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传统的煤矿井下钻机在灾害治理和安全保障中发挥了重要作用,但是随着煤矿智能化建设的推进,其自动化程度较低、劳动强度大、下井人员多、存在明显安全隐患等不足也逐步暴露。煤矿井下钻机急需自动化升级,使操作人员操作钻机时不再暴露于井下危险区域,不再依靠人力来提升钻进进尺与效率,不再单纯依靠人员经验判断工况状态。
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随着煤炭开采技术的快速发展,厚煤层的大规模开采已成为煤矿实现高效高产的关键手段。由于多重开采,采空区侧煤巷围岩的力学环境呈现不均匀分布的特点,并表现出特定的非对称破坏状态,对于综放开采的采空区侧煤巷,顶煤层厚度代表着顶板岩层移动状态。
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机器视觉是一门交叉学科,如今发展迅猛,势头最猛的当属计算机视觉算法的研究与应用。近年来,基于深度学习的视觉算法在目标检测、跟踪、理解等领域的应用十分广泛,其中煤矿副立井的操车自动化系统已涉及到机器学习。然而,操车系统中的推车预警系统存在自动化程度低、功能不完善等问题,大多数指标监测仍需要人工查看监控视频实现预警提示。
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新工科产生的背景主要源于新经济的发展对传统工程专业人才培养提出的严峻挑战[1-2]。“世界新一轮科技革命和产业变革同我国转变发展方式的历史性交汇”为推进我国领跑型社会主义新型工业化建设提供了历史性机遇,构成了以新工科建设为标志的工程教育改革创新的外在机遇和内在动力[3]。
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甘肃作为典型资源型省份,拥有北山、阿拉善、祁连、鄂尔多斯西南部等多个富煤带。但受经济环境等因素影响,甘肃地区煤矿生产管理模式较为粗放,在煤矿开采、冶炼过程中产生了大量煤渣、煤矸石等固体废弃物,未能得到合理安置则出现了侵占了大量土地资源的现象,引发了土壤重金属污染,将给生态系统安全和人体健康带来威胁。
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随着工业化和城镇化发展的快速推进,水资源紧缺和水污染等问题日益突出,已成为制约区域经济稳定发展的主要瓶颈。矿井水是伴随煤炭开采产生的地下涌水,如何高效利用矿井水,使其资源化,不仅保证煤矿正常生产生活使用,同时解决矿区生态缺水问题现已成为煤炭工业建设项目水资源论证的重要内容。
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通过对两种物探方法在煤矿中的实际应用研究,发现音频大地电磁测深法和井下瞬变电磁勘探法能较好地应用于煤矿井下积水区的探测,为水害防治工作提供依据,结合实际地质资料能够较为准确地识别出采空区、老窑或工作面前方可能的积水区域,从而有效防范水害事故的发生,保障煤矿职工生命安全。
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分布式驱动技术逐渐应用于矿用铰接车辆,矿用分布式驱动铰接式搬运车辆具有传动效率高、转弯半径小、电机转矩独立可控、零排放无污染等优势。但铰接车辆由于其折腰式的转向方式本身就具有不稳定性因素,而且分布式驱动又没有机械差速器来实现左右侧车轮的差速功能。
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煤炭是现代工业生产的重要能源,在国民经济整体运行中发挥十分重要的作用。为了保证煤炭资源供给,我国在部分进口的基础上,仍须以开采国内煤矿为主 。煤矿开采过程中,需要使用数量众多的大型设备,这些设备就具有较大的自重和体积结构,需要强有力的支撑组件才能确保工作安全 。
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随着煤矿开采技术的不断发展和煤炭需求的日益增长,煤矿掘进巷道的稳定性和安全性问题日益凸显 。在煤矿掘进过程中,巷道顶板作为关键支撑结构,其稳定性和可靠性直接影响矿工的生命安全和煤矿状态。在复合顶板条件下,由于煤层强度低、顶板容易发生冒落等现象,使巷道掘进和支护问题面临严峻挑战。
随着我国煤炭开采量不断及煤矿规模的不断增大,煤矿生产安全的要求与标准也不断提高,目前我国在矿井火灾、瓦斯煤尘爆炸、运输事故及突水事故控制等方面均已具备较成熟的技术。
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传统煤矿作业通常是由人工完成各项工作,但是在人工工作模式下,不仅工作效率难以提升,而且煤矿工人每天需要面临的安全风险较高。目前很多先进企业在朝着集控化、信息化和自动化方向发展,机电设备自动化能够提升使用性能,与传统人工操作相比具有效率高等优势[1]。
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从整体来看,取得发展的过程中,一些问题相伴而生,例如,新技术、新设备不断涌现,技术更新与人员素质不匹配问题日益凸显;不同机电设备接口标准、通信协议等方面存在差异,兼容性问题尤为突出;机电运输维护体系不完善,以传统的保养模式为主,极大增加了煤矿机电运输事故发生的概率。
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开展煤矿生产作业期间会同步产生较多的矿井水,若未对其妥善处理,直接对外排放,其所含有的氨氮离子将会污染周边环境,造成水体富营养化,威胁水生动植物生存环境,同时还面临水资源浪费情况。现阶段矿井水处理排放标准中对于氨氮去除要求愈发严格,通过科学的用药量管理,严格把控各药剂使用量,以此保证矿井水氨氮处理成效。
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煤炭是我国的主要能源。当前煤矿矿井采空区问题日益凸显,采空区的存在不仅会导致地表沉陷、土地塌陷、房屋损坏等环境问题,还严重威胁着矿区工作人员的生命安全及矿区周边居民的生活安全[1]。因此,如何有效治理煤矿采空区,已成为当前煤矿开采领域亟待解决的关键问题。
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