智能矿山平台建设与实现

智能矿山平台建设与实现

纪振鹏

沈阳嘉纳工程技术有限公司辽宁省沈阳市110000

摘要：现阶段数字化矿山建设中存在很多问题，本文探讨了矿山工业互联网内涵，分析矿山信息化建设存在的问题，提出了智能矿山平台设计架构。该平台利用感知技术及高可靠性的现场控制技术，可实现对作业现场环境、人员、设备的全方位感知及物联控制，对矿山整体生产过程实现智能监控；利用大数据处理技术构建统一的数据运维层，可实现矿山主数据、实时监测监控数据、地理地测数据、运营管理数据等的统一管理、利用，提高数据利用率；利用大数据及深度学习技术将采集、录入及抽取的数据进行汇总、分类处理，实现数据的综合利用，提升矿山管控能力。

关键词：矿山开采；智能矿山；建设

引言

矿山工业互联网技术伴随着互联网与自动化矿山、信息化矿山、数字化矿山技术的不断发展，在矿山行业逐步得到应用并进一步发展成为智能矿山的重要内容。针对智能矿山技术发展，在工业互联网技术研究基础上，着眼于智能矿山，对矿山工业互联网技术发展进行探讨。

1矿山工业互联网内涵

矿山工业互联网是智能矿山架构体系的基础，其通过智能传感装备对矿山生产运行与经营管理过程中任何事物的状态进行实时感知，具备“人-物”之间互联互通、元数据交互和深度共享，实现矿山全系统的互联互通，通过矿山数据全周期感知、采集和自动分析，建立深度学习知识库、最优决策并对矿山安全、生产、运营、设计等环节进行自动调控，实现矿山各类系统运行的高效协同、运营管理成本的有效降低。智能矿山建设与矿山工业互联网技术有着密切的联系，智能矿山的实现主要依托2方面基础能力:一是矿山的智能开采技术，包括先进开采装备、先进材料和先进工艺等，是决定矿山智能开采的根本；二是矿山工业互联网，包括智能传感控制软硬件、工业网络、大数据平台等综合信息技术要素，是充分发挥开采装备、先进工艺和材料的潜能，进一步优化资源配置、提高开采效率和实现安全、绿色开采的关键。因此，矿山工业互联网是智能矿山的关键基础，为智能矿山提供必须的共性基础设施和能力，是支撑矿山智能化发展的基础保障。

2矿山信息化建设存在的问题

矿山信息化建设过程中，存在的问题很多，主要包括以下几个方面：1)缺乏信息化标准。在矿山信息化建设中，相关标准的制定非常欠缺，由此导致种类繁多的系统之间:数据描述、分类编码、存储格式差别很大;元数据标准各不相同;通信接口和传输协议不统一;信息集成方式也不一致等。2)缺乏多学科交叉应用。理想层面的矿山信息化系统应该是采矿、安全、地测、机电、通信、管理等多学科交叉融合的集成应用，这就需要一个能搭载各学科知识应用的开放性公共平台，以实现集成各学科服务于一体，但目前尚未形成这样的平台。3)重硬件轻软件。我国矿山信息化实施案例中普遍存在重硬件轻软件的现象，据统计，煤炭行业在信息化建设投资中，硬件投入占比接近70%，而软件投入仅在20%左右，从而导致煤炭企业信息资源没有得到有效的开发，难以很好满足矿井实际生产的需求。

3国外智能化矿山建设

国外很多矿山已经实现了成熟的机械化开采，一些世界先进的矿山已经使用山特维克智能化采矿设备和山特维克AutoMine®自动化采矿系统实现井下智能开采。据统计2016年全世界使用山特维克AutoMine®系统的约24个矿山，包括Boliden，LKAB，PetraDiamands，Codelco，Glencore，CMOCNorthParkes，Pybar，Newcrest等世界知名矿业公司。其中，中国洛阳钼业的澳大利亚NorthParkes矿已经达到世界先进水平。山特维克Optimine®矿山信息管理系统，帮助很多矿山实现井下设备监控、实时位置跟踪、任务计划下达、任务管理、钻孔计划可视、地下巷道三维可视化帮助矿山优化采矿流程。最近，山特维克发布了Optimine®Analytic矿山信息管理分析系统，这套系统是山特维克与南非芬什矿（FinschMine）和澳大利亚知名承包商Barminco共同合作的成果。帮助矿山跟踪设备和操作人员的表现、跟踪不同工作任务完成情况、最小化潜在的暂停时间并在交接班时重新安排资源分配。

4智能矿山平台设计

智能矿山平台架构主要由３层组成，分别是：物联感知层、传输层、智能应用与决策层，物联感知层：主要由现场大量传感器、执行器、工业视频前端摄像机、智能手持终端设备、ＲＦＩＤ、电源、定位装置等设备构成，实现作业现场环境安全、生产工况的全面感知，依托井下各传感装置、控制装置、定位装置的物联规则，实现各传感器、控制器之间的自动智能识别与就地控制。传输层：完成物联感知层各节点的组网控制及信息汇总，并通过各种通信网络（如ＷｉＦｉ、ＵＷＢ、ＵＨＦ、蓝牙、４Ｇ及未来的高速移动通信技术（ＵＨＴ）及超高速移动通信技术（ＥＵＨＴ））技术和工业以太网主干网完成矿山物联感知层设备配置信息、传感器实时数据、控制命令、视频、定位位置等数据信息的高效可靠传输。智能应用与决策层：主要包括监测监控层、数据运维层和智能决策应用层。监测监控层主要以专业监测监控为核心，包括环境安全监控、主井提升、电力监控等，实现对作业现场环境安全、生产过程的实时监测与专业化控制，如安全监控系统的异地断电、主井提升系统的提升控制、计量系统的基于瞬时产量的年月日累计产量计算、电力监控系统的防越级跳闸等。数据运维层主要利用Ｈａｄｏｏｐ＋Ｓｐａｒｋ大数据平台或非关系型数据库（ＮｏＳＱＬ）等构建智能矿山数据中心，完成智能矿山主数据、安全生产监测监控数据、地理地测空间基础数据、运营管理数据等的集中统一存储，应用大数据及物联网等技术实现对视频数据、实时数据、管理数据进行汇总、筛选、清洗、综合分析。矿山数据中心按照数据来源及数据属性分为主数据管理中心、实时监测监控数据中心、地理地测空间数据中心与运营管理数据中心。①主数据管理中心依托物联网编码体系，实现矿山各类基础数据信息的统一管理，包含部门、职务、人员、证照、区域地点、系统编码、传感器类别、控制器类别等，并通过统一的数据接口为智能矿山平台应用提供基础数据的共享。②实时监测监控数据中心实现对安全监测监控、移动目标、生产过程控制数据的实时采集、处理与存储。③地理地测空间数据中心实现对矿山地理地测类空间数据及模型的存储，包括地面地形、井下地质、井巷工程、设备模型等。④运营管理数据中心实现对日常安全、生产、运营调度等管理类数据的存储与应用，并通过数据抽取、转换、装载技术抽取及应用矿山经营类数据，包括成本、人力资源、设备资产、财务、运销、物资及行业动态信息。

结语

智能矿山平台是当前数字化矿山建设走向智慧矿山的中间阶段。智能矿山平台应用物联网、大数据、深度学习等技术，实现了矿山井下全方位感知及生产过程协调控制，实现了矿山计划、生产过程、安全保障及销售等全过程一体化控制，促进了矿山安全、生产、运营风险综合性防控水平的提高，达到了“智能生产、智能监控、减人提效、绿色开采”的目标。

参考文献

[1]孙继平.煤矿信息化与自动化发展趋势[J].工矿自动化，2015(4):1－5.

[2]韩茜.智慧矿山信息化标准化系统关键问题研究[D].北京：中国矿业大学（北京），2016.

[3]郑磊.基于云计算的省级煤矿安全生产监管信息平台建设思路[Ｊ].中州煤炭，２０１６，５０（８）：１１０－１１３.

[4]孙继平.煤矿信息化与自动化发展趋势[J].工矿自动化，2015（4）：1－5.