煤矿巷道智能掘进技术进展、挑战与趋势
张旭辉1
万继成1
杨文娟1
赵友军2
欧阳广钱3
王亮2
赵文3
王超3
1.西安科技大学机械工程学院,陕西西安 710054;陕西省矿山机电装备智能检测与控制重点实验室,陕西西安 7100542.西安煤矿机械有限公司,陕西西安 7100323.陕西能源赵石畔矿业运营有限责任公司,陕西榆林 719100
摘要：煤矿巷道智能掘进是实现智能矿山建设目标的关键环节.阐述了煤矿巷道智能掘进的内涵,通过分析全断面掘进、掘锚机、连采机及掘锚一体机快速掘进系统特性及发展现状,详细剖析了加快煤矿巷道智能掘进发展的装备精确定位、定向掘进、断面成形自主截割、智能支护、设备群协同控制、工作面设备故障与安全预警、地质状态感知以及工作面智能管控等关键技术.针对井下复杂环境下的装备定位与环境感知、智能控制、智能决策需求,提出了基于合作标靶的视觉定位、"视觉+"多源融合组合定位及以巷道环境特征为目标的无标靶视觉定位技术,同时,研究了视觉+深度学习巷道断面裂隙检测、巷道几何形态重建技术,提升了井下掘进装备的自主导航与环境感知能力;提出了定向掘进与纠偏、轨迹规划与截割控制、虚拟示教记忆截割、锚固孔识别、多钻臂协同支护控制以及设备群碰撞预警等技术,解决了掘进过程中掘进装备姿态难以精确控制、截割轨迹难以动态规划、支护过程协同性不足及多设备空间干涉等控制难题,实现了掘、支过程的自适应控制.将数字孪生技术融入截割控制、碰撞检测与预警、协同控制决策,构建了数字孪生驱动的掘进工作面智能管控系统,实现了物理实体与虚拟模型的实时映射、设备群协同决策、设备关键部位故障诊断、作业过程可视化管理与风险预测.提出了巷道智能掘进技术发展思路与研究方向:多模态信息融合的设备定位技术、面向复杂工况的智能控制技术、AI驱动的工作面虚实共智技术、数字孪生驱动的虚拟调试技术,实现巷道的少人化、无人化智能快速掘进.
关键词：智能掘进掘进数字孪生智能感知智能截割控制虚拟调试
分类号：TD263(矿山设计与建设)TD67(矿山电工)
资助基金：国家自然科学基金(52504173)陕西省博士后科研资助项目(2024BSHYDZZ007)陕西省重点研发计划资助项目(2024CY2-GJHX-35)
论文发表日期：2026-01-31
在线出版日期：2026-03-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：23( 388-410 )
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