刘安强，张碧川，刘 航，李 幸，边 帅，李嫄源

（1.陕西陕煤曹家滩矿业有限公司，陕西 榆林 719000；2.重庆梅安森科技股份有限公司，重庆 400050；3.重庆邮电大学 自动化学院，重庆400065）

随着当前经济的持续增长，对矿产资源的需求也逐年增大。与此同时，煤炭企业的安全性问题仍然严峻［1］。采矿活动引起的环境问题及管理问题日益凸显。基于对经济高效、生态良性循环、资源利用效率提升的需求，社会经济可持续发展将是未来矿产资源开发的方向。随着信息产业的飞速发展，信息技术正在社会的各个领域得到广泛应用，信息化和网络化成为各行业的发展趋势，并在具有决策能力的业务管理中发挥重要作用。采矿生产安全和技术管理中使用的信息应用程序主要集中在地质、测量、通风、安全、矿山洪水和相关监测方面［2］。近年来，众多研究机构和企业都致力于在数字采矿系统中将安全生产管理专业化、集成化［3］。

传统煤炭采矿行业在生产、管理等方面存在效率低、消耗高、生产安全性隐患大等问题。针对这种情况，从矿井机械化到自动化、数字化转变正在成为趋势，有关未来矿井建设与实现方式的探索正在进行［4－5］。如何合理地开发和利用有限的资源、寻求社会的可持续发展，已成为人类社会的共同关注焦点。因此，提高矿山企业的核心竞争力，提高生产效率就显得尤为重要。国内外许多矿业公司都在进行矿井的数字化建设，例如办公系统、动态监控系统、3D储量估算和生产自动化系统等。这些系统在提高矿井的生产能力、运营效率、和生产安全等方面起着至关重要的作用［6］。伴随着“新基建”加速，大数据、人工智能、物联网和第五代移动通信技术（5th generation mobile networks，5G）等现代信息技术的应用成为矿业领域转型升级的主要技术途径。当前，煤炭业已进入转型升级的新阶段，建设矿业智慧区是大势所趋，结合智能生产和智能管理构建综合机械化的智慧管控平台，形成具有融合分析的管控平台，实现全方位、全感知、高效能矿区的智慧矿区［7］是发展目标。

智慧矿井的发展是一个持续改进的过程，从智能工作面和驾驶面到实现整个矿井管理的智能，最后到颠覆智能采矿技术的3个发展阶段［8］。智慧矿井基于机械矿山和自动矿山的研究，通过集成自动化、信息管理和工程数字技术，结合人工智能、大数据、空间信息技术、三维仿真和虚拟现实等先进信息技术［9］，对煤矿企业进行基于认知的采矿研究，以高效、安全、绿色采矿作为目标，构建高度智能、自动化、用户友好的智慧矿井。在过去的十年中，由于煤炭开采技术和相关设备研究的迅速发展，极大提高了机械化和自动化程度，为智能开采提供了坚实的基础。目前，国内有40多个矿区执行智能矿井建设计划，大多数矿区仍处于机械化矿井阶段和自动化矿山阶段。对于少数进入智慧矿井阶段的煤矿公司，仍然存在许多未解决的问题［10］。

根据国家相关政策，未来将加快实现煤矿智能化，将智能安监和智能生产整合起来构建煤炭物联网。计划到2025年，大型煤矿和灾害严重煤矿要基本实现智能化［11］。本文中以陕西陕煤榆北煤业有限公司的曹家滩矿井智能化项目为例，构建以服务为导向的“智慧矿井”框架，并成功应用于采矿业。探索数字化采矿的建设过程，并重新定位“智能矿”的概念［12－13］。

1 智慧矿井内涵及建设原则

1.1 智慧矿井内涵

智慧矿井是通过新一代信息技术推动矿井建设转型升级，打造集地下开采、运输、管理等于一体的数字化、自动化生产体系，实现矿区无人化、管理智能化，极大提高生产效率和降低生产成本，具有高速度、大容量且能覆盖全矿范围和各节点的特性［14］。曹家滩智慧矿井建设基于矿井信息数据库，充分利用人工智能，大数据等技术，提供矿井智慧化生产管理技术平台体系，支持生产运营、综合数据管控、融合监测、地理信息系统（geographic information system，GIS）仿真、安全生产、三维可视。目的是充分利用新型信息技术，使得矿产资源开发更加有效和智能化，实现良性循环的目标，最终提高资源利用效率［15－16］。

1.2 智慧矿井建设原则

在智慧矿井建设中坚持理念创新推动、技术创新支撑，坚持以网络融合安全、信息互联互通、数据共享交换、功能协同联动实现煤矿物联网的全部功能需求。智慧矿井整体设计原则应符合前瞻性、先进性、可靠性、实用性和开放性。智慧矿井建设原则如下：

1）数据规范化原则。基于曹家滩已有的矿井信息资源，结合目前实际生产管理需要，标准化和统一化数据、系统开发流程，实现曹家滩智慧矿井系统之间的数据共享以及系统之间的高度集成。

2）智能化原则。建设曹家滩煤矿系统，在满足企业基本设施的基础上，借助人工智能技术，利用智能化的理论方法和技术，使矿山建设达到真正的智能化，实现在业务及生产过程中的智能化分析、管理决策：①矿井主要生产系统实现自动化，并能实现无人值守；②采用物联网、大数据等先进技术手段，实现底层深度智能感知、信息高度融合、大数据挖掘和智能决策支持。

3）系统统一化原则。曹家滩智慧矿井系统综合矿井管理、业务决策、办公系统、动态监控系统、三维储量估算和生产自动化系统等，是一个多技术、多理论、多学科的交叉综合管理系统。在建设过程中应统一各个子系统的系统框架，减少冗余功能模块，实现智慧矿井系统“高内聚、低耦合”的目标。综合自动平台建设应遵循“数字化、高速化、智能化、标准化”的原则进行设计。

4）网络通信原则。煤矿企业间由于不同的网络通信之间为支持兼容接口，拥有不同的网络协议接口，导致通信协议之间不能很好兼容。鉴于此，曹家滩智慧矿井统一网络协议接口，进行标准化处理，解决智慧矿井中通信兼容问题。

2 智慧矿井总体架构设计

智能矿井的实现与现代网络信息技术、控制技术和挖掘技术紧密相关。在信息资源庞大且复杂的条件下，需要找到高效、安全、绿色的工作解决方案，实现物联网的协调管理。通过收集实时数据，人工智能自主分析和学习以辅助智能应用程序来构建智能集成采矿平台［17］。矿井综合自动化建设总体架构包括4层，分别为数据采集管理层、平台服务层、业务层以及交互层，矿井负责综合自动化网络建设、平台建设，建立数据共享中心，对数据采集、分析、开发利用，并实现各子系统无人化、自动化。

针对曹家滩智慧矿井平台开展面向服务的智慧矿井建设，根据监管、运行、维护等方面的不同需求，开放设计多种窗口的交互层架构，并依次分类构建业务应用方向；针对矿井运营过程中真实存在的开采需求、设备管理和数据处理需求，配套合理的服务架构和数据中心。

如图1所示，智慧矿井的总体架构基于云计算架构体系，该架构支持业务系统的智能化管理、分析、预测和决策等功能。

图1 智慧矿井总体架构框图

1）数据采集管理层：主要功能是进行矿山信息数据的采集以及决策信息的执行。该系统主要用于采集实时测量，生产和管理信息。数据收集完毕后，通过企业标准协议输入到相应的数据库中，以标准格式进行处理。考虑到系统设计重点在实现矿山生产过程中的数据共享，故矿井经营管理、安全生产在线监测管理、安全生产技术综合管理、决策支持等将采用统一的数据仓库，实现数据共享。智慧矿井的数据管理层中：①本层设备采集的数据主要包括矿井生产过程中实时生产数据、生产监测数据、运营数据；②数据传输依靠高性能的工业网络以及企业管理网络；③构建的智慧矿井数据库功能包括数据采集、传输、存储、分析等，其结果通过控制层、传输层到达执行层，完成对设备的控制、矿体的空间形态和属性的修正。

2）平台服务层：包括阿里云物联网（internet of things，IOT）平台、数据及业务中心。阿里云IOT平台为曹家滩矿井系统提供三方系统的对接服务。数据中心层对矿井生产过程中产生的数据提供相应服务，例如基础数据、视频数据等。业务中心层为曹家滩智慧矿井提供井下虚拟采矿、煤矿储量估计和安全警告等服务，为矿井的业务提供统一的管理，并提供与业务逻辑相关的边缘计算能力。

3）业务应用层：采用消息队列管理、超文本传输协议（hypertext transfer protocol，HTTP）脚本技术和套接字Socket协议机制，通过网页和移动端界面的形式展示曹家滩矿井在安全管控、生产运行、调度协同和经营管理等业务下的服务功能。例如，在智慧矿井不同业务场景中展现不同的功能，以接口和功能模块的形式统一各子系统，同时满足矿井在不同场景下的不同需求，完成曹家滩矿井数字化、高速化、智能化、标准化的要求，满足最终的智慧需求。

4）交互层：通过虚拟现实等技术，对经过处理的矿山信息利用固定或移动显示设备进行展示，最后显示在指挥屏。

智能矿井通常由智能数据获取、智能制造以及智能管理3个核心部分组成，由子系统之间以协同方式相互连接，从而有效、准确地提高矿井的生产管理效率［18］。智慧矿井架构如图2所示。

图2 智慧矿井各模块智能方向架构框图

1）数据智能获取。包括2个部分：数据采集和数据输入与管理。数据采集将工人目前在矿井内的实时位置、矿井设备运行情况、监测和控制的详细信息等实时数据进行快速存储和处理。数据输入与管理采集的实时数据包括实时的矿井位置、设备运行情况、监测数据等详细信息等。由于数据存在多种形式，难以直接使用，因此需要在输入前进行标准化处理，进而实现标准化管理，为后期数据分析做进一步铺垫。

2）智能制造。主要包括对矿井下真实情况的仿真。优化模拟地下矿井，分析统计整个煤矿的生产能力、安全隐患等来提高生产效率，同时实现自动调度、设备的相互独立以及安全预警。

3）智能管理。例如矿井下生产自动化、运营效率、生产安全、成本管理。基于前2个部分所提供的各种矿山实时标准数据进行相关分析和预测，并利用决策工具为矿山工作人员提供决策信息，方便管理。

3 智慧矿井关键技术

针对智慧矿井的建设，提出了面向服务的四层式技术架构。为解决服务运营过程中存在的实际问题，结合相应的关键技术构建智能化平台，与煤炭开发技术深度融合，开创绿色、安全、高效的发展新模式。

智慧矿井基于原始的数字结构，同时结合传感技术、传输技术、信息处理和智能计算现代采矿技术实现对真实煤矿的全面架构［19］。例如生产、库存、设备和人员的海量数据信息将在同一系统中进行管理，这对平台系统的稳定运行是极大的挑战。但结合数据挖掘和深度分析技术，可以分类聚合数据流，运用逻辑回归技术剖析内在规律，搭建智能数据管理系统，使得矿山工作人员可以从系统中快速检索所需信息和分析报告。智慧矿井关键技术体系架构如图3所示。

图3 智慧矿井关键技术体系架构框图

1）智慧矿井数据通信技术。由于煤矿收集的实时数据量巨大，为快速传输数据，需要制定统一的通信协议以及标准化的数据传输格式，并确保数据收集的准确性和可靠性。由于采矿环境的复杂性，强烈的电磁干扰和复杂的数据传输会导致高速光纤网络无法覆盖矿区。因此，基于异构网络的数据通信传播技术，面向低速传输链路，高效数据传输调度算法是对实时数据传输的重要研究内容的改进。

2）智慧矿井自动化采煤技术。目前，大部分企业已实现机械化、自动化控制采煤技术。在智慧矿井构建的自动化控制的采煤技术中，需要控制系统和采煤设备进行连接，并自动下达指令，相关专业人员在操控环节把控达到智慧矿井的自动采矿服务，同时采取多种识别、记忆切割煤矿技术、遥感控制技术等。

3）智慧矿井空间信息技术。以GIS为核心的基础空间信息技术快速实时地保证矿井下空间信息的获取。根据空间信息技术，构建矿山地理空间的基础框架，并建立矿产资源综合信息数据库以及用于矿下综合管理的公共管理平台，并三维虚拟现实地面、矿山、矿体和巷道等真实场景，为采矿管理和远程矿山救援提供技术支持。

4）智慧矿井数据分析技术。采集器收集的大量实时矿山数据为信息存储、管理和分析带来巨大压力。由于采矿环境的复杂性，需要充分利用大数据分析实时挖掘数据，并提供及时有效的智能管理和决策。目前，为避免矿井瓦斯、水灾、火灾、土压冲击和其他矿井事故，需要建立对矿井进行预测和预警的灾难监视系统，实现全面安全监测。

面对广泛的数据信息，首先需要对其进行聚类，以分辨其带来的危害类型。K-Means被用作对智慧矿井生产数据进行挖掘分析的算法［20］。根据获取的矿井数据样本之间的距离将其划分为不同的簇，划分规则是让群集中的点紧密相连，并使群集之间的距离尽可能大。假设簇划分为（C1，C2，…，Ck），目标即为最小化平方误差E：

其中μi是簇Ci的均值向量，表达式为：

通过启发式的迭代求解方法，在无监督情况下实现对大数据信息的分析决策。

5）智慧矿井人工智能技术。深度学习是人工智能的核心技术，使系统具有独立更新及升级的能力［21］。为使采矿系统成为基于信息的智能统一体，智能矿井必须具备深度学习能力［22］。利用深度学习、机器学习、大数据等人工智能理论方法和技术在矿区进行的生产、运营、安全监控等应用已逐步启动。其中，事故预警等功能依赖于BP神经网络的模拟预测能力。神经网络具备类似大脑响应机制的拓扑网络结构，通过模拟神经冲突的过程完成网络的输出和迭代进化。

其中：θj表示神经元的阈值；Netin为神经元净输入，即对于第i个神经元；xi为神经元的输入，输入为对事故预警模型关键影响的自变量；wi为连接权值调节各个输入量的占重比：

未来，可基于互联网＋的云计算和大型数据平台进行智能化的数据分析和信息挖掘，实现煤矿生产过程中的决策制定；基于GIS的空间分析技术进行信息挖掘，实现智能矿井的实时动态更新。

4 智慧矿井应用

以曹家滩矿井智能化项目为例，其智能化包括与矿井安全生产密切相关的主要内容。传统矿区井口下采取安装摄像头的方式，对于实现实时安全、实时监测有较大难度，井下工作有很大的安全隐患。智慧矿井系统基于面向服务的架构（service-oriented architecture，SOA），应用程序执行时彼此独立，全面利用相关先进技术实现矿山矿井智能化，集成采矿企业的各平台，实现矿井三维可视化、生产运营可视化、综合数据分析、融合监测、安全生产管理等服务。曹家滩矿井智能化项目包括如下功能：

1）三维可视化。曹家滩智慧矿井对矿井下作业的设备以及人员生产过程的综合信息进行综合展示，实时监控矿井运行情况和井下工况，平台界面如图4所示。

图4 三维可视化平台界面

运用三维建模技术，对矿区现场实际环境进行虚拟仿真建模，以三维模式模拟整个曹家滩矿井面貌，可放大或缩小进入指定矿井区域：①曹家滩矿井全体设备，诸如矿井生产、维修、主电机、液压站等，对其进行三维虚拟展现；②三维应急指挥演绎系统能对现场发生灾害进行模拟，对灾害发生时的应急措施汇总。利用安装的摄像监控获取矿区真实情况，并将各设备的详细信息展现在可视化平台上，实时提供现场实际情况。③通过三维监控和矿区高清监控摄像头对整个矿山建立三维监控和可视化平台，在调度中心对整个矿山进行数字化再现，并实现整个时段对整个矿山的展示。

2）生产运营分析。依靠数据库统计整个曹家滩煤矿的生产能、销售、安全隐患数据，实时更新生产煤矿产量、销量，并在上述三维可视化图形界面上予以标注，准确记录矿井的生产运营情况。生产运营分析平台界面如图5所示。

图5 生产运营分析平台界面

3）综合数据分析。针对前述的海量数据，结合后台数据分析和处理的关键技术，对当前曹家滩的进尺量、销量、主要设备运行情况、煤流监测系统、井下区域人员分布、矿井通风、安全检测等数据进行分析统计，获取实时生产情况以及矿井下机器设备作业的实时信息。同时，收集、处理和分析诸如历史设备的运行状态、生产过程、产量和效率等数据，并将其存储在该平台，如图6所示。通过综合数据中心得到矿井人力资源、生产、技术等方面的综合数据。

4）融合监测功能。①对矿井智能化子系统进行全局化的集中统一式监控和管理，将各集成子系统的信息统一存储、管理、显示在智能化集成统一平台上，见图7。②融合监测平台分别对主要监测系统的设备、人员、车辆、环境进行实时监测，对人员、设备、广播等实时GIS定位，准确找到需要设备的GIS地点，掌握矿井生产作业的实际效率及执行情况。③获取矿井下设备生产运行情况等详细信息，并存储采集的矿井数据。

图7 融合监测界面

5）安全生产功能。①展示井下GIS仿真图，同时融合和穿透各系统数据，更加直观地查看各生产环节的数据。②提供危险源智能预警与智能决策系统，实现危险源的智能预警以及基于风险的减灾系统预警。通过实时在线监测不同类型的危险源，使用危险源指数评估算法对各矿区的灾害风险进行实时在线评估，确定风险的类型、等级和解决方案。③部署各种传感器，实现对危险源危险指标的实时监控、分析和上传。通过使用危害源灾难机制，对危害源风险水平进行实时智能分析，安全生产监控界面如图8所示。

图8 安全生产监控界面

5 结论

1）给出了智慧矿井的建设原则，设计具有采集管理层、平台服务层、业务层以及交互层的智慧矿井总体架构体系，指出智慧矿井建设过程中需要解决的关键理论问题及系统设计方式。通过对智能控制、通信网络、三维可视化、空间信息、大数据分析与挖掘、物联网、机器学习等关键技术的设计集成，构建面向服务的智慧矿井，为完善智慧矿井架构提供了新的解决思路。

2）将传感技术、传输技术、信息处理和智能计算现代采矿关键技术集成到矿井系统，完成了曹家滩矿井智能化项目，实现了矿井多属性数据的数字存储、传输、表达和深度处理，并将这些数字数据应用于矿井生产过程中的管理和决策，实现了煤矿的安全生产，提高生产效率和利润，为提升矿井智慧化程度提供了新的实现方式。