近日,康红普院士团队在《煤炭学报》2021年第7期发表了题为《掘进工作面围岩稳定性分析及快速成巷技术途径》的研究成果。
研究人员采用数值模拟方法研究了掘进工作面围岩应力、变形、破坏分布特征,研究了围岩地质力学参数、掘进与支护参数对掘进工作面围岩稳定性的影响。分析了掘进工作面围岩稳定性、煤岩可掘性、可钻性、可锚性,指出巷道掘进存在的问题,及提高煤巷掘进速度的方法。最后,构建了掘进自动化、智能化总体技术架构,分析了自动化、智能化关键技术,提出我国煤矿自动化、智能化掘进技术的发展路径。
近年来,我国煤矿智能化开采技术及智慧煤矿建设发展迅速 。掘进是煤矿生产中的一个关键环节,掘进自动化、智能化水平也得到一定程度的提升。以下重点介绍《掘进工作面围岩稳定性分析及快速成巷技术途径》成果中对掘进工作面自动化、智能化关键技术及发展路径的研究。
一、掘进自动化、智能化总体架构
掘进自动化、智能化包括智能感知、智能决策、自动执行3个要素。掘进工作面智能感知涉及3个层面:
① 掘进前进行全面、系统的煤岩体地质力学测试,在掘进过程中进行超前探测、随掘探测、随钻测量,实现对掘进工作面及配套系统“人-机-环”信息的全面感知,在此基础上建立掘进工作面动态地质模型,作为基础环境;
② 掘进工作面环境的感知,实时监测顶板离层、巷道变形、围岩应力、锚杆锚索支护体受力及瓦斯、粉尘质量浓度等,监测作业环境动态变化;
③ 设备感知,实时监测截割动载、截割轨迹、锚杆锚索钻机扭矩、推力等信息,记录设备工况并进行故障诊断,监测设备的位置、姿态信息,实现设备的行走导航与各功能动作定位感知。感知信息通过高网速传输系统传送至智能掘进自主决策平台,通过该平台进行多源异构数据的格式统一、通信协议转换。
掘进智能化总体架构
基于感知层数据,获得煤巷掘进工作面围岩稳定性、可掘性、可钻性、可锚性特征,掘进工作面围岩应力场与位移场动态演化规律,确定掘进、支护、运输等协同平行作业模式与工艺。以上述数据为支撑,以下位传输的动态数据为依据,建立基于掘进工作面动静载叠加作用下截割控制模型,临时支护、永久支护与围岩耦合控制模型,探、掘、支、运等多机协同控制模型,进行控制逻辑自主决策,为自动执行提供依据。
基于决策层控制逻辑,在执行层进行掘进工作面各设备系统的导航定位、截割、支护、运输、通风、降尘等动作,动作结果通过自主感知反馈至自主决策平台,对巷道掘进各工序作业进行实时监控、决策,对各动作进行执行与修正,形成闭环控制。
二、掘进工作面自动化、智能化关键技术
(一)自动化、智能化截割技术
煤巷截割时间占总掘进时间通常少于30%,截割过程仅需要一名掘进机司机,截割不是影响掘进智能化的主要制约因素。目前已经能够实现一键启停、地面远程视频遥控等自动化控制。要实现更高层次的自动化、智能化,应进一步深入研究低扰动截割、截割动载识别与控制、截割轨迹自动规划等技术。
首先必须考虑巷道围岩条件,开发低扰动截割技术,通过优化截齿结构与布置方式,减少截割扰动对围岩稳定性影响。开展不同工况下截割实验室试验,可建立1∶1比例相似模型,深入研究不同煤岩层条件下截割扰动影响规律。开展井下现场原位截割测试研究,通过大量测试与统计数据,获得不同截割方式对掘进工作面围岩扰动影响规律。
开发截割动载荷识别技术与截割转速交流变频调速控制技术,实现不同工况下截割参数自动调节,包括截割转速、单刀力、牵引速度和截割深度等参数,实现电机输出转速、扭矩与破岩效果匹配,提高截割对不同煤岩层条件的适应性。
开发截割岩石动载荷数据提取及识别技术,实现对截割载荷信号的传输及特征提取,并配套研发大容量、高速采集、存贮及数据处理技术,实现载荷信息的实时分析,并建立各参数匹配关系,实现现场截割过程中自动调整截割参数来适应工况的变化。
截割轨迹的自动规划目前已开展大量的研究,应进一步在掘进装备运动学模型的基础上,以掘进装备机身为测量基准,在掘进装备导航定位基础上,以惯性空间为基准,配套相应监测技术,开发与掘进工作面围岩稳定性相匹配的截割轨迹自动规划算法及控制技术。
(二)临时支护技术
巷道掘进后随着应力释放,围岩会出现离层、破坏,导致围岩自稳能力差,甚至发生冒顶、片帮。不同类别的巷道围岩对临时支护的需求不同。对于易冒顶、片帮的围岩,临时支护尤为重要。如前所述,现有的多数掘进工作面临时支护不能满足快速掘进的要求,需要探索新型临时支护技术,保障掘进工作面空顶、空帮范围内围岩的稳定性,为锚杆安装提供较大的作业空间。临时支护的发展主要有2个方向:
① 改进现有临时支护装置,根据掘进工作面围岩条件开发与之相匹配的临时支护结构及自适应控制技术,提高对围岩的适应能力,减少对围岩的反复支撑,提高临时支护效果;
② 改变现有临时支护方式,提出快速喷涂临时支护技术,采用快速凝固喷涂材料,配套自动化高效喷涂设备,在巷道表面形成高强度、高韧性护表喷层,起到临时支护的作用,同时可防止煤岩体风化,并替代金属网。
(三)自动化锚杆施工技术
目前广泛采用的树脂锚杆的安装工艺流程如图所示,包括:铺联网、安装钢带等护表构件、钻孔、卸钻杆、安装锚固剂、安装锚杆、搅拌锚固剂、拧紧螺母等多道工序。如前所述,由于工序复杂、自动化水平低,占去了60%以上的时间与人员。因此要实现快速掘进,锚杆支护的自动化、智能化是关键技术。
围绕锚杆施工自动化、智能化主要有2个方向,一是基于传统锚杆施工工艺进行自动化改进,例如中国煤炭科工集团太原研究院通过高压气体将树脂锚固剂送入孔中,并研发了自动钻孔、输送锚固剂、自动安装锚杆的台车。景隆重工机械有限公司在锚杆前方安装塑料套筒,将锚杆与锚固剂联结为一体,通过锚杆将锚固剂送入孔中,研制出钻孔、安装锚固剂并预紧的自动化锚杆台车,设置专门的锚杆存储机构。上述技术实现了钻孔、输送锚固剂、安装锚杆、搅拌及预紧的自动作业,但没有改变锚杆施工工艺,锚杆施工用时与人工相比并没有缩短,且对塌孔、锚固剂入孔困难、因围岩片落引起的锚杆外露超长等问题难以解决,抗干扰能力差。
锚杆自动化施工的另一个方向是对传统施工工艺进行改变,开发出新型钻锚一体化锚杆及配套施工工艺,以高强度无缝钢管为杆体,前端镶嵌一次性钻头,锚杆作为钻杆在钻箱带动下逆时针旋转打孔钻进,顺时针旋转拧紧螺母进行预紧。研发出新型触变性锚注材料,由A,B两组分组成,1∶1混合均匀后具有触变性。该锚注材料通过原浆进入锚杆尾部混合,自钻头流入钻孔,充填锚杆与钻孔间的环形空隙。停止泵送后,锚固剂触变特性可使锚固剂克服重力作用不沿钻孔流动,从而实现端锚至全长锚固任意长度锚固。
选用高扭矩、高转速液压马达,实现了锚杆高扭矩预紧。该钻锚一体化锚杆实现了钻孔、注锚、预紧工序由同一机构完成,避免了施工机具的反复切换,同时节省了拆卸钻杆的时间,施工效率明显提高。克服了塌孔、锚固剂难以输送、围岩片落引起的锚杆外露超长等问题导致锚杆安装失败。基于钻锚一体化锚杆施工工艺,开发出“一键打锚杆”控制系统,实现了锚杆自动化快速施工。井下试验数据表明:单根锚杆施工时间不超过2 min,施工速度提高1倍。
(四)超前探测技术
掘进工作面探测是巷道掘进必要的安全保障,目前主要采用物探、钻探结合的方法。物探主要采用槽波、地震波对掘进构造进行超前探测,采用瞬变电磁进行超前探水,物探需要停止掘进作业,布设信号发射、接收装置,影响正常掘进。由于掘进工作面空间有限信号收发装置无法按照理想条件布设,一定程度上影响了物探的精度。另外,还开发了基于掘进机随掘震源的巷道前方构造探测技术,以掘进机切割煤壁和岩石时产生的地震波作为震源,通过连续采集地震波并从中寻找反射波实现巷道超前探测。钻探是最可靠的超前探测手段,随着掘进装备集成化程度提高,整机装备体积增大,钻探与掘进装备换位困难,超前钻探逐步成为影响巷道快速掘进的重要因素。为实现便捷的超前钻探,研发了掘探一体化的装备,包括基于悬臂式掘进机的掘探装备、基于掘锚一体机的掘探装备,通过将超前液压钻机集成于掘进机、掘锚一体机上避免了掘探换位作业。
为了解决随掘随探存在的问题,中煤科工西安研究院提出区域探测技术方案,在掘进前利用千米定向钻机一次性完成整条巷道的钻探,通过钻孔物探一次性完成拟开掘巷道周围区域的物探,并开发出物探与钻探相结合的综合探测技术,实现了“探测先行、掘探分离”,消除了超前探测对掘进的影响。
(五)定位与导航技术
定位与导航技术是掘进工作面装备实现自动化、智能化的重要技术,包括掘进装备行走的定位导航和锚杆支护的定位等。
掘进装备行走定位导航现有陀螺惯导、激光指引、全站仪测量、超宽带定位等单一导航设备和方法,难以满足强振动、高湿度等掘进工作面环境工况。定位导航有2个发展趋势:① 提高现有导航技术的精度,② 采用多传感器测试、数据融合方法与技术,将具有不同特点多种导航传感器、位姿检测方法进行组合,充分发挥各自特点与优势,实现高效、精确导航。组合导航技术包括:超声波和惯性导航组合、机器视觉和惯性导航组合、激光标靶和倾角传感器的组合、全站仪与惯性导航组合等多种方式。另外掘进行走的定位还应根据实际掘进成型的巷道为基准,进行相对定位,在掘进装备前方和两侧布设测距雷达,计算掘进装备与煤壁距离,判断掘进装备的位置和角度偏差。
锚杆支护定位目前有多种方式,首先可根据锚杆设计间排距进行定位。以掘锚一体机为例,掘进装备按固定排距行走,锚杆钻臂与掘进装备保持同步,通过示教技术,锚杆钻臂按锚杆间排距以示教路径进行定位施工锚杆。锚杆支护还可采用基于深度学习的目标检测技术定位,例如以已支护完成的锚杆托板为目标进行深度学习目标检测,采用卷积神经网络对锚杆托板进行特征提取,根据所提取到卷积神经网络特征对目标的坐标和大小等信息进行回归预测,根据已支护锚杆托板的位置坐标,来判定下一个循环锚杆安装位置。在井下巷道中经常会出现局部漏顶、片帮情况,应以冒顶、片帮后的煤岩表面为基准,否则达不到预期的钻孔深度,这就要求锚杆钻机能实时根据工况调整钻进深度。可通过基于视觉传感的锚杆支护实时位姿解算,对漏顶、片帮不同畸变特征图像进行检测,判断漏顶、片帮深度,从而实时调整锚杆钻机的作业位姿补偿量,及时补偿现场工况改变造成的支护参数变化,提高锚杆支护定位的准确性。
(六)围岩稳定性与环境监测及大数据分析
掘进工作面及巷道围岩稳定性监测可为掘进自动化、智能化提供重要基础数据。掘进工作面周围瓦斯、粉尘质量浓度、温度等参数的实时监测与分析,是保障巷道安全的必要条件。
围岩稳定性监测内容主要包括围岩应力、位移、离层、破坏监测,支护体受力、变形、破坏监测。现有围岩稳定性监测技术主要存在3个问题:
① 通过在巷道中布置测站进行某一断面的监测,监测点固定,代表性差,难以反映全长巷道围岩的稳定性;
② 监测实时性差,监测频率低,监测特征点少,例如巷道表面位移监测十字布点法只能反映顶、底、两帮4个特征点变化数据,无法满足巷道全断面监测的需求;
③ 监测多集中在巷道永久支护段,监测仪器多需要打孔安装,施工繁琐,缺少可供掘进设备搭载的随掘监测技术,无法反映掘进工作面围岩稳定性随掘变化规律。
随着计算机图像识别与处理技术的发展,激光扫描测量技术与视觉测量技术等非接触式测量方法可应用于巷道围岩变形监测。巷道表面三维激光扫描点云分布,精度达到毫米级,能够满足巷道变形监测的需求。另外探索研发了随掘关键特征点双目视觉监测技术,随掘过程中每隔一定排距在巷道顶板和两帮布置若干反光辅助特征点,掘进设备上安装立体视觉相机实时监测特征点之间的相对距离,可实现两帮和顶板相对变形量的实时监测,用于判断顶板的相对下沉量,并可根据该数据的实时反馈,实现掘进工作面支护参数的动态调整。
巷道三维激光扫描点云分布
由于围岩条件的复杂性、多变性,单一监测很难客观评价围岩稳定性。采用多传感器、多信息融合技术才能对围岩稳定性进行全面、系统、可靠的评价。同时基于大量井下实测数据,建立掘进工作面及全长巷道围岩稳定性监测数据库,开发围岩稳定性监测数据云平台,通过大数据分析实时评价围岩稳定性及支护设计的合理性,为自动化、智能化掘进与支护提供数据支撑。
巷道掘进过程中会涌出瓦斯、产生粉尘,影响掘进工作面的安全和矿工职业健康,特别是对于高瓦斯煤层,瓦斯还显著影响巷道掘进速度。应研究不同围岩条件、不同截割方式下掘进工作面瓦斯、粉尘质量浓度随掘进的变化规律,建立通风量、瓦斯体积分数、粉尘质量浓度、粉尘颗粒分布等各参量之间的动态数据模型,实时分析监测数据,快速、准确识别掘进工作面周围瓦斯、粉尘分布情况,实现随掘过程中瓦斯、粉尘等工作面环境参数的准确监测与预警。
三、煤巷自动化、智能化掘进技术发展路径
我国煤矿巷道围岩地质条件千差万别、复杂多变,掘进技术与装备发展很不均衡,发展掘进自动化、智能化技术不能“一刀切”,应根据前述的围岩稳定性、可掘性、可钻性、可锚性等条件,结合煤矿的具体情况,分条件、分类别、分区域、分步骤实施。
对于鄂尔多斯、陕北等矿区非常稳定(Ⅰ类)、稳定(Ⅱ类)围岩条件,目前多数大型矿井的掘进已实现机械化、部分实现自动化,开始向智能化迈进。有些煤矿的掘进速度已达到1 500~2 000 m/月,但掘进工作面用人较多。
① 应重点攻关锚杆、锚索自动化施工技术,显著减少用人、提高支护效率;同时,提升掘进定位导航技术、自动截割技术、多机协同控制技术,真正实现掘进自动化;
② 应突破智能感知、智能决策、自动执行的技术瓶颈,在掘进工作面环境、围岩稳定性、装备工况、全时空巷道矿压监测与感知及大数据分析技术的基础上,建立掘进与支护控制模型,提出相应的算法和决策模型,形成以大数据支撑的动态化、信息化、智能化快速掘进技术,实现快速、少人、高效。
对于我国大部分巷道围岩条件(一般Ⅲ类、不稳定Ⅳ类),目前多数煤矿实现了截煤机械化,部分达到自动化程度,但支护主要依靠人工。此类条件需要经历全部机械化、自动化到智能化的发展过程。
① 需重点解决人工支护的问题,研发新型机械化、自动化临时支护技术,锚杆与锚索机械化、自动化施工技术,实现临时支护与永久支护的快速施工;
② 构建掘支一体化系统,提升掘进与支护平行作业能力。开发适用的掘锚一体机,降低截割扰动,增强过地质构造的能力,掘进全过程实现自动化;
③ 开发掘进环境、围岩稳定性、装备工况、支护状况感知系统及大数据分析技术,根据Ⅲ类、Ⅳ类围岩特点提出掘进与支护控制模型、决策模型,实现掘进的动态化、信息化施工,逐步提升智能化水平。
对于围岩稳定性非常差(Ⅴ类)的巷道条件:
① 应开展掘进工作面地质构造超前探测技术研究,超前支护与加固技术、材料及装备研发,如超前深孔注浆技术、先卸压后掘进技术等,提高巷道围岩的可掘性;
② 开展低扰动截割技术研究,开发钻锚注一体化锚杆、锚索自动化施工技术,提高掘进系统的机械化、自动化水平;
③ 开展掘进各工序的自动化控制,掘进环境、围岩稳定性实时监测,信息反馈、控制、执行等技术研究,不断提升掘进自动化、智能化水平。