方 欢，张守政

(1.安徽理工大学数学与大数据学院，安徽 淮南 232001；2.安徽理工大学安徽省煤矿安全大数据分析与预警技术工程实验室，安徽 淮南 232001)

目前，智慧矿山建设是国内外煤矿建设的主要目标，它以矿山数字化、信息化为前提和基础，旨在建立绿色、安全高效的现代化智慧矿山开发与利用体系。为了更好地保障煤矿开采安全，实施多模态的生产安全状态监测与监控是非常必要的。诸多学者在实现物理矿山实体与数字矿山孪生体之间的虚实映射、实时交互[1]方面进行了广泛的研究和探索，其中以数字孪生系统[2-4](digitial twin)为主流。

近年来，数字孪生系统构建方法在工矿企业、工业物联网系统应用广泛。不少企业正在通过矿山物理实体在虚拟场景的对象孪生、过程孪生和性能孪生等方面的技术和方法，实现三维可视化智能运维。矿山机车调度的数字孪生系统同样在智慧矿山建设中发挥重要的作用，利用车联网技术实现机车调度模型、策略的快速迭代优化，可实现从传统数字化到智能化的发展；通过矿山运维数据的多源融合、深度学习、迭代优化和自主决策，可实现矿山运维服务全生命周期的智能化，矿山安全、应急处置、绿色开采的智慧化管控[5]。

本文基于文献[6-7]根据区段和进路的调度规则来实现机车调度的虚拟场景。在前期的研究工作中，通过构建井下机车调度系统Petri网模型，对机车调度的死锁性条件进行了形式化证明。这些前期构建的层次Petri网模型可以构成井下机车调度数字孪生系统的理论部分，而本文则通过井下物联网系统采集到的数据进行数字孪生系统的实际运行部分的在线分析。……