融合5G技术生态的智能煤矿总体架构及核心场景.pdf

第 45 卷第 6 期煤 炭 学 报Vol. 45 No. 6 2020 年6 月JOURNAL OF CHINA COAL SOCIETYJun. 2020 移动阅读 范京道,李川,闫振国. 融合 5G 技术生态的智能煤矿总体架构及核心场景[J]. 煤炭学报,2020,4561949- 1958. doi10. 13225/ j. cnki. jccs. ZN20. 0303 FAN Jingdao,LI Chuan,YAN Zhenguo. Overall architecture and core scenario of a smart coal mine in-corporating 5G technology ecology[J]. Journal of China Coal Society,2020,4561949-1958. doi10. 13225/ j. cnki. jccs. ZN20. 0303 融合 5G 技术生态的智能煤矿总体架构及核心场景 范京道1,2,4,李 川3,4,闫振国2,4 1. 陕西延长石油集团有限责任公司,陕西 西安 710075; 2. 西安科技大学 安全科学与工程学院,陕西 西安 710054; 3. 陕西延长石油矿业 有限责任公司,陕西 西安 710016; 4. 国家应急管理部 煤矿智能化开采技术创新中心,陕西 延安 727307 摘 要5G 技术的到来,强化和深度融合了物联网、大数据、人工智能等技术,已经形成了较为成熟 的 5G 技术生态,有力推动了包括煤炭企业在内的各个行业的转型升级和智能化发展。 通过分析 移动通信技术与煤矿建设的关系,明确了 5G 技术在煤矿生产中所具有的重要作用,揭示了 5G 技 术生态是智能煤矿建设的重要推动力;详析分析了当前制约煤矿智能化的井下高效通信、装备智能 化、决策智能化等方面的主要问题,并且从 5G 技术生态的角度探讨了解决当前问题的技术手段; 研究了智能煤矿的内涵,提出了智能煤矿的定义,明确了智能煤矿必须具备时空一体、万物互联、数 据融合、全息感知、业务联动、智能决策六大特征;揭示了智能煤矿基础设施所需要的 5G 技术生 态、混合云和 GIM 技术等 3 个技术要素,提出顶层设计中所涉及的云边端思维模式、微服务架构和 基于一张图的智能态势分析与决策等 3 个设计理念,从而完成了对智能煤矿建设总体架构的构建。 同时,对智能煤矿建设中包括智能探测、智能掘进、智能开采、智能通风、智能洗选和智能调度在内 6 个典型应用场景所需的研究重点和方向进行了阐述。 最后,以延长石油矿业巴拉素煤矿为实例, 在兼顾实际开采条件和发展愿景条件下实践了笔者提出的智能煤矿建设构想,力求为我国智能煤 矿建设提供一种新探索。 关键词5G 技术;智能煤矿;智能化开采;微服务;智慧矿山 中图分类号TN929． 5;TD67 文献标志码A 文章编号0253-9993202006-1949-10 收稿日期2020-02-27 修回日期2020-04-16 责任编辑韩晋平 基金项目国家重点研发计划资助项目2017YFC0804309;陕西省自然科学基础研究发展计划资助项目2019JLZ-08,2019JLM-10 作者简介范京道1965,男,陕西蒲城人,教授级高级工程师,博士生导师,博士。 E-mailfanjd126． com 通讯作者闫振国1975,男,山西交城人,讲师,博士。 E-mailyanzg xust． edu． cn Overall architecture and core scenario of a smart coal mine in-corporating 5G technology ecology FAN Jingdao1,2,4,LI Chuan3,4,YAN Zhenguo2,4 1. Shaanxi Yanchang Petroleum Group Co. ,Ltd. ,Xi’an 710075,China; 2. College of Safety Science and Engineering,Xi’an University of Science and Technology,Xi’an 710054,China; 3. Shaanxi Yanchang Petroleum Mining Limited Company,Xi’an 710016,China; 4. Innovation Center of Intelligent Mining Technology in Coal Mine,Ministry of Emergency Management of the People’s Republic of China,Yan’an 727307,China AbstractThe advent of 5G technology has strengthened and deeply integrated the technologies such as the internet of things,big data and artificial intelligence,and has ed a relatively mature 5G technology ecosystem. This has effec- tively promoted the transation,upgrading and intelligent development of various industries including the coal min- ing industry. Through analyzing the relationship between mobile communication technology and coal mining,this paper clarifies the important role of 5G technology in coal mine production,analyzes the problems associated with smart coal 煤 炭 学 报 2020 年第 45 卷 mines,such as 5G communication,intelligent equipment,intelligent decision-making,etc. ,and explores the technical means to solve the existing problems from the angle of 5G technology ecosystem. Moreover,based on the 5G technology ecology,it studies the connotation of smart coal mines,and puts forward the definition of smart coal mines by demon- strating its six necessary characteristics,namely the integration of space and time,the interconnection of all things,data fusion,holographic perception,business linkage and smart decision. Furthermore,it completes the construction of the o- verall architecture of a smart coal mine by revealing three technical elements required for smart coal mine infrastruc- ture,namely 5G technology,hybrid cloud and GIM technology,and proposing three design concepts involved in the top-level design,namely the cloud-side thinking mode,microservice architecture,and one-graph-based intelligent situa- tion analysis and decision. At the same time,it elaborates the research focus and direction required for six typical ap- plication scenarios in the construction of smart coal mines,including intelligent surveying,intelligent heading,intelli- gent mining,intelligent ventilation,intelligent washing and intelligent scheduling. Finally,it takes Balasu Coal Mine as a case to demonstrate the concept of smart coal mine construction by taking into account the actual mining conditions and development visions,providing a new reference for the construction of smart coal mines in China. Key words5G technology;smart coal mines;intelligent mining;micro-services;smart mines 井工矿由于深入地下,高效的通信一直是重点问 题。 20 世纪 80 年代开始,1G 通信技术已经应用于 煤矿安全管理[1]。 从“大哥大”、BB 机到移动电话, 从单纯语音通信到万物互联、海量多元数据传输与控 制,移动通信技术伴随我国煤矿生产已有 40 多年的 历史,经历了炮采、普采、综采和智能化开采等各个阶 段,生产方式也由人工向机械化、自动化和智能化不 断推进[2-3]。 5G 技术的到来,为深度融合云计算、大 数据和人工智能等科学技术提供了契机和基础,使逐 渐聚合形成一个完备的 5G 技术生态成为可能,为煤 炭行业升级改造和智能化发展提供了关键的基础设 施[4]。 对 应 于 5G 技 术 eMBB Enhanced Mobile Broadband, 增 强 移 动 宽 带 , uRLLC Ultra - Reliable Low-Latency Communications,超高可靠超低 时 延 通 信 和 mMTC MassiveMachine - Type Communi-cations,大连接物联网的三大特性[5],5G 技术为煤矿生产过程中的核心瓶颈问题提供了解决 方案① 监控和巡检等场景中大数据量传输对大带 宽的需求;② 设备智能远程控制等场景的超低时延 高可靠需求;③ 复杂“机-环”关系的采掘工作面智 能感知等场景对大规模连接需求。 这些改变将促进 煤矿井下通信技术革新、信息化改造和装备自动化升 级,涉及的一系列基础支撑技术也随之提升,生产、管 理的顶层设计需要重构,因此探讨融合 5G 技术生态 的智能煤矿建设具有重要的现实意义和理论意 义[6-7]。 1 煤矿智能化面临的主要难题 我国煤矿开采绝大多数是地下开采,属于典型的 深部空间作业,其作业环境恶劣,地质条件和开采条 件复杂,因此对机械自动化、智能化开采等有着天然 的需求[8-9]。 近年来,随着移动技术的不断发展,我国煤矿的 智能化建设也不断加快,采掘运等煤炭生产各主要环 节已实现了高度机械化以至自动化,采煤工作面机器 人、钻锚机器人、巡检机器人等都已在煤矿井下得到 应用,具体关系如图 1 所示。 截止到 2019 年底,我国 煤矿采煤机械化程度已经达到 78． 5,已建成 200 多个智能化采煤工作面,为煤矿智能化建设奠定了基 础[10]。 图 1 移动通信技术与煤矿开采技术发展关系 Fig． 1 Development diagram of mobile communication technology and coal mine technology 国家层面也注意到智能化在能源领域的重要价 值。 2020-02-25 国家发展改革委等 8 部委联合印发 了关于加快煤矿智能化发展的指导意见 [11] 的通 知,明确指出“坚持以供给侧结构性改革为主线,坚 0591 第 6 期范京道等融合 5G 技术生态的智能煤矿总体架构及核心场景 持以科技创新为根本动力,推动智能化技术与煤炭产 业融合发展,提升煤矿智能化水平,促进我国煤炭工 业高质量发展。” 当前,制约煤矿智能化建设的问题集中在井下高 效通信、装备智能化、决策智能化等一系列技术方面, 主要表现在 5 个方面 1数据汇聚不足,存在信息孤岛问题。 受煤矿 传统管理的制约,各信息系统的建设缺乏统一规划, 部门之间和专业之间的数据各自独立,缺乏统一的数 据接口和标准,致使数据无法关联与融合;另一方面 部分信息尚未数字化,总体来说数据信息量小,精度 低,类型单一,难以支撑大数据挖掘、预警分析、高精 度三维模型、人工智能计算等技术应用的需求,以回 采工作面为例,受有线网络布置及移动通信的限制, 仅传输矿压、瓦斯、粉尘、综采设备等极少信息,且各 个监控系统独立,点位较少,传输时间间隔较长,距离 综采工作面智能化管理要求还有一定距离。 2数据传输能力不足。 当前井下互通、井下与 地面通讯网络带宽、速率、实时性等能力建设相对滞 后,无法满足高清视频等大数据量的传输,导致无法 实现视频驱动的智能化开采;设备间的关联依赖中间 节点,无法即时大规模互联,影响井下开采环境安全 生产信息的全息感知;大数据分析的结果不能及时用 于设备控制,制约了先进技术的使用。 3应急响应被动滞后。 灾害监测缺乏有效的 预警机制,多数判断仅仅依据规程和制度约束,灾害 告警属于被动的、事后响应式的,且大部分应急预案 较为简单宽泛,缺乏具体操作和技术性内容,现场适 应性不强。 4管理决策的智能辅助不足。 受通讯带宽、计 算能力和智能决策模型的限制,多数分析仅仅依靠经 验判断和简单的统计分析,缺乏对海量数据、多因素 的实时智能分析,无法对井下生产现场实现安全态势 判断和管控,难以为企业运营管理提供有效的决策支 持。 5设备可靠性和传感精度差。 大型采矿设备 作业机械、缺乏柔性,智能化水平较低;为安全作业布 置的大量传感器采集数据较为单一,精度低、抗干扰 能力差、用途单一,且传感器仅仅具备数据采集功能, 没有数据分析能力,既加大了数据传输带宽的消耗, 又限制了与设备联动管控的能力。 随着 5G 技术生态圈逐渐成熟,将能有效解决数 据传输能力不足等问题,增强数据汇聚和融合,有力 避免信息孤岛问题。 为大数据分析、人工智能应用提 供基础,实现大数据的深度学习和智能分析,进一步 为煤矿生产提供辅助决策[12-13]。 笔者将着重探讨融合 5G 生态的智能煤矿总体 架构和核心场景应用的建设问题。 2 智能煤矿总体架构建设 2． 1 智能煤矿的内涵与定义 智慧矿山的核心是基于矿山数字化信息,借助通 信技术、人工智能、大数据、互联网等现代技术,实 现煤矿的全面智能感知、自我分析和智能决策,使得 煤矿“人、机、环、管”能够在统一和谐的综合体中高 度自 主 运 行。 无 人 矿 山 是 智 慧 矿 山 的 终 极 目 标[14-16]。 由于大量技术水平的制约,现阶段煤矿的生产条 件复杂多变、作业环境差、大型设备协调难、干扰因素 众多等问题,许多工种如采煤机参数调整、安全巡检 还必须依赖人员经验,很难被人工智能替代,距“智 慧矿山”的要求还具有较大差距[17-18]。 当前最现实的做法是将人员经验和智慧分阶段、 逐步赋予当前高度自动化和智能化的装备上,并构建 联通设备间、人员间及人与设备间的高效网络,实现 智能化设备的安全运行、监控和调整;进而汇总信息, 达到煤矿环境的全面感知,并通过人工智能、大数据、 通信技术等先进技术协调控制,实现煤矿采、掘、机、 运、通、销售、安全保障、应急管理、决策等全过程的智 能化运行。 由此认为,在 5G 技术生态背景下,智能煤矿是 指一个在煤炭生产过程中的“时空一体、万物互联、 数据融合、全息感知、业务联动、智能决策”的有机综 合体,如图 2 所示。 图 2 智能煤矿六大特征 Fig． 2 Six characteristics of smart coal mines 智能煤矿所涉及的采、掘、机、运、通、洗选、营销、 质量、安全保障等主要系统应具有一定的自主感知、 自主分析、智能辅助决策与执行能力。 六大特征具体 含义如下 1时空一体。 基于 GIMGISBIM模式实现 微观领域的 BIM 信息和宏观领域的 GIS 信息的全面 整合[19],实现矿山时空一体数字化建设,为智能煤矿 提供一种全新的数字化、可视化和可量化的管理方 式,推动安全生产管理向智能化和宏观化迈进。 1591 煤 炭 学 报 2020 年第 45 卷 2万物互联。 基于 5G 技术,全面连接所有人、 机、环、管要素的参数、位置、姿态、状态等数据,构建 有效的人与人、人与物、物与物的感知网络。 3数据融合。 将海量的异构、多维、动态的各 类信息,基于感知网络拓扑关系,从时间、地点、场所、 人员等多维度实现对所有数据的融合分析。 4全息感知。 基于人工智能对所有信息进行 强实时关联、融合和智能分析,实现人员、设备、环境 和管理信息的自动快速分析和主动全息感知。 5业务联动。 采用灵活、轻便、松耦合微服务 模式,构建能够快速响应生产调度、实时指挥、紧急救 援与 ERP 等生产管理系统一体化协同控制系统,实 现业务之间的关联互动。 6智能决策。 利用大数据和人工智能,建立深 度学习的知识库,实现煤矿安全、生产、运销、后勤保 障等方面管控的自我学习、快速分析和智能决策,并 在部分领域能够实现系统的自主运维。 2． 2 智能煤矿的基础搭建 智能煤矿不只是信息化和子系统的智能化,而是 向全联接与全融合演进。 智能煤矿建设,既要实现生 产的自动化、信息化和智能化,同时要实现管理的精 细化、数字化和智能化。 其相关基础搭建主要包括 5G技术生态圈、GIM 和混合云 3 部分,分别对应核 心技术支撑、对象数字化和信息系统统一管理等 3 方 面的建设。 2． 2． 1 5G技术生态圈的搭建 充分利用和释放 5G 技术的潜能,将 5G 与物联 网、大数据、人工智能、智能设备等技术进行深度融合 创新,打造 5G 技术生态,如图 3 所示,实现煤矿信息 从互联到智联的飞跃,煤矿信息从感知到智能操作的 飞跃,成为各行各业升级转型的关键基础设施。 图 3 5G 技术生态圈 Fig． 3 5G technology ecosystem 2． 2． 2 GIM 的数字化构建 GIS 侧重于表达工程与环境的自然信息,适用于 煤矿各类项目的规划和运维,BIM 侧重于表达工程资 产的详尽信息,适用于煤矿各类项目的设计与施工。 在煤矿的数字化构建中,可以利用 GIS 构建矿井地表 和井下地理信息空间环境模型,完成二维信息向三维 信息的转变,利用 BIM 的三维模型和虚拟现实功能, 可以将矿井厂房、办公楼、采掘、运输、通风、排水等系 统中的管线、设备都构建出来,并将其在 GIS 中呈现, 实现所有模型参数化管理,从而将 GIS 与 BIM 二者 数据无缝对接,完成智能煤矿的数字化构建。 利 用 GIM 时空 “一张图”可以实现对矿井空间对象数 据、业务属性数据以及安全生产实时历史数据的综合 集成管理,其构建过程如图 4 所示。 图 4 GIM 数字化构建示意 Fig． 4 GIM digital construction diagram GIM 时空“一张图”可以为煤矿提供安全监控、 生产过程监控、应急演练、成本管理、运维管理等服务 与应用,实现二维以及三维地理空间下矿井场景的浏 览及生产业务数据查询、统计和智能分析。 2． 2． 3 混合云技术的统一管理 混合云允许公有云和私有云之间协作共享,同时 兼顾私有云的安全性及公有云在基本计算任务方面 的灵活性和计算能力[20]。 在煤矿领域,可以将历史 遗留系统、安全监控系统、运输控制系统、无人值守系 统等时效性、可靠性要求高以及不容易移植的系统部 署在私有云上,而将企业门户、办公 OA,CRM,ERP 等信息发布和日常管理系统部署在公有云上,而智能 化煤矿大数据中心,智能化综合管控平台、综合调度 平台等系统则可以通过 VPN 等专属访问通道,综合 访问私有云和公有云数据,建立煤矿统一的大数据主 数据管理系统及数据仓库平台,在后台进行系统性的 全面融合分析,为运行管理和智能决策支持提供支 撑,如图 5 所示。 2． 3 智能煤矿的顶层设计 煤矿智能化建设需要从安全、集约、高效和可持 续发展的战略高度来进行统一筹划,因此需要对智能 煤矿安全管控模式、信息化系统架构、智能决策和态 势分析模式等顶层设计方面进行整体改革与创新,为 智能煤矿高质量发展提供坚实保障。 2591 第 6 期范京道等融合 5G 技术生态的智能煤矿总体架构及核心场景 图 5 混合云统一管理逻辑示意 Fig． 5 Logic diagram of hybrid cloud unified management 2． 3． 1 基于云边端一体化的管控模式 随着 5G 技术的到来,边缘计算和云边端一体化 平台愈加成熟,可以将无线网络和互联网技术有效融 合在一起[21-22],在无线网络边缘就近处理计算、存 储、分流和大数据分析等功能,满足许多行业对网络 低延时、大带宽和数据安全性、可靠性等方面的诉求。 在智能煤矿领域,安全监控、综采工作面远程操控、智 能分析与管控等重要场景,一方面对实时性要求较 高,需要将数据分析和控制服务“下沉”到数据源边 缘地带终端设备端,另一方面 AI 预警分析模型训 练、应急方案演练等对计算资源需求大、实时性要求 不高,适宜在中心化的云端处理。 最佳方案则是利用 5G 边缘计算和切片技术,总之,未来的计算不仅仅局 限在大型数据中心,应该将云计算和边缘计算紧密结 合起来,深度融合,充分利用各类资源,将传统云计算 架构进一步去中心化,使计算和分析分布在由云- 边-端构成的一体化连续频谱上图 6,为煤矿重点 场景安全管控提供最优方案。 图 6 云边端一体化计算格局结构 Fig． 6 Pattern Structure of cloud-edge-client integrated computing 2． 3． 2 基于微服务架构的的系统设计 在信息化平台架构的演变过程中,大致经历了 3 个阶段,分别是传统应用架构、面向服务的 SOA 架构 和微服务架构[23-24],如图 7 所示。 与传统应用架构 和 SOA 服务架构不同,微服务架构围绕着业务领域 组件来创建应用,其采用语言无关和平台无关的轻量 级通信机制,可以使业务彻底的组件化、服务化和去 中心化,使应用开发、部署、管理和服务功能交付变得 更加简单高效。 智能煤矿信息化建设中,采用微服务架构可将复 杂的应用拆分为多个共享服务和独立业务服务,做到 各个服务资源的合理分配。 由此,可以随着企业业务 和技术的不断发展,将不需要的业务服务抛弃,将需 要的服务升级,并采用合适的技术或者工具不断优化 架构,使企业平台永远处于一个不断演进和优化的动 态过程中,真正做到与时俱进,为企业提供最优的服 务。 2． 3． 3 基于“一张图”的智能态势分析与决策 当前大多数煤矿信息化系统都存在异构多维数 据待融合,信息系统更新不及时、业务资源太分散、协 同管理不彻底等诸多问题。 采用 GIM 时空一体一张 图的智能态势分析与决策,可在 5G 技术生态下,基 于云边端思维和微服务架构等神经中枢控制器,采用 视觉、语音、OCR 多维度作业场景智能决策分析模 型,实现煤矿设计、生产、监管、保障、评测等各类业务 系统进行一体化管理,如图 8 所示。 通过信息采集的 3591 煤 炭 学 报 2020 年第 45 卷 统一化、业务系统的集成化,从而可以真正达到以 图 7 信息化平台主要架构对比 Fig． 7 Comparison of framework of ination plats “一张图”为统一参照条件下的异构数据的大融合, 为综合态势分析与辅助决策奠定坚实基础,使得整个 智能煤矿综合态势状态可视、作业可管和安全可控, 能够达到从宏观到微观的全方位多维度分析 1宏观 总体态势。 建立基于智能煤矿战 略目标及任务的一张图,汇聚分布在业务子系统运营 态势,评估并评比各子系统运营质量。 建立基于智能 煤矿的“矿长驾驶舱”,辅助决策。 2中观 区域监控。 基于决策需要聚焦单 个区域子系统,综合大数据分析,采用一张图分层分 区方式呈现生产、安全、能耗、空间环境、资产等运维 数据,灵活应对管理区域突发事件。 3微观 运行维护。 基于泛在感知网,实时 监控各领域基础设施,感知各类系统态势及运行状 况,做到实时维护,智能决策。 图 8 基于“一张图”的综合态势分析与智能决策 Fig． 8 Comprehensive situation analysis and intelligent decision-making based on one map 3 智能煤矿的主要应用场景 3． 1 智能探测 煤炭地质工作与煤矿安全生产密切相关,煤矿 地质保障系统是煤矿智能化开采的关键技术之一。 然而由于当前探测技术与装备的限制,多数采煤工 作面地质条件探查精度偏低,已经成为制约煤矿智 能化开采的瓶颈之一。 随着 5G 技术生态的逐渐成 熟,必将实现信息技术、探测技术、传感器技术、智 能装备技术等技术的深度融合,丰富综合地质勘查 理论实践体系,促使精确探测技术实现跨越式发 展,实现数据、信息、知识 3 层架构下的全息透明, 建立最接近现实地质的虚拟数字化 4D 透明地质模 型,构建透明矿井综合感知指标体系,实现主要采 掘设备工作面三机及运输系统 BIM 信息与 GIS 地理信息数据共享和融合;实现采掘工程数据实时 上传与关联,并可以在采、掘、机、运、通各系统中进 行实时更新展示;实现人机环的协同管理。 为 实现煤炭资源高效安全开采提供坚实的保障。 3． 2 智能掘进 相对于我国煤矿综采装备的快速发展,智能 掘进技术一直发展相对比较缓慢,主要原因是受 制于采掘工作面环境比较复杂,制约因素较多。 应充分融合 5G 技术生态中环境感知、智能分析、 智能远程操作等相关技术,重点针对掘进工艺、掘 支运设备和集中控制系统等方面的关键技术研究 攻关,优化煤巷掘进中截割、支护、装运三大工序 的配置和作业流程,将传统的掘进、运输、支护等 作业工序有机结合在一起,有效解决掘进、支护、 运输的同步进行和连续作业问题。 开发大断面煤 巷快速掘进成套装备协同控制算法和软件功能模 块,实现掘锚机自动定向截割和锚杆自动化钻装 功能,支撑掘进工作面远程数字化集控系统建设, 实现每 100 m 导航偏差10 cm、截割断面成形精 度 0 10 cm,达到巷道的少人化智能快速掘进的 总体要求。 4591 第 6 期范京道等融合 5G 技术生态的智能煤矿总体架构及核心场景 3． 3 智能开采 智能化开采技术是一项跨学科、跨专业又非常重 要的综合前沿技术,涉及地质探测、传感技术、智能装 备、大数据融合、物联网等多技术集成。 在智能煤矿 中,需要在 5G 技术生态的强力支撑下,利用多种探 测和传感技术,实现多场信息融合的实时动态推演的 4D 透明地质构建技术;应用井下高清视频基于大数 据分析和深度学习实现语义分析和理解、作业环境感 知和预警;需要研究综采智能化工作面总体配套技 术、基于综机协同配合与数据共享的综采自动化控制 系统、工作面巡检机器人、端头和超前位置精准控制 与协调推进等关键技术,实现工作面设备远程控制、 工作面直线度控制、机架协同控制、端头设备一体化 控制、采煤机多级联动控制等技术,最终达到综采工 作面采煤全过程“无人跟机作业,有人安全巡视”的 安全高效开采,如图 9 所示。 图 9 煤矿智能开采 Fig． 9 Intelligent coal mining 3． 4 智能通风 以煤矿安全监控系统、5G 通信系统及人员定位 系统的信息融合为基础,以“云端”的大数据汇集与 分析计算能力为依托,在矿井通风安全的技术范围 内,满足安全跟踪监控预警、日常通风管理、中长期分 析设计、应急通风处置等方面的需求。 通过通风参数 的在线实时监测,感知井下不同区域通风状态,依据 在线风网解算结果及安全规程要求,进行通风设施的 智能调控,智能通风展现示意如图 10 所示。 重点应 构建智能通风计算中心与“中枢神经”模块,摒除过 去类同于“高级计算器”作用的通风网络解算概念, 将 “解算”为引导的常规通风软件系统有效升级为 “任务”为引导的智能通风软件系统,实现软件功能 的智能化。 系统能够依据矿井通风系统的递进变化 及灾害风险特征,完成通风系统稳定性与抗灾能力的 跟进式深度分析评价,实现对多主扇矿井灾变通风的 可能格局、全矿反风及局域反风的风量风速分布与转 换特点的跟踪分析,有效辨识通风系统的控灾特征与 潜在风险,进而可以在应急状态下实现主要通风机和 井下通风设施的管控。 图 10 智能通风系统示意 Fig． 10 Diagram of intelligent ventilation system 3． 5 智能调度 调度系统是综合有线和无线通信技术、音视、视 频和广播多媒体技术、物联网等技术,实现日常生产 监控和调度及应急指挥调度的综合业务系统。 其涉 5591 煤 炭 学 报 2020 年第 45 卷 及的海量音视频文件传输、远程操作、互联融合等技 术,属于5G 技术生态的基本属性,因此 5G 技术生态 可有效延伸调度的专业性并拓展调度的范围,使得调 度系统的功能设计更加科学和完备,对煤矿的日常安 全生产、调度指挥、应急管理等方面具有极大的保障作 用。 智能调度系统不应仅仅局限于某一专业或者场 所,应该是一个全方面的综合调度系统,包括通讯调 度、电力调度、监控调度、人员调度、机车调度和设备调 度等多方面,系统可以将有线、无线、视频、广播所有设 备采用一网承载,各分站之间可以互为备份、相互补 充、协同工作,可以支持分级组网,实现从集团到分公 司到矿的多级调度功能,并且可依据各类监测数据,实 现灾情的自动识别和预警,按需自动联动有线、无线、 广播、视频等设备,智能调度特性如图11 所示。 图 11 智能调度特性 Fig． 11 Intelligent scheduling characteristic 3． 6 智能洗选 通过对生产灰分校正系统、洗选重介控制系统、 粗煤泥智能控制系统,实现对选煤厂洗选生产。 工艺的无人化和智能化控制。 需要重点研究压 力、密度、分流等单参数及多因素联合作用对重介产 品质量和粗煤泥产品质量的影响;重点研究分级旋流 器组的智能控制解决方案,涉及液位以及入料泵的流 量、入料压力、矿浆浓度、电机转速、旋流器组开启数 量等指标,使入料指标处于所需范围内,降低底流夹 细、溢流跑粗情况,提高分选效率。 程序可依据不同 产品原、精、矸等在生产过程中积累的各类数据, 通过大数据智能融合分析,实现系统的自优化及深度 学习,形成高精度的灰分校正程序,重介浅槽控制程 序运算速度≤100 ms,粗煤泥控制程序运算速度≤ 100 ms,程序自优化及自学习进程≤1 d。 4 智能煤矿延长方案及实践 陕西延长石油巴拉素煤矿是陕西延长石油集团 在陕北投资建设的千万吨级大型现代化煤矿。 为把 巴拉素煤矿建设成为国内领先、世界一流的智能化示 范矿井,特提出 5G 技术生态的智能煤矿建设的”延 长方案”。 其架构设计如图 12 所示。 该方案在充分 考虑巴拉素煤矿开采特征、数据信息及控制需求基础 之上,以 5G 技术生态为主要依托,制定统一的智能 煤矿标准和创新商业服务模式。 首先方案将会重点 研究巴拉素智能煤矿所有业务系统数据分类及数据 描述方法,明确智能化煤矿各系统、各层次、各设备的 状态、功能要求和它们之间的关系,建立统一的数据 标准和交换协议;然后以 5G 通信网络、煤矿工业以 太网及相关云资源为基础设施构建混合云大数据中 心,并在其基础支撑服务之上,进一步对各业务系统 功能进行精细划分,明确各子系统的专属微服务和公 共微服务,优化微服务资源分配,完成系统的再构造, 从而实现构建基于微服务架构的,涵盖煤矿生产管 理、控制、安全、运维和运营等全生命周期的 GIM 一 张图多功能智能管控平台,进而再通过对管控平台综 合业务应用进行全媒体和多终端的融合,建设形成智 能煤矿统一门户;最终彻底打通智能开采、掘进、一通 三防、智慧园区等各业务系统信息孤岛,形成统一门 户、统一数据中心、统一管控、指挥运行的煤矿运行中 心及生态系统。 巴拉素智能化煤矿将按照 3 a 时间打造全球领 先的一流现代化矿井的总体目标进行规划设计,切实 打造一个实际运营的智能化煤矿样板,引领行业进 步,全面实现以下目标 1构建煤矿井下 Wifi,5G 通信系统与煤矿工业 以太网混合组网,实现井下主系统的 5G 移动通信的 全覆盖,系统支持不少于 200 台矿用 5G 基站;单个 基站下最多可同时通话的 5G 手机 32 部。 2基于云中心一体化机房、调度指挥中心,大 幅提升矿井数据的利用率、系统自动识别和处理的事 件比例,系统平台接入点达到 5 万个点以上,60 以 上数据应用于经营管理决策、优化和资源协调调度等 应用场景中。 3实现全矿井生产流程、多要素的自动控制,实 现综采工作面内无人操作、有人值守;煤流主运输系统 无人值守;掘进工作面满足1 200 m/ 月以上进尺能力, 巷道掘进工作面胶带以前作业人员5 人以下。 4支持面向煤炭产品的订单式生产,大幅提升 煤矿安全管控水平,实现多终端关联互动的瓦斯、煤 尘、水、火和顶板等重大灾害隐患实时监测、动态识 别、有效预警、超前控制;全面实现煤矿多专业、多部 门系统作业和信息化管理。 6591 第 6 期范京道等融合 5G 技术生态的智能煤矿总体架构及核心场景 图 12 巴拉素煤矿智能化信息系统架构设计示意 Fig． 12 Intelligent ination system frame design of Balasu Coal Mine 5 结 论 15G 技术将是智能煤矿革新建设的重要推动 力。 其 eMBB,uRLLC 和 mMTC 三大特性为物联网、 人工智能、大数据、智能装备深度融合应用提供了