煤矿智慧矿山建设策略研究

孙春升，宋晓波，弓海军

(1.煤炭工业规划设计研究院有限公司，北京 100120；2.中国矿业大学 人力资源部，江苏 徐州 221116)

智慧矿山建设代表着先进生产力的发展方向，是实现煤炭工业高质量发展的重要支撑，已经在煤炭行业形成广泛共识。智慧矿山是基于现代智慧理念，将物联网、大数据、人工智能、机器人、智能装备、5G等与现代煤炭开发利用深度融合，形成矿山全面感知、实时互联、自主学习、动态预测、协同控制的智能系统，全面打通“人、机、环、管”之间的障碍，实现矿井开拓、采掘、安全、运输、通风、洗选、经营管理、绿色环保等全过程智能化运行。1992年，芬兰最早开始研究智慧矿山，德国、美国、澳大利亚等国家结合远程可视化监控，先后提出了相应的智能化开采技术方案，控制采煤机、刮板输送机、液压支架等井下装备。我国对智慧矿山的研究相对较晚，经历了人力矿山、机械矿山、数字矿山、感知矿山的不同阶段，目前正在向智能矿山、无人矿山迈进，但是当前智能化水平还相对较低。由于我国煤炭开采以井工开采为主，占到80%左右，地质条件复杂、开采装备系统庞大、作业环境较差，属于劳动密集型行业，对智能化、无人化开采有着天然的需求。因此，加快建设煤炭行业智慧矿山，实现高质量发展具有重要意义。

目前许多学者主要是对智慧矿山的基本内涵、关键问题、关键技术、标准体系、前沿信息化技术应用进行了研究，包括何敏[1]、罗香玉等[2]研究了智慧矿山的基本内涵；韩茜[3]、罗香玉等[2]研究了智慧矿山建设的关键问题；谭章禄等[4]、姜德义等[5]研究了智慧矿山的理论与关键技术；谭章禄等[6]、王国法等[7]研究了智慧矿山的标准体系；张瑞新等[8]、李梅等[9]研究了智慧矿山建设的框架；孙继平等[10]、谭章禄等[11]、王忠鑫等[12]探讨了智慧矿山信息化技术应用，包括5G、Wi-Fi 6、可视化、BIM技术等。面对煤矿信息化发展的要求，越来越多的学者意识到智慧矿山建设是当前及未来矿山工程发展的趋势。但是如何通过系统设计和关键技术突破，将智能化技术与装备应用到煤炭开采中，已经成为摆在每位煤炭科技从业者面前的一项重要课题。

1 发展现状

1.1 智慧矿山相关政策综述

建设煤炭智慧矿山是国家重点支持的能源技术创新方向之一。自2016年开始，国家陆续出台《能源技术革命创新行动计划(2016-2030年)》《关于新一代人工智能发展规划的通知》《煤矿机器人重点研发目录》《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》等政策，从科技创新、装备升级、信息化建设、金融支持等领域全方位支持煤矿智慧矿山建设。重点产煤省份也开始响应国家号召，相继出台具体实施方案支持煤矿智能化开采，工业互联网、5G、机器人、大数据中心、人工智能成为煤矿智慧矿山建设研究的重点领域，为智慧矿山建设奠定了坚实的基础，营造煤炭工业高质量发展的良好氛围，见表1。

表1 我国针对煤矿智慧矿山建设出台的相关政策

1.2 智慧矿山建设成就

近年来随着我国关于促进智慧矿山建设政策的不断出台，煤矿智能化发展不断加快，陆续建立了一系列创新联盟，包括“智慧矿山产业技术创新战略联盟”“煤矿智能化开采技术创新中心”“中国智慧矿山协同创新联盟”“中国矿业大学(北京)智慧矿山与机器人研究院”“煤矿机器人协同推进中心”“山东省煤矿智能开采工程实验室”“煤矿智能化创新联盟”“中国矿业联合会智能矿山工作委员会”等单位，为我国智慧矿山建设与推广起到积极推动作用，神东煤炭集团、宁夏煤业集团、中煤集团等在40多个矿区进行了试验与生产，部分建设了空间数字化、信息集成化、虚实一体化、设备互联化、网络控制化的智慧矿山，初步建立了“感知、互联、信息存储、信息分析、预测、决策控制”的基本框架，煤炭智能化开采技术水平在控制系统架构、智慧功能、控制方式、工作面人数、响应时间、生产效率等方面处于国际领先地位[13]，已经在红柳林煤矿、张家峁煤矿等建设了数字化矿山，在黄陵一号煤矿、新元煤矿等实现了“有人巡视、无人值守”的智能化综采工作面。截至2020年底，我国已建成494个智能化采掘工作面，智能化程度不断提高，为智慧煤矿建设奠定了坚实的基础[14]。

在安全开采方面，我国率先实现采煤工作面无人操作，引领了智能化开采技术的变革，采煤工作面机器人、钻锚机器人、巡检机器人等都已在煤矿井下相继得到应用；在装备智能化方面，我国自主研发的综采成套装备能够实现采煤机智能记忆割煤、液压支架跟机自动化、智能集成供液、运输系统煤流负荷平衡、远程遥控等，大幅减少了工作面作业人员数量和劳动强度；在信息化建设方面，实现了煤矿“井上下一张图”建设，涵盖地测、采掘、通风、安全、机电、运输等多个业务，建立了集团公司、二级公司、煤矿三级统一的空间数据库，为煤矿一体化管理提供实时、准确、全面的数据支撑。同时，矿用5G通信技术获得成功推广应用；在煤炭洗选方面，大型选煤厂实现了集中控制。

2 存在问题

2.1 管理方面

1)缺乏顶层设计。一是我国对于智慧矿山建设仍然缺少统一标准。除了煤矿安全、瓦斯监测外，智慧矿山建设还未形成统一的设计开发、实施标准，导致各矿井、各部门之间缺乏统一的数据接口和标准，各系统信息难以进行集成，容易形成信息孤岛。二是缺乏统一规划与示范工程。煤矿智能化相关企业各自为政，将智慧矿山看成是一个大干快上的信息化项目，只注重推广应用，高科技的核心专业技术无系统性的实质突破，整体共享互利性较差，容易出现一些技术堆积、重复建设、形象工程等问题，需要在智能化开采规划理念、管理模式、专业队伍建设、示范工程建设等方面进一步提升。

2)智能管理决策辅助不足。一是当前一些煤矿仅仅依靠简单的统计分析和经验判断进行智能决策分析，缺乏对海量数据、多因素进行实时智能分析的模型，难以对煤炭企业智能决策、运营管理提供有效的支持；二是受通讯带宽、数据接口、传输时间、计算能力的限制，影响管理人员的决策；三是煤矿应急响应被动滞后，灾害监测预警仅仅依据规程和制度约束，属于被动的、事后响应式的、缺乏有效的预警机制。

2.2 技术方面

1)装备智能化、稳定性程度需进一步提高。目前，我国采掘装备在感知层、装备层、系统层、执行层4个层面上的稳定性、可靠性均存在一定的限制，实际应用问题较多，日常维护量较大，影响煤矿采掘智能化开采的效果。主要表现在：成套装备与地质模型空间位置耦合困难、工作面巡检机器人避障困难、现有装备未实现故障自诊断及采集数据的大数据分析整合。

2)数据传输能力不足，传感精度较差。一是煤矿井下设备传感器数量少，可靠性低，抗干扰能力差，且传感器只能采集数据，不能分析数据，加大了数据传输带宽的负荷，从而导致数据传输较差；二是由于当前煤矿网络互通带宽、速率、实时性等通讯技术建设相对滞后，无法达到传输高清视频等大数据量的要求，不能实现即时大规模互联，而且大数据分析的结果也不能及时对设备进行控制，从而影响视频驱动智能化开采的效果；三是受有线、无线网络布置的限制，煤矿仅传输综采设备、矿压、瓦斯、水、火等关键节点的极少数据，点位较少，且各个监控系统独立，传输时间间隔较长，影响煤矿监控数据传感精度和可靠性。

3 煤矿智慧矿山框架设计与关键技术研究

3.1 框架设计

通过梳理当前煤炭行业智能化技术应用现状和存在的问题，基于“全局优化、区域分级、多点协同”的控制模式，将煤炭生产、通风、运输、供电、排水、洗选等合成为统一的整体，打造高效、智能、绿色、安全的煤矿开发总体框架体系[4，15，16]，如图1所示。

1)设备感知层。设备感知层是以物联网等技术为核心，主要通过移动设备、多功能分站将矿井前端感知到的生产数据、管控数据、安全环境监测数据、智能化应用和成果数据进行集中采集，是智慧矿山的支撑体系。

2)网络传输层。网络传输层是是设备感知层和数据支撑层的桥梁，主要是利用井下视频有限专网、有限、无线网络(5G、Wi-Fi 6)等将设备感知层采集到的数据进行传输。

3)数据支撑层。数据支撑层是由煤炭企业基础信息、共享交换信息、业务信息、物联网信息、互联网信息建立的数据库，实现数据融合与应用融合。

4)应用决策层。应用决策层是面向不同业务部门实现按需服务，通过透明地质信息、智能生产、智能运输、智能分选加工、智能调度管理来实现安全生产闭环管理、智慧决策支持和深度应用，并通过PC应用端、移动APP、调度大屏、门户网站多种方式进行展示，实现企业不同用户需求。

3.2 关键技术研究

3.2.1 信息化网络架构

将物联网、大数据、人工智能、云计算技术、5G和Wi-Fi 6等新技术与煤矿智能化装备深度融合，解决系统架构和互通、数据处理决策及高级计算问题，其研究及应用程度决定智慧煤矿的发展水平。

1)煤矿物联网泛在能力建设。主要是解决万物互联、矿山深度感知问题，具有协同管控、精确定位、组态与地理信息一体化的特点。根据矿井不同区域所涉及的不同特征环境、人员、设备等管控对象，深入应用物联网技术，对矿山“人-机-环”所有对象及关键部件进行身份标识和状态感知，进一步实现煤矿泛在的感知和连接，从而驱动应用的单元智能，再通过云端的大数据和智能分析决策，有助于实现整体协同的煤矿智慧体系，最终实现任何时间、任何地点、任何人、任何物之间的信息连接和交互。

图1 煤矿智慧矿山框架设计

2)大数据技术。由于大量传感器的应用必将产生海量数据，需要大数据技术进行存储、管理、分析。煤矿大数据技术需要设计一种能够容纳结构化、非结构化数据共同参与的分析平台，将传感器数据、监控视频流、人工产生的数据参与到大数据分析平台中，确保数据分析的全面性。同时，大数据的挖掘与知识发现是智慧煤矿的核心技术之一，需要充分利用大数据处理技术挖掘数据背后的规律，为安全生产、管理决策提供及时有效的依据。

3)人工智能技术。人工智能是近年来迅速发展的科技领域之一，能够进行计算、模拟仿真及自学习决策，主要是基于GIS的空间分析技术对煤矿“人、机、环、管”进行协调优化，实现开采模式的自动生成和动态更新。人工智能技术应该重点考虑与矿山深度融合，包括设备感知层、数据支撑层、应用决策层，特别是如何将基于人工智能的故障检测、诊断及超前干预技术应用到机器人系统中，从而实现自行走、自学习、自干预的智能巡检机器人技术。

4)云计算技术。云计算技术在煤炭企业的深入应用，能够使得监控和传感数据得到高效流通与快速处理，进而使得管理人员能够实时快速应对煤矿生产、安全、管理、经营等各个环节出现的问题。煤矿企业大数据在云计算技术的支撑下，资源存储、传输、管理等将会带来更大的优势，智慧煤矿需要打造计算能力高且具有弹性的云计算技术。

5)矿用5G技术、矿用Wi-Fi 6技术。矿用5G具有传输速率高、通话质量高、传输时延小等优点，但是存在系统复杂、成本高等缺点；矿用Wi-Fi 6具有传输速率高、成本低、系统简单等优点，但是存在通话质量低、传输时延大等缺点。未来矿用5G、矿用Wi-Fi 6需要实现无线全覆盖矿井超过10km的巷道，达到本质安全防爆、传输宜具有一定的绕射能力、工作频段不宜过高、抗干扰能力强、移动性要求低的特点。

3.2.2 煤矿安全生产管控模式

1)打造智慧矿山八大系统。将物联网、大数据、人工智能、云计算、矿用5G和矿用Wi-Fi 6技术与现有采矿技术相结合，建立智慧矿山八大系统，形成基于四维多变量的煤矿“透明开采”系统，能够真正实现矿山信息化和智能化的深度融合，进一步促进煤矿安全生产高质量发展。

①北斗系统的精准地质信息系统。主要是结合遥感、物探、井下钻探及三维地震勘探等立体化技术，准确定位与实时监测煤矿地表地质信息，实现煤矿井上下地质信息的实时、精准采集、存储与应用。

②智能矿井通风排运系统。智能通风系统主要是运用现代通信技术、监测监控技术与自动化控制技术进行矿井通风网络的优化，从而智能控制各个硐室的风量、风速；智能排水系统主要是绘制矿井排水节点三维坐标图并且安设摄像头，安装水位、水量、水压监测传感器，对各排水点进行实时智能监测；智能运输系统主要是对矿井运输皮带的运量、带速、滚筒温度等进行远程集中智能控制。

③危险源智能预警和消灾系统。主要是利用危险源风险指数评价算法，对煤矿危险源进行实时在线监测，确定风险类型、等级及相应的解决方案。

④智能快速掘进和采准系统。主要是解决矿井采掘矛盾，包括“掘-行统一”“掘-支一体”和“掘-运连续”，能够快速形成采准系统，实现智能化开采。

⑤机器人化智能开采系统。主要是通过装备的拟人化，实现工作面的“破—装—运—支—处”5个关键环节的智能开采，包括采煤机截割轨迹和截割高度自动调整、采煤机和带式输送机运输速度协调统一、液压支架自动调整初撑力及安全阀开启压力满足开采空间的安全维护、刮板输送机自动调直保证工作面平整、实现机器人群组的智能感知、精准控制和群组协调等。

⑥矿山绿色开发与生态再造系统。主要是指在煤炭开采过程中，将环境的破坏降到最低，最大程度的开发煤炭和共伴生资源，实现资源、经济和环境的协调统一，如采用煤与瓦斯协调开采、充填开采、煤炭清洁高效利用、循环经济园区建设等。

⑦矿井全工位设备设施健康智能管理系统。主要是对矿井设备的全生命周期进行管理和健康维护，包括健康指标的建立、健康评价、健康恢复和维修等。

⑧智慧煤矿集中管理系统。以云计算数据中心为基础，建立安全管控平台和四维综合管理平台，对矿井子系统进行有效整合、集中管控，及时处理和调节各生产系统，包括生产计划管理系统、供电及动力系统控制系统、矿山能耗管理系统等[16-18]。

2)推进智慧矿山新动能创新驱动。主要是以新技术、新产业、新业态和新模式为主。新技术是运用创新驱动发展技术，重点突破精准地质探测、智能快速掘进、重大危险源智能感知与预警、精确定位与数据高效连续传输、复杂条件智能综采、连续化辅助运输、煤矿机器人、井下数码电子雷管等。新产业主要是从原先的高耗能粗放式发展模式向高精尖智能模式转变，主要是借力5G网络、人工智能、工业互联网、大数据中心为代表的新基建技术，加强煤矿智能化基础理论研究，不断提高智能装备的成套化和国产化水平，促进我国煤炭行业加速转型升级。新业态和新模式是加快建设国家级重点实验室和工程研究中心，加快煤炭企业智能工厂和数字化车间建设，打造煤矿智能化技术创新研发平台，建成一批具备国际竞争力的智慧矿山(如图2所示)。

图2 智能煤矿新动能创新驱动

3.2.3 智能决策和态势分析模式

煤炭企业在状态判断、异常监测、危险预警的基础上，必须建立煤矿智能决策和态势分析模式，主要包括三个方面：①完善与煤矿安全生产相关专业的专家库，涉及矿井全生命周期的各个专业，保障智慧矿山决策的可靠性，形成煤矿自动诊断与危害及时响应系统；②通过虚拟现实和增强现实技术，对采、掘、机、运、通、水、电、应急救援等进行模拟仿真和现场演练，不断积累经验，扩充智能决策和态势分析知识库；③通过识别煤矿领域的本体并抽取本体之间关系，构建煤矿领域知识图谱，有利于构建更完善的专家系统，为煤矿智能决策提供强大支撑[3]。

4 对策建议

1)加强顶层设计。一是投入与产出同步，推进质量变革。应该加强规划引领，进一步优化智慧矿山建设投资结构，从建设理念、系统架构、综合管理、智能技术与装备等方面出发，根据煤矿不同地质条件，建成一批具有代表性的示范煤矿，凝练出可复制的智能化开采技术装备、生产模式、管理经验等，向其他煤矿进行推广。二是坚持宏观与微观并重，推进效率变革。煤炭企业要着力补短板，研究制定煤矿智能化发展的行动方向、实施路径和政策措施，科学引导煤矿智能化发展的进度和规模，由重数量、轻效率向重结构和重效率转变。同时，提高全要素生产率，加大科技创新力度，促进成果有效转化，提高煤矿智能化装备稳定性水平。三是供给和需求并举，推进动力变革。按照国家与地方煤炭行业长短期结合、供需双侧发力的思路，加快新旧动能转换，推动物联网、AI技术、5G技术等在煤炭工业领域中的推广应用，发展智能煤矿装备制造业，努力推进动力变革。

2)建立智能煤矿技术标准。煤矿智能化标准体系是建设煤矿智慧矿山的引导性纲领，一方面国家应该加快开展煤矿专项智能化标准体系建设工作，包括技术纲要、技术规范、管理规范，覆盖技术标准、应用架构、基础设施、信息安全与治理等，实现流程标准化、技术架构标准化、接口标准化、数据标准化，指导智能矿山建设的示范与推广。另一方面加强宣传和解读煤矿智能化发展相关标准和政策，为煤矿智能化发展营造良好氛围。

3)加大卡脖子技术研究。一是加强先进技术融合。促进云计算、大数据、物联网、人工智能、移动互联等新一代信息技术与煤矿智能化深度融合集成，开展新技术应用示范工程，推进军民融合；二是加强关键技术攻关。充分与煤矿智能化科技发展相结合，组织人工智能、大数据前沿技术研究，组织实施重大专项与重点研发计划，营造创新氛围，支持科技成果的应用转化。

4)着力培养矿山高素质人才。人才与创新是我国经济高质量发展的重要驱动力，智慧矿山建设也需要优秀的复合型人才。一方面支持和鼓励煤炭类高等院校加快煤矿智能化相关专业学科的建设，培育一批具备矿业工程、信息工程、人工智能等不同技能的复合型人才。另一方面鼓励企校合作，不断优化煤矿管理型、知识型、技能型的人才体系，创新煤矿智能化人才培养模式，积极开展在职人员智能化与信息化培训活动，为煤矿智能化发展提供智力支撑。