2025年煤炭行業(yè)的智能化裝備與智能制造考核試卷附答案_第1頁
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2025年煤炭行業(yè)的智能化裝備與智能制造考核試卷附答案一、單項選擇題(每題2分,共30分)1.2025年煤礦智能化建設(shè)中,5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)融合應用的核心目標是()A.降低網(wǎng)絡(luò)建設(shè)成本B.實現(xiàn)設(shè)備毫秒級低時延協(xié)同控制C.提升礦區(qū)Wi-Fi覆蓋范圍D.減少井下人員數(shù)量答案:B2.智能掘進裝備的“感知-決策-執(zhí)行”閉環(huán)中,關(guān)鍵的決策層技術(shù)是()A.慣性導航系統(tǒng)B.多源數(shù)據(jù)融合算法C.液壓執(zhí)行機構(gòu)D.激光測距傳感器答案:B3.下列不屬于2025年煤礦智能裝備可靠性提升關(guān)鍵技術(shù)的是()A.基于數(shù)字孿生的故障預測B.高可靠性密封材料應用C.井下4G網(wǎng)絡(luò)全覆蓋D.關(guān)鍵部件壽命預測模型答案:C4.智能選煤廠中,基于AI的煤質(zhì)在線檢測系統(tǒng)主要通過()實現(xiàn)煤矸識別A.X射線透射成像B.人工取樣化驗C.紅外光譜分析D.激光誘導擊穿光譜(LIBS)答案:D5.2025年煤礦機器人重點發(fā)展方向中,“鉆錨機器人”的核心功能是()A.巷道瓦斯巡檢B.鉆孔與錨桿支護一體化作業(yè)C.采空區(qū)氣體采樣D.皮帶運輸系統(tǒng)清淤答案:B6.智能制造評估中,“設(shè)備聯(lián)網(wǎng)率”指標要求2025年大型煤礦達到()A.60%B.75%C.90%D.100%答案:C7.智能采煤工作面“三機協(xié)同控制”中,“三機”指()A.采煤機、刮板機、轉(zhuǎn)載機B.采煤機、液壓支架、刮板機C.液壓支架、破碎機、皮帶機D.掘進機、錨桿機、轉(zhuǎn)載機答案:B8.2025年煤礦智能化標準體系中,《煤礦井下5G通信系統(tǒng)技術(shù)要求》屬于()A.基礎(chǔ)共性標準B.關(guān)鍵技術(shù)標準C.設(shè)備與系統(tǒng)標準D.安全與管理標準答案:C9.智能礦山“一張圖”系統(tǒng)的核心是()A.高精度地質(zhì)模型構(gòu)建B.人員定位實時顯示C.設(shè)備運行狀態(tài)監(jiān)控D.應急救援路徑規(guī)劃答案:A10.井下智能巡檢機器人的續(xù)航能力2025年需達到()A.4小時B.6小時C.8小時D.12小時答案:C11.智能制造中“數(shù)字孿生”技術(shù)在煤礦的典型應用是()A.模擬井下人員行走路徑B.實時映射物理系統(tǒng)運行狀態(tài)C.提供虛擬礦工培訓場景D.預測未來3天煤炭產(chǎn)量答案:B12.智能裝備的“自主決策”能力主要依賴()A.高帶寬通信網(wǎng)絡(luò)B.邊緣計算節(jié)點的AI算法C.地面控制中心指令D.人工遠程干預答案:B13.2025年煤礦智能化建設(shè)重點任務中,“少人化”的核心指標是()A.單班作業(yè)人數(shù)≤90人B.采煤工作面作業(yè)人數(shù)≤7人C.掘進工作面作業(yè)人數(shù)≤15人D.全礦總?cè)藬?shù)≤300人答案:B14.智能分選裝備中,X射線透射分選技術(shù)的優(yōu)勢是()A.適用于大塊煤矸分選B.對潮濕煤泥分選精度高C.設(shè)備成本低D.無需水源答案:A15.煤礦工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的核心功能是()A.設(shè)備遠程監(jiān)控B.數(shù)據(jù)匯聚、分析與服務C.人員定位管理D.視頻監(jiān)控存儲答案:B二、填空題(每題2分,共20分)1.2025年煤礦智能化建設(shè)要求,掘進工作面應實現(xiàn)()自主導航與自動截割。答案:掘進機2.智能傳感器在煤礦中的關(guān)鍵性能指標包括()、抗干擾能力和使用壽命。答案:測量精度3.5G在煤礦的典型應用場景包括()、AR遠程協(xié)助和設(shè)備集群控制。答案:高清視頻回傳4.智能液壓支架的核心控制模式是(),即根據(jù)采煤機位置自動調(diào)整支架姿態(tài)。答案:跟機自動化5.煤礦機器人分類中,()機器人主要用于井下巡檢、氣體檢測和應急救援。答案:巡檢6.智能制造系統(tǒng)的“三要素”是()、智能裝備和智能管理。答案:智能技術(shù)7.2025年煤礦智能化標準體系需覆蓋基礎(chǔ)共性、關(guān)鍵技術(shù)、()和安全管理四大類。答案:設(shè)備與系統(tǒng)8.智能選煤廠的“三化”目標是智能化、()和綠色化。答案:高效化9.井下定位技術(shù)中,()系統(tǒng)可實現(xiàn)厘米級定位精度,用于設(shè)備精確定位。答案:UWB(超寬帶)10.智能裝備的可靠性提升需通過()設(shè)計、冗余設(shè)計和故障自診斷技術(shù)實現(xiàn)。答案:模塊化三、簡答題(每題8分,共40分)1.簡述2025年智能采煤工作面的系統(tǒng)組成及各部分功能。答案:系統(tǒng)由“三機”(采煤機、液壓支架、刮板機)、智能感知系統(tǒng)、通信網(wǎng)絡(luò)和集控平臺組成。采煤機實現(xiàn)自動截割與調(diào)速;液壓支架通過跟機自動化完成移架、推溜;刮板機配合采煤機速度調(diào)整運輸能力;智能感知系統(tǒng)(如慣導、激光雷達)實時采集設(shè)備姿態(tài)與環(huán)境數(shù)據(jù);通信網(wǎng)絡(luò)(5G/工業(yè)環(huán)網(wǎng))保障數(shù)據(jù)低時延傳輸;集控平臺通過AI算法實現(xiàn)協(xié)同控制與故障預警。2.說明工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺在煤礦智能制造中的應用價值。答案:價值體現(xiàn)在三方面:①數(shù)據(jù)匯聚:整合設(shè)備、環(huán)境、人員等多源數(shù)據(jù),打破信息孤島;②分析建模:通過機理模型與AI算法,實現(xiàn)設(shè)備健康評估、生產(chǎn)優(yōu)化(如煤流平衡);③服務賦能:提供遠程運維、協(xié)同設(shè)計等增值服務,降低運營成本,提升決策效率。3.2025年煤礦智能掘進裝備需解決的關(guān)鍵技術(shù)問題有哪些?答案:①復雜地質(zhì)條件下的自適應截割技術(shù)(如硬巖/軟巖自動識別與參數(shù)調(diào)整);②多設(shè)備協(xié)同控制(掘進機、錨桿機、轉(zhuǎn)載機同步作業(yè));③長距離掘進的高精度導航(慣導+視覺+激光融合定位);④粉塵、潮濕環(huán)境下傳感器可靠性提升;⑤快速故障診斷與無人干預修復能力。4.簡述智能礦山“數(shù)字孿生”系統(tǒng)的構(gòu)建步驟。答案:①數(shù)據(jù)采集層:通過傳感器、工業(yè)相機等獲取物理系統(tǒng)實時數(shù)據(jù);②模型構(gòu)建層:基于地質(zhì)、設(shè)備、工藝數(shù)據(jù)建立三維物理模型與機理模型;③映射交互層:通過5G/邊緣計算實現(xiàn)虛擬模型與物理系統(tǒng)的實時同步;④分析應用層:利用模型進行仿真預測(如設(shè)備故障、瓦斯運移),支撐優(yōu)化決策。5.2025年煤礦智能化考核中,“安全效益”的評估指標應包含哪些內(nèi)容?答案:①人員傷亡率:對比智能化改造前后的事故數(shù)量;②隱患識別率:智能監(jiān)測系統(tǒng)對瓦斯超限、設(shè)備異常等隱患的自動識別率;③應急響應時間:從隱患發(fā)現(xiàn)到自動處置(如斷電、閉鎖)的時間;④高危崗位替代率:機器人替代巡檢、爆破等危險崗位的比例。四、案例分析題(每題15分,共30分)案例1:某煤礦2025年完成智能化改造后,智能掘進工作面出現(xiàn)“截割效率波動大、錨桿支護質(zhì)量不穩(wěn)定”問題。經(jīng)排查,發(fā)現(xiàn)掘進機慣導系統(tǒng)受地質(zhì)構(gòu)造影響定位偏差達0.5米,錨桿機傳感器因粉塵堵塞導致角度測量誤差超10°,且集控平臺未實現(xiàn)掘進機與錨桿機的協(xié)同控制。問題:分析問題成因,并提出改進措施。答案:成因分析:①定位系統(tǒng)抗干擾能力不足:慣導系統(tǒng)未融合其他定位技術(shù)(如視覺/激光),導致復雜地質(zhì)條件下偏差過大;②傳感器防護設(shè)計缺陷:錨桿機傳感器未采用防塵密封或自動清潔裝置,粉塵影響測量精度;③系統(tǒng)協(xié)同控制缺失:集控平臺未建立掘進機截割進度與錨桿機支護的時序聯(lián)動模型,導致作業(yè)節(jié)奏不匹配。改進措施:①升級定位系統(tǒng):采用“慣導+UWB+視覺”多源融合定位,將定位精度提升至0.1米以內(nèi);②優(yōu)化傳感器設(shè)計:為錨桿機角度傳感器增加防塵罩與氣吹清潔裝置,定期自動清理;③完善協(xié)同控制算法:在集控平臺中建立“截割進尺-支護需求”動態(tài)模型,根據(jù)掘進機實時位置自動觸發(fā)錨桿機啟動與參數(shù)調(diào)整,確保支護與截割同步。案例2:某智能選煤廠投用基于AI的煤質(zhì)在線檢測系統(tǒng)后,矸石分選精度僅85%(設(shè)計目標95%),且系統(tǒng)對潮濕煤泥的檢測誤差達15%。經(jīng)分析,采樣攝像頭受水霧影響圖像模糊,AI模型訓練數(shù)據(jù)未包含潮濕煤樣,分選執(zhí)行機構(gòu)(氣動閥)響應延遲達200ms。問題:針對上述問題,提出提升分選精度的解決方案。答案:解決方案:①優(yōu)化感知端:在采樣區(qū)域增設(shè)紅外補光燈與防水霧攝像頭,或改用不受水霧影響的激光掃描成像設(shè)備,確保煤矸

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