智能化煤矿数据模型及复杂巨系统耦合技术体系

煤矿井下同步运行着通信、传感、控制等大小上百个子系统,形成了越来越复杂的智能化巨系统。针对整个矿井智能化巨系统缺乏统一数据模型、传感器数据不完备、跨系统数据融合等难题,提出统一的多源异构数据融合处理方法——基于“分级抽取-关联分析-虚实映射”的数据逻辑模型,构建了完整的煤矿井下跨系统全时空信息数字感知体系,形成集井下现场生产状态、采掘空间信息、煤机装备状态、风险信息等多参量、多尺度、全时空特性的数据感知方案;基于煤矿多源异构关系数据的信息“实体”和虚实映射机理,提出基于知识需求模型的信息实体主动匹配、推送策略与自动更新机制,解决数据实时连接及迭代更新难题;提出基于“ABCD”(即人工智能(Artificial Intelligence)、区块链(Blockchain)、云计算(Cloud computing)、大数据(Big Data))的智能化煤矿系统耦合技术,以煤矿安全保障系统耦合为例阐述了复杂巨系统数据交互、融合过程;建立了智能化煤矿数据标准体系;给出了煤矿复杂巨系统的统一数据模型及决策机制的理论和方法,建立了满足多目标决策下的智能化煤矿系统安全、高效、稳定运行体系。相关技术在陕煤张家峁煤矿应用,突破了多源异构系统的一体化集成技术,建成了全矿井跨域融合智能综合管控平台,构建了全时空信息感知及实时互联机制,打通多系统、多层面、多部门的业务数据壁垒,实现全矿井58个在用子系统和34个新建子系统的数据融合和运行决策优化。