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平行矿山 从数字孪生到矿山智能.docx
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平行矿山 从数字孪生到矿山智能.docx
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矿石是我国重要的战略资源, 对国家的工业化和现代化起着至关重要的作用. 我国丰
富的矿藏为国民经济的发展做出了不可磨灭的贡献
[1]
. 目前已探明煤炭资源储量为 17085.73
亿吨, 占据所有探明化石资源储量的 99.12%, 煤炭的资源潜力为 38800 亿吨, 占据化石资
源潜力的 91.42%. 我国煤炭主要分布在华北地区和西北地区如山西、内蒙古、陕西和新疆
等. 有数据显示, 煤炭远景储量集中在新疆等地. 近些年国家对煤炭需求增长率减少, 但煤
炭依然是最稳定的化石能源, 且长期是化石能源消耗中的主要构成部分, 我国预计在 2030
年达到二氧化碳排放量峰值, 彼时化石能源占比 75%左右, 其中煤炭能源占比 50%以上. 因
此我国“十四五”期间提出“碳达峰” 和“碳中和” 两项工作重点, 要求绿色化智能化达到排放
峰值, 并在 2060 年前实现二氧化碳零排放. 所以如何将煤炭开采智能化、生态化成为当前
煤矿行业的重中之重.
国外的露天智能采矿技术发展较早且趋于成熟, 如瑞典山特维克矿山工程机械集团在
上世纪研制的 EDC 系统, 当钻机司机的作业超出设定范围时, 系统会向操作者报警; 美国
卡特彼勒公司应用现代计算机技术更新了原自动化系统, 推出了矿山之星系统
(MineStarTM)和钻孔可编程控制系统(HolePro), 通过制导技术, MineStarTM 系统的钻机地
形套件能够适时并精确地管理矿山作业系统中的钻孔作业, 使得管理信息应用于整个采矿
生产中.
相比于世界发达国家, 我国智能化矿山建设工作起步较晚. 我国露天煤炭开采行业经
历了人工炮采、普通机械化开采、综合机械化开采和智能化开采四个阶段. 在上世纪 60 年
代之前主要是人工炮采阶段, 上世纪 60 年代后采用普通机械化开采, 到上世纪 80 年代逐渐
替换为由挖掘机货车等重型机械完成露天矿山开采, 由此进入综合机械化开采阶段. 随后我
国开始矿区的信息化建设, 2000 年左右首次实现煤炭行业输送带、泵水站等系统的自动化
控制, 露天矿山开采进入信息化阶段, 矿山开采效率大幅度提升
[2]
. 2010 年左右, 物联网技
术的兴起使得大数据, 人工智能等技术逐步与煤炭行业耦合在一起, 矿区开采逐步实现自动
爆破、矿山挖卡协同、无人运输等功能, 最终进入智能化阶段.
近几年, 随着国家政策的布局与引导, 大数据、人工智能以及 5G 技术的发展, 国内矿
山在智能化方面取得了显著进展. 2018 年 1 月, 由中国科学院孵化的青岛慧拓智能机器有限
公司发布“愚公”平行矿山系统, 该系统由六大核心子系统构成. 这是国内首家自主研发提出
的矿山无人化整体解决方案, 该方案可同时适用于井工矿与露天矿场景. 截止 2021 年 1 月,
慧拓研发的“愚公”系统已经在 20 多个矿区落地. 2019 年 5 月, 慧拓与中煤平朔集团合作建
立了国内首家智慧矿山测试示范基地. 基地通过验证、测试相关无人驾驶设备理论与技术,
推动智慧矿山相关技术走向工业级应用, 保障经过严格标准验证的产品可规模化的部署于
智慧矿山, 为智慧矿山无人化行业标准及国家标准的确立提供有力支撑. 2020 年 4 月, 慧拓
与华能伊敏合作的无人矿山项目充分发挥伊敏露天矿“煤电一体化”生产优势, 全力开展智
能矿山建设工作, 打造复杂气候地区全天候无人驾驶项目; 联合慧拓在电气化、自动驾驶、
智能调度、感知定位、高精度地图等领域进行技术合作, 该无人驾驶项目已经具备全天候
环境作业能力, 最终将实现矿区的安全、绿色、高效开采. 2020 年 6 月, 慧拓联合紫金矿业
在条件极其恶劣的青海果洛矿区开展作业, 通过提供纯电动无人宽体车无人驾驶系统, 已实
现特定铜矿区危险工作面的无人化运营, 与挖掘机、云端调度平台有效协同作业, 开启了安
全高效的无人化集群运营新模式
[3-4]
.
2020 年, 国家发展和改革委员会等八个部委联合发布了《关于加快煤矿智能化发展的
指导意见》, 要求加快推动矿区无人驾驶技术落地, 尽早实现无人矿山、智能化矿山. 虽然
目前矿山开采已初步进入智能化阶段, 但是智慧矿山建设目前依然存在一些问题. 首先智慧
程度不够高, 且目前仅实现单一的 ADAS (Advanced driving assistance system)功能, 如防碰
撞、定位校准、偏航提醒等; 其次无法做到基于有限数据进行全面学习, 无法持续迭代优化
智慧决策系统; 最后调度中心无法做到各个子系统资源调度最优化的问题. 因此本文结合当
前露天煤矿发展及其智能化发展情况, 提出融合智慧矿山理念、ACP 平行智能理论和新一
代智能技术的智能矿山操作系统 (Intelligent mine operation system, IMOS)
[5]
, 为实现智能化
生态矿山提出了一条可行的技术路径
[6]
.
1. 基于平行理论的智慧矿山体系架构
上世纪 80 年代末, 中国科学院自动化研究所王飞跃研究员与美国国家航空航天局
(National Aeronautics and Space Administration, NASA)空间探索智能机器人系统中心(Center
for Intelligent Robotic Systems for Space Exploration, CIRSSE)和本地行星资源利用空间工程
研究中心(Space Engineering Research Center, SERC)合作, 建立了 CIRSSE 空间机器人平台
的任务流程和 ISRU (In Situation Resources Utilization)火星制氧厂及其相应仿真验证系统
[7-
10]
. 当时即面临无真可仿、通信速度慢、本地(火星)资源极为有限、计算量巨大等问题. 对
此, 王飞跃提出在远程构建“影子系统”
[11]
的设想以及“当地简单, 远程复杂”的设计理念, 试
图为此困境提供一条可操作可实现的路径
[12-13]
.
90 年代, 与卡特彼勒联合研发自动挖掘核心技术时, 王飞跃通过整合当地车辆和远程
控制中心计算资源, 把代理方法、模糊逻辑和神经网络有机结合
[13-15]
, 利用有限状态机和
Petri 网来模拟人类挖掘策略, 将分层智能控制理论和智能挖掘算法用于 98T 自动装载车,
使其挖掘效率大幅提升
[15-17]
, 后将相关理论与方法原理、技术
[18-22]
与应用工作发表出版了自
动矿山挖掘和车辆智能控制领域的首部著作
[23-24]
.
2004 年, 王飞跃发表 《平行系统方法与复杂系统的管理和控制》 一文, 首次正式提
出了平行系统的概念
[25]
. 它通过一套现实系统与人工系统进行平行交互,为难以实际学习、
建模和预测的高复杂问题提供解决方案. 2017 年, 在平行系统和平行智能的基础上, 王飞跃
进一步提出平行矿山和和平行矿山操作系统(Parallel mining operating systems, PMOS)的理
念, 融人类矿业工作者、数字矿业员工、矿山机器人和无人车等于一体, 形成智慧矿业的系
统化智能基础与技术
[26]
.
1.1 平行系统理论体系
平行系统理论体系可以分为理论层、方法层、技术层、平台层和应用层
[27-36]
. 它采用
综合集成研讨厅体系对复杂社会物理信息系统(Cyber-Physical-Social systems, CPSS)
[31, 37-38]
构
建人工系统模型
[28, 39]
, 在“不断探索和改善”的原则下, 实时传感、持续建模并虚实协同计算,
人工与实际形成开源闭环反馈
[40]
和虚实双向引导
[41]
. 理论层构成整个系统的基础理论, 包含
建模分析、训练与测试、决策与引导. 方法层是系统的核心, 提供了数据流向与环节操作,
其核心方法包括联邦数据
[42-43]
、平行学习
[44]
等. 技术层是整个系统的关键, 这里囊括了平行
感知
[45]
、平行控制
[46-47]
、平行测试
[41, 48]
、平行路径规划
[49]
等. 平台层是物质基础, 在这里每
个库构成了独立的模块, 不同模块可以完成不同的任务. 应用层则是现实接口, 这里可以完
成将控制理论嫁接到不同的场景中, 完成该场景下的特定任务.
1.2 平行矿山体系架构设计
智能化矿山是一个复杂的综合性系统
[50-53]
, 涉及到多学科的融合、多专业的交叉、各
种技术的集成
[54-57]
, 因此实现矿山的智能化是一个极其困难且繁杂的工程
[58-59]
. 但智慧矿山
地落地可以大幅度提升人员和设备的安全程度; 降低人力成本、燃油成本、设备与路面维
护成本; 提升矿山系统的智能化水平, 减少操作人员, 提高风险管控能力; 优化矿山系统的
集群管理, 提高调度及协同效率, 实现产量的增加; 减少人为失误和故意损坏导致的损失.
平行矿山示意如图 1 所示, 其核心是平行虚拟矿山
[60-63]
与现实矿山协同工作, 指导经过
智能化改装的车辆通过单车作业系统、多车协同系统和车路协同系统在现实场景下完成各
类面向场景的任务. 平行虚拟矿山系统通过机器学习算法完成智能车辆虚拟作业并指导现
实车辆作业, 远程监控中心监管矿区状态并提供操控接口. 整个系统在各子系统协同工作下
完成资源调度, 保证矿区合理高效运行.
图 1 平行矿山示意图
Fig. 1 The illustration of parallel mining
下载: 全尺寸图片 幻灯片
2. 平行智能采矿操作系统设计实现
智能矿山由现实场景、平行管控中心、虚拟矿山、远程操控平台构成. 如图 2 所示,
智能矿山操作系统包括了单车作业系统、多车协同系统、车路协同系统、无人驾驶智能系
统、调度管理系统、平行运输系统、监管系统、远程接管系统和通信系统九个子系统. 全
系统由计算平台提供算力支持, 5G 通信作为传输通道实现数据实时传输. 平行系统中建模
好的车辆与矿山进行交互, 通过单车指令和多车指令下发到无人驾驶智能系统和调度管理
系统. 经过任务的封装再由单车作业平台与多车协同作业系统完成具体的工作, 其间由车路
协同系统提供超视距感知信息. 同时现实中的传感器回传误差信息和执行信息给平行系统
进行误差修正并指引下一时刻决策, 而系统的监管子系统和远程操控子系统分别提供了可
视化功能和人为主动控制功能.
图 2 智慧无人矿山操作系统功能示意图
Fig. 2 The function diagram of intelligent unmanned mine operation system
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