智能化采煤技术探索：系统架构与关键挑战

"智能化采煤系统架构及关键技术研究-论文" 本文主要探讨了智能化采煤系统的架构及其关键技术，这是煤炭行业向自动化、数字化和信息化转型的重要趋势。文章由黄曾华、王峰和张守祥共同撰写，发表于2020年《煤炭学报》第45卷第6期，提出了一系列关于智能化采煤的关键问题和解决方案。 1. 智能化采煤系统架构：文章分析了目前我国采用的可视化远程干预智能化采煤模式，并指出这种模式依赖于视频监控进行远程操作。同时，它还介绍了两种其他技术方向，即以巡检机器人为辅助的工作面智能化和基于惯性导航技术的综采智能导航系统。 2. 关键技术分析：作者提出了“看、动、想、稳”四个关键环节，分别对应视觉感知、设备动作控制、智能决策和工作面稳定性控制。这些环节是实现智能化采煤的核心技术挑战。 3. 视觉感知技术：在复杂开采环境中，确保准确的视觉感知是首要任务，这需要高级的图像处理和识别技术，如基于残差神经网络的矿井图像重构方法，以提高监控质量和精度。 4. 智能决策：在智能工作面，通过多参量精准感知，如使用惯性导航定位动态零速修正技术，实现对采煤过程的实时监控和智能决策，提高作业效率和安全性。 5. 自动化与机器人技术：巡检机器人在智能化采煤中的作用不容忽视，它们可以在危险环境下执行常规检查任务，减轻人力负担，同时提升安全水平。 6. 边缘云协同计算技术：智慧矿山的边缘云协同计算技术架构能够处理大量数据，提供基础保障，实现快速响应和决策支持。 7. 安全与稳定性：大倾角煤层综采工作面液压支架的失稳机理与控制技术，以及工作面支架液压系统仿真与稳压供液技术，这些都是确保工作面稳定性和防止事故的关键。 8. 5G技术的应用：未来，5G技术有望在煤矿智能化中发挥重要作用，提供高速、低延迟的通信环境，支持更高级别的自动化和远程操作。 9. 矿山信息逻辑模型：智慧煤矿的信息逻辑模型为开采系统决策控制提供了理论框架，通过综合运用各种感知和决策技术，可以实现更加精细的管理和控制。 10. 生态学模型构建：采煤机的概念设计生态学模型构建，考虑了环保和可持续性，旨在降低对环境的影响，提高资源利用效率。 该论文深入研究了智能化采煤系统的架构和关键技术，涵盖了从感知到决策、从自动化到环境保护的多个层面，对于推动煤炭行业的现代化和智能化发展具有重要意义。