薄煤层自动化长壁综采关键技术及决策支持系统研究
本文选题:薄煤层 + 开采方法 ; 参考:《中国矿业大学》2016年博士论文
【摘要】:论文针对薄煤层综采工艺决策支持系统及自动化开采关键技术体系,综合运用理论分析、计算机模拟、工业性试验及现场实测等研究方法,系统研究了薄煤层长壁综采工作面开采方法优选、薄煤层综采工作面设备选型与配套专家系统、薄煤层长壁综采工艺模式聚类分析与评价及薄煤层自动化综采工艺关键技术,研究成果为类似条件下薄煤层自动化开采设计提供了理论指导,主要结论为:(1)确定了以经济、技术、人机环境为评价准则的薄煤层采煤方法优选决策指标体系,基于离散型随机变量概率统计原理,设计了指标层权重向量概率分布的蒙特卡罗模拟仿真试验,建立了薄煤层长壁综采工作面开采方法优选的多属性多目标决策模型,指导了薄煤层综采工作面开采方法优选设计。(2)建立了基于遗传算法优化的薄煤层综采工作面设备选型与配套专家系统,研发了配套的智能化设备选型决策软件,探讨了智能化选型结果的可信度及存在的技术风险,实现了薄煤层综采工作面关键设备的智能化选型。(3)提出了我国薄煤层综采工艺模式分类策略,建立了综采工艺模式聚类分析评价体系,设计了薄煤层综采工艺模式优选的神经网络理论模型,实现了给定条件下薄煤层综采工艺模式的智能优选,设计并完成了自动化综采工艺模式的分阶段实施方案。(4)构建了薄煤层自动化综采工艺关键技术体系,提出了薄煤层自动化割煤技术的精细化分类策略及实施方案,开发了复杂条件薄煤层综采工作面自动化截割技术,实现了薄煤层煤厚变化带、地质构造带截割轨迹预设及截割速度的自动化控制,揭示了采煤机定姿定位及工作面视频监控技术的工作原理,完善了薄煤层自动化综采工艺决策支持系统。
[Abstract]:Aiming at the decision support system of fully mechanized coal mining process and the key technology system of automatic mining in thin coal seam, the research methods such as theoretical analysis, computer simulation, industrial test and field measurement are used in this paper.This paper systematically studies the optimization of mining methods for long wall fully mechanized coal face in thin coal seam, the equipment selection and supporting expert system of thin coal seam fully mechanized coal face, the cluster analysis and evaluation of long wall fully mechanized coal mining technology mode of thin coal seam and the key technology of automatic fully mechanized coal mining technology in thin coal seam.The research results provide theoretical guidance for the automatic mining design of thin coal seam under similar conditions. The main conclusion is that the decision index system for optimal separation of thin coal seam mining method based on economy, technology and man-machine environment is determined.Based on the principle of probability and statistics of discrete random variables, Monte Carlo simulation experiment of probability distribution of weight vector in index layer is designed, and a multi-attribute and multi-objective decision-making model for mining method of longwall fully mechanized mining face in thin coal seam is established.Based on genetic algorithm optimization, an expert system of equipment selection and matching for thin coal seam fully mechanized mining face is established, and a matching intelligent equipment selection decision software is developed.This paper discusses the reliability and technical risk of intelligent selection results, realizes the intelligent selection of key equipment in thin coal seam fully mechanized mining face, and puts forward the classification strategy of thin coal seam fully mechanized mining technology model in China.The cluster analysis and evaluation system of fully mechanized coal mining technology model is established, and the neural network theory model of optimal selection of thin coal seam fully mechanized mining technology model is designed, and the intelligent optimal selection of thin coal seam fully mechanized mining technology mode is realized under given conditions.The key technology system of automatic fully mechanized coal mining technology in thin coal seam is constructed, and the detailed classification strategy and implementation scheme of automatic coal cutting technology in thin coal seam are put forward.The automatic cutting technology of fully mechanized coal face with complicated conditions has been developed, and the automatic control of the cutting track and cutting speed of the thin coal seam thickness zone, the geological structure belt cutting track and the cutting speed have been realized.The working principle of position determination and video monitoring technology of coal mining machine is revealed, and the decision support system of automatic fully mechanized coal mining process in thin coal seam is improved.
【学位授予单位】:中国矿业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TD823.251
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,本文编号:1764726
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