申斌学，朱 磊，古文哲，宋天奇，刘治成

(1.中煤能源研究院有限责任公司，陕西 西安 710054；2.中煤西安设计工程有限责任公司，陕西 西安 710054)

井工煤矿生产过程中，通常将井下工作面开采的原煤经过各级运输后提升至地面，在地面洗煤厂进行煤矸分选，这种传统的生产模式存在大量的无效运输和提升，能源浪费严重，且地面分选矸石的排放会给矿区生态环境造成严重的污染和破坏。除此之外，许多矿井地面洗煤厂块煤初选仍然采用人工手选，分选机械化程度低、工人劳动强度大，与新时代背景下的现代化矿山建设的要求背道而驰[1]。

近年来，国家出台了一系列政策鼓励矿井实现“矸石不升井”，提倡机械化减人、智能化换人，鼓励研发智能分拣机器人等智能化技术，实现煤矸高效分离，并加大相关政策支持力度[2-4]。在此背景下，国内许多学者在煤矸智能分选技术与装备方面进行了大量的研究。徐志强[5]等基于深度卷积神经网络建立了煤矸识别模型，揭示了模型的识别机理与分类依据，通过对煤矸识别精度的影响因素进行系统研究，优化了煤矸识别模型的分类依据，最终在实现节约计算与存储资源的同时提升了识别精度；梁兴国[6]等对智能干选技术的基本原理、发展历程以及在国内的应用情况和应用效果进行了系统的研究，论述了智能干选技术将带来的选煤革命，并提出了该技术未来的发展方向；郭永存[7]等提出一种多特征融合……