煤矿巷道智能化掘进技术：自主感知与调控的突破

"巷道智能化掘进的自主感知及调控技术研究进展-论文" 这篇论文主要探讨了如何提升煤矿巷道综合掘进工作的智能化水平，以解决目前存在的工作效率低下问题。作者强调，实现这一目标的关键在于发展自主感知和调控技术。文章深入分析了这些关键技术，并提出了一种以智能感知、自主控制和群组协同技术为核心的创新方法。 1. **智能化快速掘进**: 随着科技的发展，智能化掘进成为提高煤矿巷道掘进效率的重要手段。它旨在通过自动化和智能化技术减少人工干预，提高安全性，降低劳动强度，并提升掘进速度。 2. **自主感知技术**: 这是智能化掘进的基础，包括对环境、地质条件、设备状态等的实时监测和分析。例如，通过高精度传感器和图像识别技术，可以实时获取巷道的几何形状、地质结构、潜在危险等信息，为决策提供数据支持。 3. **自主控制技术**: 通过对掘进过程的自动化控制，实现掘进机械的自主作业。这涉及到复杂的控制系统设计，如基于人工智能的决策算法，能够根据感知信息自动调整掘进参数，如钻头转速、推进速度等，确保作业的安全和高效。 4. **群组协同技术**: 在大规模的巷道掘进作业中，多台设备需要协同工作。通过无线通信和协调算法，可以实现设备间的高效协同，避免碰撞，优化整体作业流程。 5. **5G技术与煤矿智能化**: 5G技术的引入，提供了高速、低延迟的通信环境，对于实现远程控制和无人化掘进工作面具有重要意义，可以进一步提升智能化掘进的性能。 6. **煤矿机器人与关键核心技术**: 机器人技术在巷道掘进中的应用，如巷道探测机器人、掘进机器人等，是智能化掘进的重要组成部分。这些机器人可以执行复杂、危险的任务，减少对人力的依赖。 7. **多参量精准感知与安全决策**: 智能工作面需要集成多种感知数据，进行综合分析和安全决策。这涉及到了大数据处理、机器学习等先进技术，以确保在复杂环境下做出正确的决策。 8. **边缘云协同计算**：在智慧矿山建设中，边缘计算与云计算相结合，可以实时处理大量数据，优化计算资源分配，提高响应速度，对巷道掘进的实时监控和决策起到关键作用。 9. **信息逻辑模型与开采系统决策控制**: 建立有效的信息逻辑模型，有助于理解和预测巷道掘进过程，为开采策略提供科学依据。 10. **矿井图像重构与安全监控**: 通过深度学习的残差神经网络，可以改善矿井环境下的图像质量，提高监控系统的识别能力，增强作业安全性。 巷道智能化掘进的研究进展涵盖了多个技术领域，从感知到控制，再到协同作业，都是为了实现煤矿巷道的高效、安全和智能化。这些技术的应用将推动煤炭行业的现代化转型，为煤炭工业的高质量发展提供核心技术支撑。