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基于透明地质大数据智能精准开采技术研究

基于透明地质大数据智能精准开采技术研究

毛明仓1,2 ,张孝斌1,2 ,张玉良1,2 

(1.陕西陕煤黄陵矿业有限公司,陕西 黄陵 727307;2.应急管理部 煤矿智能化开采技术创新中心,陕西 黄陵 727307)

 

摘 要:透明工作面是目前智能化开采的重要研究方向,是实现无人化开采的重要途径。针对记忆割 煤应用效果较差、传感器精度低、大数据融合应用率低、无法根据工作面地质条件变化进行自主感知、 决策和调整等问题,开展了基于透明地质大数据智能精准开采的研究与实践应用。通过钻探、巷道测 量和槽波勘探等物探手段来构建较精准的透明工作面三维模型,提前规划截割模板,再联合应用惯性 导航技术、雷达定位技术和大数据分析决策技术,来不断修正截割模板,最后通过井下精准控制中心 来完成对采煤机和液压支架的精准控制。该技术将当前基于记忆截割的“智能开采 1.0”阶段升级为 基于透明地质规划截割的“智能开采 3.0”阶段,实现由传统的记忆割煤向三维空间感知和自动截割 的技术跨越,具有很强的适应性和实用性。 

 

关键词:透明地质;智能分析决策;精准开采;三维地质模型

 

0 引 言 

 

2014 年,陕西陕煤黄陵矿业有限公司(以下简称黄陵矿业公司) 联合中国煤炭科工集团、西安煤 矿机械有限公司等单位在一号煤矿率先完成了中厚 煤层智能化开采技术研究与探索,首次实现了地面远程操控采煤作业的常态化,成果达到了国际领先 水平。2016 年,在中厚煤层成功实践的基础上,黄 陵矿业公司在二号煤矿开展了大采高(厚煤层) 智 能化开采技术研究,集中攻克了制约大采高智能开 采普遍面临的煤壁片帮、底软拉架等技术难题,实现 了智能化开采技术在大采高煤层和复杂地质条件下 的常态化应用。2017—2018 年,黄陵矿业公司又成 功将该技术推广应用在双龙煤业和瑞能煤业,至此 实现了智能化开采技术在薄煤层、中厚煤层以及大 采高的全覆盖应用[1-2] 。2020 年 2 月,国家发展改 革委、国家能源局、应急管理部、国家矿山安全监察 局等 8 个部门共同印发的《关于加快煤矿智能化发 展的指导意见》,明确要求进一步加快推进我国煤 矿智能化发展的进程。 

 

国内各高校、研究单位[3-7] 纷纷开展了智能开 采的相关研究。王国法院士[8-11]解析了综采工作面 自动化、智能化和无人化的主要技术难题、制约因素 及目前发展存在的主要问题,探讨了其发展方向和 技术途径,并提出 4 种煤矿智能化开采模式。葛世 荣团队[12]提出智能化采煤装备的“三个感知、三个 自适” 技术架构,展望了其相关的关键技术研究。马宏伟团队[13]在煤矿综采设备故障智能诊断、煤矿 巷道虚拟现实以及惯性导航技术等方面研究较深。张科学等[14]提出基于实时推进度监测的综采智能 化工作面调斜控制技术。马洪礼等[15] 运用采煤机 滚筒接触到不同煤层时截割电机负载及滚筒调高油 缸前后腔压力变化的新型煤岩识别技术,记忆截割 技术以及井下数据传输技术等。黄陵矿业公司“可 视化远程干预型” 智能化开采技术[16-19] 主要依靠 “液压支架自动跟机+采煤机记忆截割+可视化远程 干预控制”来全过程监控采煤作业,但存在着远程 干预控制频繁、记忆截割应用率低等问题。究其根 本原因,仍存在以下智能化开采关键技术难题尚未 攻克:①煤岩识别技术尚不成熟,虽然目前国内外产 学研单位不同程度地开展了采煤机煤岩识别技术探 索,也取得了一些理论研究成果,但存在辨识度差、 分辨速度慢、井下复杂恶劣环境下抗干扰能力差等 问题,无法实现煤岩识别技术在实际生产应用过程 中常态化应用;②关键传感器精度和可靠性不高,目 前国内外传感技术虽然已经实现较高精度的监测, 但因其应用环境差,地质条件变化较大,极易造成监 测数据误差较大或数据严重不准确现象,无法实现 对数据进行分析、纠偏,达不到指导人机精准控制要 求;③综采工作面大数据融合应用率低,智能化综采 工作面设备繁多,数据庞大,现有监控系统无论在硬件还是软件配置上,均无法满足大数据的采集、融 合、分析、处理和决策。 

 

鉴于当前的技术和装备水平现状,亟需采取新 的技术路径,才能解决当前智能控制水平低、自主分 析决策能力差等问题。因此,黄陵矿业公司开展了 “基于透明地质大数据智能精准开采”的技术研究 与探索。通过地面钻探、井下钻探、巷道测量与写 实、槽波勘探等物探手段来构建透明工作面三维初 始模型模型;再联合应用惯性导航技术、雷达定位技 术和大数据分析决策技术修正模型,实现工作面前 方范围的地质透明;最后通过井下精准控制中心完 成了对采煤机和液压支架的精准控制。

 

1 智能开采面临的技术难题 

 

1.1 整体技术水平较低

 

当前智能化开采技术普遍采用“液压支架自动 跟机+采煤机记忆截割”模式进行智能化生产。该 技术更适用于煤层地质条件好、变化小的矿井,且在 实际应用过程中普遍会出现无法连续自动推进、自 主调整能力差等问题。对于地质条件复杂的矿井, 能够实现自动跟机拉架已属不易。因此,当前智能 化开采技术水平仍处于低级阶段。

 

1.2 记忆截割技术普遍无法常态化精准应用

 

记忆截割是指采煤机按照学习和记忆的示范刀 运行参数进行自动导航、自动截割、自动清浮煤、自 动斜切进刀等工艺。其原理是:采煤机在示教过程 中,实时采集工作面相应位置上的采高、倾角、俯仰 角、速度、方向等信息,并以 5 cm 为间隔做一一映 射,同时将映射数据发送到控制器的数据存储区,并 生成截割曲线模型;完成 1 个循环后切换到自动运 行模式,采煤机以控制器存储的曲线模型为依据进 行自动导航、自动截割、自动清浮煤、自动斜切进刀 等工艺流程。记忆截割技术只有在采煤机采高及位 置传感器监测数据绝对精准,且采煤机位姿始终处 于不变的情况下才能实现精准控制。显然对于井下 复杂多变的工作环境,工作面采煤机机身位姿会始 终随着煤层底板变化及人为干预控制调整而发生变 化,因此,采煤机实际监测的采高和位置数据均会与 记忆的曲线数据发生横向和纵向 2 个方向上的位移 变化,而且该种变化会随着工作面向前推进而累积, 这就导致记忆截割技术无法实现对采煤机的精准控 制,更无法常态化应用。

 

1.3 基于电液控技术的自动跟机作业不精准

 

液压支架电液控制技术的应用成功替代了手动 液压控制技术,增加的电磁阀控制也为自动化控制的实现奠定了基础。虽然当前电液控制技术实现了 液压支架自动跟随采煤机拉架、推移刮板输送机,但 精度尚待提高。影响精准控制的原因:①供液系统 易堵塞,高质量恒压供液能力不够,容易出现跟机作 业时拉架不及时和丢架现象;②液压支架推移杆与 带式输送机溜槽连接处存在活动间隙,很难实现精 准推移;③精准推移控制主要参考的推移行程数据 往往因传感器不可靠而造成误差,而这种误差会不 断累积加大;④液压支架和采煤机之间数据融合应 用率低,机架协同控制和自动调整难度大。因此,当 前电液控制技术也无法实现常态化连续精准控制。

 

1.4 三角煤区域自动化精准割煤作业难度大

 

三角煤区域不仅需要采煤机割通煤墙的顶和 底,而且要为下一刀煤做好斜切进刀准备。因此,该 区域自动割煤相较于中部自动割煤的精准度和协同 性要求更高,至今大部分智能化综采工作面无法实 现三角煤区域常态化自动化割煤作业。主要原因如 下:①三角煤区域增加了采煤机斜切进刀、往返扫煤 等工序,此阶段需要精准控制采煤机滚筒的高度,确 保浮煤扫清,顶底板割通、割齐;②液压支架和采煤 机要精准协同控制,即采煤机和液压支架要互相协 调感知当前工序是否执行到位,如果一方未执行到 位时,另一方需要等待其执行到位后再一同触发下一道工序,在此过程中还需时刻保证中部液压支架 的护帮板和端头支架前探伸缩梁的伸、收精准控制;③随着工作面的自动化推进,一旦出现上窜下滑及 工作面直线度差等问题,采煤机和液压支架相对 于煤壁的位置会发生上下和左右方向上的位移, 这将导致设定好的煤壁斜切进刀位置与设定好的 自动跟机液压支架、采煤机自动割煤位置发生错 位,从而打乱预设的自动割煤工序和割煤精度。

 

1.5 煤岩识别等关键技术难题尚未攻克

 

近年来,国内外知名院校和科研单位均在开展 煤岩识别技术研究,包括基于有效介质理论的煤岩 识别、基于多传感器数据融合技术的煤岩识别、基于 截齿截割红外热成像的煤岩识别、基于采煤机截割 力响应的煤岩识别、基于扭振测量的煤岩识别、基于 探地雷达检测的煤岩识别等,但这些技术均处于理 论研究阶段,尚无成功应用的案例。因此,必须另辟 蹊径采用新的技术路径来解决煤矿井下综采工作面 动态复杂环境下及煤层变化不规律等条件下的智能 精准开采问题。

 

2 智能精准开采关键技术

 

基于透明地质大数据智能精准开采是通过钻 探、巷道测量和槽波勘探等物探手段来构建较精准的透明工作面三维模型,提前规划截割模板,再联合 应用惯性导航技术、雷达定位技术和大数据分析决 策技术,来不断修正截割模板,最后通过井下精准控 制中心来完成对采煤机和液压支架的精准控制。实 现透明地质大数据的智能开采主要分为以下 4 个步 骤,技术路线如图 1 所示。

 

 

 

 

1)透明工作面三维地质模型构建技术。主要 通过巷道测量与写实、瓦斯抽放钻孔测井技术、孔中 雷达探测技术、三维地震资料再解释、槽波地震勘探 等手段获取到构造、起伏等地质信息,利用多源数据 融合技术生成高精度透明工作面模型。三维地质模 型构建技术路线如图 2 所示。

 

 

 

 

 

整合工作面地质探测工程资料,采用中煤科工 集团西安研究院有限公司 TIM-3D 建模软件构建工 作面初始静态模型,如图 3 所示。模型中蓝色部分 表示槽波地震勘探预测的煤层中砂岩冲刷带。结合 回采剖面实证,与预测范围相差不大,剖面砂岩冲刷 体如图 4 所示。

 

 

 

 

2)工作面地质模型自动切割技术。利用透明 工作面数字孪生系统,结合当前工作面的位置,在地质模型中切割出煤层的顶底板曲线,得到 20 cm 等 间隔点的俯仰角、倾角、采高等信息。模型切片示意 如图 5 所示。结合激光雷达技术测得巷道两侧的推 进距离,进一步确定当前回采剖面的位置;在采煤机 上安装惯性导航系统,实时记录采煤机横滚角、航向 角俯仰角等姿态信息;通过采煤机摇臂采高传感器 获得当前剖面的采高。通过以上数据可以实时定 位当前切片完整的位置、姿态和采高等地质信息。整合当前切片地质数据,重新导入地质模型当中, 可实现模型的动态更新。结合回采实测煤厚数据 对模型精度进行了评定,结果表明:工作面前方 8 m范围内平均绝对误差小于 15 cm,15 m 范围内 平均绝对误差小于 30 cm,基本可满足 1 d 智能化 开采的任务量。

 

 

 

 

3)工作面三维地质可视化技术。在地质模型 建立完成后,需要对其进行虚拟现实可视化,即将 数据构成的工作面转化为三维可视化模型,对地 质模型需要进行三维重建。利用虚拟现实可视化 技术对工作面地质情况,工作场景进行建模,包括 场景、设备以及人物进行建模,让监视和管理人员 有更真实的体验感。工作面三维可视化效果如图 6 所示。

 

 

 

 

4)三维地质模型与“三机” 智能化交互技术。透明工作面模型还需要与三机进行智能化交互, 将截割曲线发送至采煤机指导采煤作业;同时综 采设备运行过程中的实时工况数据需要向上反馈, 来进一步对模型进行辅助分析,真实展现综采设备 运行动作,并在虚拟化场景中进行展示。

 

3 大数据及智能精准开采技术

 

3.1 综采工作面大数据智能分析决策技术

 

基于透明地质信息,融合应用开采工艺和综采 自动化控制技术、惯性导航技术、雷达测距技术和大 数据分析决策技术,建立 1 套完整的可自主分析预 测和预判预控的综采工作面大数据智能分析决策中 心,实时采集生产过程中各系统传感器的海量监测 数据,并对数据进行筛选和分析处理,来不断对开采 模型、截割模板等精准决策信息进行修正更新。该 部分设计主要包含 4 项内容。

 

1)基于地质模型的开采工艺研究。在认真研 究采煤机规划截割工艺和液压支架自动跟机工艺的 基础上,对照地质模型研究采煤机开采工艺和电液 控制自动化跟机工艺的开采参数模型,实现自适应 地质模型最优的开采工艺。

 

2)建立基于地质模型的开采模型。在自动切 割后的网格化地质模型中,选取绝对坐标基准点,并 对所有的设备数据模型进行绝对坐标系转换。基准点 (0,0,0)设在综采工作面进风巷煤层底角处,工作面其他各点的绝对坐标依次与它校准,地质模型坐标布置 及网格化效果如图 7 所示。然后根据转换后的绝对坐 标,提取生成具有煤层采高、挖底、推进度和俯仰角度 等信息的数据化开采模型。最后基于透明地质网格化 数据,通过各设备实时开采数据和驱动脚本,实现数据 驱动工作面设备三维模型的协同开采。数据驱动与综 采工作面设备协同控制逻辑如图 8 所示。

 

 

 

 

3)基于地质模型及设备增强感知的开采模 型修正技术。基于地质模型,结合雷达、惯导监 测技术来增强感知数据内容,通过大数据融合算 法对开采模型进行优化修正。工作面设备增强 感知数据主要有视频监视画面、雷达测距数据、 惯导三维姿态数据;主要修正的模型为液压支架 电液控开采模型、采煤机开采模型、刮板输送机 开采模型。

 

3.2 工作面综采设备空间导航定位及精准控制技术

 

在透明地质数据、工作面实时监测数据的基 础上,结合雷达测距数据和惯性导航三维姿态监 测数据,通过大数据分析后得出的决策数据,来对 采煤机截割曲线和液压支架自动跟机拉架、推移 刮板输送机行程等关键数据进行修正更新,从而 达到动态生产过程中对综采设备精准控制和连续 推进的目的。

 

1)基于工作面三维地质模型的设备空间导航 技术。基于光纤陀螺仪惯性导航技术集成多元惯导 形成阵列,将惯导系统的煤机行进路线曲线计算结 果,与预切割路线进行比对,对预切割曲线进行加权 修正,并实现工作面校直、水平控制等功能。同时惯 性导航 x、y、z 三个方向的位移变化,将能实时反映 当前采煤机的三维位姿状况,通过位姿的变化情况, 来进一步修正更新截割模板中的采高数据,达到进 一步精准控制的目的。

 

雷达定位技术通过在刮板输送机机头和机尾安 装激光雷达,实时监测输送机机头和机尾与进、回风 两端头巷帮的距离,从而得出工作面输送机上窜下 滑的位移,为精准控制提供决策依据。同时在进、回 风巷两巷帮等距离安装激光反射板,实时监测工作 面向前推进距离,从而实现精准定位,为下一刀煤的 精准控制奠定了基础。工作面雷达布置如图 9 所示。

 

 

 

 

2)基于大数据智能分析决策的工作面设备精 准控制与协调推进技术。在井下建立精准控制中 心,建立综采工作面的集中控制系统,使各设备通过 集控系统实现各设备间的信息交互和序列化控制。通过井下工业环网采集综采工作面各设备的运行数 据,然后将采集到的数据通过以太网传输到大数据 智能分析决策中心,大数据智能分析决策中心依据 相关算法生成对应的精准控制开采模型。最后将开 采模型下发到井下精准控制中心,从而实现对井下 设备的远程精准控制。基于大数据精准控制技术路 线如图 10 所示。

 

 

 

 

4 现场试验

 

以黄陵矿业公司一号煤矿 810 综采工作面为研 究对象,开展了基于透明地质的大数据精准开采研 究。810 智能化综采工作面位于井田八盘区西翼,工 作面可采长度 950 m,宽度 261 m,煤层厚度 1.3 ~ 3.0 m,平均厚度2.72 m。通过3 个阶段的现场试验,绘制 了试验过程中工作面割煤循环曲线如图 11 所示。

 

 

 

 

工业试验阶段仅在工作面两端端头进行了短暂人工 干预。通过基于地质大数据的精准智能开采能够实 现全工作面高效自主规划截割,实际截割曲线(由 实际割顶高度和挖底高度生成)和规划曲线(由目 标割顶高度和挖底高度生成)已基本一致(图 12)。工作面实现无人开采,全工作面规划截割采煤工艺 的高效自主执行,全程无人工干预。

 

 

 

 

5 结 论

 

1)构建了透明工作面初始静态模型和回采工 作面动态模型,准确地反映了工作面煤层厚度及构 造信息。研发隐式迭代建模、动态更新算法,大幅提 高了已有地质数据的利用率,实现了静态地质模型 的动态更新。 

 

2)采煤机按规划截割曲线自主进行全工作面 截割,无需人工干预,可自主完成 22 道工艺段的阶 段切换、方向转换、速度控制、姿态转换、机架协同。液压支架按照 14 道规划控制工艺自动执行跟机、移 架、推溜。惯性导航系统实时测量采煤机在三维 (x、y、z)方向的位移变化,并将数据反馈至大数据智 能分析决策中心,实现对截割模型的动态修正,并指 导工作面找直。 

 

3)结合 综 采 设 备 的 工 况 监 测 数 据, 根 据 透 明地质模型和开采工艺,利用大数据机器学习、 数据聚合、插值、补偿、无界流等算法对规划截 割模 型 进 行 实 时 修 正, 形 成 了 高 精 度 的 截 割 模型。

 

4)按照“获取地质数据—获取切片(10 刀) 数 据—导入规划截割模型—规划启停设备”的规划截 割启动顺序,完成了各系统、设备的地面“规划” 启 动功能,并将截割模型转换为命令行下发至各设备, 实现工作面设备精准控制功能。

 

来源:煤炭科学技术第49卷第1期