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智慧矿山安全生产管理系统设计

摘要：在我国信息技术日益提升的背景下推动各个领域发展更加迅猛，而矿山作为我国重要的能源行业，对其生存运行管理工作也更加严格。智慧矿山是在数字矿山和感知矿山的基础上，进一步应用云计算、大数据、人工智能等先进技术，发展而来的。结合煤炭行业的自身特点和信息化需求，从硬件和软件两个方面，指出现有智慧矿山发展中存在的相关问题，同时就实际应用中的典型应用场景中进行分析讨论，并提出了智慧矿山未来的发展方向。

关键词：智慧矿山；5G；关键技术；典型应用

引言

智慧矿山所配套的信息化系统应满足在异构系统内对复杂业务流程、紧密数据关联的快速抓取与数据挖掘需求。本文结合矿山信息化发展趋势，利用现有多种类信息化系统，建设集海量数据存储、深度分析挖掘、智能服务管控等功能于一体且可不断扩展、多源接入的数字化智慧矿山系统（DIMS）平台，以物联网、大数据、人工智能等信息技术为载体，利用已有信息系统及数据资源实现智能模块调用与结构优化仿真、精益管理协同与产能价值提升等多方面的场景应用，最终实现以精益制造、绿色生产、高效协同为目标的数字化智慧矿山体系。

1煤矿自身发展的需要

我国传统中小型煤矿采用的是传统的高压直启和简单的在线监测组合的控制方式。矿井主要设置风门、风窗来实现为工作面配风。井下通风系统监测基站多布置在井底车场附近，设备启动在井下就地操作，用配电柜来控制设备的启停，系统的在线监测由简单的几个传感器组成。回采工作面是采用“U”型通风方式，这种通风系统自动化水平较低，控制模式原始且简单，存在严重的安全隐患，已经不能适应新时期煤矿发展的需求。而很多大型煤矿采用的是在传统的高压直启模式上增加在线监测和PLC后台组合控制。系统可以通过PLC实现计算机控制及远程操作，可采集设备启停开关量及在线运行模拟量数据，并能将设备数据上传调度中心，但此系统的弊端在于在井下情况发生改变且超出计算机可控参数范围时，必须人工调整风量控制模块的计算机控制程序才能实现风量输送调整，不能满足煤矿无人化、自适应调风、智能化控制需求。

2系统总体架构设计

研究所设计的智慧矿山安全生产管理系统通过设置于矿井侧的各种传感器来采集数据，通过工业以太环网实现传感器与计算机之间的数据交互，利用计算机中的软件程序来转换并处理数据。智慧矿山安全生产管理系统主要由应用层、网络层和硬件层3部分组成。（1）硬件层指的是用于系统数据采集的各种硬件设备，比如视频监控设备、控制器设备以及用于温度检测或气体检测的各种传感器设备;（2）网络层指的是用来连接硬件层和应用层的数据传输装置，通过网络通信技术将硬件层所采集到的数据上传至Web服务器或应用层计算机设备并对数据进行处理。在《煤矿安全规程》的强制要求下，当前我国绝大多数矿井施工区域设置有工业以太环网，可实现1000MB以上的数据传输速率，可以满足该系统在数据传输方面的需求，智慧矿山安全生产管理系统无需再对网络层进行组织与设计;（3）应用层指的是对系统数据进行转换与处理的核心机构，该层次中的PC计算机、微型计算机以及Web服务器中均封装有负责不同数据处理项目的应用程序，可以将来自传感器的模拟信号转换为数字信号并加以计算，进而生成可供现场管理人员目测分析的文本、图像以及视频资料。

3智能模块调用与结构优化仿真

以DIMS智能模块调用的结构优化仿真服务为例，该服务主要用于矿用装备研制人员利用DIMS调取装备现场操控数据并异地调用软件与服务器资源，实现装备结构参数优化，通过多系统与数据的融合提升矿用装备研发水平，实现从仿真到实践的智能制造模式。DIMS调用仿真界面如图5所示，设计人员在矿内发现问题，利用DIMS采集相关联现场工况数据，调用域内接入端仿真软件验证其所设计不同曲率半径下转运站对受料输送带的冲击力磨损程度，大幅度缩短仿真时间、快速验证设计构思，为智能数据共享向深度学习机制的转化提供应用平台，加速矿山整体智能化运作效果，实现从矿山应用端到产品研发端的无缝对接，促进服务间的业务流程互补及异构系统框架下数据交互，提高矿用装备安全生产智能制造水平，为矿山安全稳定、长期高负荷运转提供技术支撑。此外，DIMS还可通过复杂地下参数实现矿区三维场景重建，实现虚拟场景下矿用装备的交互式体验。

4智能分析与调控系统

传统计算机程序与人工智能的区别在于，传统计算机程序是按设定的数学模型及输入参数得出相应结果，但井下环境是复杂多变的，一旦出现非常规问题，例如非标准形式输入的异常参数，计算机会输出“错误”报警，无法生成其程序控制以外的应急情况的指令。人工智能因其强大的自我学习能力，在面临突发情况和非常规问题时，系统可以像人一样学习进步，通过对数据的分析，做出最正确的应急处置决策。智能分析与调控系统是智能化通风系统的大脑，目前已有中煤科工集团重庆研究院、中国矿