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    煤礦智采工作面概念及系統(tǒng)架構(gòu)研究

    2020-05-07 09:42:32葛世榮
    工礦自動化 2020年4期
    關(guān)鍵詞:采煤機(jī)輸送機(jī)工作面

    葛世榮

    (1.中國礦業(yè)大學(xué)(北京)機(jī)電與信息工程學(xué)院,北京 100083;2.中國礦業(yè)大學(xué)(北京)智慧礦山與機(jī)器人研究院,北京 100083)

    0 引言

    智能化采煤是信息化與工業(yè)化在煤礦深度融合的體現(xiàn),也是煤炭生產(chǎn)技術(shù)革命的重要途徑之一。在60多年前,煤炭開采從機(jī)械化起步,經(jīng)過20多年的煤礦自動化、信息化、數(shù)字化技術(shù)發(fā)展,目前將邁向智能化開采新階段。井下采煤工作面是煤礦生產(chǎn)煤炭的第一現(xiàn)場,也是煤礦最復(fù)雜、最危險的作業(yè)場所,涵蓋了煤炭割采、巖層支護(hù)、煤流運輸、安全監(jiān)控、生產(chǎn)管理等環(huán)節(jié),要依靠采煤機(jī)、液壓支架、刮板輸送機(jī)、轉(zhuǎn)載機(jī)、破碎機(jī)、帶式輸送機(jī)完成采煤過程,由供電站、乳化液泵站提供動力。因此,智能化采煤工作面(簡稱智采工作面)的核心是這些“五機(jī)一架兩站”具有單機(jī)智能化和機(jī)群智能化能力。

    近年來,智能開采技術(shù)成為煤炭行業(yè)的技術(shù)追求和創(chuàng)新高地。王國法等[1-4]總結(jié)提出了4種智采工作面建設(shè)模式:薄煤層及中厚煤層智能化無人開采模式、大采高工作面智能耦合人工協(xié)同高效開采模式、綜放工作面智能化操控與人工干預(yù)輔助放煤模式、復(fù)雜條件機(jī)械化+智能化開采模式。

    目前,我國已建成約220處不同層次的智采工作面,一些先進(jìn)的創(chuàng)新實踐在煤炭行業(yè)具有示范意義。例如,黃陵礦業(yè)集團(tuán)有限責(zé)任公司創(chuàng)新實施“可視化遠(yuǎn)程干預(yù)型”智能化開采技術(shù)路徑,體現(xiàn)為液壓支架全工作面跟機(jī)自動化、采煤機(jī)全工作面記憶截割、工作面視頻監(jiān)控、綜采自動化集中控制、智能化集成供液控制、超前支護(hù)自動控制六項關(guān)鍵技術(shù)[5-6]。自2010年起,我國先后在補(bǔ)連塔煤礦、金雞灘煤礦、上灣煤礦建成世界首個7,8.2,8.8 m的超大采高智能綜采工作面,采運裝備從進(jìn)口與國產(chǎn)設(shè)備配套變?yōu)槿繃a(chǎn)化配套[7-10]。

    筆者在前人卓有成效的工作基礎(chǔ)上,探討智采工作面的基本概念及技術(shù)層次,研究智采工作面的智能特性指標(biāo)、等級劃分和評價方法,構(gòu)建智采工作面關(guān)聯(lián)模型及3個智能閉環(huán),搭建智采工作面的體系架構(gòu)。

    1 智采工作面基本定義

    自從20世紀(jì)50年代實現(xiàn)機(jī)械化采煤之后,經(jīng)歷了自動化、數(shù)字化、網(wǎng)聯(lián)化采煤技術(shù)發(fā)展,每個階段都為智能采煤體系形成提供了技術(shù)基礎(chǔ)。自動化改變了人工手動操作的采煤設(shè)備,產(chǎn)生了程序化控制的自動采煤機(jī)器;數(shù)字化使采煤物理空間轉(zhuǎn)換到信息網(wǎng)絡(luò)的虛擬空間,使智能化元素參與提高采煤信息處理能力;網(wǎng)聯(lián)化建設(shè)礦山物聯(lián)網(wǎng)、服務(wù)網(wǎng)、數(shù)據(jù)網(wǎng),促進(jìn)龐大采煤裝備實現(xiàn)信息集成;未來的智能化將通過傳感器和人工智能等技術(shù)實現(xiàn)采煤無人化。

    至今,智能化采礦概念的提出及發(fā)展已有30多年,在不同時期或從不同角度,對智能化采礦有不同的理解和認(rèn)識。從時間維度梳理,大致有以下觀點。

    1988年,加拿大采礦自動化與機(jī)器人研究中心(CCARM)創(chuàng)立,致力于研發(fā)和推動自動化技術(shù)引入采礦工程,主要瞄準(zhǔn)能執(zhí)行自動化采礦的人工智能和機(jī)器人核心技術(shù),為采礦公司開發(fā)提高生產(chǎn)率、降低成本及改進(jìn)安全的關(guān)鍵技術(shù)[11]。當(dāng)時提出了人工智能和機(jī)器人用于采礦,這是智能采礦的特征。

    1992年,芬蘭赫爾辛基工業(yè)大學(xué)巖石工程實驗室和芬蘭技術(shù)發(fā)展中心啟動智能礦山技術(shù)發(fā)展計劃,智能礦山是一個實時控制的自動化生產(chǎn)過程、遠(yuǎn)程操作機(jī)械設(shè)備的自動化礦山,以實現(xiàn)最優(yōu)經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)的自動化露天礦和地下礦[12]。

    1995年,馮夏庭等[13]指出智能采礦學(xué)將是21世紀(jì)采礦科學(xué)發(fā)展的新方向,它包括實時礦山控制系統(tǒng)、智能采礦巖石力學(xué)模型、智能礦山機(jī)器人等重要方面。

    1996年,謝賢平等[14]提出智能采礦是采礦系統(tǒng)的智能控制、優(yōu)化、管理、決策及其集成化。

    1997年,葛世榮[15]指出21世紀(jì)的礦山機(jī)械將向著大型化、智能化、無人化發(fā)展,將實現(xiàn)電子化、自動化和機(jī)器人化操作,成為有頭腦(計算機(jī)控制)、有知覺(傳感系統(tǒng))、有血液(液壓系統(tǒng))、有心臟(驅(qū)動裝置)、有骨骼(智能傳動機(jī)構(gòu))的機(jī)電系統(tǒng)。

    2012年,古德生等[16]提出智能采礦是以開采環(huán)境數(shù)字化、采掘裝備智能化、生產(chǎn)過程遙控化、信息傳輸網(wǎng)絡(luò)化和經(jīng)營管理信息化為特質(zhì),以實現(xiàn)安全、高效、經(jīng)濟(jì)、環(huán)保為目標(biāo)的采礦工藝過程。

    2014年,葛世榮[17]提出智能化開采是指在不需要人工直接干預(yù)情況下,通過采掘環(huán)境的智能感知、采掘裝備的智能調(diào)控、采掘作業(yè)的自主巡航,由采掘裝備獨立完成的回采作業(yè)過程。

    2016年,韓建國[18]認(rèn)為智能礦山是對數(shù)字礦山和礦山物聯(lián)網(wǎng)的自然延伸和升華,實現(xiàn)物理礦山的虛擬化、生產(chǎn)環(huán)節(jié)的可視化、運營環(huán)節(jié)的高效化,是在感知礦山和數(shù)字化基礎(chǔ)上將開采信息提煉為決策智慧、將決策智慧轉(zhuǎn)化為執(zhí)行能力的過程。

    2018年,王國法等[1]提出智能化開采是在自動化綜采系統(tǒng)中加入自主決策功能,使其能夠?qū)崟r感知圍巖條件及外部環(huán)境的變化并自動調(diào)整開采參數(shù),使采運設(shè)備具有自主學(xué)習(xí)和自主決策功能,具備自感知、自控制、自修正的能力,進(jìn)而實現(xiàn)自適應(yīng)開采。

    歸納上述的智能采礦(礦山)概念,都包含描述智能特征的“數(shù)據(jù)、互聯(lián)、實時、自主、感知、決策、規(guī)劃、調(diào)控”等術(shù)語表達(dá)?!皵?shù)據(jù)、互聯(lián)、實時”體現(xiàn)了信息特征,“自主、感知、決策”表示信息處理,“規(guī)劃、調(diào)控”則是信息運用。因此,智能化實質(zhì)上是信息獲取及運用的新層次,達(dá)到了信息知識化的水平。

    本文將智采工作面定義為:一個在不同程度上無需人工干預(yù)而自主完成采煤作業(yè)的生產(chǎn)系統(tǒng),其中的“不需要人工干預(yù)”意為通過機(jī)器感知、深度學(xué)習(xí)、自主控制而實現(xiàn),“自主完成”明確智能機(jī)器要承擔(dān)指定任務(wù),“不同程度”表明智能化有等級之分。因此,智采工作面的基礎(chǔ)是智能機(jī)器,特征是自主感控,功能是獨立作業(yè),目的是無人化開采。

    2 智采工作面等級劃分

    2.1 已有智能等級的借鑒

    目前對智采工作面的等級劃分方法仍在研究之中,尚無統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。自主駕駛船舶、自動駕駛汽車和智能家電已有智能等級,其分級及評價指標(biāo)對智采工作面技術(shù)等級評價有參考價值。

    (1)國際海事組織將海上自主駕駛船舶劃分為4個等級[19]:自主Ⅰ級,船舶具有自動化程序操作和決策支持的功能;自主Ⅱ級,船舶具備遠(yuǎn)程遙控的功能,同時有船員在船上;自主Ⅲ級,船舶具備遠(yuǎn)程遙控功能,無船員在船上;自主Ⅳ級,船舶完全自主行駛。

    (2)美國高速公路安全管理局將自動駕駛汽車的智能水平劃分為5個等級[20]:L1級是駕駛輔助,主要駕駛操作都由人操作;L2級是部分自動駕駛,通過環(huán)境信息對方向和加減速中的多項操作提供輔助,其他駕駛操作都由人操作;L3級是有條件自動駕駛,無人駕駛系統(tǒng)完成所有駕駛操作,駕駛員提供必要干預(yù);L4級是高度自動駕駛,無人駕駛系統(tǒng)完成所有駕駛操作,特定環(huán)境下會向駕駛員提出干預(yù)請求;L5級是完全自動駕駛,無需駕駛員介入。

    (3)我國制定了智能家用電器智能化技術(shù)標(biāo)準(zhǔn),按照智能特性、智能技術(shù)、智能結(jié)構(gòu)3個層次,以整機(jī)檢測、聯(lián)機(jī)檢測和脫機(jī)檢測進(jìn)行檢測評價,根據(jù)得分將家電智能水平分為1—5級(1級為最高);得分80~100為1級,60~79為2級,40~59為3級,20~39為4級,0~19為5級。

    2.2 智采工作面智能特性指標(biāo)

    智采工作面的智能特性體現(xiàn)在智能裝備的運行行為,實際上是采煤裝備自主能力的高低。自主性是一個系統(tǒng)獨立于操作者的管理程度和自我管理的能力,自主控制能力越強(qiáng),智能化水平越高。為此,本文認(rèn)為智采工作面應(yīng)具備5個智能要素、25個自主功能,其中的智能要素主要體現(xiàn)為自主感知、自主決策、自主控制、自主協(xié)同、自主交互。

    (1)自主感知:使工作面裝備具有視覺、聽覺、觸覺、味覺、嗅覺、力覺、動覺、方位覺等感知功能,實時獲取采煤過程中的設(shè)備運行、外部環(huán)境及生產(chǎn)系統(tǒng)的各類信息。

    (2)自主決策:通過感知信息的分析和理解,形成預(yù)設(shè)場景的適當(dāng)操作決策能力。

    (3)自主控制:使智采工作面具有自治能力,實現(xiàn)無人干預(yù)下的自主運行。

    (4)自主協(xié)同:使智采工作面對不確定因素具有實時協(xié)調(diào)能力。

    (5)自主交互:使人與設(shè)備、設(shè)備與設(shè)備之間具有信息傳遞、深度學(xué)習(xí)和知識更新的互動能力。

    智采工作面的目標(biāo)、智能要素、自主功能及技術(shù)要求見表1。

    表1 智采工作面智能特性指標(biāo)

    2.3 智采工作面智能等級劃分

    根據(jù)智采工作面定義,根據(jù)智能要素的差異性,本文將智采工作面智能等級分為初級、中級和高級。3個等級的智采工作面技術(shù)描述、人為干預(yù)程度和基本特征見表2。

    表2 智采工作面智能等級及技術(shù)描述

    初級智采工作面屬于遠(yuǎn)程監(jiān)控模式,設(shè)備能以預(yù)先編寫的程序來完成采煤任務(wù),在采煤過程中約有50%的工序還需要人為干預(yù),這種少人遠(yuǎn)程監(jiān)控模式在一些有預(yù)設(shè)的簡單工作面場景中能實現(xiàn)自動運行。

    中級智采工作面屬于半自主監(jiān)控模式,具有部分感知采煤作業(yè)態(tài)勢的能力,能自動執(zhí)行復(fù)雜條件的采煤任務(wù),并對一些異變狀況做出常規(guī)決策,采煤過程中約有20%的工序還需要人為干預(yù)。

    高級智采工作面屬于全自主監(jiān)控模式,對設(shè)備本體及環(huán)境態(tài)勢具有廣泛感知的能力,能自主做出全面優(yōu)化決策,可在預(yù)設(shè)的復(fù)雜工作面場景中自動實現(xiàn)任務(wù)規(guī)劃和運行,仍有不到5%的工序需要人為干預(yù)。

    智采工作面發(fā)展是一個承前啟后的過程,它與自動化、信息化、互聯(lián)化工作面建設(shè)相銜接,形成一個漸進(jìn)發(fā)展過程。預(yù)計到2025年左右,我國重點煤礦將實現(xiàn)初級智能化采煤作業(yè);到2035年進(jìn)入中級智能化,智采工作面具有自主感知、自主調(diào)控能力,在條件較好的一些煤礦基本實現(xiàn)無人化采煤作業(yè);2045年左右,我國煤礦將建成高級智采工作面,實現(xiàn)工作面無人化開采。

    2.4 智采工作面智能等級評價方法

    對于不同煤礦條件、裝備水平和技術(shù)目標(biāo),智采工作面的智能等級不盡相同。為了描述這種差異性,有必要建立智采工作面的智能等級評價方法。

    2.4.1 基于蛛網(wǎng)圖的定性評價方法

    本文采用蛛網(wǎng)圖來定性評價智采工作面的智能等級,從原點向外輻射出5條軸,每條軸分別代表1個評價要素,劃分3個級別,代表這些要素的技術(shù)成熟程度。對一個智采工作面,把每個評價要素的相應(yīng)水平標(biāo)在每條軸上的對應(yīng)點,連接起來就構(gòu)成蛛網(wǎng)的緯線,即可直觀地評價智采工作面所處的等級,如圖1所示。圖中給出了一個初級智采工作面的五維要素分布,自主感知級別為0.9、自主決策級別為0.5、自主控制級別為0.9、自主協(xié)同級別為0.7、自主交互級別為0.65。

    圖1 智采工作面智能等級評價模型

    利用蛛網(wǎng)圖可直觀地找到智采工作面的短板維度,有益于針對性地制定改進(jìn)措施。按照人類智能的一般發(fā)展路徑,智采工作面可從“智商”、“情商”和“逆商”3方面形成發(fā)展路徑?!爸巧獭睂?yīng)智采裝備個體能力,體現(xiàn)為分析和決策技術(shù),例如路徑規(guī)劃、工藝優(yōu)化、沖突應(yīng)對、過程決策等;“情商”對應(yīng)智采裝備群體融合能力,體現(xiàn)為信息交互、互操作、互協(xié)作技術(shù),例如采運協(xié)同、采支協(xié)同等;“逆商”對應(yīng)智采工作面應(yīng)對非預(yù)期狀況的能力,體現(xiàn)為自適應(yīng)、高容錯技術(shù),例如健康管理、故障修復(fù)、碰撞規(guī)避等。

    2.4.2 基于層次分析法的定量評價方法

    根據(jù)智采工作面的5個智能要素、25個自主功能,構(gòu)建智采工作面智能等級評價指標(biāo)體系,如圖2所示。目標(biāo)層的元素為A,準(zhǔn)則層的元素為Bi(i=1,2,…,5),措施層的元素為Cij(j=1,2,…,5)。

    圖2 智采工作面智能等級評價指標(biāo)體系

    基于層次分析法的智采工作面智能等級評價流程如圖3所示。首先確定智采工作面智能要素的權(quán)重向量,然后將每個一級指標(biāo)下的二級指標(biāo)權(quán)重向量轉(zhuǎn)化為百分制得分,對每個二級指標(biāo)用數(shù)值進(jìn)行量化,最后得出智采工作面評價分值,由此確定智能等級。本文設(shè)定初級、中級、高級智采工作面的分值段分別為55~69,70~84,85~100分。

    圖3 基于層次分析法的智采工作面智能等級評價流程

    3 智采工作面系統(tǒng)架構(gòu)

    智采工作面建設(shè)以數(shù)字化為基礎(chǔ),以信息化為引領(lǐng),通過建立信息物理系統(tǒng)(Cyber-Physical Systems,CPS),對采運設(shè)備進(jìn)行智能升級,使其能夠自主地根據(jù)實時開采信息進(jìn)行分析、判斷、優(yōu)化、決策、驅(qū)動,構(gòu)成一個自律分散型采煤系統(tǒng)。智采工作面不僅要求單體設(shè)備具有智能化能力,而且要求工作面內(nèi)形成“人-機(jī)-環(huán)”物聯(lián)網(wǎng),使地質(zhì)信息、煤層割采、煤流運輸、安全保障、設(shè)備狀態(tài)等信息實現(xiàn)互通互聯(lián)互控,從而實現(xiàn)采運過程自主運行。為此,須有一個多變量耦合、多控量融合、信息空間通合的智采工作面系統(tǒng)架構(gòu)。

    3.1 智采工作面關(guān)聯(lián)模型

    在地下煤層開采工程中,采煤機(jī)挖掘煤層、輸送機(jī)裝運煤炭、液壓支架支護(hù)挖掘空間是一個動態(tài)協(xié)作過程,采煤機(jī)與輸送機(jī)、液壓支架共同形成一個機(jī)器協(xié)作體,煤層與頂?shù)装逍纬梢粋€煤巖載荷體,在機(jī)器之間、煤巖之間、機(jī)器與煤巖之間構(gòu)成一個煤層與機(jī)器的耦合系統(tǒng)。一旦該耦合系統(tǒng)無法自適應(yīng)控制,就會導(dǎo)致局部失穩(wěn)或系統(tǒng)失控,直接影響開采效率,甚至引起生產(chǎn)事故。

    本文提出智采工作面耦合關(guān)聯(lián)模型,如圖4所示。采煤機(jī)、液壓支架、輸送機(jī)組分別受到來自煤巖體的煤層構(gòu)造突變、巖層壓力瞬變、采運煤流多變的外部作用,這些作用既是智能采煤的環(huán)境難題,也是智能采煤控制的關(guān)鍵變量。煤層構(gòu)造突變主要表現(xiàn)為煤層厚度變化、地質(zhì)構(gòu)造斷層、頂?shù)装羼薨櫋⒚簩又械那秩霂r體等;巖層壓力瞬變主要受上覆巖層巖性、煤層賦存狀態(tài)、地質(zhì)構(gòu)造、采煤方法、控頂方法等因素影響,導(dǎo)致圍巖應(yīng)力及礦壓顯現(xiàn)劇烈變化;采運煤流多變是由采煤機(jī)割煤位置、高度、速度調(diào)節(jié)所引起的煤炭流量變化,以及地質(zhì)條件改變產(chǎn)生的煤矸含量變化。

    圖4 智采工作面耦合關(guān)聯(lián)模型

    針對3個煤巖作用變量,智采工作面必須保證3個自適應(yīng)調(diào)控能力,即采煤與煤層自適應(yīng)、支護(hù)與巖層自適應(yīng)、運輸與割煤自適應(yīng)。因此,采煤設(shè)備與煤巖體之間、采煤-運輸-支護(hù)設(shè)備之間就形成了3個智能控制閉環(huán)。

    3.1.1 工藝智能閉環(huán)

    工藝智能閉環(huán)是智采工作面的第1個智能控制閉環(huán),體現(xiàn)為采煤工藝智能化,實現(xiàn)采煤與支護(hù)協(xié)同控制、采煤與運輸協(xié)同控制、支護(hù)與推溜協(xié)同控制,如果是放頂煤開采工藝,還應(yīng)實現(xiàn)放煤與運輸協(xié)同控制。

    目前的采煤-支護(hù)協(xié)同控制通過自動跟機(jī)技術(shù)來實現(xiàn),能對變化的環(huán)境、設(shè)備條件、配套設(shè)備和采煤機(jī)運行速度等信息進(jìn)行感知分析,從而自動調(diào)整液壓支架動作數(shù)量、動作控制參數(shù)和泵站開啟數(shù)量,形成連續(xù)、高效、可靠的割煤-支護(hù)協(xié)作系統(tǒng)[21]。

    采煤-運輸協(xié)同控制直接影響采運均衡性,必須要保證輸送機(jī)組的順暢性,否則會出現(xiàn)運輸制約開采的瓶頸問題。目前,針對刮板輸送機(jī)適應(yīng)采煤機(jī)的協(xié)同控制技術(shù)取得了一定進(jìn)展,實現(xiàn)了跟隨采煤機(jī)正常割煤量的運輸量自動調(diào)控,在發(fā)生隨機(jī)變化時,刮板輸送機(jī)可隨之調(diào)節(jié)運輸量。但是,采煤機(jī)對刮板輸送機(jī)的反饋適應(yīng)控制還有待研究。

    支護(hù)-推移協(xié)同控制直接影響刮板輸送機(jī)的運行姿態(tài)(直線度)和運行阻力,間接影響采煤機(jī)行走軌跡、煤壁平整度及液壓支架支護(hù)一致性。目前的刮板輸送機(jī)推移控制主要是基于電液控制系統(tǒng)對推移油缸的定時閥控方式,少數(shù)采用行程傳感器控制方式。

    3.1.2 設(shè)備智能閉環(huán)

    注冊成功并登錄后,即可開始創(chuàng)建試卷,選擇在線考試,問卷說明里輸入考試名稱,建議與授課章節(jié)一致,方便以后問卷查詢和重復(fù)使用??忌矸蒡炞C方式里,選擇考生自主輸入,勾選問卷上方個人信息,將默認(rèn)的姓名、部門及員工編號根據(jù)需要可修改為班級、學(xué)號、姓名等。

    設(shè)備智能閉環(huán)是智采工作面的第2個智能控制閉環(huán),體現(xiàn)為設(shè)備系統(tǒng)智能化,實現(xiàn)采煤機(jī)、刮板輸送機(jī)、液壓支架之間的9項自適調(diào)控。

    采煤機(jī)與液壓支架之間應(yīng)具有自適跟機(jī)、自適支護(hù)和自適避讓的調(diào)控能力。① 自適跟機(jī):采煤機(jī)為主控的液壓支架跟隨移步的智能控制,須保持液壓支架隨著采煤機(jī)割煤過程及時跟進(jìn)移動。② 自適支護(hù):液壓支架感知頂板、底板壓力之后,執(zhí)行與采煤機(jī)割煤進(jìn)度所匹配的支護(hù)。③ 自適避讓:以采煤機(jī)與液壓支架不發(fā)生碰撞為目標(biāo)的智能避障控制策略,既可以是采煤機(jī)停車避讓,也可以是液壓支架調(diào)姿讓過。

    采煤機(jī)與刮板輸送機(jī)之間應(yīng)具有自適調(diào)速、自適調(diào)高、自適推進(jìn)的調(diào)控能力。① 自適調(diào)速:針對割煤過程中的突變載荷實現(xiàn)自適應(yīng)牽引調(diào)速,以達(dá)到恒功率割采。② 自適調(diào)高:截割滾筒跟隨煤巖界面進(jìn)行割煤,以減少巖石截割,降低截割部過載損壞,減少煤矸石產(chǎn)出量。③ 自適推進(jìn):既有刮板輸送機(jī)自動調(diào)直的要求,也有遇到褶皺煤層時,以截割滾筒調(diào)高來實現(xiàn)漸進(jìn)過渡的控制需求。

    刮板輸送機(jī)與液壓支架之間應(yīng)具有自適推移、自適調(diào)直、自適調(diào)姿的調(diào)控能力。① 自適推移:液壓支架推移機(jī)構(gòu)在割煤作業(yè)中智能推移刮板輸送機(jī)和移架動作的協(xié)同控制,以實現(xiàn)工作面的連續(xù)推進(jìn)。② 自適調(diào)直:自動保持液壓支架和刮板輸送機(jī)直線度的智能控制,達(dá)到刮板輸送機(jī)機(jī)身、液壓支架排列、采煤機(jī)行走、截割煤壁的“4個平直”要求。③ 自適調(diào)姿:對液壓支架傾斜、偏轉(zhuǎn)的智能糾正,以保持液壓支架的支護(hù)穩(wěn)定性。

    3.1.3 煤流智能閉環(huán)

    煤流智能閉環(huán)是智采工作面的第3個智能控制閉環(huán),體現(xiàn)為運輸系統(tǒng)智能化,實現(xiàn)刮板輸送機(jī)、轉(zhuǎn)載機(jī)、破碎機(jī)、帶式輸送機(jī)之間的3個自適調(diào)控。① 自適驅(qū)動:對煤流運輸設(shè)備自適應(yīng)軟啟動及載荷變化時自適應(yīng)調(diào)速,以保證運輸設(shè)備的運行可靠性。② 自適銜接:對煤流裝載、轉(zhuǎn)載、破碎、外運的4個運輸環(huán)節(jié)無縫對接、智能協(xié)作、高效順暢的智能控制,能自主適應(yīng)煤炭塊度和流量的突變。③ 自適調(diào)量:煤流量與割煤量的協(xié)同控制,使煤炭割采與運輸形成互饋感控閉環(huán),避免出現(xiàn)采運失調(diào)而影響工作面生產(chǎn)。

    3.2 智采工作面體系架構(gòu)

    智采工作面體系架構(gòu)是對智能采煤過程各相關(guān)要素及要素之間關(guān)系的一種映射,也是智采工作面建設(shè)方案的抽象化、模型化描述。在微觀上,它為智能采煤實踐提供構(gòu)建、開發(fā)、集成和運行的框架;在中觀上,它為煤礦實施智能采煤提供技術(shù)路線指導(dǎo);在宏觀上,它為推進(jìn)煤炭工業(yè)智能轉(zhuǎn)型提供頂層設(shè)計模型,促進(jìn)智能采煤技術(shù)科學(xué)發(fā)展。

    圖5 智采工作面體系架構(gòu)

    (1)功能維——從虛擬設(shè)計到物理現(xiàn)實的孿生。

    智采工作面涵蓋開采設(shè)計、生產(chǎn)組織、運行維護(hù)、安全保障的智能化,智能設(shè)計是前提,智能生產(chǎn)是主線,智能維護(hù)是變革,智能安控是保障。

    智能設(shè)計:通過大數(shù)據(jù)智能分析,精確獲取煤層開采地理信息,形成智能開采工藝、智能設(shè)備配置、智能采運操作的規(guī)劃方案,并通過并行協(xié)同策略實現(xiàn)運行信息的有效反饋;智能設(shè)計保證了智采工藝準(zhǔn)確性及優(yōu)化,具有先導(dǎo)作用,在開采過程中能根據(jù)實際狀態(tài)及時做出優(yōu)化調(diào)整。

    智能生產(chǎn):在采煤過程中,通過傳感器采集數(shù)據(jù)和機(jī)器視覺對采煤流程自動跟蹤,實時掌握開采過程狀態(tài),從而實現(xiàn)采運參數(shù)最優(yōu)化配置、煤炭截割作業(yè)和煤流優(yōu)化調(diào)度、開采過程精細(xì)化管理和自適協(xié)同決策;智能生產(chǎn)保證了復(fù)雜條件下的敏捷開采,使智采裝備能快速響應(yīng)煤層變化,實現(xiàn)穩(wěn)健的開采作業(yè)。

    智能維護(hù):對采煤裝備主動識別,對煤流可視化跟蹤,采用性能衰退分析和預(yù)測方法,實現(xiàn)開采設(shè)備精準(zhǔn)健康維護(hù);智能維護(hù)屬于預(yù)測性維護(hù),可有效避免發(fā)生意外停機(jī),縮短計劃停機(jī)時間,可提高設(shè)備正常運行時間和可用性10%~20%,減少維護(hù)時間20%~50%,降低總維護(hù)成本5%~10%[24]。

    智能安控:利用智能傳感器技術(shù)、分布式感知技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控技術(shù)和人工智能態(tài)勢分析技術(shù),對采煤工作面的災(zāi)害風(fēng)險、事故征兆實現(xiàn)智能化識別、預(yù)警和管控。

    (2)技術(shù)維——從自動化、數(shù)字化到智能化的演變。

    智采工作面建設(shè)不能一蹴而就,要從自動化向數(shù)字化、再向智能化逐步拓展而成。信息采集、感知、分析、運用能力決定智能控制水平,根據(jù)不同階段、不同層次的采煤過程信息感控能力,智采工作面分為自動化、數(shù)字化、智能化3個層次。

    自動化開采:在經(jīng)歷了單機(jī)自動化、工作面自動化之后,采煤作業(yè)向綜合自動化發(fā)展,運用現(xiàn)代控制理論、人工智能、4C(Computer,Communication,CRT,Control)技術(shù),實現(xiàn)采煤作業(yè)監(jiān)控自動化、流程最優(yōu)化、安全本質(zhì)化、運行少人化。這是實現(xiàn)智能化采煤的基礎(chǔ),如果沒有達(dá)到自動化綜采水平,智采工作面建設(shè)就會基礎(chǔ)不牢固。

    數(shù)字化開采:將數(shù)字化技術(shù)用于采煤工作面生產(chǎn)過程,實現(xiàn)采煤過程的數(shù)字化表達(dá)、數(shù)據(jù)互聯(lián)互通和信息高度集成;通過信息建模和信息處理,數(shù)字化增強(qiáng)了采煤過程智能調(diào)控能力,達(dá)到開采工藝數(shù)字化設(shè)計和仿真、設(shè)備程序化控制、計算機(jī)系統(tǒng)和采運系統(tǒng)的融合,從而一定程度地替代人工監(jiān)控,提高了采運作業(yè)自動化水平、開采效率和安全性。

    智能化開采:依靠智能裝備自主感知、自主調(diào)控、自主運行而獨立完成采煤作業(yè),在數(shù)字化開采的基礎(chǔ)上,融合人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、無線通信等新技術(shù),顯著提高信息運用能力,可實時學(xué)習(xí)并動態(tài)適應(yīng)采煤條件變化,從而增強(qiáng)開采過程感控性,降低工作面的人為干預(yù),優(yōu)化采運流程。

    (3)組織維——從智能裝備、智能機(jī)組到智能采面的進(jìn)階。

    智采工作面在不同層次體現(xiàn),既能展現(xiàn)為單機(jī)設(shè)備層面的智能運行、機(jī)組層面的智能協(xié)作,也能呈現(xiàn)為工作面層面的智能開采。

    設(shè)備層:采煤、運輸、支護(hù)單機(jī)設(shè)備作為最小的生產(chǎn)單元,應(yīng)對自身和生產(chǎn)過程進(jìn)行自感知,對與裝備、運行狀態(tài)環(huán)境有關(guān)的信息進(jìn)行自分析,根據(jù)開采設(shè)計要求與實時信息進(jìn)行自決策,依據(jù)決策指令進(jìn)行自執(zhí)行,通過“感知—分析—決策—執(zhí)行與反饋”的閉環(huán)過程,不斷提升運行性能及適應(yīng)能力,實現(xiàn)安全高效的自主采煤作業(yè)。

    機(jī)組層:由采煤、運輸、支護(hù)的3套裝備構(gòu)成,須協(xié)同完成煤層割采、頂板支護(hù)、煤流運輸?shù)壬a(chǎn)任務(wù),因此要提升智能生產(chǎn)管控能力,應(yīng)形成“優(yōu)化計劃—智能感知—動態(tài)調(diào)度—協(xié)調(diào)控制”的閉環(huán),以增強(qiáng)采運機(jī)組運行適應(yīng)性和快速響應(yīng)能力。

    采面層:體現(xiàn)為整個采煤工作面所有生產(chǎn)要素的集成化智能,包括采煤作業(yè)感控、安全生產(chǎn)監(jiān)控、設(shè)備生命周期管理、備件管理系統(tǒng)等,應(yīng)通過互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)共享信息,實現(xiàn)協(xié)同管理、智能生產(chǎn)、精準(zhǔn)開采。

    上述體系架構(gòu)表明,一個真正的智采工作面是多個智能機(jī)群的有機(jī)整合,通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和智能云平臺,實現(xiàn)跨機(jī)群、跨平臺的縱向、橫向集成,從而構(gòu)建協(xié)同與共治的智能開采生態(tài)。一方面實現(xiàn)智采工作面內(nèi)部智能要素的“大集成”,形成生產(chǎn)、監(jiān)控、安控、管理之間的設(shè)備集成,即縱向集成;另一方面實現(xiàn)采煤工作面與掘進(jìn)工作面、主輔運輸、通排系統(tǒng)、瓦斯治理等環(huán)節(jié)之間的互聯(lián)互控,實現(xiàn)各子系統(tǒng)的集成、共享、協(xié)作和優(yōu)化,即橫向集成,這是智采工作面外部智能要素的“大集成”,它支撐智慧煤礦建設(shè)。

    4 結(jié)論

    (1)智采工作面是一個在不同程度上無需人工干預(yù)而獨立完成采煤作業(yè)的生產(chǎn)系統(tǒng),它的基礎(chǔ)是智能機(jī)器,特征是自主感控,功能是獨立作業(yè),目的是無人化開采。因此,建設(shè)智采工作面應(yīng)聚焦于強(qiáng)化智能性基礎(chǔ),突出自主性特征,提高獨立性功能。

    (2)智采工作面的智能等級可劃分為初級、中級和高級,其評價指標(biāo)體系包括自主感知、自主決策、自主控制、自主協(xié)同、自主交互等5個智能要素及其底層25個自主功能,定性評價可采用蛛網(wǎng)圖法,定量評價可采用層次分析法。

    (3)采煤工作面的煤巖與裝備之間具有強(qiáng)耦合作用關(guān)系,須從采煤工藝智能閉環(huán)、設(shè)備智能閉環(huán)和煤流智能閉環(huán)來解決強(qiáng)耦合問題,以此提高截割與煤層自適應(yīng)性、支護(hù)與巖層自適應(yīng)性、運輸與割煤自適應(yīng)性。從功能維、技術(shù)維和組織維構(gòu)建智采工作面,將為建設(shè)協(xié)同與共治的智能開采生態(tài)提供新構(gòu)思。

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