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煤礦智能快速掘進關鍵技術研究現狀及展望
依據國際能源署 (IEA) 最新發布的預測報告顯示,未來我國的煤炭資源需求在可用能源占比中仍起到主導地位,預計到2040年國內煤炭需求量約占國際能源的一半,其中井工煤礦資源占比約為煤炭總資源的80%,井工煤礦開采主要遵循著“采掘并重,掘進先行”原則。智能化掘進建設是煤礦智能化礦山建設的 重要組成部分,是保障掘進作業安全、高效,解決煤炭生產中掘采比失調的重要技術手段。
2020 年國家發改委、能源局等八部委聯合印發了《關于加快煤礦智能化發展的指導意見》及《煤礦重點研發機器人目錄》等文件,明確了在 2030 年前基本實現重點礦區工作面無人化開采作業。為促進我國煤礦機器人研發應用與煤炭開發的智能化水平,國家礦山安全監察局提出通過建立“國家礦山機器人協同創新中心”、研發示范基地等措施來引導礦山裝備智能化與機器人技術發展。并將礦井掘進機器人列入《煤礦機器人重點研發目錄》,極大的促進了智能化掘進作業進程。截至目前我國已累計建成1277個具備智能化掘進功能的掘進工作面,國內外的高校、研究院所、裝備制造企業和煤炭生產企業的專家學者做了大量的創新性工作,為智能化掘進提供了理論技術支持與工程實踐。但智能快掘是系統工程,需結合地質條件特征,深度融合新一代智能化技術,多設備高效匹配聯合作業才能實現智能快速掘進。筆者以掘進設備分類情況為主要脈絡,分析并論述了智能快掘系統的裝備配套以及關鍵技術的現狀與發展趨勢, 針對現階段存在的掘進?支護?錨固?運輸協同作業效率低、“掘錨比失衡”等主要挑戰,提出掘進裝備精確定位導航技術、自主定型定向截割技術、掘進機遠程自主截割控制技術、多機多工序協同控制技術等關鍵技術并給出研究方向。
圖 1 連續采煤機及配套裝備
圖 2 掘錨一體機成套裝備配置
圖 3 煤礦快掘成套裝備配置
圖 4 QJYC045M 型煤礦全斷面硬巖掘進機
圖 5 RBF 神經網絡
圖 6 設備參數感知
圖 7 鉆探+物探融合探測示意
圖 8 三維地震勘探對地質體的識別
圖 9 三維地震勘探對地質構造的預測
圖 10 巷道三維建模技術
圖 11 基于機器視覺的位姿監測系統
圖 12 基于線結構光的掘進機位姿檢測系統
圖 13 掘進裝備位姿監測系統
圖 14 傳感器與執行器布置情況
圖 15 掘錨一體機高效掘進系統定位導航元件布置
圖 16 恒功率截割控制原理
圖 17 掘進工作面精準地質保障系統
圖 18 掘進設備遠程智能控制系統架構
圖 19 新型掘支錨并行快速掘進系統
圖 20 多工序機器人柔性協同作業智能控制架構
圖 21 錨固鉆機部方案示意
圖 22 綜掘工作面頂板多級柔性支護結構
圖 23 不同工況下超前支護裝備
圖 24 掘進裝備多機多工序行為決策混合推理流程
毛君,男,1960年9月生,遼寧工程技術大學機械設計及理論博士點學科帶頭人,教授,博士生導師。兼任國家安全生產專家,國家“653工程”煤炭行業機電工程領域首席專家,中國工程機械學會礦山機械分會副理事長,中國煤炭機械工業協會委員會專家,中國礦山機械教學研究會副理事長,遼寧省機械工程學會理事,遼寧省振動工程學會理事,德國華人機電協會會員,遼寧省教育廳高校創新團隊帶頭人,入選遼寧省“百千萬”人才工程百人層次,獲全國煤炭工業先進工作者稱號,獲得全國“五一”勞動獎章、國務院政府特殊津貼?!哆|寧工程技術大學學報》《煤礦機械》編委。獲省部級獎勵30余項,出版專著與編寫教材共計15部。發表學術論文200余篇,其中被SCI、EI、ISTP檢索多篇;申報國家發明專利80余項,已授權發明專利33項,申報國家實用新型專利100余項,已授權實用新型專利48項;完成新產品技術轉化十余項。
研究方向
現代機械設計理論與方法、先進制造系統與技術、機電一體化系統與技術、工礦裝備自動化與智能化
主要成果
致力于綜掘成套裝備理論與技術—煤礦巷道快速掘進技術的研究,取得多項創新性成果,研發掘支錨運并行作業系統,為煤礦提供了首選的、安全高效的掘進技術;在綜采成套設備關鍵技術方面,主持完成了我國自主建設的世界首個煤礦采掘裝備研發中心,該項目首創國際模擬工況下成套裝備的力學測試與分析系統,為后續國家重大科技研發項目提供了技術支撐,為大型采掘機械裝備提供了檢測和實驗的先進技術服務平臺。
楊潤坤,男,1995年8月生,博士研究生。近年發表學術論文10余篇;獲得省部級科學進步三等獎2項,申請國家發明專利8項,參與編撰學術專著2部,參與完成國家級、省部級科研課題以及煤炭行業智能化礦山建設項目7項。
研究方向
綜掘、綜采成套裝備理論與技術、工礦裝備自動化與智能化
主要成果
致力于綜掘成套裝備理論與技術,完成了煤礦巷道智能快速掘進系統研發,為煤礦提供了首選的、安全高效的智能化掘進技術;致力于綜采運輸設備關鍵技術研究,探索提出綜采工作面刮板輸送機鏈傳動系統故障監測技術方案,建設了智能化監控平臺,為智能化煤礦建設提供支撐。
來源:
毛君,楊潤坤,謝苗,等. 煤礦智能快速掘進關鍵技術研究現狀及展望[J]. 煤炭學報,2024,49(2):1214?1229.