煤礦三機配套智能選型參數計算方法探究

鄭占彬

（開灤（集團）有限責任公司設備管理中心，河北 唐山 063000）

作為煤炭綜采的重要工具，煤礦三機包括液壓支架、采煤機和刮板輸送機。面對各種各樣的工作面條件，需要根據實際條件，選擇不同型號的煤礦三機，傳統上這項工作都是由煤科院人員或礦上領導、技術人員等開會研討來選型，選型過程中通常要花費大量的人力、物力和時間，但選型結果很多時候卻并不盡如人意。往往會出現設備之間不配套，設備生產能力過大造成浪費，甚至有因為設備尺寸過大而難以運至工作面的情況。

為解決如上問題，提出1 種煤礦三機配套的智能選型參數計算方法（MTMS）。

1 采煤機選型參數計算

1.1 煤層厚度和傾角

采煤機的最大截割高度應大于煤層最大厚度，機身高度應小于煤層最小厚度。具體，采煤機的最大采高可用下式計算:

式中Mmax——采煤機最大采高；

A——采煤機機面高度；

C——采煤機機體厚度；

L——搖臂長度；

D——滾筒直徑；

αmax——搖臂向上的最大擺角。

采煤機滾筒調高方式主要有搖臂調高、截割部調高、機身調高3 種方式。在工作面出現底板起伏不平的情況時，采煤機應有一定的臥底量。雙滾筒采煤機的最大臥底量Kmax可用下式計算：

式中，βmax為搖臂向下的最大擺角。

計算結果若為負值，表示割至中部槽底面以下的深度；若為正值，則表示采煤機不能臥底。一般而言，采煤機的最大臥底量應為150～300mm，以保證充分提高刮板輸送機機頭、機尾處三角煤的開采率。并且一般情況下，采煤機底托架應有不少于500mm 的過煤高度，以免大塊煤夾在采煤機與輸送機之間，造成停機事故。

1.2 生產能力

三機單獨的生產能力須等于或大于工作面需要的生產能力。即保證：Q3>Q2>Q1

Q1——工作面需要的生產能力；

Q2——采煤機可實現的生產能力；

Q3——刮板輸送機的生產能力。

2 液壓支架選型參數計算

2.1 煤層厚度與傾角

一般按下式計算：

式中Hmin——支架的最小支護高度；

Mmin——煤層的最大、最小厚度；

S1——支架在最小采高處后支柱處的頂板下沉量；

a——支柱的卸載高度，一般取50。

支架最大支護高度通常比最大采高大200 mm 左右，即：

在煤層厚度大于2.5m 時，應選用帶護板裝置的支架。當煤層傾角處于15～18°之間時，支架應設防滑和調架裝置；當傾角超過18°，應同時配備防滑和防倒裝置。

2.2 頂板與底板強度

一般而言，堅硬頂板選用支撐式支架；穩定、中等穩定頂板選用支撐式或支撐掩護式支架；不穩定頂板選用掩護式支架，優先選用兩柱掩護式支架。

支架底板的允許比壓要大于接觸比壓。底板的巖層性質與允許比壓P允有關，軟巖底板和砂巖底板分別為0.98 MPa 和1.96 MPa 左右。在進行智能選型配套時，應計算接觸比壓值并與底板允許比壓進行比較，選擇接觸比壓小于底板允許比壓的支架。即：

式中S——液壓支架的底座面積；

G——工作面的頂板壓力。

工作面的頂板壓力即為工作面支柱所應提供的支撐阻力。

(1)液壓支架的工作阻力

在綜采工作面，液壓支架合理的工作阻力應與頂板壓力相適應。液壓支架對頂板應提供的總工作阻力為：

式中λ 為支柱的有效支撐系數，支架的支撐面積為F。

(2)液壓支架的初撐力

為保證支架的穩定和對頂板的保護，支架的初撐力設置為工作阻力的70～80%。

(3)液壓支架的移架速度

根據頂板的穩定性，工作面可以采用多種移架方式，但總的要求是液壓支架的移架速度必須大于采煤機的最大牽引速度。

3 刮板輸送機選型參數計算

3.1 刮板輸送機輸送能力

按連續運行方式進行計算，其公式為：

式中F——貨載最大橫斷面積，

ρ——動堆積角，原煤ρ ＝20～30°；

b——刮板輸送機槽寬；

h——刮板輸送機槽深；

Ψ——貨載的裝滿系數；

γ——貨載的散集容重；

ν——刮板輸送機鏈速。

3.2 溜槽斷面的校核

當給定輸送機生產能力Q，驗算溜槽最大載貨斷面時，按下式計算：

式中ν′——輸送機對采煤機的相對速度；

νc——采煤機牽引速度。

設煤炭的動堆積角為30°，計算采煤機和刮板輸送機同方向運動時的F’，若F’＞F，則認為該刮板輸送機輸送能力不足，不可選用。

4 三機參數配套智能計算模型

4.1 三機配套參數模型

將相互關聯的尺寸進行量化，以標準設備體系中設備局部尺寸調整量最小為配套最佳目標，建立配套評價模型。

式中：

——第i 個方案的梁端距相對值權重；

——第i 個方案梁端距相對值；

——第i 個方案刮板輸送機工作面側槽幫與采煤機支腿滑靴之間的水平間隙相對值權重；

——第i 個方案刮板輸送機工作面側槽幫與采煤機支腿滑靴之間的水平間隙相對值；

——第i 個方案煤壁與鏟煤板之間的空隙距離相對值權重；

X12i——第i 個方案煤壁與鏟煤板之間的空隙距離相對值；

——第i 個方案鏟煤板寬度相對值權重；

——第i 個方案鏟煤板寬度相對值；

——第i 個方案無立柱空間寬度相對值權重；

——第i 個方案無立柱空間寬度相對值；

——第i 個方案支架的伸縮比相對值權重；

——第i 個方案過煤高度相對值權重；

——第i 個方案過煤高度相對值；

——第i 個方案過機高度相對值權重；

——第i 個方案過機高度相對值。

4.2 改進的粒子群算法優化三機配套選型

為使機頭機尾等縫隙參數最小，在滿足生產前提下使三機功率及尺寸達到最小，采用具有更好的搜索和加速性能的粒子群算法對三機配套參數計算模型進行優化，得到最優解，粒子群算法選取了以下2 種優化方式。

(1)慣性權重線性變化

為保證算法全局搜索能力和局部搜索能力之間的平衡，使用慣性權重線性遞減粒子群算法，遞減策略如下：

式中，m是最大迭代次數；

1e

ω1sω分別為ω的終值和初值。

(2)加速因子的線性變化

采用增加迭代次數的同時，遞減 1c、遞增 2c，提高粒子趨向全局最優解的速度。1c、c2計算按如下公式:

式中c1s、c1e分別為C1的初值、終值，c2s、c2e初值，分別為C2的終值、初值。

4.3 算法測試與使用

(1)按照具體地質條件在數據庫中選擇全部合適的采煤機、刮板輸送機和液壓支架。

(2)再以“三機”配套的功率評價指標、尺寸配套評價指標和的最小值為目標函數，運用改進的PSO 算法進行求解。目標函數如下：

——設備功率評價指標加權系數；

——設備尺寸配套評價指標加權系數；

——第i 套方案的三機功率之和；

——第i 套方案的三機關鍵尺寸之和。

本文選取山西某煤礦綜采工作面3000 條監測數據作為實驗數據測試該模型的性能，從檢測數據中隨機選取2個子集作為訓練集和測試集，分別包含1500 個樣本。從訓練集中隨機選取5 組數據集來訓練IMPSO-MTMS 模型，分別包含100、200、300、400、500 個樣本，如表1 所示。同樣，從測試集中隨機選取5 組數據集來測試IMPSOMESM 模型，每組測試數據集包含100 個樣本。

表1 5 個數據集劃分

在實驗中，將IMPSO-MTMS 與PSO-MTMS、LAPO-MTMS進行對比，以三機配套功率評價指標和尺寸配套評價指標的加權值作為適應度值。所有優化算法的參數設置如下：種群規模：100，最大迭代：150，誤差精度：0.0001。結果如圖1 所示。

圖1 適應度變化曲線

從圖1 可以看出IMPSO-MTMS 優化在迭代51 次時達到最小誤差0.172，LAPO-MTMS 和PSO-MTMS 分別迭代67 次達到最小誤差0.281 和迭代27 次達到最小誤差0.307，實驗證明利用IMPSO-MTMS 模型的訓練和參數的優化是可行的，且作用效果明顯。將選型配套模型應用于呂家坨礦6175 工作面，配套結果如表2 所示。

表2 配套選型結果

針對通過CSPSO-MESM 綜采設備選型配套系統選型出的新配套設備，相較于之前的配套設備，在購買設備的費用以及對設備進行維護修理的費用上，可節約大約240萬元，每年可多回收0.019Mt 的原煤，每年可以給企業帶來883 萬元經濟效益，提高了工作面的生產效率。與此同時，新的選型配套設備由于選型減少了人主觀因素的影響，更加科學合理，可以減少安全事故的發生，具有良好的社會效益。

5 結語

本文提出了三機配套智能選型系統，并利用改進的粒子群算法進行選型評估。應用于呂家坨礦6175 工作面，取得理想效果，該系統可以迅速地提供科學可靠的三機配套方案，能夠較好滿足煤礦三機選型的要求。