智能化煤矿大数据平台架构及数据处理关键技术研究

随着煤矿智能化技术深度推进,其数据量级及类型均呈爆炸式增长,利用大数据技术针对煤矿多源海量数据进行集成分析与数据价值挖掘,实现动态诊断与辅助决策,成为煤矿智能化的关键。煤矿大数据平台向下实现多源异构感知数据的接入、集成和融合,向上为各种煤矿智能化应用提供数据服务,打通感知数据和数据智能应用之间的屏障,是煤矿智能化运行的基础。针对当前煤矿大数据平台建设初级阶段缺乏成熟建设体系的现状,在分析煤矿大数据数据来源、数据特征以及处理要求的基础上,提出由数据接入层、数据存储层、数据资产管理层、数据服务层构成的煤矿大数据集成分析平台技术架构;系统研究数据接入与存储系统,主数据管理系统及数据服务系统等大数据平台关键系统,从而建立大数据平台基础框架,为大数据融合分析处理提供基础数据与资源能力;针对煤矿大数据处理要求,研究数据获取与数据标准管理,提出基于位号的煤矿数据编码标准,实现煤矿数据标准化管理,并在此基础上研究数据集成与数据治理技术与数据可视化技术,实现数据全生命周期管理;研究提出基于循环神经网络的数据预测及基于知识工程的态势感知与推理等基于人工智能的处理算法实现数据纵向和横向的智能化分析。以陕煤张家峁煤矿及陕西延长石油巴拉素煤矿为代表进行大数据平台建设与工程实践,为建设智能化煤矿大数据平台,构建煤矿数据生态提供技术参考。     

煤炭洗选智能化建设思路与路径探索

为了选煤厂智能化建设顺利完成,对煤炭洗选智能化建设思路与路径进行了探索;以信息实时感知、数据网络建设、管理平台建设、模块智能控制、智能分析决策等技术为着力点,提出以选煤业务为关键、数据信息为核心的顶层设计思路;选煤厂整体智能化建设路径以煤炭洗选环节智能化建设为主要载体,辅以人员安全保障、智能供配电、设备感知、个性辅助技术开发,基于网络大数据技术统筹于一体化平台管理应用的深度融合,实现具有智能决策和效益最优特征的煤炭智能洗选目标。     

集团级火电智能燃煤综合管理平台的应用体系构建

随着能源互联网建设的推进,对电源侧自动化和智能化要求不断提高。燃煤系统作为火力发电的燃料供给单元,伴随着新一代信息技术与传统产业的深度融合,其智能化建设成为各发电企业智能化建设中的重要推进工作。介绍集团级平台整体架构,从硬件设备组成及数据接入概括系统部署,再从构建燃煤信息全面感知及采集体系、通信协议转换、边缘数据自动处理、智能燃煤控制系统等方面阐述企业级智能燃煤平台管理,介绍区域级应用平台及云端核心仿真数据库,并从云端故障诊断分析、设备状态分析模型优化、锅炉机组经济运行指导、燃煤成本管控优化等方面剖析集团级火电智能燃煤管控平台的综合管理多级应用。通过集团级火电智能燃煤管控的多级应用体系构建,将应用物联网、大数据、人工智能、机器人等新一代信息技术与燃煤系统进行深度融合,基于云平台建设专家知识库,实现燃煤采购调度、设备故障诊断、管理分析决策的智能化运行。在保障燃煤机组运行安全、环保达标的基础上,实现集团公司信息的实时共享,有效提升电厂燃料管理质量,推动集团公司火电板块持续降本增效,使综合成本最优,从而全面建成以厂级燃煤全生命周期为技术基础的综合服务体系,进而实现集团燃煤集约化管控。     

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。     

基于地质大数据工作面智能精准开采关键技术研究

针对当前综采工作面智能化开采系统存在自主适应工作面地质变化条件能力差、无法根据工作面生产条件变化实现精准调控生产工序过程等问题,设计一种基于工作面地质与环境的精准控制模型的综放工作面智能化开采系统,并对其系统架构和关键技术进行阐述和研究分析,该系统能够利用大数据智能分析决策平台实现工作面“三机一架”设备的姿态感知、协同作业及精准控制,最终实现综采工作面智能化安全高效开采的目的。通过在耿村煤矿13200综放工作面得成功应用,结果表明,该智能化开采系统给矿井带来巨大的经济效益和社会效益,同时为综放工作面智能化开采系统的建立提供了技术思路,具有极大的推广应用价值。     

跳汰机智能控制技术研究进展

煤炭分选作为我国煤炭清洁高效利用的有效途径之一,其智能化已成为当前选煤技术发展的热点和潮流。在煤炭分选设备中,跳汰机作为主要设备之一,其智能化控制技术近年来取得了长足的进步。本文从分选参数智能感知技术、床层状态智能控制技术、产品指标智能决策系统、常见故障与智能诊断技术四个方面对跳汰机智能控制技术进行了综述,并探讨了其未来发展趋势。智能感知技术的关键在于数据去噪和校准,以确保数据的准确性和可靠性。床层状态智能控制技术通过对床层状态控制模型和策略的研究,以实现对床层状态的精准控制和调节。同时,基于大数据和深度学习的产品指标预测和决策,通过对大量数据的分析和学习,实现产品指标的准确预测和优化决策。此外,针对跳汰机常见故障的智能诊断技术也是研究的重点之一。故障智能诊断和远程维护能够发现设备故障,从而提高设备的可靠性和稳定性。综上所述,跳汰机智能控制技术的不断创新和应用将推动跳汰机智能化水平的进一步提升,为我国煤炭清洁高效利用提供更加可靠和先进的技术支持。     

乌拉根锌矿卡车调度系统应用研究

为了提升乌拉根锌矿的信息化、安全水平和效率,本着有效提升露天矿山的实际运营管理水平,结合国内外的研究成果,引入了智能化的卡车调度系统。从该项目效果情况看,先进性体现在实现车辆状态监控、安全监控、历史回放,实现多种调度方式相结合的智能生产调度,采场现状、车辆及其他位置信息多维展示,实现自动/半自动配矿,实现调度中心实时采运调度,实现自动计量、分析、查询和修改统计报表数据,与采场边坡监测系统融合提高安全管理水平,实现一塔多用,根据矿山实际建立"卡车调度系统运维管理规范"等应用方式。卡车调度系统需要借助统一的管理平台,系统整合不同厂家、单位的信息、数字、智能化产品,来提升项目总体的决策水平。按照智能化矿山发展方向需随时从矿山实际出发拓展智能矿山技术应用。     

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。     

融合5G技术生态的智能煤矿总体架构及核心场景

5G技术的到来,强化和深度融合了物联网、大数据、人工智能等技术,已经形成了较为成熟的5G技术生态,有力推动了包括煤炭企业在内的各个行业的转型升级和智能化发展。通过分析移动通信技术与煤矿建设的关系,明确了5G技术在煤矿生产中所具有的重要作用,揭示了5G技术生态是智能煤矿建设的重要推动力;详析分析了当前制约煤矿智能化的井下高效通信、装备智能化、决策智能化等方面的主要问题,并且从5G技术生态的角度探讨了解决当前问题的技术手段;研究了智能煤矿的内涵,提出了智能煤矿的定义,明确了智能煤矿必须具备时空一体、万物互联、数据融合、全息感知、业务联动、智能决策六大特征;揭示了智能煤矿基础设施所需要的5G技术生态、混合云和GIM技术等3个技术要素,提出顶层设计中所涉及的云边端思维模式、微服务架构和基于一张图的智能态势分析与决策等3个设计理念,从而完成了对智能煤矿建设总体架构的构建。同时,对智能煤矿建设中包括智能探测、智能掘进、智能开采、智能通风、智能洗选和智能调度在内6个典型应用场景所需的研究重点和方向进行了阐述。最后,以延长石油矿业巴拉素煤矿为实例,在兼顾实际开采条件和发展愿景条件下实践了笔者提出的智能...     

工业互联网安全态势感知平台的应用研究

详细研究态势感知平台的设计与实现,以满足多源数据的集成、实时监测和复杂态势分析的需求。分析了不同领域中的态势感知需求,并基于需求设计了一个分布式的态势感知平台。该平台采用了大数据技术和分布式计算架构,能够处理大规模数据和实时数据流。该平台能够高效地实现态势感知,并为决策者提供准确、及时的态势信息。平台的可视化展示给决策者提供直观的理解和分析,并利用态势信息做出更加明智的决策。     

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。     

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。     

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...     

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。     

矿山生产作业场景视频结构化分析关键技术

随着5G通信、边缘计算、大数据和人工智能等技术在煤炭工业生产场景的应用,各类视频设备和功能系统急剧增多。为提高矿山安全生产的协同管控能力和智能决策水平,解决矿山各业务系统智能化程度低、深度信息感知能力差以及决策能力弱的问题,需要对具体生产场景下的视频结构化分析相关技术进行深入研究,构建跨场景的态势感知与协作、全流程的生产状态监控的智慧矿山生产视频结构化分析系统平台。建议从人、机、料、法、环5个维度融合分析矿山视频数据,通过场景认知和生产规则建模以应对复杂作业场景下业务场景识别的需求,对矿山生产业务及规则进行结构化特征建模,从时间、空间以及语义等方面对目标特征进行组合分析与分级索引,在云边协同技术架构下,让感知数据上行、规则模型下行,研发能够快速进行全系列结构化数据传递、全场景语义信息融合以及全流程生产风险管控的云边协同视频结构化分析平台,形成更加符合矿山工业形态的非结构化数据治理模式。在深入分析矿山安全生产需求和视频结构化分析技术特性的基础上,提出研究矿山作业场景视频结构化分析机制、矿山作业场景认知与规则建模技术、人员安全行为分析督导技术、设备状态视频监控联合分析技术、视频分析应急协同...     

变压器非电量保护智能感知方法研究

当前研究方法存在数据采集效率低、无法满足实际数据使用需求等问题,设计一种新的变压器非电量保护智能感知方法。通过四象限图法实施非电量保护数据采集优先等级的判别,以便针对不同数据采取不同的采集策略,对采集的非电量保护数据样本实施特征提取,搭建变压器非电量保护智能感知模型,在模型中输入提取变压器非电量保护数据特征,实现变压器非电量保护智能感知的目的,在现场实施设计方法的性能应用与案例分析,以测试该方法的性能。测试结果为该方法可以实现气体健康置信度与变压器故障率的准确、智能化感知,可以满足设计需求与实际使用需求。     

基于模型的选煤厂生产调度系统设计

针对智能化选煤厂生产调度系统具有环境适应性强、约束条件多、可动态管理的特点,设计基于Petri网模型的选煤厂生产调度系统。在简单分析Petri网基本原理的基础上,重点分析了选煤厂基于模型的生产调度系统的模型设计、系统设计并完成系统应用。实际应用结果表明,设计并实现的基于模型的选煤厂生产调度系统满足设计要求,提升了选煤厂智能化水平,有助于实现选煤厂高效、智能、安全生产。     

基于内存数据库的电网实时智能监测系统的设计与实现

将内存数据库技术引入到电网实时智能监测系统中,并对其体系结构和关键的实现技术如SQL语法解析、多线程并发和数据转存策略进行改进,使之适合电网实时监测的具体应用。将经过改进的内存数据库技术整合到电网实时监测系统中,并在此基础上,提出并实现一个完整的基于内存数据库技术的企业电网智能监测系统的框架模型。该框架模型能够在保证数据实时性的同时,提高监测系统的海量数据的并行处理能力和系统的稳定性,满足了电网实时智能监测的需要。     

西湾露天煤矿110t大型矿山卡车无人驾驶系统关键技术

为了实现露天煤矿大型矿用卡车无人驾驶的目标,神华西湾露天煤矿设计一套集云、管、端的智能化矿山卡车无人驾驶系统,包含智能感知、智能避障、机器人驾驶系统、通讯网络平台与集群卡车调度5大关键技术,基于多系统异构数据的融合,初步实现了矿山卡车自主装卸,自主寻迹驾驶,智能避障等,实现地面调度指挥中心远程控制露天煤矿作业区车队"无人化"开采,树立了我国煤矿行业无人驾驶的新标杆。