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煤矿电力系统中各类电机、变频器等大量使用,而且频繁启停,短时间负荷变化率大,整个电力系统处在一个相对不稳定状态[1-2]。在煤矿上级变电站中,为提高供电系统安全系数,使用2台主变压器实现双回路供电。在用户侧,比如主扇机房、提升机房等亦采用双回路供电方法。
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工作面开采后,在采场四周形成支承压力,工作面前方超前支承压力随工作面的推进而往前移动。鉴于回采巷道安全稳定性受采动超前支承压力影响较大[1-4],《煤矿安全规程》规定:采煤工作面所有安全出口与巷道连接处超前压力影响范围内必须加强支护,加强支护长度不得小于20m, 但未对超前加强文护方式和参数作明确规定。
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国内外众多学者已经从孤岛工作面围岩支承压力分布规律[4-5]、护巷煤柱留设尺寸[6-9]和巷道支护技术[10-12]等方面开展了大量研究工作,但对“三软”厚煤层条件下孤岛工作面围岩控制理论与技术研究较少。因此,以芦沟煤矿松软厚煤层地质条件下的孤岛工作面为工程背景,来研究其相关围岩控制技术的实施效果。
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在煤层水害防治方面,由于我国含煤地质条件的复杂性,工程地质领域的学者和工程师们对煤层底板突水机理研究和安全评价预警的基础上,探索了各种类型的矿井控水方法[3-5]。到目前为止,中国煤层底板控水的主要方法有“承压疏水降压开采”、“帷幕截流”、“注浆改造”等[6]。
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针对厚煤层开采的覆岩运动规律,国内学者做了大量研究[5-7]。于斌等[8]对特厚煤层工作面在周期来压期间瓦斯异常涌出问题,从能量角度探讨顶板破断对采空区的影响过程,建立一个用于计算采空区瓦斯涌出增加量的模型,并与现场实际测量数据进行了比较。
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在煤矿的生产过程中,工作面巷道承担着行人、通风和煤炭的运输等重要作用,然而软岩巷道在工作面生产过程中受到多次采动影响,导致巷道底鼓问题尤为突出,对矿井下人员、设备的安全造成巨大威胁[1]。相较于顶板与两帮现阶段已经有较为成熟的支护手段,然而巷道底板需要承担相对的运输作用,导致对其难以进行有效的支护[2-3]。
特厚煤层综放开采已成为我国高产高效采煤工艺之一,留设合理煤柱的情况下,巷道布置的层位选择尤为关键。巷道布置层位及煤柱尺寸的选择尤为重要,尤其是临近采空区的情况下,合理的煤柱设计是确保工作面安全生产的关键。国内外专家采用理论分析、数值模拟、相似模拟等方法,针对煤柱留设开展了大量研究。
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采用“U+高抽巷”通风方式的综采放顶煤工作面,高抽巷与切眼贯通的方式通常有两种,一种是大孔径钻孔与切眼垂直贯通,另一种是采用后伪倾斜高抽巷与切眼贯通[4]。前者在综采面初采面初次来压之前对工作面上隅角瓦斯治理方面存在着较大缺陷[5],给采煤生产工作带来隐患,不得不采取补救措施,倒运钻机也比较麻烦,施工成本较高。
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大直径钻孔卸压作为防治冲击地压的重要手段之一,在具有冲击地压的矿井中得到了广泛应用,并且许多学者对钻孔卸压的相关理论进行了研究,如易恩兵等[1]分析了软煤及硬煤2种煤层的钻孔卸压效果,得到的结果表明,软煤层相比于硬煤层拥有更佳的卸压效果。
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目前,深部资源开发是我国能源发展战略之一[1],深部资源开发面临着冲击地压灾害的威胁,为了更好的对动力灾害进行治理,需要通过不同的卸压方式,对高应力集中区进行有效的卸压,从而降低动力灾害发生的可能性。对于冲击地压灾害治理,许多专家提出不同的方法。
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大量学者针对深部煤矿高水平地应力的分布规律、围岩形变机理和高水平地应力下深部三软巷道支护的难点进行了研究。这些研究主要集中在高强度预压长锚杆支护、大直径高强度锚索支护、U型钢膨胀支护、后壁注浆加固、巷道卸压与应力调节、非对称支护、二次加固支护等方面。
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对城市发展、生态环境、居民安全和社会稳定带来巨大影响,西露天矿影响区面积约15.52 km2,老虎台矿等采煤沉陷区面积约18.41 km2,东露天矿规划面积9.2 km2,排土场占地面积约21.49 km2,矿山地质环境问题涉及的面积合计约64.62 km2,企事业单位450多家直接影响人口10万余人。
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井下带式输送机在煤矿生产中扮演着关键角 色,尽管通常稳定可靠,但因承受的张紧力较大,一 旦发生故障可能会引发严重的生产事故[1] 。 由于早 期故障信号往往微弱且难以准确捕捉[2-5] ,本文提出 了一种基于信息熵和重构经验模态分解神经网络的 方法来诊断带式输送机电机滚动轴承的故障,旨在 提高早期故障识别的准确性[6-9] 。
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目前 常用带式输送机运输煤矸石。 较高的矸石含量会带 来高昂的运输成本和较低的燃烧效率,如何实现煤 矸石高效分选是煤矿急需解决的问题。 目前,传统 的煤矸石分选方法主要分为跳汰分选法和重介质分 选法,不仅分选效率低,而且对环境也会造成一定污 染[2-3] 。
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矿山建设在经历了人工开采、机械化采掘、数字 化生产之后,正逐步向智慧矿山建设迈进。 带式输 送机作为智慧矿山建设的重要组成部分[1] ,通过与 工业物联网、大数据、人工智能、5G、虚拟现实等技 术的深度融合,已经初步实现了煤矿运输过程中的 信号采集、协同控制、故障诊断等智能化目标[2] 。
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