在工作面對煤層的自動化切割。當工作人員操作采煤機割煤時,采煤機控制器會記錄割煤參數并進行存儲用以進行采煤機的智能化運行,智能化運行時,采煤機按照工作人員進行人工操作時的路線來進行割煤,當工作面地質條件發生變化時,工作人員可以就地或遠程干預控制采煤機切割。

        由于煤礦井下地質條件復雜,系統記憶的切割路線會被干擾,采煤機無法正常運行,需要對路線重新記憶否則無法使用。同時,采煤機根據切割路線切割頂底板的煤時,會與頂底板巖石發生接觸,但常常為提高采出率,往往會不采用人工操作的方式而是直接對煤層進行切割,容易造成截割齒的損壞。

        當前,采煤機記憶切割技術并不能完全適用于復雜煤礦地質條件,考慮到未來煤礦智能化發展方向,應當實現采煤機根據工作面環境的變化自我調整進行自適應記憶切割,在提高采出率的同時減少對采煤機截齒的損耗,從而達到智能化開采的目的。

        3 綜采工作面智能化開采存在的問題與應對措施

        3.1 智能化開采的制約因素

        目前,我國綜采工作面智能化開采存在諸多制約因素。

        (1)智能化開采技術不夠成熟。例如液壓支架跟機自動化技術、采煤機記憶切割技術都按照固定程序來運行,并不能根據工作面地質條件的變化進行智能分析和決策,從而對工藝和設備進行調整,以達到自適應采煤。

        (2)裝備的穩定性、可靠性研究需要加強。煤炭開采過程中,設備不可避免出現故障,減少設備的故障率能夠有效保證煤炭的正常開采。與進口裝備相比,國產設備在材質、工藝與穩定性存在較大差距,設備故障率高??刂浦悄芑_采的各個系統相互融合程度不高,偶爾出現卡頓、通信狀態不穩定等現象,且井下探測儀器如紅外線攝像儀、工業相機易受到光線、電磁波、煤塵的影響,容易出現探測精度失穩現象,設備檢修維護量大。

        (3)煤礦缺乏專業的技術人才,急需專業的人才隊伍。煤礦作業條件的特殊性和復雜性,導致作業環境差、安全問題突出,缺乏對年輕從業者的吸引力。管理隊伍對綜采自動化、智能化開采的技術及發展趨勢還需要更清晰、明確的認識和把握。

        3.2 智能化問題應對措施

        (1)轉變智能化技術發展思想。當前煤巖識別技術無法短時間突破,采用采煤機的記憶切割技術僅僅是記憶之前的截割軌跡,并不能根據當前煤層的變化進行實時調整。因此可以轉變發展思想,通過實施基于地理地質信息的透明工作面智能開采技術[16]。根據已有的煤層數據、地質鉆孔數據等建立初始透明工作面模型,如圖2所示,通過雷達測高或激光測高技術對工作面煤層進行測高,描繪出采煤機的截割曲線,從而實現精準開采。

        圖2 初始透明工作面模型[16]

        (2)加強智能化裝備的穩定性研究,加強關鍵核心技術的攻關,大力推進新材料、新工藝、新產品、新技術的創新和應用,提高智能化設備的可靠性與穩定性。

        (3)加大人才的招聘力度,擴大人才隊伍。擺脫原有煤礦管理經驗的束縛,將管理中心從勞動密集型向人才技術密集型轉變,充分發揮企業員工的創造性和能動性,加快煤礦企業智能化轉變的進程。

        4 綜采工作面智能化開采技術發展展望

        根據謝和平院士、王國法院士等對于未來煤炭革命的劃分,煤炭革命被劃分為3個階段:

        2020前為煤炭革命3.0階段,實現煤炭革命自動化開采和超低排放潔凈利用;2020-2035年進入煤炭革命4.0,實現煤炭智能化開采和污染物近零排放潔凈利用;2035-2050年,進入煤炭革命5.0,已擺脫傳統煤炭開采理念和技術體系,建立煤基多元協同綠色清潔能源系統,實現無人化開采[17]。目前,我們剛剛進入4.0階段,煤炭開采效率大幅度上升,在滿足能源需求的同時也帶來了一些問題,針對未來煤炭行業的發展趨勢,提出對未來煤礦智能化開采技術展望。

        (1)基于5G技術的智能化控制[18]。與地面相比,井下無線傳輸的實際環境更為復雜,且井下智能化設備眾多,包括慣性導航系統、高清視頻傳輸系統、智能控制系統等,這些因素對通信網絡的可靠性、實時性提出更高要求。5G技術具有超高數據速率、超低延時等特點,可以通過在井下巷道或工作面中合理布置5G基站,從而解決井下信息傳輸的問題。

        (2)復雜環境下的智能決策技術。目前,我國的智能化開采水平還處于初級階段,智能化裝備系統對復雜動態環境的自主決策和自適應能力還需進一步加強,智能化設備不能夠根據地質條件的變化來進行裝備和工藝的調整,難以實現常態化的智能開采。復雜環境下的智能決策技術是對礦井生產的大數據進行深度學習,分析采煤過程中圍壓應力場、瓦斯濃度、裝備運行狀態等信息,建立復雜開采環境下的智能決策模型,通過人機交互方式輔助智能決策,從而對生產大數據進行分析和決策[19]。

        (3)“全面自動化+人工輔助”將是未來智能化開采的發展目標[20]。隨著開采深度的不斷增加,深部煤巖體處于高地應力、高地溫、高巖溶水壓力等復雜環境中,這就要求在工作面正常生產期間無人操作,實現全面自動化,僅在采掘設備需要正常維護、檢修和故障處理時,工作人員進入工作面進行設備維護,保證工作面設備正常運行。

        5 結論

        (1)根據綜采工作面開采系統主干模型,分析了煤礦綜采工作面智能開采技術中的4項關鍵技術,即工作面自動取直技術、煤巖界面識別技術、液壓支架跟機自動化技術、采煤機記憶切割技術的工作原理以及研究現狀。

        (2)結合目前智能開采技術應用過程存在的問題,分別從技術、裝備、人才3個角度分析了制約智能化發展的因素,并針對這些問題提出解決方向。

        (3)針對未來煤炭行業的發展趨勢,展望了未來煤礦智能化開采技術的發展方向,即基于5G技術的智能化控制、復雜環境下的智能決策技術、“全面自動化+人工輔助”。

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        Current situation and prospect of intelligent mining technology of fully mechanized mining face in coal mine

        WANG Wenhai, JIANG Lishuai, WANG Qingwei, FENG Hao, TANG Peng

        (College of Energy and Mining Engineering, Shandong University of Science and Technology,Qingdao, Shandong 266590, China)

        Abstract Intelligent mining technology is the only way for the development of deep coal mining. By analyzing the development history of intelligent mining technology and equipment in China, it was pointed out that most of the intelligent mining technology and equipment were in the primary stage, and the key technologies were systematically expounded, such as working face automated alignment control technology, coal-rock interface recognition technology, automatic technology of hydraulic support following shearer and shearer memory cutting technology. The factors restricting intelligent mining in China were analyzed including problems in intelligent mining technology, the stability and reliability of equipment, the lack of professional and technical personnel. In view of these restraining factors, the corresponding technology and management countermeasures were put forward, and the future intelligent mining technology of fully mechanized mining face was prospected.

        Key words coal mine, fully mechanized mining face, intelligent mining, development prospect

        中圖分類號 TD67

        文獻標志碼 A

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        引用格式:王文海,蔣力帥,王慶偉,等. 煤礦綜采工作面智能開采技術現狀與展望[J]. 中國煤炭,2021,47(11):51-55. doi: 10.19880/j.cnki.ccm.2021.11.008

        WANG Wenhai, JIANG Lishuai, WANG Qingwei, et al.Current situation and prospect of intelligent mining technology of fully mechanized mining face in coal mine [J]. China Coal, 2021,47(11):51-55. doi: 10.19880/j.cnki.ccm.2021.11.008

        基金項目:國家自然科學基金(52074166)

        作者簡介:王文海(1998-),男,山東夏津人,碩士,主要從事煤礦智能化開采技術研究。E-mail:wenhaiwang2020@163.com

        作者簡介:蔣力帥(1989-),男,江蘇南通人,教授,博士,主要從事煤礦巷道支護研究。E-mail:lsjiang@sdust.edu.cn

        (責任編輯 郭東芝)

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