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    煤礦千米深井智能開采關(guān)鍵技術(shù)研究與應用

    2021-05-25 12:53:46任懷偉鞏師鑫劉新華文治國劉萬財
    煤炭科學技術(shù) 2021年4期
    關(guān)鍵詞:傾角液壓煤層

    任懷偉,鞏師鑫,劉新華,呂 益,文治國,劉萬財,張 帥

    (1.中煤科工開采研究院有限公司 科創(chuàng)中心,北京 100013;2.煤炭科學研究總院 開采研究分院,北京 100013;3.中煤新集能源股份有限公司 口孜東煤礦,安徽 淮南 232170)

    0 引 言

    開采自動化、智能化技術(shù)研究是當前煤炭領(lǐng)域研究的熱點[1]。針對不同地質(zhì)條件,國內(nèi)外學者在采場狀態(tài)感知與建模、自動控制技術(shù)以及開采裝備創(chuàng)新方面開展了大量研究。澳大利亞聯(lián)邦科學與工業(yè)研究組織研發(fā)出LASC技術(shù),采用軍用高精度光纖陀螺儀和定制的定位導航算法獲知采煤機的三維坐標,實現(xiàn)工作面自動找直等智能化控制[2-3]。液壓支架自動跟機、采煤機斜切進刀自動控制及基于位置感知的三機協(xié)同推進控制等在地質(zhì)條件相對較好的陜北、神東等礦區(qū)已經(jīng)得到推廣應用,基本實現(xiàn)了“工作面無人操作,工作面巷道有人值守”的常態(tài)化開采[4-6]。對于地質(zhì)條件相對復雜的薄煤層及中厚煤層,研發(fā)了基于動態(tài)修正地質(zhì)模型的智能采掘技術(shù),采用定向鉆孔、隨采探測等動態(tài)修正工作面地質(zhì)模型,通過構(gòu)建工作面絕對坐標數(shù)字模型實行自主智能割煤[7-9]。

    然而,對于我國東部山東、淮南等礦區(qū)埋深1 000 m左右的深部復雜條件煤層,已有的自動化、智能化技術(shù)難以達到預期效果。深部采場一般存在著高地溫、高地壓、大變形的特點,礦壓顯現(xiàn)強烈,頂板、煤壁破碎,工作面傾角變化幅度劇烈,巷道變形大[10]。目前,工作面自動化、智能化開采還無法預知所有的地質(zhì)條件變化情況,開采裝備也無法適應大范圍的地質(zhì)參數(shù)變化,因而實現(xiàn)自動化、智能化難度非常大。但從另外的角度,這些深部開采工作面用人多,安全性差,生產(chǎn)環(huán)境惡劣,恰恰最需要實現(xiàn)自動化、智能化。

    實現(xiàn)煤礦深部智能開采,最重要的是實現(xiàn)采場圍巖穩(wěn)定性控制以及“移架-割煤-運煤”過程與圍巖空間動態(tài)變化的適應性控制。采場圍巖穩(wěn)定性控制需考慮采場上覆圍巖結(jié)構(gòu)及參數(shù)、運移特征、支護參數(shù)等,提出能夠自適應控制圍巖的策略和方法[11-12];工作面裝備運行與圍巖空間變化的適應性控制則涉及裝備運行特征、圍巖動態(tài)變化規(guī)律、空間位姿測量及表征等,給出運行趨勢的分析方法和預測性控制算法[13]。其中,支護系統(tǒng)狀態(tài)測量、適應性設計以及裝備運行態(tài)勢的分析預測是首先需要解決的關(guān)鍵問題。

    筆者以中煤新集口孜東煤礦140502工作面為工業(yè)性試驗點,針對工作面俯采傾角變化大、礦壓顯現(xiàn)劇烈、頂板煤壁破碎所帶來的采場圍巖穩(wěn)定性控制難度大、液壓支護系統(tǒng)適應性降低等問題,基于工作面煤層地質(zhì)條件研發(fā)了7 m四柱式超大采高液壓支架;建立了工作面狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng),實時監(jiān)測和解算支架支護狀態(tài)和圍巖定性;研發(fā)了基于Unity 3D的工作面三維仿真與運行態(tài)勢分析決策系統(tǒng),突破千米深井智能開采圍巖穩(wěn)定性控制和裝備運行適應性控制的關(guān)鍵技術(shù)瓶頸。

    1 千米深井工作面地質(zhì)條件及開采特點

    1.1 口孜東煤礦5號煤煤層賦存條件

    口孜東煤礦5號煤埋深967 m,工作面沿傾斜條帶布置,走向方向南部平緩,北部較陡,煤層平均傾角14°,局部20°,俯采最大角度17°。1405采區(qū)工作面布置如圖1所示,首采140502工作面傾向傾角8°~15°,平均傾角14°,局部20°。煤層厚度2.86~9.75 m,平均6.56 m,普氏系數(shù)1.6。工作面頂、底板以泥巖為主,少數(shù)為細砂巖、粉砂巖及砂質(zhì)泥巖,頂、底板圍巖特點是巖層較軟。

    圖1 口孜東煤礦1405采區(qū)工作面布置Fig.1 Layout of working face in No.1405 mining area of Kouzidong Mine

    口孜東煤礦1405采區(qū)煤層厚度等厚線如圖2所示,6.0 m煤層以上占總采區(qū)80%,7.0 m以上煤層占總采區(qū)的50%,8.0 m以上煤層占總采區(qū)的10%。確定最小采高4.50 m,最大采高7.00 m,平均采高6.56 m。

    圖2 口孜東煤礦1405 采區(qū)煤層厚度等厚線Fig.2 Coal seam thickness contour of No.1405 mining area in Kouzidong Mine

    1.2 工作面裝備選型配套

    根據(jù)口孜東煤礦5號煤層地質(zhì)賦存條件,通過對比分析不同采煤方法、支架方案選擇的優(yōu)缺點,綜合分析產(chǎn)量和效率因素、資源采出率因素、采空區(qū)遺煤自然發(fā)火因素、工作面超前段巷道維護因素、工作面支護因素、人員因素、智能化開采因素等,確定選擇7.0 m大采高一次采全高采煤方法進行開采。淮南地區(qū)地質(zhì)構(gòu)造與國內(nèi)其他地區(qū)有較大不同,具體表現(xiàn)為埋深大、“三軟”煤層、傾角大、松散層厚、基巖薄等,工作面主要采用俯斜長壁采煤法。對于口孜東煤礦140502工作面而言,大采高開采可以充分發(fā)揮資源采出率高、開采工藝簡單、工作面推進速度快、設備維護量少、易于實現(xiàn)自動化和有利于工作面“一通三防”等優(yōu)勢,但需要對液壓支架與圍巖適應性進行深入分析研究,要綜合考慮支護強度、頂梁前端支撐力、合力作用點調(diào)節(jié)范圍、防片幫冒頂、防扎底等多種因素,對液壓支架和成套裝備參數(shù)進行針對性設計。確定支架最大高度7.2 m,最小高度考慮運輸與配套尺寸,確定為3.3 m。140502工作面配套裝備見表1。

    表1 140502工作面成套裝備

    工作面成套裝備地面聯(lián)調(diào)試驗情況如圖3所示。

    圖3 工作面成套裝備地面聯(lián)調(diào)Fig.3 Ground equipment joint debugging of working face

    2 千米深井工作面智能開采技術(shù)路徑

    針對千米深井復雜條件工作面開采,除成套裝備功能、參數(shù)與圍巖條件相匹配外,控制系統(tǒng)能否適應環(huán)境動態(tài)變化、控制圍巖穩(wěn)定并驅(qū)動裝備跟隨煤層自動推進是影響開采效率和安全、減少作業(yè)人員、降低勞動強度的關(guān)鍵[14-15]。目前,在地質(zhì)條件簡單、煤層變化小的工作面,智能化開采技術(shù)與裝備主要實現(xiàn)開采工藝自動化和“三機”裝備協(xié)調(diào)聯(lián)動控制,以提升開采效率為目標[16]。然而,上述口孜東煤礦5號煤140502工作面走向傾向都有傾角、頂板破碎、圍巖大變形,是典型的復雜條件工作面。在該工作面實施7.0 m大采高開采,極易發(fā)生片幫、冒頂、扎底、飄溜、上竄下滑等問題,必須通過現(xiàn)場操作工人的經(jīng)驗提前實施預防措施,現(xiàn)有自動化技術(shù)無法完成上述功能。因此,復雜條件煤層智能開采必須在裝備性能、參數(shù)足夠滿足要求的前提下,實現(xiàn)以圍巖穩(wěn)定支護和煤層跟隨截割為目標的環(huán)境適應性控制,是一個不依賴人工操作的自適應自學習過程。

    如圖4所示復雜條件煤層智能開采技術(shù)路徑圖。環(huán)境適應性控制的前提是要首先知道環(huán)境的狀態(tài),然后對環(huán)境變化趨勢進行分析和預測,最后通過智能控制技術(shù)給出“三機”裝備運動參數(shù)。

    圖4 復雜條件智能化開采技術(shù)路徑Fig.4 Intelligent mining technology path under complex conditions

    環(huán)境狀態(tài)這里先考慮圍巖壓力和煤層賦存狀態(tài),主要采用壓力傳感器測量工作面來壓情況,采用傾角傳感器測量工作面傾角及設備姿態(tài)。以測量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),通過支架-圍巖耦合關(guān)系模型,判斷頂板、煤壁穩(wěn)定性,通過三維力學模型判斷支架受力狀態(tài)及其動態(tài)變化,通過運動學模型判斷工作面推進方向變化趨勢。工作面裝備智能控制綜合實時控制、趨勢控制、群組控制、模型跟隨控制等技術(shù),實現(xiàn)開采工藝工序優(yōu)化、功能參數(shù)調(diào)整的多數(shù)據(jù)融合決策,完成工作面穩(wěn)定支護、截割空間與煤層空間最佳重合的自主連續(xù)生產(chǎn)。

    3 7.0 m大采高復雜條件工作面智能化關(guān)鍵技術(shù)

    3.1 7.0 m超大采高液壓支架適應性設計

    圍巖支護和裝備推進都離不開液壓支架。復雜條件工作面開采首先要求液壓支架要有適應圍巖變化的能力。針對口孜東煤礦5煤的140502工作面條件,對液壓支架結(jié)構(gòu)和動態(tài)性能進行創(chuàng)新設計,研制出最高的ZZ18000/33/72D四柱式一次采全高液壓支架,如圖5所示。

    圖5 ZZ18000/33/72D四柱式一次采全高液壓支架Fig.5 ZZ18000/33/72D four-column hydraulic support for mining full-height onece

    3.1.1 架型參數(shù)及支護強度設計

    根據(jù)口孜東煤礦5煤地質(zhì)條件,以俯采為主且頂板相對破碎,煤層較軟,底板主要為泥巖,因此重點考慮頂梁合力作用點控制,以及片幫、扎底和漏矸等異常狀況。為此,采用四柱式液壓支架,提升頂梁控制能力、防止底座扎底;同時為增強頂梁前端支撐力,采用前后立柱不同缸徑設計。前立柱采用400 mm缸徑,后立柱采用320 mm缸徑。當頂梁合力作用點前移、后立柱難以發(fā)揮作用時,支架仍有足夠的支撐能力。根據(jù)計算,頂梁前端支撐力最大達到5 000 kN,支架支護強度達到1.72 MPa,遠超過同等高度、支護力的支架,這樣可以很好的控制頂板,同時減少頂板對煤壁的壓力,減輕片幫程度。

    3.1.2 護幫及穩(wěn)定性設計

    為防止煤壁片幫、冒頂,采用伸縮梁+鉸接三級護幫的結(jié)構(gòu),當采煤機割過煤后,伸縮梁立即伸出并打開護幫板,實現(xiàn)及時支護,避免片幫、冒頂?shù)陌l(fā)生。伸縮梁行程1 000 mm,大于截割滾筒寬度865 mm,在特殊情況下可伸入煤壁支護;三級護幫板回轉(zhuǎn)180°后可上翹3°,護幫總高度3 500 mm,如圖6所示。

    圖6 ZZ18000/33/72D四柱式一次采全高液壓支架護幫板結(jié)構(gòu)Fig.6 Structure of ZZ18000/33/72D four-column hydraulic support guard plate for one-time mining full-height

    同時,針對工作面走向、傾向都有傾角的情況,充分考慮俯采情況下的支架穩(wěn)定性,合理設計結(jié)構(gòu)件質(zhì)量和尺寸,使支架重心盡量靠后,適應俯采傾角20°以下的情況;優(yōu)化后支架臨界俯斜失穩(wěn)、仰斜失穩(wěn)、側(cè)翻失穩(wěn)分別為22.25°,23.7°以及18.6°,均大于煤層在各個方向上的傾角。設置防倒防滑裝置,在工作面兩端角度較大的區(qū)域安裝,輔助調(diào)整支架,保障工作面支護系統(tǒng)穩(wěn)定性。

    3.1.3 密閉性及可靠性設計

    工作面在移架過程中可能有矸石冒落,為此支架需要加強密閉性設計。ZZ18000/33/72D四柱式一次采全高液壓支架頂梁和掩護梁均設計雙側(cè)活動側(cè)護板,頂梁與掩護梁的鉸接處具備防漏矸功能;后連桿設計固定側(cè)護板與擋矸板;盡可能讓支架后部封閉,阻止矸石進入支架內(nèi)部。同時,加強推移千斤頂和抬底千斤頂,增強抬底力和推移力,保證動作到位。為防止拔后立柱造成活柱固定銷損壞,增加銷軸直徑至50 mm,大幅增加可靠性。

    3.2 工作面液壓支架(圍巖)狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)研發(fā)

    通過安裝在液壓支架上的壓力傳感器反映頂板壓力變化情況和巖層運移規(guī)律是普遍采用的研究工作面狀態(tài)的方法[17]。然而,對于走向、傾向均有傾角的千米深井復雜條件工作面,只有壓力數(shù)據(jù)還不足以反映圍巖情況,必須將立柱壓力狀態(tài)和支架姿態(tài)數(shù)據(jù)(工作面角度)結(jié)合起來。

    為同時獲取支架壓力和姿態(tài)數(shù)據(jù),研發(fā)了基于LORA的工作面液壓支架(圍巖)狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖7所示。在液壓支架上安裝雙通道壓力傳感器和3個三軸傾角傳感器,通過LORA自組網(wǎng)與數(shù)據(jù)監(jiān)測分站連接,實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸;數(shù)據(jù)監(jiān)測分站匯聚工作面局部數(shù)據(jù)后通過CAN總線上傳至主站。

    圖7 基于LORA的工作面液壓支架(圍巖)狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)Fig.7 LORA-based monitoring system for hydraulic support (surrounding rock)

    主站與工作面集控中心通過OPC數(shù)據(jù)接口通信,將數(shù)據(jù)通過井下工業(yè)以太環(huán)網(wǎng)上傳至地面的三維仿真系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)分析及控制應用。整個系統(tǒng)的通信鏈路為“集控中心-主(以太網(wǎng))、主-分(CAN總線)、分-傳感器(LoRa自組網(wǎng))”。

    根據(jù)工作面地質(zhì)條件、無線信號傳輸距離和數(shù)據(jù)采集需求,現(xiàn)場每3臺液壓支架安裝一套監(jiān)測傳感器(包括前、后立柱壓力2個壓力傳感器和頂梁、掩護梁、底座3個傾角傳感器),總計安裝40套;在工作面端頭安裝1臺分站,在順槽集控中心安裝1臺主站。布置方案如圖8所示。

    圖8 井下設備布置方案Fig.8 Layout plan of equipment

    三軸無線傾角傳感器布置方案如圖9所示。傳感器為本質(zhì)安全型,測量角度范圍±90°,測量誤差±1°,傳輸協(xié)議采用Modbus TCP,采集周期:20 s,延時小于100 ms,供電方式為干電池供電,可滿足1年以上數(shù)據(jù)采集電量需求。主站和分站采用127V直流電源供電,如圖10所示。

    圖9 傾角傳感器布置方案Fig.9 Layout plan of inclination sensor

    圖10 液壓支架傾角傳感器Fig.10 Hydraulic supportinclination sensor

    3.3 工作面三維仿真與運行態(tài)勢分析決策平臺

    工作面三維仿真與運行態(tài)勢分析決策系統(tǒng)是復雜條件工作面智能開采的大腦。監(jiān)測系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)會在平臺上進行解算,得出液壓支架受力狀態(tài)和姿態(tài),從而判定圍巖穩(wěn)定性和工作面傾角;同時,可基于歷史數(shù)據(jù)進行趨勢分析、推進方向路徑規(guī)劃及礦壓動態(tài)預測;預測結(jié)果可通過自動或人工發(fā)送指令控制工作面裝備調(diào)整開采工藝和參數(shù)。

    3.3.1 液壓支架受力狀態(tài)及位姿解算

    在傾斜工作面,液壓支架受力分析必須考慮角度因素[18],如圖11所示。

    圖11 液壓支架受力分析Fig.11 Force analysis of hydraulic support

    根據(jù)力平衡原理得

    ∑Xi=(Fc-fc)sinθc+(Fs+fb)sinθb+Q(x)
    sinθc-Fycosθy-Fbcosθb=0

    (1)

    ∑Yi=(Fc-fc)cosθc+(Fs+fb)cosθb+Fbsinθb-
    Q(x)cosθc-Fysinθy-G=0

    (2)

    式中:Fc和Fs為伸縮梁千斤頂和推移千斤頂推力;Fy為掩護梁在頂梁平面上的投影面積承載的頂板壓力再分解至垂直掩護梁方向上的力;fc和fb分別為摩擦阻力;θb、θy、θc分別為液壓支架底座、掩護梁和頂梁與水平夾角;Q為液壓支架頂板載荷;x為液壓支架頂板載荷位置;G為液壓支架重力。

    由式(1)和式(2)可求得液壓支架底座、掩護梁和頂梁在θb、θy、θc傾角情況下的受力狀態(tài),給出合力作用點位置、相對正常位置的偏移量、立柱平衡性等參數(shù)值。同時,基于傾角傳感器數(shù)據(jù)可計算出支架實時高度、立柱在來壓期間下縮量等,如圖12所示。液壓支護系統(tǒng)的整體受力、空間位姿也反映著工作面圍巖的力學狀態(tài)、角度及空間形態(tài)。這些數(shù)據(jù)均是三維仿真與運行態(tài)勢分析、決策的依據(jù)。

    圖12 液壓支架參數(shù)計算Fig.12 Calculation of hydraulic support parameters

    3.3.2 基于大數(shù)據(jù)的礦壓分析預測技術(shù)

    千米深井軟巖條件開采條件下,工作面礦壓規(guī)律不明顯,傳統(tǒng)基于各種頂板結(jié)構(gòu)模型的礦壓分析預測方法難以適用,這里嘗試采用基于大數(shù)據(jù)的礦壓分析預測技術(shù),分別從預測算法、模型輸入輸出特征工程以及數(shù)據(jù)分布3個方面進行研究。

    算法方面,液壓支架工作阻力數(shù)據(jù)為典型的時間序列數(shù)據(jù),分別基于支持向量機(SVR)、函數(shù)鏈接預測誤差法(FLPEM)、極限學習機(ELM)、長短期記憶網(wǎng)絡(LSTM)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡、自回歸滑動平均模型(ARMA)、最小二乘支持向量機(LSSVM)等機器學習算法建立液壓支架工作阻力預測模型。經(jīng)測試,F(xiàn)LPEM和ARMA兩種算法的預測精度比較高。

    模型輸入輸出特征工程方面,針對單個支架,選取該液壓支架在采煤機第k刀煤過程中的12個工作阻力數(shù)據(jù)為模型的輸入(一刀煤的時間大約為1 h,液壓支架工作阻力數(shù)據(jù)采樣時間為5 min),該液壓支架在采煤機第k+2刀煤過程中的第一個工作阻力數(shù)據(jù)為模型的輸出,確定12維輸入1維輸出的工作阻力超前一刀預測模型。

    數(shù)據(jù)分布方面,針對支護過程中時變工況影響工作阻力數(shù)據(jù)分布、導致預測模型失準的問題,采用數(shù)據(jù)分布域適應遷移算法進行數(shù)據(jù)分布一致化處理,消除時變工況干擾。

    基于上述3個方面研究,對口孜東煤礦140502工作面液壓支架工作阻力進行超前預測,采用FLPEM算法,模型預測精度達到92%。如圖13所示為某一液壓支架前立柱工作阻力監(jiān)測值和預測值對比。

    圖13 液壓支架工作阻力預測結(jié)果與相對誤差Fig.13 Prediction results of working resistance of hydraulic support

    3.3.3 工作面空間態(tài)勢分析和截割路徑規(guī)劃

    理想情況下,智能化開采要能夠使煤機裝備自動跟隨煤層條件變化、做到自適應開采[19]。這就需要根據(jù)感知數(shù)據(jù)分析擬合裝備的狀態(tài)和運行趨勢,并規(guī)劃后續(xù)推進控制參數(shù)。影響智能化開采的因素很多,這里集中討論煤層傾角變化帶來的問題。如前所述,140502工作面在走向和傾向方向都是傾斜的。有一定角度,且煤層頂?shù)装迩嬖诮衣兜南锏垒喞颓醒圯喞A(chǔ)上仍有較大的起伏變化。因此,給工作面內(nèi)成套裝備的姿態(tài)控制和沿巷道的推進方向控制帶來很大困難。

    1)工作面內(nèi)裝備姿態(tài)控制。工作面底板起伏影響液壓支架姿態(tài),在移架過程中會發(fā)生擠架、咬架顯現(xiàn),自動跟機程序無法正常運行。因此需根據(jù)感知到的工作面傾角變化情況,在跟機移架過程中,自動調(diào)整跟機速度、跟機架數(shù)以及架間的距離,目的是保障順利移架,跟上采煤機割煤速度。因此,建立了以支架移架速度不小于采煤機速度為優(yōu)化目標、以移架規(guī)則為約束條件的液壓支架跟機規(guī)劃模型:

    式中:N為支架總數(shù);vshear為采煤機速度;N1、N2、N3、t1、t2、t3分別為需要進行降架、移架、升架操作的支架數(shù)量與時間;Δm為安全距離;D為架寬;Ceil[·]為朝正向取整函數(shù)。

    根據(jù)上式,控制系統(tǒng)會根據(jù)工作面角度變化引起的液壓支架姿態(tài)變化和相關(guān)位姿關(guān)系變化,同時考慮煤機位置、速度等參數(shù),自動調(diào)整跟機移架策略,從而適應煤層在傾向方向的變化。

    2)截割推進方向控制。對于基于滾筒采煤機的長壁綜采裝備而言,截割推進方向調(diào)整一般情況下是靠調(diào)整滾筒截割高度和臥底量實現(xiàn)的[20]。受裝備配套尺寸限制,工作面每次調(diào)整的角度是有限的,因此必須在煤層角度變化之前提前調(diào)整,才能使裝備逐漸改變推進方向,而調(diào)整量和每刀采煤機滾筒臥底抬高的高度需要超前規(guī)劃和預測?;诓擅簷C滾筒高度在工作面各監(jiān)測點數(shù)據(jù),利用機器學習算法,以前3刀數(shù)據(jù)為模型輸入,未來1刀數(shù)據(jù)為輸出,建立滾筒高度預測模型,實現(xiàn)超前一步預測,從而可以進一步規(guī)劃工作面傾向和推進方向的推進路徑。圖14所示采煤機滾筒高度在整個工作面傾向方向的預測值和實際值對比。

    圖14 滾筒高度預測結(jié)果Fig.14 Prediction results of roller height

    4 現(xiàn)場試驗與數(shù)據(jù)分析

    研發(fā)的7.2 m超大液壓支架、工作面狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)和三維仿真與運行態(tài)勢分析決策平臺于2021年2月安裝在口孜東煤礦140502工作面(圖15),進行工業(yè)試驗。

    圖15 口孜東煤礦140502工作面Fig.15 No.140502 working face of Kouzidong Coal Mine

    工作面液壓支架狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)也同步安裝完成,圖16所示為現(xiàn)場安裝的傾角傳感器。

    圖16 液壓支架傾角傳感器安裝情況Fig.16 Inclination sensor installed on site

    根據(jù)液壓支架頂梁、掩護梁和底座傾角傳感器安裝情況,可以對局部工作面液壓支架的姿態(tài)進行實時監(jiān)測,如圖17所示。

    圖17 液壓支架傾角監(jiān)測情況Fig.17 Monitoring of inclination angle of hydraulic support

    工作面三維仿真與運行態(tài)勢分析決策平臺安裝在地面集控中心的服務器上,如圖18所示。

    圖18 工作面三維仿真與運行態(tài)勢分析決策平臺Fig.18 Three-dimensional simulation of working face and operation situation analysis decision-making platform

    工作面三維仿真與運行態(tài)勢分析決策平臺分為3個區(qū)域:中間為工作面三維虛擬仿真系統(tǒng),可根據(jù)感知數(shù)據(jù)實時驅(qū)動三維模型運動,從而反映井下工作面真實的情況;同時,也可根據(jù)后臺預測、分析的結(jié)果,由優(yōu)化后的運行參數(shù)驅(qū)動,提前對后續(xù)開采過程進行模擬仿真,從而驗證優(yōu)化結(jié)果的有效性;左側(cè)區(qū)域為工作面壓力及截割軌跡的實時監(jiān)測結(jié)果、預測結(jié)果的實時展現(xiàn),直觀看到工作面來壓情況、即將來壓的情況,截割過的軌跡以及即將截割的方向趨勢,便于把握總體運行情況和趨勢(圖19所示);右側(cè)區(qū)域為工作面主要設備運行參數(shù)顯示及控制區(qū),可事實查看設備的速度、方向、電機溫度、高度、工作阻力等參數(shù),并且在安全和許可的條件下,部分參數(shù)可由人工修改,以便更好地控制設備運行(圖20所示)。

    圖19 工作面總體運行情況和趨勢界面Fig.19 Overall operation status and trend interface of working face

    圖20 設備控制界面Fig.20 Device control interface

    上述設備、系統(tǒng)和平臺在140502工作面開采過程中發(fā)揮了重要作用?,F(xiàn)場試驗表明:工作面在試驗期開采高度達到6.5 m左右,每天割煤4~5刀,月產(chǎn)達到31.5萬t。7 m四柱式超大采高液壓支架在14°~17°俯采、頂板相對破碎、煤層普氏系數(shù)為1.6的條件下使用,可靠性和適應性較之前該礦使用的支架明顯提升,煤壁片幫、頂板漏矸情況較少,以前立柱受力為主,沒有出現(xiàn)拔后柱情況,工作面安全性大幅改善。通過壓力和姿態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)可實時解算支架合力作用點位置和穩(wěn)定性,從而保證圍巖穩(wěn)定支護;在工作面三維仿真與運行態(tài)勢分析決策系統(tǒng)中分析工作面推進方向的變化趨勢,判斷裝備開采空間與煤層的疊加重合度,從而超前調(diào)整開采工藝參數(shù)以適應煤層變化,實現(xiàn)了千米深井三軟煤層的安全高效開采。

    5 結(jié) 論

    以中煤新集口孜東煤礦140502工作面地質(zhì)條件為基礎(chǔ),研究了千米深井復雜條件工作面智能化開采關(guān)鍵技術(shù),并研發(fā)了成套裝備和監(jiān)測系統(tǒng)、虛擬仿真決策平臺,為復雜難采煤層開采提供了技術(shù)與裝備支撐。

    1)深部開采中,煤層三維曲面分布及圍巖變形是其主要特征,綜采裝備的三維空間姿態(tài)及受力狀況感知、預測是安全、高效開采的核心,而非簡單條件工作面設備的協(xié)同聯(lián)動控制?;陬A測結(jié)果的預警、提前啟動工藝保障措施是順利開采的關(guān)鍵。

    2)研發(fā)了基于LORA的工作面液壓支架(圍巖)狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng),形成“集控中心-主(以太網(wǎng))、主-分(CAN總線)、分-傳感器(LORA自組網(wǎng))”的通信鏈路,同時獲取立柱壓力和支架姿態(tài)數(shù)據(jù)。

    3)提出了基于大數(shù)據(jù)分析的礦壓分析預測算法,采用數(shù)據(jù)分布域適應遷移算法解決了支護過程中時變工況導致預測模型失準的問題,模型預測精度達到92%以上。

    4)研發(fā)了基于Unity 3D的工作面三維仿真與運行態(tài)勢分析決策系統(tǒng),通過監(jiān)測感知數(shù)據(jù)實時驅(qū)動工作面裝備三維模型,同時基于大數(shù)據(jù)分析結(jié)果預測、分析和模擬后續(xù)開采過程,支撐復雜條件下的圍巖控制和煤層跟隨截割控制的智能決策。

    針對復雜條件煤層智能開采技術(shù)的研究目前尚處于起步階段,技術(shù)、工藝和管理上還有許多未解決的問題,需要在環(huán)境感知、數(shù)據(jù)分析、控制算法等方面加大研究力度,充分利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、深度學習等先進技術(shù),不斷提高綜采裝備的智能控制水平,提升復雜條件煤層智能化綜采技術(shù)的系統(tǒng)性適用性、穩(wěn)定性和協(xié)調(diào)性,最終降低井下工作人員的勞動強度,提高采出效率和效益。

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