探究煤礦智能化建設中5G通信技術的應用

黃馨丹

（上海郵電設計咨詢研究院有限公司，上海 200082）

1 基于5G 通信技術的煤礦智能化總框架設計

基于5G 通信技術的煤礦智能化總框架設計可以被規劃為數據層、應用層以及網絡層，數據層包括傳感器節點、數據采集、數據存儲以及數據處理等模塊，應用層包括實時監控、數據分析以及預測預警等模塊，網絡層包括5G通信技術、云計算技術以及區塊鏈技術等模塊。煤礦智能化總框架如圖1 所示。

圖1 煤礦智能化總框架設計

基于5G 通信技術的煤礦智能化總框架具有許多優勢，5G 通信技術可以實現更高的數據傳輸速度和更低的通信延遲，從而能夠更快地響應煤礦的實時監控和預測預警需求[1-2]。5G 通信技術可以提供更大的網絡容量和更高的可靠性，滿足煤礦復雜環境下數據傳輸和處理的需要，而且還提供了更強的安全性和保密性，可以更好地保障煤礦的數據隱私和信息安全[3]。數據層需要使用各種傳感器節點采集煤礦中的各種數據，包括溫度、濕度、氧氣濃度以及瓦斯濃度等，然后對數據進行存儲和處理，從而為應用層提供數據支持[4]。應用層需要利用數據處理和分析技術實現煤礦的實時監控、數據分析和預測預警等功能，以提高煤礦的安全性和生產效率。網絡層需要通過5G 通信技術、云計算技術和區塊鏈技術等先進技術實現數據的高速傳輸、安全存儲和可靠交換等功能，從而為整個煤礦智能化系統奠定堅實的基礎。同時，需要針對煤礦的實際需求對網絡拓撲、網絡安全等方面進行優化和升級。

2 智能捕捉煤礦數據

在煤礦物聯網數據層中，傳感器節點主要用于數據采集[5]。傳感器節點通過各種傳感器感知煤礦生產環境中的溫度、濕度、氣體濃度、振動以及噪聲等各種信息，煤礦中用到的傳感器種類繁多，包括溫度傳感器、濕度傳感器、氣體傳感器、振動傳感器以及聲音傳感器等，采集完畢后將采集到的數據傳輸到網關節點。傳感器節點的數據采集過程如公式（1）所示。

式中：Di，j為第i個傳感器節點采集到的第j個數據值；Sj為環境中的第j個物理量；f為傳感器的轉換函數。

傳感器的轉換函數通常是非線性的，需要根據具體的傳感器進行選擇和設計[6]。在煤礦物聯網系統中，由于礦井內的信號環境較惡劣，因此采用LoRa 等低功耗廣域網通信技術。網關節點負責接收傳感器節點采集到的數據，對數據進行初步處理，并將數據上傳到云端服務器[7]。網關節點通常采用嵌入式系統，節點數據處理過程如公式（2）所示。

式中：Ii，j為從第i個傳感器節點接收到的第j個數據值；Oi，j為處理后的結果；g為網關節點的處理函數。

網關節點的處理函數通常是線性的，包括數據濾波、數據降采樣以及數據壓縮等處理。煤礦物聯網系統需要處理的數據量較大，因此需要有一定的存儲容量來存儲數據。云端服務器可以提供大容量的存儲空間，存儲從網關節點上傳的數據以及處理后的數據，以備后續使用。

3 實時分析生產環境

在煤礦物聯網應用層中，實時監控是一個非常重要的功能。通過實時監控可以及時掌握煤礦生產環境的變化情況，為煤礦安全生產提供重要支撐。實時監控可以通過Web 界面或移動App 實現，云端服務器可以對存儲的數據進行分析，提取有價值的信息。數據分析可以幫助煤礦管理人員更好地了解煤礦生產情況，發現并及時處理問題。數據分析采用統計學方法、機器學習等技術手段，K-means聚類算法對煤礦生產數據進行分組，以便更好地進行數據分析。K-means 聚類算法是一種無監督學習算法，可以將數據集分成K個簇，其中每個簇的數據點與該簇的質心距離最小。初始化K個簇的質心c1，c2，...，ck。計算每個數據點x與所有簇質心的距離，并將其分配到距離最近的簇中，如公式（3）所示。

更新每個簇的質心為該簇所有數據點的平均值，如公式（4）所示。

式中：xi為第i個數據點到簇質心的距離。

通過算法重復直到簇不再發生變化或達到最大迭代次數為止，數據分組分析是一種重要的數據挖掘技術，它通過將數據集合分成若干個簇來發現數據中隱藏的規律和模式。K-means 聚類算法的基本思想是隨機選擇K個數據點作為初始的簇中心，然后將每個數據點分配給距離它最近的簇中心，重新計算每個簇的中心，將中心更新為該簇內所有數據點的平均值。重復執行該過程，直到簇不再發生變化或達到最大迭代次數為止。在煤礦生產環境數據的分析中，數據分組分析可以幫助煤礦管理人員預測可能出現的安全問題并提前發出預警。通過聚類算法可以將生產環境數據分成若干個簇，每個簇代表一種生產環境的狀態，將煤礦的溫度、濕度以及氧氣濃度等參數作為數據集合，通過聚類算法將其分成幾個簇。在這些簇中，可能存在一些異常值，這些異常值可能代表一些潛在的安全問題。預測預警可以幫助煤礦管理人員及時采取措施，保障煤礦生產安全。在預測到可能出現的安全問題后，煤礦管理人員可以采取調整生產環境參數、加強設備維護等措施防止發生事故，有效地提高煤礦生產安全的水平，保障煤礦員工的安全和生命健康。

4 煤礦智能化5G 通信網絡全覆蓋

網絡層主要是指煤礦物聯網系統中的通信層，即基于5G 通信技術實現的網絡層。在煤礦物聯網系統中，網絡層是非常重要的一層，它主要負責煤礦物聯網設備之間的通信，同時保證數據的安全性和穩定性。當前，基于5G 通信技術的網絡層已經成為煤礦物聯網系統的主流選擇，可以實現大規模數據的高速傳輸，為實時監控和安全生產提供重要支撐。5G 通信技術在網絡層的應用可以實現大規模數據的高速傳輸，同時保證數據的安全性和穩定性。5G網絡主要由核心網、無線接入網和設備組成，智能煤礦5G通信網絡覆蓋情況如圖2 所示。

圖2 智能煤礦5G 通信網絡覆蓋情況

由圖2 可知，核心網是5G 網絡的重要組成部分，它主要負責網絡的控制、管理和用戶身份驗證等任務。核心網采用云計算技術，可以對大規模數據進行高速處理和存儲，支持多種不同的數據格式和傳輸協議。無線接入網是5G 網絡的另一個重要組成部分，它主要負責將無線信號轉換為數字信號并將其傳輸到核心網。無線接入網采用多個小型基站覆蓋的方式，可以實現更均勻的信號覆蓋和更高的信號質量。在煤礦物聯網系統中，傳感器網絡主要負責監測煤礦生產環境的變化，包括溫度、濕度、氧氣濃度、瓦斯濃度以及風速等。傳感器網絡通過無線接入網將采集到的數據傳輸到核心網進行處理和分析。云計算及區塊鏈技術可以采集各種傳感器數據，并將數據傳輸到云平臺進行處理和分析，實現高速傳輸數據的功能，支持多種不同的數據格式和傳輸協議。

5 測試試驗

5.1 試驗準備

該試驗的目的是探究在煤礦智能化建設中5G 通信技術的應用，通過使用5G 通信設備和傳感器采集并傳輸煤礦中的溫度、濕度、氧氣濃度以及瓦斯濃度等數據，并通過服務器對數據進行分析處理，以實現實時監測和掌握煤礦情況的功能，提高煤礦的智能化程度。試驗中使用的5G 通信設備為華為的5G CPE Pro 2，激光測距儀為BOSCH GLM 500 型號，溫濕度傳感器型號為DHT22，氧氣濃度傳感器型號為MQ-2，瓦斯濃度傳感器型號為MQ-4，服務器為DELL PowerEdge T440 服務器，采用MATLAB 2021a 軟件來進行試驗分析。首先，需要在煤礦中安裝傳感器，這些傳感器可以采集煤礦中的溫度、濕度、氧氣濃度以及瓦斯濃度等數據。通過5G 通信技術將數據傳輸至云端服務器。其次，在服務器端需要使用MATLAB 等數據處理分析工具對傳感器采集的數據進行處理和分析，得出相應的結論和結果。在這個過程中，需要對數據進行濾波、分析等操作，以獲得可靠的結論和結果。最后，展示分析結果，例如通過數據可視化等方式展示煤礦中的溫度、濕度、氧氣濃度以及瓦斯濃度等數據的變化情況。這些展示結果可以幫助煤礦管理者及時發現煤礦中的異常情況，從而采取相應的措施保障煤礦安全、穩定地運行。

5.2 試驗過程

在煤礦智能化建設的過程中，應用5G 通信技術可以采集煤礦中的數據，并將這些數據傳輸至云端服務器上進行處理和分析。在煤礦中應用5G 通信技術的測試試驗流程如下：1） 安裝傳感器。為了采集煤礦中的溫度、濕度、氧氣濃度以及瓦斯濃度等數據，需要在煤礦中安裝相應的傳感器。這些傳感器可以通過無線方式或有線方式與5G 通信模塊進行連接，并將采集的數據發送給5G通信模塊。2） 數據傳輸。5G 通信技術可以將傳感器采集到的數據通過無線方式傳輸至云端服務器上，從而實現遠程數據傳輸和處理功能。5G 通信技術具有高速、低延遲以及高可靠性等特點，可以確保數據傳輸的穩定性和可靠性。3） 數據處理。在服務器端需要使用MATLAB等數據處理分析工具對傳感器采集的數據進行處理和分析。這個過程需要進行濾波、分析等操作，以獲得可靠的結論和結果。其中，MATLAB 可以幫助快速分析處理大量數據并提供數據可視化的功能。4） 數據展示。通過數據可視化等方式展示煤礦中的溫度、濕度、氧氣濃度以及瓦斯濃度等數據的變化情況。需要注意的是，在煤礦智能化建設中應用5G 通信技術需要考慮多個因素，例如信號覆蓋范圍、信號穩定性以及數據安全性等。同時，在使用MATLAB 等數據處理分析工具時也需要考慮數據的準確性和可靠性。

5.3 試驗結果

在試驗中，通過使用5G 通信技術采集的數據能夠實時上傳至云端服務器并進行處理、分析。根據分析結果可以對煤礦中的溫度、濕度、氧氣濃度以及瓦斯濃度等數據進行實時監測，對煤礦的安全生產有重要意義。通過MATLAB 分析后得到的部分數據見表1。

表1 試驗分析結果

由表1 可知，在不同時間點上，煤礦中的溫度、濕度、氧氣濃度以及瓦斯濃度等數據都有所變化，表1 記錄了5個時間點（1 h~5 h）的溫度、濕度、氧氣濃度和瓦斯濃度。在5 個時間點中，溫度下降，由25.2 ℃降至24.2 ℃；濕度上升，由42%升至46%；氧氣濃度下降，由19.1%降至17.9%；瓦斯濃度上升，由0.7%升至1.1%。試驗結果表明，以上內容與實際人工記錄的內容基本一致，該結果可以預測煤礦的安全情況，便于工作人員及時發現煤礦中可能存在的危險情況，并及時采取措施進行處理。

6 結語

綜上所述，該文探究了5G 通信技術在煤礦智能化建設中的應用，發現5G 通信技術對煤礦生產安全和生產效率的影響。該文設計了基于5G 通信技術的煤礦智能化總框架，智能捕捉煤礦數據，實時分析生產環境，最終實現煤礦智能化5G 通信網絡全覆蓋的目標。研究表明，5G 通信技術在煤礦生產中具有廣闊的應用前景，可以提供更高速、更可靠且更安全的數據傳輸方式，提高了煤礦的信息化水平，加強了煤礦生產安全保障，可以實現煤礦可持續發展的目標。