王宇
陕西小保当矿业有限公司 陕西 榆林 719302
摘要：煤炭是我国经济发展的主要能源之一，而如何保证煤矿安全稳定生产是维系我国经济高速发展的重要支撑。近年来随着国家对生产安全的高度重视，《国务院安委会办公室关于实施遏制重特大事故工作指南构建双重预防机制的意见》(安委办〔2016〕11号)等文件相继出台;另一方面，随着科技的不断更新迭代，各类自动化系统已在煤矿完成了更新部署。在政策监管和监测预警技术的共同作用下，国内煤矿生产安全形势有所好转，但仍事故频发。在煤矿现有安全监测监控系统和自动化系统的基础之上，煤矿数据已实现自动采集与分系统存储，如何在现有条件下，利用大数据等信息技术来提高煤矿监测预警体系的自动化和智能化水平，从而打造安全、绿色、高效的智慧煤矿，已成为行业内所亟需攻克的难题。
关键词：智慧化；矿山建设；策略
引言
当前，我国煤矿发展面临着煤炭价格、生产成本、作业安全、从业人员短缺等诸多挑战，发展智能化、无人化开采技术，建设智能矿山，是我国煤炭资源开发，尤其是深部煤炭资源开采的必然选择。国家发展改革委和国家能源局发布的《能源技术革命创新行动计划（2016-2030年）》明确了能源技术创新的15个重点任务，其中重要任务就是要“实现煤炭无害化开采技术创新，2030年实现智能化开采，重点煤矿区基本实现工作面无人化”。随着大数据、人工智能、区块链等技术的不断突破，煤炭行业正加快向智能化矿山迈进。
1物联网智慧矿山概述
物联网又被称为传感网，借助红外传感器、全球定位系统以射频识别等技术，根据协议连接特定设备与互联网，在交换信息的基础上，保证实现智能化识别、定位、监控及管理。智能矿山主要以矿山数字化为基础层，系统可以精准采集煤矿企业的开采数据，并进行网络传输、精准集成以及可视化展现，属于信息技术、通信技术、3S技术以及物联网技术的总集成。矿山智慧系统主要包括基础网络平台、矿山工业自动化系统、安全监控系统、矿山数据库、地理信息可视化集成平台以及生产技术管理系统等，保证了煤矿企业的安全高效开采。
2智慧化矿山建设过程中存在的问题
目前，国内智慧矿山建设主要体现在各个信息化子系统的建设上，主要存在的问题有：①缺乏总体建设标准：煤矿企业的建设规划参差不齐，导致建设的很多子系统功能不完善、可操作性差，低水平重复建设现象严重；②缺乏信息获取的全面性：实际的数据采集中难以达到足够的多样性；③缺乏适应行业特征的能力:数据算法种类多，但需适应煤矿行业的应用和生产作业的特殊环境；④缺乏数据的深度分析与挖掘：数据的应用大多仅停留在数据采集储存和展示阶段，缺乏对海量数据中信息深度分析与挖掘；⑤缺乏信息的关联与融合:数据鸿沟和信息孤岛现象严重，子系统集成困难，导致各系统数据无法得到深度利用。
面对新一轮的科技革命和产业变革，煤炭行业必须不失时机地变革，促进转型升级。利用云计算、物联网、大数据等新技术，与传统煤炭融合创新，促进煤矿迈入“智慧化”阶段。
3智慧矿山物联网架构
智慧矿山物联网系统主要被分为感知层、网络层、处理层及应用层等几个部分。
图1 物联网基本架构
3.1感知层
感知层负责识别物体、采集信息，主要技术有传感器、GPS、摄像头、RFID射频等技术，具体实现过程是通过传感器等设备采集外部数据，利用RFID、蓝牙、Zigbee等传输技术传递数据，解决数据获取的问题。
3.2网络层
网络层是利用网络将下游感知层采集的数据进行编码、认证以及无损快速传输。在以往煤矿开采过程中，各煤矿信息传递主要利用局域网进行，架设无线网络。
随着信息技术的快速发展，全国范围内开始广泛使用4G/5G井下地面网络全覆盖等技术，为煤矿开采信息的收集与传输提供了高效的运行模式，也为智慧矿山的建设工作提供了更多可行性依据。
3.3动态处理层
利用大数据、视频图像处理、数据挖掘等技术，对矿压预测、应急事故实现动态管理，提高数据管理推送的准确性，提高可视化矿山的建设水平。动态处理系统能够对系统各项数据进行动态分析调整，为日常生产提供科学指导，创造更高的经济效益。
3.4应用层
应用层在物联网架构中属于数据输出层面，可以直观反应物联网的应用效果，保证智慧矿山的建设效果。以物联网为基础，合理处理传输协议，组建物联网的信息编码，为了保证煤矿井下生产的实时监测，还应引入井下无线网络全覆盖技术，将采集的信息反馈至信息处理中心，实时监控检测其运行状态，同时做好远程故障的修复工作。
4智能化矿山建设关键技术
4.1智能决策分析技术
地面调度的工作人员可通过视频直接对井下进行实时监控，对安全生产、危险救援、调度指挥等方面都起到了积极作用。但目前视频监控大多数停留在人工监视，由于人的生理特点，容易产生疲倦等负面状态，难达到实时、精确的监控，外加环境复杂，导致目标不易区分，从而影响监控人员的判断。依靠计算机以及自动化等技术，对矿山生产进行预测分析、风险排除、场景模拟，最终为管理层提供决策依据。目前，井下智能机器人采掘、快速精准人员车辆定位、一键远程启停、自动导航等技术，提高了煤矿的生产效率。
4.2数据挖掘技术
大数据时代下的数据挖掘则要求更加严格。矿山开采的生产体系庞大，且工作环境复杂，需要在智慧矿山建设过程中获取海量的数据，否则无法做到深层次分析。利用数据挖掘技术对收集的海量信息中及时准确的捕获到有用信息，大力推动矿山数字化、智能化的建设。
4.3综合预测预警关键技术
综合预测预警技术包括对隐患关联分析技术和主要灾害风险预警技术。隐患关联预测分析：通过对历史排查隐患描述的语义识别、属性统计，度量隐患发生季度等属性之间的关联度，挖掘隐患发生规律，做到时间、空间维度的隐患预测。主要灾害风险预警：在事故致因经验基础上，融合各个监测系统的感知信息，如隐患排查、安全监测数据等，对矿井不同位置的节点状态进行实时监测，实现对灾害趋向性的评估、预警。结合灾害风险实时动态评估模块的评估结果，追根溯源、探究原因，定位预警的危险源位置，提供明确的双预控闭环整改对象。
结束语
综上所述，智慧矿山建设虽处于起步阶段、初见成果，但距离真正的智慧矿山标准还有很大差距。通过应用新科技技术，将工业技术、信息技术、管理技术高度融合，建立覆盖全矿生产、经营、管理的智能管控平台，实现对企业的实时监视、统一管控和资源共享，通过采掘智能化、无人化、远程控制化，促进矿产资源开发利用，降低煤矿开采风险；通过机械化换人、自动化减人、智能化提质增效来提升企业的综合竞争力，同时缓解煤矿人员流失、人才短缺的问题；突出风险预控、决策分析、实时成本、优化管理、远程诊断等流程，按照统一规划、分步实施的建设思路，让智慧化矿山建设得以有条不紊的进行，最终打造一个安全、协同、共享、高效的智慧矿山。
参考文献
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