本文選題：薄煤層 + 開采方法��； 參考：《中國礦業(yè)大學(xué)》2016年博士論文

【摘要】：論文針對薄煤層綜采工藝決策支持系統(tǒng)及自動化開采關(guān)鍵技術(shù)體系,綜合運用理論分析、計算機模擬、工業(yè)性試驗及現(xiàn)場實測等研究方法,系統(tǒng)研究了薄煤層長壁綜采工作面開采方法優(yōu)選、薄煤層綜采工作面設(shè)備選型與配套專家系統(tǒng)、薄煤層長壁綜采工藝模式聚類分析與評價及薄煤層自動化綜采工藝關(guān)鍵技術(shù),研究成果為類似條件下薄煤層自動化開采設(shè)計提供了理論指導(dǎo),主要結(jié)論為:(1)確定了以經(jīng)濟、技術(shù)、人機環(huán)境為評價準(zhǔn)則的薄煤層采煤方法優(yōu)選決策指標(biāo)體系,基于離散型隨機變量概率統(tǒng)計原理,設(shè)計了指標(biāo)層權(quán)重向量概率分布的蒙特卡羅模擬仿真試驗,建立了薄煤層長壁綜采工作面開采方法優(yōu)選的多屬性多目標(biāo)決策模型,指導(dǎo)了薄煤層綜采工作面開采方法優(yōu)選設(shè)計。(2)建立了基于遺傳算法優(yōu)化的薄煤層綜采工作面設(shè)備選型與配套專家系統(tǒng),研發(fā)了配套的智能化設(shè)備選型決策軟件,探討了智能化選型結(jié)果的可信度及存在的技術(shù)風(fēng)險,實現(xiàn)了薄煤層綜采工作面關(guān)鍵設(shè)備的智能化選型。(3)提出了我國薄煤層綜采工藝模式分類策略,建立了綜采工藝模式聚類分析評價體系,設(shè)計了薄煤層綜采工藝模式優(yōu)選的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論模型,實現(xiàn)了給定條件下薄煤層綜采工藝模式的智能優(yōu)選,設(shè)計并完成了自動化綜采工藝模式的分階段實施方案。(4)構(gòu)建了薄煤層自動化綜采工藝關(guān)鍵技術(shù)體系,提出了薄煤層自動化割煤技術(shù)的精細(xì)化分類策略及實施方案,開發(fā)了復(fù)雜條件薄煤層綜采工作面自動化截割技術(shù),實現(xiàn)了薄煤層煤厚變化帶、地質(zhì)構(gòu)造帶截割軌跡預(yù)設(shè)及截割速度的自動化控制,揭示了采煤機定姿定位及工作面視頻監(jiān)控技術(shù)的工作原理,完善了薄煤層自動化綜采工藝決策支持系統(tǒng)。
[Abstract]:Aiming at the decision support system of fully mechanized coal mining process and the key technology system of automatic mining in thin coal seam, the research methods such as theoretical analysis, computer simulation, industrial test and field measurement are used in this paper.This paper systematically studies the optimization of mining methods for long wall fully mechanized coal face in thin coal seam, the equipment selection and supporting expert system of thin coal seam fully mechanized coal face, the cluster analysis and evaluation of long wall fully mechanized coal mining technology mode of thin coal seam and the key technology of automatic fully mechanized coal mining technology in thin coal seam.The research results provide theoretical guidance for the automatic mining design of thin coal seam under similar conditions. The main conclusion is that the decision index system for optimal separation of thin coal seam mining method based on economy, technology and man-machine environment is determined.Based on the principle of probability and statistics of discrete random variables, Monte Carlo simulation experiment of probability distribution of weight vector in index layer is designed, and a multi-attribute and multi-objective decision-making model for mining method of longwall fully mechanized mining face in thin coal seam is established.Based on genetic algorithm optimization, an expert system of equipment selection and matching for thin coal seam fully mechanized mining face is established, and a matching intelligent equipment selection decision software is developed.This paper discusses the reliability and technical risk of intelligent selection results, realizes the intelligent selection of key equipment in thin coal seam fully mechanized mining face, and puts forward the classification strategy of thin coal seam fully mechanized mining technology model in China.The cluster analysis and evaluation system of fully mechanized coal mining technology model is established, and the neural network theory model of optimal selection of thin coal seam fully mechanized mining technology model is designed, and the intelligent optimal selection of thin coal seam fully mechanized mining technology mode is realized under given conditions.The key technology system of automatic fully mechanized coal mining technology in thin coal seam is constructed, and the detailed classification strategy and implementation scheme of automatic coal cutting technology in thin coal seam are put forward.The automatic cutting technology of fully mechanized coal face with complicated conditions has been developed, and the automatic control of the cutting track and cutting speed of the thin coal seam thickness zone, the geological structure belt cutting track and the cutting speed have been realized.The working principle of position determination and video monitoring technology of coal mining machine is revealed, and the decision support system of automatic fully mechanized coal mining process in thin coal seam is improved.
【學(xué)位授予單位】：中國礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TD823.251

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本文編號：1764726