智慧露天矿山规划发展分析

基于目前智慧露天矿山的研究现状及智慧露天矿山的发展现状,探讨了物联网技术、数字化技术、“互联网+”技术在智慧露天矿山中的应用路径,分析了智慧露天矿山的规划发展策略,指出在智慧露天矿山的规划发展过程中需要注重体系保障、技术应用及智慧平台的搭建。

智慧露天矿山底层平台构建

指出了目前我国智慧露天矿山建设中存在的主要问题,即系统独立、人工管控为主、灾害监测被动执行和缺乏智能分析。归纳了智慧露天矿山内涵,认为智慧露天矿山是一个万物互联、平台融合、智慧驱动的大系统。提出了基于工业物联网云操作系统的智慧露天矿山底层平台:①实时数据由高级可编程适配器通过Modbus/OPC/PPI/MPI等工业协议获得,离线数据按现场工作需要进行手工录入,数据接入露天矿山企业现有企业资源计划或制造执行系统,实现外部数据无缝连接。②以工业物联网云操作系统MixIOT为平台,按照数据不同来源,建立栅格数据库、离线数据库、统计数据库、报表数据库等,实现露天矿山各类数据路由、交换、存储,同时通过工业数据分析服务系统对露天矿山生产设备运行进行分析。分析了实现智慧露天矿山底层平台所依托的三大关键技术,即数据获取技术、数据分析服务技术和应用展示技术。

智慧露天矿山总体框架及关键技术研究

结合我国露天矿山的特点,给出了智慧露天矿山的定义。介绍了智慧露天矿山的总体网络架构、业务架构、协同流程:采用云、边、端的总体网络架构,通过接入多源异构数据,充分应用大数据、云计算等先进技术,实现露天矿山各个生产环节的协同关联;业务架构采用“5层+3体系”的模式,“5层”自下而上分别为基础设备层、业务数据层、分析服务层、分析业务层和分析展现层,“3体系”分别为数据分析标准体系、安全规范标准体系、元数据及代码规范标准体系;智慧露天矿山协同自下而上要实现“基础+数据”支撑、矿山生产系统协同、灾害风险分析协同和经营决策协同。探讨了智慧露天矿山无人驾驶技术、数字孪生技术、大数据采集分析技术、风险监测及预警技术等关键技术。指出大数据、人工智能等技术将成为露天矿山智能化的核心驱动,平台化架构将成为未来智慧露天矿山系统的共性选择。

智慧露天矿山运输设备大数据关键问题研究

文章分析了不同环境运输系统的特点,提出了智慧露天矿山运输设备的移动网络概念;讨论了空间信息的实时性在智慧露天矿山、自动驾驶的研究和应用中的重要性,并提出了对应的模型;根据提出的模型,具体设计了露天矿山运输设备大数据的数据集:轨迹数据(其中对象的位置和属性会随着时间而变化)和在固定位置收集的时态数据。为了分析数据的多样性,讨论了“时间、空间、时空融合和多维度信息”的可视化问题。基于已有的实际案例,总结了我国具有代表性的矿山运输大数据软硬件系统,并对存在的问题和将来的研究发展方向给出了建议。

智慧露天矿山规划发展路径

为了提升露天矿的经营管理水平,将合适的智慧露天矿山系统有效建立起来,分析了当前智慧露天矿山建设的主要规划思路以及智慧露天矿山建设发展的具体路径。结果表明:智慧露天矿山的建设规划需要从基础平台建设、矿山模拟系统建设以及设备管理、生产管理、综合管理系统建设几方面入手,并在智慧矿山层级、建设目标设定、先进技术应用、系统功能开发等方面采取具体建设策略,利于智慧露天矿山的未来发展。

露天矿山智能化评价体系研究

针对我国露天矿山智能化评价体系没有统一标准,建设过程中缺少建设依据、评价准则等关键问题,开展露天矿山智能化评价体系的研究;提出的露天矿山智能化评价体系涵盖:8个一级评价指标,29个二级评价指标和1个系统融合因子;通过对露天矿山基础评价和系统融合性因子进行调节,给出了露天矿山智能化进程中的3个阶段:智能矿山准备阶段、追赶阶段和领跑阶段;根据评价体系和分级标准,对某特大型露天煤矿进行智能化分析研判。通过实地调研最终得出:大型露天矿智能化发展迅速,但仍处在智能化建设的准备阶段,正向着追赶阶段发展;目前该露天矿山智能化短板集中表现在穿爆系统、采运排系统、环境监测方面,在今后露天矿山在智能化建设方面应在上述3个方面持续发力。

中国露天煤矿卡车调度现状及展望

总结了中国露天矿卡车调度在模型构建、算法求解、调度准则方面的理论研究以及卡车调度系统发展的现状;提出了卡车调度关键问题研究内容,包括多种调度方法有机结合的智能调度;根据运输系统条件的变化以及生产任务要求的综合调度优化准则,建立集成学习与深度学习相结合的时间动态预测模型;基于半连续工艺的卡车调度研究,进行卡车调度配煤管理。在智慧露天矿山发展背景下结合现代高新技术与分析方法展望未来卡车调度发展趋势。