大數據時代下礦山開采的智能化技術研究分析

劉瑞 厲彥鳳 山東科技大學

隨著物聯網、云計算等新一代的信息技術逐漸的興起，以深度感知、深度互聯和智能應用為特征的智慧地球概念也誕生了。結合3S（GIS、RS、GPS）、物聯網技術、云計算、大數據及互聯網+的發展，本文基于智能地球的思想，研究了智能礦山的內涵、結構、關鍵技術和途徑，旨在構建智能礦山工程的理論框架和方法體系。受全球信息發展的“智慧星球”影響，采礦業已轉向自動化采礦和無人采礦。

1 礦山工程及其信息化發展歷程

礦山工程是以礦產資源為基礎，在礦山進行資源開采作業的過程，包括井塔、卷揚機、壓風機、通風機等地面工程，以及井巷、硐室等地下工程經過幾十年發展的采礦系統，已經深入采礦工程的各個領域，如礦山地質系統、礦山規劃與設計系統、礦山生產工藝系統、礦山管理系統等。采礦工程作業于地下百米甚至千米，涉及范圍廣，作業面分散，影響因素多。礦山企業生產環境嚴酷，生產項目不確定和生產方式傳統的短處普遍存在。因此，有必要使用信息技術。

歸納來說，礦山綜合自動化、數字化是智慧礦山的基礎。自動化系統通過自動化技術實現了無人采礦和遙控采礦。智能是以高度的信息、自動化、智能化和高效、安全的礦山開采為代表的。智能礦山、感知礦山、智慧礦山是數字礦山、礦山綜合自動化等概念的升華。目前，隨著自動化和數字化的發展，礦山信息化正迎來智能化時代。

2 智慧煤礦關鍵技術及發展路徑

2.1 物聯網、大數據及人工智能、云計算技術支撐的智慧礦山

智慧煤礦是在數字化煤礦基礎上提出來的，智慧煤礦與數字化煤礦的區別就在于它應用了物聯網、大數據及人工智能、云計算3項關鍵技術解決系統架構和互通、數據處理決策及高級計算問題。智慧煤礦在數字化煤礦的 DCS、MES 和 ERP3 層架構基礎上，升級為基于云計算和物聯網為核心的智慧決策支持平臺。3項技術的研究及應用程度直接影響智慧煤礦的發展水平。

2.2 基于互聯網+的物聯網平臺

基于互聯網+的物聯網是智慧煤礦的信息高速公路，將承擔大數據的穩定、可靠傳輸任務，起到了精確、及時上傳下達的作用，決定了智慧煤礦系統整體的穩定性和可靠性。因此，智能煤礦的物聯網平臺必須包含準確定位、協調一致、統一指揮和綜合地理信息整合的特征。

目前的精確定位技術有 RFID 定位技術、Wifi 定位技術、藍牙定位技術、Zig Bee 定位技術和超寬帶定位技術等。每種定位技術各有優缺點，Zig Bee定位技術和超寬帶定位技術以各自在定位精度和時間分辨率方面的優勢將會是未來井下無線定位的發展方向。

2.3 大數據處理及人工智能技術

智慧煤礦的核心技術之一便是大數據的挖掘與知識發現。大量傳感器的應用必將產生海量的數據，數據的規模效應給存儲、管理及分析帶來了極大的挑戰。需要充分利用大數據處理技術挖掘數據背后的規律和知識，為安全、生產、管理及決策提供及時有效的依據。

人工智能是近年來發展最為迅速和最為熱門的科技領域之一，它是在大數據處理的基礎上研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法和技術。從原來的自動規劃、語音識別到最近的谷歌人工智能 ALPHAGO、人臉識別等都屬于這一范疇。深度學習是人工智能(智慧化) 的核心； 能夠實現系統自主更新和升級是其顯著特征。智慧礦山要成為一個數字化智慧體就必須要有深度學習能力。

2.4 機器人化智能開采系統

機器人化開采是建立在煤炭賦存條件精準感知、截割軌跡精準調控、機器人群組精準配合和礦山壓力精準預警的“四精準”基礎之上的。機器人化智能開采系統通過裝備的擬人化完成工作面的破煤、裝煤、運煤、頂板支護和采空區處理等 5 個關鍵環節的無人智能生產，采煤機截割軌跡和截割高度自動調整，液壓支架自動調整初撐力及安全閥開啟壓力滿足開采空間的安全維護，刮板輸送機自動調直保證工作面平整，采煤機和帶式輸送機運輸速度協調統一，實現機器人群組的智能感知、精準控制和群組協調。

3 未來智慧煤礦目標及情景描述

3.1 智慧煤礦目標

智能煤礦的發展是一個持續改進的過程。隨著科學技術水平的提高，智力程度將不斷提高。目前正處于從數字煤礦到智能煤礦的過渡時期。智能煤礦的發展目標可分為三個階段：

智能開采的第一階段：針對混合型系統的初步設計，對個體系統的智能選擇，以及對一些重要部門如采礦業和交通等，達到一個系統和崗位的無人作業。目前，部分先進礦井已達到一期目標。智能煤礦第二階段的目標：構建多系統信息融合的智能煤礦綜合框架，實現工作面開采、主煤流運輸等系統的區域智能決策和自動協同作業，實現采掘面的無人作業。智能煤礦三期目標：為整個煤礦和整個礦區建設一個多單元、多產業鏈、多系統的一體化智能煤礦系統，全面實現生產要素和管理信息的數字化、準確實時采集、實時傳輸和可視化。采礦、采掘、運輸、通信、洗選等主要生產環節的智能決策和自動化操作，實現了“全礦井無人作業”的目標。

3.2 物聯網、大數據及人工智能、云計算技術支撐的智慧礦山

如前所述，智慧煤礦是在數字化煤礦基礎上提出來的，智慧煤礦與數字化煤礦的區別就在于它應用了物聯網、大數據及人工智能、云計算3項關鍵技術解決系統架構和互通、數據處理決策及高級計算問題。智慧煤礦在數字化煤礦的 DCS、MES 和ERP 3 層架構基礎上，升級為基于云計算和物聯網為核心的智慧決策支持平臺。3項技術的研究及應用程度直接影響智慧煤礦的發展水平。

3.3 智慧煤礦評價和技術標準體系

根據礦井煤層賦存條件、建設條件、生產目標、效益要求等，提出被評價礦井的合理智慧煤礦建設標準。基于該標準對上述評價指標體系的各評價指標值進行優先度排序，結合層次分析法確定各評價指標的權重值。采用模糊系統理論建立智慧煤礦系統的評價因素集、權重集及評價結果集，采用模糊綜合評判方法對礦井的智慧程度進行綜合評判，確定礦井的綜合智慧程度。

4 結論

物聯網、大數據及人工智能、云計算是智慧煤礦的三大支撐，在數字煤礦的 DCS、MES 和EPR 3層架構基礎上升級為基于云計算和物聯網為核心的人工智能決策支持平臺。在此平臺上開發應用智能化技術和裝備，是智慧煤礦建設的要務。智慧煤礦建設要堅持科學的設計和評價方法，建立規范的指標體系和標準，實現多要素、多產業鏈、多信息、多系統融合，智能化決策與自動化運行的未來煤礦新模式。