智慧矿山系统的发展与应用

智慧矿山系统的发展与应用

蔡毅1,2

（1.中煤科工集团重庆研究院有限公司，重庆  400039；

2.瓦斯灾害监控与应急技术国家重点实验室，重庆 400037）

作者简介：蔡毅（1984-），四川省宜宾市人，工程师，本科。2004年毕业于重庆大学电子信息工程专业，主要从事瓦斯监测系统现场应用技术、仪器仪表、综合自动化等方面的研究与技术推广等工作。

摘要：近年来，矿业发展进程仍然面临着资源能源效益差、安全威胁大、环境损害重等的困难，以及产业结构不合理、产品附加值偏低等的问题，严重制约着矿产资源开发利用的可持续发展。工业互联网、高速网络等新技术的出现，促使诞生了一系列矿山问题解决方案。2019年3月5日，在国务院政府工作报告中第一次出现了新名词“智能+”，并指出要创建工业互联网平台，拓展“智能+”技术的运用范围，为传统产业转型赋能。为了实现可持续开发，传统矿山的智能化升级迫在眉睫，对矿山系统智能化设计值得深入研究。矿山智能化以工业互联网为基础，诞生了一系列的矿山技术解决方案，但是无法综合地、系统地解决智能矿山在升级过程中的安全、控制等管理性问题，缺乏从矿山综合管理视角的智能矿山系统设计方法。基于此，本篇文章对智慧矿山系统的发展与应用进行研究，以供参考。

关键词：智慧矿山；发展现状；应用分析

引言

智能化矿山建设是深入贯彻落实能源安全新战略的重要举措，是推动煤炭工业转型升级、高质量发展的核心技术支撑，是实现矿山减员增效，从根本上消除事故隐患、提高矿山安全水平的有效手段。国家对智慧矿山的重视程度逐步提高，智能化矿山的建设范畴也从矿山逐步延伸到非煤类矿山。各地方政府积极助力矿山智能化发展，对智慧矿山建设提供政策、资金、项目示范等支持，鼓励矿企开展智慧矿山建设。

1智慧矿山的定义

目前，我国学者对智慧矿山的定义已基本形成共识，普遍认为智慧矿山指在目前矿山建设和煤炭开采的基础上，借助大数据、人工智能、云计算和物联网等现代化计算机技术理论，构建一个网络通信协同化、数据采集标准化、自主决策智能化、数据处理系统化的综合信息管理系统，实现设备互通互联，具备自主分析、学习、决策和预测等多项功能，确保井下巷道掘进、煤炭开采、供电、排水、通风及生产经营管理等实现智能化高效运行。智慧矿山建设在达到一定程度后，会大幅提升采煤效率，逐步减少井下作业人数，显著降低劳动强度，切实保障人身和生命安全，有效提升其地位和尊严。矿山行业也会从刻板的“傻大粗”印象中走出来，朝向“高精尖”的形象迈进，将来媒体和公众眼中的矿工不再是“灰头土脸”的样子，而是在控制室操作的技术人员。总之，智慧矿山是将传统的监测、采掘及管理等工作与现代化技术紧密融合，利用信息化平台建设实现矿山安全、生产及管理的智能化决策和远程化控制，力争实现矿井下无人化、少人化作业的目标，从而实现高效、安全、智能和绿色开采。

2采矿行业现状及痛点

矿产资源是国民经济建设与社会发展的重要物质基础，但传统采矿存在生产环境恶劣、安全事故频发和生产效率不高等诸多问题。一是矿山工作面危险系数高，露天矿面临塌方、滑坡等地质灾害，工矿易发生顶板塌陷、瓦斯超标、透水等安全事故，矿山无人化需求强烈。二是5G网络需求迫切，矿用机械设备如挖掘机、电铲、采煤机、掘进机等设备在作业过程中处于快速移动状态，工作面的结构强度随之改变，现有的4G技术、Wi-Fi等无线通信技术传输距离短、穿透性差、不稳定、带宽窄、时延长等缺点，难以满足高清视频调度、远程操控、对信号带宽和时延的高精尖要求。三是成本高。一方面矿工的高流动性导致招聘成本、管理运营成本持续上升，另一方面矿工的素质参差不齐，因操作不当等造成的车辆故障、人身事故、生产辅助材料浪费等现象层出不穷，导致材料成本、人力成本、运维成本居高不下。5G+智慧采矿是以5G技术为基础载体，利用物联网、云计算、大数据、区块链、AI、VR等先进技术与煤炭产业融合发展，实现矿山数据的全面感知、动态传输、实时分析，并形成科学的智能控制体系，为高层科学决策提供依据，为企业降本增效提供动力。对5G的应用需求大致可以分为三种类型：一类是以上行数据传输为主的信息采集类，比如视频信息的采集，各类传感器信息的采集；一类是以下行数据传输为主的控制类应用，比如远程操控、自动驾驶等；还有一类是双向交互类，比如语音通信等。其中，采集类应用一般对上行带宽和支持的连接数要求比较高，例如视频采集类，一台1080p的摄像头就需要至少4Mbps的上行容量；控制类的应用主要是对时延和可靠性要求比较高；交互类业务对带宽、延迟要求中等，上下行流量基本对称。

3智慧矿山系统的关键技术

3.1建筑信息模型技术

建筑信息模型（BuildingInformationModel，BIM）技术自2002年在我国发展中得到应用以来，不断地进行优化和升级，目前在智慧矿山系统工程中也属于发挥重要作用的关键技术，有较强的可视化能力和模拟性，能够针对矿山的具体情况定制相应的建筑模型，让采矿团队的管理人员能够根据模型的具体情况制定相应的矿产开采计划，提高矿采开采的合理性，降低矿产开采的难度和危险性。在进行矿产开采的过程中，绝大部分的工人都会经过专业的培训，无论是普通开采工人还是技术操作工人，都会有具体的工作内容培训，工人的专业能力得到了高度的保障，但是，每位工人对矿产的实际结构和具体情况不了解，还是会存在着开采的风险，有建筑信息模型技术的支持，矿产工人可以在实际开采之前借助模型进行开采的演练，提高开采人员对矿产的了解程度，对地质情况的了解能够有效降低矿采开放的危险性。

3.2异构业务承载技术

智慧矿山中不同的设备在进行数据采集的时候，为了保障数据的准确性和合理性，设备记录数据所应用的格式有所差别，在进行数据分析的时候，也需要应用不同的技术和不同的组件对数据进行分析，在这一过程中，需要有承载容器的支持，才能够将不同格式的数据进行分类、分派给不同的软件进行数据组合、呈现，让数据的分析和结果更加直观、可信，其中应用频率最高的承载容器为Docker，其能够对接不同的数据结构，自主分辨数据传递的格式，统一管理数据的计算和分析资源，提高数据分析的效率。异构业务承载技术的应用让智慧矿山的信息数据得到了统一管理，但是却相互隔离、不会受到彼此的影响，在能够共享计算资源的同时，进行差异化结构数据分别计算，提高了数据结果的合理性。

4智慧矿山高质量发展策略

4.1国家级能源矿业平台

把矿产资源生产的安全监测系统、高危作业岗位、主要危险源等信息输入平台，对重大工程生产实行全流程的安全监控，达到矿产资源利用和生产的智能化全流程运行。依托工业互联网建立监测、安全感知、处置、预警和评估体系，不断提高煤炭企业安全生产的网络化、数字化及智能化程度，构建“安全生产+工业互联网”的协同新模式，能达到对重大灾害智能预测预警、快速救援响应和快速配置应急物资的要求.

4.2规范能源、矿业数据标准

对数据体系的共享规则和架构予以明确，确定信息传输、采集、交换、存储、服务、共享等标准，切实保证多源异构数据与全生命周期矿业数据管理的有效融合，并达到高效利用的目的。强化对应用数据平台的安全管理，规范数据交换的应用安全、共享安全及出境安全，建立完善矿业信息的安全体系，打造健康绿色新生态的采矿行业数据。

结束语

总而言之，矿产资源开发是国民经济中的重要一环，矿山系统的智能化升级是必然趋势。要从根本的发现问题源头，提出智慧矿山系统的关键技术，加强智能化矿山的应用。

参考文献

[1]刘江.数字化智慧矿山系统的实施分析[J].世界有色金属,2022(16):8-11.

[2]陈峤鹰.数字化智慧矿山系统的研究与应用[J].矿山机械,2021,42(09):198-201.

[3]张兆军.智慧矿山系统工程关键技术分析[J].当代化工研究,2021(02):92-93.

[4]滑舸.智慧矿山系统工程与关键技术探讨[J].世界有色金属,2019(23):27-28.

[5]徐静,谭章禄.智慧矿山系统工程与关键技术探讨[J].煤炭科学技术,2018,42(04):79-82.