针对煤矿地面10kV供电系统,将10kV链式STATCOM应用于电网中。设计了STATCOM的主电路拓扑结构、调制方法,将载波层叠调制方式应用于STATCOM中,不仅可以等效提高IGBT的开关频率,而且输出的谐波含量少。

MCGS（Monitor and Control Generated System）是一种组态软件，广泛应用于工业自动化领域，特别是在煤矿监控系统中发挥着重要作用。MCGS具备强大的数据采集、处理和显示能力，能够提供实时的数据监控和管理，是构建煤矿监控系统的重要软件工具。 MCGS软件的基本功能包括： 1. 界面友好：提供易于操作的图形化界面，方便用户进行监控系统的设计和操作。 2. 实时数据处理：能够实时采集各种传感器数据，进行分析和处理，并及时反映到监控界面上。 3. 数据存储：可对采集的数据进行存储和历史记录管理。 4. 报警管理：具备智能报警功能，可根据设定的阈值自动发出报警信号。 5. 报表管理：可以根据需求生成各种报表，便于后期的数据分析和决策支持。 6. 远程通讯：支持远程监控和管理，使得远程操作和控制成为可能。 MCGS的设计特点主要体现在其高度的集成性、灵活性和开放性。MCGS可以与多种类型的硬件设备进行通讯，并支持多种通讯协议，这对于构建复杂的煤矿监控系统至关重要。 接下来，文章还介绍了MCGS独立设备驱动构件的设计原理。在煤矿监控系统中，独立设备驱动构件是实现MCGS与各种现场设备通讯的关键部分。独立设备驱动构件的设计需要遵循一定的原则和标准，确保系统的稳定性和可靠性。 独立设备驱动构件的设计原理包括： 1. 兼容性：驱动构件需要支持各种工业通讯协议，保证能够与不同厂商的设备通讯。 2. 可配置性：需要提供灵活的配置接口，方便用户根据实际应用需求调整通讯参数。 3. 可扩展性：设计要预留足够的空间，以适应未来可能的设备升级和系统扩展。 4. 稳定性和可靠性：驱动构件在设计时需考虑异常处理机制，确保在出现通讯故障时能够及时响应并恢复通讯。 文章阐述了MCGS设备构件的设计流程。MCGS设备构件的设计流程通常分为以下步骤： 1. 需求分析：明确设备的功能需求和性能要求，这是设计工作的基础。 2. 设计规划：基于需求分析的结果，进行软件架构设计，确定构件的结构和接口。 3. 编码实现：根据设计规划，进行编码工作，实现各个构件的功能。 4. 测试验证：在完成编码后，需要进行严格的测试验证，确保驱动构件能够稳定运行，并满足性能要求。 5. 集成部署：将独立设备驱动构件集成到MCGS系统中，并进行部署。 6. 维护优化：系统部署后，根据实际运行情况，对驱动构件进行维护和优化，以保证其长期的可靠性和稳定性。 文章还提到，MCGS设备构件可以支持Windows操作系统平台，并且可利用ActiveX DLL技术来扩展MCGS的功能。在实现与SQL Server数据库的交互时，MCGS通过标准的ODBC（Open Database Connectivity）接口进行数据通讯，以保证数据交换的效率和安全性。 在整个设计过程中，需要考虑的关键技术包括： - 数据采集与处理技术：包括信号的转换、滤波、分析和存储。 - 通讯技术：各种工业通讯协议的实现，如Modbus、Profibus等。 - 数据库技术：利用SQL Server等数据库管理系统对采集的数据进行管理。 - 人机交互界面设计：设计直观易懂的操作界面，使操作人员能够方便地进行系统监控。 在文档的【部分内容】中，还有一些缩写和技术术语如ActiveX、INI文件、TXT文件、SQL Server等，这些词汇与具体技术实现细节相关，但在没有更多上下文的情况下，很难判断它们在文中具体所指，因此在此不做进一步扩展。

介绍JSG-8火灾监控系统的主要功能,说明其与传统方式相比,具有操作简单,方便管理,精确度高,运行稳定等特点,并且可有效提高生产安全性,节省经费,有较好的经济效益和安全效益,为类似情况的矿井提供借鉴经验。

针对传统图像去噪方法易使图像模糊和丢失边缘信息等问题,根据煤矿井下视频图像光度不均、噪声较大的特点,提出采用基于改进的简化脉冲耦合神经网络对煤矿井下图像进行去噪处理。对简化的脉冲耦合神经网络模型中神经元连接强度β的选取方法进行改进,使β依赖于图像像素灰度值,从而更加有效地去除椒盐噪声;对动态门限的衰减时间常数αE的选取方法进行改进,使αE依赖阈值输出的放大系数vE,减少整个模型的参数,并通过实验选取vE值。实验结果表明,与传统的中值滤波、均值滤波方法相比,基于改进的简化脉冲耦合神经网络的去噪方法不仅有效去除了矿井图像的椒盐噪声,而且很好地保持了图像的边缘等细节特征。

智能矿山项目建设整体解决方案是针对煤矿行业的现代化转型而设计的一套综合策略。智慧矿山的概念结合了信息技术、物联网、大数据分析以及人工智能等先进技术，旨在提高矿产开采的安全性、效率和可持续性。以下是对这一主题的详细阐述： 一、智慧矿山的核心理念 智慧矿山的目标是实现矿山的数字化、网络化和智能化，通过信息化手段对矿山生产过程进行实时监控和智能决策，减少人工干预，降低生产风险，提升资源利用率。 二、智能矿山的关键技术 1. 物联网技术：通过部署各类传感器，实时采集矿山环境和设备状态数据，实现远程监控。 2. 大数据分析：对海量数据进行处理和分析，预测潜在问题，优化生产流程。 3. 人工智能：利用机器学习算法，自动分析数据，提供决策支持。 4. 5G通信技术：高速、低延迟的无线通信，确保矿山内外部信息的快速传输。 5. 数字孪生：构建矿山的虚拟模型，模拟真实环境下的生产过程，进行试验和优化。 三、智能矿山项目建设步骤 1. 需求分析：明确矿山的业务需求，确定智能化改造的重点领域。 2. 设计规划：制定整体解决方案，包括硬件设备布局、软件系统架构等。 3. 系统集成：整合各种软硬件资源，确保各系统间协同工作。 4. 数据平台建设：建立统一的数据中心，实现数据的集中管理和分析。 5. 应用开发：根据业务需求开发定制化的应用，如安全预警、生产调度等。 6. 实施部署：按照规划进行设备安装和系统上线。 7. 运维与优化：持续监控系统运行，及时调整优化，确保高效稳定。 四、解决方案的内容 "精品"智能矿山项目建设整体解决方案（煤矿）.docx文件可能详细涵盖了以上各个阶段，包括但不限于项目背景、目标设定、技术路线、实施计划、预期效果以及风险管理等内容。此文档应为项目管理者提供了全面的指导，以确保智能矿山项目的顺利实施。 五、项目计划书的重要性 项目计划书是项目执行的蓝图，它明确了项目的目标、范围、时间表、预算和责任人，有助于确保所有参与者对项目有共同的理解，从而提高执行效率和成功率。 六、建设方案与Word方案 在实际操作中，通常会将详细的建设方案编写成Word文档，便于编辑、修订和分享。这种格式的方案更便于团队协作，可以清晰地展示项目的各个部分，包括技术细节、实施步骤、资源分配等。 智能矿山项目建设整体解决方案旨在通过先进的技术手段，实现煤矿行业的现代化升级，提高生产效率，保障作业安全，推动行业的可持续发展。这一过程中，项目计划书、建设方案以及相关文档的编制与执行至关重要。

结合胜利一号露天煤矿扩建工程,对新增剥离可能采用的3种开采工艺的设备选型、设备投资、运行成本等方面进行了研究。

针对伊敏三号露天煤矿的基本建设条件和煤炭市场,全面分析了在不同开采规模方案下露天矿的开采工艺、设备选型、露天矿整体工艺布置及其他辅助工程和生产能耗等建设要素。通过对比各方案的项目总投资、财务内部收益率和生产成本等经济指标,得出三号露天矿设计规模为10.0 Mt/a和15.0 Mt/a时盈利水平最佳。

针对现有井下无线收发器信号传输距离短、功耗大、抗干扰能力差等缺陷,设计了一种基于WiFi技术的矿井信号收发器。该信号收发器采用ARM9嵌入式芯片及WinCE操作系统,与井下采煤机监控模块建立Modbus协议的数据通信,通过RS485串口接收采煤机运行参数;在WiFi网络内与井下无线接入点建立支持TCP/IP协议的无线连接,并与井上监控中心服务器通信,完成对采煤机运行状态的监控。应用表明,该信号收发器具有较高的实时传输性能,且功耗低,抗干扰能力强。

按照矿山物联网统一时空模型的要求,开发了基于GIS的煤矿井下电力监控管理系统。该系统建立了各配电点和供电子系统设备的内部结构模型及其相互联系的地理拓扑模型,将井下电力系统CAD图转换为GIS拓扑图,将图形软件和数据库相结合来描述和管理各种电力设备的参数属性及几何拓扑关系;采用多世界空间关联表达,实现了井下配电网络及其资产"一张图"管理。

针对煤矿井下探水作业监工人员通过观看视频来监控卸杆作业的方式存在效率低下且极易出错的问题，提出利用三维卷积神经网络（3DCNN）模型对探水作业中的卸杆动作进行识别。3DCNN模型使用3D卷积层自动完成动作特征提取，通过3D池化层对运动特征进行降维，通过Softmax分类处理来识别卸杆动作，并使用批量归一化层提高模型的收敛速度和识别准确率。采用3DCNN模型对卸杆动作进行识别时，首先对数据集进行预处理，从每段视频中均匀抽取几帧图像作为某动作的代表，并降低分辨率；然后采用训练集对3DCNN模型进行训练，并保存训练好的权重文件；最后采用训练好的3DCNN模型对测试集进行测试，得出分类结果。实验结果表明，设置采样帧数为10帧、分辨率为32×32、学习率为0.000 1，3DCNN模型对卸杆动作的识别准确率最高可达98.86%。