煤炭技术研究
煤炭技术研究
《煤炭技术研究》系开放获取期刊,主要刊登与煤炭科学技术相关的基础理论和重大工程研究的理论成果,包括煤田地质学、矿山岩体力学、采矿工程、煤矿安全、环境保护、煤矿机电一体化、煤的加工与利用、煤炭经济研究等领域的学术论文。本刊支持思想创新、学术创新,倡导科学,繁荣学术,集学术性、思想性为一体,旨在给世界范围内的科学家、学者、科研人员提供一个传播、分享和讨论煤炭技术领域内不同方向问题与成果的学术交流平台。

ISSN: 3079-0050

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  • 煤矿企业党建工作与生产经营深度融合路径研究 下载:146 浏览:1449
  • 郭彬 《煤炭技术研究》 2024年3期
  • 摘要: 党建工作不仅是煤矿企业发展的一项政绩,更是对生产经营具有重要的指导作用。在目前煤矿党建中,把党建工作作为推进煤矿升级转型,尤其是通过将党建工作和煤矿生产经营相互融合,可以取得更好的党建工作效果。本文通过深入剖析煤矿企业党建工作与生产运营的关系,探讨了煤矿党建工作在安全生产中的重要性,并结合实际提出了煤矿企业党建工作与生产经营深度融合路径,旨在保障煤矿健康可持续发展。

  • 解析新形势下煤炭企业的党建工作 下载:160 浏览:1129
  • 张鑫 《煤炭技术研究》 2024年3期
  • 摘要: 近年来,在我国煤炭资源产能日益过盛的情况下,许多煤炭企业的经济效益都出现下滑趋势,借助党建工作鼓舞员工士气,增加企业凝聚力,极具现实意义。但是,许多煤炭企业的党建工作由于形式落后,都缺少活力。本文简单分析了煤炭企业的党建工作现状,就新形势下煤炭企业的党建工作提出了几点建议,希望能为煤炭企业党建工作注入活力。

  • 煤矿远程智能掘进面临的挑战与研究进展 下载:175 浏览:1058
  • 谭向东 《煤炭技术研究》 2024年3期
  • 摘要: 随着我国进入社会主义新时代,能源行业迎来了改革创新的新局面,其不仅将智能化、数字化以及信息化技术应用于能源生产过程中,更是深入研究能源智能生产技术理论,从而逐渐激发能源行业可持续发展的活力。其中,煤矿产业也积极建设数字化智能化生产链,不仅积极建设智慧煤矿发展体系,更是积极实施高效节能的智能开采、运输以及生产技术,本文重点分析煤矿远程智能掘进技术实践应用面临的挑战以及理论和技术研究的实际情况,为推动煤矿远程智能掘进技术的发展拓展思路,也促进智慧煤矿产业的快速发展。

  • 加强女工家属协管工作 助推煤炭企业安全生产 下载:177 浏览:1507
  • 张月 《煤炭技术研究》 2024年3期
  • 摘要: 煤炭企业中的安全问题是生产中的重中之重,确保安全生产是该类型企业长远发展的必要条件,煤炭企业也在生产中十分重视安全问题,为确保安全采取了一系列行之有效的措施。女工家属协管组织作为一个生产安全的有利组织实践团体,是经过长时间发展产生的提高安全生产的有效部分,在煤炭企业日益发展的今天,女工家属协管工作更加受到了大家的普遍关注。本文将主要围绕煤炭企业的安全生产展开,讨论具体女工家属协管工作的新时期的措施。

  • 煤矿机电设备全生命周期管理的研究与探索 下载:192 浏览:1057
  • 王健南 《煤炭技术研究》 2024年3期
  • 摘要: 煤矿是国民经济发展的重要能源,对社会进步和人民生活有着重大影响。煤炭资源丰富的地区可以为该地区的经济发展提供有力保障。在安全环保压力日益加大的今天,在煤炭资源开发利用过程中,必须贯彻生态环保理念。煤矿企业在生产和发展过程中,应利用先进的科学技术,不断升级改造生产工艺和机电设备。在提高煤矿企业生产效率的同时,实现对生态环境的保护,减少因资源开发对周围生态环境造成的不利影响。因此,在煤矿企业的生产和发展过程中,应用先进的矿山机电设备必不可少。

  • 注氮技术在煤矿采空区防灭火中的应用研究 下载:159 浏览:1424
  • 陈致有 李亚威 《煤炭技术研究》 2024年3期
  • 摘要: :采空区是挖掘矿上的时候或是天然地质运动所产生的空洞,由于其经常会自然发火,导致这一区域对于整个矿山的安全生产有着严重的威胁。而注氮技术是一种重要的防火技术,基于此,矿山部门要格外注重对注氮技术的应用,降低采空区的氧气浓度,避免其自然发火,高效地发挥出其防灭火的作用,加强对矿山生产安全的保证,促使矿业经济的健康发展。

  • 基于大数据的煤矿机电设备健康监测与预测研究 下载:173 浏览:1121
  • 安保森 孔令军 《煤炭技术研究》 2024年3期
  • 摘要: :随着煤矿行业的智能化发展,机电设备的健康监测与预测成为保障安全生产的重要手段。本文基于大数据技术,针对煤矿机电设备的运行状况进行深入研究。首先,建立了煤矿机电设备数据采集与管理平台,通过传感器和物联网技术,实现对设备实时数据的收集。其次,运用数据挖掘与机器学习算法,对历史运行数据进行分析,提取设备健康状态特征。研究结果表明,基于大数据的监测模型能够准确识别设备故障预警信号,提前预测设备的潜在风险,减少故障停机时间。

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