智慧煤矿与智能化开采关键核心技术分析

　　煤炭是世界上最经济的化石能源，也是可以清洁高效利用的能源。中国、美国、澳大利亚、印度、印度尼西亚、俄罗斯是世界前六位的产煤大国。煤炭一直是中国的主体能源，占一次能源产量和消费量的 70%和 60%以上。世界能源格局及现实的经济社会需求决定了在未来相当长时间内，煤炭仍将在世界能源结构中占有较大比例，仍将是中国的主体能源，难以被替代，利用科技的进步消除煤炭生产、利用的环境负效应，实现安全高效绿色开采和清洁高效利用是煤炭的发展方向[1-5]，其传统产业模式亟待变革。另一方面，互联网+[6]、人工智能和大数据[7]等颠覆性技术的发展，拉开了第四次工业革命的序幕，加速了传统行业变革的进程。德国提出了工业 4. 0，美国提出了“智慧地球( Smarter Planet) ”，中国提出了“中国制造 2025”战略，发展智能制造、智能装备、智能生产是其主要内涵。建设智慧煤矿发展智能化开采符合国家战略，是煤炭工业发展的必然选择。

智慧煤矿与智能化开采关键核心技术分析

　　1 智慧煤矿基础与平台建设

　　1. 1 智慧煤矿基础智慧煤矿[8]是基于现代智慧理念，将物联网、云计算、大数据、人工智能、自动控制、移动互联网技术，机器人、智能化装备等与现代煤矿开发技术深度融合，形成矿井( 区) 全面感知、实时互联、分析决策、自主学习、动态预测、协同控制的完整智能系统，实现矿井( 区) 开拓、采掘、运通、洗选、安全保障、生态保护、生产管理等全过程智能化运行的体系。智慧煤矿的总体目标是形成煤矿完整智慧系统，全面智能运行，科学绿色开发的全产业链运行新模式。数字化和信息化是智慧煤矿的基本要求，首先要解决 3 个基础理论问题: ① 数字煤矿多源异构数据的统一表达及信息动态关联关系; ② 复杂围岩环境-开采系统作用机理及设备群全程路径和姿态智能控制的理论基础; ③ 矿井设备群的系统健康状况预测、维护决策机制。目前，针对这些基础问题正在开展研究( 国家自然科学基金重点项目) ，以形成多源异构数据处理理论方法、复杂系统智能控制基础理论及系统性维护构成的数字煤矿及智能化开采基础理论体系，为数字煤矿智能决策、精准控制、可靠性保障提供理论支撑。

　　1. 2 智慧煤矿智能平台建设智慧煤矿要建设八大智能生产运行系统[8]，首先要建设承载生产运行系统的智能平台。

　　1. 2. 1 MOS 智慧煤矿多系统综合管理操作平台 MOS 智慧煤矿多系统综合管理操作平台是面向智慧矿山建设的一体化矿山信息感知、展示及应用平台，它对下应能够适配各煤矿子系统、传感器、智能设备的数据，对上能够支撑应用业务逻辑的功能性软件、多需求通讯、大数据分析、云计算等。通过系统内置“矿区一张图”、“智慧安监”、“智能生产”及“设备及人员管理”等基本矿山业务的应用功能模块，构建智慧矿山基础骨架，全面覆盖矿山生产、安全、设备及人员管理等业务，构建实时、透明、清晰的矿山日常工作全息景象平台，解决智慧化矿山建设过程中数据采集困难、烟囱型子系统、数据存储割裂、数据资源混乱、子系统无法联动、无法进行大数据分析支持决策等一系列关键问题，实现生产过程自动化、安全监控数字化、企业管理信息化、信息管理集约化，最终实现矿井管理决策科学化、现代化和智能化。为此，MOS 智慧煤矿多系统综合管理操作平台应具有以下基本特征: ( 1) 全面的数据标准化。所有接入操作系统平台的数据均使用统一的格式进行交换与存储，数据互联互通无障碍。 ( 2) 统一的数据存储方案。所有监测数据使用统一的存储方案，数据的存储和查询性能充分保障，便于数据的统一管理，解决数据资源混乱问题。 ( 3) 数据传输实时与稳定。数据传输首先要具有强实时性，解决数据传输延迟问题，满足远程实时决策控制的要求; 其次要具有强稳定性，解决常见的数据通讯不稳定问题，满足智能系统长时可靠运行的需求。

　　1. 2. 2 井下精确定位、导航、5G 通信管理操作平台井下精确定位、导航是智慧煤矿精准控制的基础，5G 通讯及其衍生技术是实时决策控制的通讯保障。构建井下精确定位、导航、5G 通信管理操作平台，依托井下环境的三维模型，研究井下实时建图和三维模型自动更新技术、设备和人员精确定位和推进导航技术、信息实时更新技术，解决井下狭长、多转角、复杂干扰条件下的精确定位、实时导航、移动部署与自矫正等关键核心问题，为井下设备、人员定位导航应用场景提供核心芯片及成套技术解决方案。井下精确定位、导航、5G 通信管理操作平台应满足以下基本要求: ( 1) 全覆盖与低复杂度。井下狭长、多转角和复杂的电磁环境及设备遮挡等带来了无线覆盖的难题，研究固定与移动基站的灵活配比和布置方式，移动基站的自定位与自矫正方法，提高无线覆盖率的同时，充分利用开拓空间的相对“透明”性( 已开拓空间的大致方向和位置是已知的) ，合理控制定位导航布置的复杂度，为定位导航模组的自主布置和组网提供支撑。 ( 2) 低成本、抗干扰和高精度。煤炭开采空间是动态推进并不断垮落掩埋的变化空间，定位空间动态变化是区别于地面定位的首要特征，因此定位、导航和通讯系统要么动态布置，要么随开采过程掩埋，但无论何种方式都要求低成本。井下狭长、转角多、电磁环境复杂、振动大，因此抗干扰是系统需要解决的另一难题。井下巷道或工作面的截面空间尺寸最多为米级，加上电磁等多种因素的干扰，米级的定位导航精度显然难以满足井下的需求。目前基于超宽带技术、捷联式惯导技术等的定位导航方法经研究相对适用于井下，但仍需从煤矿井下环境的现实出发，从材料选择、结构设计和算法优化等方面进行改进，以确保相关系统的适应性和使用精度。

　　1. 2. 3 地质及矿井采掘运通信息动态管理操作系统平台准确、及时、可靠的信息是智能化开采的决策依据，地质及矿井采掘运通信息动态管理操作系统主要解决的是多源异构数据的动态推送及统一显示问题。通过研究矿山的各行为事件的关联关系提出基于事件触发的数据智能匹配与推送策略; 通过研究智能化开采模式提出开采行为预测推理及自我更新方法; 通过历史数据的挖掘分析构建地质及矿井采掘运通信息的智能服务平台。

　　1. 2. 4 视频增强及实时数据驱动三维场景再现远程干预操作平台井下环境复杂，设备种类多，单纯依靠监测数据难以保障智能化开采的安全可靠运行，视频+三维场景再现技术可更加直观、全面的展现井下工作情况，不但成为了传统监测手段的有益补充，更逐渐发展为井下开采远程干预操作的主要手段。但受制于井下低照度、高粉尘、潮湿、复杂电磁环境的影响，视频增强及实时数据驱动三维场景再现远程干预操作平台仍需突破以下关键技术: ( 1) 煤矿井下视频增强及高清视频压缩处理技术。针对综采生产设备布置复杂且相互遮挡，开采时存在大量粉尘和水雾，全天候人工光照分布不均，环境状况复杂、多变等不利条件，研究摄像头自除尘装置、低照度下的视频增强和去燥技术、井下监控视频压缩算法等，为基于视频的应用场景提供支撑。 ( 2) 基于视频图像的目标识别及跟踪技术。分析煤炭开采场景视觉特点以及有关设备、围岩和环境状况视频图像特征，研究基于深度学习的目标识别、目标跟踪和异常状况检测技术，从而实现井下主要设备目标、环境状况的实时监控，以及异常状况的预警、报警处理。

　　1. 2. 5 环境及危险源感知与安全预警系统管理操作平台安全始终处在煤炭生产的首位，智能化开采要建立煤矿井下环境的全面感知和安全预警，现有的传感系统一是没有全面覆盖现有的安全监测需求，二是传感器的易用性和可靠性等还有待提升，三是不符合长远智能化开采的物联需求。因此需要研究和解决以下关键问题: ( 1) 连接泛在。研究井下物联网络低功耗部署模式，研制井下传感器物联芯片或模组，构建无缝网络架构。 ( 2) 感知泛在。利用新原理、新技术和新材料研制传感终端，提供低成本、低功耗、高安全性、高稳定性、高集成度的解决方案，如利用光纤光栅抗电磁干扰、抗腐蚀、电绝缘、高灵敏度和低成本的特点研制井下温度、应力应变传感器等。

　　2 煤炭智能化开采关键核心技术

　　智能化开采是智慧煤矿的核心。目前，在地质条件好的矿区煤炭智能开采取得很好效果[9-17]。但由于煤矿开采条件的多样性和复杂性，智能化开采远未达到预期理想的效果和目标，要实现智能化无人开采目标仍需补齐以下八大核心技术短板: ① 地下开采装备精确定位和导航; ② 地下复杂极端环境信息感知及稳定可靠传输; ③ 大规模复杂系统大数据分析; ④ 复杂煤层自动割煤智能决策与控制; ⑤ 井下大规模设备群网络化协同控制; ⑥ 井下复杂作业机器人; ⑦ 矿山采掘装备关键元部件进口替代; ⑧ 工作面设备故障自动化处理。

　　2. 1 地下开采装备精确定位和导航地下开采定位导航模型如图 1 所示，为保证煤矿开采、掘进装备沿着规划的路径和方向推进，必须准确测量设备的空间位置和运行轨迹。然而，煤矿井下为完全封闭空间和复杂电磁环境，没有卫星导航信号辅助，实现定位和导航的难度很大。

　　2. 2 地下复杂极端环境信息感知及稳定可靠传输环境、设备状态的感知是实现智能决策、控制的先决条件。然而，井下狭长、潮湿、粉尘易爆、复杂电磁环境严重制约着探测技术的应用。三维激光扫描图如图 2 所示，煤岩识别、井下低照度空间视频监控、深地物理场探测等都在探索适于井下应用的技术方案。

　　2. 3 大规模复杂系统数据分析矿山生产系统是一个大规模复杂系统，生产过程中产生了海量的数据信息[18]。数字煤矿智慧逻辑模型如图 3 所示，目前由于缺乏从这些数据中寻找、分析、挖掘信息的方法，因而一直无法有效得出开采过程的数据关联规律，并将其应用于智能开采的控制过程。

　　2. 4 复杂煤层自动割煤智能决策与控制为最大限度、高效率获取煤炭资源，需提高采煤装备的适应性和智能化水平，然而井下煤层厚度、走向复杂多变，断层、陷落柱等地质结构也时常出现，给自动截割带来极大困难。多方法融合煤岩识别如图 4 所示。目前开展了振动识别、灰度理论、图像识别等多种煤岩识别方法研究，但效果均不理想，诸多问题仍待解决。

　　2. 5 井下大规模设备群网络化协同控制井下无线网、工业以太网等多网并存，多通讯协议共在，造成互联互通障碍且网络承载能力差，严重阻碍了智能开采的发展。目前虽然提出了“一网到底”的网络架构，但随着数据量的急剧增加，现有技术已不能满足大数据传输和实时控制的要求。仍待突破的核心技术包括: ① 基于 5G 标准的井下高速通讯网络; ② 基于互联网+的数字化矿山技术; ③ 井下强时通讯与远程协同控制技术; ④ 井下紧急情况应急通讯保障系统。

　　3 智慧煤矿与智能化开采发展对策

　　煤层赋存条件的多样性和安全制约因素的复杂性是智能化开采面临的最大难题，要针对智能化开采关键核心技术短板和煤矿机器人，开展重点专项研发，产学研用协同攻关，突破复杂煤层有限无人化开采难题。数据的获取利用、智能决策和技术装备研发是 3 个主要方向:

　　( 1) 数据的获取和利用。两个重点: 一是研发工作面煤层地质条件高精度探测技术和装备，构造工作面煤层地质数字模型; 二是研发低成本、高可靠性的井下设备精确定位和导航系统。( 2) 智能决策。研究高效的机器学习算法使综采系统装备拥有自主学习能力，提高智能化水平与开采效率。 ( 3) 技术装备研发。攻克井下特殊条件下的装备关键元部件、设备群网络化协同控制技术，研制井下复杂作业机器人和远程智能诊断及服务中心。

　　在攻克智能化开采技术难题的基础上，合理的政策措施、科学的生产管理亦是全面推进智能化开采的重要因素: ( 1) 加快完善煤炭资源管理与产能布局，将煤炭的安全高效绿色开采作为我国煤炭资源开发的基本产业政策，淘汰落后开采方法与产能装备。 ( 2) 改革传统煤矿的运行和生产组织模式，推行智慧煤矿和智能化开采系统一体化解决方案、系统维护云端服务、智能采掘专业化队伍、市场化服务，解决煤矿人才、管理运行水平不平衡问题。 ( 3) 加快建立智慧煤矿和智能开采的技术标准体系和运行管理规范、安全规程体系，解决现有安全规程制约智能无人化开采的问题。鼓励智能无人化开采技术及装备的创新。

　　4 结语

　　智慧煤矿建设是煤炭工业技术革命、产业转型升级的战略方向和目标，智能化开采是智慧煤矿的核心技术。必须牢牢抓住新一代信息技术带来的发展机遇，将数字矿山建设与煤炭安全高效开发和清洁利用技术创新、管理改革相结合，利用信息化、数字化、物联网、人工智能、大数据等新技术提升和改造传统采矿业，不断开创安全、高效、绿色和可持续的智慧煤矿发展新模式。

　　参考文献( References) :

　　[1] 王国法，张德生.煤炭智能化综采技术创新实践与发展展望[J].中国矿业大学学报，2018，47( 3) : 459-467. WANG Guofa，ZHANG Desheng. Innovation practice and development prospect of intelligent fully mechanized technology for coal mining[J].Journal of China Coal Society，2018，47( 3) : 459-467.

　　[2] 谢和平，王金华，王国法，等.煤炭革命新理念与煤炭科技发展构想[J].煤炭学报，2018，43( 5) : 1187-1197. XIE Heping，WANG Jinhua，WANG Guofa，et al.New ideas of coal revolution and layout of coal science and technology development [J].Journal of China Coal Society，2018，43( 5) : 1187-1197.

　　《智慧煤矿与智能化开采关键核心技术分析》来源：《煤炭学报》，作者：王国法1，2，3 ，赵国瑞1，3 ，任怀伟1，3