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。     

智能化煤矿数据治理概念模型及技术架构研究

智能化煤矿有限的网络、存储、计算资源同技术协同、数据协同、业务协同、组织协同和战略协同的现实需求之间的矛盾凸显,已使数据治理成为制约煤矿智能化建设的关键瓶颈,但智能化煤矿数据治理尚未形成完善的概念模型和技术架构。针对该问题,首先界定智能化煤矿数据治理内涵和关键活动,阐明数据治理对智能化煤矿建设的重要意义,基于五要素集成论构建智能化煤矿数据治理概念模型;然后在概念模型的指导下形成智能化煤矿数据治理技术架构基本思想并对技术架构进行具体设计;最后提出智能化煤矿数据治理实施策略,以期为智能化煤矿数据治理提供分析框架和研究逻辑,从顶层设计角度为智能化煤矿数据治理的技术实现指明思想路线和实施策略。     

智慧矿山系统工程与关键技术探讨

针对矿山企业生产、经营管理特点及其信息化需求,在自动化、数字化、智能化矿山的基础上阐释智慧矿山概念。基于智慧地球理念,以透彻感知、深度互联、智能应用为核心特征,通过对采矿系统工程及矿山工程价值链的分析,构建了智慧矿山系统3层架构,即物联感知层、深度互联层和智能应用层,研究了物联化、互联化和智能化涉及的关键技术及其实现路径,旨在构建智慧矿山理论框架和方法体系,为智慧矿山工程实践提供参考。     

智慧矿山建设架构体系及其关键技术

针对矿山信息化建设存在缺乏信息化标准、信息孤岛严重等问题,研究了智慧矿山建设的架构体系及其关键技术,提出了包括数据采集与执行层、传输层、存储层、智慧决策与控制层、展示层等5层架构体系,描述了该架构体系中各层应构建的相关系统或建设原则;探讨了智慧矿山建设涉及的空间信息技术、智慧采煤技术、真三维地质模型与集成应用技术、先进的矿用传感器技术、自动控制技术、矿山数据仓库技术、数据通信技术、组件式矿山软件、虚拟现实技术、云网融合技术、基于大数据的智能决策技术、人工智能技术等关键技术。     

基于工业互联网的智能矿山研究与设计

阐述了基于工业互联网平台建设智能矿山的意义与目标;指出,打造煤炭工业互联网平台,就是要通过工业互联网技术使煤炭产业各环节间进行有机联动,实现产业链的真正融合,打造矿山新型数字生态,助推煤炭行业高质量发展。研究了基于工业互联网的智能矿山技术体系和业务架构;认为,基于工业互联网的智能矿山建设应首先进行算力及容灾体系建设,其次是要进行网络体系搭建,第三要搭建横纵贯通的数据中台业务。将目前我国煤炭企业智能矿山建设的发展阶段归纳为4个阶段:框架初步构建、实现采掘等单系统或单项技术智能化决策和运行阶段;多系统信息融合、实现采掘运智能联动阶段;形成智能生产、安全、管控智慧大脑阶段;形成全矿区、多产业链、多系统集成的智能矿山体系阶段。最后提出,智能矿山建设是一个科技创新和不断进步的过程,应注重顶层设计,做到传承与创新并重,基础平台、局部场景智能化建设要并行等具体建议。     

基于微服务架构的大型智能矿山建设研究与设计

针对大型智能矿山建设中存在的具体技术架构不清晰、体系不完善等问题，分析了现有智能矿山建设的4条技术路线，在充分借鉴国内互联网行业技术架构的基础上，提出基于Sping Cloud微服务架构的大型智能矿山应用建设架构，并且针对大型智能矿山建设中所产生的数据价值问题，提出智能矿山数据标准体系以及数据湖建设架构，构建了基于微服务平台的智能决策分析系统、智能经营管理系统、智能矿山生产执行系统和智能安全生产集成监测监控系统等。最后，梳理了若干智能化应用场景，以期为大型智能矿山建设提供有益借鉴。     

神华智能矿山建设关键技术研发与示范

探讨了智能矿山的内涵,指出智能矿山是以矿山物联网为技术手段在数字矿山基础上的发展与创新,是将感知信息提炼为决策智慧、将决策智慧转化为执行能力的过程。设计了智能矿山5层架构体系并对其关键技术进行攻关,包括面向3个聚焦感知的泛在智能感知技术、面向海量感知数据的"一网一站"传输技术、面向区域矿井群的一体化软件平台研发和面向集团战略落地的业务流程标准化,实现从感知、传输、分析、决策的智能化和一体化。以锦界煤矿为示范点,展开了智能矿山示范工程建设。在示范工程实施过程中,除智能传感与集成化传输、生产过程自动化控制、矿山生产集成化系统监控、计划协同与生产执行系统外,重点强化了智能矿山体系中的"智慧"和"能力"平台建设,主要包括大数据中心和决策分析平台。实践表明,智能矿山可大幅提升生产效率、降低运营成本,是促进煤矿集团转型升级的关键举措。     

可视化矿山的发展现状及关键技术

可视化矿山的建设是智慧煤矿的重要组成部分。通过总结目前可视化矿山的国内外发展现状,分析了可视化矿山建设存在的若干问题,结合模拟仿真、多场智能监测监控、大数据处理、物联网与互联网+等先进技术手段,提出了可视化矿山的建设应包括数据可视化、模型可视化、场景可视化和沉浸式(CAVE)可视化4个方面。同时,提出了以采矿模拟仿真的可视化矿山建设为基础,自动化和信息化建设为手段,智能化开采为目标的新型采矿研究体系,设计了由设备感知层、网络数据处理层、关键技术应用层和协同管理层构成的系统总体架构,形成了"一个核心(可视化矿山建设为核心)、多类数据库(数据库是可视化的载体)、一个标准平台(多信息融合)和一个服务目标(协同管理与决策)"的技术框架,基于2类3种(文档型和关系型2类,结构化、半结构化和非结构化3种)数据的处理和信息展现,实现4A式(Anyone、Anytime、Anywhere和Anydevice)关联互动平台。根据煤矿生产实践环节,针对矿山作业环境的特殊性和复杂性、安全隐患的不确定性、生产数据多样性与容量巨大性等实际问题,提出8个可视化矿山建设的关键应用技术:三维立体仿真模型、开拓和开采方案设计、矿井风量风速配置、专家决策、动态处理、危险源辨识与预警以及建立数字化集成操作平台,实现各生产环节的信息融合和智能化协同生产,促进煤炭资源的安全绿色开采。     

煤矿智慧矿山建设策略研究

智慧矿山建设能够改变原先煤炭企业粗放发展的方式,是实现煤矿高质量发展的重要支撑。通过描述智慧矿山发展的背景,分析当前国家和地方政府关于促进智慧矿山发展出台的相关政策与取得的成就,深入剖析了煤矿智能化发展遇到的管理和技术两个方面问题,并且从设备感知层、网络传输层、数据支撑层、应用决策层四个维度构建了智慧矿山未来发展的框架,提出了实现智慧矿山高质量发展的关键技术,包括信息化网络架构、安全生产管控模式、智能决策和态势分析模式,最后提出促进智慧矿山高质量发展的对策建议。     

智慧矿山数字孪生技术研究综述

煤矿智能化是煤炭工业高质量发展的核心技术支撑。数字孪生面向煤炭工业互联互通及智能化应用,发挥连接物理世界和信息世界的桥梁与纽带作用,将在煤炭开采、视频监控、人机交互等方面提供更加实时、智能、高效的服务。面向智慧矿山技术需求,提出了基于数字孪生+5G的智慧矿山建设新思路,将"数字孪生+5G"与AI技术相结合,为实现智慧矿山提供一种创新的方法。首先从智慧矿山建设进展及应用方面存在的问题入手,系统地梳理和分析了当前智慧矿山研究和发展现状,通过研究新一代信息技术与工业技术融合应用,阐述了数字孪生的概念内涵,指出数字孪生是智慧矿山发展的必然趋势并将为智慧矿山赋能;然后针对智慧矿山建设的难点和痛点问题,提出了基于"数字孪生+5G"的智慧矿山体系架构理论,通过构建矿山数字孪生模型(MDTM)实现物理矿山实体与数字矿山孪生体之间的虚实映射与实时交互。聚焦智慧矿山建设目标,以智慧矿山系统建设、优化和关键技术为核心,基于矿山信息物理空间的数字孪生和深度学习方法,以实际矿井为原型设计了智能开采的数字孪生一体化方案,构建了全域感知、边缘计算、数据驱动和辅助决策的智慧矿山平台。最后针对智慧矿山的数字孪生应用需求,提出并探讨了数字孪生赋能智慧矿山的关键技术问题,并指出了未来需要实现的关键技术路径。旨在通过对智慧矿山的数字孪生技术研究,为数字孪生模型构建、协同控制与交互优化等提供思路,为未来智慧矿山建设与设计提供理论借鉴。     

基于BIM技术的智慧化矿山建设内容

基于BIM技术的三维平台建设可以实现智慧化架构,是智慧化矿山建设核心成果实现的途径之一。智慧化矿山重点内容主要体现在管理和数据两大方面。在明确BIM技术在智慧化矿山建设中的愿景后,论述了三维空间信息共享规划、矿井模型业务分划等BIM技术建设智慧化矿山时的实施内容,阐述了实现智慧化矿山的技术手段及实施步骤。BIM技术是打通煤矿虚拟世界与物理世界的隧道,建造人、机、矿可智能交互的综合信息集成中心,可为未来实现高科技煤矿提供一种思考架构和一套解决方案。     

智慧矿山理论与关键技术探析

智慧矿山是在数字矿山和感知矿山的基础上,进一步应用云计算、大数据、人工智能等先进技术发展而来的以透彻感知、深度互联和智能应用为主要特征的矿山信息化建设新阶段。结合煤炭行业的自身特点和信息化需求,从宏观设计的角度,全局性地提出了智慧矿山建设各个环节的指导理论以及当前实现智慧矿山须突破的关键技术,从理论上提出了智慧矿山"三个世界"的概念、智慧矿山参考模型、"三一"理念以及各个环节的指导理论,同时指出,智慧矿山的管理模型、数据模型、标准化体系以及煤机装备的网络化与智能化改造和数据处理智能模型是当前有待重点攻关的五大关键技术。     

双5G网络下露天智能矿山系统构建与应用

经济发展新引擎的新基建,为未来数字经济高质量的发展方向。而以 5G 和 F5G 双网络为基础的数字孪生技术,是构建信息基础设施的关键。 提出了基于双 5G 网络的露天矿山通信系统,建设智能采矿管控、综合生产执行和三维可视化管控的三大平台,进一步融合矿山安全监测监控系统,进而构建了露天智能矿山的建设架构和体系。 以南泥湖钼矿为例,实现了露天采矿智能装备的远程控制与运行,为露天智能矿山建设提供了一种新的技术路径。研究表明:① 高速通信系统是智能矿山建设的保障,采用 5G 和 F5G 双通信网络可以实现矿山的即时高效数据传输,为露天智能矿山建设提供了高速通信与数据传输通道;② 智能管控和综合生产平台的建设,构建了以开采环境数字化和采掘装备自动化为特质的系统,实现了采矿设计、计划、生产配矿、调度和决策等过程的智能化;③ 以三大平台为基础融合安全监测系统的智能矿山架构,形成了露天矿山安全生产的智能化模式,促进了矿山生产的安全、高效和智能化建设。     

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。     

智慧矿山技术体系研究与发展路径

基于我国矿产资源开发现状,分析了智慧矿山建设的必要性、建设理念与内涵,阐述了现阶段智慧矿山建设存在的关键共性难题,提出了我国智慧矿山建设的近期、中期、远期目标。针对我国煤炭资源开采条件与智能化建设基础存在的差异性,构建了智能化煤矿建设总体技术体系架构,从生产矿井与新建矿井两个维度提出了智能化煤矿建设技术路径,明确了不同建设条件矿井进行智能化煤矿分类、分级建设的重点内容。系统阐述了张家峁煤矿、巴拉素煤矿智能化建设经验与阶段性成果,并提出了我国智慧矿山实现高质量发展的主要技术路径。     

智慧矿山工业互联网技术架构探讨

针对智慧矿山建设过程中存在的信息孤岛、数据质量和网络信息安全等问题,分析了智慧矿山建设技术架构现状,对比了智慧矿山建设与煤炭工业互联网关系,采用以ISO/IEC/IEEE42010系统与软件工程标准为主要方法论,提出了智慧矿山工业互联网架构体系,包括设备层、边缘层、企业层和产业层的“网络、标识、平台、安全”四大系统建设,提出了智慧矿山工业互联网平台技术5层架构,分析了各层构建的主要内容和相互关系,包括：(1)现场层,提供工业设备与业务管理数据来源与流程优化场景;(2)边缘层,构建基于OPC UA与TSN融合的边缘云计算架构,实现感知、互联与计算的边缘侧应用闭环;(3)IaaS层,构建基于边云协同的存储与计算架构,实现网络、存储、CPU等资源虚拟化与池化;(4)工业PaaS平台层,包括通用资源部署与管理、矿山大数据引擎、矿山机理与大数据建模分析、矿山数字孪生信息模型建模引擎和基于微服务框架及组件开发环境;(5)工业SaaS应用层,调用和封装工业PaaS平台上的开发工具、矿山机理模型、数据驱动模型等服务开发智慧矿山业务运行与矿山智能化应用APP。并探讨了基于智慧矿山工业互联网操作系统Paa...     

智能矿山车联网体系架构与关键技术

矿山车辆作为矿山生产的重要设备,其管理水平直接影响矿山生产、安全、经营管理的各个方面,应用车联网技术提升矿山车辆管理智能化水平是智能矿山建设的重要内容。为避免车联网在矿山车辆管理应用中因概念不清、目标不同、路径不同、体系架构不同、技术应用重点不同造成发展方向分散、重复建设投入、系统融合困难的问题,以智能煤矿为例,提出了矿山车联网的概念,并对其体系架构、关键技术和典型应用进行了分析探讨:首先,在回顾智能矿山和车联网发展的基础上,定义和阐述了矿山车联网的概念;然后参考车联网和矿山物联网体系结构,设计了由感知控制层、网络层、服务支持层和应用层构成的矿山车联网体系架构;综合车联网和智能矿山信息系统关键技术,分析了矿山车辆定位与监控、矿山车辆智能感知和控制、矿山车辆无线通信、矿山车联网协同计算等关键技术;最后从"人、车、环、管"4个方面出发,对矿山车辆及驾乘人员监控、矿山车辆自动驾驶及无人驾驶、基于矿山车辆的矿山安全监测、矿山车辆智能调度等矿山车联网典型应用进行了探讨。研究成果为推动车联网技术在智能矿山车辆管理中深入有序应用奠定了基础,同时丰富了矿山物联网技术内涵,为矿山物联网其他技术分支在智能矿山建设中的应用积累了经验。     

智能化煤矿顶层设计研究与实践

建设智能化煤矿是实现煤炭工业转型升级和高质量发展的必由之路。针对当前我国智能化煤矿建设初级阶段缺乏体系性与前瞻性的顶层设计的现状,进行了智能化煤矿顶层设计的系统研究,阐述了智能化煤矿应分为数字融合互联,人机主动交互,主要系统自学习自决策3个阶段分区域分层次实现"物质流、信息流、业务流"的高度一体化协同,构建以人为本的智能生产与生活协调运行的综合生态圈的建设目标和阶段性任务。基于煤矿价值活动分析对智能化煤矿复杂巨系统逻辑关联进行研究和系统归并,提出以泛在网络和大数据云平台为主要支撑,以智能管控一体化系统为核心,能够实现对煤矿开拓、生产、运营全过程进行感知、分析、决策、控制的煤矿十大主要智能系统,包括:煤矿智慧中心及综合管理系统;煤矿安全高效信息网络及地下精准位置服务系统;地质保障及4D-GIS动态信息系统;巷道智能快速掘进系统;开采工作面智能协同控制系统;煤流及辅助运输与仓储智能系统;煤矿井下环境感知及安全管控系统;煤炭洗选智能化系统;固定场所无人值守智能管理系统;煤矿场区及绿色生态智能系统等的智能化煤矿建设顶层架构。通过对数据特征与关联关系研究提出智能化煤矿信息实体特征与抽取方法,并研究智能化煤矿知识图谱构建及数据交互推送方法,构建智能化煤矿数字逻辑模型;研究提出智能化煤矿"云边端"数据处理架构和三层递阶控制策略,在此基础上对煤矿智能化应用系统进行具体设计。以张家峁煤矿生产矿井智能化改造和巴拉素煤矿新建矿井全面智能化建设为典型案例进行了工程实践。     

智慧矿山三维可视化管理系统研发

针对我国智慧矿山建设过程中存在的多系统、数据难以有效整合的问题,基于三维还原技术,通过智能运维对矿山大数据进行采集、分析、计算、输入、呈现,研发了智慧矿山三维可视化管理系统。介绍系统的架构设计、三维场景的构建、异构数据的整合、智能设备的连接,完成数字矿井子系统、厂站管理子系统的构建。实现了矿山数据实时图形可视化、场景化以及实时交互,提升了矿业企业的管理水平和工作效率,为智慧矿山建设提供了参考。     

斜沟煤矿选煤厂构建智能工厂的探索与实践

为了探究智能工厂构建的内涵、核心架构、建设内容和建设成效,以斜沟煤矿选煤厂建设智能工厂的实践为例,提出:现场环境及底层设备硬件升级、网络平台搭建,以及与智能化相匹配的厂房环境、网络环境的建设,是支撑选煤智能决策体系的载体;全方位全覆盖的信息化网络安全防护体系的构建,为智能决策提供强大数据支撑;数据建模和分析,研究开发各种智能决策算法与程序,以确保产品在生产过程中完全受控,持续提升生产系统的可靠性,是智能工厂构建的核心;数据可视化呈现及交互协同、在线灰分检测技术、大数据深度学习技术、机器视觉故障预警技术,是选煤厂构建智能工厂的关键技术。同时指出,智能工厂的构建可为企业降本增效和减员减负奠定基础,但距离其成熟应用还有很长的路要走。