煤矿智能掘进装备发展现状与关键技术探讨
时间：2023-10-19 来源：中国煤炭杂志官网 分享：★ 科技引领 ★
煤矿智能掘进装备发展现状与关键技术探讨
我国能源资源禀赋呈现“富煤、缺油、少气”特征，使得煤炭成为我国最稳定、最可靠的基础能源。预计“十四五”期间，我国年平均煤炭消费约为41亿t，占比保持在40%以上，其中约有90%的煤炭资源以井工方式开采。当前，综合机械化与智能化开采技术日渐成熟，综采工作面回采速度大幅提升，平均每个工作面月消耗巷道超600 m。相比之下，综掘工作面的月平均进尺仅为180 m左右，导致矿井采掘失调严重，严重制约了煤矿的安全高效开采。
为了保障煤炭安全高效生产，国家发改委、国家能源局、应急管理部等8部委联合出台《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》，山西、山东、陕西、内蒙古等主要产煤省(区)也出台了一系列政策和要求，明确指出要提高智能化快速掘进技术和装备水平。这些政策对推动煤炭产业高质量发展和建设智慧矿山具有重要意义[1-4]。
1 煤矿智能掘进装备研究现状
1.1 国外研究现状
国外综掘工作面研发的智能掘进装备主要分为单体悬臂式掘进机+锚杆钻机掘进、连续采煤机+锚杆钻机掘进、掘锚联合机组掘进三大类，智能掘进装备配置见表1，智能掘进工艺流程如图1所示。
图1 智能掘进工艺流程
表1 智能掘进装备配置
类型掘进、支护设备配套设备特点及适用范围第一类悬臂式掘进机、单体锚杆钻机悬臂式掘进机、机载锚杆机桥式转载机、带式输送机适用于单巷掘进,适用范围广;掘锚不能平行作业适用于单巷掘进,适应范围广,有利于提高支护效率;机载锚杆钻机与掘进设备不配套,相互影响第二类连续采煤机、锚杆钻车梭车、给料破碎机、带式输送机适用于双巷或多巷掘进,掘进与支护平行作业,掘进速度快;要求顶板稳定连续运输系统、带式输送机适用近水平煤层掘进,中等稳定顶板第三类掘锚一体机行走给料破碎转载机、桥式胶带转载机、可伸缩带式输送机适用于巷道断面大的单巷掘进,掘锚平行作业,适应顶、底板中等稳定的近水平煤层
目前，国外以掘锚机组为核心的掘进装备基本已经发展完善，已经完成从人工到机械、从经验化到自动化、从单一掘进到各设备一体化作业，完成了自动化协同工作的过程。
1.2 国内研究现状
智能掘进是煤矿智能化建设的重点和难点。目前，国内煤矿掘进工作面仍以机械化为主，岩巷掘进仍以钻爆法为主。与智能采煤技术进展相比，智能掘进受井下作业环境和工艺环节等因素的制约，技术进展相对缓慢。
我国煤矿掘进装备自动化、智能化技术起步较晚。20世纪70年代，我国开始引进综采综掘装备，80年代逐步开始推行综合机械化采掘工艺和进口设备国产化改造[5]。在“十一五”和“十二五”期间的“863计划”中，以“煤矿井下采掘装备远程遥控关键技术”“智能化超重型岩巷掘进机研制”“半煤岩及岩巷快速掘进技术与装备”为代表的一系列科研项目，加速了我国煤机装备朝机械化和自动化方向发展，装备多样性得到明显提高。掘进装备的智能化发展则是在“十三五”期间得到重视，研发了智能掘进成套装备，实现了远程可视化集控；制造了大功率全断面自动成形远控掘进机；发明了掘、支、运“三位一体”巷道掘进工艺。其中以中国煤炭科工集团太原研究院有限公司与国能神东煤炭集团合作开发的智能掘进系统为代表，实现单班最高进尺85 m、日最高进尺158 m、月最高进尺3 088 m，创造了大断面单巷掘进的世界记录。
目前，国内智能掘进工作面主要应用了远程可视化控制+自动割煤+煤流一键启停等初级智能掘进技术，掘进工作面装备的可靠性、适应性有待提高，钻锚一体、掘支平行、探掘平行、远程集控等先进工艺有待推广应用，自动截割、定位导航、智能支护、环境感知、智能决策、自动执行等关键技术需要突破。
近5年来，智能掘进装备与远程控制技术迅速发展，采掘失衡问题明显缓解。但是掘进装备对比于综采装备的自动化与智能化水平仍有较大差距，采掘失衡依然是煤炭行业发展面临的突出问题。因此智能掘进装备和技术对于煤矿减人、增安、提效具有重要意义，是我国煤矿智能化发展的主攻方向。
2 煤矿智能掘进发展面临的主要难题
煤矿智能掘进受井下巷道特殊的非标准化环境及相对复杂的工艺环节等因素制约，发展相对缓慢。为提高井下掘进工作面推进速度，构建智能掘进系统亟需突破以下几个方面的难题[6-8]。
(1)掘进工作面空间狭小、作业工序复杂，掘、支、锚、运协同作业困难。受煤层赋存条件及安全作业要求，巷道掘进后需要进行及时支护，复杂条件巷道的空顶距较小，难以实现连续作业；根据《煤矿安全规程》等相关文件规定，要求有掘必探，地质探测、掘进、支护、锚护等相关工序均需要协同配合，现有技术尚难以实现各工序智能化连续作业。
(2)截割与支护设备的可靠性、适应性有待提高。国产掘进机、掘锚一体机的可靠性较低，对复杂围岩条件的适应性较差，截割部、液压系统、电控系统、传感器等故障率高，设备综合开机率低，尚缺少高效的临时支护设备，锚固、铺网等工艺流程的智能化程度较低。
(3)强干扰、高粉尘、狭长作业空间难以实现掘进设备的定姿、定位。巷道掘进工作面空间狭小，多种机电设备产生强电磁干扰，掘进过程中产生大量粉尘、水雾等，传统定位技术、设备位姿检测技术等难以满足要求，制约了巷道掘进过程的智能化控制。
(4)智能掘进相关技术与装备的研发投入低，技术进步缓慢。由于我国煤层赋存条件复杂多样，掘进装备对不同地质条件的适应性差。智能掘进技术的研发投入分散、资金投入不足，相关装备的研发进展缓慢。近两年智能掘进技术受到重视，但尚未出现突破性、革命性的技术与装备成果。
3 智能掘进关键技术
近年来，国内外对煤矿掘进装备智能化改造的研究不断深入，研究热点主要聚焦在智能截割技术、智能导航技术、地图构建技术、远程可视化控制技术等方面。
3.1 智能截割技术
掘进机智能截割技术按照功能可以分为截割轨迹规划技术、自适应截割技术以及记忆截割技术3部分内容，截割轨迹规划技术可以确定截割动作的起点、终点以及轨迹；自适应截割技术能够有效降低截齿使用损耗；记忆截割技术可以有效降低截割作业的控制难度，提高掘进机作业效率[9-10]。
3.1.1 截割轨迹规划技术
通过数据采集装置获取掘进装备及巷道的位置参数，同时分别建立以巷道和掘进机为坐标系的掘进机位姿模型，获取掘进机相对巷道的实时位姿数据。通过分析掘进机各部件工作特性，设计掘进机数据采集系统，建立掘进机参考系，通过数据采集系统获得掘进机截割头状态，最终由控制系统规划截割路径。截割轨迹规划控制原理如图2所示。
图2 截割轨迹规划控制原理
3.1.2 自适应截割技术
在截割巷道过程中，由于煤岩性质变化导致掘进机截割载荷变化，影响掘进机截齿寿命。因此，采用自适应截割技术不仅能够有效调节掘进机截割电机转速适应当前煤岩硬度，而且可以有效控制悬臂俯仰与摆动机构牵引速度，使截割电机的输出功率达到最优。采用机器学习可较好地拟合煤岩硬度、截割电机转速与悬臂摆动速度的关系，预测最优的截割控制参数。自适应截割控制原理如图3所示。
图3 自适应截割控制原理
3.1.3 记忆截割技术
由于一定区域内煤炭资源的赋存条件相对稳定，短距离内的理想截割作业方法相似。为简化截割作业操作过程，引入记忆截割技术。在掘进机的记忆截割过程中，首先由作业人员控制掘进机截割头沿截割断面进行1次截割，掘进机记录该过程中的截割路径、截割电机电流、截割臂驱动油缸压力变化等参数，掘进机根据记忆的工作位置以及相应的截割参数进行自动截割。分析截割电机的电流变化可以推断截割断面岩石硬度变化，倘若变化不大则以记忆截割作为自动截割的主要方法。记忆截割控制原理如图4所示。
图4 记忆截割控制原理
3.2 智能导航技术
由于煤矿井下无法使用 GPS和北斗定位系统，如何实现掘进系统的精确定位定向成为巷道掘进的难题。为实现掘进装备智能导航，笔者团队采用以惯导为核心的多传感器信息融合技术获取井下掘进装备在巷道中的位姿状态。惯导+视觉融合方法以及惯导+数字全站仪+油缸行程传感器融合方法是目前掘进系统先进的精确定位定向方法[11-13]。
3.2.1 惯导+视觉融合方法
惯导+视觉融合方法的定向精度可达±0.01°和±40 mm，主要适用于悬臂式掘进机、掘锚一体机等视野开阔的履带式掘进系统。采用惯导+视觉融合方法检测履带式掘进系统的机身位姿，其包括单目工业相机、两平行激光指向仪、捷联惯导、雷达测距传感器和防爆计算机。在此基础上，配合导航控制器与行走驱动共同组成智能导航控制系统。惯导+视觉融合导航原理如图5所示。
图5 惯导+视觉融合导航原理
3.2.2 惯导+数字全站仪+油缸行程传感器组合方法
惯导+数字全站仪+油缸行程传感器组合方法通过高精度的捷联惯导测量速度和角速度增量，通过油缸行程的传感器测量系统推移行程，经过数学计算得出煤矿智能掘进装备的实时位姿。油缸行程传感器和惯导组合会产生位置累积误差，而数字全站仪可以测量出煤矿智能掘进系统的精确位置信息，因此运用数字全站仪修正惯导与油缸行程组合的位置误差，从而实现煤矿智能掘进系统的精准位姿检测。将智能掘进系统准确位姿检测信息实时传递到神经网络PID 智能导航控制算法，驱动行走部液压油缸进行自动纠偏控制，最终实现掘进系统智能导航控制。惯导+数字全站仪+油缸行程传感器组合导航原理如图6所示。
图6 惯导+数字全站仪+油缸行程传感器组合导航原理
3.3 地图构建技术
当前，部分研究学者将煤矿井下新拓巷道的三维重建技术视为煤机装备智能化升级的关键技术，认为该技术对实现煤机装备井下自主移动有重要意义。随着地图构建(SLAM)技术的兴起，SLAM技术已具备简洁高效的操作性和广阔灵活的适应性，因此采用该技术实现对井下巷道地图重现具有可行性。
三维激光扫描仪使用前应完成标定工作，保证装置本身精度。扫描仪安装在煤机设备或由作业人员携带缓慢向前匀速移动，保持水平向前。移动中激光器不断向垂直前进方向的巷道发射激光获取巷道断面数据，并根据激光传输的记录时间获取每个激光点相对扫描仪中心的空间坐标，以三维点云数据的形式存储，进而通过三维点云处理模块对原始数据进行处理，最后构建当前地图。其中存储服务器中包含了点云数据、视频数据和其他感知数据，用于修正巷道模型，辅助完成掘进机井下定位、导航与避障。三维地图构建流程如图7所示，三维构建数据采集系统结构如图8所示。
图7 三维地图构建流程
图8 三维构建数据采集系统结构
3.4 远程可视化控制技术
远程可视化控制技术是解决掘进工作面人-机-环协同以及自主管控问题的关键技术，包含多机协同控制、设备状态可视监控与健康诊断、环境智能监测、主动安全防护、无线数据网络管理、自主供配电等功能[14]。
我国掘进工作面远程可视化控制技术借鉴了综采工作面成功经验，以掘进工作面整体为控制对象，构建了高速数据网络，研究了智能掘进成套装备协同控制策略，设计了掘进工作面远程可视化监控系统。主要功能包括环境安全监测、智能掘进、自动锚护、智慧运输、视频监控、健康诊断和故障识别等功能[15]。智能掘进工作面远程可视化控制总体架构如图9所示。
图9 智能掘进工作面远程可视化控制总体架构
由图9可知，智能掘进工作面远程可视化控制总体架构总体包含3层，分别为设备本地控制层、井下集控室控制层与地面调度室控制层。
(1)设备本地控制层。该层在掘进装备上集成传感检测系统、本地控制系统、通信系统等功能系统，实现掘进系统各个部分的单机智能控制，并通过工业以太网或无线环网将整个掘进系统的各个部分与井下集控中心控制器实时通信，将本地掘进系统的人员、环境、设备、视频等信息传输到井下集控中心。
(2)井下集控室控制层。该层通过与本地监控层的控制主机通信，实现本地掘进工作面的人员安全预警、环境安全预警、设备故障预警、关键部位视频监控和数字孪生驱动的远程智能监控以及远程一键启停，并且通过矿井工业环网或无线环网将实时信息传输地面远程监控层。
(3)地面调度室控制层。该层通过矿井环网和地面环网，在地面监控中心可以实现人员安全预警、环境安全预警、设备故障预警、关键部位视频监控和数字孪生驱动的远程智能监控以及远程一键启停等，还具备对关键信息进行实时存储和历史数据查询等功能。
4 结论
(1)目前，已建成的智能化掘进工作面和研发的智能掘进机器人整体技术水平还处于初级阶段，智能化程度相对较低，成套装备的适应性和可靠性还需要一段时间的检验。然而现有成果在一定程度上缓解了人工作业率高以及采掘失衡等问题，表明煤矿智能掘进装备和智能掘进机器人技术是未来煤矿智能化发展的必然方向。
(2)煤矿井下掘进作业工艺复杂，掘进装备协同控制困难，截割与支护装备可靠性与适应性有待提高，井下狭长密闭环境下实现装备精准定位技术有待突破。
(3)掘进装备智能化升级难度大、周期长、成本高，需要创新科研组织模式，开展共性关键技术的联合攻关。除智能截割技术、智能导航技术、地图构建技术、远程可视化集控技术等共性核心技术外，物联网、云计算、大数据、人工智能等新兴技术与智能掘进机器人的融合也是智能化掘进发展的重要研究内容。
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Discussion on the development status and key technologies of intelligent excavation equipment in coal mines
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