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。     

面向智慧矿山的工业互联网体系架构研究

根据智慧矿山的建设需求,对矿山工业互联网进行了分析。通过指出矿山工业互联网存在的挑战,从虚拟化、云计算和机器学习三大技术入手,提出一种矿山工业互联网四层体系架构。该框架能够满足矿山工业日益严苛的网络服务需求,对矿山工业互联网的研究具有一定的参考价值。     

智慧矿山关键技术研究初探

通过分析智慧矿山建设中存在的问题,对西山煤电集团官地矿智慧矿山建设提出"搭平台、搞集成、建标准"三步走战略,初步完成智慧矿山建设任务,建议适时提出国家或行业的建设规范标准,达到智慧矿山建设的格式统一和标准化。     

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。     

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。     

白音华三号矿智慧矿山建设体系

以白音华三号矿开采工艺和信息化建设现状为基础,结合国内外先进露天矿的建设经验和相关政策要求,提出了初级阶段、中级阶段和远期目标的3阶段建设思路和1个智慧管控平台与生产、安全、机电和管理4个业务子系统相融合的建设构架.从源头解决了智慧矿山建设速度慢、建设质量不高和个别系统重复建设的弊病.     

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...     

矿山工业互联网技术体系架构

根据矿山工业互联网的发展情况,首先对矿山工业互联网的内涵进行了阐述,并探讨了其与智能矿山的关系;其次,提出了矿山工业互联网的体系架构,以及其中的3个重要组成部分:网络体系、数据体系和安全体系,并分别描述了各体系的应用和定义;最后,对矿山工业互联网的技术进行了展望。     

智慧矿山“一张网”系统的建设及关键技术

智慧矿山是传统煤炭行业的最终转型模式,是驱动传统矿山工业的核心力量,为实现矿山由传统向智慧的转变,提出了智慧矿山"一张网"系统,探讨了智慧矿山"一张网"系统的内涵,提出了智慧矿山"一张网"系统的平台设计架构,该平台通过物联感知数据、大数据存储、AI智能分析应用,实现矿山拓、掘、运、选、安全生产管理等,从而达到安全、高效、绿色的矿山生产运营目标。     

智慧矿山系统工程及关键技术研究与实践

钻爆法巷道掘进的装药作业是巷道掘进的一个重要工序环节,传统的装药过程机械化程度较低,依赖人工操作,导致耗时费力且安全性较差。为了解决巷道掘进过程中钻爆法装药存在的问题,基于深度学习与智能算法技术,创新性地提出了智能化改进方案——智能炮孔检测与路径规划系统。该系统可以提高装药精度和施工效率,为钻爆法的智能化装药提供技术支持。系统架构为数据访问层、业务逻辑层和表示层,包括图像采集、数据处理、炮孔检测、路径规划和可视化界面等模块。首先,通过高精度图像传感器获取掘进工作面上的炮孔图像数据;其次,采用基于深度学习的炮孔智能检测模型进行数据处理和分析,实现对炮孔数据的准确检测和识别;最后,将改进贪心算法与2−opt局部搜索算法相结合,设计装药路径规划算法,实现了对装药顺序的高效规划和优化。系统集成了可视化功能,提供了直观的炮孔数据管理、智能炮孔识别、炮孔数据存档和装药路径规划等操作,方便施工人员进行实时监控和动态调整。研究结果表明,该系统在炮孔检测方面的准确率可达96.24%,路径规划算法的平均计算耗时为100 ms左右,该系统可提高钻爆法施工过程中装药的效率、安全性和智能化水平,服务于钻爆法巷道掘进智能化装药过程中的炮孔检测与路径规划。

     

智慧矿山资源技术系统构建的关键技术

智慧矿山是矿山发展的必然趋势,针对作为智慧矿山的重要组成部分的矿山资源系统构建,分析传统资源技术管理的缺陷和不足,分别从基于矿山开采全周期构建资源技术系统架构、规范业务管理流程、统一业务数据标准、数据增量存储、存储消重等关键技术进行论述,以达到人员结构优化、节支降耗的效果,保证矿山资源技术系统的完整构建和高效运行。     

矿井视觉计算体系架构与关键技术

煤矿井下特别是采掘工作面空间狭窄、装备众多、工艺条件及环境复杂、隐蔽致灾隐患多,因此实现智能化无人操作一直是煤炭行业内的普遍需求。建立有效的面向煤矿井下应用的视觉计算理论是实现煤矿智能化无人开采的重要一环。矿井视觉计算的主要任务是针对矿井这一特定应用领域,研究煤矿井下环境的感知、描述、识别和理解模型与框架,以使智能装备具有通过图像或视频感知煤矿井下三维环境信息,增强煤矿井下环境感知能力。为了有效推进该理论与实践的结合发展,使其更好地服务于煤矿智能化建设,首先围绕煤矿井下视觉计算的基本概念,分析计算机视觉与矿井视觉计算的异同,总结提出煤矿井下视觉计算的组成架构体系。然后,详细介绍煤矿井下视觉计算所涉及的视觉感知与增强、特征提取与特征描述、语义学习与视觉理解、三维视觉与空间重建、感算一体与边缘智能等关键技术,并从矿井视频智能识别、预警与机器人定位、导航等方面简要介绍视觉计算在煤矿井下的典型应用案例。最后给出煤矿井下视觉计算的发展趋势和展望,重点总结分析了目前矿井视觉计算在煤矿井下应用中存在的关键技术难题和矿井增强现实/混合现实、平行智能采矿2种重要的发展方向。随着煤矿井下视觉计算理论的不断...     

智慧露天煤矿在新IT架构下的关键技术

为了实现智慧露天煤矿的建设目标,研究了一种基于新IT架构下的智慧露天煤矿建设方案.新IT架构是基于"端-边-云-网-智"技术支撑,赋能与露天煤矿的场景应用和智能迭代,构建基于云原生+AI的逻辑体系,将基础数据、算法模型、分析信息利用5G技术传输至云中心汇集,子系统之间打通数据结构,实现本地化调用、辅助决策、高效交付、按...     

小保当煤矿智慧矿山生态环境防治体系建设模式研究

结合小保当矿井所处区域的环境特征、环境保护目标,以"创新驱动发展"战略,在遵循"高起点、高标准、示范性"基本建设理念的基础上,根据其开采工艺分析了可能产生的环境问题,构建了集"绿色生产、节能减排"、"以矿哺农、保护生态"、"资源利用、循环经济"、"生态文明、三位一体"四大模块,以"机构制度建设"、"监测监控体系"为重要保障的绿色循环体系。     

矿山生态环境数字孪生：内涵、架构与关键技术

在双碳国家战略和新一代信息技术广泛应用的时代背景下,体系化、精准化和智能化是矿山生态环境治理的重要发展方向。我国矿山生态环境治理长期以来开展了较为丰富的信息化建设,但仍然面临缺乏综合性监测体系、生态演变建模不准确、生态治理依赖专家经验、无信息化决策工具等问题。据此,提出了矿山生态环境数字孪生(Digital Twin of Mine Ecological Environment,DTME)的科学内涵,并介绍了其总体架构、功能特点与系统构建关键技术。定义了矿山生态环境数字孪生是以天-空-地多源监测、人工智能建模为基础,在虚拟空间建立与现实矿山生态环境要素一一对应、演变过程相互映射、作用机制相互匹配的孪生系统,进而通过方案优化或反馈控制支持矿山生态环境全过程科学治理。详细介绍了DTME的总体架构,包括物理矿山生态环境、监测终端、孪生数据、信息链路、云边端服务、虚拟矿山生态环境和控制终端7个组成部分。DTME以现实应用需求为导向,具有矿山生态质量动态监测与体检、生态演变模拟与影响因子解析、生态变化过程预测、生态风险预警、智能分级分区生态修复、生态修复效果评价和生态环境监管等功能。最后,归纳了...     

智慧矿山信息系统通用技术规范解读及关键技术探讨

当前,我国工业生产正面临智能化的技术革新,煤炭行业也同样处于智能化建设的浪潮之中。煤矿智能化的技术革新催动着煤矿安全管理迈入智能化,以安全风险智能管控为方向的煤矿智能化安全是智能煤矿建设的安全前提和安全保障。针对煤矿生产安全风险防控关键问题,首先明晰了双重预防机制的基本逻辑及存在的不足。双重预防机制是通过超前辨识安全风险,制定相应管控措施,并结合隐患排查闭环处理程序来防治严重生产安全事件发生的一套行之有效的安全管理方法。其不足在于未将风险的动态变化特性充分考虑。在分析双重预防机制不足的基础上,系统阐述了智能化安全管理要求下的智能双重预防机制逻辑及其优点。智能双重预防在原有固有风险分级管控基础上,实现对剩余风险的动态评估、预测预警,从而在风险真正失控之前采取相应管控措施,避免隐患出现。以安全风险分级管控和隐患排查治理双重预防机制管理方法为基础,提出智能双重预防机制及智能安全管控平台,并论述了其系统架构、运行逻辑及建设基础。对于安全管理工作而言,智能安全管控平台科学回答了哪个人、什么时候、到哪里、检查什么等一系列问题,在对各个风险定期全覆盖管控的基础上,实现了不同风险等级的差异化资源投入和对隐患的及时、超前管控,在提高安全管理绩效的同时,使得各项安全管理活动简单化。在管控平台的基础上,讨论了平台所需的关键技术。包括全面安全数据数字化、采集与传输,全面安全数据的存储与管理,基于安全管理场景的智能算法模型,智能化硬件与管控平台的集成,以及基于CPS或数字孪生的数据可视化展示与远程交互技术。以双重预防机制为基础,提出智能双重预防机制及智能安全管控平台,在安全资源精益配置的基础上实现对安全风险的超前管控,进而从根本上提升企业安全水平,实现本质安全。

     

浅谈数字化矿山建设整体架构思路

我国是世界矿产大国,但矿产资源是不可再生的宝贵财富,由于采矿工业涉及到国家的资源利用、环境保护、人身安全和可持续发展战略,所以"数字矿山"技术多年来一直是世界采矿大国包括美国、加拿大、澳大利亚、南非和我国科技研发的重要领域之一。本文从我国数字化矿山的现状出发,探讨了数字化矿山的功能体系,对建设数字化矿山的关键技术进行系统地分析。