數字時代智慧礦山建設的探索與實踐

摘要：礦山企業在新一輪工業化改革過程中，一方面借助設計生產一體化實踐模式提高了標準化建設水平，另一方面通過擴大數字技術要素配置比例實現了提質增效目標。當前正值中國式現代化改革時期，全面貫徹“并聯式”發展方案，礦山企業為了進一步加快數字產業化、產業數字化轉型，應持續加強智慧礦山建設。文章分析了某智慧礦山建設問題，并在此基礎上對基于私有云的“云+邊+端”解決方案進行了討論。

關鍵詞：數字時代；智慧礦山；建設

Exploration and Practice of Smart Mine Construction in the Digital Era

REN Yanyan1， WANG Yunna2， CHAO Meng2

（1. Guoneng Shendong Coal Group， Shenmu 719315， China;

2. Shaanxi Yijiexin Information Technology Co.， Ltd.， Xi'an 710065， China）

Abstract： In the new round of industrial reform， mining enterprises have， on the one hand， enhanced the level of standardization construction through the integration of design and production practice mode， and on the other hand， achieved the goal of improving quality and efficiency by expanding the proportion of digital technology element allocation. At present， in the period of Chinese path to modernization reform， the \"parallel\" development plan is fully implemented. In order to further accelerate the digital industrialization and industrial digital transformation， mining enterprises should continue to strengthen the construction of smart mines. The article analyzes the construction problem of a smart mine and discusses a \"cloud+edge+end\" solution based on private cloud.

Key words： digital age; smart mines; build

礦山開采屬于復雜化程度較高的系統工程，新時代為了節能降耗、提質增效，我國礦山企業普遍開展了互聯網加改革、物聯網改革，初步建成了自動化水平較高的智慧礦山。然而，隨著工業技術、信息技術、通信技術的深度融合發展，智慧礦山中建設的子系統越來越多，數據從原來的結構數據擴展到了半結構數據、非結構數據，礦山生產運營管理期間的數據出現了海量增長現象，數據采集、數據存儲、數據分析處理、數據深度挖掘及應用需求顯著增加，當前的智慧礦山系統并不能滿足其實踐需求。因而，應加強數字時代智慧礦山建設的探索與實踐。

1" "項目概況

以某礦山為例，2012年開始進行“一張網、一個中心、全礦井智能生態”建設，在實現安全與效益雙提升目標的同時，在礦井排水系統、井下供電系統、固定膠帶運輸系統、綜采工作面等方面減少了308人。2020年在“雙碳”目標指引下，該礦山企業結合《煤炭工業發展“十四五”規劃》提出的“建成智慧礦山1 000座以上”要求與所在省下發的《關于印發lt;2021年全省深入推進煤礦智慧化建設工作方案gt;的通知》，梳理了智慧礦山建設目標并指定以“1平臺+10系統+27子系統”為主的建設方案，經過近年來的實踐雖然初步達到了預期目標，但是由于子系統多、感知網絡覆蓋不全、信息融合差等，造成了數據處理效率低、故障診斷差、協同效應小等突出問題。此時，亟須從“無人化開采、實時化感知、智能化預警、快速化應急、生態化發展”綜合目標出發，通過技術賦能路徑將其升級為全新的智慧礦山生態系統。

2" "數字時代智慧礦山建設問題分析

2.1 感知網絡有限，應用信息融合不足

首先，礦山開采作業場景相對典型，牽涉穿孔、爆破、采裝、運輸、排土、輔助運輸、邊坡監測等內容。該礦山企業在新時期建設智慧礦山期間，雖然在平臺與系統方面的建設滿足了實際需求，但是由于各個應用場景中仍采用單一感知方式，加上部分礦用傳感器在精度、可靠性、能耗方面存在不足，實際使用期間并不能達到“無處不在的感知網絡”建設要求。尤其在當前建成網絡中，在設備定位過程中仍有“盲區”存在，礦井下作業區域的全覆蓋目標尚未實現，需根據“機載監測、離線分析”實際情況升級到適配性更高的無線感知網絡建設水平。其次，該企業在智慧礦山建設過程中，根據綜合自動化建設要求對子系統進行了集成化處理，然而受到數據指數級增長、數據結構增加等因素影響，網絡化集成后各系統間的信息簡單交互容易實現，在數據共享、數據關聯分析等方面困難較多，導致了應用信息融合不足的問題[1]。

2.2 風險預警不足，智能化故障診斷較差

該智慧礦山中的業務較多，包括指揮決策、數據聯網分析、礦山儲量核查、成本核算、征地信息規劃、國家行業政策信息、風險預警、邊坡監測等，其中在風險預警方面缺乏對風險源的精準辨識，并且將風險預警事項作為安全管理中的子內容，未進行獨立的風險管理系統建設，不利于雙重預防機制與風險管理的融合，較難實現在線實時化風險監測、預警、識別、分析、處理、結果反饋等。當風險預警不足時，智能化故障診斷往往流于形式，較難真正落到實處。尤其是各應用場景中的設備數量較多，設備控制主要依靠數據接入、數據分析、報表管理、下達指令等環節解決，當故障診斷的自判斷與自處理能力較低時，會阻礙其智慧化運營。

2.3 協同流程不全，協同效應相對偏低

智慧礦山主要通過各系統間的協同合作呈現其智慧性，從該企業協同流程建設現狀看，一方面未從宏觀的行業競爭角度出發，構建具有競爭優勢的智慧礦山戰略目標與方向，另一方面未將經營決策協同、安全生產協同、生產系統協同做進一步分析，加上缺乏模型算法支撐、基礎數據協同并為其提供協同生產能力，整體上的協同流程與實際要求的多系統協同存在差距。在這種協同流程下開展分工協作時，既不利于各個系統的高效運行，也會降低協同效應，阻礙智慧礦山配套技術要素優勢的充分發揮。因而，當務之急是引入云計算中的私有云技術，根據其中的中心云建設、邊緣云建設情況，創建能夠綜合解決上述問題的“云+邊+端”解決方案[2]。

3" "數字時代智慧礦山建設問題的解決方案

3.1 系統架構

按上述解決方案搭建以云服務層、邊緣計算服務層、終端服務層為主的智慧礦山系統架構。如圖1所示。

其中，云服務層按照IaaS（基礎即服務）、PaaS（平臺即服務）進行搭建，配套大數據平臺可滿足邊坡監測、風險預警、三維視頻、一張圖安全管控、虛擬仿真、二維三維協同管理等需求。邊緣計算服務層能夠對終端設備中的應用場景進行識別，同時，通過工業網關、智能邊緣節點硬件、智能邊緣平臺、智能邊緣節點軟件，完成與云服務層提供的邊緣平臺、采集平臺、物聯網平臺的邊云協同、數據交互等。終端設備安裝在典型應用場景（包括穿孔、爆破、采裝、運輸、排土、輔助運輸、邊坡監測）之中，經“5G+Wi-Fi”通信技術與邊緣計算服務層連接。在該網絡架構下，系統可接入多元異構數據（文字、圖片、音頻、視頻），并通過邊緣計算服務層的初步處理與云服務層提供的模型、算法計算，最終生成滿足其業務應用需求的報告，輔助該礦山企業完成以下任務：①地質儲量分析；②開采方案優化；③邊坡安全監測與風險預警；④設備實時調度；⑤經營指標多維分析等，保障其綜合發展戰略的落地實施[3]。

3.2 業務應用

該企業的業務相對較多，為了實現對多業務的標準化管理應搭建“5層+3體系”業務架構，一方面對各項業務進行分類優化，另一方面在模塊化的設計思路下使各項業務通過對應模塊中設置的功能實現精準、高效、動態跟蹤管理。

（1）在實施時，該企業可以根據劃分的層次配套設置相應硬件集成設備與軟件系統。以基礎設備層為例，旨在滿足硬件基礎與網絡數據傳輸要求，應配置存儲設備、計算平臺、物聯網、互聯網、服務器等資源。

（2）以業務數據層為例，側重于多維數據的涵蓋、采集，宜通過接口技術滿足各子系統數據接入，主要數據包括邊坡監測、輔助運輸、排土、采裝、爆破、穿孔數據等。

（3）以分析服務層為例，重點放在數據清洗、分類存儲、數據查詢等方面，該企業可以選擇GIS技術（應包括GIS融合分析應用、GIS查詢、GIS專題、GIS下站、GIS空間）、大數據清洗技術、大數據存儲技術、大數據分析技術等，完成統計分析、多維分析、報警統計、產量統計、故障統計、綜合查詢、關鍵字查詢、模糊查詢、組合查詢、專題報告等，

（4）以分析業務層為例，根據模塊化設計劃分實際所需的模塊，具體可應用可視化組件、統計數據分析模型、大數據分析平臺等技術，滿足國家行業政策信息、礦產開采信息、礦區土地信息、車輛工況數據監測、礦產品信息、邊坡數據在線監測、生產計劃規劃、征地信息規劃、成本實時核算、礦產儲量核查、數據聯網分析、指揮決策分析等模塊的業務分析需求。

（5）以分析展現層為例，重點集中在可視化、融合化、趨勢化、離線化、報表化、綜合化方面。該企業宜根據實際網絡框架中對業務應用的需求，分別設置數據報表分析、離線統計分析、多條件綜合查詢、趨勢組合分析、GIS融合分析、可視化圖分析等模塊，確保整個業務系統能夠在GIS“一張圖”中獲得全面展示。

雖然上述5層業務架構設計能夠優化業務管理體系，但是在該體系下始終以數據為中心，因而應圍繞這個中心進一步設置3個標準體系：①安全規范標準體系；②元數據及代碼規范標準體系；③數據分析標準體系。

3.3 協同流程應用

該礦山企業智慧礦山協同流程存在缺限，需要優化。在上述網絡架構、業務架構下，鑒于目前的行業競爭環境，行業競爭已從規模化轉向定價權、供應鏈方面，相應地從戰略層面構建具有競爭優勢的智慧礦山“1支撐+3協同”流程，如圖2所示。

首先，應在基礎數據協同要求下為其提供統一的基礎支撐能力。在具體實施時，建議按“基礎+數據”進行實踐。具體包括：①地質云技術，提供三維地質數據資源；②數據庫技術，通過時序、關系、非關系應用SQL數據庫技術快速搭建對應數據庫；③大數據技術，對結構、半結構、非結構數據進行同步化、實時化采集，并進行分類存儲，保障多源異構數據獲得融合分析；④移動互聯網技術，將信息技術與5G通信網絡進行深度融合，為其提供接口、通信服務，保障各項信息交流與溝通；⑤模型算法，則根據故障診斷、邊坡風險等方面存在的實際監測→預警→識別→分析→處理→結果反饋需求，選擇適配性算法及算法更新方式等完成相關評價任務[4]。

其次，在礦山生產系統協同、災害風險分析協同、經營決策協同方面，建議根據各系統的實際環節，選擇適配性技術進行實踐。例如，在生產系統協同方面，建立從地質部門、測量部門、采礦部門的實際業務出發，對應測量、穿孔、爆破、采掘、運輸、推土等方面的實際工藝及設施設備進行數據管理，滿足其協同要求等。災害風險分析系統與經營決策系統的協同則根據各自的構成要素及各要素間的關系開展數據管理工作等[5]。

4" "結束語

總之，數字時代的到來給智慧礦山的建設提供了新機遇，礦山企業應結合高質量發展主題進一步配置數字技術為其生產經營賦能。結合上述分析可以看出，數字時代的智慧礦山內容豐富、特征鮮明，先后經歷了多個發展階段，當前雖然進入了高質量發展階段，但是由于數據類型增多、數量快速增長，各系統之間的數據同步采集、分類存儲、關聯提取、統一分析等問題日益突出，為了解決此類問題，一方面應選擇適配性較高的私有云技術，另一方面應結合實際業務采用“云+邊+端”的方案設計功能齊全的智慧礦山網絡架構，并在協同流程設置條件下，通過配置各項技術，建成集成化程度更高的智慧礦山，全面提升其全要素生產率。

參考文獻

[1] 李陽，周琛鴻，李緒萍．智慧礦山系統的發展與應用[J]．能源與節能，2023（2）：181-183.

[2] 黨軍海．5G無線技術在智慧礦山中的運用[J]．通信電源技術，2023（5）：147-149.

[3] 沈銘華，馬昆，楊洋，等．AI智能視頻識別技術在煤礦智慧礦山中的應用[J]．煤炭工程，2023（4）：92-97.

[4] 劉坦，徐豐，馮超．\"雙碳\"背景下智慧礦山建設路徑研究[J].內蒙古煤炭經濟，2023（5）：17-19.

[5] 宋志海．智慧礦山建設發展方案及趨勢的分析與研究[J]．科學與信息化，2023（5）：129.

作者簡介：任艷艷（1991-），女，漢族，陜西神木人，中級工程師，本科，研究方向為煤礦智能化。