基于物联网的矿山机械设备状态智能感知与诊断

矿山生产机电设备是机械、电气、液压、控制等多形式系统的复杂耦合结构,工作过程中环境和工况条件变化多样,缺乏有效的技术手段解决矿山设备运行健康状态的实时感知问题。借助物联网、工业互联网、人工智能和大数据挖掘技术,研究矿山设备状态知识建模与在线诊断方法,将传统的"人-机"交互监控模式提升为"传感—机器认知—机器决策"的智能化监控模式。分析了基于物联网的矿山设备状态感知系统架构,定义了多源信息感知层、边缘智能层、大数据分析层和数据与知识共享迁移层的4个层次的作用,提出了设备状态知识共享与迁移模式;结合本体语义、置信规则库和数字孪生技术,设计了面向矿山机械设备系统状态知识建模的信息描述、知识表示、决策融合方法,提出了面向矿山设备运行全过程的实时感知、演化分析与智能交互的"虚实融合"感知模型,实现虚、实系统运行过程的"精准映射、信息对偶、融合交互、协同演进"。分析了数据驱动的矿山机械设备状态诊断方法研究现状、技术架构、存在问题和研究趋势,提出结合数字孪生、深度学习、迁移学习等方法,构建机理模型、经验知识与数据深层特征相融合的矿山设备状态诊断模式,研究矿山设备状态大数据分析与应用技术,研发矿山设备状态诊断与全生命周期管理等智能化应用服务系统。形成了矿山设备运行信息感知、知识建模与状态在线判识方法体系,以实现矿山机械设备故障状态自诊断、早期隐患预知维护、智能调度与协同管控,为矿山生产智能化、无人化提供技术支撑。     

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。     

采煤工作面多智能系统协同控制技术探讨

以山东能源集团有限公司为例,分析当前采煤工作面智能化建设现状,论述液压支架、采煤机、刮板输送机等主要技术装备发展情况,指出当前智能采煤系统只是以采煤工作面"三机"协同为出发点的局部系统控制,存在各系统间交互融合与协调配合差,不能多系统联动进行智能协同分析决策等问题。借鉴多智能体系统概念,提出采煤工作面全要素、多系统协同控制的思路和模型。通过将多系统作为一个有机整体,全面分析系统间相互影响,统筹进行感知层-动作层-决策层建设,构建形成智能综合协同控制暨"煤矿大脑"系统,实现真正的智能感知、智能控制、智能决策,建设符合常态化运行需求的智能化矿山。     

井下机车调度信息物理系统的交互模型研究

现代智能化煤矿井下运输机车调度系统是实现煤矿安全、高效生产的主要环节,具有多终端处理器、信息网络化传输和信息智能决策的特点。研究调度系统终端处理器在调度过程中的信息交互过程,优化不同网络节点终端处理器的功能,提高调度系统中信息传输的可靠性,减少信息传输的延迟时间,构建调度系统中的机车进路切换调度等的快速性和可靠性模型,有助于实现安全高效的自动调度。基于KJ654系统调度信息传输的网络拓扑结构,运用信息物理系统理论和统一建模语言,创建机车调度系统的多终端控制器协调控制信息物理交互模型。首先,运用信息物理化系统理论建立机车调度系统终端信息层和物理层交互的分布式结构,规划信息层和物理层的组成和功能,基于机车进路自动安全快速切换功能研究各个终端处理器完成的任务和需要交换传输信息,从控制器任务执行的角度建立机车进路切换过程中控制器之间的信息交互顺序图,合并机车调度中任务优先级和减少执行时间需求,构建了不同区域之间控制器协同控制的信息物理交互模型。最后,通过实验和仿真得到不同区域机车的信息交互规模和不同进路切换的信息交互时间。结果表明,基于物理信息交互模型编写KJ654终端处理器程序后运行在网络架...     

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。     

煤矿数字孪生智采工作面系统构建

为实现煤矿井下采煤工作面的全面感知、实时互联、分析决策、自主学习、动态预测和协同控制,本文构建了数字孪生智采工作面系统的整体框架。首先,将数字孪生智采工作面系统划分为3个层次,并给出各层次的功能及特征;其次,分别构建了数字孪生智采工作面系统中采煤机、刮板输送机、转载机、破碎机、带式输送机、液压支架、乳化液泵站及工作面环境的数据感知模型,并深入剖析采煤机、液压支架、煤流运输系统及设备与环境之间的协同约束关系;最后,给出数字孪生智采工作面系统的整体应用体系结构。基于该数字孪生智采工作面系统,可以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、数字孪生体的智能感知与协同控制,为提升采煤工作面智能化水平提供实现依据。     

综采工作面智能化开采路径及关键技术

智能化开采是煤矿开采技术演进的必由之路,目前我国总体处于智能化开采的初级阶段,智能化开采理论体系尚需不断完善。通过分析我国不同煤矿开采阶段在生产信息获取、处理及控制技术等方面的技术特点,发现信息感知、分析和控制技术是煤矿开采方式进步的本质原因;基于智能化开采的基本要素,明确综采工作面智能化开采的内涵是以"互联互通"的智能化成套综采装备为载体,以物联网技术、人工智能技术、大数据技术、云计算技术、通信技术等现代技术与煤矿生产技术的深度融合为基础,通过智能信息感知、智能信息分析决策、智能控制与反馈,实现具有人工智能特征的工作面自动化采煤技术。提出综采工作面智能化开采的技术路径包含生产物理场景智能感知与矿山大数据储存,矿山大数据关联分析与智能决策,智能化生产装备精准协同控制等3个方面内容。结合目前我国智能化开采发展阶段和发展方向,提出了综采工作面智能化开采亟须突破的关键技术:开采全生命周期地质精准探测与建模技术;工作面生产场景精准感知技术;建立通信协议标准化的信息传输系统;复杂生产环境下的智能决策技术;智能化综采装备系统可靠性增强技术。结合工程实践介绍了基于人-装备-环境多源信息数据的特厚煤层智能化综放开采模式的初步应用。     

论感知矿山物联网与矿山综合自动化

系统分析了感知矿山物联网与矿山综合自动化的关系及区别,从矿山综合自动化的概念、实施案例出发,讨论矿山综合自动化建设与运行10余年来的成果,并总结了其存在的问题：感知手段传统单一,缺乏泛在感知网络,重硬集成,轻软集成,多学科交叉不够以及标准建设不足等。而感知矿山物联网技术正是解决这些问题的有效方法,提出了矿山物联网建设的主要内容为网络平台、应用平台、3个感知核心内容（人员感知、设备感知、灾害感知）和应用系统4个方面。指出综合自动化是矿山物联网的基础,矿山物联网是综合自动化概念的升华。     

智慧矿山物联网示范工程研究与应用

根据夹河煤矿的情况,采取统一设计、分步实施的原则对"智慧矿山物联网示范工程"进行规划。建成一个统一的网络平台,实现井下人员、移动设备精确定位及人员周围安全环境感知;实现对井上下主要大型设备、供电系统、管网系统等的监控,即设备工况感知;实现矿井安全可靠,有效地预防和及时处理各类突发事故和自然灾害,即矿山灾害风险感知。实现矿井的数据采集,生产调度、经营管理、决策指挥网络化、信息化。使得矿山生产决策、经营管理和设备控制等信息的有机集成,达到减人提效和提高矿井安全水平的目的,形成了行业技术标准,起到了示范作用。     

煤矿安全生产视频AI识别关键技术研究综述

煤矿安全生产视频分析与识别技术是保障我国煤矿智能化建设和煤炭工业高质量发展的核心技术支撑。为及时对煤矿井下安全隐患进行实时监测和预警，视频AI(Artificial Intelligence，人工智能)识别关键技术已经成为煤矿安全生产领域的研究热点。阐述了我国煤矿智能化建设过程中安全监测与监控的发展现状，分析了当前矿井视频监控与安全隐患识别预警存在的效率低、响应慢、效果差等问题，结合计算机视觉、边缘计算、大数据处理、云服务、智能终端等先进技术手段、进行了煤矿安全生产视频AI识别的顶层设计，提出了煤矿“人-机-环”全域视频AI感知的“云-边-端”协同计算系统架构，构建了视频识别端节点传感器、边缘计算设备、视频识别场景云服务应用体系，明确了智能识别与预警联动控制响应机制，打通了“云-边-端”信息交互感知与联动控制数据链，实现了数据共享联动和预警协同。同时，围绕矿山“人-机-环”全域AI视觉信息智能感知和全息泛化景象平台的构建，梳理了矿井安全隐患视觉感知及识别预警的技术处理流程，归纳了AI识别过程中的各类预处理-增强-重建-检测-识别方法的优点和缺点，明确了煤矿安全生产视频AI识别关键技术发...     

矿山动态协同作业场景无线通信关键技术

随着智能化装备和工业机器人技术的发展,矿山开采过程逐渐趋向无人/少人化,亟需解决数据的高效连续传输问题,如矿山动态协同作业场景下大量的数据采集和传输、多样的用户设备接入以及低时延的控制操作等。深入剖析了矿山动态协同作业场景的通信技术需求、矿山无线通信技术的应用现状与发展趋势,分析了当前矿山无线通信的关键技术瓶颈、相关解决方案及其应用效果。得出分布式多源、多目标动态业务的激增及其并发式的传输是矿山高可靠、低时延多业务交互协同网络所面临的最大问题。如何利用矿山用户、设备群体的协同作业特点和对应的动态业务属性,有针对性地对通信网络的物理信道、物理资源进行管理和分配,则是从根本上有效优化网络可靠性,提高传输效率的关键。为此,提出了多业务属性驱动的矿山动态协同作业场景无线通信模式:在提取矿山非高斯脉冲干扰特征及无线信道空-时-频域统计特性的基础上,面向作业场景深入挖掘业务特性与物理层传输的内在关联,利用超图匹配、图论、博弈论、非正交多址接入等方法,从信道-链路-业务快速多维匹配的角度解决多用户协同交互传输通信链路和信道的匹配、多跳用户链路匹配、多业务QoS要求与链路匹配等快速匹配问题。     

智慧煤矿主体架构设计与系统平台建设关键技术

针对煤矿建设过程中存在的信息孤岛、子系统割裂等问题,提出了以"自主感知与控制-信息传输系统一操作平台-井下系统平台-生产经营管控平台"为主线的智慧煤矿建设主体架构,通过底层的自主感知系统对井下的"人-机-环-管"信息进行全面感知,并对感知信息的数据格式、通信协议、存储方式等进行统一,构建了井下多源异构大数据共享平台,实现了井下各子系统之间的数据统一管理与信息共享。利用统一操作平台对井下生产系统、安全保障系统、综合保障系统进行统一管理,解决了信息孤岛、子系统割裂等问题。井下系统平台不仅为上层的生产经营管理平台提供数据支撑,而且为底层机械设备的智能操控提供决策依据,实现了井下信息感知、分析、决策、控制的智能化操控。将智慧煤矿智能生产系统细分为地质及矿井采掘运通信息动态管理平台、井下精准定位导航通信管理操作平台、智能化少人采掘系统综合管理平台,详细阐述了智能综采子系统间的组织架构与实现路径。按照井下危险源的种类对智慧煤矿智能安全保障系统进行了分类,搭建了智能安全保障系统的主体架构,分析了井下危险行为、危险区域识别系统的技术路径。基于井下采掘工程需求分析,对智慧煤矿智能综合保障系统进行了分类,构建了智能综合保障系统的主体架构,详细论述了井下设备在线诊断与远程运维系统的实施过程。从基础理论、信息感知、数据处理、高效传输、精准控制5个方面,对未来需要突破的智慧煤矿建设关键技术进行了展望。     

基于物联网的煤矿安全协同管控系统研究

针对煤矿目前存在的各类异构系统功能单一,存在数据孤岛,灾害时难以联动控制,无法实现“人、机、环”参数的有序配合等问题,提出基于物联网技术,通过低功耗无线自组网传感器、便携式智能终端、区域协同控制器、多协议透明传输网关等关键设备,构建全矿井高速、可靠的区域协同控制网络,建立涵盖工作面、采区、矿、集团之间的信息数据链和基于多种信息实时融合与分析的协同控制系统。以“安全与生产动态平衡,安全可控条件下的高效生产”为目标,实现多种信息交互与多层级的主动安全保障,减少无计划停产,提高生产的连续性和安全性。     

基于数据驱动的综采装备协同控制系统架构及关键技术

为解决智能化综采工作面关键技术难题之一的开采设备协同控制问题,提出了基于数据驱动的综采装备仿人智能协同控制模型,重点研究了大数据背景下智能综采装备的协同控制知识自学习、开采行为自决策、分布协同自运行等关键技术理论与方法。具体包括:从数据应用的角度分析了智能综采系统的数据特点,阐明了智能综采的3大数据化特征:泛在感知(数据获取)、信息融合(数据挖掘)、智能控制(数据决策);构建了面向经验操作员决策过程表征的综采装备协同控制框架;提出了基于扩展有限状态机的综采装备运行状态演化方法和基于多标记决策信息系统的综采装备运动行为模式学习方法,来实现数据驱动下智能综采装备行为决策知识的获取;提出了面向经典采煤工艺过程的综采装备行为模态类的决策知识划分方法和基于CBR与RBR融合的决策行为混合推理方法,来实现智能综采装备动作行为的自主决策;探讨了人工控制模式下综采装备驾驶员控制策略的表征方法,发展了具有自学习、自决策、工况自适应的综采"三机"仿人智能协同控制方法;给出了基于平行系统理论的平行综采技术逻辑,为综采装备协同控制的研究提供方法。所提综采装备协同控制系统为大数据背景下的综采生产系统的协同控制提供了解决方案。     

集成化安全生产管理系统在黄金矿山的应用

分析了黄金矿山生产过程中面临的安全问题,搭建了跨平台的集成化安全生产监控与管理系统框架,研发了包括基础网络平台、监测监控系统、通信与指挥系统以及基于三维GIS信息管理系统等在内的集成化安全生产管理系统。系统集视频监控、人员定位、安全生产信号采集与安全保障控制、安全信息的集成共享等于一体,在三山岛金矿投入运行后,显著提高了生产现场安全信息的精准度和调度指挥效率,在保障矿山安全生产方面发挥了重要作用。     

张家峁智能化煤矿巨系统关键技术研发与应用

为进一步加强传统采矿工程与新一代信息技术的不断深入融合发展，构建安全、智能、绿色、高效的煤矿，以张家峁煤矿为例介绍了智慧煤矿巨系统关键技术装备研发与示范矿井建设。以智慧煤矿总体规划及综合管理操作平台设计、智能化无人生产系统、智能化巷道掘进系统、环境感知及辅助系统、智能场区建设等为主线，进行张家峁智慧煤矿巨系统的建设。通过对煤矿5G移动通信技术，透明矿山三维管控平台关键技术，煤矿生产危险源分析预测技术，矿山采掘接续一张图集成技术，智能化无人工作面协同控制技术，环境感知及一通三防智能化技术等关键技术的应用解决了信息孤岛，提升了智能化采掘能力，提高了数据驱动决策，实现了矿区全域多源数据深度融合，生产效能、安全态势与业务流程协同优化的多维场景平衡综合分析决策，形成矿区智能化管理、高效协同运行新体系。     

矿山数字孪生构建方法与演化机理

新一代信息技术与煤炭开采技术深度融合,为智能矿山技术发展提供关键技术支撑,将促进煤炭工业创新、绿色、安全、高效发展。数字孪生作为煤矿智能化无人开采的核心技术,是人工智能理论方法与数字化技术的有机结合,数字孪生有望解决煤矿智能化无人开采中物理世界和信息世界交互与共智的关键技术难题,对推动矿山全生命周期智能化建设和煤炭工业高质量发展具有重要意义。本文基于数字孪生技术和平行智能理论,提出了矿山数字孪生的概念框架、体系架构、关键技术、基础理论和构建方法体系;提出了物理模型、仿真模型、机理模型和数据模型相互耦合的矿山数字孪生演化理论模型,据此进一步解析了面向矿山智能开采应用场景的数字孪生模型构建方法与演化过程,研究了矿山数字孪生系统与物理系统的理论模型、同步映射与协同演化机制,探讨并揭示了矿山数字孪生的演化机理;最后以矿山智采工作面数字孪生实际应用为例,通过模拟矿山生产场景数字孪生模型演化与协同控制,验证矿山生产场景的数字孪生建模效果并对其技术特征进行解析,实现描述、建模、演化、预测相结合的矿山数字孪生系统模型。本文旨在通过矿山数字孪生技术内涵、方法、机理等理论新型研究范式,为矿山数字孪生技术应...     

知识驱动的智采数字孪生主动管控模式

构建煤矿智采工作面数字孪生系统需要挖掘“环-机-物”孪生体之间的隐含知识链和操作人员的决策控制经验，并建立虚实空间之间合理的信息交互方式。但是，物理空间与虚拟空间目前仅采用单一的被动信息交互机制。为解决生产运行控制与安全管理决策对开采过程不确定性的适应能力不足、虚拟空间对物理空间的综合管控鲁棒性不强、物理空间设备协同利用率不高等问题，提出一种新型的知识驱动虚实空间主动管控模式。构建了智采工作面五维数字孪生模型，并给出各个维度的具体含义；采用知识工程理论，给出智采工作面全工艺流程中的知识属性划分，建立3类先验知识的规则和模型表达；深入剖析“环-机-物”之间的多层次、多能流关联耦合关系，构建相应的知识动态演化模型；引入机器学习和决策优化方法，建立知识引导的虚实空间信息主动管控机制，从而形成数字孪生智采工作面的知识提取、知识迁移与知识利用新范式。通过提出的虚实空间新型主动管控模式，能够更好地应对煤矿地质条件的不确定性、开采环境的时空动态性，以及开采过程设备群的多样性，为煤矿高效、低碳的智能化开采提供技术支撑，实现平行矿山建设中的“信息可见、轨迹可循、状态可查”提供知识层面的高保真映射框架和决...     

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。