2026年智能采矿网课测试题及答案

2026年智能采矿网课测试题及答案

一、单项选择题（每题2分，共20分）1.在智能采矿中，5G专网最核心的性能指标是A.峰值速率B.空口时延C.连接密度D.频谱效率2.矿山数字孪生体更新频率通常由下列哪项直接决定A.地质模型精度B.传感器采样周期C.网络带宽D.显卡浮点算力3.采用UWB定位时，抑制NLOS误差最常用的算法是A.最小二乘B.卡尔曼滤波C.泰勒级数展开D.粒子滤波4.智能工作面记忆截割路径规划属于A.确定性优化B.随机性优化C.动态规划D.强化学习5.在矿山边缘计算架构中，MEC节点首选部署位置为A.井上调度室B.井下主变电所C.工作面集控中心D.地面机房6.岩石破裂声发射信号的主频范围多集中在A.1Hz–10HzB.50Hz–500HzC.1kHz–20kHzD.100kHz–1MHz7.智能巡检机器人避障通常融合的视觉方案是A.单目+IMUB.双目+结构光C.鱼眼+GPSD.事件相机+UWB8.煤矿井下低照度图像增强首选的深度学习网络是A.U-NetB.Retinex-NetC.YOLOv8D.Transformer9.智能分选系统X射线探测器常用的闪烁晶体是A.NaI(Tl)B.BGOC.CdZnTeD.LYSO10.矿山工业互联网平台中，实现设备即插即用的关键技术是A.OPCUAB.MQTTC.DDSD.RESTful二、填空题（每题2分，共20分）11.智能采矿参考架构中，泛在感知层的“三感”指____、____、____。12.综采工作面液压支架跟机自动化采用的典型闭环控制周期为____ms。13.矿山边缘智能盒子的主流AI算力芯片采用____nm工艺制程。14.岩石坚固性系数f值大于____时，通常需采用智能爆破优化。15.井下WiFi6的默认工作频段为____GHz。16.智能掘进机刀具磨损在线监测最常用的信号是____信号。17.数字孪生体与物理体之间的时间戳同步误差应小于____ms。18.智能分选喷吹执行机构电磁阀响应时间需低于____ms。19.矿山无人驾驶卡车的安全冗余制动系统采用____制动+____制动双回路。20.智能采矿云平台数据湖通常采用____格式实现原始数据无损存储。三、判断题（每题2分，共20分，正确打“√”，错误打“×”）21.智能工作面记忆截割可完全替代人工干预。22.UWB定位基站天线向下倾斜角越大，定位精度越高。23.边缘计算节点宕机会导致井下所有传感器数据永久丢失。24.矿山数字孪生必须依赖游戏引擎才能渲染。25.智能巡检机器人锂电池在0℃环境下容量衰减可忽略。26.岩石破裂声发射能量与破裂尺度呈正相关。27.5G切片技术可为无人驾驶卡车提供独占带宽。28.智能分选系统算法精度与皮带速度无关。29.智能爆破中电子雷管起爆延时误差可控制在1ms以内。30.矿山工业互联网平台不需要考虑IT/OT融合安全。四、简答题（每题5分，共20分）31.简述智能采矿中“感—传—算—控”闭环架构各层功能。32.说明矿山边缘计算与云计算在时延、带宽、安全三方面的差异。33.列举三种智能掘进机刀具磨损特征提取方法并比较其优劣。34.概述数字孪生体在智能采矿全生命周期中的四大应用场景。五、讨论题（每题5分，共20分）35.结合实例讨论5G+AI在综采工作面协同控制中的技术瓶颈与突破路径。36.分析矿山无人驾驶卡车在井下复杂环境中实现L4级自动驾驶的关键挑战。37.探讨智能分选系统引入多能谱X射线后对传统选煤工艺的革命性影响。38.论述“双碳”目标下智能采矿技术如何兼顾产能提升与碳排放降低。答案与解析一、单项选择题1.B2.B3.D4.D5.C6.C7.B8.B9.D10.A二、填空题11.环境感知设备感知人员感知12.5013.714.815.5.816.声发射17.1018.519.液压机械20.Parquet三、判断题21×22×23×24×25×26√27√28×29√30×四、简答题31.感：多源传感器采集环境、设备、人员数据；传：高可靠网络实现毫秒级传输；算：边缘+云端协同完成数据清洗、建模、预测；控：根据计算结果实时下发指令至液压支架、采煤机等执行机构，形成闭环。32.时延：边缘<20ms，云端>100ms；带宽：边缘侧重本地百兆级，云端可弹性扩展至千兆；安全：边缘采用物理隔离+白名单，云端需零信任架构+加密隧道。33.方法一：声发射RMS值，优点实时性强，缺点易受噪声干扰；方法二：电机电流谐波，优点非接触，缺点滞后大；方法三：视觉边缘检测，优点直观，缺点粉尘影响严重。34.设计阶段：虚拟验证设备布局；建设阶段：施工进度模拟；生产阶段：实时优化工艺；退役阶段：复垦方案推演。五、讨论题35.瓶颈包括井下遮挡导致5G信号波动、AI模型泛化不足、执行机构响应滞后；突破路径：部署漏缆+小站协同、采用联邦学习提升模型鲁棒性、引入液压伺服阀提高跟机速度。36.挑战：巷道无GPS、灰尘降低视觉有效距离、窄道会车决策复杂；需融合UWB+IMU+激光SLAM、开发尘雾图像增强算法、构建车车协同博弈决策模型。37.多能谱可区分原子序数差异，实现煤矸精准识别，取消重介旋流