基于大数据的矿山智能精准开采技术

(整期优先)网络出版时间:2024-01-16
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基于大数据的矿山智能精准开采技术

张洋

中煤科工集团重庆研究院有限公司重庆市   400039

摘要:“互联网+”、人工智能、大数据等颠覆性技术的发展,拉开了第四次工业革命的序幕,加快了传统产业的转型。近年来的矿山事故推动了数字矿山的发展和发展。经过多年的信息化建设,矿山已经建立并运行了一些相关的安全管理体系和监控体系,但现有的多个体系存在治理独立、数据信息分散、利用效率低等问题。因此,迫切需要建立一个数字矿山平台,整合矿山平台之间的信息资源,从而提高管理平台的效率。

关键词:大数据;矿山;智能精准开采技术

1.数字矿山智能开采技术

数字矿山智能开采技术在我国发展速度难以想象,经过十多年的发展,数字矿山智能开采技术应用效果凸显。数字矿山可以说是一种理念,也可以说是一个过程,是在一个统一框架之下,对矿山的整体表现情况及相关附属信息进行数字化、智能化编码。数字矿山开采技术从文字表达上来看,可以理解为运用互联网技术进行开采行为;而从理论定义上来说,则是以矿山资源为中心建立数字化的矿山资源数据库,建立矿山资源立体化模型,收集大量矿山资源空间信息,通过网络化的技术将矿山资源进行集中体现,实现以矿山资源为中心的庞大网络智能开采系统。如图1所示,为数字矿山智能开采技术的应用过程图。

图1智能开采技术应用过程图

  1. 基于大数据的矿山智能精准开采技术

2.1矿山智能精准开采流程

从资源评价与决策、矿山规划与设计到矿山生产与安全管理,始终将现代科技成果贯彻落实并融入矿山精准开采的全过程,真正实现现代化矿山开采。结合矿产资源开发现状和长期需求,精准开采分两步实施:第一步是实现与地面和地下相结合的远程控制精确采矿,即作业人员在监控中心远程干预远程控制设置和操作,采矿工作面无人作业;第二步是实现智能(无人)精准采矿,即采矿机、液压支架等设备的自动智能操作和惯性导航。精准采矿将最终实现对地面的智能化、自动化、信息化和可视化远程控制,实现采矿量大(无人)、精准、智能感知和智能监测、预警和灾害预防。

2.2智能精准开采的大数据处理设计

矿山基础信息系统需要的界面规格重点对矿井的生产信息进行了系统的分析,包括空间信息、属性信息、标准化信息和集成信息。方案主要由隧道设备平台、通风设备平台、供电设备平台和皮带监控平台组成;煤矿开采涉及井巷、地质体、机械设备、原始材料和资源等方面。地质数据、测绘数据、测孔数据、测试数据、管理数据等是数据来源。二维、三维空间模型的研制与开发,都需要借助三维地理信息系统的支持。运用三维地理信息系统,对矿山引擎的可视化进行深入的研究,并在此基础上构建一套以软件业务、软件架构为主要技术基础的APP,从而实现矿山的数字化应用系统的开发架构。

针对架构整合的现实需求,开发高安全性,高效率的软件。利用矿井的空间数据中心建立了矿井的三维坐标,建立矿井基础的地质空间信息。其内容包括:矿层、地层、地质构造与地质类型、巷道与机械设备、采矿原料及零件、井或巷道、地面采矿、运输、通讯等。在矿山中,应将安全监控资料和GIS资料有机地整合起来。矿山以虚拟技术为基础,建立一个3D建模的资料库。利用矿山三维源库中的相关数据,利用相关、拓扑等方法将相关数据进行链接、合并。主要包括拓扑结构,挖掘数据信息的采集与使用,以及对问题的处理,以及对将来的预言等。数据挖掘是指运用工程技术与人工智能技术,以海量的资料为基础,通过对使用者的需要进行检索,获得相应的管理与执行,从而建立各种物理工程、采矿、生产及应用模型的模型。数字矿山中大量的资讯可以供没有丰富的用户分享及利用。矿山数字化的基础资料平台,要与矿山的基本资料建立一个相互关联的数据库。

三维基础数据及业务环境其中包括VR(虚拟现实)、3DGM(三维地球科学模型)和虚拟仪器、MGIS(矿山GIS)。根据不同的应用,矿企创建了多个用户层次,拥有多功能的矿山开采实用软件和控制内容,因而拥有大量的数据和模型。同时,利用三维地球科学仿真构建数据和虚拟模型。在三维地质模型的基础上,综合收集地理位置信息和采矿设计数据,设计了矿山、矿体和回采巷道。采用采矿矢量门集成真三维模型库,通过虚拟数字化实现矿山海量数据信息、拓扑信息和特征数据信息。利用VR(虚拟现实)和计算机网络技术,嵌入式虚拟仪器,各种专业实用模型,开采沉陷计算,开采沉陷预测,顶板冒落计算,围岩移动模型,库容测量,通风网络预算,瓦斯组织模型,涌水测量等。工作视图环境和业务操作流程可以反映整个OA和CDS的集成。高安全性能体现了整个应用软件平台的安全体系。整个平台的安全运行包括:一是硬件平台,即三维空间网络QoS,提高实用性和协调性;二是软件平台,包括身份一致认证、管理、秘密保护、审计和监控等部分。数据层、业务层和业务管理是应用程序处理过程的三个主要层次。整个平台采用多层结构,每一层结构承载不同的服务和内容,甚至每一层按照一定的规则相互协调、交替影响。这三个层次贯穿着四级网络平台。通过各业务管理层次之间的平衡和协调,形成了三个具有不同绩效和特点的平台。业务管理层覆盖网络数据层,对数据中心的信息进行查看和复查。矿务局二级网络将专家支持和决策调整组成的信息传递到网络数据层。

2.3终端管理

煤矿智能矿山开采技术作业系统的终端,即现场管理终端,包括自动化开采设备、安全管理设备等,这些设备是系统能否完成自动化作业的关键。在无人化、半无人化模式下,终端管理的开展主要强调发挥智能技术作用,自动化开采设备下达各类指令,如割煤、运输、临时存储等,根据割煤工作需要组织参数调整,根据工作进度、周边环境等信息组织抑尘,所有信息经过收集后反馈给智能管理中心和远程控制中心,再由后者根据相关信息组织自动化开采设备的管理优化,包括程序优化、功能扩展等等。终端管理的核心是以默认程序为支持的智能作业模块,以智能管理中心提供作业平台,通过自动化开采设备执行各类工作指令。

2.4远程监控

远程监控主要发挥辅助作用,以了解自动化开采设备的工作情况,以及其他区域的生产态势,了解是否存在安全问题、消防隐患等等。该系统也能用以智能管理中心和远程控制中心的管理活动,以从程序设计等角度改善煤矿智能矿山自动化开采技术整体作业质量。自动化作业设备、其他设备的各类信息,由监控设备、传感设备进行实时收集,通过通信线路向远程管理处进行反馈,并以总线系统提供若干独立的通信信道,以避免信息之间的互扰问题。如果监控信息表明自动化作业设备以及其他设备无异常,则持续组织监控;反之,如果相关信息表明自动化作业设备以及其他设备存在异常,则由远程管理处组织处理,根据异常成因、所处设备系统差别,分别进行管理。

结 语:

经过近几年的发展,我国能源开采的信息化建设取得了初步成效。随着技术的进步和管理理念的创新,在已有成果的基础上,有必要对大数据私有云、大型矿山设备健康诊断技术、矿山仿真系统、高性能矿山设备等基础支撑技术进行进一步研究。数字矿山以识别矿山安全隐患判断感知矿山,并将少采矿或无人采矿的智能化矿山向前推进,真正实现建设安全、高效、绿色、低耗、可持续发展的生态矿山的目标,提升我国数字矿山建设水平。

参考文献:

[1]张平安.井下采矿技术和井下采矿的发展形势[J].当代化工研究,2019(04):5-6.

[2]张国川.大采高高突工作面智能化开采平台研究与应用[J].中国煤炭工业,2020(06):50-52.

[3]杨健健,张强,吴淼等.巷道智能化掘进的自主感知及调控技术研究进展[J].煤炭学报,2020,45(06):2045-2055.