简介:摘要:辅助运输系统在煤矿生产中扮演着重要角色,它直接影响着生产效率和作业安全。近年来,我国积极推进煤矿智能化建设,在高新技术的支持下,煤矿开采的效率、安全性和智能化程度不断提升。然而,在整个生产系统中,井下传统辅助运输系统仍然面临着一些实际问题。这些问题包括运输工艺不连续、转载转运环节多、用工岗位占比高以及自动化与智能化程度低等。这些问题已经成为制约煤矿智能化建设和无人化发展的薄弱环节。为了解决这些问题,煤矿智能无轨辅助运输技术应运而生。本文将围绕着煤矿智能无轨辅助运输技术展开论述。我们将探究该技术的发展现状,并分析煤矿智能无轨辅助运输技术应用前景。希望通过本文的探讨,可以为采煤行业人员提供参考,推动我国经济快速发展。
简介:摘要:针对现阶段煤矿井下带式输送机运输系统存在自动化程度低、运输作业人员数量多以及监控覆盖范围不全等问题,依据现场情况设计了一种智能控制系统。经实践证明,智能控制系统的应用不仅提升了带式输送机自动化程度,减少了井下人员数量以及带式输送机运行能耗,而且带式输送机沿线各检测装置获取参数均可通过控制台显示,提高了故障预警能力。
简介:摘要:在人类社会发展过程中,煤炭能源的使用必不可少,随着经济持续增长,对于这项能源的需求量不断增多。当前,使用煤炭来进行发电仍占据着国家能源结构的主要部分,并且在未来相当一段时间内仍需要大量利用煤炭资源来构建我国的能源构成。随着各种矿井开采的进行,许多煤矿表层较易开采的部位已经开采完毕,正逐渐往更下层煤矿进行作业,但由于下层地质结构中环境恶劣,经常会出现高温、高压等情况,一旦开采出现问题,会导致矿山灾害的产生,严重影响煤矿的开采效率,甚至危害人民安全,为了煤矿开采的安全生产,许多问题亟待解决,针对于此,本文开展研究了煤矿综采工作面智能化开采技术,以推动井下自动化发展。
简介:本文针对煤矿机电设备故障分析与智能诊断问题进行了深入研究。通过对煤矿生产中常见的机电设备故障案例进行分析,提取了故障特征和模式。基于机器学习和人工智能技术,提出了一种智能诊断方法,该方法能够从传感器数据中实时监测设备状态并识别潜在故障。在实际煤矿环境中的应用表明,该方法能够高效准确地预测设备故障,实现故障预防和生产安全提升。本研究为煤矿生产设备维护提供了实用的指导,也为类似工业领域的智能诊断提供了借鉴。