大型矿山智慧矿山应用场景的分析

王光睿

（天地（常州）自动化股份有限公司，江苏 常州 213000）

0 引言

矿山是经济社会发展重要的物质来源之一，其安全生产水平直接影响着金属矿产、能源矿产、水汽矿产等行业的发展。随着智能化、数字化、信息化时代的到来，多项技术的融合与发展，为智慧矿山提供了多种应用场景。因此，探究大型矿山智慧矿山的数据分析能力、数字化水平，对促进矿山行业安全稳定发展具有十分重要的现实意义。

1 大型矿山智慧矿山发展现状

在全球工业转型的背景下，我国为更好的迎接工业新发展带来的挑战，于2015年提出“智能制造2025”并重点实施“两化”融合战略，进而加快了工业数字化与网络化的进程，使得智慧矿山建设成为矿山开采、安全生产的重要选择。2020年3月4日，提出的“新基建”内容为传统经济向数字经济转型的重要动力，其中最重要的“工业互联网”项目成为国家经济优化、外部竞争力增强的关键选择。在建设智慧矿山时，大量的人工操作被智能矿岩分析、智能运输分析、智能设备检测等取代，实现了矿山生产各阶段数据的综合分析、调度。但是智慧矿山发展面临着数据汇聚不足、传输能力不足、应急响应滞后、智能决策不足、传感器精度差等问题，所以有必要结合5G技术对基于GIS+BIM模式的智慧矿山进行优化，以此实现大数据的深度学习与智能分析，为大型矿山智慧矿山提供更多可操作的应用场景。

2 智慧矿山构建的关键技术

智慧矿山正向全联动、全融合推进，不仅能够实现生产数字化、智能化，而且还可实现管理的精细化、信息化。智慧矿山的构建需要从基础搭建、顶层设计两方面进行研究，以此全面实现万物互联、数据融合、全息感知、业务联动与智能决策。

2.1 基础搭建

2.1.1 5G+技术生态圈

将5G技术与大数据、物联网、互联网等技术进行充分融合，以此充分发挥出5G技术的功能与作用，通过一系列技术创新，打造出的5G技术生态能够实现煤矿生产的智能化发展，推进传统矿山行业现代化发展进程。在搭建的5G技术生态圈中，煤矿信息可从感知向智能操作转变，进而为各领域行业发展提供强大的动力，促使关键基础设施的进一步完善。搭建的5G技术生态圈如下图所示[1]。

图1 5G技术生态圈

2.1.2 数字化构建

传统智慧矿山的研究侧重生产技术以及智慧设备、采掘机械的开发，在智慧设备、智慧机器人的辅助下高效完成煤矿生产任务，但是在管理决策层面存在一定不足，针对多领域应用的GIS+BIM智慧矿山，运用5G技术对数据处理、态势感知、管理决策等环节进行优化，以此实现集成化管理的无人矿山。GIS+BIM智慧矿山中的GIS重在表达与煤矿工程相关的自然环境信息，BIM则重在表达煤矿项目施工中的各种详尽信息。因此，利用GIS将地下空间环境中的二维信息转变为三维信息，利用BIM对矿井厂房、采掘、运输、通风等系统中的管线构建起相应的三维模型，并在GIS中得以呈现，同时运用5G技术保障调度、计划、设计等智慧系统功能的实现，为数据查询、数据统计、数据分析提供智能化的模式，以此推进智慧矿山的数字化生产与集成化管理。

2.1.3 统一管理技术

优化后的大型矿山智慧矿山的统一管理技术主要是运用公有云与私有云之间的关系进行信息协作、共享。主要是在智慧矿山原有计算任务的基础上，运用混合云技术提升计算的灵活性，最大程度保留煤矿生产中的安全监控信息、运输控制信息，进而保证集成化管理无人矿山的可靠性。混合云技术中的私有云技术主要是将企业门户、办公OA、ERP等日常发布的信息进行统一部署，然后发布在公有云上，为智能矿山的大数据中心、智能管控平台、综合调度平台等提供可行的专属通道，进而建立起有关煤矿生产、运输的统一数据仓库平台，为后续智能管理决策提供强有力的数据支撑。

2.2 顶层设计

2.2.1 基于云端一体化的管控模式

互联网与无线网络在快速发展的5G技术推动作用下，数据存储、分流以及大数据分析等功能能够有效满足各领域行业发展对网络延时的要求，通过无线网络边缘的就近处理计算，可从根本上满足煤矿生产智能控制、安全监控、综合管控的需求。基于云端一体化的管控模式中，数据分析、控制服务下沉到终端设备端之后，AI预警分析模型会在第一时间响应计算资源需求，在云端完成相关处理后输出最佳解决方案。大数据中心与边缘计算的有机融合，对煤矿安全生产具有重要意义。

2.2.2 基于微服务架构的系统设计

煤矿生产的信息化平台已经从原有的应用框架转变成面向服务的SOA架构的微服务架构，微服务架构采用轻量级通信机制来实现业务的服务化与去中心化，进而有效提升平台开发、部署以及功能交付的高效性。运用微服务架构的智能矿山可将复杂的应用拆分为若干个可服务的业务，并运用5G技术促进系统转变、升级，框架的不断优化进一步提升了智慧矿山的服务性能，对集约化管理具有重要意义。

2.2.3 基于“一张图”的分析决策

GIS+BIM在5G技术生态下，能够基于云端一体化的管控模式以及微服务架构的系统，运用云计算、视觉以及多维度作业场景为智慧矿山管理决策提供多种分析模型，彻底解决多维数据待融合、系统更新不及时、管理不协调等问题。其中，多维度作业场景智能决策分析模型能够保证生产、监管、设计等业务的智能化实现，促使一体化管理进一步落实。一体化管理运作过程中，会将采集到的信息传输至业务集成系统，并在微服务架构下进行智能态势分析，包括总体态势、区域监控、运行维护等方面突发事件的智能决策，通过及时维护与管控保证安全、环境、能耗与系统运营质量要求相符[2]。

3 大型矿山智慧矿山主要应用场景

3.1 智能探测

大型矿山中的煤炭安全生产与开采前的地质探测工作密切相关，5G技术与传感技术、信息技术、探测技术、智能装备技术的深度融合，促使技术跨越式发展，实现了数据、信息、知识三个层面的透明化管理。在智能探测场景下，主要是运用BIM信息与GIS技术对主要采掘设备的数据进行实时上传，并随着采掘的进行实时更新人机协同管理平台中的数据，在后台三维点云模型的支持下，降低由于矿井下光线差、环境单一等带来的图像融合难度，进一步提高了相关模型的建设效率与精度，为煤矿安全高效生产提供强有力的保障。

3.2 智能掘进

我国有关大型矿山的智能掘进技术一直受到采掘工作面环境复杂的限制，在一定程度上制约了煤矿生产效率的提升，为满足智能矿山建设要求，将5G技术与态势感知、智能分析、远程操作相结合，针对掘进中的截割、支护、装运等环节，进行掘进工艺、设备升级等关键技术的优化，并在原有掘进系统的基础上，运用软件功能模块、控制算法等实现了锚杆的自动化钻装，从根本上解决了各生产任务连续作业中存在的问题，导航偏差控制在10cm以内，形成的精截割断面精度为0-10cm，在很大程度上减少了煤矿巷道开采的人数，保证了生产人员的安全。

3.3 智能开采

智慧矿山中的智能开采本身就是一种对专业技术要求较高的前沿技术，智能开采的实现涉及到智能设备、地质探测、大数据融合等，通过多种技术的集成与融合，在5G技术生态圈中能够对多种实时作业场面进行智能化推演，并运用4D透明地质构建技术处理作业环境中复杂的信息，深度分析各学习语境中的智能化技术。与此同时，结合开采工作面配套智能化技术、自动控制技术、协同推进技术等，对煤矿生产中的工作面进行远程控制、一体化管理，最终实现了采煤机的多级联动控制，并为集约化管理功能的实现奠定了坚实基础[3]。

3.4 智能通风

基于GIS+BIM管控模型，融入5G技术之后，能进一步夯实人员定位、信息融合的基础，通过大数据、互联网等技术的运算，将矿井通风数据进行整合，以此满足日常通风、应急通风等设计的需求。此外，智慧矿山还能够利用传感器实时采集矿井内的通风数据，对满足相关规程的通风设施进行调度，然后在计算机中心以及智能“中枢神经”模块的作用下，引导智能通风软件对矿井内的通风稳定性进行跟进，以此有效控制风量风速，有效避免煤矿生产发生灾情。此外，系统能够逐级递进灾害风险特征，从而支撑抗灾软件的深度分析与评价，对提升大型矿山智慧矿山实用价值具有重要意义[4]。

3.5 智能调度

智能调度主要是利用物联网、广播媒体等技术对煤矿日常生产中的海量数据信息进行传输，拓展5G生态圈中智能调度的范围，并在智能设备与系统的支持下，保证日常安全生产、应急管理、指挥调度等顺利进行。智能调度包括电力、人员、监控、通讯、机车等多方面，运用无线、广播、有线等设备对分站间的工作数据进行备份，以此支持分级组网的运行[5]。智能矿山一旦发现异常情况，就会多方面调度组网中的设备，并对灾情特征进行识别，通过相关调度来完成异常情况的及时处理。智能调度不仅能够支持某一专业或场所的场景运行，还支持综合调度系统的运行，对煤矿生产安全、高效进行具有重要意义。

4 结语

综上所述，通过对大型矿山智慧矿山应用场景的探究，彻底解决了原有信息化平台数据汇聚不足、传输能力不足、应急响应滞后、智能决策不足、传感器精度差等问题，确保智能化、数字化技术贯穿于煤矿生产始终，对保证煤矿生产安全性具有十分重要的现实意义。