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《数字矿山与大数据分析技术》课程教学大纲
课程名称:数字矿山与大数据分析技术
DigitalMineandBigDataAnalysisTechnology
课程编号:021040060
课程性质:□必修?选修
课程类别:□通识课程?专业课程£实践教学
适用专业:智能采矿工程专业
课程学时:32学时(理论26学时,实验6学时)
课程学分:2.0学分
应开课学期:第六学期
先修课程:采煤概率、矿山地质学、采矿学、智能开采技术、人工智能导论
任课学院、系部:能源科学与工程学院采矿工程系
一、课程简介
《数字矿山与大数据分析技术》是智能采矿工程专业本科生一门重要的专业选修课程。课程按总论、信息获取与建模、关键技术与应用、典型系统与示范的逻辑顺序,包括数字矿山的基本知识,矿区资源环境信息获取、处理与估算,矿山空间信息获取、处理与制图,矿山生产与安全信息收集、大数据与云计算分析,矿山信息集成管理与共享利用,矿山信息集成建模与可视化,采矿数字化设计与决策优化,矿山数字化通信与自动化,矿山模拟、仿真与虚拟现实,数字矿山典型系统与建设范例。旨在传授新思想、新方法、新技术,使得我们的下一代采矿工程师和矿业科技工作者不仅掌握扎实的数字矿山与大数据分析的相关理论与关键技术,而且具有更高的视点、更宽的眼界和更远的目光。
二、课程教学的目标及与毕业要求的关系
(一)课程目标
课程总目标:通过本课程的学习,学生可以系统深入地掌握数字矿山的内涵、体系及其建设目标和任务,同时能够运用大数据思维分析处理矿山生产过程多源异构数据,用于指导矿山企业安全高效生产。同时通过课程教学引导学生独立思考、发现问题,培养其思辨能力和工程职业道德素质。
课程目标1:了解数字矿山的基本知识,掌握矿区资源环境信息、矿山空间信息矿山生产与安全信息的获取方式及处理方法;
课程目标2:理解矿山信息集成管理与共享利用、矿山信息集成建模及可视化方法理论,并掌握相应的大数据分析方法;
课程目标3:能够掌握矿山数字化设计与决策优化方法,了解矿山数字通信与自动化技术以及采矿模拟、仿真与虚拟现实,并能够熟悉数字矿山典型系统与应用。
(二)课程目标与毕业要求的对应关系
本课程目标支持的主要毕业要求如下表:
课程目标
毕业要求
指标点
1.了解数字矿山的基本知识,掌握矿区资源环境信息、矿山空间信息矿山生产与安全信息的获取方式及处理方法
毕业要求3:设计/开发解决方案:能够针对采矿工程领域的生产与管理问题提出解决方案,设计满足特定需求的系统或工艺流程,并能够在设计环节中体现创新意识,考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。
指标点3.2:能够利用计算机和人工智能等先进技术原理,设计满足特定需求的生产系统和工艺流程
2.理解矿山信息集成管理与共享利用、矿山信息集成建模及可视化方法理论,并掌握相应的大数据分析方法
毕业要求4:研究:能够基于科学原理,采用科学方法对采矿工程、智能开采中的工程问题进行研究,包括设计实验、分析与解释数据、并通过信息综合得到合理有效的结论。
指标点4.3:能够对实验数据通过信息综合得到合理有效的结论和规律
3.能够掌握矿山数字化设计与决策优化方法,了解矿山数字通信与自动化技术以及采矿模拟、仿真与虚拟现实,并能够熟悉数字矿山典型系统与应用
毕业要求3:设计/开发解决方案:能够针对采矿工程领域的生产与管理问题提出解决方案,设计满足特定需求的系统或工艺流程,并能够在设计环节中体现创新意识,考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。
指标点3.2:能够利用计算机和人工智能等先进技术原理,设计满足特定需求的生产系统和工艺流程
三、课程教学的基本内容及教学安排
(一)课程教学的内容及学时安排
知识单元
知识点
学时数
课程目标
线下
授课
线上
授课
实验
/实践
1.数字矿山的基本知识
知识点1.1:数字矿山的起源;
知识点1.2:数字矿山的发展;
知识点1.3:数字矿山的内涵及体系;
知识点1.4:数字矿山的建设
2
课程目标1
2.矿区资源环境信息获取与处理
知识点2.1:矿区资源环境信息概述;
知识点2.2:地球探测信息技术及遥感技术;
知识点2.3:矿山采场条件探测;
知识点2.4:矿体品位与储量矿量估算;
2
2
课程目标1
3.矿山空间信息获取、处理与制图
知识点3.1:矿山空间信息获取;
知识点3.2:矿山空间数据处理;
知识点3.3:矿图制图;
2
2
课程目标1
4.矿山生产与安全信息收集及分析
知识点4.1:矿山生产信息;
知识点4.2:矿山安全信息;
知识点4.3:矿山安全分析与预警
2
课程目标1
5.矿山开采大数据与云计算
知识点5.1:矿山开采大数据基本知识;
知识点5.2:云计算基本知识;
知识点5
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