煤田地质与勘探

作者：姚宁平, 吴敏, 陈略峰, 陆承达, 范海鹏, 张幼振, 李旺年, 姚克,

关键词：煤矿, 坑道钻进, 岩性识别, 智能优化, 智能控制,

煤矿坑道钻进施工环境恶劣、复杂的煤层结构和繁杂的操作工序造成钻进效率低、钻进成本高。开展煤矿坑道钻进过程优化与控制技术的研究势在必行。围绕煤矿坑道钻进控制过程关键技术，从含煤地层岩性智能识别、钻进参数智能优化和智能控制3方面展开。首先，为了准确判断含煤地层类型，建立基于BP-Adaboost的含煤地层岩性智能识别模型。然后，在不同含煤地层条件下，建立基于机械比能和钻速的智能优化模型，为司钻人员提供最优给进压力和转速参考值。进而，提出一种基于模糊PID的给进压力控制策略，实现给进压力的有效控制。最后，基于煤矿坑道钻机智能钻进系统在淮南矿区某煤矿井下进行了现场试验。试验结果表明：所提含煤地层岩性智能识别方法的识别准确率达到96.75%；智能优化方法显著提升现场钻速，消耗的机械比能降低，在提高钻进效率的同时降低了钻进成本；给进压力控制策略使给进压力稳定运行在最优值附近，减小给进系统超调的同时，提升系统的响应速度，使给进压力的动态响应更加平稳。煤矿坑道钻进过程智能优化与控制技术能够保障钻进过程安全高效运行，促进煤矿坑道钻进技术智能化发展。

来源：2023年第9期

《煤田地质与勘探》期刊编辑部

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