CN107503753A - 一种顶管式煤矿小断面巷道自主掘进的方法 - Google Patents
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Abstract
一种顶管式煤矿小断面巷道自主掘进的方法,利用顶管式煤矿自主掘进装备,在煤矿进行小断面巷道施工,一次成型断面,施工效率高,工具管在机头的后侧,工具管和机头的外径尺寸相同,采用承插式连接方式,后一根管的前法兰和前一根管的后法兰紧密贴合,工作硐室内安装了主顶装置,利用主顶装置推顶管,当主顶油缸前伸到位时,将主顶油缸收回,硐室上方搭建了工字钢和电动葫芦,使用电动葫芦将辅助硐室里摆放的工具管吊装到主顶导轨上,将管路和电缆连接后,继续向前顶进,完成巷道的施工。本发明优点:掘进速度快、工人劳动强度小,降低了作业难度。降低了作业危险性,减小了工人的劳动强度,对煤矿行业降本增效具有重要意义。
Description
技术领域
本发明涉及煤矿小断面巷道的掘进方法领域,特别涉及了一种顶管式煤矿小断面巷道自主掘进的方法。
背景技术
目前,煤矿小断面巷道的掘进方法主要有两种:一、人工炮掘,二、综掘机掘进,这两种掘进方法都有自身的局限性。
其一、炮掘是利用打眼***的方式将岩石破碎下来的掘进方法。小断面巷道掘进技术还是以人工炮掘为主,炮掘适用性强,前期需要的设备少,但受到***性能、***技术、施工手段等条件的限制,施工进度一直处于一定的限度之内,尤其是针对断面小、岩石硬度高的巷道,人工炮掘易出现安全性低、打眼速度慢、***效率低、劳动强度大、出矸困难等问题。
其二、综掘机也被用于煤矿巷道的掘进施工,但综掘机需要通过自身的重量平衡作业面的切削力,所以机重较重,体积较大,不便于下井等局限性,并不适用于掘进小于10m2的断面,尤其是掘进岩石较硬的岩巷时,综掘机掘进效率低、截齿磨损厉害、经济效益低。
发明内容
本发明的目的是为了克服上述不足,提出了一种顶管式煤矿小断面巷道自主掘进的方法。
本发明提供了一种顶管式煤矿小断面巷道自主掘进的方法,其特征在于:所述的煤矿小断面巷道智能施工方法,利用顶管掘进机对煤矿小断面巷道进行施工。其施工过程如下:首先采集需要掘进的巷道的岩性等相关数据,根据巷道的物理特性设计顶管掘进机的刀盘布置,采用合理的刀盘布置能够使得刀盘切下的岩石尺寸适中,刀盘后端有两级研磨***,切下的砂石需要经过两级研磨***,将砂石的尺寸研磨在合理的范围内。工具管在机头的后侧,工具管和机头的外径尺寸相同,采用承插式连接方式,后一根管的前法兰和前一根管的后法兰紧密贴合,工作硐室内安装了一个由4个油缸组成的主顶装置,利用主顶装置推顶管,当主顶油缸前伸到位时,将主顶油缸收回,硐室上方搭建了工字钢和电动葫芦,使用电动葫芦将辅助硐室里摆放的工具管吊装到主顶导轨上,将管路和电缆连接后,继续向前顶进,重复这个过程,完成巷道的施工。顶管机控制***建立了基于神经网络的自主掘进模型,自主调节掘进参数,通过全站仪的和陀螺仪协同测量,建立理想纠偏模型,实现实时自主纠偏,掘进过程中无需人工操作。在接收端修建接收硐室,将机头和中继间等设备从接收硐室处顶出,留在巷道的工具管作为支护使用,省却了支护时间,解决了煤矿小断面巷道施工的难题。
所述的顶管式煤矿小断面巷道自主掘进的方法:
首先,采集待掘进的岩层及煤层的地质样本,分析岩石性质、断层情况及瓦斯突出情况,根据岩石性质,调整掘进机的刀盘分布,选取合理的刀具,并针对瓦斯突出及裂隙等,提出保障措施。
掘进顶管式煤矿自主掘进装备摆放所需硐室,由工作硐室和辅助硐室两部分组成,布置如图2所示。工作硐室摆放主顶机构,是顶管式煤矿小断面巷道掘进装备换管及工作的主要场所,尺寸为8米*4 米*4米;辅助设备硐室摆放所需的电气设备,泥浆设备及泥水循环等设备,尺寸为50米*4米*3.5米。轨道铺设到工作硐室中,并提供轨道运输车,同时,皮带连接到旋风分离器处,排渣量约为100吨/ 天。
借助矿井轨道运输车、绞车、手拉葫芦,将顶管装备所需的掘进机头、主顶油缸安装于工作硐室内,将电控设备、进水排渣设备、注浆设备等安装于辅助硐室内。待全部装备安装到位后,使用卡箍将进水排渣管路及注浆管路进行连接,并对电控设备的电缆、传感器等连接。
矿方根据掘进巷道的设计方向,在工作硐室的上方给出3个轴线点,并在硐室侧壁给出2个腰线点。使用防爆型全站仪,对预埋密封前墙和主顶导轨进行找正,确保主顶导轨和密封前墙的安装误差小于 2mm,将密封前墙安装后,使用C40混凝土将密封前墙预埋在墙体内。
所述的顶管掘进施工,掘进机头旋转破碎岩石,主顶装置的油缸推着顶管前进,每根顶管采用承插连接,每根顶管通过法兰传递顶力,当油缸行程达到3.5米时,将油缸缩回,放入下一根顶管,连接内部的电缆和管路,以后重复此过程。
自主掘进***考虑到主顶压力、刀盘电流的数值受顶推速度、刀盘转速、排泥压力等控制参数的影响,建立顶管掘进机基于BP神经网络的智能控制***模型,针对不同地质情况建立工程数据库,使用大量工程数据对模型进行训练。将输入变量和外界扰动加载到BP神经网络的输入层,进而对BP神经网络隐含层权值标定,对基于BP 神经网络的智能控制***进行研究,通过离线学习方式,针对不同的地址情况,自主的对隐含层权值进行标定,在***稳定的前提下保证顶管机掘进效率最高。模型框图如2图所示:
自动定向***以全站仪测量为主、以陀螺仪测量为辅、以全站仪数据补偿陀螺仪数据,实现对掘进路线实时监测。当掘进实际路线与设定路线发生偏离,即产生路线偏离量时,路线偏离量通过PID控制器,输出纠偏油缸的给定量,自动定向***自动进行纠偏操作。并将路线偏离量和纠偏油缸的实际伸出量反馈到纠偏动力学模型,对PID 控制器进行补偿。通过工程试验数据,对理想的纠偏动力学模型增加转动角和倾斜角等扰动数据,得出一个较为真实的纠偏动力学模型。
建立主顶***、截割***、供水排渣***、纠偏***等子***的数学模型,并将各子***的数学模型进行耦合,建立顶管机控制***模型,将推进速度、切削速度、地质条件等参数作为神经网络的输入层,进尺效率、截割效率等参数作为神经网络的输出层。使用顶管机大量的实际工程试验样本数据,对神经网络隐含层的权值进行标定,最终得到基于神经网络的顶管掘进机控制***模拟模型,该模型能够真实的反应出顶管机施工过程中的相关参数。
进水泵将清水池中的清水沿着管路排到切削刀盘的研磨腔中,排渣泵将完成研磨的矸石和浆液排出到泥水分离器中,随着顶进距离的延长,能够在顶管中增加排渣泵,增加排渣能力。浆液经过泥浆处理设备的粗筛层,经过筛振将粒径在2mm以上的渣料分离出来,其余的大部分泥浆进入泥浆处理设备的储浆池,然后再由渣浆泵将泥浆沿输浆软管从水力旋流器进浆口切向射入,此时泥浆将在旋流器中完成固液分离,净化后的浆液从旋流器的溢流管流出,通过泥浆处理设备的中储箱向外排出。旋流器分离出的固相浓缩浆由旋流器下端的底流口排出落入细筛,经过筛振滤出液体,固体部分分离到皮带上,运出硐室。
本发明的优点:
本发明所述的顶管式煤矿小断面自主掘进的方法,掘进速度快、工人劳动强度小,降低了作业难度。以施工场地的地质参数为基础,通过仿真平台对自主掘进***进行优化,根据施工实际情况做出正确的应对方案。随着煤矿科学管理的逐步深入,提高用工效率是急需解决的问题,这种自主掘进方法实现自主掘进、无人化驾驶,工人远离工作面,降低了作业危险性,减小了工人的劳动强度,对煤矿行业降本增效具有重要意义。
附图说明
下面结合附图及实施方式对本发明作进一步详细的说明:
图1为硐室布置示意图;
图2为自主掘进控制***示意图;
图3为纠偏PID控制器示意图;
图4为仿真平台控制示意图。
具体实施方式
实施例1
本发明提供了一种顶管式煤矿小断面巷道自主掘进的方法,其特征在于:所述的煤矿小断面巷道智能施工方法,利用顶管掘进机对煤矿小断面巷道进行施工。其施工过程如下:首先采集需要掘进的巷道的岩性等相关数据,根据巷道的物理特性设计顶管掘进机的刀盘布置,采用合理的刀盘布置能够使得刀盘切下的岩石尺寸适中,刀盘后端有两级研磨***,切下的砂石需要经过两级研磨***,将砂石的尺寸研磨在合理的范围内。工具管在机头的后侧,工具管和机头的外径尺寸相同,采用承插式连接方式,后一根管的前法兰和前一根管的后法兰紧密贴合,工作硐室内放置了一个由4个油缸组成的主顶,顶管掘进机头边切削,建立基于神经网络的自主掘进模型,自主调节掘进参数,通过全站仪的和陀螺仪协同测量,建立理想纠偏模型,实现实时自主纠偏。当主顶油缸前伸到位时,将主顶油缸收回,硐室上方搭建了工字钢和电动葫芦,使用电动葫芦将辅助硐室里摆放的工具管吊装到主顶导轨上,将管路和电缆连接后,继续向前顶进,重复这个过程,完成巷道的施工。在接收端修建接收硐室,将机头和中继间等设备从接收硐室处顶出,留在巷道的工具管作为支护使用,省却了支护时间,解决了煤矿小断面巷道施工的难题。
首先,采集待掘进的岩层及煤层的地质样本,分析岩石性质、断层情况及瓦斯突出情况,根据岩石性质,调整掘进机的刀盘分布,选取合理的刀具,并针对瓦斯突出及裂隙等,提出保障措施。
掘进顶管式煤矿自主掘进装备摆放所需硐室,由工作硐室和辅助硐室两部分组成,施工硐室包括工作硐室和辅助设备硐室两部分,布置如图2所示。工作硐室摆放主顶机构,是顶管式煤矿小断面巷道掘进装备换管及工作的主要场所,尺寸为8米*4米*4米;辅助设备硐室摆放所需的电气设备,泥浆设备及泥水循环等设备,尺寸为50米 *4米*3.5米。轨道铺设到工作硐室中,并提供轨道运输车,同时,皮带连接到旋风分离器处,排渣量约为100吨/天。
借助矿井轨道运输车、绞车、手拉葫芦,将顶管装备所需的掘进机头、主顶油缸安装于工作硐室内,将电控设备、进水排渣设备、注浆设备等安装于辅助硐室内。待全部装备安装到位后,使用卡箍将进水排渣管路及注浆管路进行连接,并对电控设备的电缆、传感器等连接。
矿方根据掘进巷道的设计方向,在工作硐室的上方给出3个轴线点,并在硐室侧壁给出2个腰线点。使用防爆型全站仪,对预埋密封前墙和主顶导轨进行找正,确保主顶导轨和密封前墙的安装误差小于 2mm,将密封前墙安装后,使用C40混凝土将密封前墙预埋在墙体内。
所述的顶管掘进施工,掘进机头旋转破碎岩石,主顶装置的油缸推着顶管前进,每根顶管采用承插连接,每根顶管通过法兰传递顶力,当油缸行程达到3.5米时,将油缸缩回,放入下一根顶管,连接内部的电缆和管路,以后重复此过程。
自主掘进***考虑到主顶压力、刀盘电流的数值受顶推速度、刀盘转速、排泥压力等控制参数的影响,建立顶管掘进机基于BP神经网络的智能控制***模型,针对不同地质情况建立工程数据库,使用大量工程数据对模型进行训练。将输入变量和外界扰动加载到BP神经网络的输入层,进而对BP神经网络隐含层权值标定,对基于BP 神经网络的智能控制***进行研究,通过离线学习方式,针对不同的地址情况,自主的对隐含层权值进行标定,在***稳定的前提下保证顶管机掘进效率最高。模型框图如2图所示:
自动定向***以全站仪测量为主、以陀螺仪测量为辅、以全站仪数据补偿陀螺仪数据,实现对掘进路线实时监测。当掘进实际路线与设定路线发生偏离,即产生路线偏离量时,路线偏离量通过PID控制器,输出纠偏油缸的给定量,自动定向***自动进行纠偏操作。并将路线偏离量和纠偏油缸的实际伸出量反馈到纠偏动力学模型,对PID 控制器进行补偿。通过工程试验数据,对理想的纠偏动力学模型增加转动角和倾斜角等扰动数据,得出一个较为真实的纠偏动力学模型。
建立主顶***、截割***、供水排渣***、纠偏***等子***的数学模型,并将各子***的数学模型进行耦合,建立顶管机控制***模型,将推进速度、切削速度、地质条件等参数作为神经网络的输入层,进尺效率、截割效率等参数作为神经网络的输出层。使用顶管机大量的实际工程试验样本数据,对神经网络隐含层的权值进行标定,最终得到基于神经网络的顶管掘进机控制***模拟模型,该模型能够真实的反应出顶管机施工过程中的相关参数。
进水泵将清水池中的清水沿着管路排到切削刀盘的研磨腔中,排渣泵将完成研磨的矸石和浆液排出到泥水分离器中,随着顶进距离的延长,能够在顶管中增加排渣泵,增加排渣能力。浆液经过泥浆处理设备的粗筛层,经过筛振将粒径在2mm以上的渣料分离出来,其余的大部分泥浆进入泥浆处理设备的储浆池,然后再由渣浆泵将泥浆沿输浆软管从水力旋流器进浆口切向射入,此时泥浆将在旋流器中完成固液分离,净化后的浆液从旋流器的溢流管流出,通过泥浆处理设备的中储箱向外排出。旋流器分离出的固相浓缩浆由旋流器下端的底流口排出落入细筛,经过筛振滤出液体,固体部分分离到皮带上,运出硐室。
Claims (3)
1.一种顶管式煤矿小断面巷道自主掘进的方法,其特征在于:所述的煤矿小断面巷道智能施工方法,利用顶管掘进机对煤矿小断面巷道进行施工;
其施工过程如下:首先采集需要掘进的巷道的岩性等相关数据,根据巷道的物理特性设计顶管掘进机的刀盘布置,工具管在机头的后侧,工具管和机头的外径尺寸相同,采用承插式连接方式,后一根管的前法兰和前一根管的后法兰紧密贴合,工作硐室内安装了一个由4个油缸组成的主顶装置,利用主顶装置推顶管,当主顶油缸前伸到位时,将主顶油缸收回,硐室上方搭建了工字钢和电动葫芦,使用电动葫芦将辅助硐室里摆放的工具管吊装到主顶导轨上,将管路和电缆连接后,继续向前顶进,重复这个过程,完成巷道的施工;
顶管机控制***建立了基于神经网络的自主掘进模型,自主调节掘进参数,通过全站仪的和陀螺仪协同测量,建立理想纠偏模型,实现实时自主纠偏,掘进过程中无需人工操作;在接收端修建接收硐室,将机头和中继间等设备从接收硐室处顶出,留在巷道的工具管作为支护使用。
2.按照权利要求1所述的顶管式煤矿小断面巷道自主掘进的方法,其特征在于:所述的顶管式煤矿小断面巷道自主掘进的方法:
首先,采集待掘进的岩层及煤层的地质样本,调整掘进机的刀盘分布,选取合理的刀具;其次,掘进顶管式煤矿自主掘进装备摆放所需硐室,由工作硐室和辅助硐室两部分组成;
借助矿井轨道运输车、绞车、手拉葫芦,将顶管装备所需的掘进机头、主顶油缸安装于工作硐室内,将电控设备、进水排渣设备、注浆设备等安装于辅助硐室内;待全部装备安装到位后,使用卡箍将进水排渣管路及注浆管路进行连接,并对电控设备的电缆、传感器连接;根据矿方给出的坐标点,使用防爆型全站仪,对预埋密封前墙和主顶导轨进行找正。
3.按照权利要求1所述的顶管式煤矿小断面巷道自主掘进的方法,其特征在于:掘进机头旋转破碎岩石,主顶装置的油缸推着顶管前进,每根顶管采用承插连接,每根顶管通过法兰传递顶力,当油缸行程达到3.5米时,将油缸缩回,放入下一根顶管,连接内部的电缆和管路,以后重复此过程;
自主掘进***考虑到主顶压力、刀盘电流的数值受顶推速度、刀盘转速、排泥压力等控制参数的影响,建立顶管掘进机基于BP神经网络的智能控制***模型,针对不同地质情况建立工程数据库,使用工程数据对模型进行训练;
将输入变量和外界扰动加载到BP神经网络的输入层,进而对BP神经网络隐含层权值标定,对基于BP神经网络的智能控制***进行研究,通过离线学习方式,针对不同的地址情况,自主的对隐含层权值进行标定,在***稳定的前提下保证顶管机掘进效率最高;
自动定向***以全站仪测量为主、以陀螺仪测量为辅、以全站仪数据补偿陀螺仪数据,实现对掘进路线实时监测;当掘进实际路线与设定路线发生偏离,即产生路线偏离量时,路线偏离量通过PID控制器,输出纠偏油缸的给定量,自动定向***自动进行纠偏操作;并将路线偏离量和纠偏油缸的实际伸出量反馈到纠偏动力学模型,对PID控制器进行补偿;通过工程试验数据,对理想的纠偏动力学模型增加转动角和倾斜角等扰动数据,得出一个真实的纠偏动力学模型;
建立主顶***、截割***、供水排渣***、纠偏***等子***的数学模型,并将各子***的数学模型进行耦合,建立顶管机控制***模型,将推进速度、切削速度、地质条件等参数作为神经网络的输入层,进尺效率、截割效率等参数作为神经网络的输出层;使用顶管机大量的实际工程试验样本数据,对神经网络隐含层的权值进行标定,最终得到基于神经网络的顶管掘进机控制***模拟模型,该模型能够真实的反应出顶管机施工过程中的相关参数;
进水泵将清水池中的清水沿着管路排到切削刀盘的研磨腔中,排渣泵将完成研磨的矸石和浆液排出到泥水分离器中,随着顶进距离的延长,能够在顶管中增加排渣泵,增加排渣能力;浆液经过泥浆处理设备的粗筛层,经过筛振将粒径在2mm以上的渣料分离出来,其余的大部分泥浆进入泥浆处理设备的储浆池,然后再由渣浆泵将泥浆沿输浆软管从水力旋流器进浆口切向射入,此时泥浆将在旋流器中完成固液分离,净化后的浆液从旋流器的溢流管流出,通过泥浆处理设备的中储箱向外排出;旋流器分离出的固相浓缩浆由旋流器下端的底流口排出落入细筛,经过筛振滤出液体,固体部分分离到皮带上,运出硐室。
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