中薄煤层智能开采技术及其装备.pdf

第4 5 卷第6 期 2 0 2 0 年6 月 煤炭学报 J O U R N A L0 F C H I N AC O A LS O C I E ’I Y V 0 1 ．4 5N o ．6 J u n ．2 0 2 0 移动阅读 高士岗，高登彦，欧阳一博，等．中薄煤层智能开采技术及其装备[ J ] ．煤炭学报，2 0 2 0 ，4 5 6 1 9 9 7 2 0 0 7 ．d o i 1 0 ．1 3 2 2 5 ／j ．c n k i ．j c c s ．Z N 2 0 ．0 2 4 6 G A 0 S h i g a n g ，G A OD e n g y a n ，0 U Y A N GY i b o ，e ta 1 ．I n t e l l i g e n tm i n i n gt e c h n o l o g ya n di t se q u i p m e n tf o rm e d i u mt h i c k - n e s st h i ns e a m [ J ] ．J o u m a lo fc h i n ac o a lS o c i e t y ，2 0 2 0 ，4 5 6 1 9 9 7 2 0 0 7 ．d o i l O ．1 3 2 2 5 ／j ．c n k i ．j c c s ．z N 2 0 ．0 2 4 6 中薄煤层智能开采技术及其装备 高士岗1 ’2 ，高登彦1 ，欧阳一博2 ，柴敬2 ⋯，张丁丁2 ⋯，任文清1 1 ．国家能源集团神东煤炭集团有限责任公司，陕西榆林7 1 9 3 1 5 ；2 ．西安科技大学能源学院，陕西西安7 1 0 0 5 4 ；3 ．西安科技大学西部矿井 开采及灾害防治教育部重点实验室，陕西西安7 1 0 0 5 4 摘要针对我国薄煤层产量逐年增长和开采技术相对滞后的现状，提出了透明化自适应型中厚偏 薄煤层智能开采模式。以神东矿区为例，对当前的中厚偏薄煤层智能化开采技术进行了总结，介绍 了中厚偏薄煤层智能开采情况，由此提出厚度1 ．0 ～1 ．7m 的煤层称为中薄煤层的分类概念，以适 应煤矿智能化开采和优先发展的需要。首先，在综合处理多源异构信息的基础上，将三维初始地质 模型、激光扫描动态数字化工作面、顶底煤厚度探测结果以及煤机姿身数字化，实时提交给智能开 采系统进行超前规划，生成动态透明四维地质模型。随后，根据实时生成的动态四维地质模型，获 取每个截割位置的顶、底板高度数据，结合煤机姿态参数和采煤机的绝对位置坐标，及工作面平直 度要求，对未来几个割煤循环的采煤机调高策略进行提前规划，形成基于动态透明工作面智能化割 煤技术。提出了“十二工步”割煤工艺，建立采煤机电缆拖拽系统。最终，以动态四维地质模型构 建、采煤机智能化割煤、工作面自动调直、机器人巡检、采煤机电缆拖拽、液压支架自动跟机以及智 能协同联控等技术为依托，建立了具备综采工作面全面感知、设备远程集控、协同联动、自动控制、 多维数据融合、隐患自动辨识、流程数据驱动、智能辅助决策的中厚偏薄煤层智能化综采工作面开 采体系，实现由可视化远程干预型智能开采模式向透明化智能自适应型智能开采模式的转变。实 践表明，动态四维地质模型的构建解决了薄煤层开采煤岩分界线识别，对未来1 0 刀割煤循环给出 调高策略，预设割煤轨迹与实际割煤轨迹趋势曲线位置偏差小于0 ．3m 。榆家梁煤矿4 3 1 0 1 工作 面实践，日割煤1 5 刀，年产量达2 2 1 ．6 万t ，生产工效提高1 5 ．0 8 ％；工作面无直接操作人员，仅有1 人巡视。 关键词中薄煤层；智能开采技术；装备；透明化自适应型；动态四维地质模型 中图分类号T D 6 7文献标志码A文章编号0 2 5 3 9 9 9 3 2 0 2 0 0 6 一1 9 9 7 1 1 I n t e U i g e n t “畸n gt e c h n o l o 韶a n di t se q l l i p m e n tf o rm e d i 哪咖c l 【I I e s st h i ns e 锄 G A O S h i g a n 9 1 ”，G A OD e n g y 粕1 ，O U Y A N GY i b 0 2 ，C H A IJ i n 9 2 ”，Z H A N GD i n g d i n 9 2 ”，R E NW e n q i n 9 1 1 ．虢础∽妣，渤昭c 乩fc r o 印C j 印m t 洳“以l 甜，C 洳眈e r g yc r o 叩，M 讥7 1 9 3 1 5 ，C 眺；2 ．c o 姆矿跏r g yW M 矗昭，舡’口n ‰i Ⅲ渺矿 s c 据，聊口以‰ ，l o 如彰，瓜’口凡7 1 0 0 5 4 ，c 打m ；3 ．№，如幻m ￡吖旷眈s l 帆胧n i 昭口利肘池D b 椰l e rP r e 卯眦如no 蒯c o n I r o Z “，池r 胁n 如竹矿副u ∞砌n ， 瓜’∞踟i 鲫3 渺妒s c 诂，批Ⅱ蒯扎c 肋￡D g y ，尉’n n7 1 0 0 5 4 ，c 矗i № A b s t m c t C u n ．e n t l yt h et h i nc o a ls e a mo u t p u ti n c r e a s e sy e a rb yy e a ra n dt h em i n i n gt e c h n o l o g rl a g sb e h i n d ．I nt h i s p 印e r ，at 啪s p a r e n ta d a p t i v ea n di n t e l l i g e n tm i n i n gm o d e lf o rm e d i u m - t h i c kt ot h i nc o a ls e a m si sp r o p o s e d ．T a k i n gt h e S h e n d o n gM i n i n gA r e aa sa ne x 锄p l e ，t h i sp a p e rs u m m a r i z e st h ec u r r e n ti n t e l l i g e n tm i n i n gt e c h n o l o g yf o rm e d i u m - 收稿日期2 0 2 0 一0 2 2 2修回日期2 0 2 0 一0 4 - 1 6责任编辑韩晋平 基金项目国家自然科学基金资助项目 4 1 0 2 7 0 0 2 ，5 1 8 0 4 2 4 4 作者简介高士岗 1 9 7 8 一 ，男，陕西神木人，高级工程师，博士研究生。T e l 0 9 卜2 8 2 3 7 0 0 l ，E m a i l 1 0 0 1 9 6 3 8 c h n e n e E g y ．c o nc n 通讯作者柴敬 1 9 6 4 一 ，男，宁夏平罗人，教授，博士生导师。T e l 0 2 9 8 5 5 8 7 2 9 3 ，E m a i l c h a U x u s t ．e d u ．c n 万方数据 1 9 9 8 煤炭学报 2 0 2 0 年第4 5 卷 t h i c kt ot h i nc o a ls e a m s ，a n di n t r o d u c e st h es i t u a t i o no f 。i n t e l l i g e n tm i n i n gf o rm e d i u m 。t h i c kt ot h i nc o a ls e a m s ．’I h e c o n c e p to fc I a s s i f y i n gm e d i u m - t h i nc o a ls e a m sa sh a v i n gat h i c k n e s so f1 ．0 一1 ．7mi sp u tf o r w a r dt om e e tt h en e e d so f i n t e l l i g e n tm i n i n ga n dt h ep r i o r i t yd e v e l o p m e n to fc o a lm i n e s ．O nt h eb a s i so fc o m p r e h e n s i V ep r o c e s s i n go fm u l t i s o u r c e a n dh e t e l ’o g e n e o u si n I ．o n n a t i o n ，t h et h I ．e e - d i m e n s i o n a li n i t i a lg e o l o g i c a lm o d e l ，l a s e rs c a n n i n gd y n a m i cd i g i t i z e dw o r k i n g f a c e ，t o pa n db o t t o mc o a lt h i c k n e s sd e t e c t i o nr e s u l t sa n ds h e a r e ra t t i t u d ea r ed i g i t i z e da n ds u b m i t t e dt oi n t e U i g e n tm i n i n gs y s t e mf o rp l a n n i n gi n r e a lt i m et o g e n e r a t ed y n a m i ca n dt r a n s p a r e n tf o u 卜d i m e n s i o n a lg e o l o g i c a lm o d e l ．S u b s e - q u e n t l y ，t h ed y n 砌i cr e a lt i m ef o u 卜d i m e n s i o n a lg e o l o g i c a lm o d e lg e n e r a t e di su s e dt oa c q u i r et h et o pa n db o t t o mp l a t e h e i g h td a t ao fe a c hc u t t i n gp o s i t i o n ．T h i si sc o m b i n e dw i t ht h es h e a r e r ’sa t t i t u d ep a r a m e t e r Sa n dt h ea b s o l u t ep o s i t i o n c o o r d i n a t e so ft h es h e a r e r ，a n dt h es n ．a i g h t n e s sr e q u i r e m e n t so ft h ew o r k i n gf a c e ．T h es h e a r e rh e i g h t - a d j u s t m e n ts t r a t e - g yf o rt h ec o a lc u t t i n gc y c l ei sp l a n n e di na d v a n c ef o n I l i n ga ni n t e U i g e n tc o a lc u t t i n gt e c h n o l o g ，b a s e do nad y n a m i c a n dt r a n s p a r e n tw o r k i n gf 如e ．A “t w e l v e - s t e p ”c o a lc u t t i n gp r o c e s si sp r o p o s e da n dt h ec a b l ed r a gs y s t e mo ft h es h e a r - e re s t a b l i s h e d ．F i n a l l y ，u s i n gt h et e c h n o l o g yo ft h ed y n a m i cf o u 卜d i m e n s i o n a lg e o l o g i c a lm o d e lc o n s t m c t e d ，t h ea u t h o r s h a v ee s t a b l i s h e daf u l l ym e c h a n i z e dc o a lm i n i n gf a c ef o rt h ei n t e l l i g e n tc o a lc u t t i n go ft h es h e a r e r ，a u t o m a t i cf a c e s t r a i g h t e n i n g ，r o b o ti n s p e c t i o n ，s h e a r e rc a b l ed r a g g i n g，h y d r a u l i cs u p p o r ta u t o m a t i ct r a c k i n ga n di n t e l l i g e n tc o l l a b o r a t i v ec o n t r 0 1 ．T h i si n c l u d e st h ec o m p r e h e n s i v ep e r c e p t i o no ft h ec o a lm i n i n gf a c e ，t h er e m o t ec e n t r a l i z e dc o n t r o lo f e q u i p m e n t ，c o l l a b o r a t i v el i n k a g e ，a u t o m a t i cc o n t r o l ，m u l t i - d i m e n s i o n a ld a t af u s i o n ，t h ea u t o m a t i ci d e n t i 6 c a t i o no fh i d - d e nd a n g e r s ，p r o c e s sd a t ad r i v e ，a n di n t e l l i g e n ta s s i s t e dd e c i s i o n m a k i n g ．T h er e s u l ti st h et r a n s f o 瑚a t i o no faV i s u a lr e - m o t ei n t e n r e n t i o ni n t e l l i g e n tm i n i n gm o d et oat r a n s p a r e n ti n t e l l i g e n ta d a p t i v ei n t e l l i g e n tm i n i n gm o d e ．P r a c t i c es h o w s t h a tt h ec o n s t m c t i o no fad y n a m i cf o u 卜d i m e n s i o n a lg e o l o g i c a lm o d e ls o l v e st h ei d e n t i f i c a t i o no fc o a la n dr o c kb o u n d a - r i e si nt h i nc o a ls e a mm i n i n g ．T h eh e i g h ta d j u s t m e n ts t r a t e g yf o rt h en e x t1 0c y c l e so fc o a lc u t t i n gc a nb ep r o V i d e dw i t h t h ep o s i t i o nd e v i a t i o nb e t w e e nt h ep r e s e tc o a lc u t t i n gt r a j e c t o r ya n dt h ea c t u a lc o a lc u t t i n gt r a j e c t o r yt r e n dc u n ，e sb e i n g l e s st h a n0 ．3m ．A p p l i c a t i o no ft h i ss t r a t e g ya tt h e4 3 1 0 1w o r k i n gf a c eo fY u j i a l i 肌gC o a lM i n er e a l i z e dt h ed a i l y1 5 c u n i n g sa n da n n u a lo u t p u to f2 ．2l6m i l l i o nt o n sr e p r e s e n t i n ga ni n c r e a s e dp r o d u c t i o ne m c i e n c yo f15 ．0 8 ％w i t h o u ta n o p e r a t o ra tt h ew o r k i n gf a c ea n dw i t ho n l yo n ep e r s o np a t r l o l l i n gt h eo p e r a t i o n ． 1 【e yw o r d s m e d i u mt h i c k n e s st h i ns e a m ；i n t e l l i g e n tm i n i n gt e c h n o l o g y ；e q u i p m e n t ；t I ．a n s p a r e n ta n da d a p t i v e ；d y n a m i c f ．o u r ．d i m e n s i o n a lg e o l o g i c a lm o d e l 煤炭作为我国能源结构的重要板块，是目前最经 济、安全、可靠的一次性国家战略能源，资源赋存条 件 厚度 从薄和极薄煤层到厚与特厚差异大⋯。薄 煤层在中国分布广泛，其储量约占总储量的 2 0 ．4 2 ％，由于其普遍存在厚度变化较大、赋存不稳 定、工作面作业空间狭小、设备尺寸与能力的矛盾突 出等问题，导致大量薄煤层被弃采，形成资源浪费。 为实现矿区安全高效可持续发展，改善井下作业环 境，提高煤炭资源的采出率，薄煤层智能化开采势在 必行∞】。 安全高效的薄煤层开采技术是长期以来亟待解 决的技术难题，陕煤黄陵矿业公司l 号矿对薄及较薄 煤层智能化无人综采技术进行了探索和实践，成为第 1 个实现了采煤全过程自动化无人生产的示范矿 井。6J 。结合峰峰集团薄煤层自动化开采，研发超大 伸缩比薄煤层液压支架、矮机身大功率薄煤层滚筒式 采煤机、紧凑型薄煤层液压支架电液控制系统，形成 薄煤层综采工作面自动化成套装备【7 。8 】。阳煤集团 登茂通煤矿通过创新薄煤层设备配套模式，研发薄煤 层成套装备可靠性监测预警及健康管理系统，实现了 综采装备的自动化管理。张家峁煤矿建立了薄煤层 设备高能积比时空协同模型，研发大落差柔性过渡系 统、薄煤层三维多源信息真实数据驱动虚拟现实可视 化操控系统一J 。上述实践，促进了薄煤层智能化开 采理论及装备的发展。 然而，目前国内薄煤层智能化开采总体上仍属于 可视化远程干预型智能化开采技术，尚处于智能化初 级阶段0 。1 3J 。虽然有效解决了井下采煤工作面用人 较多和劳动强度较大等问题，但也存在着设备、围岩、 地质、地理信息无关联，设备不能自适应煤层赋存变 化的智能感知和决策水平较低、远程干预控制频繁、 记忆截割应用率低等技术难题4 。16 。。 薄煤层综采工艺相对于中厚煤层一厚煤层综采 工艺Ⅲ。19 | ，工作面内的工艺过程基本相同，但受薄煤 层综采工作面作业空间狭窄、采高低的制约影响，薄 煤层开采能力受地质构造、煤厚变化的限制。可视化 万方数据 第6 期 高士岗等中薄煤层智能开采技术及其装备 远程干预型智能化开采模式对于薄煤层开采，仍然存 在自动化技术适应性差这一技术瓶颈[ 2 0 。2 1 | 。为实现 可视化远程干预型智能化开采模式向透明化自适应 型智能化开采模式的转变，神东煤炭集团有限责任公 司通过激光扫描装置，实现全工作面的扫描和集成， 并结合地测数据和参照坐标，构建具有绝对坐标的动 态四维地质模型。笔者从中厚偏薄煤层智能化综采 实践过程中涉及的关键技术、装备及现场使用，对智 能化开采技术进行介绍。 1 神东矿区薄煤层开采发展 神东矿区地处晋陕蒙交界处，作为国内亿吨级煤 炭生产基地之一，截至2 0 1 9 年底，厚度1 ．O 一1 ．7m 的薄煤层探明储量9 57 2 5 万t ，占公司总储量的 1 2 ．8 ％，预计2 0 3 5 年薄煤层产量占比将达到2 0 ％， 其中1 ．0 ～1 ．3m 的薄煤层占6 0 ％。主要分布在榆 家梁、石圪台、哈拉沟、大柳塔等煤矿，大柳塔煤矿 1 ．0 1 ．3m 的薄煤层储量超过30 0 0 万t ，且存在压 覆主采煤层的情况。 为了探索薄煤层的高产高效开采，先后在哈拉沟 煤矿1 2 上1 0 1 工作面、榆家梁煤矿4 3 3 0 5 工作面、石 圪台煤矿3 1 2 0 3 工作面优先进行了中厚偏薄煤层 厚 1 ．0 1 ．7m ，简称中薄煤层 的自动化割煤工业试 验。2 0 世纪9 0 年代引进成套设备，2 0 0 8 年开始探索 自动化开采工艺，通过引进采煤机记忆割煤技术，逐 渐形成了具有自主知识产权的中薄煤层开采成套技 术。 2 0 0 2 2 0 0 8 年，在哈拉沟、上湾、大柳塔、榆家梁 等煤矿，以采煤机记忆割煤，支架自动跟机拉架等关 键技术的引入和实践为主，开启并实施了第l 代神东 智能化工作面建设。 2 0 0 9 2 0 1 7 年，在锦界、石圪台、榆家梁、大柳塔 等煤矿，以井上集中控制，远程干预，视频拼接，实现 三岗合一为主，完成了第2 代神东智能化工作面的建 设。 针对采煤工作面煤岩空间信息、原位煤岩感知 不准确。2 ”2 3 1 ，围岩结构不清楚，及工作面常伴有夹 矸或断层等情况，提出全新的透明化自适应型智能 综采技术。结合多层级、多维度、高精度动态四维 地质模型的思路[ 2 4 ‘26 | ，综合运用物探、钻探、采掘工 程等多种地质信息，构建了适合中薄煤层的工作面 不同推进距离的动态四维地质模型。2 0 1 9 年在榆 家梁煤矿4 3 1 0 l 工作面实现了自主智能割煤，完成 了以中薄煤层为代表的第3 代神东智能化工作面 的转型。 2 透明化自适应型智能综采系统 中薄煤层智能综采系统包括动态四维地质模型 构建、无人巡检、生产控制和智能协同联控4 个技术 板块。集控系统由采煤机自主智能割煤控制、液压支 架电液控制、三机集中控制、泵站集中控制、供电、供 排水、通信与网络、视频监控等系统构成，在回采巷道 集控中心或地面集控中心集中控制，工作面无人跟机 作业；当工作面自主割煤出现问题时，可远程操作设 备进行割煤作业。中薄煤层智能综采系统架构如图 1 所示。 【透明化自适应型智能综采系统l 动态四维地质无人巡检生产控制 智能协同联控 模型构建 技术技术技术 ．．L．．_ L ．．．．J L．．．．．．L．．．．．．L．．．．L ．．．．．．L．．．．．L ．．．．L．．．．L 工激煤 作 光 机 综工 面 扫 姿 激 工 自 支 工 采作 地 描身 作主 架 作双 工 面 理 动数 轨 光 作 智 信 态字 道 扫 回智 跟 面网 息 数化机 描 巡 能 机 直 通 回能 系 宝 实 器 机 检型 自 线 讯 协监 统 化时 人 器 机割 动 度 技 同控 五 工 反 人 器煤 化 控术 集 联 人 制 控动 亚 作馈 技技 △ 回 术术 - 。。。。。。一、。。。。一 ’。。。。一k 。。。。一 ‘。。’1 一～‘。’‘一、。。。。一、。。。。一- 。。。。。一 、。。。。一 智能远程工作台 图1中薄煤层智能综采系统架构 F i g ．1I n t e Ⅱ培e n tf u l l ym e c h a n i z e dm i n i n gs y s t e ma r c h i t e c t u r e 图2 为中薄煤层透明化自适应型智能化开采 系统示意图，以工作面运输巷的集控中心为核心， 建立多源异构数据的共享、互馈平台。在三维地 质模型与工作面采煤机、液压支架、运输机、转载 机、破碎机、带式输送机、泵站等子系统之间，相互 开放数据通讯协议，实现数据共享。利用光纤通 讯和信息控制技术，将智能开采工作面的三维初 始地质模型，提交给智能开采的集控中心，预设好 开采的“三机”参数；利用采煤机实际揭露、控制的 煤岩信息以及随采的探测信息，动态优化三维地 质模型，并将优化后的三维地质模型和预想截割 地质剖面，实时提交给智能开采系统进行超前规 划及综采工作面推进预演；形成地质、采矿、机电 等多源异构信息的实时共享和动态反馈，保障采 煤机、液压支架、刮板输送机和带式输送机等的运 转。实现真正意义上的自感知、自学习、自适应、 自调整，形成透明化自适应型智能化开采 模式。 万方数据 2 0 0 0 煤炭 学报 2 0 2 0 年第4 5 卷 r 1 L 一 井FC A N 综合接入i i 综合奉入器{ i 综合壶入器摹 I 熨 一 综合接入器摹 l I 。 综合接入器 I 综合接入器t { i 悭M o d b u sR T u 刮 板 输 送 机 机尾 ① J 卜卜珂例 ④ 带式输送机 l 型 运输机 控制系统 l 型l ㈦ 电缆自动l lr 作而巡 拖拽系统l l 检机器人 c A N l ⑦l阶l 啊 采煤机lf 1 作面语剖I泵站 F 机系统ll 通讯系统Jl 控制系统 巡 组合开关 虫 移变 图2巾薄煤层“透明化自适应型”智能化开采系统 F 畴2I n t e l l i g e l l fn l i n i n gs y s f e n lo f 【h i nc o a ls e a mi 1 1s h e n 1 0 n gn l i n i l l ga l ’e a 3中薄煤层智能综采技术 3 ．1 动态四维地质模型的构建 动态四维地质模型是建立在高精度三维地质模 型的基础上，通过多源、全方位信息透明的工作面地 理信息系统云平台，结合全景视频展示工作面地质数 据和随掘随采地测数据，实现地质、测量及生产动态 信息管理的一张图，增加生产时间序列而形成的，为 工作面智能开采创造条件。 3 ．1 ．1 透明工作面数字模型 以矿井地质勘探钻孔、工作面运输巷和回风巷、 回撤通道、开切眼等巷道的实测地质信息为基础，构 建工作面三维初始地质模型。从回风巷向运输巷打 定向钻孑L 的地测方法探测顶底板煤岩分界线，采用 z Y W L 一6 0 0 0 D S 型煤矿双履带式全液压定向钻机，通 过钻孔反水的颜色，钻机水压表的水压变化以及钻机 钻进压力表的压力变化进行煤岩分界线的识别。钻 孔施工0 ～1 0 0m ，钻进见煤时水压为3M P a ，钻进压 力为3 ．8M P a ，反水呈黑色；见煤岩时水压为3 ．5 ～ 4 ．0M P a ，钻进压力4 ．5M P a 左右，反水呈灰色；见岩 时水压在4 ～5M P a ，钻进压力在5 ～6M P a ，反水呈 乳白色，超前1 5 0m 开始探测，钻孔孑L 径9 6m m ，运输 巷和回风巷每2 5m 施工顶板底板各1 个孔。 然后，利用探测的煤岩分界线对三维初始地质模 型进行二次修正，如图3 所示，每2d 约1 0 个割煤循 环 更新1 次。当出现地测数据与三维初始地质模 型在某一个剖面上差别较大的情况时，以实际地测数 据为准，通过平滑修正算法，将当前实际测量数据与 下一个最相近的定向钻孑L 数据进行拟合，从而对三维 地质模型动态优化，通过地理信息系统 G I S 构建透 明工作面数字模型。 图3 透明工作面数字模型 F 嘻3 T r a n s p a l e l l lw r k i n gf a c ed 谤a l l T l 0 捌 3 ．1 ．2s L A M 动态数字化工作面 由E 州、a n 扫描装置对全工作面进行扫描得出点 云数据，并结合地测参照坐标 导向点 ，构建基于激 光扫描 S L A M ，s i m u l t a n e o u sL o c a l i z a t i o n a n dM a p p i n g 的动态数字化、具有绝对坐标的数字化工作面， 精度为3 0n l l l l 。 3 ．1 ．3 顶煤、底煤厚度探测 在液压支架和刮板输送机上分别安装u w B 测 煤厚雷达传感器，分别探测顶梁上方的顶煤厚度和刮 板机底板下方的底煤厚度。u w B 雷达传感器安装在 刮板输送机电缆槽下方和支架顶梁侧面，每1 2 台支 架安装l 组，共计1 8 组。采用高频脉冲电磁波定向 发射，电磁波在传播途中遇到不同介电性分界面会产 生反射，在时间域识别回波并确定其传播时间，从而 确定分界面的空间位置。精度可达厘米级。 3 ．1 ．4 巡检机器人实时监测 在工作面巡检机器人上设置高清摄像头、红外热 成像摄像仪，巡检机器人跟随采煤机行走并实时传输 视频图像剑回采巷道集控主机，操作人员在回采巷道 实现割煤过程的实时监控和远程干预。巡检机器人 作Ⅲ以太H 绩系 蝌一 万方数据 第6 期 高士岗等中薄煤层智能开采技术及其装备 2 0 0 1 三维激光扫描，生成工作面三维点云模型，精度 达5 0m m 。 3 ．1 ．5 煤机姿身数字化 采煤机机身安装采高高度传感器、位置传感器和 姿态传感器，分别对煤机的滚筒高度、定位、限位、位 置修订、机身倾角、俯仰角和滚动角等全方位进行检 测27 I 。 S I 。A M 动杰 图4 为动态四维地质模型逻辑框图，在综合处理 多源异构信息的基础上，将三维初始地质模型、S L A M 动态数字化工作面、顶底煤厚度探测结果以及煤机姿 身数字化，实时提交给智能开采系统进行超前规划， 采用动态优化算法，如此往复、循环迭代下去，实现系 统自学习自优化，生成更加精确的动态透明四维地质 模型，精度达到0 ．2m 以内。 图4 动态四维地质模型逻辑框 F i g4L 0 9 i cd i a g m mo fd y n a m i cf o u 卜d i m e n s i o n a lg e o l o g i c a lm o d e l 3 ．2 基于动态透明工作面智能化割煤 以往的采煤机记忆割煤过程中，精确定位、姿态 检测的精度和误差受到底板和浮煤的影响，不能完全 自主达到设计割煤轨迹，还需要频繁的远程人工干 预。根据集控中心实时生成的动态四维地质模型，获 取每个截割位置的顶、底板高度数据，结合L a s c L i t e 生成的煤机姿态参数和采煤机的绝对位置坐标，及工 作面平直度要求，对未来几个割煤循环的采煤机调高 策略进行提前规划，形成基于动态透明工作面智能化 割煤技术。 当采煤机完成当前循环的截割后，通过激光扫描 机器人对实际截割效果进行判断，根据截割效果来实 现下一巡检的快读修正。地测数据每隔2d 更新1 次，因此采煤机割煤的同时可以计算出未来1 0 刀的 煤机割煤策略，给出采煤机下一刀滚筒调整曲线，实 现采煤机自适应截割及调高。“十二工步”割煤工艺 如图5 所示。 工作面推进的预测按照当前截割状态，模拟截割 数刀过程中采煤机滚筒是否与煤层顶底板发生碰撞。 利用实时的动态四维地质模型，结合采煤机的空间定 位、定姿信息，经过坐标转换统一，构建一个开采物理 模型。用物理模型和工作面实际传感器检测数据，通 过虚拟现实引擎程序，进行采煤机运动轨迹与开采物 理模型煤层顶、底板轨迹线的匹配，对未来一段时问 的推进过程预演和重演，提前发现问题，为生产过程 图5“十二工步”割煤工艺的逻辑控制 F i g ．5 L o g i c a lc o n I r o lo f1 2 一s l e pc o a lc u I I i n gp r o c e s s 改进分析提供依据。工作面推进的预演和重演割煤 如图6 所示，S L A M 扫描实际割出的开采空间，在原 有初始模型上进行补充和更新，模型截割与实际截割 情况统一，最终给出截割建议。 该技术与传统的记忆割煤技术相比，主要的优点 是自主智能割煤使采煤机每割一刀煤均参与下一刀 割煤轨迹的数据计算，而并不是完全复制上一刀煤的 割煤轨迹；可灵活选择是否需要人工干预。选取榆家 梁煤矿4 3 1 0 l 工作面开采的第3 7 0 ～4 1 2 刀的历史截 割数据进行分析，每刀采集4 0 个点的数据，两端部的 斜切进刀各5 点，即端部每隔3 架，中间每隔5 架采 集1 个点的数据，图7 为沿工作面长度的预设割煤轨 迹与实际割煤轨迹趋势曲线，纵坐标为割煤轨迹的标 高，在 11 6 8 ～ l1 7 6m ，包括端部的斜切进刀在内， 位置偏差小于0 ．3m ，基本吻合，智能割煤技术的割 万方数据 2 0 0 2 煤炭学报 2 0 2 0 年第4 5 卷 煤综合精度1 0 0m m 。采煤机牵引速度7 n ／m i n ，工 作面中部割煤3 0m i n ，端头割煤、扫浮煤时问3 0m i n ， 单刀割煤时问8 0m i n ，日割煤1 5 刀，年产量可达 2 2 1 ．6 万t 。 选定历史事件范围数据信息 观察分析 历史过群 a 综采工作面推进预演 b 综采工作面推进重演 图6 综采工作面推进模拟 F 培．6F u l l ym e c h a n i z e dm i n i n gf a c ea d V a n c er e h e a r s a l 工作面长度／m fa 3 7 0 ～3 8 8 刀 T 作而K 度／m f b l3 9 3 ～4 1 2 刀 图7 工作面倾斜割煤轨迹对比 F i g ．7C o m p a r i s o no fc o a lc u t t i n gt r a c ko fi n c l i n e dw o r k i l l gf a c e 3 ．3 工作面直线度智能控制 图8 为L A s c 系统与采煤机、电液控系统的通信 架构示意。L A S C 机架通过E t h e r n e t ／I P 协议与工作 面采煤机进行数据通信，并获取初始空间位置；陀螺 仪 I N S 检测采煤机割煤行走时的运行轨迹。当工 作面割煤一刀后，L A S C 系统即可生成该刀煤的采煤 机运行轨迹曲线，并借助L A s c 服务器发送至支架电 液控制系统。当支架主机收到数据后，自动下发给支 架控制器。支架控制器根据收到的数据形成工作面 找直策略。在采煤机下一刀割煤时，支架控制器将根 据上一刀煤的轨迹曲线进行数值补偿，从而达到工作 面找直的目的。同时，利用搭载在刮板输送机上的巡 检机器人进行工作面直线度监测，实现工作面动态矫 直，3 0 0m 工作面直线度检测精度可达5 0m m 。 3 ．4 智能机器人巡检 机器人巡检系统包括巡检小车、巡检轨