冲击地压煤层智能安全高效开采系统架构与关键技术

• Published in: 煤矿安全 Vol. 55; no. 12; pp. 1 - 9
• Main Authors: 邓志刚, 李云鹏, 赵善坤, 王寅, 李少刚, 孔令海, 蒋军军, 苏振国, 李一哲, 秦凯
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 北京市煤矿安全工程技术研究中心,北京 100013 2024; 煤炭科学技术研究院有限公司,北京 100013; 煤矿灾害防控全国重点实验室,北京 100013
• Subjects: 超前推演; AI决策; 环境感知; 冲击地压; intelligent mining; advance deduction; environmental perception; AI decision-making; rockburst; 智能开采
• ISSN: 1003-496X
• DOI: 10.13347/j.cnki.mkaq.20240628

TD324; 目前煤矿冲击地压防治工作依托于对应力、能量、位移等数据的监测及人工分析,并据此实施针对性的防治措施.经过近百年不懈的研究与实践,该领域在理论深度、技术创新和装备升级等方面取得了显著进步.然而,在源头治理和智能防控的研究领域,仍面临诸多挑战与难题.在 2023 年中国科协十大产业技术问题评选中,专家组一致将"如何实现冲击地压煤层智能安全高效开采?"推荐入选,为煤矿冲击地压灾害防治的未来发展指明了方向.冲击地压煤层的智能开采不仅是一个技术难题,更是一个复杂的系统工程问题.基于 40 余年的理论积淀与工程实践,提出了煤层智能安全高效开采系统架构与关键技术.首先利用数字孪生技术构建精细的数字模型,深入探测和解析矿井所在区域的地质构造,精确测量区域地应力场特性和煤岩物理力学属性,并依托先进算法对地层变化信息进行工程展布,实现地质信息的"透明化";其次,在数字模型中依据矿井开采设计方案,模拟井筒、巷道和工作面的开掘过程,同时结合井上、井下各类监测系统的实时数据,对矿井数字模型进行动态更新和计算,既能够回顾和分析历史工程效果,又能够预测和推演未来工程活动的影响;再次借助深度学习和AI技术让计算机自主学习矿井的全息数据,根据监测数据和工程活动的实时变化,自主决策开采和防治工程措施,同时构建标准化的通信技术体系,实现矿井内各类设备的互联互通,打造智能化的矿山生态系统;最后开发智能化的采煤装备控制模块,在计算机智能决策的指导下,实现对全矿井各类设备动作的智能控制.通过自主调节采煤和卸压解危的时序,优化采煤、运输、提升等设备的运行速度,全面实现冲击地压煤层的智能开采,为煤矿安全生产和高效运营提供有力保障.