智慧露天矿山总体框架及关键技术研究

智慧露天矿山总体框架及关键技术研究

王彬

山东鼎安检测技术有限公司 山东省济南市 250032

摘要：在社会不断向前推进过程中，科学技术不断转型升级，信息技术的出现给各个生产领域建设提供了极大的便利。将信息技术与矿山企业生产有机结合到一起，能够推动智慧矿山框架的形成，一定程度上提高了矿山企业的生产效率和生产质量。针对我国煤炭资源开采条件与智能化建设基础存在的差异性，构建了智能化煤矿建设总体技术体系架构，从生产矿井与新建矿井两个维度提出了智能化煤矿建设技术路径，明确了不同建设条件矿井进行智能化煤矿分类、分级建设的重点内容，并提出了我国智慧矿山实现高质量发展的主要技术路径。

关键词：智慧露天矿山；总体框架；关键技术

引言

大力开展煤矿智慧矿山的建设与发展，是当前政府及企业重点推行的方向。为此，结合煤业特点，开展了煤矿智慧矿山控制系统设计及应用研究，并对该控制系统进行了应用，得到该系统运行效果良好，功能更加全面，达到了预期效果，这对提高煤矿的开采效率及作业安全具有重要意义。

1什么是智慧矿山

智慧矿山主要是指在矿山开发过程中应用物联网的智能化手段以及各种精密软件。其集合控制、感知、通信、计算等技术于一身，通过信息技术将矿山领域与信息世界相连通，以此来实现管、环、人、机的相互作用。通过一定手段做好信息系统的管理工作，能够帮助矿山企业快速了解生产建设情况、施工工艺的具体使用情况等，以便于及时发现存在的问题，并采取有效手段妥善处理问题。其能够保证矿山企业安全、稳定地生产建设下去，且一定程度上降低对环境的破坏，保证矿山生产符合社会要求，能够顺应当前的时代趋势。智慧矿山囊括了矿山生产的各部分内容，包括智慧职业健康系统、后勤保障系统、生产建设系统等，并且实现彼此之间的相互协作，保证矿山生产建设能够安全稳定地进行下去。也就是说，信息化技术的融入将矿山企业生产建设划分为三个层次，包括感知层、智慧层和传输层。其中，感知层主要用来收集整理生产建设过程中的各种信息数据；智慧层主要能够处理收集到的信息数据，并且可以根据分析结果作出相应决策；传输层主要是负责将感知层收集到的数据资料传递给智慧层，属于中转站。

2智慧露天矿山架构

2.1总体网络架构

智慧露天矿山采用云、边、端的总体网络架构。端：指接入的生产业务系统中的设备，主要实现各生产环节感知数据接入。边：主要是指边缘计算服务。云：主要提供相应的云端服务，包括模型、算法、数据协议、大数据平台等。通过接入露天矿山多源异构数据，充分应用大数据、云计算等先进技术，实现地质储量分析、开采方案优化、边坡安全预警、设备实时调度及经营指标多维分析，从而实现露天矿山各个生产环节的协同关联。

2.1业务架构

智慧露天矿山业务架构采用“５层＋３体系”的模式。“５层”自下而上分别为基础设备层、业务数据层、分析服务层、分析业务层和分析展现层，“３体系”分别为数据分析标准体系、安全规范标准体系、元数据及代码规范标准体系。基础设施层主要包括服务器、互联网、物联网、存储设备和计算平台等内容，为智慧露天矿山提供硬件基础和网络数据传输基础。业务数据层主要涵盖智慧露天矿山生产过程中的多维数据，包括地质模型数据及边坡、车辆实时监测数据等。分析服务层主要为露天矿山三维系统提供地理信息系统服务、数据清洗服务、数据查询服务等。分析业务层实现露天矿山业务分析，涵盖边坡数据在线监测、车辆工况数据监测、成本分析、决策支持等。分析展现层主要实现露天矿山分析结果的可视化展示、多维数据综合查询和展示、ＧＩＳ“一张图”综合展示等功能。

3智慧露天矿山关键技术

3.1露天矿山无人驾驶技术

随着导航系统、传感技术、无线通信技术及机器学习技术的发展，无人驾驶技术也在不断地突破革新。无人驾驶系统能帮助矿山企业优化业务管理流程，提升整体生产经营管理和决策水平；形成集中管控，对汽车运输、协同生产、应急处理等过程进行全面监测和集中控制；优化剥离、采装、运输和地面生产过程，提高资源利用率，实现节能减排、绿色开采。无人驾驶技术在露天矿山的应用将解决设备作业效率低、运输成本高、安全事故频发等难题。为实现露天矿山特定作业场景下的无人驾驶系统协同作业，需要实现的关键技术如下：①路径优化技术，可提高无人驾驶卡车的运输效率，降低运距和成本。②露天矿山车铲智能调度技术，可提高车铲的匹配效率，减少欠车、欠铲事件，提高车铲协同作业效率。③精准定位技术，可确定无人驾驶车与车、车与铲之间的精确位置，防止发生碰撞和装载事故。④露天矿山特定场景下的跟驰、避障模型，可提高车辆运行效率，减少车与车之间的安全事故。⑤车辆控制决策等技术，可提高车辆的安全性能，保证无人驾驶卡车的稳定性。

3.2露天矿山数字孪生技术

露天矿山数字孪生涉及的关键技术如下：①虚拟开采技术，可为露天矿山提供有效的导航开采路径，实现精准的时空反演，为露天矿山精准开采提供技术支撑。②设备故障诊断技术，露天矿山有大量的大型设备，将设备孪生模型与感知数据实时融合分析，可实现对关键采运排设备的故障诊断和预测，提升设备效率。③生产综合决策技术，依托虚拟开采技术，给出不同开采方案下的关键指标，如剥采比变化、运距、经济成本等，可辅助矿山生产决策。

3.3大数据采集分析技术

露天矿山各系统建设时间不同，使用的协议不统一，因此，需要在露天矿山部署边缘数据采集器，实现多源异构数据采集。大数据采集分析涉及到的关键技术如下：①数据仓库设计，根据不同的数据使用频率，将数据分成热数据、温数据、冷数据，将不同类型的数据存储到不同的数据库中。根据各类分析场景，建立原始库、资源库、主题库和时序库，实现数据的规范化存储和高效查询调用。②大数据指标模型组件，根据露天矿山的业务场景，提供相应的指标模型算法组件，为露天矿山故障诊断、灾害分析提供算法支撑。③前置边缘数据采集器，主要实现数据的端部采集和实时转发，保证数据上传的可靠性。④数据采集智能转换协议，可保证数据的统一性和标准性，提升数据质量，为大数据综合分析提供基础保障。

3.4风险监测及预警技术

露天矿山安全风险主要包括边坡及尾矿库风险、矿山采运排设备故障风险、各生产系统可靠性风险等。以露天矿山大数据采集分析技术为依托，通过接入露天矿山各生产系统数据，实现露天矿山生产环节的安全保障。露天矿山风险监测及预警涉及的关键技术如下：①数据挖掘算法，可为风险监测及预警技术提供相应场景下的多维关联分析，为露天矿山边坡稳定性分析及各生产系统稳定性分析提供算法支撑。②生产故障事件知识图谱，通过知识图谱的构建，实现对故障事件的关联和展现，给出事故与各类因素之间的耦合关系，为矿山事故预防提供必要支撑。

结束语

总而言之，信息技术的出现给矿山生产建设带来了极大的便利。智慧矿山系统的有效应用提高了矿山生产建设的效率，增加企业的经济利润。随着科学技术水平的不断提升，智慧矿山将会有更大的作为，希望有关人员加大技术研究力度，为矿山建设做出贡献。

参考文献

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