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。     

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。     

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...     

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...     

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。     

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。     

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...     

基于数字孪生的煤矿智能管控平台架构研究与实现

为完成煤矿智能化升级转型，对煤矿智能开采现状进行了分析，提出基于数字孪生的煤矿智能管控平台的概念。该平台以数字孪生技术为核心，结合GIS、建模、仿真等关键技术，融合应用物联网、大数据、云计算及人工智能，赋予数据空间维度信息，使数字矿山与物理矿山之间进行实时交互，忠实地复现物理矿山整个生命周期的运行状态与轨迹，推动煤矿传统生产全面升级，向数字化、智能化转型。实际应用测试表明，该平台提高了煤矿数据采集、存储、传输和分析的能力，降低了安全事故发生概率，能有效为数字孪生和智能管控煤矿生产各个环节的深度融合提供服务。     

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。     

地下金属矿山智能化技术进展

智能矿山作为未来矿山的生产方式,已在国内外矿业界受到普遍关注。从宏观战略引导和矿山建设实践两个层面梳理总结了国内外地下金属矿山智能化建设的目标、理念、建设经验、关键技术以及所取得 的成果。通过分析国内外智能矿山建设的战略导向和代表性建设实践,得出国外先进矿山采用从矿山自动化到智能化的推进方式,我国矿山则从两化融合与智能制造引导下的智能化战略入手,历经了从数字矿山到智 能矿山的逐步发展过程。对比国内外矿山智能化建设特点后总结得出,我国地下金属矿山应在借鉴国外先进经验的基础上,发挥技术积累、融合创新、推进速度、协同建设等方面优势,以数字化技术、5G技术、人工 智能技术的飞速发展为支撑,形成与自身资源条件、技术水平、人员素质相匹配的技术方案与推进方式。最后总结得出我国的地下金属矿山智能化建设的发展趋势在于,结合绿色矿山的建设要求,以矿床模型的延伸 应用和匹配于智能矿山的开采工艺变革为前提,在标准化的数据资源规划基础上,构建面向5G+工业互联网和虚拟现实的生产管控应用场景,实现面向大数据的全局优化决策。     

智慧矿山三维可视化管理系统研发

针对我国智慧矿山建设过程中存在的多系统、数据难以有效整合的问题,基于三维还原技术,通过智能运维对矿山大数据进行采集、分析、计算、输入、呈现,研发了智慧矿山三维可视化管理系统。介绍系统的架构设计、三维场景的构建、异构数据的整合、智能设备的连接,完成数字矿井子系统、厂站管理子系统的构建。实现了矿山数据实时图形可视化、场景化以及实时交互,提升了矿业企业的管理水平和工作效率,为智慧矿山建设提供了参考。     

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。     

智慧煤矿的建设路径探讨

随着信息化和工业化的进一步深入融合,人工智能、物联网、云计算、大数据等技术的飞速发展,智慧煤矿是煤炭行业未来发展的方向。在明确了智慧煤矿的建设目标后,从6个方面阐述了建设智慧煤矿的措施,认为智慧煤矿的建设必须在制定相关技术规范和标准的前提下用好各种新技术。应在一张图建设的基础上,加快智能采煤装备和快速掘进装备研发,构建大数据平台,探索智慧决策的应用模型。     

智能化煤矿数据模型及复杂巨系统耦合技术体系

煤矿井下同步运行着通信、传感、控制等大小上百个子系统,形成了越来越复杂的智能化巨系统.针对整个矿井智能化巨系统缺乏统一数据模型、传感器数据不完备、跨系统数据融合等难题,提出统一的多源异构数据融合处理方法——基于"分级抽取-关联分析-虚实映射"的数据逻辑模型,构建了完整的煤矿井下跨系统全时空信息数字感知体系,形成集井下现...     

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。     

三论数字矿山——借力物联网保障矿山安全与智能采矿

在简要总结我国数字矿山建设成效的基础上,梳理了数字矿山内涵及其不同理解,讨论了自动采矿、遥控采矿、矿山物联网、感知矿山、智能采矿等相关概念及其与数字矿山的联系。结合采矿科技进步,采用数字化、信息化与自动化3条主线对数字矿山等概念进行了矩阵描述。指出：数字化、信息化、自动化是智能采矿的3项关键技术,数字化与信息化相辅相成,共同支撑矿山自动化;数字矿山是感知矿山与智能采矿的基础,感知矿山是智能采矿的保障。以当前煤矿安全避险六大系统建设和金属矿无人采矿系统技术发展为例,明确了数字矿山借力物联网的新任务。并面向矿山安全与智能采矿,分析提出了“十二五”期间数字矿山的5个主攻方向,即数字矿山集成平台、采矿模拟仿真系统、露天矿全自动化系统、井下定位与导航技术、采场环境智能感知技术。     

基于云计算的矿用设备监察管理系统设计

矿用设备科学管理是实现煤矿安全生产的重要环节,以煤矿自动化生产系统为基础,基于云计算技术设计了矿用设备监察管理系统,分析了系统总体架构和技术架构,介绍了系统包含的各个子系统,并详细阐述了各个子系统包含的主要功能模块设计。矿用设备监察管理系统主要功能包括矿端和省级政府端两级应用,在为煤矿企业提供服务的同时,直接把煤矿企业矿用设备生产管理过程的数据保存在中心数据库,并与省级监管监察大数据采集联网云平台实时对接,满足各级监管监察部门的联网监察要求。     

基于“互联网+”智慧露天煤矿建设发展新构想

智慧露天煤矿建设不是各种信息化系统的简单堆砌,而是通过将物联网、大数据、云计算、人工智能、移动互联网、无人机、三维激光扫描等技术和装备与露天矿山开采有机结合,形成露天矿山互联、感知、分析、自学习、预测、决策、控制的完整的具有符合露天矿智能开采的“智慧大脑”系统。通过对露天矿山“智慧大脑”的构建,从无人机测量、智能调度及物料流规划、违章行为智能识别以及多源数据融合等角度出发,最终实现露天矿采掘、运输、排土、洗选、物流、风险预警、生态保护、安全管理等各个生产环节的智能化、开采资源利用的最大化、生态开采扰动的最小化、生态恢复的最优化、职业卫生危害的降低和矿山生产的无人化,实现“互联网+”的露天矿山智慧化生产、精细化开采,对我国金属、非金属露天矿山智能化建设同样具有重要借鉴。