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基于岩体分类系统的煤巷掘进工作面顶板质量智能感知研究

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变量注释表

1 绪论

1.1 研究背景及意义(Background and Implications of the Research)

1.2 国内外研究现状(State of the Art)

1.3 存在的问题与不足(Existing Principal Problems)

1.4 研究内容及方法(Research Contents and Methodology)

2 煤巷掘进工作面岩层承载结构与稳定性分析

2.1 顶板岩层结构分析与力学模型建立(Roof Structure Analysis and Model Establishment)

2.2 力学模型求解(Model Solution)

2.3 直接顶与上覆岩层性质变化对顶板稳定性的影响规律(The Influence of Varying Roof Property on the Stability of Immediate Roof)

2.4 本章小结(Chapter Summary)

3 面向数字图像分析的GSI量化研究

3.1 岩体分类系统数字化潜力评估(Feasibility Assessment of the Digitization of Rock Mass Classification Systems)

3.2 岩块密合程度参数量化( Quantification of Interlocking Parameter)

3.3 结构面条件参数量化( Quantification of Surface Quality Parameter)

3.4 本章小结(Chapter Summary)

4 煤层巷道掘进工作面直接顶数字图像分类法

4.1 直接顶数字图像分类技术路线(Technical Route of Digital Image Rating for Immediate Roof)

4.2 数字图像采集方法(Digital Image Acquisition Method)

4.3 岩面图像预处理(Preprocessing of Rock Face Images)

4.4 结构面轮廓提取(Extraction of Discontinuity Profiles)

4.5 结构面特征参数表征与GSI评级(Characterization of Discontinuities and GSI Rating)

4.6 工业性试验(Industrial Test)

4.7 本章小结(Chapter Summary)

5 严苛环境下数字图像分类法适应性评价测试

5.1 评价标准(Evaluation Criterion)

5.2 光照强度变化环境(Variation of Illumination Intensity)

5.3 照射角度变化环境(Varying Beam Angle)

5.4 高湿度环境(High Humidity Environment)

5.5 粉尘环境(Dust Environment)

5.6 本章小结(Chapter Summary)

6 受载煤系岩石强度弱化的声波学表征

6.1 循环载荷下砂岩损伤与超声波速之间的关系(Experimental Investigation of Sandstone under Cyclic Loading: Damage Assessment Using Ultrasonic Wave Velocities and Changes in Elastic Modulus)

6.2 煤岩蠕变行为与声波特性之间的关系( Experimental Investigation of the Creep Behaviour of Coal by Monitoring Changes of Acoustic Properties)

6.3 本章小结(Chapter Summary)

7 主要结论、创新点及展望

7.1 主要结论(Main Conclusions)

7.2 创新点(Innovations)

7.3 展望(Future Research)

参考文献

作者简历

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摘要

煤巷顶板天然承载能力的智能感知是实现掘进施工智能化、无人化的先决条件。机器对现实世界的认知建立在对事物的数字化解构之上,因此煤巷顶板天然承载能力的智能感知必须以顶板天然工程质量的量化评价为基础。作为海量试错经验的总结,岩体分类系统是目前唯一能为围岩支护设计提供系统的、量化的、可验证的岩体工程特性信息的方法。本项研究选择岩体分类系统作为煤巷掘进工作面顶板天然工程质量的量化评价依据,通过其数据采集与分析方法的数字化与自动化探索,以期实现智能感知这一最终目标。 论文围绕“煤巷掘进工作面顶板质量智能感知”这一研究目标,采用理论分析、现场实测、试验室试验、数值计算、算法开发、与设备开发六种方法展开综合性研究。揭示了直接顶与上覆岩层工程特性变化对掘进工作面无支护顶板稳定性的不同影响规律。建立了GSI数字图像分类系统,为直接顶工程质量高效评价提供了底层标准。架构了一种以数字图像处理技术为基础的结构面参数全自动统计分析系统,实现了无人工干预的参数统计分析计算过程。探讨了利用声波对顶板岩石材料进行强度参数原位测量的可靠性。研究得到的主要结论如下: (1)基于弹性薄板理论建立了煤巷掘进工作面无支护顶板三维力学模型,利用该模型研究了直接顶与上覆岩层工程特性变化对顶板稳定性的不同影响。结果表明:直接顶有效承载厚度增加能最大程度地减小直接顶挠度最大值,拉应力峰值次之,对切应力峰值的抑制作用最小,但依然非常明显;挠度最大值、垂直巷道走向拉应力最大值((σx)Tmax)的峰值、与平行巷道走向拉应力最大值((σy)Tmax)的峰值均随直接顶泊松比的增加而增加。泊松比增加对空顶距较小情况下(σx)Tmax峰值的提升作用要显著于空顶距较大的情况;对空顶距较小情况下(σy)Tmax峰值的提升作用要弱于空顶距较大的情况。直接顶泊松比变化对垂直巷道走向切应力最大值((τxz)Tmax)的峰值与平行巷道走向切应力最大值((τyz)Tmax)的峰值未产生影响;挠度最大值、(σx)Tmax峰值、(σy)Tmax峰值、(τxz)Tmax峰值、与(τyz)Tmax峰值均随直接顶上覆软弱岩层厚度的增加而增加,五者的增加形式受到空顶距变化的差异性干扰。 (2)主流的岩体分类系统中,GSI系统是唯一完全基于岩体结构的视觉观察而建立的,这一独有特征为以数字图像技术为核心的直接顶自动快速评价方法的建立开辟了一条蹊径。将GSI系统岩块密合程度因素的量化转变为针对岩体裂隙发育程度的量化。利用国际岩石力学学会对体积节理数Jv给出的块体尺寸描述方法,对比分析了结构评级参数和RQD两种量化方法与GSI系统岩块密合程度区间的契合度,得出了最适合岩块密合程度因素的量化方法为结构评级参数。提出了Joint Condition Digital Imaging Rating以实现GSI结构面条件因素的量化。 (3)架构了一种以数字图像处理技术为基础的结构面参数全自动统计分析系统,命名为“煤层巷道掘进工作面直接顶数字图像分类法”。该系统的标志性特征为“全自动”,实现了无人工干预的参数统计分析计算过程。系统的技术流程如下:首先使用数码相机对岩面进行拍摄成像,接着以局部直方图均衡化、自适应伽马修正、和中值滤波进行图像预处理,然后通过区域生长分割与霍夫变换提取结构面轮廓,经轮廓细化与间断点连接获得结构面骨架,最终计算结构面特征参数与GSI评级。开发的结构面识别分析算法在工程现场展现了优良的工作性能。 (4)煤层巷道掘进工作面直接顶数字图像分类法在强光环境下具有较高且稳定的工作性能,在岩面照度300Lux以下的弱光环境中依然能够保持相当程度的工作性能。照射角度减小对该法的工作性能具有削弱效应,但其对小幅变化的照射角度具有良好的适应性。该法的工作性能随着湿度的增加而下降,但当湿度小于70%时,识别率依然能够维持在50.7%之上。巷道掘进现场的湿度水平普遍低于70%,因此该法能够克服工程环境湿度的干扰。粉尘浓度的增加对该法的工作性能并无显著影响,其在粉尘环境中能够保持较高的工作性能。 (5)载荷循环次数增加时,煤系砂岩的P波与S波波速显示出不同的响应方式。循环载荷低于弹性极限条件下,煤系砂岩的P波波速随着循环次数增加而逐渐减小,而S波波速保持相对稳定。此现象意味着循环应力引起了水平与近水平微裂隙的开裂与发展,而在竖直方向上引起的变化较小。煤系砂岩的P波与S波波速在高应力水平出现明显的下降,表明岩石微观结构上的损伤快速发展,呈现出清晰的脆性行为。煤岩样本长时蠕变过程中,多种内部变形持续改变着煤岩结构,进而导致超声波速与动态模量的波动。蠕变应力作用下,煤岩的力学响应是压密与基质开裂两种机制之间的竞争结果,这种竞争关系中,基质开裂弱化试件结构进而增大声波衰减,压密作用造成试件在轴向的密实化进而减小声波衰减。

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