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矿山物联网人-机-环状态感知关键技术研究.docx
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矿山物联网人-机-环状态感知关键技术研究.docx
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1 引言
在我国的能源结构中,煤炭占一次性能源和消费结构的 60%以上。随着煤
矿开采深度的不断增加,现场环境愈加复杂,生产体系日渐庞大,煤炭安全高
效开采面临巨大挑战。煤矿的安全生产问题一直是国家关注的重点,经过多学
科多年努力,矿山安全生产水平得到显著提高,但安全形势依然严峻
[1]
。物联网、
大数据、人工智能技术的多学科交叉融合特性为解决矿山安全生产问题提供了
全新的途径。《煤炭工业发展“十三五”规划》和《能源技术革命创新行动计划
(2016—2030)年》中指出,要推动物联网、人工智能、大数据技术在智慧矿
山建设领域中的深度应用,重点突破煤炭绿色安全无人开采等技术,解决煤矿
安全生产智能管控与风险防控问题
[2]
。
目前,我国矿山物联网建设还处于起步阶段,各种子系统级的物联网工程
应用研究相继开展,取得了一定的研究成果
[3,4, 5]
,但矿山生产中的探测、采掘、
运输、通风、排水、供电等生产过程包含的各类自动化、控制、信息、管理子
系统多达百余个
[6]
,诸多智能化的感知、控制、管理与决策问题尚未解决,面向
整个矿山安全生产体系的成熟物联网解决方案尚未形成
[7,8]
。矿山物联网感知技
术是智能矿山应用服务的基础,“人-机-环”信息的精准感知与状态在线判识可以
为矿山生产过程的状态实时再现、过程演化跟踪、增强现实交互分析、设备智
能调度与协同管控、安全态势预测预警、自主决策支持等提供信息支撑,是实
现智能矿山建设需要首先突破的课题。
本文围绕物联网技术在矿山安全生产智能管控深度应用中的问题,给出了
矿山安全生产物联网技术体系与架构,在此基础上,阐述了矿山安全生产“人 -
机-环”感知信息描述与知识建模方法,分析了新型高性能智能传感、物联网编码
与交互协议标准、多源异构融合通信网络、大数据深度挖掘应用等几个方面的
关键技术与研究内容。矿山物联网基础理论、关键技术与智能应用的突破,将
为健全矿山生产安全体系、全面提升矿山生产安全保障与重大事故防控能力提
供有力的科技支撑。
2 矿山安全生产物联网技术体系建设
矿山安全生产物联网建设目标是通过基础理论创新、关键技术突破、应用
系统研发、技术集成示范,形成面向矿山安全生产过程的全面感知、物物相连、
快速交互、在线判识、智能调度、协同管控、自主决策、预测预警的智能化服
务体系,如图 1所示。矿山安全生产物联网技术体系建设主要包括以下几方面
内容。开展矿山“人-机-环”感知信息融合表示与安全判识准则等基础理论研究,
为矿山安全生产物联网的关键技术与装备研究提供理论依据;组织矿用高性能
光学及无线智能传感技术攻关,实现能量自动捕获、超低功耗、宽量程、分布
式多参数、高可靠性等技术突破,为装备研发提供技术支撑;制定矿山物联网
编码、交互协议标准及矿山设备全生命周期信息集成方法,研发网络物联网融
合传输技术与装备;研究矿山物联网云分布式架构,形成矿山大数据交换、智
能处理与服务技术体系及平台;研发矿山特种设备全生命周期管理与远程在线
诊断(PHM,prognostics health management)系统,安全生产全过程智能管
控与调度系统,建立矿山安全态势分析及预测、预警系统;通过示范工程建设,
完善基础理论、关键技术与装备、平台与应用系统的研究。
图 1
图 1矿山安全生产物联网技术体系
2.1 人-机-环状态感知理论与方法
人-机-环状态感知理论基于分析矿山安全生产过程“人-机-环”关键要素状态
机理和演化规律,根据“人-机-环”感知信息特点,研究基于本体的矿山“人-机-环”
生产过程信息统一描述方法,建立面向矿山安全生产过程实时再现、自然演化 、
智能交互的信息与知识表示体系,实现“人-机-环”生产过程信息的描述及知识的
交换、共享和重用。研究矿山安全生产过程“人-机-环”多状态、多场景、多因素
耦合作用下的物理模型与数字模型——数字孪生(DT,digital twin)的融合交互
分析方法
[9,10 ,11]
,建立基于信息物理系统(CPS,cyber-physical system)和 DT
的“虚实融合”感知模型。研究矿山物联网大数据分析方法,建立矿山“人-机-环”
状态安全指标体系与知识库,研究灾害机理分析与数据特征挖掘相融合的矿山
生产安全生产过程数据关联分析、深度挖掘方法体系,为矿山安全态势预测预
警提供有力支撑。
2.2 人-机-环状态感知关键技术
人-机-环状态感知关键技术包括智能传感技术、高效信息交互与融合通信网
络技术以及大数据管理平台。
1) 智能传感技术
在现有矿山“人-机-环”感知系统的基础上,针对传感器状态的不稳定、感知
信息的不完整、通信接口标准的不统一,以及应用场景的局限性等问题,通过
研发分布式、光纤光栅、激光、微机电系统(MEM,microelectro mechanical
system)等低功耗、高灵敏度、宽量程、易维护传感器技术,拓宽感知边界,
解决安全隐患(特别是隐蔽灾害)的超前感知等难题;通过研究状态自诊断、
能量自治、网络自治的智能传感技术,实现感知层的智能化管理;通过研究统
一的感知信息编码标准,实现感知层信息的标准化接入。
2) 高效信息交互与融合通信网络技术
研究矿山物联网多终端、多系统之间的信息交互方法,实现矿山物联网的
高效信息交互(物与物的高效连接);研究适应矿山环境、支持各种类型系统
的矿山物联网多系统融合网络架构,形成适用于井下分布式网关的高性能计算、
大容量存储、高速通信、可靠链接管理与维护方法;研发井下智能边缘计算终
端,提供智能分析、可靠通信、实时控制等服务,提升矿山生产过程实时智能
交互与控制能力。
3) 大数据管理平台
矿山数据分散于各监测监控子系统,矿山大数据平台建设的研究工作已经
陆续展开,目前仅完成了大数据的汇聚,面对异构分散的多源化的监控系统,
需要解决矿山物联网大数据的高效管理、深入挖掘和智能化应用等问题。研究
高效数据存取、标记与管理机制,为大数据知识发现服务奠定基础,研发矿山
云交互式服务平台
[12,1 3]
,解决矿山综合监测与控制的实时异构数据快速可靠交换、
多源/多层次数据的分布式协同挖掘分析及智能化服务等难题。
2.3 智能化应用服务
研究基于数据驱动与知识驱动相结合的矿山设备智能调度与协同管控优化
方法,研究设备运行状态多源传感器数据融合分析与状态诊断方法,建立面向
矿山安全生产过程中的“采、掘、机、运、通、供电、排水、辅助运输”等装备与
系统的智能诊断与协同管控平台,实现矿山安全生产过程中多设备之间的安全、
高效、节能多目标优化的协同管控。研究大数据分析的矿山安全态势评价指标
和方法体系,研发矿山安全态势分析及预测预警系统,实现对矿山安全态势的
评价与预测信息的多维可视化,解决复杂环境下矿山安全态势难以预测的问题
[14]
。
3 矿山人-机-环虚实融合感知理论
随着自动化、数字矿山及矿山数据集成技术的发展,矿山大数据平台的正
在进行推广和建设,已经完成了矿山各监控系统数据的汇集,单个信息化矿井
每年汇聚的数据量已经达到 PB 级,可以说是“富数据”;但是从大数据中挖掘的
知识却很有限,处于“贫知识”的状态。由于各系统数据描述逻辑上不一致,信息
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