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公开(公告)号：CN114718469B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202210443404.2
申请日：2022-06-08
Applicant: 鞍钢集团矿业有限公司
IPC: E21B12/06
Abstract: 本发明针对于现有牙轮钻机钻孔孔口岩渣清理不方便的问题，通过设计一种牙轮钻机孔口清理装置及其使用方法，将堆积在孔口周边的不稳定岩渣通过该装置进行快速清理，属于采矿技术领域。本发明的一种牙轮钻机孔口清理装置，包括安装座，臂架，俯仰油缸，转位油缸，清灰机构以及钻孔防渣锥堵。在成孔之后移动钻机时，通过对安装在本装置上的油缸进行操作，将清灰机构对准孔位后张开清灰爪，推开孔周边的不稳定岩渣堆，移动时清理出排水沟。进行机械清理，降低工人劳动强度，减少人员工作量。
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公开(公告)号：CN114838679B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202210443561.3
申请日：2022-04-26
Applicant: 鞍钢集团矿业有限公司
Abstract: 本发明属于矿山测量技术领域，尤其是涉及一种地下矿山炮孔测量装置及使用方法，其特征在于包括上部弹簧定心装置和下部限位装置，上部弹簧定心装置包括螺杆，小六边形盖板、小六边形中间盖板和大六边形底板，固定在大六边形底板下底面的异型槽管件，弹簧，与螺杆连接的钢丝绳，与异型槽管件连接的管件，与小六边形盖板相铰接的定心抓件，与大六边形底板相铰接的斜T型定心抓件，与小六边形中间板相铰接的小定心抓件，与大六边形底板相铰接的小斜T型定心抓件。本发明机械装置结构简单，通过拉动管件即实现定心装置半径变化；柱销及沟槽结合限位机构可以实现在测量状态下进行限位，方便测量；通过操作推动管件，在弹簧力作用下回到初始状态，测量完成。
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公开(公告)号：CN111738117B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202010533835.9
申请日：2020-06-12
Applicant: 鞍钢集团矿业有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的电铲斗齿视频关键帧的检测方法，该方法包括电铲斗齿监控视频的采集部分，斗齿视频数据处理部分和基于深度学习的电铲斗齿视频关键帧获取部分以及后续利用本方法获取的关键帧的其他应用部分。本发明主要通过利用深度学习的方式解决了以往的对于关键帧选取错误从而导致选取的视频关键帧图像不具备代表性和实时性差以及计算量大的传统方案的缺点。
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公开(公告)号：CN114779605A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210444674.5
申请日：2022-04-26
Applicant: 鞍钢集团矿业有限公司
Abstract: 本发明的目的是为了解决现有卡车卸车状态识别采用的设备和方法存在的问题，提供了一种基于霍尔传感器的卡车卸车识别与时间计算方法和装置。本发明的装置包括安装在卡车厢斗上的磁铁，安装在驾驶室外部且与磁铁对应设置的霍尔传感器，安装在驾驶室内且接收霍尔传感器信息的车载终端。本发明的方法通过磁感应开关获取卡车厢斗举/落信号，进而识别卡车卸车状态，并计算卡车卸车时间。该装置和方法具有通用性、实用型、可靠性、维护方便性。
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公开(公告)号：CN112381334A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011425897.4
申请日：2020-12-09
Applicant: 鞍钢集团矿业有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于多因素模糊时间序列的高陡边坡形变趋势预测的方法，包括以下步骤：采用二型模糊时间序列算法，确定影响边坡形变的主要因素和各次要因素；利用整体分布优化算法使得模糊时间序列的论域划分更加合理；提高了边坡动态变形预测精度，提升了对小样本和波动数据预测的准确性，可以预测未来一定时期内边坡的数据变化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114718469A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210443404.2
申请日：2022-06-08
Applicant: 鞍钢集团矿业有限公司
IPC: E21B12/06
Abstract: 本发明针对于现有牙轮钻机钻孔孔口岩渣清理不方便的问题，通过设计一种牙轮钻机孔口清理装置及其使用方法，将堆积在孔口周边的不稳定岩渣通过该装置进行快速清理，属于采矿技术领域。本发明的一种牙轮钻机孔口清理装置，包括安装座，臂架，俯仰油缸，转位油缸，清灰机构以及钻孔防渣锥堵。在成孔之后移动钻机时，通过对安装在本装置上的油缸进行操作，将清灰机构对准孔位后张开清灰爪，推开孔周边的不稳定岩渣堆，移动时清理出排水沟。进行机械清理，降低工人劳动强度，减少人员工作量。
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公开(公告)号：CN111739029A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010534219.5
申请日：2020-06-12
Applicant: 鞍钢集团矿业有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习卷积神经网络的电铲斗齿脱落检测方法：利用深度学习的方式对电铲斗齿定位分割，继而找到斗齿位置，然后进行斗齿脱落检测。进行斗齿定位分割时，使用时下分割性能最好的语义分割模型，同时也对其分割网络结构进行了一些修改，引入了多个多尺度信息特征融合，进而得到较好的斗齿分割模型。通过斗齿分割模型分割得到的斗齿图像与设定的基准图像进行配准，然后进行斗齿缺失判定。与以往的缺失检测方式比较，本发明的准确率和误报率有着显著提升和降低。
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公开(公告)号：CN111738117A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010533835.9
申请日：2020-06-12
Applicant: 鞍钢集团矿业有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的电铲斗齿视频关键帧的检测方法，该方法包括电铲斗齿监控视频的采集部分，斗齿视频数据处理部分和基于深度学习的电铲斗齿视频关键帧获取部分以及后续利用本方法获取的关键帧的其他应用部分。本发明主要通过利用深度学习的方式解决了以往的对于关键帧选取错误从而导致选取的视频关键帧图像不具备代表性和实时性差以及计算量大的传统方案的缺点。
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公开(公告)号：CN112381334B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202011425897.4
申请日：2020-12-09
Applicant: 鞍钢集团矿业有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于多因素模糊时间序列的高陡边坡形变趋势预测的方法，包括以下步骤：采用二型模糊时间序列算法，确定影响边坡形变的主要因素和各次要因素；利用整体分布优化算法使得模糊时间序列的论域划分更加合理；提高了边坡动态变形预测精度，提升了对小样本和波动数据预测的准确性，可以预测未来一定时期内边坡的数据变化。
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公开(公告)号：CN110907897B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN201911334569.0
申请日：2019-12-23
Applicant: 鞍钢集团矿业有限公司
Abstract: 本发明提供的一种适用于含孔洞岩石的声发射源定位方法，解决了板状岩石试件中存在孔洞条件下，声发射波绕射孔洞导致传播路径增加引起声发射源定位误差加大的难点问题，能够在确定孔洞半径的基础上，结合声发射波传播路径的解析分析，求解含孔洞岩石中声发射波的传播路径长度，结合声发射波到时、网格搜索及误差权重系数法方法可较为精确的确定声发射源的位置。
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