智能矿山大数据关键技术与发展研究

针对我国煤矿开采过程中数据生产量大但无法将这些数据进行有效的利用,无法为煤炭开采提供可靠的数据信息支撑等问题,研究分析了大数据技术在煤炭生产工业中的应用。介绍了智能矿山大数据的基本概念、特征及价值体现,概述了国内外智能矿山大数据研究与应用现状,分析了智能矿山大数据技术发展的驱动因素和存在的阻碍;通过分析智能矿山中的数据来源、数据集成以及数据分析应用,总结了智能矿山大数据的关键技术,如数据获取技术、数据集成与融合技术、大数据分析与挖掘、大数据的数据解析应用技术等;通过分析神东智能矿山的大数据平台架构、大数据平台的物理架构以及总体架构建设中的应用案例,提出智能矿山大数据应从矿山安全管理、生产执行、经营管理等领域进行应用研究;最后给出了我国在智能矿山建设过程中的建议。     

矿井大型设备运行数据采集及分析应用

大型设备运行大数据系统融合物联网、云计算、大数据、人工智能等技术,具备全面感知、趋势预测、风险隐患预警及生产管理与安全管理智能决策支持等能力,是实现少人或无人化矿山的必经阶段。未来应紧密围绕大型设备运行情况深度感知、数据深度挖掘、安全生产与管理决策支持等核心问题,综合运用物联网技术、大数据技术及智能决策支持技术,形成对矿井大型设备安全运行的强大支撑和保障,为最终实现无人矿山奠定坚实基础。     

智慧矿山安全管控大数据平台建设探讨

结合目前的煤矿信息化建设现状，针对智慧矿山建设过程中存在的数据孤岛以及信息难以有效融合的问题，提出了一种基于大数据技术的智慧矿山安全管控大数据平台建设方案和架构体系，提出了包含感知层、平台层和应用层的三层平台架构，描述了各层级的应用场景|探讨了智慧矿山建设过程中所涉及的数据采集、存储与治理技术、风险指标体系构建技术、可视化分析展示技术、综合预测预警关键技术以及视频智能分析技术，为智慧矿山的建设提供了新的参考。     

冶金矿山数据治理及管控平台建设实践

为了实现冶金矿山数据融合共享和智能化应用高质量发展,针对智能矿山建设过程中存在的数据互联互通不够、数据孤岛现象明显等问题,结合太钢矿山数据治理及管控平台的建设实践情况,从数据治理的管理体系建设、系统能力建设与应用能力建设3个方面进行了探索性研究。研究得出：冶金智能矿山建设需要运用先进的数据治理理念和数据安全管理思维,建立统一的数据治理及管控平台,通过数据的集成,利用信息化手段进行数据分析,深入挖掘内在联系,以此推动管理变革,以提升矿山管理水平,实现技术与管理的融合。     

基于大数据分析的煤矿安全风险预测系统研究

为了进一步提高煤炭企业对重特大事故的预测预警能力,加快企业的风险管理向事前预防型转变,统筹国家层面煤矿安全监管及巡检稽查工作,通过对煤矿安全风险预测和大数据分析技术的深入研究,基于大数据分析平台构建了煤矿安全风险预测系统。该系统可对煤矿安全生产态势进行动态展现,对煤矿事故规律进行挖掘展现,对煤矿事故风险进行预测展现,对事故网络舆情进行监控展现以及预测数据的综合管理展现等,与同类系统相比,基于大数据分析构建的预测系统在事故规律挖掘、舆情监测监控、生产调度指挥决策等方面具有一定的优势,能够有效的提高安监部门和煤炭企业的风险防控能力和决策效率。     

煤矿智能化安全保障体系及关键技术

煤矿智能化是新时代煤炭行业发展的必经之路,是支撑我国未来煤炭行业生产方式转型的核心技术支撑。鉴于煤炭生产的风险客观存在性,智能化条件下的煤矿安全保障体系应适应于煤矿的智能化水平。系统论述了煤矿智能化安全保障体系的定义、内涵及技术特点,指出了其核心在于精准的地测感知、全面的数据平台、实时的风险评估和智慧的灾害处置,形成数字式、一站式、智能式的煤矿风险辨识、预警、处理闭环。介绍了煤矿智能化安全保障体系在感知层面、风险层面、设备层面和管理层面的架构,提出了包涵煤矿精准的全维感知、精确的煤矿风险识别预警、技术密集型的煤矿安全管理理念和智慧化的自检自修设备系统4项技术内涵。首先,在实现技术层面,阐述了需重点解决的以透明地质保障技术为基础,以煤矿大数据共享平台为载体,以煤矿重大风险评估预警技术为核心的关键技术体系,并初步给出了解决路径。然后,论述了系统软件平台的系统架构和核心技术,其要旨是实现系统数据"集成化"、要素展现"可视化"、风险评估"智能化"、操作软件"平台化"。最后,开发了面向煤矿智能化安全保障的煤矿智慧安全管控平台系统,实现了煤矿综合可视化操作平台、煤矿大数据分析平台、煤矿安全风险智能评估、多系统联动控制和移动可持式终端展示功能,为建设完整的煤矿智能化安全保障体系探索了一条可行的技术路径。     

极复杂条件煤层智能化开采安全保障体系及关键技术

针对极复杂条件煤层智能化开采所面临的难题,介绍了我国煤矿智能化安全保障技术的进展,阐述了极复杂条件下煤层开采所需的瓦斯防控、矿井火灾、水害治理与人员设备协同调度等关键技术,构建了智能开采工作面安全保障体系.强调智能开采的基础在于建立精确的地质感知模型,结合淮北矿区工程实践,提出了极复杂条件煤层智能化安全保障难题的解决方法,主要包括地质感知,瓦斯、水害、火灾风险防治与大数据平台设备人员调度等.形成了基于高密度三维地震精准地质保障技术、高瓦斯煤层高效定向钻进技术、矿井水害防护技术、矿井火灾在线监测预警技术与矿山人员设备总体调度架构,降低了矿山安全风险和生产成本,为类似条件下的工程实践提供了参考依据,为构建极复杂煤层智能化开采安全保障体系提供了技术路径.     

《煤矿安全生产风险预控体系及控制技术》项目通过中国煤炭工业协会北京组织的专家鉴定

中国煤炭工业协会组织专家近日对《煤矿安全生产风险预控体系及控制技术》项目进行了鉴定。鉴定委员会认为,项目系统研究了煤矿事故致因理论、危险源辨识方法、风险评估及预警技术等,提出了煤矿内-外因事故致因理论;建立了煤矿安全生产风险预控管理体系;开发了煤矿安全生产风险预控管理系统平台;在神华集团安全生产风险预控体系建设实践中,开发了相关重大危险源控制技术。     

透明矿山建设与推进的思考

透明矿山建设可分为矿山外部生产环境透明化建设和矿山内部生产环境透明化建设,前者通过建设矿山多源数据协同共享平台消除困扰矿山的"信息孤岛"和"子系统孤岛"现象,实现对矿井生产过程中人-设备-环境所产生基础多源大数据的透明化管理;后者通过智能算法对反演模型的优化以及通过构建约束模型耦合基于平台实时获取的巷道、钻探以及回采动态揭露的多源先验数据,提高矿山地质勘探的精准性。透明矿山建设涉及范围广、实施难度大,通过对矿山生产各专业信息的逐步积累和充分挖掘利用,逐步提高矿井安全隐患、水、瓦斯等更大范围和更高维度的透明化建设,为矿山的智能无人开采提供精准数据支持。     

煤矿安全数据分析与辅助决策云平台研究

煤矿安全数据的深层次挖掘和分析对提高煤矿事故预警能力与安全管理决策水平至关重要,根据我国煤矿信息化水平和安全管理特点,分析了煤矿安全数据分析与辅助决策云平台的功能需求,确定了煤矿事故综合分析、煤矿生产系统可靠性评价和基于大数据分析的煤矿事故预警三类主要服务功能。基于云计算的服务模式,提出了基于IaaS、PaaS和SaaS等层次的煤矿安全数据分析与辅助决策云平台的系统框架,给出了各层级的具体服务内容。结合国家关于发展云计算产业的相关意见,讨论了煤矿安全数据分析与辅助决策云平台的运行模式,研究结果对煤矿安全数据分析与辅助决策云平台的开发和运营具有重要参考价值。     

煤监政务云安全解决方案

建设煤监局政务云需要强大的ICT基础设施的支撑,要规范煤矿安全生产各类数据标准及数据接口,利用云计算和大数据分析技术,进行数学建模和规律挖掘,从而实现煤矿事故风险的预警预控,实现各类信息互通共享。     

透明工作面智能化开采大数据分析决策方法及系统研究

为更好地实现工作面开采过程的智能分析与决策,构建了透明工作面模型,通过应用大数据融合技术、模型数字化技术、分析决策技术和机器学习技术,建立了一套可"预测、预判、预控"的透明工作面智能开采大数据分析决策平台.搭建了硬件环境和集群环境,规范了虚拟化集群的存储量指标,设计了大数据智能分析决策平台首页界面、地质数据界面、采煤机...     

黄金智慧矿山大数据分析平台研究与开发

在大尹格庄金矿“四化”建设的基础上，针对分析数据不足、单一依赖人工经验等短板，基于物联网、大数据等新技术，建设黄金矿山大数据分析平台，搭建排水、提升、选矿、通风、运输、配电、充填、供风、水平衡、尾矿库、六大系统、其它系统管理等多个分析模块，借助大数据分析结果优化完善各安全生产系统，实现互联网+黄金矿山的应用。     

基于“矿石流”的三山岛金矿大数据综合管控平台研发

针对矿山综合管控平台建设中存在的数据孤岛、系统封闭以及信息难以融合的问题,提出了基于数据驱动面向“矿石流”的矿山大数据融合技术。根据“矿石流”数据来源、数据集成及数据分析等需求,开展了数据采集、存储与标准化管理技术、多源数据整合技术、“矿石流”全流程关联技术等矿山大数据系统关键技术研究。以三山岛金矿大数据管控平台开发为例,详细分析了矿山“矿石流”的全流程场景,结合矿山现有的业务流程,采用华为大数据平台对资源储量、采矿、出矿、运输提升、地表运输及选矿等各工艺环节数据进行关联,建立了基于“矿石流”的矿山大数据综合管控系统的工业平台,实现了在统一平台上对矿山全流程的统一优化指挥调度与全流程管控分析,提高了矿山生产和管理的时效性、有效性、资源优化配置水平与综合实力,促进了矿山的协同作业与规范管理,为智能矿山建设提供了参考。     

数字矿山与“六大系统”的融合建设研究

通过调研了解有色金属矿山在数字化建设方面,尤其是安全避险六大系统建设中的情况及运行中出现的问题,结合矿山现状提出了数据调用的方法和平台整合方案,制定了新建矿山"六大系统"的建设原则、目标要求和数据库规范,并建议开展安全远程监管及预警大数据信息平台建设。     

基于大数据的隐患排查治理智能分析系统研究与应用

针对煤矿隐患信息化系统大多停留在隐患定性管理及分析阶段,无法适应现阶段安全隐患预判、预警、预防和安全生产状况诊断与评估要求的现状,提出了基于大数据技术,通过建立关联规则挖掘、时间序列分析等数学模型,挖掘历史安全隐患数据,揭示历史数据中安全隐患发生发展的规律及特征,从而对安全隐患的发生发展进行预判、预警,使企业有针对性地制定预案,将安全隐患治理从"事后处理"的传统模式革新到预控层面上。     

基于大数据分析的矿山备件采购预测模型

为了解决传统矿山备件采购过度依赖人为经验、采购策略单一等问题,借助大数据分析技术实现备件采购策略优化与智能决策。在对矿山企业备件采购流程进行梳理的基础上,运用大数据分析技术构建了以“备件智能分类—备件消耗预测”为核心框架的矿山备件采购预测模型,形成了用于指导矿山企业备件采购的决策方法。将传统ABC分类法在属性分类上加以扩展,分别选取采购价格、消耗速度、采购周期作为备件的分类维度,并利用K-means算法对备件进行智能化分类。针对不同类别备件的采购特征,构建了Prophet-LSTM备件消耗组合预测模型,根据预测结果确定合理的备件采购数量与采购周期,实现矿山备件智能化采购。以山东某黄金地下矿山的备件数据为基础进行了模型验证,结果表明：应用备件采购预测模型制定采购计划,有效提升了矿山企业备件管理水平和科学采购能力。     

基于无线ZigBee技术的露天煤矿煤场安全预警系统

提出一种用于露天矿安全监测预警系统。分析了现有基于ZigBee技术应用到露天矿山环境存在的问题。构建煤场安全监测网络,可将煤场区域安全信息实时地上传给矿山灾害监测预警部门,为有效防治安全隐患提供决策依据,保证矿山的安全生产,采用ZigBee技术构建安全预警系统的实现平台,结果表明,其单个结点成本低、功耗小,可在野外无交流供电状况下长时间运行,适合露天矿部署。     

金属矿山采动灾害监测预警云平台搭建与初步应用

以云计算、大数据等技术在矿山上的应用为主线，保障矿山安全、持续、高效生产为最终目的，对矿山灾 害监测数据特征及“云”技术在矿山上的应用进行分析，归纳已有云平台的潜在问题，在此基础上提出一种现场监测和 数值模拟相结合的矿山灾害监测预警云平台。研究表明：传统的数据管理方法不足以处理离散化、多元化及动态化的 矿山灾害监测数据，云计算必将成为矿山灾害监测预警的重要手段，但已有平台很难实现实时监测预警的理想化状 态，具有一定的局限性。提出一种以云端数据库为纽带，定时任务为核心方法的“一主+多辅”的平台布置方式，构建了 现场监测和数值模拟相结合的矿山灾害预警云平台，实现了灾害时空多维度预测，为灾害的防治及传感器的布设提供 一定的参考，为矿山安全、持续、高效生产提供保障。     

煤矿智能管控平台业务流程建设及其监控平台设计

为了打造车集煤矿智能矿山建设,提高车集煤矿安全生产运营水平,对煤矿智能管控平台业务流程建设及其监控平台进行了设计研究,管控平台核心业务架构主要分为设备层、控制层、生产执行层、经营管理层与决策层5个层次,重点分析了安全风险分级管控、隐患排查治理、掘进等智能管控平台业务流程建设;设计了其监控平台,主要智能监控平台主要功能、智能联动平台设计等。研究把安全生产相关子系统集成到一个平台,使生产信息业务部门横向到边,可为智能矿山建设提供安全生产的基础数据源。