煤矿智能化综合管控平台研究

现阶段煤矿智能化建设步伐进一步加快,而智能化综合管控平台作为智能矿山建设的核心与大脑,承担煤矿多业务协同管控、数据资产沉淀、数字化转型升级与高质量发展的使命。结合国家能源集团智能化综合管控平台建设指南及煤矿侧协同管控业务应用需求,规划煤矿智能化综合管控平台的定位、架构、建设内容及关键技术。煤矿智能化综合管控平台将人工智能、大数据、物联网等新一代信息技术与煤矿安全生产业务深度融合,基于统一的智能矿山基础平台,实现安全融合监视、生产集中监控及综合业务协同等智能应用,为煤矿固定场所无人化和少人化、灾害综合防控与数字化转型奠定基础,助力煤矿企业高质量发展。     

智能矿山综合管控平台建设构思

为有效解决煤炭行业现有单系统单业务应用模式下信息孤岛严重、业务互联互通不足、数据价值挖掘利用差,现有物联网、云计算、大数据、人工智能、智能控制等新一代信息技术应用点单一、智能化赋能不足等问题,将新一代信息技术与煤矿安全、生产、运营管控业务进行深度融合,提出了智能矿山综合管控平台建设构思。该平台基于智能矿山基础信息平台,通过煤炭工业大数据中心对海量异构数据进行汇聚、治理、存储与分析,应用数据中台、技术中台及应用中台实现在同一平台的数据融合、协同控制、业务联动与决策分析;采用统一门户、统一数据及统一风格,搭建集中统一的生产调度协同管控、风险综合防控管理、决策分析综合管控、精准运维检测等智能化管控业务应用中心:生产调度协同管控应用中心应用煤矿安全生产协同技术实现矿领导、调度指挥中心、科室、区队及班组之间业务互联与分级调度,固定场所下的融合调度与协同控制;风险综合防控管理应用中心以煤矿安全风险防控为核心,实现全矿风险危害要素的全方位感知、实时监视、动态评估、异常联动处置,保障煤矿安全生产高效有序运行;决策分析综合管控应用中心应用时序数据挖掘分析技术实现安全、生产、运营等指标态势分析及预测,通过安全生产大数据看板及个人工作台进行安全、生产、运营状况的综合展示;精准运维检测应用中心以运行探针方式,实现平台运行过程的故障监测及异常跟踪处理。     

矿山大型机电设备协同控制

根据矿山大型机电设备能量耗散强度对矿山生产系统进行了分类,给出了各子系统的主耗能设备。根据某煤矿资料得出了矿山大型机电设备耗电量,总结了矿山大型机电设备能耗影响因素。详细推导了矿山大型机电设备能耗公式,并采用最佳平方逼近方法优化设备工作效率,根据优化结果计算机电设备能耗。介绍了基于物联网的矿山大型机电设备协同控制系统设计方案,并通过实例验证了基于效率优化的矿山大型机电设备协同控制方法可有效降低煤矿生产能耗。     

智慧露天矿山总体框架及关键技术研究

结合我国露天矿山的特点,给出了智慧露天矿山的定义。介绍了智慧露天矿山的总体网络架构、业务架构、协同流程:采用云、边、端的总体网络架构,通过接入多源异构数据,充分应用大数据、云计算等先进技术,实现露天矿山各个生产环节的协同关联;业务架构采用"5层+3体系"的模式,"5层"自下而上分别为基础设备层、业务数据层、分析服务层、分析业务层和分析展现层,"3体系"分别为数据分析标准体系、安全规范标准体系、元数据及代码规范标准体系;智慧露天矿山协同自下而上要实现"基础+数据"支撑、矿山生产系统协同、灾害风险分析协同和经营决策协同。探讨了智慧露天矿山无人驾驶技术、数字孪生技术、大数据采集分析技术、风险监测及预警技术等关键技术。指出大数据、人工智能等技术将成为露天矿山智能化的核心驱动,平台化架构将成为未来智慧露天矿山系统的共性选择。     

矿山物联网云计算与平台技术

指出矿山物联网云计算与平台技术在矿山物联网系统中起核心支撑作用;介绍了矿山物联网云计算平台的技术目标和主要功能;论述了建设矿山物联网云计算平台的关键技术,包括以云交互数据管道为核心的平台架构、资源智能管控模型及负载均衡算法、任务调度及资源分配策略、矿山实时异构数据交换、控制命令快速编码及批量发送、数据快速提取及批量打包、面向矿山应用的推送等,给出了各技术的研究方法和技术路线,为搭建一个完整、先进、具有普适性的矿山物联网云计算平台奠定了技术基础。     

物联网和区块链在智能工厂中的应用

"工业4.0"聚焦于智能工厂和智能生产,各国都在积极探索实践智能工厂。目前,基于物联网的智能工厂存在传感器端数据污染、传感器节点之间协同困难、传感器数据的传输层和应用层安全漏洞、物联网设备信息和位置信息泄露、物联网业务系统的多元异构等问题。文章提出了一个基于物联网和区块链智能工厂运行平台,利用区块链的分布式、可追溯、数据共享的特性及共识机制和智能合约,且通过在汽车行业应用进行分析,展现出区块链技术在智能工厂的产品全生命周期中实时传输、数据驱动、信息交互应用的潜力,以及降低管理风险和成本的优势。     

基于区块链的物联网设备自主管控方案

传统物联网设备管理系统可能存在隐私数据易泄露、设备运行情况难掌握、异常事件难追溯等痛点, 给个人、企业乃至社会层面都带来了不利影响. 针对以上问题, 本文设计了一种基于区块链的物联网设备自主管控及管控行为审计方案, 通过区块链存证技术将接入系统的设备信息锚定至区块链, 对设备全生命周期进行管理; 基于智能合约技术实现对物联网设备的数据采集、分析及远程管控的一体化自主管控流程; 最后, 结合区块链不可篡改和可追溯的特性对用户行为进行安全审计. 分析结果表明, 本方案具备安全性高、扩展性强等特点, 为构建物联网系统安全管理架构提供了思路.     

基于矿山物联网的设备动态管理系统

针对现有的台帐式矿山设备管理系统存在人为因素影响大、过维修或欠维修状况明显、无法及时了解运行设备状态等问题,提出了一种基于矿山物联网的设备动态管理系统的设计方案。该系统在原有台帐式设备管理系统的基础上增加了设备运行状况的分析处理功能,实现了矿山设备的动态管理;基于矿山物联网的开放式架构,只需在感知层接入相应的传感器即可在应用平台上获得数据;采用LabVIEW软件实现数据采集与处理,采用Silverlight技术实现信息发布,增强了系统的友好性及易用性。     

数字孪生驱动的煤矿多元业务全局动态协同管控

煤矿作为典型的多业务协同的复杂生产系统,在动态化销量需求及不确定性生产环境的作用下,存在安全、生产、经营等业务协同性和联动性较差等问题。数字孪生技术可为实现煤矿全局业务系统数据融合、协同管控和智能联动提供技术保障。从专业业务内部的融合、专业业务之间的融合2个方面分析了煤矿多元业务的融合及协同管控,其中专业业务内部的融合包括安全监测类业务融合、生产协同类业务融合、经营类业务融合3个部分。构建了基于数字孪生的业务动态协同管控架构,该架构包括物理对象感知层、虚拟空间仿真层、协同管控决策层。提出了“决策算法前摄性静态规划+孪生模型预测性协同管控+实时数据动态性协同管控”三重驱动的煤矿全局业务动态协同管控模式：在孪生世界构建煤矿“安全-生产-经营”多元业务虚拟模型,进行安全保障、生产联动、经营管理等前摄性静态规划,制订最优的业务协同管控初始工作计划;采用数值仿真模拟方式,在信息世界中实现虚拟模型的预测性运行,当管控措施效果得到验证后,及时将决策指令下发到物理世界中,从而将扰动由事件发生后的被动处理变成事件发生前的主动管控,提升管控决策的有效性;当煤矿企业业务运行过程中出现孪生世界未预测到的扰动时...     

矿山物联网服务承载平台与矿山购买服务

矿山综合自动化系统由于没有考虑容纳第三方的服务,逐步显露出系统封闭、标准不一、信息应用困难、对矿山技术人员要求高等问题,阻碍了其发展。明确了矿山物联网的本质为服务承载平台,矿山物联网应具有相应的公共服务能力,包括基于位置的服务、基于时间的服务、基于信息的服务、基于云的服务、基于大数据的服务、基于语义的服务等,重点论述了矿山物联网应具备的服务能力和矿山购买服务,指出这些服务能力会随着技术和需求的发展而不断充实与增加,使矿山物联网逐步向智慧矿山迈进。     

矿山物联网顶层设计

介绍了矿山物联网技术发展现状和产业发展模式,指出矿山物联网顶层设计的目的是从国家安全生产监管的全局进行感知矿山总体设计,实现矿山物联网物与物相联,并明确矿山物联网的服务本质。探讨了矿山物联网的发展趋势:关键技术不断突破,服务承载模式逐步显现,政府与企业共促发展。阐述了矿山物联网发展重点领域:核心关键技术突破,包括微型化智能装置及能量捕获技术,矿山覆盖网络、通信与灾后重建技术,云计算、大数据及安全生产管理技术,矿山语义与虚拟化技术,安全、隐私与可信网络技术;5S应用,即感知人员、感知灾害、感知设备、感知矿区、感知管理;云服务体系构建;标准化建设。提出了矿山物联网保障措施及建设路线。     

基于数据驱动的机床生产管控系统研究

机床数据可视化与程序管理系统研究是提升机床生产控制质量的有效方法。基于机床数据，研究了机床生产管控系统。通过对机床设备进行联网改造和网络统一接入，实现了机床数据统一管理。基于数据采集分析平台，实现了机床工艺参数、运行参数等关键信息的实时采集。定制开发了设备实时状态、工艺执行监测、设备异常告警、能源耗材使用、场景化智能算法模型等生产管控系统模块，实现了多层级数据可视化与统计分析。该研究为机床生产管控系统的推广和应用奠定基础。     

企业离散式智能设备预测性维护综述

针对智能设备的大量使用且缺乏根据监测大数据进行故障自动分析、判断与处理的问题,研究了基于物联网技术、大数据技术、边云协同技术的智能设备预测性维护框架和模式.提出针对非智能设备安装传感器实现设备智能化的方法.指出边缘计算负责设备工况数据的实时采集、分析,可快速甄别设备故障并实时报警;云计算聚焦同类设备运行海量历史数据的挖掘和分析,形成故障自动预测分析和诊断模式并下载至智能边缘设备.在研究了模型驱动、数据驱动、概率统计驱动、数字孪生和概率数字孪生驱动等故障预测模式后,提出了采用数据驱动的多层级数据融合模式,为制定企业性智能设备维保方案提供借鉴作用.     

基于物联网的变电站二次设备检修安全管控技术研究

为解决变电站二次设备防误操作问题,用技术手段实现二次设备检修安全管控,本文探索基于物联网的二次设备防误操作技术。研究的技术方案是将系统数据存储在云端,通过手机APP授权智能钥匙的方式来实现变电站二次设备检修时的安全管控。系统包括二次设备检修安全管理软件、手机APP、智能钥匙、机械解锁钥匙、智能安全锁具、闭锁附件和安全警示牌等。当有检修任务时,运行人员根据工作票内容,通过手机授权智能钥匙,对检修面的二次设备关键点进行上锁,同时挂牌警示,防止误操作二次设备引发检修事故。检修过程中或检修结束需要开启锁具均需要手机授权,整个操作过程储存在云端,可查询和管控。该方案解决了二次设备防误技术硬件闭锁问题,实现了基于物联网的安全管控。     

基于物联网的手术室护理清洁设备智能管控系统

为了提高手术室护理清洁设备智能管控系统功能与性能,设计基于物联网的手术室护理清洁设备智能管控系统。硬件方面,根据物联网架构,将系统划分为应用、网络和感知三层;依据手术室护理清洁设备,选择单片机与射频芯片相结合的设备节点方案,设计设备节点模块电路。软件方面,采用模糊数学综合评估模型,给定设备状态评估有限论域,建立模糊关系矩阵,计算评价因素权重,构建设备状态评估模型评估设备状态;基于手术室对护理清洁设备需求,分为设备运维管控和状态管控两部分,智能管控手术室护理清洁设备。确定手术室护理清洁设备类型及型号,系统功能与性能测试结果：系统功能黑盒测试结果与预期结果一致;当系统中虚拟用户达到3 500时,CPU及内存占用率相较其最大占用率分别小了15%和18%,系统资源请求最大、最小和平均响应时间,相较系统资源请求响应时间小了0 ms、100 ms、200 ms,符合系统设计需求。     

矿山分布式分级自治系统设计

针对矿山管理系统对精准开采、异构性、分布性、自治性、数据驱动性等特性的需求,提出了一种基于矿山信息物理融合系统的矿山分布式分级自治系统。该系统由智慧感控层、信息传输层、统一调度层、模型描述层和管控应用层5个层级组成:智慧感控层的感控节点可实现对人、机、环的泛在感知、控制和调节;信息传输层将骨干网络和子网络相结合、有线网络与无线网络相结合,可提高数据传输的可靠性,减少"信息孤岛"的产生;统一调度层可实现系统语义和系统时间的统一,提高了数据利用效率;模型描述层可实现对矿山整体的数字描绘;管控应用层接入矿山应用系统,可降低矿山应用系统的开发难度,提高矿山管理的智慧性。该系统具有可靠性、协同性和自治性,为实现矿山精准开采、无人值守和少人作业提供了技术支撑。     

矿山物联网区块链机制研究

矿山物联网规模大和海量数据传输的特点使得传统的网络安全和隐私防护方法无法保障关键数据的可溯源性和可信度。分析认为目前矿山物联网面临的主要安全风险是缺少数据传输可追溯性和可信性保障机制、缺少系统设备全面的签名验签保障机制、系统架构中缺少安全载体部署。指出区块链技术可解决上述问题,介绍了矿山物联网区块链结构、加密算法、共识机制等关键技术。提出了矿山物联网区块链机制：在矿山物联网感知层与传输层之间增加具备边缘算力的边缘层,部署承载区块链核心功能的安全载体,构建矿山物联网区块链部署架构;设计了矿山物联网区块链机制下的数据传输流程,采用非对称加密技术保证数据传输的安全性;在矿山物联网应用层采用数据链管理平台实现关键数据上链、数据溯源、分布式存证等功能。矿山物联网区块链机制可提高矿山物联网的信息安全保障能力和安全等级,使其满足GB/T 22239-2019《信息安全技术网络安全等级保护基本要求》中的扩展要求,降低对集中化运维的需求。     

物联网、大数据及云计算技术在煤矿安全生产中的应用研究

阐述了物联网、大数据及云计算技术的研究现状,指出3种技术之间的关系,即物联网产生大数据,大数据助力物联网;大数据需要云计算,云计算增值大数据。结合煤矿综合自动化的建设发展历程,研究了3种技术在煤矿安全生产保障中的作用和地位,提出了3种技术在煤矿生产安全保障中的关系:物联网是煤矿各个子系统建设的技术框架和路线图,大数据是矿山物联网建设的产物,云计算则是对大数据处理利用的技术手段,并指出基于物联网、大数据及云计算技术的煤矿安全生产监测监控系统将是主动式、多参数融合、具备预警功能的监测监控系统,可有效提升煤矿安全生产水平。     

基于工业物联网的智能矿山基础信息采集关键技术与平台

针对智能矿山的数据获取基于泛在感知、离不开工业物联网和大数据的基础技术支撑的情况,分析了煤矿自动化与监测监控数据采集技术及平台现状,即感知节点缺乏身份标志、数据无法共享、系统维护困难、系统软件烟窗式建设、数据融合困难等。提出了一种基于工业物联网的智能矿山基础信息采集流程与关键技术,涉及低功耗泛在感知技术、感知节点身份标志与数据共享技术、长时间免维护技术、数据分级交互与融合技术等;在此基础上提出了基于私有云部署的智能矿山基础信息平台结构和设计理念,只需1套基于微服务技术的分布式软件平台即可解决全矿井各类自动化数据的采集、分类存储、交互、融合分析,并实现与控制执行装置的联动控制。通过建立统一的技术和服务体系,包括统一的技术架构、技术栈,统一的主数据,统一的数据存储机制,统一的数据模型,统一的权限和用户界面模式,保障在同一软件平台下实现多种业务的有机融合;通过建立统一的基于物联网的数据采集模式,即加载适配不同的协议驱动,实现不同厂家专业系统的数据采集;通过建立统一的数据处理与存储机制、数据融合与发布机制,最终为智能矿山提供一致性数据源。     

煤矿信息化建设回顾与展望

从煤矿信息化的定义出发,回顾了煤矿信息化建设经历的单机(系统)自动化、综合自动化、矿山物联网、智能矿山、感知矿山等阶段的特征、典型问题及具有代表性的解决方案,指出:单机(系统)自动化矿山仅能够对单一设备或单一系统进行简单控制,属于煤矿信息化建设的初级阶段;综合自动化矿山实现了多系统间的自动化控制,解决了信息孤岛问题,属于煤矿信息化建设的中级阶段;物联网矿山、智能矿山分别实现了人与人、人与物和物与物相联及深度相联,感知矿山实现了矿山信息与状态的认知与知识集成,属于煤矿信息化建设的高级阶段。梳理了煤矿信息化、数字化、虚拟化和智慧化之间的关系,指出:煤矿信息化包括矿山数字化、虚拟化和智慧化的所有内容;物理矿山、数字矿山、虚拟矿山通过物的集成、数据集成和语义集成形成一个完整的闭合体,智慧矿山是该闭合体的核心。分析了目前煤矿信息化建设在感知层、网络层、平台层、应用层存在的主要问题,探讨了煤矿信息化技术的发展趋势:自治设备大量涌现;煤矿透明化与精准控制;边缘计算与云平台协同;智能APP大量涌现。