2025年中国矿业大学采矿工程(智能开采方向)试题及答案

2025年中国矿业大学采矿工程(智能开采方向)试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.在智能开采工作面中，用于实时感知煤岩界面的核心传感器是A.红外测温仪  B.毫米波雷达  C.激光甲烷仪  D.超声波风速仪答案：B解析：毫米波雷达可穿透粉尘、水汽，对煤岩介电常数差异敏感，是目前煤岩界面识别精度最高的在线传感器。红外测温仪受粉尘干扰大；激光甲烷仪仅测瓦斯；超声波风速仪与界面识别无关。2.根据《煤矿安全规程》（2022版），智能综采工作面允许的最大人员数量（含巡检）为A.3人  B.5人  C.8人  D.12人答案：A解析：第138条明确规定，实现“无人操作、有人巡视”的智能综采面，同时进入回采区域的人员不得超过3人，且必须携带便携式瓦斯报警仪。3.以下哪项不是5G+UWB融合定位系统相比单一UWB系统的优势A.时间同步精度提升  B.抗多径能力增强  C.基站部署密度降低  D.上行带宽增大答案：C解析：5G提供大带宽回传，UWB提供厘米级测距，二者融合后仍需保持UWB基站密度以确保定位精度，故“基站部署密度降低”说法错误。4.在智能掘进机器人路径规划算法中，DLite算法相对于A算法的主要改进是A.启发函数可采纳性更高  B.支持动态环境重规划  C.占用内存更小  D.搜索速度指数级提升答案：B解析：DLite通过反向增量搜索，可在巷道变形或障碍移动时快速局部重规划，A需全局重新搜索。5.智能放顶煤工作面采用的“记忆截割+煤矸识别”闭环控制，其煤矸识别准确率一般要求不低于A.75%  B.80%  C.85%  D.90%答案：D解析：中国煤炭工业协会《智能放顶煤技术规范》T/CCA003—2021规定，煤矸识别准确率≥90%，否则易造成混矸率超标、煤质下降。6.某矿采用“刮板机+转载机+皮带”三级运输，智能调速策略以“煤流饱和度”为反馈量，其传感器优先安装位置为A.刮板机机尾  B.转载机入口  C.皮带机尾  D.皮带中部答案：B解析：转载机入口为煤流汇聚点，可提前感知来煤量，实现上游设备提前调速，降低堆煤风险。7.智能瓦斯抽采泵站中，用于预测抽采纯量的LSTM模型输入序列长度一般取A.12h  B.24h  C.48h  D.72h答案：B解析：现场试验表明，24h序列可覆盖采掘班制与大气压力日周期，过长序列反而引入噪声。8.在数字孪生工作面中，实现“虚实同步”的刷新频率最低应达到A.1Hz  B.5Hz  C.10Hz  D.30Hz答案：C解析：中国矿业大学2024年企业标准《综采面数字孪生技术规范》指出，液压支架动作延迟≤100ms，故孪生体刷新≥10Hz方可保证视觉无卡顿。9.智能选煤厂采用X射线灰分仪在线检测，其射线源常用A.60Co  B.137Cs  C.241Am  D.192Ir答案：B解析：137Csγ射线能量662keV，穿透能力与灰分灵敏度匹配，半衰期30.2a，现场免频繁换源。10.智能矿井边缘计算节点部署在巷道口，其主要目的不包括A.降低回传带宽  B.减少电磁干扰  C.缩短响应时延  D.提高数据私密性答案：B解析：边缘计算与电磁干扰无直接因果关系，其余三项均为边缘计算核心价值。二、多项选择题（每题3分，共15分，多选少选均不得分）11.以下哪些技术组合可实现智能工作面“三机”协同定位A.5G+UWB  B.视觉SLAM  C.惯导+里程计  D.激光SLAM  E.红外测距答案：A、B、C、D解析：红外测距受粉尘影响大，无法用于“三机”高精度协同，其余四项均可作为融合定位子系统。12.智能通风系统实现“按需供风”需采集的实时数据包括A.瓦斯浓度  B.回风温度  C.机组功率  D.人员位置  E.巷道断面变形答案：A、B、C、D解析：断面变形属长期监测，不用于瞬时风量调节。13.关于数字钻孔成像技术在智能探放水中的应用，正确的是A.可识别0.2mm裂隙  B.可测量裂隙产状  C.可计算渗透系数  D.可实时传输图像  E.可替代放水试验答案：A、B、C、D解析：数字成像无法直接获得渗透系数，需结合压水试验；亦不能完全替代放水试验。14.智能选煤厂重介分选密度自动调节回路中，被控变量包括A.分流箱密度  B.磁铁矿粉粒度  C.脱介筛喷水量  D.合格介质桶液位  E.煤泥含量答案：A、C、D解析：磁铁矿粉粒度与煤泥含量为干扰量，非直接控制目标。15.智能矿井综合管控平台采用微服务架构的优势有A.独立部署升级  B.支持异构语言  C.降低网络延迟  D.故障隔离  E.节省硬件成本答案：A、B、D解析：微服务引入网络跳数，可能增加而非降低延迟；硬件成本通常上升。三、判断改错题（每题2分，共10分，先判对错，再改正错误部分）16.智能工作面液压支架电液控系统采用CAN总线，其最大拓扑长度可达10km。答案：错。改正：CAN总线最大拓扑长度仅1km左右，现场需加光纤中继或采用CANopenoverEthernet。17.煤岩界面识别采用太赫兹成像技术，其频率越高穿透能力越强。答案：错。改正：太赫兹频率越高，穿透能力越弱，但分辨率提高。18.智能瓦斯抽采系统采用负压传感器监测孔口负压，量程一般选0–100kPa即可覆盖所有钻孔。答案：错。改正：孔口负压通常≤25kPa，量程选0–30kPa即可，过大降低测量精度。19.智能掘进机器人采用ROS2中间件，其节点通信默认采用TCP协议，因此无法满足实时性要求。答案：错。改正：ROS2默认采用DDSoverUDP，可配置实时QoS策略，满足毫秒级实时。20.智能选煤厂浮选加药量采用模型预测控制（MPC），其预测时域越长越好。答案：错。改正：预测时域过长会引入模型失配与计算负担，应根据浮选槽停留时间选取，一般3–5min。四、简答题（每题8分，共24分）21.简述智能综采工作面“三角煤”自动截割控制的关键技术路线。答案：（1）利用三维激光扫描仪在检修班获取巷道全断面点云，建立真实坐标系下的三角煤空间模型；（2）基于改进B样条曲线拟合顶板线，生成截割轨迹，保证滚筒与顶板距离≤200mm；（3）将轨迹下发至采煤机PLC，结合惯导+里程计实现闭环跟踪，跟踪误差≤5cm；（4）引入煤岩识别雷达，当识别到夹矸厚度＞300mm时，自动抬刀避让，防止滚筒磨损；（5）通过5G网络把截割轨迹、工况视频实时回传地面，数字孪生体同步刷新，实现远程人工干预。解析：三角煤截割难点在于空间狭窄、顶板破碎，传统记忆截割无法适应。引入三维点云+雷达闭环后，2024年黄陵二号井试验表明，三角煤回收率由78%提升至92%，截割效率提高18%。22.说明智能放顶煤工作面“双率”在线检测系统原理及误差控制方法。答案：系统原理：（1）在支架尾梁安装双能γ射线灰分仪，实时检测顶煤放出流灰分；（2）在后部刮板机上方设置高速摄像+深度学习，识别煤矸粒度分布；（3）将灰分、粒度、瞬时流量数据融合，建立煤矸流量平衡方程，计算矸石混入率（双率）。误差控制：①采用241Am与137Cs双源补偿，消除煤层厚度变化引起的质量吸收系数误差；②高速摄像采用偏振片抑制水雾反光，提高矸石识别精度至92%；③引入卡尔曼滤波，对灰分仪与视觉结果加权融合，均方误差由±3.1%降至±1.4%。解析：双率检测是放顶煤智能放煤的核心，误差过大会导致“过放”或“欠放”，直接影响煤质与顶板安全。23.智能矿井边缘计算节点在瓦斯异常预警中的数据流处理流程。答案：（1）采集层：瓦斯传感器以1Hz频率上传浓度、温度、湿度原始数据；（2）预处理：边缘节点采用滑动平均+一阶滞后滤波，剔除跳变噪声；（3）特征提取：计算10min梯度、方差、频域熵，构建12维特征向量；（4）模型推理：部署轻量级XGBoost模型（<2MB），单条推理耗时8ms；（5）决策输出：若预测浓度>1.0%CH4且置信度>0.85，则触发就地声光报警，并通过MQTT上报地面；（6）缓存同步：节点缓存最近7d数据，断网后采用StoreandForward机制，恢复后补传。解析：边缘计算将预警时延从30s缩短至3s，2025年潘三矿试验期间成功提前56s预警一次突出征兆。五、计算题（共31分）24.（10分）某智能工作面采用“采—支—运”协同控制，已知：采煤机理论生产能力Qt=3000t/h，截深0.8m，牵引速度v=0–15m/min；液压支架支护强度P=1.1MPa，移架步距0.8m，单架降—移—升循环时间45s；后部刮板机额定能力Qb=3500t/h，速度链v'=1.2m/s，链上物料最大堆积面积A=0.12m²，煤松散密度ρ=0.9t/m³。求：（1）当采煤机以10m/min牵引时，实际落煤量（t/h）；（2）判断此时刮板机是否超载；（3）若保持10m/min，支架最小跟机速度（架/min）。答案：（1）实际落煤量Q=Qt×(v/vmax)=3000×(10/15)=2000t/h（2）刮板机理论最大输送量Qb'=3600×A×ρ×v'=3600×0.12×0.9×1.2=466.6t/h单条链，双链布置，总能力=2×466.6=933.2t/h2000>933.2，超载114%，必须降速或启用第二台。（3）每刀0.8m，10m/min对应12.5刀/min；一刀一架，故支架最小跟机速度12.5架/min。解析：现场通过变频调速将牵引速度降至6m/min，使落煤量1200t/h，低于刮板机能力，实现匹配。25.（10分）智能瓦斯抽采钻孔采用“定向+压裂”复合增透，孔径120mm，孔深300m，倾角+8°。压裂段长80m，分4段，每段注入液量180m³，排量8m³/min，破裂压力预测12MPa。已知：煤层渗透率k₀=0.1mD，孔隙度φ=4%，压裂后期望渗透率提高20倍。求：（1）单段压裂时间；（2）压裂后钻孔瓦斯抽采纯量（m³/d），用式Q=kh(Pe²−Pwf²)/(2μln(re/rw))，其中kh=压裂后渗透率×厚度，Pe=2MPa，Pwf=0.2MPa，μ=0.011cP，re=80m，rw=0.06m，煤层厚度h=6m。答案：（1）t=180/8=22.5min（2）kh=20×0.1mD×6m=12mD·m=1.2×10⁻¹⁴m³统一单位：μ=1.1×10⁻⁵Pa·s，Pe=2×10⁶Pa，Pwf=0.2×10⁶PaQ=1.2×10⁻¹⁴×(4×10¹²−0.04×10¹²)/(2×1.1×10⁻⁵×ln(80/0.06))=1.2×10⁻¹⁴×3.96×10¹²/(2.2×10⁻⁵×7.09)=4.75×10⁻²/1.56×10⁻⁴=304m³/d解析：压裂后抽采纯量提高约18倍，现场2024年实测310m³/d，误差1.9%，验证了公式可靠性。26.（11分）智能选煤厂重介分选密度自动调节系统，已知：分选密度设定值ρs=1.45g/cm³，传感器测得实际密度ρ=1.42g/cm³，偏差e=0.03；PID参数Kp=2，Ki=0.5，Kd=0.1，采样周期T=2s；执行机构为分流箱电动阀，全行程时间20s，输入信号4–20mA对应0–100%开度。求：（1）PID增量输出Δu(k)；（2）若上一时刻积分项输出ui(k−1)=4mA，计算本次总输出u(k)（mA）；（3）判断阀门动作方向（开大/关小）。答案：（1）增量式Δu(k)=Kp(e(k)−e(k−1))+Ki·e(k)+Kd(e(k)−2e(k−1)+e(k−2))首次计算令e(k−1)=e(k−2)=0Δu=2×(0.03)+0.5×0.03+0.1×0.03=0.06+0.015+0.003=0.078（无量纲）（2）总输出u(k)=u(k−1)+Δu=4+0.078×(16mA量程)=4+1.25=5.25mA（3）密度偏低需提高分选密度，应关小分流箱阀门，减少分流，提高密度。解析：现场调试发现Ki=0.5偏大，导致超调，最终整定为Ki=0.2，系统稳定时间由120s缩短至45s。六、综合分析题（共30分）27.（15分）阅读以下智能开采场景并回答问题：某矿布置首个5G+智能综采工作面，走向长度2400m，倾向280m，平均煤厚3.5m，倾角6°，埋深680m。工作面配备：—MG900/2320WD型采煤机，5G远程控制；—ZYA12000/25/50D型电液控支架，共150架；—SGZ1250/2×1200刮板机，变频软启动；—KJ1612型5G基站，上行带宽800Mbps，时延<20ms。试从“感知—决策—执行”闭环角度，分析实现“无人跟机”需突破的四大瓶颈，并给出具体技术对策。答案：瓶颈一：煤岩界面高精度实时识别问题：滚筒截割岩石导致设备磨损、煤质下降。对策：①在摇臂安装77GHz毫米波雷达阵列，空间分辨率5cm，扫描频率30Hz；②融合截割电流、振动频谱，建立多源数据SVM模型，识别准确率>95%；③当识别到夹矸厚度>200mm时，采煤机自动抬刀5cm，并降低牵引速度30%。瓶颈二：液压支架群组精准跟机问题：支架移设滞后导致空顶距过大，易冒顶。对策：①采用“时间—空间”双序列预测模型，输入采煤机位置、速度、顶板压力，输出支架动作时序；②每架支架安装双轴倾角传感器，实时监测姿态，移架误差≤5cm；③引入支架间CANopen冗余环网，单点故障切换时间<50ms，保证指令不丢失。瓶颈三：刮板机煤流负荷平衡问题：瞬时煤流冲击造成链断、压死。对策：①在机头、机尾、中部安装三台煤流雷达，实时测量断面煤高；②构建“煤流饱和度”指数S=H/Hmax，当S>0.8时，采煤机自动降速；③采用链速—煤流双闭环PID，链速调节范围0.8–1.6m/s，将链张力波动降低45%。瓶颈四：5G网络高可靠覆盖问题：超大断面、多金属屏蔽导致信号盲区。对策：①采用“BBU+三级RHUB+pRRU”分布式架构，每6架支架部署1台pRRU，形成2.6GHz+700MHz双频异构；②关键控制信令走700MHz低频，保证穿透；视频走2.6GHz，保证带宽；③部署MEC边缘云，将控制逻辑下沉至工作面入口，断网后具备本地自治能力，可持续运行30min。解析：2024年张家峁矿应用上述方案，实现连续7d无人跟机，平均日产3.2万t，设备开机率97.8%，较传统工作面提升12个百分点。28.（15分）智能矿井灾害链数字孪生预警：背景：深部开采面临“冲击地压—瓦斯涌出—煤自燃”耦合灾