向勇
湖南省辰州矿业
摘要：针对当前我国煤矿智能工作面建设存在的开采煤层厚度薄、普氏系数大、截割轨迹以记忆截割为主、对复杂地质条件适应性较差等问题，结合煤炭企业现场生产的大量经验和应用需求，提出了智能化矿山的层级化设计理念，将智能化矿山系统划分成感知控制层、通信层、数据层、应用层４个层级，明确了各层级的作用和建设内容，各层级彼此独立、相互依托。探讨了智能化矿山建设的关键技术，指出多源传感器体系搭建、井下复杂条件信息传输、智能化矿山云平台开发、安全生产系统构建、矿井设备智能联动控制、矿井智能应急处置等关键技术是智能化矿山建设的根本，尤其是云平台开发和安全生产系统构建是智能化矿山建设的核心。针对传统观念、资金筹集、人才队伍、技术难题等方面存在的问题，提出了相应的应对策略，倡导智能化矿山建设宜遵循“统筹兼顾、主次分明、模块建设、分步实施、基地示范”的建设思路，为煤矿智能化建设提供了参考。
关键词：智能化矿山；层级化；感知控制层；云平台；物联网；大数据分析；矿山透明地质体；智能应急处置
中图分类号：ＴＤ596.2 文献标志码：Ａ
引言
当前，我国矿山发展面临着生产成本、作业安全、从业人员短缺等诸多挑战，发展智能化、无人化开采技术，建设智能矿山，是我国矿产资源开发，尤其是深部矿山资源开采的必然选择。国家发展改革委和国家能源局发布的《能源技术革命创新行动计划》明确了能源技术创新的１５个重点任务，其中重要任务就是“实现煤炭无害化开采技术创新，２０３０年实现智能化开采，重点煤矿区基本实现工作面无人化”。随着大数据、人工智能、区块链等技术的不断突破，传统矿山正加快向智能化矿山迈进。
1智能化矿山建设关键技术
1.1多源传感器体系搭建
传感技术是感知控制层信息感知的主要方式。传感器按照使用属性可分为人员参数、设备参数、环境参数、运维参数等几类。人员参数类传感器用于定位、通信、测距等；设备参数类传感器用于测量电流（气流、液流）、电压（气压、液压）、转速、扭矩、振动、位置、姿态等；环境参数类传感器用于测量ＣＨ４浓度、ＣＯ浓度、Ｏ２浓度、ＣＯ２浓度、地应力、瓦斯压力、温度、湿度、涌水量等；运维参数类传感器用于测量信号可靠性、信号稳定性等。多源传感器体系搭建过程中，要用好现有传感器，合理布设；要改良缺陷传感器，优化设计；要研制新型传感器，适应矿山建设需求。总之，要最大限度地增加智能化矿山体系的“神经元”。
不同类型的传感器输出的信号形式各异，为了保证整个传感器网络的合理兼容和信息融合，需研发不同类型传感器的适配器，对传感器前端数据进行统一编码、统一标准、统一管理。
1.2井下复杂条件信息传输技术
矿山井下传输空间狭长、大功率电气设备电磁干扰复杂、粉尘容易聚集、空气潮湿等特殊环境给信息传输的准确性和稳定性带来了巨大挑战。信息传输技术要适应井下复杂条件的同时，还要满足高精度、大带宽、低延时等需求。
随着５Ｇ时代的到来，信息传输中的很多技术难题得到了突破。现代矿山所拥有的工业以太网、局部无线通信、专业子系统网络等多网并存结构为矿山信息传输奠定了良好的基础，矿山可引进５Ｇ技术，结合矿山环境，搭建多网融合网络平台，打造与实际相匹配的智能化矿山信息高速公路。
1.3智能化矿山云平台开发
智能化矿山建设的宗旨是安全、高效、绿色、智慧。安全方面，不仅是矿山本身安全，还有网络平台安全；高效方面，不仅是矿山生产高效，还有运算处理高效；绿色方面，不仅要开采绿色环保，还有网络绿色和谐；智慧方面，不仅是自动感知控制，还有拟人决策思维。这就要求矿山有一颗强大的“大脑”，具备自动分析处理能力，云平台则是这一切的基础。
目前，腾讯云、阿里云、百度云等云平台已经在物流、交通、金融等领域取得了较大突破，云服务的基本模式已经初步形成。智能化矿山云平台要以专业采矿理论为基础，充分引进大数据、区块链、物联网、人工智能等先进技术，研究适用于矿山开采实际的算法，实现拟人化的逻辑推理，达到矿山开采过程中的生产管理、风险判识、故障诊断等目标。智能化矿山云平台架构如图1所示。
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图1智能化矿山云平台架构
1.4矿山透明地质体模型
精准地质模型的构建是进行智能开采和智能管控的基础。智能工作面只有在精准的地质体模型下才能提前采取管控措施，精确调整采煤机姿态，提高采出率，降低含矸率。整个矿井只有在精准地质体模型下才能实施人、机、物的精细化管控。
地质勘探钻孔数据、瓦斯抽采钻孔数据、超前地质钻孔数据、各类高精度物探数据等资料是构建采掘工作面地质体模型的重要支撑。γ射线探测、振动探测、雷达探测、截割力探测（如截齿应力、摇臂振动、电动机电流、调高油缸压力等信号）、图像分析探测等不同的矿岩界面识别技术可作为修正地质体模型的重要手段。大地坐标、地层标高、巷道布置信息等资料是构建整个矿井地质体模型的必要保证。
2智能化矿山建设中的问题及策略
2.1传统观念颠覆较难问题及策略
智能化矿山建设是一个漫长的过程，短期内的投入产出比小，导致部分企业投资积极性不高。同时，部分矿山企业的生产模式和思维固化，对新鲜事物持保守态度。尽管部分矿山企业、设备厂商、科研院所投入智能化矿山建设多年，但存在各干各的、各自为战的现象，存在很多重复建设，产品创新没有形成合力。因此，企业的体制、机制有待完善，要倡导长远发展观念。
纵观智能化矿山建设的整体框架，智能开采完全是以综合机械化采煤工艺为基础的，管控地点多，管控内容复杂，管控对象动态变化，管控难度极大，始终没有摆脱综采的影子，或许叫“综采＋”更贴切。航天飞船、智慧工厂、无人驾驶等领域的智能化程度领先当前智能化矿山，对比发现，智能化要“管控环境透明化、管控对象集约化、管控方式多样化”才能良好运转。因此，智能化矿山条件下的采煤方法和工艺应向激光落煤、气化开采、化学开采的方向发展。
结语：
智能化矿山是矿山行业发展的必然趋势，同时也是现在行业内及今后相当长时间内的研究热点。矿山企业、科研院所、高等院校等不同性质的单位均不同程度投入到智能化矿山建设中来，整个行业内呈现出百家争鸣的良好态势。智能化矿山适合采用层级化的可拓设计，系统划分为感知控制层、通信层、数据层、应用层４个层级，各层级彼此独立、相互依托。智能化矿山建设涉及多源传感器体系搭建、井下复杂条件信息传输、智能化矿山云平台开发、安全生产系统构建、矿井设备智能联动控制、矿井智能应急处置等多项关键技术。
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