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。     

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。     

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。     

山东能源集团智能矿山建设实践

国家层面为智能矿山建设提供了遵循指引,技术创新为我国智能矿山建设提供了核心支撑,稳步提升的煤炭开采智能化水平为智能矿山建设提供了实践基础和借鉴经验。对山东能源集团创建智能矿山的具体实践进行了具体总结:企业通过实施创新驱动发展战略,激活了智能矿山建设的动力引擎;通过搭建互联互通信息网络,夯实了智能矿山建设的基础支撑;通过打造数据集成共享平台,构建了企业智能矿山建设的数字生态;通过创新智能矿山应用场景,提升了智能矿山建设的质量水平。     

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。     

煤矿智能一体化辅助生产系统及关键技术

随着我国在智能开采和智能掘进技术方面不断取得重大突破,矿井各子系统智能化程度不均,矿井生产控制单一分散,各系统信息孤岛化等问题突显,因此需要建立智能一体化辅助生产系统,实现矿井所有设备的集中控制,数据的集中管理和信息的高度集成与共享,打破各系统信息壁垒,真正实现煤矿多系统智能化发展目标。针对智能矿山的发展现状和趋势,指出智能矿山的建设是由单个系统智能化向多系统智能化方向发展,矿井生产控制是由单一分散式向综合智能一体化方向发展,煤矿智能辅助生产系统是智能矿山建设不可或缺的一环,提出了智能一体化辅助生产系统建设的"五个一"基本原则。神东矿区通过融合智能主/辅运输技术、智能供电技术、智能排水技术、智能通风技术及智能通信技术,建立了煤矿智能一体化辅助生产技术体系。引入模块化管理理念,将矿井综采(综放)、掘进、主运输、供电、供排水、通风及安全监测监控等所有矿井生产系统高度集成在同一个平台,将各子系统数据接入区域煤矿集中控制中心,设计出一套集地面与井下为一体的辅助生产系统的整合控制方案,形成管控一体化平台。采取从采掘、运输和分选加工等煤炭生产一体化管理模式,形成了专业调度体系,优化了生产控制指挥流程,实现了"五矿六井"大区域煤炭生产的集中控制和海量数据管理及信息的高度集成与共享,形成新型煤炭生产体系。实践表明,神东矿区智能一体化辅助生产系统可对全矿区全周期生产数据进行分析应用,减少工作人员400人,降低人工成本8 000万/a,节电25%,设备利用率提高5%,全员工效提高16%。     

彬长矿业煤炭产供销价值链智慧联动管理平台研究与应用

在企业数字化转型大背景下，提出安全生产经营管理体系、产供销联动模式、全价值成本管控体系以及数据驱动决策机制智慧联动的煤炭产供销价值链管理模式，并构建了以陕煤集团“三网一平台”为基础的煤炭产供销价值链智慧联动管理平台。详细阐述了该平台数据集成架构和平台主要建设内容，该平台集成并融合已有安全、生产、供应、销售、财务等信息系统，建立了矿端数据、业务辅助、公司级大数据、智能应用四大中心。实际应用表明，该平台构建的6大业务模块和8大主题展示的核心应用能够以数据赋能安全生产运营，可实现产供销联动、人财物统筹、自动分析、智能研判和科学决策，助推企业高质量发展。     

智慧矿山顶层架构设计及其关键技术

智慧矿山建设目标是在工业互联网技术的基础上,能够完成对矿山"人、机、环"数据进行精准化采集、网络化传输、规范化集成,从而实现可视化展现、自动化操作和智能化服务的矿山智慧体。目前,智慧矿山的建设主要以单一的业务逻辑为基础,较少从数据运营、技术服务和业务逻辑等多方面,深入研究智慧矿山的体系架构问题,难以实现通用性和扩展性较强的智慧矿山建设目标。为解决上述问题,基于已有智慧矿山的基本概念及内涵,在对国内外智慧矿山研究现状分析的基础上,提出智慧矿山的基本内涵及其建设原则,并引入数据标准化、网络协同化、系统一体化和技术智能化的建设理念。提出智慧矿山顶层架构体系及其关键技术。该顶层架构体系主要包括智慧矿山总体架构、业务逻辑架构、技术架构和数据架构4个部分,从总体设计、业务分析、技术实现和数据流转的不同角度,可以较为综合和全面地构建智慧矿山。之后,探讨和研究了智慧矿山顶层架构体系建设过程中涉及到的智能控制技术、通信网络技术、三维可视化技术、空间信息技术、大数据分析与挖掘技术、物联网技术、机器学习理论方法、媒体智能技术等关键智能技术。最后,在总结智慧矿山顶层架构设计及关键技术内容的基础上,指出了未来智慧矿山建设过程中需要解决的一些关键理论问题及系统设计、优化问题,为不断完善智慧矿山顶层架构的设计和智慧矿山的深入发展明确了研究方向和实现目标。     

煤矿智能开采初级阶段问题分析与5G应用关键技术

煤矿智能化是煤炭生产方式和生产力变革的新方向,是煤炭工业高质量发展的核心技术支撑,当前仍处于煤炭智能化开采的初级阶段。煤炭智能化的发展依赖于数据的高效传输和有效利用,如何解决多感知设备可靠接入、大容量数据高速传输和智能终端低延时控制的问题成为煤炭智能化开采面临的重要基础问题之一。为有效推动煤矿智能化开采的向前发展,分析了煤炭智能开采初级阶段在感知、决策和执行环节面临的短板问题;研究了在设备可靠性、信息传输和位置服务等基本保障技术方面的不足和未来发展方向;指出了工业控制软件在煤炭智能化开采和国家能源安全方面的重要性,提出了工业控制软件要实现自主可控,新技术应用要注重积累和重视基础研究的观点;从顶层设计、多网融合、网络转换、工控安全和应用场景5个方面分析了5G技术在煤炭智能开采应用中的关键问题,并指出5G不是要取代其他网络,而是能使得各种网络融合高效运转,同时提出工控安全将成为5G工业应用中的重要一环;给出了5G平台建设建议:建立微服务架构体系,设计好面向功能的MEC边缘计算模式,规划好针对场景的网络切片,重视5G智能终端研制,做好应用场景算法研究和软件开发。最后提出5G技术研发应用要注重技术生态建设,用好5G这一工具,推动人工智能、大数据、物联网、混合现实等技术在煤矿智能化开采中的落地。     

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。     

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“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。     

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。     

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...     

大数据时代的煤矿采场岩层控制分析

矿山大数据和矿山智能化采矿技术近年来随着信息技术领域的逐步发展而得到了较快的发展,在矿山智能岩层控制方面,由于与之相关的数据类型繁多,难以融合,涉及问题复杂,智能化路径尚不够清晰,导致矿山大数据和矿山开采智能岩层控制技术的研究及应用进展缓慢。结合矿业工程特点,分析了矿山大数据和矿山开采智能岩层控制的特点,论述了矿山开采智能岩层控制的关键科学问题和主要研究内容,建立了基于矿山大数据平台的动态反演智能岩层控制数值模拟系统,研究了其关键技术及实现路径。     

黄陵二号煤矿多维度地质模型大数据融合精准开采

为实现黄陵二号煤矿自动化精准开采,研究分析了工作面多源地质信息透明化技术、大数据分析智能决策平台、综采设备空间导航定位及精准控制。其中,信息透明化技术主要包括综合地质勘探及动态解释、三维可视化动态建模等部分;大数据分析智能决策平台主要包括开采工艺大数据决策、预警等部分;综采设备空间导航定位及精准控制方法主要包括导航定位技术大数据决策精准控制等部分。采用该技术后实现了工作面内多源地质信息的透明化,包括瓦斯赋存条件的可视化,确保了规划截割开采方式的常态化稳定运行,解决了大采高工作面找直和上窜下滑问题,达到对大采高开采装备的智能精准控制,实现智能安全高效开采。     

矿山信息化发展及以数字孪生为核心的智慧矿山关键技术

矿山信息化建设在经历了单机自动化、综合自动化、数字矿山几个阶段之后,在物联网、人工智能、大数据技术的推动下,正朝着矿山智能化和智慧矿山的方向发展。以数字孪生技术为核心,围绕矿山生产场景和智能装备的知识服务体系是智慧矿山下一步需要重点研究的方向。首先回顾了矿山信息化技术的发展,然后分析了智慧矿山的核心关键技术,从智能感知与智能装备、边缘计算与网络服务、数字孪生知识建模、平台与应用系统4个方面进行阐述。智能传感装置和智能装备的不断涌现,为智慧矿山前端感知和执行提供了基础,而即时的感知、分析和决策是智能装备自治、自主工作的前提;随着边缘网关计算能力的提升,需要设计面向应用场景的轻量级算法模型和高效云边协同机制,以满足智能装备即时服务的需求,同时,围绕5G的通信技术在矿山的应用,将进一步提升知识服务的快速响应能力;矿山运行机理、经验知识、大数据分析与数字孪生建模技术融合的矿山生产场景可信数字孪生模型,将成为智慧矿山知识服务的核心;面向大数据和知识模型的平台技术是矿山数字孪生和智能化服务的载体,大数据高效存取、分析和利用能够有效的促进矿山智能化应用服务的融合。矿山数字孪生及相关智能化技术的突破,将实现对矿山物理世界实时可测、可观、准确控制、精确管理和科学决策,从而建立少人化或无人化的矿山生产模式,为智慧矿山的发展奠定基础。     

矿山信息化发展及以数字孪生为核心的智慧矿山关键技术

矿山信息化建设在经历了单机自动化、综合自动化、数字矿山几个阶段之后,在物联网、人工智能、大数据技术的推动下,正朝着矿山智能化和智慧矿山的方向发展。以数字孪生技术为核心,围绕矿山生产场景和智能装备的知识服务体系是智慧矿山下一步需要重点研究的方向。首先回顾了矿山信息化技术的发展,然后分析了智慧矿山的核心关键技术,从智能感知与智能装备、边缘计算与网络服务、数字孪生知识建模、平台与应用系统4个方面进行阐述。智能传感装置和智能装备的不断涌现,为智慧矿山前端感知和执行提供了基础,而即时的感知、分析和决策是智能装备自治、自主工作的前提;随着边缘网关计算能力的提升,需要设计面向应用场景的轻量级算法模型和高效云边协同机制,以满足智能装备即时服务的需求,同时,围绕5G的通信技术在矿山的应用,将进一步提升知识服务的快速响应能力;矿山运行机理、经验知识、大数据分析与数字孪生建模技术融合的矿山生产场景可信数字孪生模型,将成为智慧矿山知识服务的核心;面向大数据和知识模型的平台技术是矿山数字孪生和智能化服务的载体,大数据高效存取、分析和利用能够有效的促进矿山智能化应用服务的融合。矿山数字孪生及相关智能化技术的突破,将实现对矿山物理世界实时可测、可观、准确控制、精确管理和科学决策,从而建立少人化或无人化的矿山生产模式,为智慧矿山的发展奠定基础。     

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。     

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。