我国煤炭智能掘进亟待换挡提速

我国煤炭掘进工作面设备智能化水平虽逐步提升，但整体智能化水平要达到像综采一样少人无人，道阻且长。

山西省人民政府办公厅日前印发《全面推进煤矿智能化和煤炭工业互联网平台建设实施方案》，明确提出加快煤矿智能化建设，构建煤炭工业智能化生态体系，到2027年，全省各类煤矿基本实现智能化。

以煤炭大省山西为代表，我国煤矿智能化建设近年来全面提速，但煤矿掘进呈现地质条件复杂多变、掘进技术发展极不均衡、机械化和自动化程度低、用人多、事故多、环境差等特点，巷道掘进与支护成为煤矿自动化、智能化建设的短板。业内专家一致认为，我国煤炭掘进工作面设备智能化水平虽逐步提升，但整体智能化水平要达到像综采一样少人无人，道阻且长。

掘进与采煤技术发展不同步

我国煤矿每年新掘巷道1.3万公里，居世界第一，但条件复杂，岩层、煤层厚度和发育各不相同，断层、陷落柱等不确定因素多。“相比采煤工作面，巷道掘进与支护已成为煤矿自动化、智能化建设的短板。”中国工程院院士，中煤科工开采研究院有限公司党委书记、董事长康红普近日在煤炭技术装备院士论坛上指出。

据《中国能源报》记者了解，我国煤炭以井工开采为主，井工煤矿数量占比92%，产能占比82%，需要在井下开掘大量巷道，每年掘进巷道长度相当于地球直径。同时，我国煤矿巷道还具有软岩、强采动、大变形的特点，煤系沉积岩地层强度低、围岩破碎、开采深度大。

“与综采相比，掘进更是难点。掘进工序繁多，包含截割、支护、运输、通风除尘、安全管控等工序，需要地质、安全、采矿、机电等多学科支撑。”国家能源集团神东煤炭公司智能技术中心党委书记、主任崔亚仲指出，目前煤矿掘进面临掘进不能平行作业、自动化程度低、装备能力不足、缺乏协同控制、安全保障薄弱、作业环境恶劣等六大痛点。

“目前，我国煤矿采煤、掘进机械化程度分别为85%、65%，全国虽已建成1000多个智能化采掘工作面，但智能综采发展迅速、快速迭代，事实上，掘进事实仍处于机械化阶段，综掘和综采技术差距越来越大。”中国煤炭科工集团一级首席科学家王虹表示，综掘平均月进尺仅180米，每个综采面平均月消耗巷道超过600米，全国煤矿掘进队与综采队平均配比3.1：1，仍满足不了综采需求，严重制约煤炭安全高效生产。

掘进智能化需求迫切

“煤矿智能化发展对掘进和支护提出更高要求。”中国工程院院士、中国煤炭科工集团首席科学家王国法表示，智能快速掘进是煤矿智能化发展首先要突破的技术。

“我国煤矿井下掘进面约有1.6万个，掘进人员近100万人，工作面水、瓦斯、顶板、粉尘、冲击地压严重威胁人员安全。”王虹强调，智能快速掘进技术亟待与综采智能化并驾齐驱，同时提高智能化快速掘进的常态化率。

王虹进一步解释，掘进智能化为智慧矿山建设提供不可或缺的支撑，装备能力保障是智能化的前提和基础，装备须具备足够的能力储备，根据生产要求和智能系统决策提供相应匹配的执行能力，如此智能化才能高效平稳推进。“因此，掘进装备应用场景要求其必须具有高可靠性，研究需从强基、固本、健康管理、决策维护四方面突破，统筹装备效能和可靠性指标，推动掘进装备向高功率密度、高可靠性、智能化方向发展。同时，煤炭行业必须在掘进领域投入更大科研、制造、生产等力量，产学研用紧密结合。”

值得关注的是，当前我国智能掘进技术应用已取得部分成果。据崔亚仲介绍，神东煤炭集团已建成国内首套基于5G技术的连采机智能掘进系统，利用惯性导航、激光引导、光学测距等技术，实现采机自主行走、自动截割、远程干预控制等，在52个掘进工作面建成5G网络，实现全覆盖。

分条件分步骤推进智能掘进

“面对巷道掘进与支护自动化、智能化发展短板，必须针对我国不同地质条件，开展有针对性的集中攻关研究，形成不同形式的快速掘进、支护技术与装备，使掘进与支护作业由依靠人工到全面机械化，再到自动化、智能化，减人提效，保障安全。”康红普指出。

王国法认为，发展智能快速掘进，要推进掘进工作面掘支运工序全部机器人化，强化精细化自动喷涂临时支护，全流程锚索自动支护，实现锚索支护自动连续钻孔、自动喷药，锚索推入、切断和张拉等全工序自动化。

“我国煤矿巷道围岩系件复杂多变，掘进技术装备发展不均衡，巷道掘进与支护技术要实现支得住、支得快、支得省、少人化、环境好，应根据围岩稳定性、可掘性、可钻性、可锚性，分条件、分类别、分区城、分步骤发展掘进自动化、智能化。”康红普表示。

根据地质条件，康红普提出智能化掘进技术可分类发展。例如，在陕北、神东等具备稳定条件的矿区，可基本实现机械化，部分实现自动化，向智能化迈进，掘进月进尺速度在1500米至2000米，下一步发展方向是锚杆、锚索自动化施工技术，然后再提升自动化、智能化水平。在山东、淮南、平顶山条件较差的矿区，目前可主要以人工和机械施工为主，同时突破超前预测和加固技术、钻锚注一体化锚杆锚索自动化施工技术。

文 | 本报记者 仲蕊