蔡 峰
(中國中煤能源集團有限公司,北京市朝陽區,100120)
煤礦智能化建設已經成為國家能源安全穩定的重要保障,是煤炭工業持續高質量發展的核心技術支撐[1-4]。智能化開采是煤礦開采技術創新的重要研究領域,大力推進“機械化換人、自動化減人”,已成為煤炭企業實現安全、高效和高質量發展的必由之路。近年來,隨著礦井開采強度和深度的加大,地質條件越來越復雜,沖擊地壓、煤與瓦斯突出等動力災害的威脅加大,導致各種安全事故頻繁發生。將新型信息技術與現代采礦工程技術相結合,利用機器視覺、數字孿生和智能控制技術實現無人工作面智能化采煤工藝與技術創新[5-8],開展復雜地質條件的典型中厚煤層智能化工作面關鍵技術研究與應用,對全面提升綜采工作面智能化水平、實現煤礦安全高效生產、促進煤炭工業高質量發展具有重要意義。
蒙陜地區煤炭資源具有高地壓、強擾動、復合型厚煤層等特征,礦井開采易受突水、覆巖堅硬頂板、采空煤柱集中應力、長-大工作面高強度開采擾動等復雜因素影響,加之厚煤層一次采全高含多層夾矸等復雜結構分布廣泛,巷道頂板下沉、底鼓、片幫嚴重,發生沖擊地壓危險性較高。同時,也有個別煤層沖擊危險程度相對較低,具備開采保護層的客觀條件。目前針對蒙陜地區礦井保護層開采理論與技術以及典型中厚煤層智能化綜采工作面關鍵技術有待進一步研究,因此,在蒙陜地區開展典型中厚煤層智能化綜采工作面技術研究與應用具有重要意義。
中煤集團西北能源公司納林河二號煤礦(以下簡稱納林河二號煤礦)位于內蒙古自治區鄂爾多斯市,其煤層具有典型的蒙陜地區中厚煤層賦存特性。以納林河二號煤礦中厚煤層智能化綜采工作面為研究目標,聚焦典型中厚煤層智能化開采工作面技術創新與應用示范,基于人工智能和數字孿生技術,開展智能綜采工作面數字模型構建、多源數據融合數字孿生以及采煤機調高軌跡預測等關鍵技術研究。融合“智能傳感、慣性導航、智能控制、數字孿生”等核心技術,突破典型中厚煤層智能化開采的關鍵技術問題和共性問題,該智能化綜采工作面可實現“無人操作、遠程干預、安全高效、綠色節能”的運行模式。
復雜地質條件下典型中厚煤層三維數字模型是實現智能化開采的基礎[9]。在智能化綜采工作面開采推進過程中,首先根據回采工作面運輸巷、回風巷鉆探數據和回采工作面頂底板數據,并基于已有礦井地質地理信息數據,利用動態數據驅動生成初始工作面三維模型,采煤機利用慣性導航系統、脈沖編碼器和搖臂高度傳感器來精確計算滾筒截割軌跡信息。其中慣性導航系統直接固定連接在采煤機機身并通過RFID射頻進行數據傳輸,脈沖編碼器安裝在采煤機牽引部上方,搖臂高度傳感器安裝在采煤機搖臂調高油缸內。煤層三維模型構建優化流程如圖1所示。

圖1 煤層三維模型構建優化流程
(1)先利用慣性導航系統測量采煤機角速度和角加速度,然后再利用脈沖編碼器測量采煤機位移增量信息,解算出采煤機的實時三維位置,最后再結合搖臂高度傳感器確定采煤機滾筒的截割上下軌跡信息。
(2)融合工作面支架采集已截割頂底板數據,采用一種混沌粒子群算法對最小二乘支持向量機(LS-SVM)參數優化方法,對曲面模型進行比對計算偏離差異,并輸出煤層三維模型局部誤差的精確修正值。
(3)利用克里格空間曲面插值法把修正值插入到初始煤層三維模型中,實現對煤層三維模型局部誤差的精確動態修正。
構建數字孿生工作面精準三維模型,以實現對智能綜采設備的實時監測、精確定位與預測性健康維護,達到虛實融合、以虛控實的目的[10]。工作面數字孿生三維監測系統所有設備模型均采用1∶1進行精準三維建模,利用建模軟件進行模型網格優化、貼圖、烘培處理,設計能夠滿足數字孿生監測,同時提高系統調用、工作面搭建和數據驅動效率的工作面設備三維模型。數字孿生工作面三維可視化模型如圖2所示。

圖2 數字孿生工作面三維可視化模型
通過研究構建數字孿生綜采工作面環境模型,建立數字孿生綜采工作面模型及安全智能監測平臺;開發三維模型對象資源庫模塊、實時交互功能模塊,實現可視化數字孿生監測;基于SLAM構建綜采工作面三維地圖,將綜采工作面實時數據、運行狀態和數字鏡像模型相結合,通過邊緣計算、云數據平臺進行特征提取與多源數據融合,實現對綜采工作面數字孿生平臺的智能控制與狀態實時監測,達到虛實融合、以虛控實的目的。
(1)提出了刮板輸送機自動調直方法。在回采時,上位機根據慣導與里程計的位姿檢測系統形成的刮板輸送機曲線,與由液壓支架推移桿形成的液壓支架曲線對比計算下一刀的液壓支架推移補償量,從而實現工作面自動調直。經井下試驗,工作面自動調直的最大直線度誤差為30 cm,攻克了因刮板輸送機推移量小導致采煤機滾筒與支架頂梁干涉的難題。
(2)提出了自動加刀和甩刀方法。通過及時安排加刀和甩刀來調整工作面推進方向和推進度,保證了工作面液壓支架齊直。
(3)首創了自動擺底調控技術。通過人工巡檢或機器人巡檢掌握工作面推進時刮板輸送機竄動、液壓支架架間距等情況,根據采煤工作面的實際情況,在上位機選擇合適的支架擺底調控功能和控制模式對液壓支架進行調整。
(4)提出了兩巷超前支架與端頭支架自動跟機移架方法。通過工作面滑移支架和垛式支架,實現兩巷超前支架與端頭支架根據采煤機預定模式向前自移。
目前,煤巖識別難題仍未解決,而“采煤機記憶割煤為主與人工遠程干預為輔”的割煤模式難以適應煤層起伏變化,基于三維地質模型的采煤機調高軌跡預測與路徑規劃是智能化綜采工作面的關鍵技術之一[11-12]。采煤機調高軌跡預測是基于滑動窗口的灰色馬爾科夫鏈預測方法,利用灰色預測理論和馬爾科夫鏈各自的優點和互補性,根據建立的工作面三維數字模型和前6~8刀截割軌跡對下一刀采煤機截割軌跡進行預測,從而實現采煤機路徑規劃和程序割煤,如圖3所示。

圖3 采煤機路徑規劃和程序割煤流程
研發了集本地控制、巷道集中控制和地面遠程控制于一體的工作面智能化控制系統,實現了采煤機精確定位、路徑規劃和程序割煤,液壓支架自動找直跟機、自動加刀甩刀、自動擺底,帶式輸送機自移,設備列車自移以及綜采工作面設備故障預警、視頻監控、遠程智能監測監控和一鍵啟停等功能。
綜采工作面遠程智能控制系統架構如圖4所示。

圖4 綜采工作面遠程智能控制系統架構
在運輸巷中,帶式輸送機機尾與自移機尾相連,自移機尾調節帶式輸送機的縱向位移,使帶式輸送機可以保持與工作面推進步距同步。自移機尾也可以調整帶式輸送機機尾的橫向位移,防止自移機尾向前推進時因為地勢起伏或設備動作的不協調,造成自移機尾中心線與帶式輸送機中心線不對中,從而導致輥筒膠帶撕裂。傳統工序中,帶式輸送機機尾的橫向跑偏只能由人工手動操縱設備進行調整,調整時人員站在帶式輸送機旁邊操作設備,效率低下,同時有被飛濺的煤塊砸中的安全風險。
為了使帶式輸送機橫向跑偏位移自動減少,防止膠帶撕裂,同時提高效率和消除隱患,提出了一種運輸巷帶式輸送機機尾橫向跑偏自動調整方法。當跑偏傳感器檢測到帶式輸送機跑偏時,系統將尾端架的滑架收起,通過水平油缸將滑架沿跑偏方向推出并得到相應的補償位移,之后將滑架落地并支撐起尾端架,由水平缸推移滑座向偏移方向移動相應的補償位移,帶式輸送機的跑偏位移與尾端架的補償位移相互抵消,從而糾正跑偏。整個過程由系統根據傳感器的反饋自動進行調節,提高了效率并降低了工作人員的安全風險。運輸巷帶式輸送機機尾橫向跑偏自動調整流程如圖5所示。

圖5 運輸巷帶式輸送機機尾橫向跑偏自動調整流程
納林河二號煤礦3-1上煤層一盤區102智能化綜采工作面的煤層可采厚度為1.66~2.85 m,平均厚度為2.35 m,適合厚煤層一次采全高,設計生產能力為200萬t/a。經過1年多的工業性測試、調試和改進,102智能化綜采工作面實現了全工作面程序割煤、液壓支架自動跟機、工作面自動調直和采煤機精確定位、綜采工作面設備集中控制與管理、遠程智能化監測監控和一鍵啟停等功能,融合采煤機自動截割、液壓支架及端頭支架的自動移架、運輸系統智能化運行、遠程視頻監控、工作面遠程集控等關鍵技術,實現了整個工作面的“有人巡視、無人操作、遠程干預、安全高效、綠色節能”。工控平臺具備顯示設備運行、環境和人員動態等功能,依據實時數據分析,工控平臺具備生成和顯示工作面三維虛擬場景及組件受力狀況、跟機視頻顯示等功能。
102智能化綜采工作面內實現了無操作人員,單班生產人員比改進前減少6人,現僅需5人(工作面巡視工1人,班長1人,機頭,機尾巡檢各1人,控制臺1人),每年節約生產人員工資約725萬元。智能化綜采工作面設備故障診斷功能較強,不僅能夠及時發現和處理設備故障還能杜絕設備事故發生,降低了設備運行成本、提高了設備開機率。同時,智能化綜采工作面的建設能將大批現場操作人員從工作面復雜的工作環境中解脫出來,大幅降低了現場作業人員的勞動強度,保障了職工的生命安全,提高了礦工的獲得感、安全感、幸福感,具有顯著的經濟效益和社會效益。
通過構建“遠程一鍵式啟停、自動開采為主、遠程人工干預為輔,最終實現無人值守”為目標的減人、提效開采模式,融合采煤機自動截割、液壓支架及端頭支架的自動移架、運輸系統智能運行、工作面遠程集控、數字孿生等關鍵技術,以工作面人員識別系統、頂板壓力監測系統、設備故障診斷系統和工作面視頻系統為保障,以工業總線網絡為通道,以大數據分析和處理為依據,以高端集控設備為平臺,實現了井下集控、地面遠控,建成了具有主動感知、自動分析、智能決策的智能化少人工作面,實現了綜采工作面的“有人巡視、無人操作、遠程干預、安全高效、綠色節能”。