王 國(guó) 法

(1.中國(guó)煤炭科工集團(tuán)有限公司,北京 100013；2.中煤科工開采研究院有限公司,北京 100013；3.煤炭科學(xué)研究總院 開采研究分院,北京 100013)

0 引 言

煤礦智能化是我國(guó)煤炭工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的核心技術(shù)支撐已成為行業(yè)廣泛共識(shí)，這與技術(shù)發(fā)展、政策頂層設(shè)計(jì)及全行業(yè)協(xié)同推進(jìn)密不可分。2020年2月，國(guó)家發(fā)展改革委、國(guó)家能源局等八部委聯(lián)合印發(fā)了《關(guān)于加快煤礦智能化發(fā)展的指導(dǎo)意見》，指出要加快推進(jìn)煤炭行業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)改革和高質(zhì)量發(fā)展，這對(duì)于我國(guó)煤炭工業(yè)發(fā)展具有里程碑意義[1]。2020年11月，中國(guó)煤炭工業(yè)協(xié)會(huì)、中國(guó)煤炭科工集團(tuán)及煤礦智能化創(chuàng)新聯(lián)盟共同發(fā)布了《中國(guó)煤礦智能化發(fā)展報(bào)告》[2]，系統(tǒng)總結(jié)了中國(guó)煤礦發(fā)展及信息化建設(shè)的基本情況，闡述了煤礦智能化基礎(chǔ)理論及關(guān)鍵技術(shù)研究進(jìn)展，詳細(xì)介紹了智能化示范煤礦的建設(shè)實(shí)踐情況，布局了煤礦智能化建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)體系。2020年底，國(guó)家發(fā)展改革委、國(guó)家能源局啟動(dòng)了首批71處國(guó)家智能化煤礦建設(shè)示范項(xiàng)目，全力推動(dòng)智能化建設(shè)的示范培育，加速行業(yè)智能化水平提升[3]。2021年6月，為科學(xué)規(guī)范有序開展煤礦智能化建設(shè)，統(tǒng)一衡量智能化建設(shè)質(zhì)量，加快建成一批多種類型、不同模式的智能化煤礦，國(guó)家能源局發(fā)布了《煤礦智能化建設(shè)指南》[4]，起草制定了《智能化煤礦驗(yàn)收辦法》[5]。

同時(shí)，為推進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈與創(chuàng)新鏈融合，組織行業(yè)各方力量推動(dòng)煤礦智能化建設(shè)，2019年7月由國(guó)家能源局等政府部門支持，中國(guó)煤炭學(xué)會(huì)和中國(guó)煤炭科工集團(tuán)發(fā)起成立煤礦智能化創(chuàng)新聯(lián)盟；2021年3月，成立了中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)智慧礦山專業(yè)委員會(huì)；創(chuàng)刊了《智能礦山》雜志，從政策制定、技術(shù)指引到技術(shù)研究實(shí)踐，全方位推動(dòng)煤礦智能化發(fā)展。

1 我國(guó)智能化煤礦建設(shè)最新進(jìn)展情況

1.1 建立了煤礦智能化基礎(chǔ)理論體系

在2019年國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目“數(shù)字煤礦及智能化開采基礎(chǔ)理論研究”的支持下，相關(guān)學(xué)者開展了煤礦智能化基礎(chǔ)理論的研究。通過構(gòu)建煤礦數(shù)字邏輯模型、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)處理理論方法、復(fù)雜系統(tǒng)智能控制基礎(chǔ)理論、智能化煤礦系統(tǒng)性維護(hù)及智能化開采基礎(chǔ)理論體系[6-7]，為煤礦智能決策、精確控制、可靠性保障奠定了理論基礎(chǔ)。

1)針對(duì)煤礦智能化系統(tǒng)信息多元異構(gòu)、關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜、描述表達(dá)不統(tǒng)一、虛實(shí)映射困難等問題，抽象煤礦各類數(shù)據(jù)的特征，采用與物理實(shí)體同樣的描述方法，建立信息實(shí)體，包括結(jié)構(gòu)信息、屬性信息和功能信息，如圖1所示。

圖1 信息實(shí)體單元組成

2)提出了信息虛實(shí)映射機(jī)理。煤炭開采尚難實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生，但可將實(shí)體之間的物理邏輯、功能邏輯、事件邏輯以“投影信息實(shí)體”的形式融入三維虛擬仿真系統(tǒng)中，驅(qū)動(dòng)仿真對(duì)象表征物理實(shí)體的關(guān)聯(lián)關(guān)系，從而映射出主要的開采工藝過程。

3)提出了信息實(shí)體智能匹配、推送及動(dòng)態(tài)更新方法?；诠ぷ髁饕娣纸忾_采行為，構(gòu)建開采過程知識(shí)需求模型，基于開采信息匹配度計(jì)算方法，構(gòu)建基于粗糙集及模糊綜合決策的知識(shí)推送規(guī)則，給出信息實(shí)體的時(shí)變動(dòng)態(tài)因子，提出大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的信息實(shí)體更新進(jìn)化策略。

4)提出了復(fù)雜地質(zhì)條件下智能開采技術(shù)路徑。通過準(zhǔn)確獲取開采系統(tǒng)空間狀態(tài)信息，并利用三維仿真系統(tǒng)對(duì)復(fù)雜地質(zhì)條件干擾因素介入后的狀況提前進(jìn)行仿真計(jì)算，從而決策后續(xù)生產(chǎn)工藝和參數(shù)。

5)提出了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的開采系統(tǒng)設(shè)備群健康狀態(tài)評(píng)價(jià)方法。建立了基于GA-BP的采煤機(jī)健康狀態(tài)智能評(píng)估模型，實(shí)現(xiàn)自學(xué)習(xí)、自尋優(yōu)和自主判斷采煤機(jī)的健康狀態(tài)。

6)提出了開采系統(tǒng)雙層機(jī)會(huì)維修決策模型。研究煤礦綜采設(shè)備群維護(hù)調(diào)度優(yōu)化，引入了機(jī)會(huì)維護(hù)思想，確定不同設(shè)備的故障分布規(guī)律，建立設(shè)備維護(hù)效果模型；以人與管理為影響因素建立煤礦設(shè)備維護(hù)不安全耦合模型，以設(shè)備維護(hù)費(fèi)用建立維護(hù)費(fèi)用最低模型；基于維護(hù)順序編碼的交叉算子POX的改進(jìn)遺傳算法進(jìn)行案例求解。

1.2 初步建立煤礦智能化標(biāo)準(zhǔn)體系

煤礦智能化建設(shè)是一個(gè)多系統(tǒng)、多層次、多領(lǐng)域相互匹配融合的復(fù)雜系統(tǒng)工程，建立完整的煤礦智能化技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)體系是建設(shè)智能化煤礦的基礎(chǔ)與指南[8]。2020年初，煤礦智能化創(chuàng)新聯(lián)盟發(fā)布了《煤礦智能化頂層架構(gòu)與標(biāo)準(zhǔn)體系框架白皮書》，建立了體系性、繼承性和前瞻性的煤礦智能化標(biāo)準(zhǔn)體系[9-10]，有助于開展煤礦智能化頂層設(shè)計(jì)和總體布局，對(duì)于明確煤礦智能化的發(fā)展方向和重點(diǎn)任務(wù)，確保智能化相關(guān)技術(shù)在煤礦得到有效應(yīng)用具有非常重要的意義。煤礦智能化標(biāo)準(zhǔn)體系總體框架包括通用基礎(chǔ)、支撐技術(shù)與平臺(tái)、煤礦信息互聯(lián)網(wǎng)、智能控制系統(tǒng)及裝備、安全監(jiān)控及防控裝備、生產(chǎn)保障6類標(biāo)準(zhǔn)組成，如圖2所示。

圖2 煤礦智能化標(biāo)準(zhǔn)體系

2020年11月，制訂發(fā)布了《智能化煤礦(井工)分類、分級(jí)技術(shù)條件與評(píng)價(jià)》[11]和《智能化采煤工作面分類、分級(jí)技術(shù)條件與評(píng)價(jià)指標(biāo)體系》[12]2項(xiàng)最為重要的標(biāo)準(zhǔn)。2021年完成了51項(xiàng)煤礦智能化標(biāo)準(zhǔn)的立項(xiàng)工作。

1.3 提出和實(shí)施分類分級(jí)智能化煤礦建設(shè)路徑

我國(guó)煤層賦存條件復(fù)雜多樣，不同煤礦的開采技術(shù)與裝備水平、工程基礎(chǔ)、技術(shù)路徑、建設(shè)目標(biāo)等均存在較大差異，且受制于智能化開采技術(shù)與裝備發(fā)展水平，使得不同煤層賦存條件礦井進(jìn)行智能化建設(shè)的難易程度與最終效果也存在一定差異[13]。例如，陜蒙大型煤炭基地煤層賦存條件較好，煤礦智能化投入較大，建設(shè)基礎(chǔ)好，應(yīng)用效果較好，智能化建設(shè)速度就快；而東部部分老礦區(qū)開采條件復(fù)雜，經(jīng)濟(jì)效益差，智能化建設(shè)基礎(chǔ)薄弱，開采技術(shù)裝備適應(yīng)性差，智能化建設(shè)則相對(duì)緩慢。

煤礦智能化建設(shè)應(yīng)結(jié)合煤礦具體建設(shè)基礎(chǔ)、開采條件等制定切實(shí)可行的智能化建設(shè)方案，通過分類建設(shè)和科學(xué)頂層規(guī)劃建設(shè)開發(fā)可迭代發(fā)展的系統(tǒng)架構(gòu)，不斷完善系統(tǒng)智能化，推進(jìn)智能系統(tǒng)化，分階段實(shí)現(xiàn)智能化煤礦初、中、高級(jí)建設(shè)目標(biāo)，如圖3所示。

圖3 智能化煤礦分類、分級(jí)

1.4 形成較為成熟的智能化高效開采模式

1)薄煤層和中厚煤層工作面內(nèi)無人操作遠(yuǎn)程控制采煤。薄煤層賦存條件相對(duì)復(fù)雜，煤層在三維空間起伏頻繁、厚度變化大；設(shè)備運(yùn)行空間狹窄，系統(tǒng)尺寸和能力受到限制，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、無人化控制難度大。中厚煤層地質(zhì)條件一般較好，易于實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。因而，這2類煤層共同的要求是實(shí)現(xiàn)工作面內(nèi)的無人操作。為此，需要解決全工作面跟機(jī)、煤層變化適應(yīng)性、設(shè)備狀態(tài)(采煤機(jī)姿態(tài)、支架姿態(tài)等)遠(yuǎn)程干預(yù)、采煤機(jī)滾筒高度自動(dòng)調(diào)節(jié)等技術(shù)難題。經(jīng)過多年的研究實(shí)踐，目前能夠?qū)崿F(xiàn)工人在集控中心遠(yuǎn)程監(jiān)控，工作面內(nèi)無人操作，自動(dòng)完成雙向割煤；中部實(shí)現(xiàn)自動(dòng)控制跟機(jī)移架，機(jī)頭、機(jī)尾自動(dòng)斜切進(jìn)刀割三角煤后返刀掃底清浮煤；研發(fā)了超大伸縮比、大功率成套裝備。2014年陜煤黃陵一礦在厚1.4～2.2 m煤層實(shí)現(xiàn)巷道監(jiān)控中心2人可視化遠(yuǎn)程干預(yù)控制，工作面內(nèi)1人巡視的常態(tài)化連續(xù)運(yùn)行，月產(chǎn)量達(dá)到17.03萬t，年生產(chǎn)能力200萬t以上，近年來又進(jìn)一步升級(jí)完善了超前智能支護(hù)、工作面地質(zhì)模型構(gòu)建和采煤機(jī)智能調(diào)高等功能，薄煤層開采工作面如圖4所示。國(guó)家能源神東榆家梁煤礦在厚1.4 m以上煤層實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量智能化開采，在山東臨沂、棗礦濱湖、新汶翟鎮(zhèn)、伊泰寶山礦、淄博雙欣等煤礦推廣應(yīng)用，取得了良好效果。

圖4 薄煤層開采工作面

2)厚煤層大采高和超大采高智能化開采。厚煤層大采高和超大采高智能化開采面臨著圍巖控制、裝備姿態(tài)控制、端頭過渡方式、粉塵等問題[14]。針對(duì)上述問題，發(fā)明了基于煤壁“拉裂-滑移”模型的臨界護(hù)幫參數(shù)確定方法[15]，揭示了煤壁破壞深度、寬度與煤體強(qiáng)度、護(hù)幫力及開采高度的關(guān)系，發(fā)明了綜合考慮頂板和煤壁穩(wěn)定的支護(hù)強(qiáng)度“雙因素”確定方法[16]，獲得了大采高和超大采高圍巖控制的關(guān)鍵參數(shù)；研發(fā)了工作面高精度慣性導(dǎo)航系統(tǒng)、液壓支架位姿監(jiān)測(cè)系統(tǒng)等，實(shí)現(xiàn)了工作面裝備整體姿態(tài)的實(shí)時(shí)測(cè)量及精準(zhǔn)控制；發(fā)明了端頭大梯度過渡的階梯式協(xié)同作業(yè)工藝方法及超長(zhǎng)工作面高效采煤作業(yè)系統(tǒng)，解決了超大采高工作面連續(xù)作業(yè)難題；通過在工作面安裝攝像儀，將人的視聽感官延伸到工作面，實(shí)時(shí)追蹤采煤機(jī)位置，自動(dòng)完成視頻跟機(jī)推送、視頻拼接等功能，為工作面可視化遠(yuǎn)程監(jiān)控提供“身臨其境”的視覺感受，指導(dǎo)遠(yuǎn)程生產(chǎn)。金雞灘煤礦自2016年起研發(fā)應(yīng)用8.2 m超大采高液壓支架及綜采技術(shù)，實(shí)現(xiàn)工作面日產(chǎn)6.16萬t，月產(chǎn)153萬t，年產(chǎn)1 500萬t，工效為1 247 t/工，采出率98%以上[17]。神東上灣煤礦自2018年起研發(fā)應(yīng)用8.8 m超大采高液壓支架及成套裝備取得成功。陜煤榆北煤業(yè)有限公司與天地科技股份有限公司等合作研發(fā)出10 m超大采高液壓支架樣機(jī)，目前正在推進(jìn)10 m超大采高綜采成套裝備和技術(shù)應(yīng)用。

3)特厚煤層智能化綜放開采。特厚煤層大采高綜放工作面開采面臨2大難題：①頂煤厚度大幅增加，在礦山壓力一定的條件下，頂煤不易破碎，形成的煤體塊度大，難以放出；②放煤時(shí)間長(zhǎng)、回收率下降，普通綜放配套方式及人工控制放煤，難以提高資源采出率及開采效率。為解決上述難題，系統(tǒng)分析了堅(jiān)硬、特厚煤層工作面開采高度、頂煤破碎塊度、放煤步距等對(duì)頂煤放出率、含矸率、開采效率的影響，提出提高大采高綜放工作面機(jī)采高度、采用三刀一放可以實(shí)現(xiàn)放出率、含矸率、放出效率最優(yōu)。研究了基于多傳感器融合的煤矸放落識(shí)別技術(shù)及自動(dòng)控制放煤技術(shù)，建立工作面三維地質(zhì)模型，以地質(zhì)條件、礦壓顯現(xiàn)、頂煤冒放性、頂煤運(yùn)移與放出數(shù)據(jù)等為先決條件，以頂煤采出率與含矸率最優(yōu)為約束條件，建立不同場(chǎng)景條件下的放煤工藝控制模式。組成了基于人-機(jī)-環(huán)境系統(tǒng)的放煤工藝決策系統(tǒng)，在金雞灘煤礦7～11 m超大采高綜放開采工作面應(yīng)用，最高月產(chǎn)達(dá)到202萬t，最高日產(chǎn)7.9萬t，具備年產(chǎn)2 000萬t能力[18]，7～11 m超大采高綜放開采工作面成套裝備如圖5所示。

圖5 7～11 m超大采高綜放開采工作面成套裝備

1.5 智能化煤礦建設(shè)示范取得成效

2018年以來智能化煤礦建設(shè)進(jìn)入了快速發(fā)展階段，各大煤炭企業(yè)全力推動(dòng)先進(jìn)技術(shù)落地應(yīng)用。目前，全國(guó)生產(chǎn)煤礦共計(jì)3 000多座，其中120萬t以上的煤礦1 200余處，千萬噸級(jí)煤礦44處。71處國(guó)家首批智能化示范建設(shè)煤礦中，井工礦66處，露天礦5處，智能化升級(jí)改造煤礦63處，新(改擴(kuò))建智能化煤礦8處，已建成500多個(gè)智能化工作面。形成了黃陵智能化煤礦建設(shè)模式，老礦區(qū)復(fù)雜條件智能煤礦建設(shè)模式，蒙、陜、晉千萬噸級(jí)高強(qiáng)開采智能化煤礦建設(shè)模式等。

陜西陜煤黃陵礦業(yè)有限公司針對(duì)黃陵含油型氣復(fù)雜煤層條件，發(fā)明了油型氣不均勻涌出條件下工作面連續(xù)高效開采方法，研發(fā)了超前預(yù)測(cè)多級(jí)聯(lián)動(dòng)智能控制采煤系統(tǒng)和成套裝備。實(shí)現(xiàn)常態(tài)化工作面無人操作的地面控制采煤，創(chuàng)造智能化開采的黃陵模式[19]。黃陵礦業(yè)在“智能礦井，智慧礦區(qū)”建設(shè)中，率先實(shí)現(xiàn)薄、中、厚煤層智能化開采全覆蓋，發(fā)布煤炭行業(yè)智能化開采技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，建立了“透明地質(zhì)”精準(zhǔn)開采工作面，提出了“AI+NOSA”智能風(fēng)險(xiǎn)管控體系，引領(lǐng)了煤炭生產(chǎn)方式變革。

陜西陜煤陜北礦業(yè)張家峁煤礦2018年全面啟動(dòng)“智能化煤礦巨系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)與裝備研發(fā)”和智能化煤礦建設(shè)，并被列入國(guó)家首批智能化煤礦示范建設(shè)項(xiàng)目[20]。經(jīng)過4 a的聯(lián)合攻關(guān)，取得十大創(chuàng)新成果，包括：

1)開發(fā)和應(yīng)用了基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的智能綜合管控平臺(tái)及大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了全礦井92個(gè)在用系統(tǒng)的集成和優(yōu)化，“井上-地面”一鍵式全流程管控，徹底打通數(shù)據(jù)壁壘，數(shù)據(jù)利用率整體提升了50%以上。

2)建立了礦井級(jí)5G高速信息傳輸網(wǎng)絡(luò)及高精度人員、設(shè)備定位系統(tǒng)，開啟了井下信息高速公路，為設(shè)備實(shí)時(shí)精準(zhǔn)控制、無人駕駛、人員安全防控提供了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

3)研發(fā)了基于透明地質(zhì)模型的4D-GIS地理信息系統(tǒng)系統(tǒng)，突破BIM+GIS融合與虛擬仿真的井下信息實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)更新技術(shù)，實(shí)現(xiàn)采掘過程、人員、地質(zhì)等動(dòng)態(tài)信息的自動(dòng)更新和實(shí)時(shí)顯示，全面掌控井下生產(chǎn)狀況。

4)建成了1個(gè)5G+厚煤層、2個(gè)中厚煤層、1個(gè)薄煤層智能化綜采工作面，工作面內(nèi)無人操作、設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)自動(dòng)化監(jiān)測(cè)及遠(yuǎn)程集控，設(shè)備開機(jī)率提升20%，整體生產(chǎn)效率提高30%。

5)突破了掘錨一體機(jī)高精度導(dǎo)航、關(guān)鍵位置自主檢測(cè)、遠(yuǎn)程多機(jī)協(xié)同控制等難題，研發(fā)了掘錨一體機(jī)-錨破運(yùn)一體機(jī)-過渡運(yùn)輸?shù)闹悄芑焖倬蜻M(jìn)系統(tǒng)，最高日進(jìn)尺120 m，月進(jìn)尺達(dá)到2 702 m。

6)研發(fā)了具備多點(diǎn)移動(dòng)式測(cè)風(fēng)、風(fēng)量遠(yuǎn)程定量化調(diào)節(jié)、主運(yùn)巷外因火災(zāi)局部反風(fēng)控制、災(zāi)變分析與智能決策功能的智能通風(fēng)綜合管控系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了120 s內(nèi)智能輔助決策控風(fēng)，主要井巷控風(fēng)精度>95%。

7)研發(fā)了輔助燃油物料車和鋰電池驅(qū)動(dòng)無人駕駛系統(tǒng)及智能調(diào)度系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了車輛轉(zhuǎn)向、制動(dòng)和驅(qū)動(dòng)智能化控制及地面到井下的全程無人調(diào)度運(yùn)行，已累計(jì)運(yùn)行1 200多千米。

8)建設(shè)了全煤流智能運(yùn)輸監(jiān)測(cè)、礦井水資源智能管理、回風(fēng)巷巡檢機(jī)器人等固定崗位和場(chǎng)所自動(dòng)監(jiān)控系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了井上井下23個(gè)機(jī)房硐室，66個(gè)操作崗位的“有人巡檢、無人值守”，全面實(shí)現(xiàn)了井下作業(yè)的智能化、少人化。

9)建設(shè)了支撐全礦智能化的大數(shù)據(jù)中心和智慧指揮中心，集生產(chǎn)調(diào)度、安全運(yùn)行、企業(yè)管理于一體，實(shí)現(xiàn)礦井各環(huán)節(jié)工作流程的縱向貫通與橫向關(guān)聯(lián)融合，支撐智能化系統(tǒng)的高效應(yīng)用與優(yōu)化升級(jí)。

10)構(gòu)建了安全管理雙重預(yù)防機(jī)制，形成了企業(yè)財(cái)務(wù)、人資、黨建等多數(shù)據(jù)融合的企業(yè)信息化管理模式，逐步完善智能化煤礦最優(yōu)勞動(dòng)組織和人員崗位架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了煤礦全方位高質(zhì)量發(fā)展。

陜西延長(zhǎng)石油礦業(yè)公司巴拉素煤礦是一個(gè)規(guī)劃年產(chǎn)1 000萬的新建礦井，從建設(shè)之初就確定了智能化煤礦建設(shè)目標(biāo)，全面按照智能化進(jìn)行建設(shè)，秉承“高起點(diǎn)、高標(biāo)準(zhǔn)、高效率、高效益”的原則，遵循“設(shè)計(jì)一流、裝備一流、管理一流、效率一流”的建設(shè)理念，采用人工智能、大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)改變傳統(tǒng)生產(chǎn)、生活方式而形成的全新工業(yè)模式和運(yùn)行體系。根據(jù)頂層設(shè)計(jì)，全礦構(gòu)建基于5G的高效信息網(wǎng)絡(luò)和精準(zhǔn)位置服務(wù)系統(tǒng)，并連接4D-GIS透明地質(zhì)模型及動(dòng)態(tài)信息系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)全礦控制、管理、經(jīng)營(yíng)的一體化?；凇霸七叾恕睌?shù)據(jù)架構(gòu)和三層遞階控制策略構(gòu)建一體化云數(shù)據(jù)中心和區(qū)域控制核心，實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同，分布式控制。建設(shè)過程中對(duì)智能化管理體系進(jìn)行研究，確定智能化煤礦生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)管理的具體要求和管理流程，建立與智能化煤礦生產(chǎn)方式相適應(yīng)的管理模式，提高管理效率，最大限度發(fā)揮煤礦智能化能力。建設(shè)了智能化工作面系統(tǒng)、快速掘進(jìn)系統(tǒng)、固定場(chǎng)所無人值守系統(tǒng)等18個(gè)智能系統(tǒng)及綜合管控平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)全時(shí)空、作業(yè)自動(dòng)化、決策智能化、控制實(shí)時(shí)化、知識(shí)模型化、管理信息化、業(yè)務(wù)流轉(zhuǎn)數(shù)字化以及煤礦的數(shù)據(jù)集成、能力集成和應(yīng)用集成。

陜煤神木檸條塔煤礦正在開展機(jī)器人集群技術(shù)的研發(fā)與工程示范，目前已經(jīng)部署、應(yīng)用20余種井下機(jī)器人，正在開發(fā)煤礦機(jī)器人集群調(diào)度指揮平臺(tái)；陜西延長(zhǎng)石油榆林煤化有限公司可可蓋煤礦正在開展智能化建井技術(shù)研發(fā)與工程示范，采用全礦井機(jī)械破巖智能化建井模式，豎井采用直徑8.5 m一鉆成井智能化豎井鉆機(jī)及配套裝備，創(chuàng)新西部復(fù)雜地層斜井全斷面硬巖隧道掘進(jìn)機(jī)(Tunnel Boring Machine, TBM)掘進(jìn)破巖、排渣、支護(hù)、控水、通風(fēng)等智能化施工工藝，形成新的建井工法和標(biāo)準(zhǔn)體系，推動(dòng)智能化建井發(fā)展進(jìn)程；此外，國(guó)家能源神東煤炭集團(tuán)、山東能源集團(tuán)、華能煤業(yè)等都在全力推進(jìn)煤礦智能化建設(shè)。

煤礦智能化建設(shè)是一個(gè)迭代發(fā)展，不斷進(jìn)步的過程，不是一次性結(jié)果，更不是“基建交鑰匙工程”,智能化煤礦建設(shè)開啟了煤炭行業(yè)全面創(chuàng)新和技術(shù)變革的新時(shí)代，是高質(zhì)量發(fā)展的核心技術(shù)支撐[21]。煤礦智能化發(fā)展的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)煤礦全時(shí)空多源信息實(shí)時(shí)感知，安全風(fēng)險(xiǎn)雙重預(yù)防閉環(huán)管控,全流程人-機(jī)-環(huán)-管數(shù)字互聯(lián)高效協(xié)同運(yùn)行，生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)全自動(dòng)化作業(yè)[22]，讓煤礦職工有更多幸福獲得，煤炭企業(yè)實(shí)現(xiàn)更大價(jià)值創(chuàng)造。

2 煤礦智能化技術(shù)最新研發(fā)成果

2.1 智能化煤礦數(shù)字邏輯模型與數(shù)據(jù)推送策略

1)智能化煤礦信息模型研究。智能化煤礦系統(tǒng)數(shù)據(jù)離散，因此需從煤礦系統(tǒng)關(guān)聯(lián)與數(shù)據(jù)特征出發(fā)，對(duì)煤礦數(shù)字信息實(shí)現(xiàn)特征與語義提取，從而構(gòu)建數(shù)據(jù)快速匯聚于關(guān)聯(lián)分析[23]。因此，首先構(gòu)建了基于時(shí)空分布的煤礦數(shù)據(jù)描述模型，提出了基于“分級(jí)抽取-關(guān)聯(lián)分析-虛實(shí)映射”的數(shù)字煤礦智慧邏輯模型，形成多源異構(gòu)數(shù)據(jù)處理理論方法，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建基于OPCUA的統(tǒng)一架構(gòu)明確信息模型映射、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及交互規(guī)則，進(jìn)而構(gòu)建煤礦數(shù)據(jù)資源全信息模型[24]，如圖6所示。

圖6 智能化煤礦信息模型構(gòu)建

2)智能化煤礦數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系構(gòu)建。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)是指保障數(shù)據(jù)的內(nèi)外部使用和交換的一致性和準(zhǔn)確性的規(guī)范性約束，包括數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)屬性、技術(shù)屬性和管理屬性的表達(dá)、格式及定義的約定統(tǒng)一定義；可作為數(shù)據(jù)質(zhì)量控制的準(zhǔn)則、數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)以及信息系統(tǒng)設(shè)計(jì)的參考依據(jù)。通過梳理國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)、國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)合智能化煤礦生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)涉及的數(shù)據(jù)資源特點(diǎn)，構(gòu)建了智能化煤礦數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系(圖7)。

圖7 智能化煤礦數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系

該體系將全部標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范劃分為基礎(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)3大類。其中，基礎(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定了整個(gè)體系的框架、術(shù)語定義、技術(shù)參考模型和數(shù)據(jù)分類標(biāo)準(zhǔn)。技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定了智能化煤礦大數(shù)據(jù)資源從數(shù)據(jù)生產(chǎn)、管理到服務(wù)全生命周期關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn)化，包括元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)安全。業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)結(jié)合了技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)中的元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容，包括主數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。

3)煤礦數(shù)據(jù)推送策略與自動(dòng)更新機(jī)制。智能化煤礦數(shù)據(jù)資源的共享與交互同其數(shù)據(jù)資源需求密切相關(guān)，一方面依據(jù)自身需要通過數(shù)據(jù)資源共享服務(wù)平臺(tái)提出數(shù)據(jù)請(qǐng)求，通過對(duì)需求進(jìn)行匹配優(yōu)選，提供最優(yōu)數(shù)據(jù)服務(wù)方案；另一方面根據(jù)以往數(shù)據(jù)共享服務(wù)歷史以及知識(shí)庫中的邏輯規(guī)則，挖掘需求者的隱性需求從而進(jìn)行主動(dòng)推送。這些信息來自數(shù)字煤礦智能感知的大數(shù)據(jù)，包括環(huán)境數(shù)據(jù)、周圍設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)、控制要求、人員信息等?；跀?shù)據(jù)信息構(gòu)建知識(shí)需求模型首先需要建立基本控制任務(wù)集，隨后針對(duì)每一物理實(shí)體(控制對(duì)象)的控制任務(wù)定義所需的知識(shí)信息。分析控制任務(wù)集的觸發(fā)數(shù)據(jù)及其二階行為模式得到相關(guān)參數(shù)變動(dòng)趨勢(shì)，構(gòu)建需求匹配模型。需求模型匹配并推送的信息包含物理對(duì)象的空間狀態(tài)、變動(dòng)觸發(fā)事件及其對(duì)開采生產(chǎn)環(huán)節(jié)的影響。最終在諸多匹配數(shù)據(jù)中得出需要的數(shù)據(jù)，并從操作功能庫推送給控制對(duì)象，由其自身智能控制系統(tǒng)給出最佳的控制方式和參數(shù)。

2.2 煤礦巨系統(tǒng)智能化架構(gòu)與協(xié)同機(jī)制

智能化煤礦是一個(gè)開放的復(fù)雜巨系統(tǒng)，應(yīng)具有3個(gè)要素：①具有對(duì)外部信息的實(shí)時(shí)感知與獲取的能力；②具有對(duì)感知信息的存儲(chǔ)、分析、聯(lián)想、自學(xué)習(xí)、自決策的能力；③具備自動(dòng)執(zhí)行能力。對(duì)于智能化煤礦復(fù)雜巨系統(tǒng)，具有單元數(shù)量巨大、信息多元異構(gòu)、關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜等特點(diǎn)，因此，建設(shè)煤礦巨系統(tǒng)智能化，需基于新一代信息技術(shù)的數(shù)據(jù)融合方法，重構(gòu)和規(guī)范各智能化子系統(tǒng)，突破智能化工藝和關(guān)鍵技術(shù)裝備，構(gòu)建智能化煤礦復(fù)雜巨系統(tǒng)[25]。

智能化礦井建設(shè)結(jié)合煤炭行業(yè)特點(diǎn)、信息化應(yīng)用與發(fā)展趨勢(shì)，以礦井一體化管控平臺(tái)為載體，綜合集成信息基礎(chǔ)設(shè)施、礦井生產(chǎn)系統(tǒng)、礦井管理系統(tǒng)3大板塊內(nèi)容，打通安全監(jiān)測(cè)監(jiān)控、人員定位、融合通信、工業(yè)視頻、礦壓監(jiān)測(cè)、電力監(jiān)控等多個(gè)子系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)傳輸壁壘，實(shí)現(xiàn)各子系統(tǒng)間的資源共享、信息融合與互通。同時(shí)從煤礦安全生產(chǎn)管理的角度，充分利用計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)對(duì)煤礦安全防范的集中管理、專家決策與大數(shù)據(jù)分析等應(yīng)用，從根本上提升煤礦安全生產(chǎn)的全方位防范能力和煤礦安全防范的整體聯(lián)動(dòng)響應(yīng)水平，為智能礦井深層數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用提供信息資源。整體架構(gòu)從低到高分別為感知層、傳輸層、計(jì)算資源層、平臺(tái)層、應(yīng)用層和展現(xiàn)層6部分,總體架構(gòu)符合新一代信息系統(tǒng)云邊端的特點(diǎn)，如圖8所示。

圖8 煤礦巨系統(tǒng)智能化云邊端架構(gòu)

對(duì)于煤礦智能化的關(guān)鍵核心——智能綜合管控平臺(tái)，以煤炭工業(yè)大數(shù)據(jù)為支撐，以智能化礦山基礎(chǔ)軟件平臺(tái)為統(tǒng)一基礎(chǔ)平臺(tái)，以智能生產(chǎn)裝備集群協(xié)同控制為核心，開發(fā)機(jī)器人集群協(xié)同控制應(yīng)用中心、生產(chǎn)調(diào)度協(xié)同管控中心、安全保障管理協(xié)同應(yīng)用中心、專業(yè)業(yè)務(wù)應(yīng)用中心、決策分析綜合管控應(yīng)用中心、運(yùn)維監(jiān)測(cè)管理中心等6個(gè)業(yè)務(wù)應(yīng)用中心，形成“一支撐一平臺(tái)六中心”智能化綜合管控的應(yīng)用架構(gòu)，并預(yù)留與企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理中心的數(shù)據(jù)集成融合接口，形成以數(shù)據(jù)資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)為核心驅(qū)動(dòng)力的礦山科技創(chuàng)新與管理轉(zhuǎn)型，達(dá)成以數(shù)據(jù)為支撐的企業(yè)安全生產(chǎn)科學(xué)決策思維變革，最終達(dá)到實(shí)現(xiàn)全礦集中管控與協(xié)同調(diào)度的目的。

智能綜合管控平臺(tái)各業(yè)務(wù)中心需面向全礦各業(yè)務(wù)部分，與管理流程相適應(yīng)，各業(yè)務(wù)中心各司其職，高效協(xié)同。

1)機(jī)器人集群協(xié)同控制應(yīng)用中心。實(shí)現(xiàn)礦用掘進(jìn)機(jī)、采煤機(jī)、液壓支架、無人駕駛車輛、機(jī)器人等智能裝備、移動(dòng)設(shè)備和特種車輛的狀態(tài)監(jiān)測(cè)、運(yùn)維管理、協(xié)同作業(yè)等遠(yuǎn)程可視化運(yùn)行狀態(tài)與參數(shù)的監(jiān)測(cè)與遠(yuǎn)程協(xié)同控制。

2)煤礦生產(chǎn)調(diào)度協(xié)同管控應(yīng)用中心。圍繞煤礦安全生產(chǎn)調(diào)度，實(shí)現(xiàn)煤礦、科室及班組的調(diào)度協(xié)同管理，實(shí)現(xiàn)煤礦重點(diǎn)作業(yè)區(qū)域和固定場(chǎng)所包括綜采、綜掘、主運(yùn)輸、輔助運(yùn)輸、生產(chǎn)保障、供配電等場(chǎng)所下的集中監(jiān)視與協(xié)同調(diào)度，在現(xiàn)場(chǎng)條件滿足且可控的情況下，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程協(xié)同控制。

3)煤礦安全保障管理協(xié)同應(yīng)用中心。以煤礦風(fēng)險(xiǎn)為核心，基于風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)鏈的風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)管控、風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)視、隱患排查治理、風(fēng)險(xiǎn)異常分級(jí)預(yù)警及聯(lián)動(dòng)處置的煤礦風(fēng)險(xiǎn)多重防護(hù)機(jī)制，包括風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)管控、安全巡檢、領(lǐng)導(dǎo)帶班及人員履職、風(fēng)險(xiǎn)融合監(jiān)視、安全培訓(xùn)、隱患排查治理等功能。

4)煤礦專業(yè)業(yè)務(wù)應(yīng)用中心。建立煤礦諸如計(jì)劃管理、一通三防、地測(cè)防治水、生產(chǎn)技術(shù)、設(shè)備全生命周期管理的專業(yè)業(yè)務(wù)應(yīng)用，并提取安全生產(chǎn)要素信息，以支撐煤礦安全保障管理協(xié)同與生產(chǎn)調(diào)度協(xié)同管控應(yīng)用。

5)煤礦決策分析綜合管控應(yīng)用中心。研究煤礦安全、生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)指標(biāo)管理體系，定義煤礦安全生產(chǎn)關(guān)鍵指標(biāo)及管理流程。融合安全生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)進(jìn)行指標(biāo)綜合分析及管理跟蹤，包括風(fēng)險(xiǎn)專題分析、安全指數(shù)評(píng)價(jià)、生產(chǎn)指標(biāo)分析等；研究煤礦綜合、安全、生產(chǎn)、機(jī)電等主題大數(shù)據(jù)看板。

6)煤礦智能化管控平臺(tái)運(yùn)維管理中心。基于平臺(tái)運(yùn)行探針檢測(cè)信息的集成，以大數(shù)據(jù)看板提供整個(gè)平臺(tái)運(yùn)行的資源、狀態(tài)的監(jiān)測(cè)與統(tǒng)計(jì)，對(duì)異常情況及時(shí)進(jìn)行預(yù)警提醒及分級(jí)處置。

通過梳理智能化變革下的部門管理業(yè)務(wù)主線，對(duì)作業(yè)流程標(biāo)準(zhǔn)化，部門間實(shí)現(xiàn)共享共建共創(chuàng)，實(shí)現(xiàn)管理數(shù)字化與智能化；以信息化、自動(dòng)化、智能化帶動(dòng)礦井行業(yè)的改造和發(fā)展，構(gòu)建與智能化煤礦相適應(yīng)的煤礦管理新模式，從而實(shí)現(xiàn)基于數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)與協(xié)同。

2.3 5G+智能化煤礦系統(tǒng)及應(yīng)用場(chǎng)景

5G+智能化煤礦系統(tǒng)是指充分運(yùn)用新一代信息系統(tǒng)帶來的技術(shù)變革和優(yōu)勢(shì)，重新梳理現(xiàn)有生產(chǎn)系統(tǒng)和生產(chǎn)關(guān)系，通過新技術(shù)、新要素、新管理研發(fā)新一代智能化系統(tǒng)，而非現(xiàn)有系統(tǒng)的簡(jiǎn)單升級(jí)改造。

5G在這一過程中起到的是關(guān)鍵工具的作用，其大帶寬、低延時(shí)和廣連接的技術(shù)特點(diǎn)改變了現(xiàn)有技術(shù)架構(gòu)，進(jìn)而推動(dòng)思維邏輯、思維方式和技術(shù)體系的變革。從思維邏輯上看，5G低延時(shí)和廣連接的特性會(huì)推動(dòng)線性思維向網(wǎng)狀思維變革，比如由單一的通風(fēng)控制系統(tǒng)向通風(fēng)感知-解算-控制-救災(zāi)規(guī)劃-協(xié)同調(diào)動(dòng)方向發(fā)展；從思維方式上看，其大帶寬、廣連接的特點(diǎn)和算力的延伸將推動(dòng)中心化向去中心化轉(zhuǎn)變，比如傳統(tǒng)的集中控制模式會(huì)逐漸向分散控制轉(zhuǎn)變，終端智能化程度會(huì)越來越高，上層會(huì)逐漸向提供服務(wù)轉(zhuǎn)變；從技術(shù)體系上看，現(xiàn)有的各種控制系統(tǒng)、智能終端、控制流程和模式等會(huì)隨著思維邏輯和思維方式的轉(zhuǎn)變而轉(zhuǎn)變，不僅現(xiàn)有終端形態(tài)會(huì)發(fā)生改變，還會(huì)產(chǎn)生更多的新型終端，包括新型傳感、新型傳輸、新型控制和新型執(zhí)行器等。

由此，5G的應(yīng)用場(chǎng)景不僅限于傳統(tǒng)的遠(yuǎn)程控制、高清視頻傳輸、固定硐室巡檢等，更是基于新一代信息技術(shù)的融合變革，比如與虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)結(jié)合的遠(yuǎn)程開采，專家支持的運(yùn)維，與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合的多傳感并發(fā)接入與底層協(xié)同決策，與定位導(dǎo)航系統(tǒng)結(jié)合的移動(dòng)巡檢與多終端協(xié)同等，如圖9所示。

圖9 5G在煤礦的應(yīng)用場(chǎng)景

2.4 礦井4D-GIS地理信息系統(tǒng)系統(tǒng)

四維地理信息系統(tǒng)平臺(tái)(4D-GIS)是煤礦數(shù)字化、智能化、智慧化的支撐平臺(tái)之一[26]。基于4D-GIS平臺(tái)，采用透明化的高精度動(dòng)態(tài)地質(zhì)模型、先進(jìn)的煤礦機(jī)電及一體化技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算技術(shù)，以及與信息化相適應(yīng)的現(xiàn)代企業(yè)管理制度為基礎(chǔ)，以網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為紐帶，以煤礦安全生產(chǎn)、高產(chǎn)高效、綠色開采、可持續(xù)發(fā)展為目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)多源煤礦信息的采集、輸入、存儲(chǔ)、檢索、查詢、動(dòng)態(tài)修正與專業(yè)空間分析，并實(shí)現(xiàn)多源信息的多方式輸出、實(shí)時(shí)聯(lián)機(jī)分析處理與決策、專家會(huì)診煤礦安全事故與調(diào)度指揮等，從而為智能化煤礦建設(shè)提供支撐。

基于智能化煤礦空間數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)框架，按照“統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)”“統(tǒng)一平臺(tái)”“統(tǒng)一數(shù)據(jù)庫”“統(tǒng)一可視化管控”的技術(shù)路線，研究4D地理信息系統(tǒng)時(shí)空數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)模型，解決礦井采掘機(jī)運(yùn)通圖形數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)、協(xié)同處理難點(diǎn)問題，實(shí)現(xiàn)“一張圖”模式的煤礦安全生產(chǎn)統(tǒng)一業(yè)務(wù)管控系統(tǒng)，從橫向打通礦井內(nèi)部、從縱向打通礦井到上級(jí)管理部門的信息流，解決智能化煤礦建設(shè)中的數(shù)據(jù)孤島、數(shù)據(jù)時(shí)效性差、共享應(yīng)用困難等痛點(diǎn)問題，為煤礦智能開采、大數(shù)據(jù)分析決策等綜合型、智能型應(yīng)用提供必需的時(shí)空支撐。

建設(shè)完善的地理信息系統(tǒng)，將礦井各類地理信息按時(shí)空數(shù)據(jù)模型的組織方式統(tǒng)一存儲(chǔ)在空間數(shù)據(jù)庫中，提供礦山GIS“一張圖”分布式協(xié)同一體化平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)“采、掘、機(jī)、運(yùn)、通”及相關(guān)的圖形數(shù)據(jù)、屬性數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)采掘信息實(shí)時(shí)更新上圖，利用GIS和建筑信息模型BIM(Building Information Modeling)三維建模技術(shù)，以三維透明化礦山的形式實(shí)現(xiàn)主要采掘設(shè)備與地質(zhì)環(huán)境信息的綜合集成、三維應(yīng)急演練多人協(xié)同交互等應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)地理信息、工程信息的高精度建模與有效融合，并基于GIS與BIM技術(shù)實(shí)現(xiàn)設(shè)備的全生命周期管理，為礦井其他應(yīng)用系統(tǒng)提供精準(zhǔn)的資源視圖。

1)研發(fā)應(yīng)用智能鉆探、智能物探、智能遙感探測(cè)等探測(cè)技術(shù)，對(duì)礦井地質(zhì)信息進(jìn)行智能探測(cè)、自動(dòng)數(shù)據(jù)采集與自動(dòng)分類處理，實(shí)現(xiàn)礦井不同種類地質(zhì)數(shù)據(jù)的智能獲取、智能分類與智能存儲(chǔ)，構(gòu)建礦井地理信息四維時(shí)空數(shù)據(jù)庫，為實(shí)現(xiàn)地質(zhì)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一分析與調(diào)用奠定基礎(chǔ)。

2)進(jìn)行地質(zhì)數(shù)據(jù)與工程數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析與融合，構(gòu)建礦井的四維時(shí)空地理信息服務(wù)引擎，建立礦井三維地質(zhì)模型、采煤工作面與掘進(jìn)工作面高精度三維地質(zhì)模型，為其他各個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)提供地質(zhì)模型服務(wù)。

3)將GIS與BIM進(jìn)行有效融合形成GIM礦井時(shí)空“一張圖”，對(duì)礦井空間對(duì)象數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)屬性數(shù)據(jù)以及安全生產(chǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)等進(jìn)行綜合集成，建設(shè)礦井GIM分布式協(xié)同系統(tǒng)，為其他各系統(tǒng)提供地質(zhì)數(shù)據(jù)與工程數(shù)據(jù)服務(wù)。

2.5 1.1 m薄煤層硬煤大功率高效智能化開采成套技術(shù)與裝備

晉陜蒙地區(qū)煤層埋深普遍較淺、近水平，賦存條件相對(duì)簡(jiǎn)單，易于應(yīng)用自動(dòng)化成套裝備；但煤層硬度普遍較高，必須采用大功率、高可靠性設(shè)備開采[27]。陜北區(qū)有7層可采煤層，其中1.3 m以下薄煤層資源約占總儲(chǔ)量的20%，硬度f≈4。為充分采出資源、保障煤礦正常生產(chǎn)接續(xù)及可持續(xù)發(fā)展，需將薄煤層與其他近距離煤層聯(lián)合開采。由于薄煤層空間有限，煤機(jī)功率受到限制，現(xiàn)有薄煤層裝備在堅(jiān)硬煤層中無法達(dá)到厚煤層中的開采速度，不能滿足礦區(qū)協(xié)調(diào)開采和生產(chǎn)接續(xù)的需要。因而很多薄煤層資源不得不棄采，造成了巨大的資源浪費(fèi)。1.1 m淺埋深堅(jiān)硬薄煤層大功率高效智能化開采成套技術(shù)與裝備攻克了高速截割長(zhǎng)壁開采工藝、高能積比柔性配套系統(tǒng)、大功率半懸機(jī)身采煤機(jī)及電纜自動(dòng)拖拽裝置、截割線預(yù)測(cè)生成方法等關(guān)鍵核心技術(shù)，解決了低效開采工藝、功率空間約束及無人干預(yù)控制的“卡脖子”難題，實(shí)現(xiàn)了1.1 m薄煤層的安全高效開采，有效支撐了晉陜蒙大型煤炭基地的科學(xué)、合理、協(xié)調(diào)開發(fā)[28]。

1)創(chuàng)新了工作面設(shè)備高能積比時(shí)空協(xié)同及端頭大落差柔性配套系統(tǒng)，發(fā)明了一種薄和中厚煤層高速截割長(zhǎng)壁開采方法[29]。工作面能積比(采煤機(jī)裝機(jī)功率/液壓支架斷面面積)達(dá)到402(為常規(guī)薄煤層工作面2.8倍以上)；端頭采用大落差下臥式布置，配套高度柔性調(diào)節(jié)控制系統(tǒng)，無過渡支架，適應(yīng)工作面與巷道1.4 m以上大落差及其動(dòng)態(tài)變化需求，解決了機(jī)頭、機(jī)尾設(shè)備布置難題，實(shí)現(xiàn)了機(jī)頭、機(jī)尾自動(dòng)化割“三角煤”，如圖10所示。

圖10 薄煤層成套裝備及端頭大落差柔性配套系統(tǒng)

上述工藝創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)了薄煤層全工作面整體平行布置、裝備高差變化自適應(yīng)和快速截割“三角煤”工藝，解決了薄煤層快速推進(jìn)開采生產(chǎn)配套難題，整體生產(chǎn)效率提高了20%以上，滿足了礦區(qū)協(xié)調(diào)開采、生產(chǎn)接續(xù)需求。

2)創(chuàng)新研發(fā)了高速、高可靠、高適應(yīng)性薄煤層開采成套裝備及多機(jī)、全工藝流程自主協(xié)同運(yùn)行技術(shù)。包括：半懸機(jī)身、全懸截割部結(jié)構(gòu)采煤機(jī)，有效解決了機(jī)面高度、過煤空間和裝機(jī)功率之間的矛盾，滾筒裝載率提高到70%以上[30]，如圖11所示；高剛度快速移動(dòng)液壓支架支護(hù)高度0.9～1.6 m，工作阻力9 000 kN；高強(qiáng)度、重疊側(cè)卸機(jī)頭與反臥式自動(dòng)伸縮機(jī)尾的刮板輸送機(jī)，采用34/86×126型超扁平鏈[31]。創(chuàng)新研發(fā)出采煤機(jī)電纜自動(dòng)拖拽裝置，使電纜始終保持拉緊狀態(tài)，避免多次折彎而損壞，如圖12所示。

圖11 半懸機(jī)身、全懸截割部結(jié)構(gòu)薄煤層采煤機(jī)

圖12 采煤機(jī)自動(dòng)拖纜裝置

上述技術(shù)創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)了薄煤層煤機(jī)裝備的高速、高適應(yīng)性、高可靠性運(yùn)行，采煤機(jī)截割滾筒裝載率提高了20%以上，支架抗沖擊能力提升了22%，刮板輸送機(jī)功率是原來的1.5倍，有效解決了薄煤層開采空間與煤機(jī)裝備功率體積矛盾的難題。

3)構(gòu)建了基于地質(zhì)建模、圖像識(shí)別和路徑規(guī)劃決策控制的堅(jiān)硬薄煤層“預(yù)測(cè)-修正-執(zhí)行”智能化開采技術(shù)路徑?；趧?dòng)態(tài)更新的三維地質(zhì)模型發(fā)明了回采工作面智能開采預(yù)測(cè)截割線生成方法及裝置，實(shí)現(xiàn)截割路徑自主規(guī)劃；基于圖像煤巖識(shí)別、工作面慣導(dǎo)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)沿頂割底的煤層跟隨性開采；通過全工作面跟機(jī)移架及基于煤流平衡的“三機(jī)”協(xié)同聯(lián)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)工作面內(nèi)無人操作，如圖13所示。

研發(fā)的技術(shù)及裝備實(shí)現(xiàn)了陜北侏羅紀(jì)1.1～1.3 m淺埋深、堅(jiān)硬薄煤層安全高效開采，生產(chǎn)效率提高了20%，實(shí)現(xiàn)了工作面內(nèi)無人操作，年生產(chǎn)能力達(dá)到1 Mt。保證了煤層群聯(lián)合開采時(shí)上、下煤層的空間關(guān)系，實(shí)現(xiàn)了礦區(qū)協(xié)調(diào)開采[32]，如圖14所示。

圖14 薄煤層成套裝備井下應(yīng)用

2.6 “掘錨一體機(jī)+錨運(yùn)破+大跨距轉(zhuǎn)載”遠(yuǎn)程控制智能快速掘進(jìn)系統(tǒng)成套技術(shù)與裝備

張家峁煤礦位于陜北侏羅紀(jì)煤田，條件相對(duì)較好，支護(hù)簡(jiǎn)單，易于實(shí)現(xiàn)快速掘進(jìn)?；谘b備成套化、監(jiān)測(cè)數(shù)字化和控制自動(dòng)化的“三化”發(fā)展理念，提出“掘錨一體機(jī)+錨桿轉(zhuǎn)載機(jī)組(錨運(yùn)破)+雙跨過渡運(yùn)輸” “三機(jī)”集約化配套模式，攻克了掘錨機(jī)組高精度自主導(dǎo)航技術(shù)，建立基于GIS系統(tǒng)的掘進(jìn)工作面“透明化”地質(zhì)環(huán)境，開發(fā)掘進(jìn)作業(yè)裝備數(shù)字化孿生驅(qū)動(dòng)模型和三維可視化遠(yuǎn)程集控平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)掘進(jìn)工作面“全息” 感知與場(chǎng)景再現(xiàn)，達(dá)到人機(jī)協(xié)同智能掘進(jìn)模式[33]。

為保障連續(xù)可靠掘進(jìn)，掘錨一體機(jī)采用MB670-1機(jī)型，其高可靠性及掘-錨并行作業(yè)能力，保證了快速連續(xù)截割，單循環(huán)時(shí)間降到10 min以內(nèi)；錨桿轉(zhuǎn)載機(jī)組起到煤流轉(zhuǎn)運(yùn)、大塊破碎和錨桿(索)支護(hù)的多重作用，也稱為錨運(yùn)破一體機(jī)，配套3個(gè)頂錨，2個(gè)幫錨鉆臂，兩側(cè)頂錨可以進(jìn)行1 200 mm的水平移動(dòng)，實(shí)現(xiàn)全斷面頂錨的支護(hù)，可按照支護(hù)設(shè)計(jì)方位和角度進(jìn)行錨桿施工作業(yè)，保證了掘錨平行作業(yè)；增加長(zhǎng)跨距橋式轉(zhuǎn)載機(jī)與帶式輸送機(jī)有效搭接長(zhǎng)度，減少剛性架續(xù)接次數(shù)，是提高巷道掘進(jìn)速度的有效措施之一，采用雙跨距轉(zhuǎn)載后，將搭載距離提高到100 m，進(jìn)一步提高了平行作業(yè)能力，如圖15所示。

圖15 快速掘進(jìn)裝備配套模式

開發(fā)了組合導(dǎo)航技術(shù)，充分發(fā)揮激光制導(dǎo)誤差穩(wěn)定、傾角傳感器(或慣導(dǎo)系統(tǒng))可實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)的特點(diǎn)，二者互相彌補(bǔ)不足、提高總體性能，形成一種全新的導(dǎo)航系統(tǒng)，井下實(shí)測(cè)表明在100 m距離時(shí)，激光接收器的分辨率可達(dá)1 mm，精度為3 mm。將傾角傳感器更換慣導(dǎo)系統(tǒng)后可實(shí)現(xiàn)測(cè)距，與大地坐標(biāo)相融合，如圖16所示。

圖16 組合導(dǎo)航控制原理

為解決多機(jī)協(xié)同控制關(guān)鍵技術(shù)，基于礦用高精度超聲波和激光傳感器，建立多機(jī)精準(zhǔn)定位體系及協(xié)同控制算法，實(shí)現(xiàn)掘錨一體機(jī)錨、運(yùn)、破和后部橋式轉(zhuǎn)載機(jī)的自動(dòng)運(yùn)行[34]。在掘進(jìn)設(shè)備間共布置了10個(gè)激光測(cè)距傳感器、14個(gè)激光測(cè)距傳感器、2個(gè)編碼器和6個(gè)行程開關(guān)，采用超聲波和激光測(cè)距傳感器組合感知方法，基于設(shè)備位置信息和狀態(tài)信息，進(jìn)行多設(shè)備之間的信號(hào)交互和聯(lián)鎖控制，監(jiān)測(cè)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)信息，實(shí)現(xiàn)所有設(shè)備“一鍵啟?！?。

開發(fā)了遠(yuǎn)程集控可視化集控平臺(tái)，具有掘進(jìn)工作面三維地質(zhì)模型構(gòu)建功能，根據(jù)掘進(jìn)過程中揭露的實(shí)際地質(zhì)信息對(duì)模型進(jìn)行修正，將設(shè)備三維模型與超前探測(cè)信息、巷道成形質(zhì)量與三維地質(zhì)模型進(jìn)行有效融合，再現(xiàn)工作面真實(shí)場(chǎng)景,如圖17所示。監(jiān)測(cè)系統(tǒng)對(duì)掘進(jìn)工作面環(huán)境(粉塵、瓦斯、水等)進(jìn)行智能監(jiān)測(cè)與智能分析決策功能，利用工作面UWB人員精確定位系統(tǒng)，具備危險(xiǎn)區(qū)域人員接近識(shí)別與報(bào)警功能，實(shí)現(xiàn)掘、支、錨、運(yùn)、破等工序的智能聯(lián)動(dòng)。實(shí)現(xiàn)基于組合導(dǎo)航定位系統(tǒng)和截割頭空間位置計(jì)算的定位截割功能，實(shí)現(xiàn)從井下集控倉和地面遠(yuǎn)距離控制掘進(jìn)工作面掘錨一體機(jī)、輸送機(jī)等設(shè)備啟停和截割。

圖17 掘進(jìn)工作面數(shù)字化監(jiān)控系統(tǒng)

2.7 智能通風(fēng)系統(tǒng)

圍繞智能監(jiān)測(cè)感知、智能決策、智能調(diào)控，構(gòu)建形成了集“風(fēng)量在線準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)-控風(fēng)預(yù)案決策-風(fēng)流隔斷/調(diào)節(jié)響應(yīng)”一體化智能通風(fēng)系統(tǒng)，由礦井通風(fēng)參數(shù)準(zhǔn)確在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、三維礦井通風(fēng)管控智能決策軟件平臺(tái)、礦井通風(fēng)智能調(diào)節(jié)設(shè)施、通風(fēng)動(dòng)力智能控制系統(tǒng)4個(gè)子系統(tǒng)組成，如圖18所示。

圖18 智能通風(fēng)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

通風(fēng)智能監(jiān)測(cè)感知是指全礦井范圍內(nèi)通風(fēng)狀態(tài)參數(shù)的實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)與擾動(dòng)數(shù)據(jù)過濾，避免出現(xiàn)礦井局部區(qū)域監(jiān)測(cè)感知“空白帶”，對(duì)礦井通風(fēng)動(dòng)力與通風(fēng)設(shè)施運(yùn)行狀態(tài)、礦井通風(fēng)災(zāi)變信號(hào)進(jìn)行全時(shí)段、無死角感知監(jiān)測(cè)，基于人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)，對(duì)感知數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、分類篩選。通風(fēng)智能感知過程具有以下4個(gè)特點(diǎn)[35]：①具有獲取有效數(shù)據(jù)的能力。采用人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)感知數(shù)據(jù)進(jìn)行分類辨識(shí)與提取，過濾掉擾動(dòng)數(shù)據(jù)與失真數(shù)據(jù)；②具有數(shù)據(jù)分析能力。基于礦井通風(fēng)狀態(tài)參數(shù)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，融合風(fēng)流質(zhì)量與風(fēng)量參數(shù)，動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)通風(fēng)職業(yè)衛(wèi)生水平和災(zāi)變可能性，實(shí)現(xiàn)災(zāi)變初期預(yù)警功能，實(shí)現(xiàn)通風(fēng)系統(tǒng)異常類型、異常影響范圍及異常嚴(yán)重程度的分析與預(yù)測(cè)；③具有感知信息集成顯示能力，比如以云圖動(dòng)態(tài)展示顯示有害氣體分布；④具有多源數(shù)據(jù)融合信息集成能力。集成安全監(jiān)控系統(tǒng)、束管監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、光纖測(cè)溫系統(tǒng)、智能通風(fēng)系統(tǒng)、主通風(fēng)機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)，進(jìn)行一體化集中展示，打破各監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)孤島，集成多源信息實(shí)現(xiàn)通風(fēng)信息一張圖。

礦井通風(fēng)參數(shù)準(zhǔn)確在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)是目前通風(fēng)智能監(jiān)測(cè)感知方面的實(shí)現(xiàn)代表[36]。礦井通風(fēng)參數(shù)準(zhǔn)確在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了礦井風(fēng)速、風(fēng)量、通風(fēng)阻力的準(zhǔn)確在線監(jiān)測(cè)，核心設(shè)備包括超聲波高精度風(fēng)速傳感器、高效全自動(dòng)測(cè)風(fēng)系統(tǒng)、礦井通風(fēng)阻力實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。超聲波高精度風(fēng)速傳感器測(cè)試量程為0.15～25 m/s，精度為±0.2 m/s，分辨率為0.01 m/s，可準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)風(fēng)向。高效全自動(dòng)測(cè)風(fēng)系統(tǒng)(圖19)采用多點(diǎn)測(cè)風(fēng)求取平均值原理，超聲波高精度風(fēng)速傳感器為風(fēng)速測(cè)風(fēng)設(shè)備，實(shí)現(xiàn)了礦井自動(dòng)化風(fēng)量測(cè)試，可用于單個(gè)巷道風(fēng)量在線測(cè)試、多巷道甚至全礦井風(fēng)量在線同步測(cè)試，全斷面平均風(fēng)速測(cè)定誤差為±0.2 m/s，測(cè)量范圍為0.15～25 m/s，完成一次全礦井測(cè)風(fēng)用時(shí)小于3 min。礦井通風(fēng)阻力實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)解決了人工測(cè)阻費(fèi)時(shí)費(fèi)力問題，選取礦井關(guān)鍵通風(fēng)路線，部署通風(fēng)狀態(tài)多參傳感器，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)礦井主要通風(fēng)路線上節(jié)點(diǎn)氣壓、溫度、濕度、密度、風(fēng)速、風(fēng)量數(shù)據(jù)，監(jiān)測(cè)礦井通風(fēng)阻力三區(qū)分布情況，實(shí)時(shí)在線更新井巷風(fēng)阻，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)礦井自然風(fēng)壓，實(shí)時(shí)計(jì)算礦井通風(fēng)阻力特性曲線、礦井等積孔、礦井通風(fēng)難易程度。

圖19 高效全自動(dòng)測(cè)風(fēng)系統(tǒng)

通風(fēng)系統(tǒng)智能決策以大數(shù)據(jù)分析、人工智能、網(wǎng)絡(luò)解算技術(shù)、云計(jì)算為核心技術(shù)，具備自主學(xué)習(xí)的能力，能夠達(dá)到自主分析的水平，具有以下4個(gè)特點(diǎn)：①具有故障診斷分析能力，基于礦井通風(fēng)狀態(tài)參數(shù)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，進(jìn)行通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)解算、按需供風(fēng)模擬、風(fēng)量供需評(píng)估、通風(fēng)系統(tǒng)故障診斷與定位溯源，實(shí)時(shí)掌握通風(fēng)設(shè)備設(shè)施群組運(yùn)行狀態(tài)；②以礦井安全、高效、綠色、低碳運(yùn)行為目標(biāo)導(dǎo)向，進(jìn)行通風(fēng)調(diào)控模擬與智能決策，給出礦井通風(fēng)動(dòng)力與通風(fēng)設(shè)施的調(diào)控方案；③基于事故災(zāi)變?cè)丛\斷定位結(jié)果，給出礦井通風(fēng)動(dòng)力與通風(fēng)設(shè)施的應(yīng)急調(diào)控方案；④實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)模擬災(zāi)變時(shí)期通風(fēng)系統(tǒng)影響，計(jì)算影響范圍，動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)通風(fēng)職業(yè)衛(wèi)生水平和災(zāi)變可能性，通過事故災(zāi)變反演方法進(jìn)行事故災(zāi)變?cè)丛\斷定位，具備集成安全監(jiān)控、人員定位、車輛定位等各類安全生產(chǎn)相關(guān)子系統(tǒng)數(shù)據(jù)的功能，制定安全逃生路線，為災(zāi)變時(shí)期應(yīng)急救援提供技術(shù)支持。

三維礦井通風(fēng)管控智能決策軟件平臺(tái)是目前通風(fēng)系統(tǒng)智能決策方面的具體實(shí)現(xiàn)代表[37]。三維礦井通風(fēng)管控智能決策軟件平臺(tái)以通風(fēng)監(jiān)測(cè)-決策-控制-反饋閉環(huán)管控模型為基礎(chǔ)，采用前端瀏覽器/移動(dòng)客戶端-中間服務(wù)器-管理客戶端-后端云平臺(tái)的多級(jí)軟件架構(gòu)，具有三維空間立體展示、網(wǎng)絡(luò)解算、報(bào)表生成、圖件管理、風(fēng)量調(diào)控方案決策和遠(yuǎn)程自動(dòng)調(diào)控功能，包含了礦井通風(fēng)系統(tǒng)三維可視化動(dòng)態(tài)顯示技術(shù)、通風(fēng)系統(tǒng)三維建模與全場(chǎng)景漫游交互技術(shù)、大規(guī)模分支的通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)解算快速收斂技術(shù)、礦井風(fēng)量定量調(diào)節(jié)與風(fēng)流應(yīng)急調(diào)控智能決策技術(shù)與控制技術(shù)。形象生動(dòng)地以三維立體的形式展示了井下巷道和通風(fēng)設(shè)施，實(shí)現(xiàn)了風(fēng)流、煙流、有毒有害氣體擴(kuò)散動(dòng)畫模擬和通風(fēng)阻力三區(qū)/風(fēng)速/標(biāo)高/風(fēng)阻/風(fēng)量的巷道通風(fēng)狀態(tài)參數(shù)數(shù)據(jù)以顏色梯度展示，開發(fā)了礦井通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)解算技術(shù)；以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)，在安全監(jiān)控系統(tǒng)巡檢周期內(nèi)快速迭代解算全礦井巷道風(fēng)量，消除安全監(jiān)控系統(tǒng)的風(fēng)量監(jiān)控盲區(qū)，實(shí)現(xiàn)全礦井所有巷道風(fēng)量在線監(jiān)測(cè)；揭示了調(diào)節(jié)設(shè)施對(duì)通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)量分布的協(xié)同控制機(jī)制，建立了基于有限調(diào)節(jié)設(shè)施的控風(fēng)方案智能調(diào)控輔助決策算法，根據(jù)礦井智能通風(fēng)監(jiān)測(cè)感知數(shù)據(jù)，采用并行計(jì)算方法，能夠快速?zèng)Q策獲得風(fēng)量定量調(diào)節(jié)方案和災(zāi)變風(fēng)流應(yīng)急調(diào)控方案，方案內(nèi)容具體包括調(diào)節(jié)設(shè)施位置、數(shù)量、設(shè)施調(diào)節(jié)程度、調(diào)控之后風(fēng)網(wǎng)風(fēng)量安全性評(píng)價(jià)結(jié)果等；同時(shí)作為上位機(jī)能夠向井下智能通風(fēng)設(shè)備發(fā)出決策指令，智能通風(fēng)設(shè)備執(zhí)行決策指令，實(shí)現(xiàn)礦井風(fēng)量定量調(diào)節(jié)與風(fēng)流應(yīng)急聯(lián)動(dòng)控制。

通風(fēng)系統(tǒng)智能調(diào)控以數(shù)字化、可視化、自動(dòng)化技術(shù)為核心，對(duì)礦井通風(fēng)動(dòng)力、通風(fēng)設(shè)施進(jìn)行精準(zhǔn)有序的互聯(lián)控制，具有以下7個(gè)特點(diǎn)：在操作精度、操作速度、時(shí)間準(zhǔn)確性上全面超越人工操作；將遠(yuǎn)程人機(jī)干預(yù)控制模式升級(jí)為可視化人機(jī)密切協(xié)同交互模式；通風(fēng)設(shè)施在保證結(jié)構(gòu)強(qiáng)度條件下大幅降低質(zhì)量，方便現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)輸和安裝；通風(fēng)設(shè)施使用過程中自動(dòng)化程度高、安全性高，節(jié)省人員體力消耗，比如風(fēng)門可實(shí)現(xiàn)井下感光和紅外開閉、具備紅外檢測(cè)防夾人功能；通風(fēng)設(shè)施具有手動(dòng)、自動(dòng)、遠(yuǎn)程控制多種控制模式，可實(shí)現(xiàn)工作面、采區(qū)、礦井風(fēng)量動(dòng)態(tài)精準(zhǔn)調(diào)控；通風(fēng)動(dòng)力設(shè)備能實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程集中控制、自主調(diào)控多種控制模式；實(shí)現(xiàn)通風(fēng)動(dòng)力及通風(fēng)設(shè)施的聯(lián)動(dòng)控制，實(shí)現(xiàn)全礦井或者局部通風(fēng)系統(tǒng)風(fēng)量準(zhǔn)確節(jié)能調(diào)控。

遠(yuǎn)程自動(dòng)控制風(fēng)門、風(fēng)量定量調(diào)節(jié)自動(dòng)風(fēng)窗是目前礦井通風(fēng)智能調(diào)節(jié)設(shè)施的實(shí)現(xiàn)代表[38]。遠(yuǎn)程自動(dòng)控制風(fēng)門為礦井風(fēng)流隔斷智能通風(fēng)設(shè)施，風(fēng)量定量調(diào)節(jié)自動(dòng)風(fēng)窗為礦井風(fēng)量調(diào)節(jié)智能通風(fēng)設(shè)施。自適應(yīng)巷道變形讓壓技術(shù)解決了遠(yuǎn)程自動(dòng)控制風(fēng)門因圍巖礦壓易失效的問題。折彎性風(fēng)門輕量化結(jié)構(gòu)解決了常規(guī)風(fēng)門井下耐候性差、機(jī)械強(qiáng)度低、安裝勞動(dòng)強(qiáng)度大的問題。風(fēng)門遠(yuǎn)程解鎖-復(fù)位-反饋閉環(huán)控制技術(shù)使遠(yuǎn)程自動(dòng)風(fēng)門具備遠(yuǎn)程解閉鎖同時(shí)快速打開兩道風(fēng)門進(jìn)行緊急排煙疏氣的功能。風(fēng)量定量調(diào)節(jié)自動(dòng)風(fēng)窗開啟面積與風(fēng)阻之間定量關(guān)系模型搭建起風(fēng)窗風(fēng)量智能遠(yuǎn)程調(diào)控與礦井通風(fēng)輔助決策智能算法之間“橋梁”，形成風(fēng)量智能遠(yuǎn)程調(diào)控技術(shù)。風(fēng)量定量調(diào)節(jié)自動(dòng)風(fēng)窗具備遠(yuǎn)程自動(dòng)控制、就地氣動(dòng)控制、就地手動(dòng)控制3種控制模式，可用于采掘工作面風(fēng)量遠(yuǎn)程自動(dòng)調(diào)控、硐室風(fēng)量遠(yuǎn)程調(diào)控、多用風(fēng)地點(diǎn)風(fēng)量聯(lián)合調(diào)控、火災(zāi)時(shí)期區(qū)域應(yīng)急反風(fēng)、均壓防滅火。

局部通風(fēng)機(jī)智能控制系統(tǒng)、主通風(fēng)智能控制系統(tǒng)是目前通風(fēng)動(dòng)力智能控制系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)代表。局部通風(fēng)機(jī)智能控制系統(tǒng)以風(fēng)量監(jiān)測(cè)技術(shù)、環(huán)境參數(shù)監(jiān)測(cè)技術(shù)、局部通風(fēng)機(jī)變頻技術(shù)為基礎(chǔ)，進(jìn)行功能集成耦合，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)掘進(jìn)工作面有效風(fēng)量，實(shí)時(shí)評(píng)價(jià)風(fēng)筒漏風(fēng)率、掘進(jìn)工作面供風(fēng)量、回風(fēng)流風(fēng)速，實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)距離掘進(jìn)恒定供風(fēng)、基于環(huán)境參數(shù)監(jiān)測(cè)的掘進(jìn)工作面最優(yōu)供風(fēng)。主通風(fēng)智能控制系統(tǒng)以最佳工況點(diǎn)智能決策、通風(fēng)機(jī)變頻技術(shù)為基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)主通風(fēng)機(jī)最佳工況點(diǎn)智能調(diào)節(jié)，同時(shí)基于PLC技術(shù)實(shí)現(xiàn)通風(fēng)機(jī)遠(yuǎn)程集中控制，將復(fù)雜的通風(fēng)機(jī)操作過程實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化控制。

2.8 井下鋰電池驅(qū)動(dòng)人車無人駕駛系統(tǒng)及智能調(diào)度系統(tǒng)

井下無人駕駛系統(tǒng)與智能調(diào)度系統(tǒng)屬于礦井輔助運(yùn)輸范疇，其以車輛精確定位信息為基礎(chǔ)，以車載智能終端為核心，輔助井下信號(hào)燈控制系統(tǒng)、智能調(diào)度系統(tǒng)、語音調(diào)度系統(tǒng)和地理信息系統(tǒng)，結(jié)合工業(yè)電視圖像、礦井人員定位信息，實(shí)現(xiàn)車輛監(jiān)控、指令下達(dá)、任務(wù)調(diào)配、報(bào)警管理和應(yīng)急響應(yīng)，進(jìn)行輔運(yùn)車輛、作業(yè)人員的全程管控和實(shí)時(shí)調(diào)度。

1)車輛精確定位。目前煤礦多采用超寬帶(Ultra Wide-Band，UWB)定位技術(shù)對(duì)井下移動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行定位，定位精度在0.3 m左右[39]。在巷道沿線安裝UWB定位基站和讀卡器，車輛內(nèi)置有精確定位和導(dǎo)航模塊的標(biāo)識(shí)卡和智能車載終端，利用4G/5G/WiFi和管道定位技術(shù)，實(shí)時(shí)傳遞位置信息，通過算法自動(dòng)檢測(cè)車輛與定位基站的距離，準(zhǔn)確標(biāo)識(shí)車輛位置關(guān)系(接近、越過、遠(yuǎn)離)，實(shí)現(xiàn)車輛識(shí)別。井上利用GPS/北斗定位，井下利用礦井GIS地理信息系統(tǒng)展示井下車輛位置信息、分布情況和運(yùn)行狀態(tài)，對(duì)井下/井上車輛進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。

2)安全距離管理。精確定位系統(tǒng)對(duì)車輛及人員進(jìn)行定位，結(jié)合地圖信息，生成車輛相對(duì)坐標(biāo)值，根據(jù)車輛的坐標(biāo)信息計(jì)算出車輛之間或車輛與行人之間的距離。車輛行駛期間，利用車輛定位和人員定位生產(chǎn)的坐標(biāo)信息進(jìn)行安全距離管理。

3)車輛測(cè)速與錯(cuò)車管理。車輛行駛期間，根據(jù)精確定位系統(tǒng)，實(shí)時(shí)測(cè)算車輛行駛速度，當(dāng)車輛超速行駛時(shí)，車載終端發(fā)出超速報(bào)警信息。車輛進(jìn)入單行巷道前，精確定位系統(tǒng)可根據(jù)巷道內(nèi)是否有車輛，通過智能調(diào)度系統(tǒng)決定車輛是否進(jìn)入單行巷道，同時(shí)對(duì)單行巷道內(nèi)車輛進(jìn)行智能調(diào)度，有序協(xié)調(diào)車輛管理。

4)無人駕駛。無人駕駛軟件界面可實(shí)時(shí)顯示機(jī)車具體位置、運(yùn)行參數(shù)、前后視頻等信息，具有前進(jìn)、后退、加速、減速、增壓、急停、牽停、鳴笛、燈光、起吊、運(yùn)行等控制模塊，調(diào)度人員或司機(jī)可通過這些按鈕實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程無人駕駛。

5)智能調(diào)度。智能調(diào)度系統(tǒng)主要包括車輛監(jiān)控、指令下達(dá)、運(yùn)輸調(diào)配、報(bào)警管理、應(yīng)急響應(yīng)、遠(yuǎn)程駕駛等功能，進(jìn)行輔運(yùn)車輛的全程管控和實(shí)時(shí)調(diào)度。

2.9 固定崗位無人值守系統(tǒng)

礦井固定崗位一般指變電所、壓風(fēng)機(jī)、抽風(fēng)機(jī)、帶式輸送機(jī)等地面或井下工作面環(huán)境相對(duì)固定的工作場(chǎng)所[40]。目前，固定崗位主要是基于機(jī)器視覺的遠(yuǎn)程監(jiān)控技術(shù)來實(shí)現(xiàn)無人值守，即采用固定攝像頭進(jìn)行工作場(chǎng)所環(huán)境和人員活動(dòng)監(jiān)測(cè)，或利用機(jī)器人進(jìn)行設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)和巡檢。

1)主煤流無人值守智能運(yùn)輸。智能主煤流無人值守智能運(yùn)輸系統(tǒng)由主運(yùn)輸智能管控平臺(tái)和主運(yùn)輸智能預(yù)警平臺(tái)組成，包括3個(gè)方面內(nèi)容：①采用機(jī)器人進(jìn)行設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)日常巡檢，巡檢內(nèi)容包括運(yùn)行工況檢測(cè)、煤量智能感知、人員違規(guī)監(jiān)測(cè)、異物識(shí)別(大塊煤、堆煤、錨桿)等，通過機(jī)器人巡檢實(shí)現(xiàn)無人值守；②解決帶式輸送機(jī)自主調(diào)速與多部帶式輸送機(jī)多機(jī)協(xié)同聯(lián)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)主煤流系統(tǒng)智能運(yùn)輸、節(jié)能運(yùn)行；③解決機(jī)電設(shè)備故障智能預(yù)警，實(shí)現(xiàn)主煤流設(shè)備遠(yuǎn)程運(yùn)維管理。

基于機(jī)器視覺的特征信息識(shí)別的基本原理是以算法訓(xùn)練平臺(tái)為圖像訓(xùn)練工具，以熱成像相機(jī)、可見光相機(jī)、AI拾音器為檢測(cè)工具，通過算法訓(xùn)練平臺(tái)(AI開放平臺(tái))的分析處理，實(shí)現(xiàn)煤量感知、輸送帶跑偏、空載、卡堵、異物、起火、大塊煤矸、托輥異常、輸送帶坐人等故障檢測(cè)與報(bào)警[41]。

主煤流智能調(diào)速控制系統(tǒng)由地面控制中心、井下控制主站及若干控制分站組成。地面控制中心配有工控機(jī)、監(jiān)控軟件，負(fù)責(zé)監(jiān)控和調(diào)度，井下控制分站主要對(duì)設(shè)備進(jìn)行控制。首先基于煤量檢測(cè)裝置對(duì)主運(yùn)系統(tǒng)各部輸送帶進(jìn)行煤量識(shí)別，將識(shí)別結(jié)果傳入智能煤流運(yùn)算中心進(jìn)行分析，然后將計(jì)算結(jié)果(調(diào)速指令、啟動(dòng)方式、啟車指令)傳遞給輸送帶集控系統(tǒng)，集控系統(tǒng)上位機(jī)向PLC或操控器發(fā)出控制指令，對(duì)各帶式輸送機(jī)進(jìn)行啟?？刂坪退俣日{(diào)節(jié)，實(shí)現(xiàn)輸送帶智能控制，如圖21所示。

圖21 智能運(yùn)輸拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

2)變電所、泵房無人值守。變電所、泵房等工作場(chǎng)景固定的場(chǎng)所主要采用智能巡檢機(jī)器人來進(jìn)行環(huán)境狀態(tài)感知和設(shè)備狀態(tài)自主監(jiān)測(cè)。智能巡檢機(jī)器人系統(tǒng)由后臺(tái)管理系統(tǒng)、軌道系統(tǒng)、供電系統(tǒng)、通信系統(tǒng)、巡檢機(jī)器人、電機(jī)設(shè)備健康診斷系統(tǒng)及其他輔助設(shè)備組成。機(jī)器人采用分布式WiFi通訊與后臺(tái)服務(wù)器進(jìn)行信息交互，并可結(jié)合實(shí)際工作需要增加其他系統(tǒng)配置。

巡檢機(jī)器人的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)主要包括：紅外成像儀、可見光攝像機(jī)、拾音器、氣體傳感器等，其采集的數(shù)據(jù)分別對(duì)應(yīng)著固定場(chǎng)所設(shè)備及環(huán)境的溫度、圖像、音頻和氣體含量，數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)通過交換機(jī)與下位機(jī)交換機(jī)通過網(wǎng)口連接，并通過無線裝置傳輸?shù)缴衔粰C(jī)，進(jìn)行分析及在終端用戶界面中進(jìn)行顯示。

智能巡檢機(jī)器人通過搭載的拾音器，采集設(shè)備運(yùn)行噪聲，自動(dòng)分析判斷電氣設(shè)備、機(jī)電設(shè)備等主要設(shè)備的異常音頻，如圖22所示，圖22a為異常聲音時(shí)域圖，圖22b為異常聲音頻譜圖。根據(jù)異常聲音信號(hào)，判斷設(shè)備是否異常，及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障并報(bào)警。

圖22 異常聲音信號(hào)

智能巡檢機(jī)器人通過機(jī)載紅外熱像儀對(duì)變電所、泵房的重要設(shè)備進(jìn)行紅外測(cè)溫，如圖23所示。通過對(duì)監(jiān)測(cè)點(diǎn)紅外圖像數(shù)據(jù)的采集，準(zhǔn)確分析各類監(jiān)測(cè)點(diǎn)溫度是否異常，當(dāng)被檢測(cè)設(shè)備超過設(shè)定溫度值時(shí)，自動(dòng)報(bào)警。

圖23 變電所開關(guān)柜紅外熱成像示意

3 煤礦智能化技術(shù)“瓶頸”問題探討

3.1 井下車輛和機(jī)器人電動(dòng)化問題

近年來，國(guó)家對(duì)于煤礦智能化、綠色開采越來越重視，無污染防爆新能源運(yùn)輸車輛、井下機(jī)器人等裝備的研發(fā)應(yīng)用受到社會(huì)各界的廣泛關(guān)注，而安全、便捷、高效的大功率供電問題成為制約上述裝備研發(fā)應(yīng)用的“卡脖子”技術(shù)。鋰離子蓄電池(以下簡(jiǎn)稱鋰電池)是一個(gè)有機(jī)能量體，具有能量密度高、放電特性平穩(wěn)、無記憶效應(yīng)、循環(huán)壽命長(zhǎng)、民用領(lǐng)域批量化應(yīng)用等優(yōu)點(diǎn)，現(xiàn)有礦用防爆動(dòng)力電源主要采用大容量鋰電池，容量主要有20、60、100 Ah等[42]。由于在誤用濫用老化，或者生產(chǎn)過程中存在缺陷時(shí)，鋰電池就有出現(xiàn)泄壓、著火、甚至爆炸的可能性，因此盡管在電池類型、最大容量、防爆設(shè)計(jì)、電池管理系統(tǒng)、井下應(yīng)用等多方面采取了一系列措施，大容量鋰電池的安全使用問題仍是井下防爆車輛和機(jī)器人實(shí)現(xiàn)“電動(dòng)化”進(jìn)程中必須要面對(duì)的安全問題。

目前制約在井下安全使用的技術(shù)瓶頸主要有3個(gè)方面：① 盡管鋰電池?zé)崾Э氐臋C(jī)理日益明晰，安全水平不斷提升，但現(xiàn)階段已經(jīng)商品化的大容量鋰電池還無法從根本實(shí)現(xiàn)不燃燒、不爆炸。② 國(guó)內(nèi)外對(duì)于大容量鋰電池在爆炸性環(huán)境中應(yīng)用的基礎(chǔ)性研究還不充分，現(xiàn)有防爆技術(shù)并不能從根本上解決鋰電池發(fā)生熱失控、熱擴(kuò)散時(shí)帶來的所有安全問題。解決防爆問題需要基于鋰電池燃爆特性，從根本上開展可靠泄壓的防爆設(shè)計(jì)與防爆安全的評(píng)估技術(shù)研究。③ 民用電動(dòng)車、電動(dòng)汽車充電安全事故時(shí)有發(fā)生，防爆車輛和機(jī)器人井下充電涉及的場(chǎng)所選擇、硐室設(shè)計(jì)、監(jiān)測(cè)控制、降溫滅火等方面的規(guī)程標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)裝備，這些在煤礦領(lǐng)域基本上都處于起步階段，缺乏針對(duì)性研究。

制約因素主要有2個(gè)方面：① 礦山行業(yè)的裝備電動(dòng)化剛起步，大容量鋰電池的市場(chǎng)需求有限，考慮到煤礦特殊性和可能帶來風(fēng)險(xiǎn)，國(guó)內(nèi)主流鋰電池生產(chǎn)企業(yè)缺乏進(jìn)入的積極性，從而也影響了礦用電動(dòng)化裝備的安全水平。② GB 3836防爆系列標(biāo)準(zhǔn)的制定是基于IEC 60079國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)，由于國(guó)外對(duì)于爆炸性環(huán)境中的大容量鋰電池的應(yīng)用需求少，開展的研究工作也少，導(dǎo)致相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容滯后于國(guó)內(nèi)煤礦智能化建設(shè)、新裝備發(fā)展的現(xiàn)狀。

解決途徑和展望：近年來國(guó)家在推進(jìn)煤礦裝備智能化、減排低碳方面出臺(tái)一系列鼓勵(lì)政策，電動(dòng)化是實(shí)現(xiàn)智能清潔礦山的必由之路。由于防爆標(biāo)準(zhǔn)、電池技術(shù)水平、批量化應(yīng)用等多方面的原因，目前大容量鋰電池是實(shí)現(xiàn)電動(dòng)化的唯一途徑。為保障使用安全，建議國(guó)家在政策保障、科研投入等方面給予支持，在防爆設(shè)計(jì)、井下充換電、隔爆新型材料、大數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)與故障預(yù)警等方面開展專項(xiàng)研究，組織編制安全標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)規(guī)范，為礦用裝備的綠色新能源化創(chuàng)造條件。

3.2 井下無線發(fā)射功率問題

無線通信是利用電磁波信號(hào)在自由空中傳播的特性進(jìn)行信息、數(shù)據(jù)交換，可滿足煤礦井下復(fù)雜作業(yè)環(huán)境需求及礦井各類場(chǎng)景的不同應(yīng)用需求，在煤礦信息化、自動(dòng)化、智能化等方面發(fā)揮著重要的作用[43]。目前，WiFi、LTE和5G等采用電磁波傳輸方式的技術(shù)裝備在煤礦有著越來越廣泛的應(yīng)用，此外基于電磁波傳輸能量的遠(yuǎn)距離高精度地質(zhì)探測(cè)、無線充電等無線技術(shù)裝備也在井下逐步發(fā)展應(yīng)用。

由于GB 3836.1—2010中對(duì)于允許使用的射頻電磁能有最大功率6 W的限制，極大地制約了設(shè)備傳輸效能，嚴(yán)重影響了以5G技術(shù)為代表的無線射頻技術(shù)在煤礦井下的應(yīng)用。為滿足6 W的射頻閾功率限值，在目前射頻天線閾功率的疊加測(cè)算方式下，基站的5G射頻發(fā)射功率嚴(yán)重受限。井下5G基站普遍采用的是標(biāo)稱發(fā)射功率為250 mW的室分設(shè)備，經(jīng)防爆改造后，考慮饋線損耗和隔離元器件的損耗，實(shí)際發(fā)射功率更小，實(shí)際測(cè)試最大通信距離僅為100～200 m，邊緣傳輸速率只有10 Mbit/s左右。井下布設(shè)防爆5G基站時(shí)，由于傳輸距離較短，基站布設(shè)密度大，增加了組網(wǎng)成本和維護(hù)工作量。

雖然相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)有明確要求，但防爆標(biāo)準(zhǔn)中對(duì)電磁能限值的要求等同采用IEC 60079.0:2007相應(yīng)條款。該要求為20世紀(jì)80年代國(guó)外防爆機(jī)構(gòu)的研究結(jié)論，制訂標(biāo)準(zhǔn)時(shí)的通信技術(shù)尚停留在FM、AM調(diào)制階段，與現(xiàn)有5G等最新的無線通信技術(shù)的調(diào)制方式及所用頻段均有所不同，此外國(guó)外標(biāo)準(zhǔn)采用安全評(píng)估的方法而非試驗(yàn)驗(yàn)證的方法保證其安全性，因此標(biāo)準(zhǔn)的適用性需要與時(shí)俱進(jìn)，進(jìn)一步研究探索，以匹配當(dāng)前最新的無線通信技術(shù)。此外，標(biāo)準(zhǔn)的6 W限值僅針對(duì)單射頻源，當(dāng)煤礦井下布設(shè)大量基站等射頻發(fā)射設(shè)備時(shí)，即使單臺(tái)設(shè)備的射頻能量滿足標(biāo)準(zhǔn)限值，依然存在著由于多射頻源諧振而產(chǎn)生能量疊加的風(fēng)險(xiǎn)，存在防爆安全隱患。

電磁能防爆問題涉及防爆領(lǐng)域、射頻通信領(lǐng)域、電磁波領(lǐng)域等多個(gè)學(xué)科交叉，技術(shù)難度較大，基礎(chǔ)性研究較少，缺乏針對(duì)煤礦井下電磁環(huán)境的可信基礎(chǔ)試驗(yàn)數(shù)據(jù)，電磁能防爆問題亟待解決。

解決途徑和展望：建議聯(lián)合防爆、無線通信、電磁波等相關(guān)領(lǐng)域的優(yōu)質(zhì)資源，集中開展針對(duì)電磁波防爆標(biāo)準(zhǔn)限值的基礎(chǔ)性研究，從防爆機(jī)理入手，對(duì)適用于爆炸性環(huán)境的電磁波防爆技術(shù)進(jìn)行相關(guān)理論研究及基礎(chǔ)試驗(yàn)研究，提出滿足煤礦井下防爆安全要求的無線射頻設(shè)備安全技術(shù)要求及評(píng)估與檢測(cè)方法，進(jìn)行針對(duì)性的全方位研究。

電磁能防爆問題的突破可以為5G等射頻電磁波技術(shù)裝備的安全高效應(yīng)用提供基礎(chǔ)性支撐保障，從產(chǎn)品設(shè)計(jì)、檢測(cè)檢驗(yàn)等方面提供全新的技術(shù)思路和防爆解決方案。同時(shí)，可以帶動(dòng)高精度地質(zhì)探測(cè)、透地通信、高精度激光雷達(dá)、無線充電等技術(shù)裝備的創(chuàng)新進(jìn)步，推動(dòng)煤礦自動(dòng)化、信息化、智能化發(fā)展，促進(jìn)煤礦安全生產(chǎn)。

3.3 5G煤礦應(yīng)用場(chǎng)景與生態(tài)問題

截止目前，各大煤礦已在5G煤礦應(yīng)用方面做了大量探索性工作，包括初期5G在煤礦建網(wǎng)的可行性、5G各頻段信號(hào)在煤礦井下的傳輸特性、5G在煤礦上的各種不同組網(wǎng)形式和組網(wǎng)架構(gòu)等，同時(shí)國(guó)家安標(biāo)中心也推動(dòng)并制定了5G技術(shù)在煤礦應(yīng)用的初步管理辦法，使5G在煤礦應(yīng)用有據(jù)可依[44]。在應(yīng)用場(chǎng)景層面，各煤礦也結(jié)合自身特點(diǎn)分別在基于5G技術(shù)的高清視頻傳輸、固定硐室巡檢、掘進(jìn)機(jī)遠(yuǎn)程控制、多傳感器接入與互聯(lián)等方面做了大量有益的探索，一方面破解了5G應(yīng)用初期“投資大、耗電高、傳輸距離短、不具有可用性、安全隱患大”等種種基于猜測(cè)和假設(shè)的謠言，另一方面也探索出了5G技術(shù)在煤礦應(yīng)用的卡點(diǎn)。

首先，5G技術(shù)在煤礦的應(yīng)用仍處于網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)層面。雖然前期做了大量的試驗(yàn)和測(cè)試，也做了一些場(chǎng)景的應(yīng)用，但多是對(duì)現(xiàn)有控制系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)替代，試驗(yàn)測(cè)試完成之后的深入分析和針對(duì)性研發(fā)基本沒有。比如進(jìn)行的采煤機(jī)控制試驗(yàn)，完成了相關(guān)控制鏈路的搭建，簡(jiǎn)單測(cè)試了控制時(shí)延和從工作面兩端向工作面內(nèi)的覆蓋距離，但并沒有詳細(xì)分析和測(cè)試5G信號(hào)在綜采空間的影響因素和不同斷面、不同工作狀態(tài)下的覆蓋能力，因此簡(jiǎn)單判斷工作面是否適合用5G的論據(jù)并不充分。

其次，針對(duì)5G煤礦應(yīng)用的場(chǎng)景關(guān)鍵技術(shù)和業(yè)務(wù)模式尚未突破[45]。① 井上下環(huán)境相差很大，服務(wù)對(duì)象和業(yè)務(wù)模式和地面也有很大區(qū)別，當(dāng)前都是照搬的地面模式，沒有針對(duì)煤礦井下做相應(yīng)的研發(fā)。比如5G與其他網(wǎng)絡(luò)融合或相互替代的問題，一些是技術(shù)層面的，一些是商業(yè)模式層面的，但不論哪個(gè)層面的現(xiàn)在各方都不敢打破現(xiàn)有模式，仍然沒有完全打通。② 可規(guī)?；瘧?yīng)用的低成本5G芯片至今沒有突破，導(dǎo)致很多廠商不敢布局5G智能終端的研發(fā)。③ 對(duì)煤礦工藝和流程缺乏梳理和再造，數(shù)據(jù)挖掘沒有建立起生產(chǎn)參數(shù)和生產(chǎn)關(guān)系之間的邏輯關(guān)系，無法支撐場(chǎng)景應(yīng)用和模式創(chuàng)新。

再者，相關(guān)軟硬件生態(tài)尚未形成，難以形成技術(shù)和應(yīng)用爆發(fā)點(diǎn)。前述芯片缺乏是一個(gè)重要方面，沒有芯片的低成本持續(xù)穩(wěn)定供應(yīng)各開發(fā)商就不敢輕易入局，沒有統(tǒng)一的架構(gòu)和標(biāo)準(zhǔn)大家就會(huì)做很多低端重復(fù)的工作，浪費(fèi)大量的人力、物力。軟件開發(fā)生態(tài)更是如此，開發(fā)語言、通信協(xié)議和功能邏輯多種多樣，同樣會(huì)消耗浪費(fèi)大量的開發(fā)資源，造成協(xié)同困難、應(yīng)用軟件臃腫和不友好,軟件安全性和可靠性難以得到保障。

3.4 “透明地質(zhì)模型”問題

構(gòu)建礦井高精度地質(zhì)模型要以基礎(chǔ)地質(zhì)模型為基礎(chǔ)，不斷融入生產(chǎn)揭露的動(dòng)態(tài)、實(shí)時(shí)地質(zhì)信息，實(shí)現(xiàn)高精度地質(zhì)模型的動(dòng)態(tài)更新，為智能化開采實(shí)踐提供地質(zhì)基礎(chǔ)。

近年來透明地質(zhì)建模取得了一系列理論成果及實(shí)用技術(shù)。董書寧等[46]分析了在煤炭智能開采背景下地質(zhì)保障技術(shù)面臨的探測(cè)精度不足、動(dòng)態(tài)信息監(jiān)測(cè)和地質(zhì)信息系統(tǒng)的難題；程建遠(yuǎn)等[47]提出了工作面三維地質(zhì)模型梯級(jí)構(gòu)建技術(shù)，依據(jù)不同探測(cè)階段數(shù)據(jù)的種類和精度差異，將地質(zhì)模型分為4個(gè)等級(jí)：十米級(jí)精度的黑箱模型、十米至亞米等級(jí)的灰箱模型、米級(jí)至亞米級(jí)的白箱模型和亞米級(jí)的透明模型?；诠ぷ髅娴刭|(zhì)模型梯級(jí)構(gòu)建技術(shù)，在山西某礦井實(shí)踐表明：地質(zhì)建模精度較高，其中對(duì)煤厚的預(yù)測(cè)誤差小于0.30 m。毛明倉等[48]在黃陵一號(hào)井實(shí)踐了透明工作面隱式迭代建模算法，動(dòng)態(tài)更新后的工作面地質(zhì)模型在采面前方8 m范圍內(nèi)精度達(dá)到0.15 m，實(shí)現(xiàn)了基于透明工作面地質(zhì)模型的智能規(guī)劃截割采煤工藝；劉再斌等[49]提出透明工作面多屬性動(dòng)態(tài)建模方法，對(duì)工作面綜合探測(cè)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)特征、多屬性數(shù)據(jù)融合算法、動(dòng)態(tài)可視化建模技術(shù)進(jìn)行試驗(yàn)研究。

目前透明地質(zhì)模型構(gòu)建存在高精度實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)探查技術(shù)與裝備、多源地質(zhì)數(shù)據(jù)融合與建模算法、透明地質(zhì)集成與共享軟件平臺(tái)等方面的制約；探查技術(shù)與裝備智能化、精準(zhǔn)化、實(shí)效性、共享性還無法滿足智能化采掘需求；透明地質(zhì)建模對(duì)于多源地質(zhì)數(shù)據(jù)的挖掘不充分，嚴(yán)重依賴于點(diǎn)數(shù)據(jù)的內(nèi)插，建模算法的區(qū)域適配性不足；透明地質(zhì)模型在與煤礦采掘系統(tǒng)集成應(yīng)用和數(shù)據(jù)共享方面仍缺乏有效的融合聯(lián)動(dòng)和實(shí)時(shí)互饋，地質(zhì)預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)缺乏動(dòng)態(tài)地質(zhì)信息支撐。

為有效提升透明地質(zhì)模型在煤礦智能化中的應(yīng)用效果，需構(gòu)建數(shù)據(jù)透明-信息透明-知識(shí)透明3層架構(gòu)下的透明地質(zhì)系統(tǒng)，從以下方面重點(diǎn)突破：①研發(fā)高精度隨鉆、隨掘和隨采動(dòng)態(tài)探查技術(shù)與裝備，實(shí)現(xiàn)采掘工作面模型實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)更新和預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)；②研究礦井多源地質(zhì)數(shù)據(jù)融合技術(shù)，結(jié)合區(qū)域地質(zhì)沉積規(guī)律優(yōu)化插值算法，充分利用地質(zhì)數(shù)據(jù)和適配算法構(gòu)建高精度多屬性地質(zhì)模型；③研發(fā)一體化透明地質(zhì)軟件平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)地質(zhì)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲(chǔ)、管理和融合；④采用優(yōu)化插值算法構(gòu)建高精度多屬性模型，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)探查數(shù)據(jù)與地質(zhì)模型的互饋，并與采掘系統(tǒng)深度融合聯(lián)動(dòng)和數(shù)據(jù)共享，實(shí)時(shí)提供并更新采掘截割軌跡及隱蔽致災(zāi)因素預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)。

基于統(tǒng)一透明地質(zhì)基礎(chǔ)，可以提升地質(zhì)保障數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性、共享性、標(biāo)準(zhǔn)性及可靠性，通過全生命周期地質(zhì)信息和工程信息共享的協(xié)同處理機(jī)制以及三維交互可視化分析，為煤礦智能化提供全方位透明地質(zhì)保障支撐。

3.5 智能巨系統(tǒng)兼容協(xié)同問題

煤礦生產(chǎn)系統(tǒng)是一個(gè)典型的復(fù)雜巨系統(tǒng)，涉及采、掘、機(jī)、運(yùn)、通等各業(yè)務(wù)系統(tǒng)，系統(tǒng)之間存在著開采工藝、設(shè)備、人員等復(fù)雜耦合關(guān)系，具有包含子系統(tǒng)種類繁多、數(shù)量龐大、子系統(tǒng)層次多等特點(diǎn)[50]。因此，智能化煤礦需要建設(shè)基礎(chǔ)應(yīng)用平臺(tái)、掘進(jìn)系統(tǒng)、開采系統(tǒng)等近百個(gè)子系統(tǒng)，并且需要考慮不同系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)、業(yè)務(wù)和控制兼容問題，從而形成在開拓、采掘、運(yùn)通、分選、安全保障、生產(chǎn)管理等全過程智能化運(yùn)行的智慧煤礦。目前，煤礦智能化巨系統(tǒng)兼容協(xié)同制約因素主要表現(xiàn)在以下方面：

1)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)尚未實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一。煤礦生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)管理過程中存在大量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，既包含設(shè)備狀態(tài)信息、控制指令等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也包含視頻、圖片、語音等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式、處理方法等均存在一定差異，數(shù)據(jù)之間尚沒有實(shí)現(xiàn)兼容、互通。

2)網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議兼容性差。網(wǎng)絡(luò)是智能化煤礦系統(tǒng)之間進(jìn)行數(shù)據(jù)交互的紐帶，現(xiàn)有煤礦各系統(tǒng)的通信網(wǎng)絡(luò)協(xié)議多樣，各類感知設(shè)備采用的通信技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)各不相同，相互之間不能互聯(lián)互通，導(dǎo)致信息傳輸受阻、整體穩(wěn)定性差等問題。

3)業(yè)務(wù)系統(tǒng)兼容性較差。煤礦各業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間在業(yè)務(wù)邏輯上存在一系列的空間、時(shí)間、功能、事件等關(guān)聯(lián)關(guān)系，在生產(chǎn)效率、安全、環(huán)保、節(jié)能等不同層面需要優(yōu)化組合，目前，這些環(huán)節(jié)和業(yè)務(wù)邏輯只是建立了“表象”的關(guān)聯(lián)狀態(tài)，未能進(jìn)行深度有效的挖掘和業(yè)務(wù)融合，礦山生產(chǎn)預(yù)測(cè)難、監(jiān)控難、效率低、安全事故多等問題一直得不到有效解決。

4)系統(tǒng)間協(xié)同控制兼容性差。煤礦智能化運(yùn)行需要各系統(tǒng)進(jìn)行高精度、實(shí)時(shí)、快速響應(yīng)與控制，受煤層條件、開采環(huán)境、設(shè)備位姿及空間位置關(guān)系等因素的影響，設(shè)備之間的運(yùn)行參數(shù)存在非線性耦合關(guān)系，現(xiàn)有系統(tǒng)之間感知信息不通暢、位姿關(guān)系不精確、決策控制邏輯不清晰，導(dǎo)致系統(tǒng)間協(xié)同控制兼容性差，缺少考慮各系統(tǒng)的全局智能化綜合控制模型。

雖然當(dāng)前通過將物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等與礦山開發(fā)技術(shù)相融合，煤礦智能化開采技術(shù)取得了顯著進(jìn)步[20]，然而，我國(guó)煤礦智能化建設(shè)的重點(diǎn)仍在采煤工作面，距離全礦井智能化還存在較大的差距。因此，面對(duì)煤礦巨系統(tǒng)復(fù)雜特點(diǎn)和全礦井智能化建設(shè)需求，必須從礦井頂層設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)流業(yè)務(wù)流、網(wǎng)絡(luò)保障等方面進(jìn)行長(zhǎng)期布局，考慮標(biāo)準(zhǔn)化、開放性等原則，形成煤礦智能化巨系統(tǒng)兼容協(xié)同解決方案。

1)從全礦井設(shè)計(jì)出發(fā)，規(guī)范智能化煤礦數(shù)據(jù)中心、主干網(wǎng)絡(luò)、云平臺(tái)、井下人員管理系統(tǒng)、智能化地質(zhì)保障系統(tǒng)、智能化掘進(jìn)、智能化采煤、智能化主煤流運(yùn)輸、智能化輔助運(yùn)輸、智能化供電、智能化排水、智能化通風(fēng)、智能化安全監(jiān)測(cè)監(jiān)控，制定智能化煤礦建設(shè)指南，為智能化煤礦建設(shè)提供標(biāo)準(zhǔn)指引。

2)實(shí)行全面的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，所有接入操作系統(tǒng)平臺(tái)的數(shù)據(jù)均使用統(tǒng)一的格式進(jìn)行交換與存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)互聯(lián)互通無障礙；同時(shí)，使用統(tǒng)一的存儲(chǔ)方案，數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和查詢性能充分保障，便于數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理，解決數(shù)據(jù)資源混亂問題。

3)網(wǎng)絡(luò)傳輸要具有強(qiáng)實(shí)時(shí)性，解決數(shù)據(jù)傳輸延遲問題，滿足遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)決策控制的要求；其次要具有強(qiáng)穩(wěn)定性，解決常見的數(shù)據(jù)通訊不穩(wěn)定問題，滿足智能系統(tǒng)長(zhǎng)時(shí)可靠運(yùn)行的需求。

4)系統(tǒng)開放性。對(duì)于新建礦井，所選系統(tǒng)能夠支持多種開采裝備應(yīng)用程序的開發(fā)與部署，以支持不同應(yīng)用場(chǎng)景的靈活應(yīng)用和未來更多先進(jìn)智能裝備的靈活接入，對(duì)于已建礦井則考慮通過加入接口轉(zhuǎn)換器等設(shè)備保障系統(tǒng)兼容。

3.6 連續(xù)自動(dòng)掘進(jìn)與掘支平行問題

掘進(jìn)工作面空間狹小、作業(yè)工序復(fù)雜，掘、支、錨、運(yùn)協(xié)同作業(yè)困難[51]。受煤層賦存條件及安全作業(yè)要求，巷道掘進(jìn)后需要進(jìn)行及時(shí)支護(hù)，復(fù)雜條件巷道的空頂距很小，難以實(shí)現(xiàn)連續(xù)作業(yè)；根據(jù)《煤礦安全規(guī)程》等相關(guān)文件規(guī)定，要求有掘必探，地質(zhì)探測(cè)、掘進(jìn)、支護(hù)、錨護(hù)等相關(guān)工序均需要協(xié)同配合，現(xiàn)有 技術(shù)尚難以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜條件的各工序自動(dòng)化連續(xù)作業(yè)：

1)效率低，采掘失衡。在掘進(jìn)作業(yè)的超前探測(cè)、破巖、支護(hù)等環(huán)節(jié)中，物探準(zhǔn)確性差，結(jié)果解釋困難，鉆探自動(dòng)化程度低，周期長(zhǎng)，制約了巷道掘進(jìn)的速度；機(jī)械破巖尤其是煤礦硬巖對(duì)截齒強(qiáng)度和耐磨性要求高，半煤巖和巖巷掘進(jìn)效率低；鉆錨工序復(fù)雜，錨、護(hù)時(shí)間長(zhǎng)，掘-錨交替作業(yè)，無法連續(xù)截割；運(yùn)輸系統(tǒng)延伸等輔助作業(yè)用人多。上述問題造成當(dāng)前掘進(jìn)效率低，礦井采用多掘進(jìn)頭作業(yè)，采區(qū)接續(xù)緊張，新建礦井巷道開拓任務(wù)更加繁重。

解決途徑和展望：快速掘進(jìn)技術(shù)是實(shí)現(xiàn)采掘平衡是發(fā)展的必然要求，全面提高探、掘、支、運(yùn)、輔等各環(huán)節(jié)的自動(dòng)化水平，是智能化掘進(jìn)發(fā)展的重點(diǎn)。

2)用人多，掘支失衡。錨桿支護(hù)流程復(fù)雜，支護(hù)機(jī)械化、自動(dòng)化程度較低，支護(hù)速度慢；裝備系統(tǒng)性差，以單體錨桿鉆機(jī)為主，鉆孔效率低；圍巖破碎、巷道變形快,需及時(shí)、高密度、高強(qiáng)度支護(hù)，作業(yè)時(shí)間長(zhǎng)，同時(shí)掘進(jìn)工作面作業(yè)環(huán)境差，割煤期間粉塵濃度高，不能平行作業(yè)。為提高掘進(jìn)速度，只有靠人員的增加，因此造成人員聚集，安全隱患大，這成為掘進(jìn)發(fā)展的主要難題。

解決途徑和展望：上述問題是技術(shù)本身的復(fù)雜性、適應(yīng)條件的復(fù)雜性造成的。首先要解決快速成巷功能性問題，然后解決智能化問題。以支護(hù)工藝為基礎(chǔ)，以機(jī)器人化為手段，探索不同的發(fā)展路徑，逐步實(shí)現(xiàn)支護(hù)的自動(dòng)化，最終達(dá)到掘進(jìn)平衡，少人/無人的作業(yè)模式。

3)推進(jìn)慢，裝備適應(yīng)性差。掘進(jìn)作業(yè)沒有類似綜采工作面的專業(yè)化論證和配套技術(shù)，系統(tǒng)性差，多設(shè)備零散作業(yè)，無法集約化生產(chǎn)；截割部、液壓系統(tǒng)、電控系統(tǒng)、傳感器等故障率高，設(shè)備導(dǎo)航系統(tǒng)穩(wěn)定性和精度不易保證，設(shè)備綜合開機(jī)率低；尚缺少高效的臨時(shí)支護(hù)設(shè)備，錨固、鋪網(wǎng)等工藝流程的自動(dòng)化程度較低，智能化技術(shù)發(fā)展尚未成熟，自動(dòng)化水平?jīng)]有達(dá)到要求前，追求過快的效率，礦井必然采用多掘進(jìn)裝備作業(yè)，造成用人多的問題。

解決途徑和展望：機(jī)械化仍是解決快速掘進(jìn)的首要問題。針對(duì)不同礦井和工作面條件，研究開發(fā)不同的設(shè)備配套模式，在設(shè)備選型前進(jìn)行專業(yè)化論證，提高技術(shù)適應(yīng)性；同時(shí)，需要不斷提升基礎(chǔ)工業(yè)水平，增強(qiáng)設(shè)備可靠性。

3.7 采煤工作自動(dòng)調(diào)高與調(diào)直問題

工作面自動(dòng)調(diào)高與調(diào)直一直被認(rèn)為是制約綜采智能化發(fā)展的關(guān)鍵，針對(duì)這2個(gè)問題國(guó)內(nèi)外專家學(xué)者也做了大量不同技術(shù)途徑的探索和研究[52-54]。

針對(duì)工作面自動(dòng)調(diào)高的問題，難點(diǎn)不在于如何調(diào)高，而在于如何確定調(diào)高的依據(jù)和調(diào)高的策略。針對(duì)調(diào)高依據(jù)方面，各研究學(xué)者一度把綜采工作面的煤巖識(shí)別作為繞不過的關(guān)鍵問題進(jìn)行研究，并嘗試了振動(dòng)法、超聲法、射線法、圖像識(shí)別法等各種方法，雖然對(duì)一些特殊工況有一定效果但無一能夠?qū)崿F(xiàn)工業(yè)化應(yīng)用。退一步看，假設(shè)實(shí)現(xiàn)了煤巖識(shí)別，許多學(xué)者提出可根據(jù)識(shí)別結(jié)果自動(dòng)調(diào)整割煤高度調(diào)高采出率，但綜合考量并不現(xiàn)實(shí)。①如此割煤頂板很難維護(hù)管理，液壓支架也容易受偏載或是產(chǎn)生架間漏煤，產(chǎn)生安全隱患；②從回采方向看，要應(yīng)對(duì)煤層起伏變化需提前調(diào)整采煤機(jī)滾筒割頂割底量，采煤機(jī)很難緊隨煤層調(diào)整。因此，基于兩巷煤巖識(shí)別的截割曲線規(guī)劃或者調(diào)高控制策略研究是比較符合現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際的解決方案之一。目前待發(fā)展的技術(shù)主要有回采煤層地質(zhì)體三維物探原理與技術(shù)、三維地質(zhì)精細(xì)建模技術(shù)、基于三維地質(zhì)精細(xì)模型的工作面自動(dòng)調(diào)高策略等。

工作面調(diào)直一直是困擾工作面上竄下滑控制和整體協(xié)同的難題，調(diào)直的基礎(chǔ)是直線度測(cè)量。目前的研究：①基于慣導(dǎo)的直線度測(cè)量，主要代表為澳聯(lián)邦科學(xué)院的慣性導(dǎo)航技術(shù)，其測(cè)量精度可以達(dá)到5 cm/100 m，并在國(guó)內(nèi)多個(gè)礦區(qū)進(jìn)行了應(yīng)用測(cè)試[55]，但因其校準(zhǔn)時(shí)間長(zhǎng)、與液壓支架聯(lián)動(dòng)控制效果差和只租不賣等原因沒有得到很好的應(yīng)用；②基于光纖傳感的直線度測(cè)量，國(guó)內(nèi)學(xué)者也做了大量的地面試驗(yàn)，但受制于井下振動(dòng)、溫度等環(huán)境影響和安裝固定的問題，尚未實(shí)現(xiàn)井下應(yīng)用；③基于視覺的測(cè)量方法，目前尚處于探索階段，井下粉塵和暗光環(huán)境等導(dǎo)致設(shè)備視覺特征不清晰，測(cè)量精度和穩(wěn)定性有待提高。工作面調(diào)直的另一個(gè)難題是精確執(zhí)行?，F(xiàn)有的執(zhí)行機(jī)構(gòu)為推移千斤頂，由液壓驅(qū)動(dòng)、開關(guān)閥控制，其行程反饋信息多由磁致伸縮傳感器測(cè)量，此執(zhí)行機(jī)構(gòu)：①控制很難實(shí)現(xiàn)精確，②經(jīng)常損壞，導(dǎo)致整體執(zhí)行精度和可靠性難以滿足常態(tài)化運(yùn)行的需求。因此，急需研發(fā)精度可控、常態(tài)可靠的推移執(zhí)行機(jī)構(gòu)和反饋測(cè)量傳感裝置。

3.8 無人操作系統(tǒng)常態(tài)化運(yùn)行可靠性問題

綜采大型復(fù)雜系統(tǒng)安全正常的運(yùn)行是保證整個(gè)工作面安全高效生產(chǎn)的基礎(chǔ)[56]。隨著技術(shù)進(jìn)步，系統(tǒng)設(shè)備不斷增多，其相互協(xié)調(diào)與配合關(guān)系愈加復(fù)雜，任何設(shè)備故障或異常都將影響生產(chǎn)安全及生產(chǎn)效率。因此，煤礦大規(guī)模復(fù)雜生產(chǎn)系統(tǒng)可靠性及安全保障技術(shù)研究成為亟需。

煤礦大規(guī)模復(fù)雜生產(chǎn)系統(tǒng)可靠性關(guān)鍵問題主要集中于多因素耦合狀態(tài)下煤礦設(shè)備的健康管理、系統(tǒng)數(shù)據(jù)可靠性及高效采集、考慮生產(chǎn)調(diào)度和維護(hù)行為的設(shè)備維修決策等方面，其目前研究的痛點(diǎn)問題集中于以下5個(gè)方面：

1)傳統(tǒng)傳感器使用受限。礦用傳感器在復(fù)雜環(huán)境下工作穩(wěn)定性差，造成設(shè)備數(shù)據(jù)采集可靠性缺乏；采集設(shè)備之間通訊協(xié)議不統(tǒng)一，數(shù)據(jù)傳輸困難。

2)設(shè)備可靠性相關(guān)傳感手段單一，關(guān)鍵信息缺失。目前設(shè)備可靠性相關(guān)的礦用傳感器以振動(dòng)傳感器為主，輔以電流電壓等基本采集數(shù)據(jù)進(jìn)行故障判斷，信息較單一，液壓支架，刮板輸送機(jī)等核心生產(chǎn)裝備的可靠性難以進(jìn)行有效監(jiān)測(cè)。

3)缺乏故障特征樣本。設(shè)備可靠性信息數(shù)據(jù)特征稀疏，故障特征樣本極難捕捉，在進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)過程中，樣本標(biāo)記缺乏參照，僅能通過理論樣本或?qū)嶒?yàn)室樣本進(jìn)行參考，缺乏現(xiàn)場(chǎng)工況真實(shí)有效的數(shù)據(jù)。

4)煤礦設(shè)備故障識(shí)別模式單一。面向單一煤礦設(shè)備或系統(tǒng)組件的單一失效模式，結(jié)構(gòu)層次繁雜、分系統(tǒng)眾多的復(fù)雜分布式機(jī)電系統(tǒng)研究困難，導(dǎo)致不易獲取煤礦設(shè)備的綜合健康信息，難以進(jìn)行設(shè)備的智能維護(hù)。

5)決策模型魯棒性差?，F(xiàn)研究對(duì)象多集中于單個(gè)設(shè)備或系統(tǒng)組件之間，僅考慮設(shè)備的兩狀態(tài)變化，對(duì)具有多健康狀態(tài)的綜采設(shè)備群類復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)的預(yù)知維護(hù)決策研究較少，導(dǎo)致缺少智能決策依據(jù)。

煤礦智能化系統(tǒng)可靠性技術(shù)架構(gòu)包含了物理設(shè)備層、信息采集層、數(shù)據(jù)處理層和模型應(yīng)用層[57]。物理設(shè)備層包括采煤機(jī)、液壓支架、刮板輸送機(jī)、掘進(jìn)機(jī)等設(shè)備，信息采集層包括數(shù)據(jù)采集與傳輸；數(shù)據(jù)處理層包括數(shù)據(jù)清洗、特征提取及結(jié)果存儲(chǔ)等；模型應(yīng)用層包括健康狀態(tài)評(píng)估、剩余壽命預(yù)測(cè)、維護(hù)決策等，如圖24所示。

圖24 煤礦智能化系統(tǒng)可靠性技術(shù)

3.9 ABCD+煤礦技術(shù)體系問題

“ABCD”技術(shù)體系，即人工智能(Artificial Intelligence, AI)、區(qū)塊鏈(Blockchain)、云計(jì)算(Cloud computing)、大數(shù)據(jù)(big Data)等新信息技術(shù)的緊密結(jié)合，形成現(xiàn)代能源礦業(yè)數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用技術(shù)體系，從而助力煤礦企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，推動(dòng)數(shù)據(jù)智能。在“ABCD”技術(shù)體系中，云計(jì)算提供安全高效的數(shù)據(jù)處理能力，大數(shù)據(jù)平臺(tái)構(gòu)建數(shù)據(jù)管理服務(wù)體系，人工智能技術(shù)為數(shù)據(jù)提供智能化處理方法與應(yīng)用場(chǎng)景，區(qū)塊鏈技術(shù)則保障數(shù)據(jù)安全與全生命周期管理，四者缺一不可，構(gòu)建完整數(shù)據(jù)生態(tài)[58]。

推廣新一代信息技術(shù)應(yīng)用，分級(jí)建設(shè)智能化平臺(tái)是煤礦智能化建設(shè)的重要任務(wù)之一，其依賴于煤礦生產(chǎn)管理經(jīng)營(yíng)大數(shù)據(jù)的綜合管控[59]。通過集聚不同生產(chǎn)模式、不同地質(zhì)條件煤礦企業(yè)的數(shù)據(jù)，深度整合數(shù)據(jù)信息，深耕數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景，以龐大的數(shù)據(jù)中心加上專用的數(shù)據(jù)終端，形成數(shù)據(jù)采集、信息萃取、價(jià)值傳遞的完整鏈條，才能夠?qū)崿F(xiàn)煤礦行業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值最大化。

當(dāng)前，新一輪煤礦科技革命和數(shù)字革命正以前所未有的廣度和深度支撐煤礦高質(zhì)量發(fā)展，數(shù)據(jù)賦能實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)集成分析與數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘是實(shí)現(xiàn)智能化的基礎(chǔ)。目前煤礦ABCD+煤礦技術(shù)體系應(yīng)用過程中，以下問題亟待解決：

1)未構(gòu)建開放的大數(shù)據(jù)平臺(tái)。煤礦各類系統(tǒng)智能化功能的實(shí)現(xiàn)除了對(duì)于自己本身數(shù)據(jù)處理之外，往往還依賴于外部系統(tǒng)數(shù)據(jù)[60]。數(shù)據(jù)價(jià)值應(yīng)通過多系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合進(jìn)行體現(xiàn)。目前，由于缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)，造成各系統(tǒng)需頻繁對(duì)接其相關(guān)聯(lián)的外部系統(tǒng)，數(shù)據(jù)重復(fù)采集，造成大量算力的浪費(fèi)，且系統(tǒng)業(yè)務(wù)邏輯和智能化功能只是建立了“表象”的關(guān)聯(lián)狀態(tài)。因此，亟需構(gòu)建開放的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，整合煤礦，乃至行業(yè)數(shù)據(jù)，提供統(tǒng)一專業(yè)開放的數(shù)據(jù)服務(wù)。

2)數(shù)據(jù)治理重視不足，亟需建設(shè)煤礦數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系。實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的全生命周期管理是保障數(shù)據(jù)得到有效應(yīng)用的基礎(chǔ)[61]。當(dāng)前，部分煤礦系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)傳輸，而還具有大量的數(shù)據(jù)采集工作依賴于手動(dòng)輸入，造成數(shù)據(jù)采集過程中缺乏統(tǒng)一規(guī)范，數(shù)據(jù)多頭錄入，難以保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和及時(shí)性。尤其是各系統(tǒng)數(shù)據(jù)之間重復(fù)采集與數(shù)據(jù)精度較低等問題，造成數(shù)據(jù)冗余、數(shù)據(jù)值沖突、模式不匹配等，目前數(shù)據(jù)質(zhì)量無法支撐系統(tǒng)智能。因此，亟需構(gòu)建煤礦數(shù)據(jù)治理與管理體系，以數(shù)據(jù)質(zhì)量管理為核心，對(duì)于煤礦主數(shù)據(jù)、元數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)等構(gòu)建采集、存儲(chǔ)、管理、消費(fèi)的全生命周期管理，才能有效實(shí)現(xiàn)煤礦數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用。

3)煤礦數(shù)據(jù)訓(xùn)練樣本缺失。不同于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，煤礦數(shù)據(jù)具有較強(qiáng)的時(shí)效性與專業(yè)性，數(shù)據(jù)獲取成本較高，多為“小樣本”數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量與數(shù)據(jù)質(zhì)量無法滿足深度學(xué)習(xí)的要求。尤其是煤礦開采數(shù)據(jù)，僅能夠積累幾公里數(shù)據(jù)，且很多地質(zhì)問題具有多解性，難以獲得機(jī)器學(xué)習(xí)所需的標(biāo)記樣本。因此煤礦數(shù)據(jù)進(jìn)行人工智能算法的應(yīng)用，需在結(jié)合具體應(yīng)用場(chǎng)景理論的基礎(chǔ)上，提升其泛化能力，構(gòu)建煤礦樣本庫，使開發(fā)、應(yīng)用、優(yōu)化成為有機(jī)整體。

4)煤礦系統(tǒng)智能化需數(shù)據(jù)迭代。煤礦系統(tǒng)具有較強(qiáng)專業(yè)性，現(xiàn)有AI算法大多無法直接套用，需要在構(gòu)建數(shù)據(jù)積累與迭代的基礎(chǔ)上根據(jù)具體應(yīng)用場(chǎng)景設(shè)計(jì)模型，不應(yīng)快速要求結(jié)果。

5)建設(shè)煤礦行業(yè)云平臺(tái)，構(gòu)建煤礦行業(yè)知識(shí)圖譜?；跀?shù)據(jù)的智能化建設(shè)以及知識(shí)的提取應(yīng)在數(shù)據(jù)積累達(dá)到一定數(shù)量級(jí)后進(jìn)行特征提取與多源數(shù)據(jù)融合?，F(xiàn)有各煤炭企業(yè)數(shù)據(jù)中心多點(diǎn)建設(shè)，各企業(yè)之間數(shù)據(jù)形成數(shù)據(jù)煙囪，難以有效整合數(shù)據(jù)資源；由于煤礦場(chǎng)景復(fù)雜多變，亟需具有專業(yè)背景及了解煤礦工藝的相關(guān)技術(shù)人員進(jìn)行專業(yè)化的處理，才能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)知識(shí)化，現(xiàn)有數(shù)據(jù)由各大煤礦企業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，專業(yè)研究人員可接觸到的數(shù)據(jù)較少，造成數(shù)據(jù)上下游無法打通；現(xiàn)有各煤礦企業(yè)紛紛建設(shè)混合云平臺(tái)模式，公有云所部署的系統(tǒng)繁復(fù)，對(duì)于煤礦數(shù)據(jù)安全難以進(jìn)行有效管控，為煤礦數(shù)據(jù)安全帶來隱患，亟需專門面向于煤礦行業(yè)的云服務(wù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)安全全面管控。綜上所述，亟需建設(shè)具有統(tǒng)一數(shù)據(jù)存儲(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)、統(tǒng)一數(shù)據(jù)治理流程、多場(chǎng)景化數(shù)據(jù)應(yīng)用的集存儲(chǔ)、計(jì)算于一體的綜合性煤礦行業(yè)云平臺(tái)，解決煤礦生產(chǎn)系統(tǒng)信息孤島問題，促進(jìn)煤礦企業(yè)之間的互聯(lián)互通，將數(shù)字與算法真正資產(chǎn)化，構(gòu)建場(chǎng)景化大數(shù)據(jù)模型，挖掘數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系與決策處理策略，構(gòu)建煤礦開采與安全行為的決策知識(shí)圖譜，如圖25所示。

3.10 柔性煤炭生產(chǎn)供給體系問題

現(xiàn)有煤炭調(diào)峰體系中，煤炭?jī)?chǔ)備基地和進(jìn)口調(diào)峰能力還不能發(fā)揮作用。煤礦生產(chǎn)能力調(diào)節(jié)將是煤炭調(diào)峰的重要手段，從供給端入手，通過煤礦生產(chǎn)能力進(jìn)行調(diào)節(jié)，挖掘煤炭調(diào)峰潛力，應(yīng)對(duì)煤炭供需周期波動(dòng)和重大突發(fā)事件下應(yīng)急儲(chǔ)備不足。

1)調(diào)節(jié)空間受限。據(jù)調(diào)研大型國(guó)有煤炭企業(yè)，現(xiàn)有生產(chǎn)煤礦具備調(diào)峰潛力，但是難以發(fā)揮作用。① 受制于《煤礦生產(chǎn)能力管理辦法》《關(guān)于嚴(yán)格審查煤礦生產(chǎn)能力復(fù)核結(jié)果遏制超能力生產(chǎn)的緊急通知》《關(guān)于遏制煤礦超能力生產(chǎn)規(guī)范企業(yè)生產(chǎn)行為的通知》等政策文件規(guī)定，煤炭產(chǎn)能難以有效釋放。② 根據(jù)《煤礦生產(chǎn)能力管理辦法》相關(guān)規(guī)定，煤礦月度原煤產(chǎn)量不得超過月計(jì)劃的10%(0.3億t左右)，調(diào)節(jié)范圍較小，發(fā)揮調(diào)峰作用有限。

2)影響煤炭企業(yè)正常生產(chǎn)工序。調(diào)節(jié)煤炭產(chǎn)量會(huì)導(dǎo)致勞動(dòng)組織、生產(chǎn)系統(tǒng)、生產(chǎn)制度被打亂；短時(shí)間內(nèi)大型設(shè)備配置、生產(chǎn)隊(duì)伍配置需要較長(zhǎng)周期，難以及時(shí)響應(yīng)市場(chǎng)變化；日常巷道維護(hù)等也需要大量資金，而重大資金再安排也需要時(shí)日。

3)影響煤炭企業(yè)總收入。當(dāng)煤炭供大于求，價(jià)格大幅下降時(shí)，常規(guī)調(diào)峰煤礦要進(jìn)一步壓縮煤炭產(chǎn)量，從而降低了收入，對(duì)于煤炭企業(yè)也是損失；對(duì)于應(yīng)急儲(chǔ)備煤礦，要時(shí)刻保證富余生產(chǎn)能力，這導(dǎo)致設(shè)備、資金、人力投入沒有完全發(fā)揮投資效益，而巷道維護(hù)治理等費(fèi)用可能高于正常生產(chǎn)時(shí)的費(fèi)用。

4)煤礦安全隱患增加。對(duì)生產(chǎn)能力進(jìn)行調(diào)節(jié)(超能力或少能力生產(chǎn))，會(huì)改變?cè)械纳a(chǎn)組織方式，甚至?xí)淖兪┕すに?，可能?huì)帶來新的安全隱患。

5)時(shí)效性。不同地區(qū)、不同時(shí)節(jié)煤炭需求波動(dòng)差異顯著，且受煤炭運(yùn)輸?shù)纫蛩刂萍s，調(diào)峰及時(shí)性也受到影響。如何及時(shí)確定啟動(dòng)調(diào)峰煤礦也是制約調(diào)峰效果的一大難題。

6)與現(xiàn)有法律和規(guī)定發(fā)生沖突。對(duì)現(xiàn)有生產(chǎn)煤礦，需要重新核定生產(chǎn)能力的，增加生產(chǎn)能力，認(rèn)定應(yīng)急調(diào)峰能力，以及提高煤礦月度產(chǎn)量浮動(dòng)范圍等措施，與《煤礦生產(chǎn)能力管理辦法》《關(guān)于嚴(yán)格審查煤礦生產(chǎn)能力復(fù)核結(jié)果遏制超能力生產(chǎn)的緊急通知》《關(guān)于遏制煤礦超能力生產(chǎn)規(guī)范企業(yè)生產(chǎn)行為的通知》等政策文件中關(guān)于生產(chǎn)能力的規(guī)定沖突，需妥善處理。

7)煤炭生產(chǎn)—運(yùn)輸?shù)你暯訂栴}。① 煤炭運(yùn)力的問題。煤炭運(yùn)輸主要通過鐵路、公路和水運(yùn)，但鐵路的裝車能力，公路的發(fā)車能力，港口碼頭的能力安排不僅要考慮到煤炭，還要考慮到其他大宗商品運(yùn)輸需求。尤其是鐵路運(yùn)輸，煤炭季節(jié)性調(diào)峰產(chǎn)能必須有鐵路運(yùn)力支持，協(xié)調(diào)難度大,生產(chǎn)運(yùn)輸調(diào)峰的困難較大；② 煤炭運(yùn)輸?shù)臅r(shí)長(zhǎng)問題。煤炭運(yùn)輸時(shí)間較長(zhǎng)，大秦線的運(yùn)輸需要20多天，由山西到中南地區(qū)、東南沿海地區(qū)也要鐵路運(yùn)輸7～15 d，應(yīng)急功能有限，更加需要針對(duì)區(qū)域進(jìn)行調(diào)峰；③ 應(yīng)急需求時(shí)間不同，夏天一般為2個(gè)月，冬天則更長(zhǎng)一些，相應(yīng)的煤炭運(yùn)輸也會(huì)有區(qū)別。

4 結(jié) 語

煤礦智能化是煤礦綜合機(jī)械化、自動(dòng)化的升級(jí)發(fā)展，是煤炭生產(chǎn)方式和生產(chǎn)力革命的新階段。煤礦智能化是煤炭工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的核心技術(shù)支撐，建設(shè)智能化煤礦是煤炭工業(yè)發(fā)展的必由之路。近年來，通過對(duì)智能化開采技術(shù)與裝備的創(chuàng)新研發(fā)，突破了多項(xiàng)關(guān)鍵核心技術(shù)，在薄和較薄煤層智能化綜采、大采高和超大采高智能化綜采、特厚煤層智能化綜放開采技術(shù)與裝備等方面取得了重要成果。但是需要明確的是，我國(guó)煤礦智能化發(fā)展尚處于初級(jí)階段，還有很多不足之處有待加強(qiáng)，全面綜合、扎實(shí)穩(wěn)步地推進(jìn)煤礦智能化發(fā)展，將人工智能、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、智能裝備等新技術(shù)與煤炭開采技術(shù)繼續(xù)深度融合，才能打贏煤礦智能化建設(shè)的攻堅(jiān)戰(zhàn)。