从串行到并行：煤矿智能化综掘工作面装备协同作业技术研究
摘要：综掘工作面装备协同作业是煤矿智能化建设中系统集成度最高、技术难度最大的环节之一。传统“截割—退机—支护—运输”的串行作业模式，使大量时间消耗在设备进退与工序等待上，掘进效率长期受制于“掘快支慢”的工序失衡。本文围绕掘-支-运并行作业这一核心命题，分析了多机协同面临的时空约束与控制难点，从多机协同控制架构、智能截割与导向技术、数字孪生驱动的集控平台三个维度梳理了关键技术进展。应用数据显示，“煤海蛟龙”掘支运一体化系统在稳定围岩条件下创下单月进尺3088米的世界纪录，大海则煤矿多机协同作业使月进尺提高33%、单班作业人员减少2人，沁裕煤矿数字孪生集控系统使巷道断面成型合格率提升至95%。文章还讨论了当前协同作业技术在断层破碎带等复杂地质条件下适应性不足的问题，以及标准化体系缺失对多品牌设备协同的制约。
关键词：智能化综掘工作面；装备协同作业；掘锚一体机；数字孪生；并行作业
一、引言
采掘比例失衡是长期困扰我国煤炭工业的结构性问题。我国每年需掘进约1.3万公里煤矿巷道，长度相当于地球直径。然而，传统掘进作业中掘进机截割时间仅占单循环总时长的约三分之一，其余时间主要消耗在设备进退、支护准备和工序衔接等待上。这种“掘快支慢”的工序失衡，根源在于掘进、支护、运输三大工序在传统模式下是严格的串行关系——掘进机截割完成后退出，锚杆钻车进入进行支护，支护完成后运输设备将破碎煤岩运出。设备之间的进退与等待，构成了掘进效率提升的主要障碍。
这一困境在深部开采条件下进一步加剧。随着开采深度增加，高地应力、高地温、高瓦斯等“三高”条件对掘进装备的适应性和协同控制精度提出了更高要求。有研究指出，目前全国掘进工作面普遍存在作业人员较多、劳动强度大、成套装备配套性差、系统协同联动不足、自动化水平不足、全工序集中管控难以实现等共性痛点。装备协同作业的核心命题由此浮现：如何让多台装备在有限空间和严格时序约束下，从串行走向并行，实现“掘-支-运”的无缝衔接？
本文围绕这一问题，从技术需求分析入手，梳理协同控制架构、智能截割导向和数字孪生集控平台三个关键技术维度的研究进展，并结合实际矿区应用数据对技术效果进行验证。
二、串行模式的效率瓶颈与协同作业的技术需求
（一）串行作业的时间损耗结构
传统综掘工作面的作业流程为“截割—退机—支护—运输”的循环序列。有研究对掘进工作面工艺流程进行了跟班实测，发现截割时间仅占单循环总时长的约35%。以断面宽度四至六米、支护密度较高的巷道为例，掘进机完成一个截割循环后，需要退出工作面让位给锚杆钻车，锚杆钻车完成顶板和两帮的锚杆支护后，再退机让位给掘进机进入下一循环。设备进退本身消耗的时间加上工序之间的等待协调时间，构成了效率损耗的主体。
这种串行模式在岩巷掘进中尤为突出。陈四楼煤矿在智能化改造前，岩巷掘进面临“苦、脏、累、险”的多重困境，人工扛材料、架支护、拖拽皮带的作业方式严重制约了进尺速度。矿井系统搭建一体化综掘作业模式后，机载临时支护实现掘进与支护的无缝衔接，皮带自移机尾告别人工打地锚拖拉移机，单次作业节省半小时，减少岗位人员3名。这些数据反向印证了串行模式下设备衔接环节的巨大时间损耗。
（二）并行作业的时空约束与控制难点
将串行流程改造为“掘锚并行”模式，意味着掘锚一体机或掘进机在前方截割的同时，锚杆钻车在后方安全区域对已完成截割的断面进行支护，转载机和带式输送机持续将煤岩运出。这一模式面临三类核心的时空约束。
空间干涉约束是最直接的物理限制。巷道断面宽度通常为四至六米，掘进机、锚杆钻车和转载机需要在有限空间内同时作业，机械臂的运动轨迹可能产生碰撞。特别是在掘锚一体机上，截割臂与锚杆钻臂之间的距离极近，一个钻臂的定位需要与截割臂的位姿精确协调。有研究提出了基于数字孪生的多目标协同控制方法，通过外界感知组件与数字孪生平台的深度协同，实时采集各组件运动数据，构建“巷道-设备一体化虚拟模型”，提前预判喷锚一体机组件与支护单元的干涉风险，使安全冗余相比传统人工预判大幅提升。
工序时序约束则要求协同控制系统在动态中寻找平衡。锚杆支护必须在截割完成后的一定时间内进行，暴露顶板的允许空顶时间受围岩条件的严格限制；运输系统需要与截割速度匹配，当截割遇到坚硬夹矸导致速度下降时，运输系统如果仍以原有速度运行，会造成能力闲置，反之则可能因煤岩堆积而影响掘进机正常作业。
设备状态耦合约束使协同控制不能简单地采用固定时序表。掘进机的截割负荷变化会影响运输系统的负载，锚杆钻车的钻孔进度又受到掘进机截割质量的制约。当掘进机截割成型质量不佳时，锚杆钻车在支护时难以准确找到设计位置的锚固点，需要额外的调整时间，进而拖慢整个并行作业链的节奏。这就要求协同控制系统具备实时感知各设备状态、动态调整任务分配和行为规划的能力。
三、装备协同作业的关键技术
（一）多机协同控制架构与算法
多机协同控制架构的设计思路，目前形成了三条主要技术路径。第一条是基于改进BINN（生物启发神经网络）算法的多行为协同控制方法，根据掘进机各机械臂末端的位置建立多行为协同作业运动函数，引入附加活性值函数结合浮动模板匹配法进行轨迹规划。第二条是基于强化学习的并行作业控制方法和基于Agent的并行控制方法，通过leader-follower架构实现多机器人系统或智能设备的智能协同控制和并行作业。第三条是基于模拟退火粒子群算法的协同控制参数优化方法，以工序时长最短为优化目标。
在具体工程实践中，中国煤科太原研究院研制的“煤海蛟龙”掘支运一体化快速掘进系统，其核心创新之一就是通过5G网络和工业以太网搭建的智能化集中控制中心，实现了整套系统的协同控制与联动。该系统的“智慧大脑”改变了过去单机控制、设备各自为政的局面，使掘锚一体机、柔性连续运输系统等技术组件能够在统一调度下协同运行。“煤海蛟龙”至今已历经4代迭代，关键部件国产化率达100%。
从“
中国设备工程”领域设备管理的视角来看，多机协同控制架构的落地不仅需要控制算法层面的突破，还需要在设备接口标准化方面做好基础工作。目前不同厂家的掘进装备在通信协议和数据格式上存在差异，协同控制系统需要开发适配多种设备的中间件层。中国铁建重工研发的“掘进、支护、锚护、运输、钻探”一体化快速掘锚装备，在乌海利民煤矿10309采区的应用结果表明，工作面作业人数减少至5人，进尺达16米每天，预计投入正式生产后月进尺可达500米，有效减少了井下作业人数。
（二）智能截割与导向控制技术
智能导向是实现装备协同作业的基础前提。如果掘进机无法在巷道中精确定位自身位置和姿态，后续的自动截割和支护协同就无从谈起。当前智能导向技术采用惯性导航系统配合高精度RTK设备、激光雷达和全站仪组件，实时反馈并纠正掘进机机身和截割头的位置与姿态信息。中国煤科上海研究院研制的智能化掘锚机器人采用“激光+惯性导航”双模定位系统，整机定位精度控制在5厘米以内，控制精度控制在10厘米以内，实现了常态化巷道迎头无人智能截割，从根本上破解了传统掘进中“截割—支护”协同难题。
截割控制的精度直接影响支护协同的效率。如果截割成型质量不佳，锚杆钻车在支护时就需要额外的调整时间。实测数据显示，自动截割模式下滚筒轨迹偏差控制在正负10毫米以内，优于传统遥控模式下常见的15至25厘米误差范围。沁裕煤矿基于数字孪生技术构建的智能综掘工作面系统应用结果显示，巷道断面成型合格率提高至95%，生产效率提升20%。这一精度提升直接减少了支护工序中的调整环节，为掘锚并行作业创造了条件。
（三）数字孪生驱动的集控平台
数字孪生技术为综掘工作面装备协同作业提供了“感知—建模—决策”一体化的技术底座。大海则煤矿在深埋片帮条件下攻克了掘锚机长距离精确定位技术、多机协同控制技术、数字孪生远程集中监控等多项关键技术，开发了基于GIS与BIM融合和数字孪生技术的掘锚工作面集控平台，实现了“人-机-环-管”全参数、多系统数据融合联动及集控一体化。在支护工艺升级、设备工艺配套优化、单机智能化提升及多机协同作业多重作用下，该矿日进尺最高达到42米，月进尺提高了33%，单班作业人员减少2名。
数字孪生集控平台的典型架构采用“物理层—数据层—平台层—应用层”四层设计，集成惯性导航、激光测距、AI图像识别和UWB高精度定位等技术，构建高精度三维数字孪生体。在数据通信层面，通过SCADA系统汇总惯性导航与全站仪数据，经MQTT协议推送至孪生平台实现高频动态更新，掘进机三维模型采用一比一比例BIM构建，与GIS生成的巷道模型在统一坐标系下实现配准。
数字孪生集控平台对协同作业的支撑作用体现在三个层面。第一是实时监控：将巷道三维模型与设备运行状态在统一平台上可视化呈现，操作人员在集控中心即可掌握工作面全貌。第二是协同调度：系统基于各设备的实时状态自动生成协同作业指令，通过“一键联启”功能实现多设备联动。第三是预测性决策：数字孪生模型结合掘进机器人及工作环境中的大数据构建运行状态的智能评估模型，实现对掘进机器人当前状态的评估、过去问题的诊断和未来工作状态趋势的预测。从“
中国矿山工程”领域的技术需求来看，这种“以虚控实”的集控模式代表了矿山智能化从单机自动化向系统协同化演进的核心方向。
（四）新型装备协同模式的探索
在装备配置层面，近年来出现了若干值得关注的新型协同作业模式。兴隆庄煤矿在智能化掘进工作面建设中，全面应用新一代可编程网络型电液控制系统，依托高速通信链路搭建一体化控制平台，实现了设备联动的精准协同。井下集控中心对掘进装备实现集中自动化控制，一键启停、时序作业等功能稳定运行，推动工作面实现安全、高效、连续、协调作业。
永煤公司陈四楼煤矿搭建的一体化快掘作业线提供了另一种配套思路。该矿以EBZ318大功率掘进机为核心，配合机载临时支护、皮带自移机尾、单轨吊和远程喷浆机，形成“掘进—临时支护—运输—喷浆”一体化作业线。针对巷道拐弯空间狭小、出矸不畅的难题，技术团队创新了“掘进机+单轨吊梁+滑轮组+耙矸机”联动出矸法，顺利完成6次巷道拐弯施工，联络巷拐弯段单月进尺最高达125米。该矿全矿岩巷综掘平均单进达到110米，开拓一队在大坡度上山、断层破碎带等复杂地质条件下创出平均单进129米、最高月进尺151米的成绩。
四、应用效果与数据验证
（一）掘进效率的显著提升
多个矿区的应用数据表明，装备协同作业系统对掘进效率的提升是实质性的。“煤海蛟龙”在稳定围岩条件下刷新了单月进尺3088米的世界纪录，并在2024年3月在困难岩层条件下首次实现每月进尺超过1000米的突破。该装备在新疆矿区半煤岩复杂地质条件下实现单月进尺579米，在新疆“三软”煤层条件下创下单月进尺666米的成绩。与传统掘进“先掘后支再运”的串行模式不同，“煤海蛟龙”首次实现掘、支、运平行作业，掘进速度提高3倍以上，作业人员减少三分之二。
大海则煤矿在夹矸与片帮并存的复杂地质条件下，通过多机协同作业使月进尺提高33%。陕煤集团柠条塔煤矿以重型掘锚一体机为龙头的智能快速掘进装备，创造了半煤岩巷道最高日进尺43米、月进尺1050米的进尺纪录。这些数据表明，协同作业系统的效率提升幅度在稳定围岩条件下可达传统模式的2至3倍，在复杂地质条件下也能实现25%至35%的提升。
（二）作业人员减少与安全性提升
减人提效是装备协同作业的核心价值之一。同忻煤矿引进掘锚一体机后，新型机载自动化钻臂能实现锚杆、锚索一键式钻孔、安装、锚固全流程高效作业，单循环作业时间缩短60分钟，每班支护人员减少1人。从整体数据来看，协同作业系统可使单班作业人员减少2至8人。
在安全方面，数字孪生集控系统实现远程集中控制后，操作人员不再需要长时间驻留迎头作业区。鲍店煤矿智能化掘进建设中，红外定位系统连续监测结果显示，作业人员平均距迎头127米，最大152米，远超“集中控制室至迎头距离不小于100米”的安全控制指标。掘进机采用遥控操作时操作人员均处于迎头安全位置，符合《煤矿安全规程》关于“采用遥控操作时司机必须位于安全位置”的要求，实现了“远程可视+智能干预”的作业模式。
（三）系统运行的可靠性
装备协同作业系统的稳定运行依赖于各设备的高可靠性。永煤公司陈四楼煤矿坚持“未病先防”的设备管理理念，通过系统采集每台设备的运行时长、故障记录等核心数据，建立动态“健康档案”，并据此量身定制个性化维护计划，实现设备从“事后抢修”向“预测性维护”的转变。同忻煤矿建立地面与井下24小时设备配件储备库，推行关键备件“动态库存、预防性维护、24小时响应”机制。这些管理措施为协同作业系统的连续稳定运行提供了保障。
五、面临的挑战与发展方向
尽管装备协同作业技术取得了显著进展，但在实际推广中仍面临若干需要正视的问题。
第一，复杂地质条件下的适应性不足。 当前的协同控制策略和智能截割算法主要基于稳定围岩条件下的试验验证。在断层破碎带、大坡度巷道和强矿压显现区域，地质条件的突变会打乱原有的工序时序安排，协同控制系统需要具备更强的自适应能力。永煤公司陈四楼煤矿在巷道拐弯施工中采用“掘进机+单轨吊梁+滑轮组+耙矸机”联动出矸法完成了6次巷道拐弯施工，但这种依赖于工程经验积累的工艺方案距离标准化的协同控制仍有差距。
第二，标准化体系尚不完善。 当前不同厂家的掘进装备在通信协议、数据接口和控制指令格式上缺乏统一标准，制约了协同控制系统对多品牌设备混合配置场景的适配能力。智能化掘进工作面的建设正在从“智能化掘进3.0”（多机协同管控）向“智能化掘进4.0”（全智能自适应掘进）演进。3.0阶段的核心特征是“以工作面自动控制为主、集控中心远程干预为辅”的少人掘进模式，而4.0阶段则要求探、掘、支、运及辅助设备全面感知地质环境变化，自主分析、决策、调整自身的姿态及运行工况，实现装备和环境的深度融合。从3.0到4.0的跨越，需要标准化体系提供底层支撑。
第三，人机协同的信任建立。 装备协同作业系统虽然实现了较高程度的自动化，但操作人员对系统的信任度直接影响其使用意愿。在系统上线初期，部分操作人员倾向于频繁进行人工干预，反而降低了协同作业的效率。如何通过交互界面的优化和系统透明度的提升来建立操作人员对自动协同决策的信任，是推广过程中需要关注的软性问题。
六、结语
综掘工作面装备协同作业技术的核心命题，是让多台装备在有限空间和严格时序约束下实现“掘-支-运”的平行推进。从技术演进路径来看，我国煤矿掘进装备已经完成了从单机自动化到多机协同控制的跨越，“煤海蛟龙”等成套装备在稳定围岩条件下刷新了世界纪录，大海则煤矿、陈四楼煤矿等矿区的应用实践也验证了协同作业在效率提升和减人增效方面的显著效果。
但技术指标之外还有一个更深层的问题：当前协同作业系统的设计逻辑仍然以“稳定工况”为默认前提，而煤矿井下作业的本质特征恰恰是不确定性和变异性。从“能协同”到“可靠地协同”，需要系统在感知层面对地质条件变化做出更准确的预判，在决策层面具备更强的鲁棒性，在执行层面实现更平滑的任务切换。协同作业技术的下一步突破点可能不在于算法精度的进一步提升，而在于系统对“异常工况”的处理能力——这既是技术问题，也是工程经验和领域知识的系统化问题。
参考文献：
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