2025年煤炭行业的智能化装备与智能制造考核试卷附答案

2025年煤炭行业的智能化装备与智能制造考核试卷附答案一、单项选择题（每题2分，共30分）1.2025年煤矿智能化建设中，5G+工业互联网融合应用的核心目标是（）A.降低网络建设成本B.实现设备毫秒级低时延协同控制C.提升矿区Wi-Fi覆盖范围D.减少井下人员数量答案：B2.智能掘进装备的“感知-决策-执行”闭环中，关键的决策层技术是（）A.惯性导航系统B.多源数据融合算法C.液压执行机构D.激光测距传感器答案：B3.下列不属于2025年煤矿智能装备可靠性提升关键技术的是（）A.基于数字孪生的故障预测B.高可靠性密封材料应用C.井下4G网络全覆盖D.关键部件寿命预测模型答案：C4.智能选煤厂中，基于AI的煤质在线检测系统主要通过（）实现煤矸识别A.X射线透射成像B.人工取样化验C.红外光谱分析D.激光诱导击穿光谱（LIBS）答案：D5.2025年煤矿机器人重点发展方向中，“钻锚机器人”的核心功能是（）A.巷道瓦斯巡检B.钻孔与锚杆支护一体化作业C.采空区气体采样D.皮带运输系统清淤答案：B6.智能制造评估中，“设备联网率”指标要求2025年大型煤矿达到（）A.60%B.75%C.90%D.100%答案：C7.智能采煤工作面“三机协同控制”中，“三机”指（）A.采煤机、刮板机、转载机B.采煤机、液压支架、刮板机C.液压支架、破碎机、皮带机D.掘进机、锚杆机、转载机答案：B8.2025年煤矿智能化标准体系中，《煤矿井下5G通信系统技术要求》属于（）A.基础共性标准B.关键技术标准C.设备与系统标准D.安全与管理标准答案：C9.智能矿山“一张图”系统的核心是（）A.高精度地质模型构建B.人员定位实时显示C.设备运行状态监控D.应急救援路径规划答案：A10.井下智能巡检机器人的续航能力2025年需达到（）A.4小时B.6小时C.8小时D.12小时答案：C11.智能制造中“数字孪生”技术在煤矿的典型应用是（）A.模拟井下人员行走路径B.实时映射物理系统运行状态C.提供虚拟矿工培训场景D.预测未来3天煤炭产量答案：B12.智能装备的“自主决策”能力主要依赖（）A.高带宽通信网络B.边缘计算节点的AI算法C.地面控制中心指令D.人工远程干预答案：B13.2025年煤矿智能化建设重点任务中，“少人化”的核心指标是（）A.单班作业人数≤90人B.采煤工作面作业人数≤7人C.掘进工作面作业人数≤15人D.全矿总人数≤300人答案：B14.智能分选装备中，X射线透射分选技术的优势是（）A.适用于大块煤矸分选B.对潮湿煤泥分选精度高C.设备成本低D.无需水源答案：A15.煤矿工业互联网平台的核心功能是（）A.设备远程监控B.数据汇聚、分析与服务C.人员定位管理D.视频监控存储答案：B二、填空题（每题2分，共20分）1.2025年煤矿智能化建设要求，掘进工作面应实现（）自主导航与自动截割。答案：掘进机2.智能传感器在煤矿中的关键性能指标包括（）、抗干扰能力和使用寿命。答案：测量精度3.5G在煤矿的典型应用场景包括（）、AR远程协助和设备集群控制。答案：高清视频回传4.智能液压支架的核心控制模式是（），即根据采煤机位置自动调整支架姿态。答案：跟机自动化5.煤矿机器人分类中，（）机器人主要用于井下巡检、气体检测和应急救援。答案：巡检6.智能制造系统的“三要素”是（）、智能装备和智能管理。答案：智能技术7.2025年煤矿智能化标准体系需覆盖基础共性、关键技术、（）和安全管理四大类。答案：设备与系统8.智能选煤厂的“三化”目标是智能化、（）和绿色化。答案：高效化9.井下定位技术中，（）系统可实现厘米级定位精度，用于设备精确定位。答案：UWB（超宽带）10.智能装备的可靠性提升需通过（）设计、冗余设计和故障自诊断技术实现。答案：模块化三、简答题（每题8分，共40分）1.简述2025年智能采煤工作面的系统组成及各部分功能。答案：系统由“三机”（采煤机、液压支架、刮板机）、智能感知系统、通信网络和集控平台组成。采煤机实现自动截割与调速；液压支架通过跟机自动化完成移架、推溜；刮板机配合采煤机速度调整运输能力；智能感知系统（如惯导、激光雷达）实时采集设备姿态与环境数据；通信网络（5G/工业环网）保障数据低时延传输；集控平台通过AI算法实现协同控制与故障预警。2.说明工业互联网平台在煤矿智能制造中的应用价值。答案：价值体现在三方面：①数据汇聚：整合设备、环境、人员等多源数据，打破信息孤岛；②分析建模：通过机理模型与AI算法，实现设备健康评估、生产优化（如煤流平衡）；③服务赋能：提供远程运维、协同设计等增值服务，降低运营成本，提升决策效率。3.2025年煤矿智能掘进装备需解决的关键技术问题有哪些？答案：①复杂地质条件下的自适应截割技术（如硬岩/软岩自动识别与参数调整）；②多设备协同控制（掘进机、锚杆机、转载机同步作业）；③长距离掘进的高精度导航（惯导+视觉+激光融合定位）；④粉尘、潮湿环境下传感器可靠性提升；⑤快速故障诊断与无人干预修复能力。4.简述智能矿山“数字孪生”系统的构建步骤。答案：①数据采集层：通过传感器、工业相机等获取物理系统实时数据；②模型构建层：基于地质、设备、工艺数据建立三维物理模型与机理模型；③映射交互层：通过5G/边缘计算实现虚拟模型与物理系统的实时同步；④分析应用层：利用模型进行仿真预测（如设备故障、瓦斯运移），支撑优化决策。5.2025年煤矿智能化考核中，“安全效益”的评估指标应包含哪些内容？答案：①人员伤亡率：对比智能化改造前后的事故数量；②隐患识别率：智能监测系统对瓦斯超限、设备异常等隐患的自动识别率；③应急响应时间：从隐患发现到自动处置（如断电、闭锁）的时间；④高危岗位替代率：机器人替代巡检、爆破等危险岗位的比例。四、案例分析题（每题15分，共30分）案例1：某煤矿2025年完成智能化改造后，智能掘进工作面出现“截割效率波动大、锚杆支护质量不稳定”问题。经排查，发现掘进机惯导系统受地质构造影响定位偏差达0.5米，锚杆机传感器因粉尘堵塞导致角度测量误差超10°，且集控平台未实现掘进机与锚杆机的协同控制。问题：分析问题成因，并提出改进措施。答案：成因分析：①定位系统抗干扰能力不足：惯导系统未融合其他定位技术（如视觉/激光），导致复杂地质条件下偏差过大；②传感器防护设计缺陷：锚杆机传感器未采用防尘密封或自动清洁装置，粉尘影响测量精度；③系统协同控制缺失：集控平台未建立掘进机截割进度与锚杆机支护的时序联动模型，导致作业节奏不匹配。改进措施：①升级定位系统：采用“惯导+UWB+视觉”多源融合定位，将定位精度提升至0.1米以内；②优化传感器设计：为锚杆机角度传感器增加防尘罩与气吹清洁装置，定期自动清理；③完善协同控制算法：在集控平台中建立“截割进尺-支护需求”动态模型，根据掘进机实时位置自动触发锚杆机启动与参数调整，确保支护与截割同步。案例2：某智能选煤厂投用基于AI的煤质在线检测系统后，矸石分选精度仅85%（设计目标95%），且系统对潮湿煤泥的检测误差达15%。经分析，采样摄像头受水雾影响图像模糊，AI模型训练数据未包含潮湿煤样，分选执行机构（气动阀）响应延迟达200ms。问题：针对上述问题，提出提升分选精度的解决方案。答案：解决方案：①优化感知端：在采样区域增设红外补光灯与防水雾摄像头，或改用不受水雾影响的激光扫描成像设备，确保煤矸