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煤炭采掘裝備向“智造”升級

2024-02-20 來源: 中國振動機械網
著力破解煤礦采掘失衡難題 在一個年產煤炭量超過1000萬噸的工作面,掘進一條6000米的巷道需要多長時間?答案是4個月。   10米超大采高智能綜采設備在井下作業(yè)?!〔芗覟┟旱V供圖 位..

著力破解煤礦采掘失衡難題

在一個年產煤炭量超過1000萬噸的工作面,掘進一條6000米的巷道需要多長時間?答案是4個月。
 

10米超大采高智能綜采設備在井下作業(yè)。 曹家灘煤礦供圖

10米超大采高智能綜采設備在井下作業(yè)?!〔芗覟┟旱V供圖


位于毛烏素沙漠腹地的陜煤集團曹家灘煤礦,借助先進的智能掘進裝備,一天可掘進巷道55至65米,有力保障了采煤工作的開展。日前,記者來到曹家灘煤礦生產一線一探究竟。

上午10時許,換上橙黃色工作服,記者乘坐特制防爆車進入礦區(qū)井下,約半小時后,到達地下300米深的工作面。只見煤巷中,一臺100多米長的掘進裝備正旋轉著滾筒破開煤層,一邊向前掘進,一邊支護巷道。

“這臺大家伙是我國自主研制的全球首套鉆錨一體化智能快速掘進成套裝備,我們是第一家采用的煤礦。”曹家灘煤礦掘進三隊隊長張虎向記者介紹。

采煤,首先需要掘進巷道。煤礦運輸、通風、行人等有了必要通道,接著才能開采煤炭。

這套裝備有何不同?張虎大步登上臺階,領著記者走到了鉆錨裝置前。“只要按一下,錨桿就會自動打入煤層,不到3分鐘就能打上一根。”他指著操作按鈕說。

打入錨桿為的是支護煤層。煤巷埋深常達幾百米,掘進時想要確保兩側煤幫和上方巖層不塌方,有效的支護至關重要。

拿起一根錨桿,一旁的中國煤炭科工集團(以下簡稱“中國煤科”)工程師王子越說起了“一鍵打錨桿”的高效:傳統(tǒng)的支護作業(yè),先要用鉆桿打出鉆孔,卸下鉆桿后,再將錨桿打入鉆孔中,然后加固和支護圍巖。打鉆桿、裝錨桿輪番上陣,一次要6道工序。而采用鉆錨一體化自動支護方法,鉆桿即錨桿,6道工序變1道,革新了巷道支護工藝。

張虎接過話茬:“過去,支護作業(yè)需要兩個人配合,一個班次10多個人下井,一個人打鉆桿,另一個打錨桿,耗時長不說,作業(yè)勞動強度也比較大,如今工作效率高了,作業(yè)強度大幅降低。”

順著礦燈,記者看到,煤幫上整齊均勻排列著打入的錨桿,牢牢支撐住這個地下300米的開闊巷道。

鉆錨一體化智能快速掘進技術裝備,簡化了支護流程,提升了巷道支護速度。該技術裝備研發(fā)項目執(zhí)行負責人、中國煤科首席科學家姜鵬飛介紹,傳統(tǒng)綜掘機掘進一個月只能掘進200米左右,如今每月能掘進1500米以上。

巷道掘進提速為何重要?

“因為它可以破解煤礦采掘失衡難題。”中國煤科科技委主任、中國工程院院士康紅普解釋,“我國90%以上的煤礦為井工礦,而井下開采必須先掘巷道。如今,采煤工作面自動化、智能化程度較高,相比之下,巷道掘進拖了后腿,成為煤炭行業(yè)安全、可持續(xù)發(fā)展的瓶頸。”

“曹家灘煤礦井下地質條件相對簡單,我們希望用3到5年時間,改造完善技術裝備,讓它應用到復雜地質條件中去,在更多礦區(qū)、更大范圍解決巷道掘進‘卡脖子’問題。”康紅普說。

跟著中國煤科首席科學家張金虎,記者又來到曹家灘10米超大采高智能綜采工作面。

抬頭仰望,煤壁比3層樓還高。機器轟鳴,采煤機舉起兩個直徑4.8米的截割滾筒旋轉,滾滾“烏金”從煤壁傾瀉而下,再通過刮板輸送機、皮帶機等源源不斷地被送往地面煤倉。

采煤工作面為何要提高到10米?

張金虎告訴記者,10米左右的特厚煤層是我國煤炭保供的重要資源。以往采煤一次開采,最大只能到達8米多。為了盡可能采完特厚煤層,煤炭人只能通過多次分層開采或放頂煤開采。但這種方式在一次開采后,余下的煤層開采難度大,開采成本高。用放頂煤工藝開采,又存在頂部石頭混雜進來影響煤質的問題。

“提升煤炭開采效益,需要更大采高、更智能的煤炭開采技術與裝備。”張金虎說。

2023年11月,在曹家灘煤礦,世界首創(chuàng)10米超大采高智能綜采工作面及配套設備重載試運轉成功,并采出第一刀煤,我國煤炭一次采全高跨入10米大關。

“有了這臺‘采煤利器’,我們單個工作面煤炭年產量能從現(xiàn)在的1300萬噸提高到2000萬噸以上,產能提升50%以上,煤炭資源回收率提高10%以上。”曹家灘礦業(yè)有限公司副總經理韓存地說。

然而,在地下300米挖出10米高的超大空間,采煤工作面上覆巖層和煤壁面臨著巨大的壓力。

“8米以上,采高提高哪怕10厘米,巖層和煤壁控制難度都會急劇提升。”張金虎說,10米超大采高國內外都沒人做過,科研人員闖入煤炭開采裝備設計、研發(fā)的“無人區(qū)”,在煤礦支護、采煤、運輸裝備等方面,突破了一個個難題。

采煤工作面上,記者看到,100多臺液壓支架牢牢撐起了工作面的頂板,伸展的護臂頂住了前方的煤壁。這里每個液壓支架重達120噸,具有約2900噸的支護能力。

從8米多到10米,提升的不僅僅是1米多的支護高度,更帶動了煤炭開采裝備基礎材料、加工設備、技術工藝、認知理念等全方位躍升。

應用需求推動技術進步

煤炭采掘裝備創(chuàng)新,是一次制造向“智造”升級的探索。

走進曹家灘煤礦安全生產指揮中心,大屏幕上,礦井采、掘、機、運等各個生產環(huán)節(jié)的運行情況清晰可見。

“即便沒有下井,我也能對井下的動態(tài)了如指掌。”韓存地向記者介紹曹家灘煤礦的管控平臺:點擊“支護質量智能監(jiān)測系統(tǒng)”,可見每一個支架的推進速度、壓力等信息;再看“人員精確定位系統(tǒng)”,井下工作總人數(shù),每位工人的位置、狀態(tài)等信息一目了然。

韓存地告訴記者,工作面上裝有裝備傳感器上萬個、攝像頭1000多個,10米超大采高智能綜采成套技術與裝備擁有復雜的智慧“大腦”。智能技術賦能,該工作面具備了在線監(jiān)測、一鍵啟動、遠程控制及記憶割煤、煤流量實時監(jiān)測等功能。

隨著掘進深入,巷道會出現(xiàn)變形,如何監(jiān)測?科研人員在硬件、軟件兩方面齊發(fā)力,開發(fā)出“耳聰目明”的動態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)。掘進時,裝備能實時監(jiān)測圍巖變形情況,幫助后期掘進工作面動態(tài)調整支護參數(shù)。

得益于裝備的自動化、智能化,以往皮帶班一次下井要20多人,現(xiàn)在只需要5到6人就能完成作業(yè)。“出炭不出炭,就看電機轉不轉。我們越發(fā)認識到,智能綜采技術與裝備的性能和水平,是決定現(xiàn)代化煤礦生產效能的關鍵因素。”韓存地說。

“應用需求是技術進步的重要推動力。”康紅普說,以10米超大采高智能綜采成套技術與裝備研發(fā)為例,起初,考慮到研發(fā)難度,科研人員把目標定在9米。曹家灘煤礦從生產需求出發(fā),聯(lián)合論證了研發(fā)10米超大采高智能綜采成套技術與裝備的必要性。煤礦技術人員根據(jù)現(xiàn)場經驗,破解了10米超大采高工作面液壓支架入井難問題。

從事煤炭開采技術裝備研發(fā)30多年,康紅普下過的礦井多得數(shù)不過來。他告訴記者,現(xiàn)代化的礦井告別低矮狹窄和臟、亂、危險等環(huán)境,智能綜采技術與裝備發(fā)揮了重要的作用。

為產業(yè)轉型升級注入動能

近年來,隨著設計、生產、工藝等水平不斷提升,我國高端裝備及技術取得一系列重大突破,為產業(yè)轉型升級和戰(zhàn)略性新興產業(yè)發(fā)展注入了強勁動能。

只需2秒鐘左右,脈沖激光束就能完成孔徑不到0.5毫米的微孔加工。這是華工科技新研制的航空發(fā)動機熱端關鍵零部件激光加工裝備所具備的能力。

微孔加工有何價值?華工激光三維五軸產品線總工程師胡軍巍介紹,航空發(fā)動機的燃燒室工作時,溫度最高可達2000攝氏度左右,為了提高發(fā)動機的推重比,防止零部件“熔化”,需要激光加工極小直徑、特殊角度的氣膜孔,做成冷卻空氣層進行冷卻降溫。由于沒有完全掌握相關工藝,這一度是制約我國航空發(fā)動機、燃氣輪機產業(yè)鏈發(fā)展的瓶頸之一。

根據(jù)熱端部件的特點,華工科技聯(lián)合華中科技大學、無錫乘風等多家單位,突破一系列關鍵核心技術,研制出這臺激光加工裝備,讓發(fā)動機在快速降溫的同時,又能給關鍵部位穿上“保護衣”,有效提升了我國航空發(fā)動機關鍵零部件加工水平。

作為新型儲能技術,壓縮空氣儲能具有規(guī)模大、壽命長、安全性高等優(yōu)點,其中,壓縮機和膨脹機又是壓縮空氣儲能系統(tǒng)中的關鍵核心技術裝備。歷經多年研發(fā),中國科學院工程熱物理研究所團隊攻克了一系列關鍵核心技術,研制出300兆瓦級壓縮空氣儲能系統(tǒng)壓縮機和多級寬負荷膨脹機,并實現(xiàn)落地應用。

中關村儲能產業(yè)技術聯(lián)盟理事長陳海生說:“裝備的突破,有助于引領先進壓縮空氣儲能技術,贏得儲能產業(yè)發(fā)展先機。”

高端裝備研發(fā),往往涉及機械、電子、材料等多學科,單憑一家單位不容易完成。近年來,我國高端裝備創(chuàng)新成果不斷涌現(xiàn),驅動力來自哪里?康紅普認為,當前,新一代信息技術、人工智能、新材料等與生產制造正加速融合,為高端裝備的進一步升級打開發(fā)展空間。

挺起制造業(yè)“脊梁”,打開產業(yè)升級新空間。從改造提升傳統(tǒng)產業(yè)到培育壯大新興產業(yè),再到推動現(xiàn)代化產業(yè)體系建設,高端裝備的支撐作用正不斷顯現(xiàn)。


本文關鍵詞:

煤礦 采煤 智能

責任編輯:曉麗
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