智能综放开采不仅涉及采煤机割煤,还需考虑支架后部放煤及顶煤回收。相比智能综采工作面,智能综放工作面设备更多、工况更复杂,生产中异常频发,导致人工干预频繁。为保障智能综放开采顺利进行,设计了智能综放工作面自动运行与人工干预分析系统。系统定义了自动化率、开机率、移架率、记忆割煤率和自动放顶煤率等关键指标,通过采集设备和采煤信息,判断设备运行状态,实现自动化率统计分析。依据运行状态门限和设备工作流程,建立了状态门限知识库,用于识别人工干预前的设备状态,判断是否解除自动化运行条件。基于专家知识分析形成规则库,实施人工干预控制,并分析干预原因。应用结果表明,该系统能够评估自动化率并优化生产系统控制逻辑。
智能综放工作面自动运行与人工干预分析系统的设计与优化
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割顶煤的时候粉尘最大,这是预料之中的事,但研究里提到“三区”分布不均,除尘点位布设得更讲究点效果会好多。再加上呼吸性粉尘比例高、沉降又慢,不搞点策略真的是白防护。
后面还提了些挺实用的建议,比如根据粉尘扩散路径来布设风流方向,或是针对司机位置加装局部通风装置。如果你刚好在做工作面通风优化,或者在整除尘系统,这篇文章可以说是入门级的参考底稿,少走不少弯路。
想再延伸下去的,可以看看下面这些
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用ANN这类问题最大的优势就是——你不用管公式长啥样,数据喂进去,它自己找规律。是用在涌水量预测上,还挺实用。你要是搞矿山安全、地质建模这些,可以参考下它的指标设置方式。
而且它的数据源是东欢坨矿的实际采面数据,曲线特征也得蛮细。你自己搞项目时,也可以按这个思路,先做特征提取,再喂神经网络。模型方面,三层 BP 网络够用了,别太贪心,多了容易过拟合。
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