煤矿智能化最新技术进展与问题探讨

发布时间:2022-01-27 19:51:55 论文编辑:vicky

本文是一篇学术论文代写,笔者认为煤炭是我国一次能源中最经济、可靠的资源,煤矿智能化是实现煤炭工业高质量发展的核心技术支撑。 随着国家发改委、能源局等八部委联合发布《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》,煤炭行业供给侧结构改革和高质量发展脚步逐步加快,人工智能、大数据、云计算、工业物联网等新一代信息技术与传统采矿专业深度融合,推动了整个煤炭行业科技发展与工程应用至新的阶段。


1我国智能化煤矿建设最新进展情况


1.1顶层设计,协同推进

煤矿智能化是我国煤炭工业高质量发展的核心技术支撑已成为行业广泛共识,这与技术发展、政策顶层设计及全行业协同推进密不可分。 2020 年 2月,国家发改委、能源局等八部委联合印发了《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》,指出要加快推进煤炭行业供给侧结构改革和高质量发展,这对于我国煤炭工业发展具有里程碑意义。 2020 年 11月,中国煤炭工业协会、中国煤炭科工集团及智能化矿山联 盟 共 同 发 布 了 《 中 国 煤 矿 智 能 化 发 展 报告》,系统总结了中国煤矿发展及信息化建设的基本情况,阐述了煤矿智能化基础理论及关键技术研究进展,详细介绍了智能化示范煤矿的建设实践情况,布局了煤矿智能化建设标准体系。 2020 年底,发改委、能源局启动了首批 71 处国家智能化煤矿建设示范项目,全力推动智能化建设的示范培育,加速行业智能化水平提升。 2021 年 6 月,为科学规范有序开展煤矿智能化建设,统一衡量智能化建设质量,加快建成一批多种类型、不同模式的智能化煤矿,能源局发布了《煤矿智能化建设指南》,起草制定了《智能化煤矿验收办法》。

同时,为推进产业链与创新链融合,组织行业各方力量推动煤矿智能化建设,2019 年 7 月由国家能源局等政府部门支持,中国煤炭学会和中国煤炭科工集团发起成立煤矿智能创新联盟;2021年 3 月,成立了中国自动化学会智慧矿山专业委员会;创刊了《智能矿山》 杂志,从政策制定、技术指引到技术研究实践,全方位推动煤矿智能化发展。

1.2建立了煤矿智能化基础理论体系

在2019年国家自然科学基金重点项目“数字煤矿及智能化开采基础理论研究” 的支持下,相关学者开展了对煤矿智能化基础理论的研究。 通过构建煤矿数字逻辑模型、多源异构数据处理理论方法、复杂系统智能控制基础理论、智能化煤矿系统性维护及智能化开采基础理论体系,为煤矿智能决策、精确控制、可靠性保障奠定了理论基础。

1)针对煤矿智能化系统信息多元异构、关系错综复杂、描述表达不统一、虚实映射困难等问题,抽象煤矿各类数据的特征,采用与物理实体同样的描述方法,建立信息实体,包括结构信息、属性信息和功能信息,如图1所示。

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2)提出了信息虚实映射机理。 煤炭开采尚难实现数字孪生,但可将实体之间的物理逻辑、功能逻辑、事件逻辑以“投影信息实体”的形式融入三维虚拟仿真系统中,驱动仿真对象表征物理实体的关联关系,从而映射出主要的开采工艺过程。

1.3初步建立煤矿智能化标准体系

煤矿智能化建设是一个多系统、多层次、多领域相互匹配融合的复杂系统工程,建立完整的煤矿智能化技术标准体系是建设智能化煤矿的基础与指南。2020 年初,煤矿智能化创新联盟发布了《煤矿智能化顶层架构与标准体系框架白皮书》,建立了体系性、继承性和前瞻性的煤矿智能化标准体系,有助于开展煤矿智能化顶层设计和总体布局,对于明确煤矿智能化的发展方向和重点任务,确保智能化相关技术在煤矿得到有效应用具有非常重要的意义。 煤矿智能化标准体系总体框架包括通用基础、支撑技术与平台、煤矿信息互联网、智能控制系统及装备、安全监控及防控装备、生产保障6类标准组成,如图2所示。

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1.4提出和实施分类分级智能化煤矿建设路径

我国煤层赋存条件复杂多样,不同煤矿的开采技术与装备水平、工程基础、技术路径、建设目标等均存在较大差异,且受制于智能化开采技术与装备发展水平,使得不同煤层赋存条件矿井进行智能化建设的难易程度与最终效果也存在一定差异。例如,陕蒙大型煤炭基地煤层赋存条件较好,煤矿智能化投入较大,建设基础好,应用效果较好,智能化建设速度就快;而东部部分老矿区开采条件复杂,经济效益差,智能化建设基础薄弱,开采技术装备适应性差,智能化建设则相对缓慢。


2煤矿智能化技术最新研发成果


2.1智能化煤矿数字逻辑模型与数据推送策略

1)智能化煤矿信息模型研究。 智能化煤矿系统数据离散,因此需从煤矿系统关联与数据特征出发,对煤矿数字信息实现特征与语义提取,从而构建数据快速汇聚于关联分析。 因此,首先构建了基于时空分布的煤矿数据描述模型,提出了基于“分级抽取-关联分析-虚实映射”的数字煤矿智慧逻辑模型,形成多源异构数据处理理论方法,在此基础上构建基于 OPCUA 的统一架构明确信息模型映射、数据存储及交互规则,进而构建煤矿数据资源全信息模型,如图 6 所示。

2)智能化煤矿数据标准体系构建。 数据标准是指保障数据的内外部使用和交换的一致性和准确性的规范性约束,包括数据业务属性、技术属性和管理属性的表达、格式及定义的约定统一定义;可作为数据质量控制的准则、数据模型设计以及信息系统设计的参考依据。 通过梳理国际标准、国家标准、行业标准,结合智能化煤矿生产经营活动涉及的数据资源特点, 构建了智能化煤矿数据标准体系 。

该体系将全部标准规范划分为基础标准、技术标准、业务标准 3 大类。 其中,基础标准规定了整个体系的框架、术语定义、技术参考模型和数据分类标准。 技术标准规定了智能化煤矿大数据资源从数据生产、管理到服务全生命周期关键节点的标准化,包括元数据、数据管理、数据质量和数据安全。 业务标准结合了技术标准中的元数据标准内容,包括主数据标准和业务数据标准。

2.2煤矿巨系统智能化架构与协同机制

智能化煤矿是一个开放的复杂巨系统,应具有3 个要素:一是具有对外部信息的实时感知与获取的能力;二是具有基于对感知信息的存储、分析、联想、自学习、自决策的能力;三是具备自动执行能力。对于智能化煤矿复杂巨系统,具有单元数量巨大、信息多元异构、关系错综复杂等特点,因此,建设煤矿巨系统智能化,需基于新一代信息技术的数据融合方法,重构和规范各智能化子系统,突破智能化工艺和关键技术装备,构建智能化煤矿复杂巨系统。

智能化矿井建设结合煤炭行业特点、信息化应用与发展趋势,以矿井一体化管控平台为载体,综合集成信息基础设施、矿井生产系统、矿井管理系统三大板块内容,打通安全监测监控、人员定位、融合通信、工业视频、矿压监测、电力监控等多个子系统间的数据传输壁垒,实现各子系统间的资源共享、信息融合与互通。 同时从煤矿安全生产管理的角度,充分利用计算机和网络技术手段,实现对煤矿安全防范的集中管理、专家决策与大数据分析等应用,从根本上提升煤矿安全生产的全方位防范能力和煤矿安全防范的整体联动响应水平,为智能矿井深层数据挖掘应用提供信息资源。 整体架构从低到高分别为感知层、传输层、计算资源层、平台层、应用层和展现层六部分。 


3结语

煤矿智能化是煤矿综合机械化、自动化的升级发展,是煤炭生产方式和生产力革命的新阶段。 煤矿智能化是煤炭工业高质量发展的核心技术支撑,建设智能化煤矿是煤炭工业发展的必由之路。 近年来,通过对智能化开采技术与装备的创新研发,突破了多项关键核心技术,在薄和较薄煤层智能化综采、大采高和超大采高智能化综采、特厚煤层智能化综放开采技术与装备等方面取得了重要成果。 但是需要明确的是,我国煤矿智能化发展尚处于初级阶段,还有很多不足之处有待加强,全面综合、扎实稳步地推进煤矿智能化发展,将人工智能、区块链、大数据、云计算、物联网、智能装备等新技术与煤炭开采技术继续深度融合,才能打赢煤矿智能化建设的攻坚战。

参考文献(略)

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