基于无人机多模态感知的露天煤矿爆破智能监管与安全效能提升研究
邵梓洋1
王元颂2
张平1
苏晓鸿1
孙磊1
丁小华2
1.国能北电胜利能源有限公司,内蒙古 锡林浩特 0260002.中国矿业大学 矿业工程学院,江苏 徐州 221116
摘要：爆破作业作为露天矿最危险、劳动力最密集的生产工序,是露天开采的首要环节.生产规模的粗放式扩张使得传统人工巡检模式在穿爆环节面临严峻挑战.传统人工巡检模式在穿爆环节不仅面临炮孔定位偏大(大于 27.4%)、充填质量监测效率低、爆破块度合格率检测差(60%～72%)等问题,还面临爆区三维地质信息的不透明、设备协同管控效率低、频繁爆破作业引发的台阶结构面拉裂损伤,以及火灾、滑坡等安全隐患难预警等衍生风险.面向低空经济新业态发展与露天煤矿智能化转型需求,提出了基于无人机辅助的协同动态监管系统技术研发,研究构建了"空-地-端-环"实时联控框架:空中依托多旋翼无人机搭载高分辨多光谱摄影仪、红外热成像仪、气体监测装置等可高效完成 170 个炮孔的爆破面高精度三维实景建模;地面层部署多参数传感网络,构建深度达 10 m的爆破振动监测网络;终端层开发了双模态目标检测模型与改进YOLOv8 m-MSFA视觉算法,通过引入多尺度特征注意力机制(MSFA),将目标识别准确度提升至 96%以上,并建立了数据驱动的爆破效果动态评价体系.应用结果表明:该技术体系显著缩短了传统人工经验主导的参数迭代周期,从6～8 h压缩至2 h以内,迭代效率提升56.7%～63.8%,作业效率提升 30%～40%,非法入侵预警准确率达 96.4%,有效解决了传统经验驱动型爆破作业存在的安全隐患大、资源浪费严重等问题.
关键词：露天煤矿无人机多模态感知爆破智能监管目标检测
分类号：TD824(矿山开采)
资助基金：国家重点研发计划(2023YFC2907305)国家自然科学基金(52174131)江苏省研究生科研与实践创新计划资助项目(KYCX25_2949)
论文发表日期：2025-09-30
在线出版日期：2025-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 25-33 )
英文信息