一种实验室大尺度模拟煤矿采场系统并实现采场围岩智能控制的模拟平台与方法

摘要

本发明公开一种实验室大尺度模拟煤矿采场系统并实现采场围岩智能控制平台及方法。平台包括开采扫描车、可升降底座、实验台和操纵台，开采扫描车包含微型三维激光扫描相机和开采钻头；实验台包含连接液压活塞的群组液压支架，液压活塞通过操纵台控制；每架液压支架安装三个姿态传感和两个压力传感器。实现围岩智能控制的方法包括：通过扫描车的扫描系统和支架上传感器等获取支架、煤壁和顶板的位态信息；通过对采集数据进行处理，构建数据库；将处理后的数据利用机器学习进行训练与优化，寻求围岩最佳状态以及要素最佳参量；将要素分为可控与不可控两类，在开采过程对于可控要素进行调整；将调整后围岩状态持续进行监测与评价，实现围岩动态稳定。

说明书

技术领域

本发明涉及地下煤矿工作面智能化围岩控制领域，特别是涉及一种模拟大尺度智能采场系统的平台和实现采场智能围岩控制的方法。

背景技术

在我国的能源资源中煤炭行业的下降是长期趋势，但煤炭仍是我国的主体能源资源，我国的煤炭行业市场体量巨大，仍是国家的支柱产业。另一方面，我国目前已经处于煤矿智能化开采的初级阶段，智能化、无人化、安全化开采也是行业未来的发展方向。智能化开采的核心之一是构建智能化工作面，而相对于工作面装备群智能化程度的快速发展，由于采场围岩系统所含要素较多，从实际工作面获取的数据表现出密度稀疏，有效价值低，监测力度不足，这主要是由于现场监测难度较大，数据获取复杂；另外数据表现出感知监测不准确，数据结构复杂但关联性强，在现有大部分矿井智能工作面由特定时间获取的数据已经无法满足工作面围岩系统“实时动态”的要求，这主要是由于井下数据传输和处理技术不成熟；另一方面，对于某些围岩环境，如顶底板，煤壁甚至远场对于工作面有重要作用的岩层远远并未达到可视化的程度。这一切都揭示了在现有的技术条件下，在实际的煤矿智能化工作面实现对于围岩系统的智能化控制还需要进行探索。

实现工作面围岩的智能控制首先需要对于采场内的各个要素，如顶底板，煤壁，支架进行全方位有效的监测，获取大量有效的数据信息；以获取的监测数据作为基础，再利用不同计算机算法作为引擎处理不同要素反映的状态信息，更重要的是利用这些数据进行机器学习与训练，构建出围岩系统内各要素与系统整体稳定性的关系模型；最后基于得到的最优化模型，反演系统可控要素的最佳参量，相应的系统要素进行自控制与自适应。最终能够实现对于采场围岩的智能化控制。

而这一切工作在井下工作面现场并无法轻易进行，一方面由于现有的技术条件的制约，无法达到实现上述过程的完整成套技术，如实际的采场无法轻易获取大量的对于采场围岩产生影响的要素的监测数据，数据传输处理，通过算法构建模型也都国与复杂；另一方面，已有的工作面已经进行开采，在工作面进行智能围岩控制的探索，周期较慢，需要浪费大量的时间成本；同时也影响工作面正常生产，造成大量金钱损失。

发明内容

为解决以上技术问题，本发明提出一种在实验室内大尺度构建“微型”的煤矿采场系统，通过在该系统内进行上文所述“实现工作面围岩的智能控制”的完整过程，由于实验室大尺度下的采场系统有较大的容差性，能够在较短的时间与成本下，更为精细地探索实现采场围岩智能控制的实现路径，通过大量的训练与不断完善，再将相关的结论应用于实际的煤矿工作面现场，进而为煤矿的工作面围岩智能控制的探索提供切实可靠的操作实验平台。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

1.本发明提供一种能够在实验室内大尺度模拟地下煤矿采场系统的实验平台，其特征在于，包括实验台，左可伸缩底座，右固定底座，开采扫描车，遥控，操纵台，分析台(计算机)等部分构成。所述实验台由下至上包括由可装卸板块构成的底板、推移液压缸、群组液压支架、液压支架监测组件，所述实验台中由下至上依次铺设多个模拟层，最下端的所述模拟层为煤层，所述推移液压缸固定于实验台的左侧，所述推移液压缸与所述群组液压支架连接，所述液压支架监测组件设置在所述群组液压支架中每一个支架上；所述开采扫描车包括可升降的激光扫描装置和开采装置，所述的开采扫描车由所述遥控控制导航，所述的激光扫描装置与所述分析台(计算机)连接；所述的操纵台包括开启、关闭按钮，支架调姿按钮，液压缸推移按钮，所述操纵台与所述推移液压缸连接。

优选地，所述实验台箱体上端开口，包括底板，前后左右侧板，所述底板包括多个由左至右依次设置有的多个条状板条，所述条状挡条两端分别通过螺栓固定于两个所述前后侧板上。

优选地，所述实验台底座左端可在所述操纵台控制下升降，底座右端固定。

优选地，所述液压支架监测组件包括3个位姿传感器与2个压力传感器，传感器分别位于所述群组液压支架的每一台支架上。

优选地，所述3个位姿传感器分别为顶梁位姿传感器，安装于所述液压支架顶梁下端，底梁位姿传感器，安装于所述液压支架底座上端，连杆位姿传感器，安装于所述液压支架连杆内测；所述2个压力传感器分别为顶梁立柱压力传感器，安装于两立柱之上，掩护梁液压缸压力传感器，安装于掩护梁液压缸之上。

优选地，所述开采扫描车包含所述开采装置和所述激光扫描装置，所述开采装置主要包括可升降的开采钻头，所述激光扫描装置主要包括可升降激光扫描相机，所述激光扫描相机包括两个摄像头，可同时扫描监测煤壁和顶板的状态，所述激光扫描装置与所述计算机连接，将扫描图像数据传输至所述计算机之上。

优选地，本发明通过建立所述的统一坐标下采场系统各要素的位置获取大量的支架、煤壁和顶板的相关数据，所述的统一坐标系是以实验台的一个顶点为坐标原点，长、宽、高的方向分别为X、Y、Z轴，可以统一描述包含所述模拟层、所述群组液压支架、所述开采扫描车等相对位置的数学坐标系。

2.本发明提供了该采场系统实验平台实现采场围岩智能控制的方法，包括以下步骤：

S1.通过所述的液压支架传感装置，统一坐标系下支架相对位置获得支架阻力数据、支架姿态数据与支架空间位置数据；通过所述开采扫描车的开采钻头相关参数的设置与在遥控控制下统一坐标系下开采车行驶的相关物理和数学参数获得开采数据；通过所述开采扫描车的扫描装置与所述计算机连接获取煤壁与顶板的扫描图像；

S2.通过对于所述步骤S1中的支架阻力数据、支架姿态数据、支架空间位置数据进行处理分析，分别建立包含支架阻力数据库、支架姿态数据库与支架位置数据库的支架大数据库；通过对于所述步骤S1中的煤壁与顶板扫描图像通过图像处理器进行拼接与处理，建立煤壁与顶板的动态图像数据库；

S3.通过将经过处理后分别建立的采场要素数据库进行分析，利用机器学习的相关步骤，分别对每个采场要素的数据库进行：1)数据预处理，2)机器学习算法模型的选择，3)训练与测试，4)模型优化的过程，寻找在各要素模型耦合条件下采场围岩的最佳状态以及各个要素的最佳参量；

S4.将所述采场要素分别可控与不可控两类，具体包括:可控要素(支架支护力，工作面长度，割煤高度，支架位姿，初撑力，推进速度等)，不可控要素(顶板来压，煤壁片帮，支架刚度，支架偏载等)；通过基于上述S3过程得到的最优化模型，反演系统可控要素的最佳参量，对于上述采场系统可控要素进行控制与调整，实现系统自控制与自适应；

S5.通过对于调整后的围岩状态进行动态的分析与评价，即重复上述S3、S4过程，实现动态不间断下采场围岩的相对稳定，最终能够实现对于采场围岩的智能化控制。

本发明相对于现有技术取得了以下技术效果：

本发明提供的实验室内大尺度模拟地下煤矿采场系统的实验平台，包括实验台，左可伸缩底座，右固定底座，开采扫描车，遥控，操纵台，分析台(计算机)，支架监测传感组件，激光扫描装置，开采钻头，针对传统的煤矿实现对于工作面围岩的控制主要是通过人工判断进行相应操作或是利用单一手段对于围岩进行控制的问题，本发明所涉及的实验平台与提供的采场智能围岩控制方法，能够通过支架、煤壁和顶板的多源要素信息对于采场围岩的状态进行判断，并通过对围岩状态和子要素之间建模优化，对系统的“可控要素”进行智能调节，实现采场围岩状态的动态智能控制；另现有的有关煤矿实现智能化工作面岩层控制的方法多数集中于理论与设想层面，提出实现智能岩层控制的“路径”，但并未在实际的工作面或者模拟平台上进行实施，本发明涉及的平台和实现路径提供了切实可靠的操作实验平台，通过在该系统内进行上文所述“实现工作面围岩的智能控制”的完整过程，能够在较短的时间与成本下，更为精细地探索实现采场围岩智能控制的实现路径，通过大量的训练与不断完善，再将相关的结论应用于实际的煤矿工作面现场。可见，该发明能够模拟煤矿采场系统并实现采场围岩智能控制，经过大量实验后得到的数据与经验可以为实际的智能化工作面的围岩控制提供理论与经验。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明提供的模拟实验室大尺度采场系统平台的立体示意图；

图2为本发明中推移液压缸与群组液压支架的配合示意图；

图3为本发明中液压支架与支架传感组件的安装示意图；

图4为本发明中开采扫描车的立体结构示意图；

图5为本发明中开采扫描遥控装置的示意图；

图6为本发明提供的实现采场智能围岩控制的流程图。

附图标记说明：1、左可升降底座；2、右固定底座；3、条状底板；301、底板开采侧第一块板块；302、底板开采侧第二块板块；303、底板开采侧第三块板块；4、统一坐标系；5、推移液压缸；6、群组液压支架；61、支架可伸缩底板；62、顶梁位姿传感器；63、底座位姿传感器；64、连杆位姿传感器；65、掩护梁液压缸压力传感器；66、支柱压力传感器；7、开采扫描车；71、开采钻头；72、三维激光扫描相机；73、开采扫描车遥控装置；74、启动按钮；75、方向按钮；8、分析台计算机；9、操纵台；10、左(右)侧底端可拆卸板块；11、模拟煤层；12、模拟直接顶岩层；13、模拟基本顶岩层；14、模拟其余上覆岩层；15、应变片。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的目的是提供一种能够在大尺度模拟煤矿采场系统并实现采场围岩智能控制的方法，以解决上述存在的问题，将煤矿传统上靠人为或单一的控制采场围岩的手段，以及仅在设想上进行智能围岩控制顶层的缺点。设计进行一种大尺度真实模拟采场工作系统，通过在大尺度通过多种技术手段的尝试，最终实现围岩智能控制，进而为智能工作面现场实现围岩智能控制进行探索。有利于我国煤矿智能化工作面的建设，加快煤矿开采智能化的进程。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

如图1所示，本实施例提供一种实验室大尺度模拟采场系统的平台，包括左可升降底座1，右固定底座2，条状底板块3，统一坐标系4，推移液压缸5，群组液压支架6，开采扫描车7，，分析台计算机8、操纵台9，左可升降底座1可通过松开侧面的螺栓，操纵操作台9上的升降按钮，到达目标的高度后在固定螺栓，实现升降。通过左可升降底座1和右固定底座2的配合实现模拟不同倾角条件的采场系统。

如图1和图2所示，推移液压缸5固定与实验台的一侧，与群组液压支架6连接，每一个液压缸与液压支架之间连接有可伸缩地板61，推移液压缸5与操纵台9连接，通过操纵操作台9上的推移按钮可实现每一个液压支架、分组液压支架的推移。

如图1和图3所示，群组液压支架6中的每一个支架都包含3个位姿监测传感器，具体分别为安装于支架顶梁下的顶梁位姿传感器62，用来传感和监测顶梁的姿态，安装于支架底座上的底座位姿传感器63，用来传感和监测底座的姿态，安装于掩护梁与底座之间的连杆内测的连杆位姿传感器64，用来监测和传感连杆的姿态；包含2个压力传感器，具体分别为安装于掩护梁液压缸上的压力传感器65，用来监测传感掩护梁液压缸的压力，安装于液压支柱上的压力传感器，用来监测和传感液压支柱的压力。通过所述的液压支架监测传感装置，获取大量实时的支架压力和姿态数据；通过统一坐标系4下支架的相对位置变化获得支架的位置数据。

具体地，实验平台箱体为上端开口结构，由下之上分别铺设多个模拟层，最下端的模拟层为煤层11，推移液压缸5与群组液压支架6随着煤层开采支护煤层与顶板，往上的模拟层依次为模拟直接顶12，模拟基本顶13与以上其他模拟层14，具体地，根据现场煤层条件设置的不同配比的沙子、石灰、石膏、黑墨以及水来制作模拟煤层11，通过不同配比的沙子、石灰、石膏和水来分别制作模拟直接顶12、模拟基本顶13和上覆其它岩层14，再依次进行铺设，层间铺设应变片15，其中顶板分层厚度与强度可由铺设依据现场条件设置，其中应变片15随着顶板断裂的反应可以获得顶板垮落步距与位置信息。

如图4和图5所示，开采扫描车7包含开采钻头71和激光扫描相机72，开采钻头71可升降，在需要模拟煤层开采时启动开采钻头71，升起钻头开始开采模拟煤层，激光扫描相机72在开采过程中启动升起扫描煤壁和顶板状态，开采扫描车由扫描车遥控装置73控制导航，遥控装置73包括启动按钮、方向按钮，分别控制开采钻头71和扫描相机72的启动以及开采扫描车7的行驶。

具体地工作过程为：(1)固定实验台底座1，2与实验台(此时实验台的底部条状底板3和左(右)端的可拆卸板块10均安装),将左端底座1根据要求升至适当位置；

(2)在实验台中按照矿井条件及相似比铺设模拟材料(最低端为煤层10，其上依次模拟直接顶11，基本顶12和上覆其余岩层13)，在铺设材料时，可随机在煤岩层中人为制造少量的裂隙，用以后述实验的监测与扫描；

(3)将开采扫描车7放置于实验台底部；

(4)模拟煤层开采过程。具体操作为：将底部开采侧第一块板块301摘下，用扫描车遥控装置73操作开采扫描车7，使开采钻头71升起并启动进行割煤过程，随着开采过程的进行，操纵扫描车的激光扫描装置72升起开始扫描煤壁与顶板的状况；此时，取下实验台左(右)端下部的板块10，并随着开采的推进依次安装好可操纵推移的液压支架6直至底部第一板块范围内的煤层采完(此时所有的液压支架也安装完毕)；

(5)摘下底部第二块板块302，操纵开采扫描车7掉头，第二板块部分的煤自统一坐标系4下y轴负方向向正方向割煤，并同时操作扫描装置72持续监测煤壁与顶板状况；随着开采的进行，在操纵台上9操作进行液压支架6的依次推移，分析台计算机8持续接收统一坐标系4下液压支架的空间位置、液压支架上各传感装置62～65的传感数据以及激光扫描装置72持续扫描的煤壁、顶板图像；

(6)随着煤层的开采分析台计算机不断根据接受的各类数据进行处理和分析(进行机器学习和训练)，构建出采场围岩稳定性关系模型，并基于得到最优模型反演系统可控要素最佳参量，并通过操纵台进行对可控要素的相应调整；随后不断监测调整后的煤壁与顶板状态；实现“扫描监测-模型构建-优化模型-调整-扫描监测”循环的不间断进行，具体实现采场智能围岩控制的流程如图6所示；

(7)自第三块板块303后，依次重复上述(5，6)过程，直至煤层开采完毕；

(8)根据分析台计算机8得到的大数据进行整体开采过程中上述过程的评价分析，总结经验，为实际采场工作面的智能围岩控制提供借鉴；

(9)若要模拟倾斜煤层的开采行为，可通过调整左端底座1的升降位置，并重复上述过程实现。

本说明书中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。