解宝新 王俊宏

【摘要】    煤矿智能化是一个系统工程，智能化煤矿必须实现开拓、采掘（剥）、运输、通风、洗选、安全保障、经营管理等全过程的智能化运行，各个环节缺一不可。依托先进的5G技术和边缘计算可打造新一代智能煤矿基础工作环境，随时掌控生产的整个过程，达到实时监控，智能化处置，实现管控一体化。打造从井上到井下、从生产到安全、从效率到赋能的一体化智慧煤矿。

【关键词】    5G技术    智慧矿山    边缘云计算

前言：

中国联通发挥运营商基础设施及平台优势，依托5G网络、MEC平台体系，整合第三方行业应用，打造适合煤炭行业特性需求的设备：基站（井下隔爆兼本安型）、天线和智能行业终端等设备和关键技术;打造云-边-端协同的MEC智能平台，实现煤矿人、机、物、环等全生产要素的智能互联管理;打造煤矿智能化应用：AGV调度、设备远程控制与检测维护、预测性维护、无人驾驶与操控、环境监控预警等，形成智能礦山产业生态。

煤矿行业历来以工作地质条件复杂、环境恶劣、自然灾害多为特点，安全形势严峻。各级监管单位都对煤矿信息化建设提出了具体要求，已投入应用的行业信息化系统超过了三十五种。但是这些系统缺乏统一的规划和集成，大多通过独立设计，独立建设后就投入使用，相互之间数据难以有效的关联和融合。

传统的网络模式和应用运行模式在数据时延、传输速率等各个方面成为矿山智能化的瓶颈，依托电信运营商的5G网络和边缘计算可打造新一代智能矿山基础工作环境，持续完善智能应用体系。

一、新型智能煤矿体系

新型智能矿山体系，首先通过制定统一的信息化系统标准规范，促进现有系统之间相互联系、相互作用、相互约束、相互补充，打造统一的综合管理平台，全面接入安全监控系统、人员定位系统、产量监控系统、视频监控系统、供电控制系统、工作面控制系统以及采、掘、机、运、通、排等各大系统，指导煤矿企业的人、财、物、生产设备等方面的科学运营和管理。

以IPRAN技术结合4G、5G技术升级井上井下煤矿企业基础网络环境。4G实现全覆盖，提供全域通信和无感切换能力。5G部署重点应用场景，实现综采工作面、掘进面等重点工作地点多维数据源回传、控制信息发布。依托云计算和大数据技术，打造边缘云+核心云的智能应用运行管理模式。

边缘云搭载各类应用和分析算法，实现对煤矿工作中具体事件和数据的就近分析，直接掌控各类矿端设备并做出条件反射式的高速、准确反映;核心云搭载智能平台，汇聚收集矿端数据和边缘云分析结果，对整个信息进行数据模型构建和AI能力的训练，不断增强边缘云反映能力，从而提高整个系统的灵活性、运行效率和智能化水平。

在云边协同的系统体系和5G高速网络的支持下，投入更先进、成熟的工业设备，如防爆机器人、高清智能摄像机、高灵敏度传感器、远程控制器等，为不断增加的专业化智能应用提供更全面、有效的数据并及时做出针对性响应，最终实现煤矿生产由各个系统单一的集中控制向全矿井集中控制、自动控制转变，实现一键开机、智能辅助控制，远程操作的功能，最终实现“自动化减人、智能化少人”的目标。

二、5G及IPRAN环网部署

新一代智能矿山基础环境升级已通过实践验证，通过5G和IPRAN光纤宽带网优化井上井下数据传输网络、运用边缘计算技术改造数据运营管理模式、数据采集和分析模式，结合新技术和行业成熟产品制定统一的系统标准体系，使煤矿生产在硬件、软件、数据等方面为全面智能化应用做好准备。

网络是工业互联网体系架构中的基础，为人、机、物全面互联提供基础设施，矿山工作的复杂多样性对网络各个方面都提出了不同的性能要求。

各类控制类业务要求低时延、高可靠的能力;设备监控传感器要求具备承载高密度接入的能力;高清视频类应用要求具备高传输速率的能力。这些要求恰恰符合5G业务低时延（uRLLC）、大连接（mMTC）、高带宽（eMBB）的独特性能。

基于已建设完成的井下网络实测数据，结合矿区井下现场结构，合理确定基站部署距离，实现井下高速网络无缝覆盖。

采用已通过防爆认证的双模基站设备，实现4G/5G同时支持，选择性的开通应用效果。针对常规通信服务区域以4G覆盖为主，对于需要大带宽、低时延应用的工作面、掘进面等场所5G信号覆盖。

三、边缘云MEC平台

基于边缘计算技术建设边缘云+核心云结构，建设智能矿井一片云使计算下沉，在靠近井下终端设备一侧进行数据的采集运算和存储。减少了信息回传的时间，降低了核心网络的数据量，减少网络拥堵。各种传感器设备采集信息直接传给边缘设备，在边缘端进行存储、处理。将处理好的结果和需要进一步判断分析的部分回传给中心云进行进一步运算和展示。

边缘云通过就近部署实现边缘网关、数据预处理、数据治理、数据分流、数据存储、数据可视化、视频图像分析等功能。中心云采用大数据和AI学习技术进行数据处理、分析和模型训练，定期下发训练模型到边缘云，增强边缘实时处理能力，通过不断迭代增强系统全面的分析能力和响应速度。

四、综合应用软件平台

4.1煤矿综合管理平台

以开放和可扩展的操作系统形式向下实现各种感知数据的接入，向上为智能应用子系统开发提供数据综合、时空、可视化、协同设计、业务流程和大数据分析等服务。通过信息世界和物理世界的实时信息融合和控制迭代优化，最终实现矿山万物互联、平台融合、系统联动与智慧运营。煤矿综合管理平台的主要特点及优势包括：

4.2煤炭大数据平台

利用企业云服务的大数据分析能力，从数据上传、数据存储、数据分析整个流程，建立煤矿的运销、物资管理、可视化、综合自动化等信息系统，对这些系统产生的海量数据进行分析和变现。数据在数据仓库统一组织管理的基础上，通过大数据方法进行分析并统一进行展现，从而达到数据开发利用，支持企业生产、管理、运行的目的。

4.3 物联网平台

煤矿企业原有设备及应用建设模式为烟囱式直联架构，若软件开发需要自行构建基础工具、组件和网络服务，生产流程改造大，冗余度较高，端到端运维低效。企业通过建设物联网平台，将平台作为核心控制点和管理节点来守护端到端安全，实现设备可视化管理，即插即用的设备安装，减短减小生产流程改造，最终实现端到端协同运维。

五、5G重点应用场景

重点设备检测及故障预警：

煤矿核心设备故障预判系统通过物联网和组态技术，可以将煤矿核心设备的运行情况进行可视化处理，帮助煤炭企业实时监测设备运行，提前3-6个月预判故障风险以避免非计划停机。用科学的方法指导企业核心设备保养和运维工作，有效解决目前设备检修滞后的问题。通过与智能决策辅助联合，不断优化企业的资产配置、提升采购供应链管理，促进企业转型与智能化升级的可持续发展。

三维矿山应用：

基于GIS、BIM、组态、大数据分析技术，融合地理信息数据，采用虚拟现实手段，将地质模型融入矿山信息系统建设中，实现了从二维到三维、从粗略到精细、从宏观到局部、从自然环境到矿山工程、从信息孤岛到实现数据协同的矿山生产信息数据集成，建立矿山全生命期信息的数字模型。通过各类图层（通信、供电、通风、排水、运输、视频等图层）的叠加展示，在煤矿生产和管理工作中实现一屏展现、动态模拟、可视化预测的一张图功能。

在高性能算法和计算平台的支持下，系统可将二维数据或图纸快速转化成三维图像，直观的提供地质模型可视化、生产管理辅助、三维地质模型剖切、工作面辅助设计、灾害模拟、事故救援指挥、生产资源调度，运行状态监测等应用场景的三维显示效果。

基于NB-IoT的煤矿安全管理：

集人员定位、视频分析、车辆调度、环境检测于一体。井下采集瓦斯浓度、CO浓度、粉尘、风速、温度、顶板压力、液压支架工作状态等的监测设备，可以通过物联网模块将采集的数据实时传送到地面监测中心，这种方式无需通过有线传输，占用井下光纤的宽带资源，而且NB-IOT耗电量小，传输时间长，能保证设备数据持续传输。

智能视频分析：

有针对性的开发一系列匹配煤矿井下生产场景的视频分析算法，利用工业环网、光纤的大容量网、5G無线网结合后的大带宽传输能力，形成高清晰度、多角度、全方位的矿井安全视频采集。运用边缘计算技术对煤矿工作视频智能化分析，实现对皮带运输环节、探放水环节、工作人员活动行为等重点信息的自动识别， 通过分析视频图像，及时发现现场灾害（透水、火光、浓烟、雾、大粉尘、冒顶等）、人员违章、人员违规、人员状态异常等情况，并指导关联系统有效运行，解决目前视频系统单一的事后追忆问题，提高矿井的安全生产水平。

基于NB-IoT的设备资产管理：

设备资产管理系统通过对工业设备加装物联网智能监测模组，利用内置NB-IOT模块，无需借助任何网关设备，即可实现与监测平台进行低功耗、长距离的数据通讯及交互，完成对设备运行状态、位置信息、数据采集的管理，在最终实现对设备的远程控制。

主运系统无人值守：

通过对运载设备的升级改造，皮带沿线覆盖5G网络，沿线设备经过5G化改造（内嵌模组或者加装防爆网关），有效增加数据传输效率，为巡检机器人的应用提供通信基础，从而有效代替人员巡检，同时5G的高可靠和低时延可实现多条皮带的运行联动。高清视频以更高的帧率可以精确识别煤流大小，调整皮带启停和速度，实现智能控制，节约能源。

人工智能和机器人：

将人工智能和机器视觉技术结合，利用边缘计算就近处理的高性能分析能力联动工业集控信号，实现煤矿安全生产管理闭环和机器替代人工作的应用。目前基于边缘计算构建的AGV智能调度系统已趋成熟，可以利用AGV设备自动完成煤矿重复、繁重、危险、爬高等各场景的工作。

六、结论：

通过IPRAN融合5G高速网络远程控制关键生产设备，构建矿山“人、机、物、环”物联网，可实现煤矿工作面生产过程自动化、采煤工艺智能化、工作面管理信息化以及操作的无人化。

通过信息系统实现视频分析、远程控制、自动监控等功能，可大幅提升煤矿的生产效率与安全生产水平，实现对矿山可视化、智能化开采。