互联网+视角下的智慧露天煤矿建设发展新构想

“互联网+”视角下的智慧露天煤矿建设发展新构想随着我国露天煤矿事业的不断发展，露天煤炭产量逐渐增加。2018年，我国露天煤炭产量约占全国煤炭产量的20%左右，露天矿山开采也从粗放型向机械化方向发展，间断工艺、半连续工艺、连续工艺以及综合工艺相继投入使用，丰富了我国露天矿山开采技术。近年来，露天矿山开采从单一的开采模式转变为注重企业发展战略、充分利用资源、不断延伸产业链条、构建循环经济的发展模式，建设新型的现代化露天矿山企业成为现阶段露天矿建设的主导思想。随着“两化融合”的逐步推进，物联网、大数据、云计算、人工智能等技术的快速发展，将高新科技与传统的露天矿山开采相融合，实现露天煤矿产业升级，在新型现代化露天矿山的基础上构建智慧露天矿山成为趋势。我国露天煤矿发展先后经历了机械化、自动化、数字化等阶段，当前正逐步由数字化走向智慧化。由于露天煤矿开采与井工煤矿开采的差异性，使得智能化露天煤矿建设具有独特性。露天煤矿受自然气候影响明显，季节性剥采排工程交替进行，主要涉及采掘、运输、排土、爆破、疏干、复垦等多个复杂的系统工程，每一个系统都犹如人体器官，相互协调运转，支撑着露天矿山安全平稳发展。近年来，我国露天矿山世界先进设备逐渐投入使用，但受限于矿山安全管理、科技创新和人才储备等因素的制约，以及对当前露天矿山信息化、自动化、智能化投入力度不够，造成我国露天矿山信息化建设工作相对滞后，露天煤矿总体信息化程度还需进一步提高。后，露天煤矿总体信息化程度还需进一步提高。如何将生产过程中的各种数据和信息有效关联，实现对生产过程监控、安全风险防控、生态环保管控，构建智慧露天矿山的“智慧大脑”，全方位动态支配露天矿山各个生产环节，成为构建智慧露天矿山的主要核心。图1“互联网+”露天煤矿总体架构国内学者对我国智慧矿山(煤炭行业、金属矿山、非金属矿山领域)的建设开展了一系列研究工作，众多学者我国井工煤矿构建智慧矿山的目标进行了研究，给出了构建智慧矿山的建设内容；陈晓晶、何敏等人对智慧矿山的构建体系和架构进行了研究；国内涌现出一批构建了智慧矿山系统的企业，但并没有形成统一的智慧矿山建设思路和统一的规范体系。智慧矿山建设是采矿发展的高级阶段，是推动煤炭安全、高效、环保开发的新手段，其最终目标是实现煤炭绿色开采、灾害风险预警评判、多维数据综合分析，打造智慧无人矿山生产模式。从基于“互联网+”的智慧露天煤矿为出发点，构建具有深度学习能力的数字化智能体的露天煤矿，形成矿山感知、互联、分析、自学习、预测、决策、控制的完整智能系统，实现露天矿山开采无人化、风险管控智能化、绿色开采一体化的智慧露天矿山。1“互联网+”智慧露天矿山总体架构“互联网+”露天煤矿总体架构采用“5+4”模式，即5个层级4个体系，如图1所示。5个层级分别为应用层、支撑层、算法层、数据治理层和数据层；4个体系分别为标准规范体系、安全保障体系、决策支持体系和运维保障体系。其中，系统应用层主要包括：违章行为智能识别系统、多源数据融合的风险预警与防控系统、无人机测量系统、智能调度及物料流规划系统。“互联网+”露天煤矿云可实现各系统平台之间的信息互联互通，实时动态对云平台下属露天煤矿整体风险进行综合评估，指挥调度露天矿山开采。“互联网+”露天煤矿云情景逻辑如图2所示。图图2“互联网+”露天煤矿云情景逻辑2“互联网+”智慧露天矿山系统建设2.1无人机测量系统随着测绘技术的进步，矿山测量的方法也在逐步优化，方法越来越多，精度也越来越高，如今矿山测绘采用最多的是全站仪以及GPS-RTK动态测量技术，这种技术具有集成、自动化程度高的特点，在一定程度上提高了矿山测绘的精度和效率，但由于传统测绘均是采用单点接触式测量，数据采集需人工徒步进行，导致测量作业效率低；对于复杂地带的关键特征点，采集难度大、采集人员安全隐患大；成图误差大，进度慢，增大劳动强度的同时，降低了工作效率，无法真实准确反映露天矿山开采状态，无法满足矿山精细化开采的目标。误差大，进度慢，增大劳动强度的同时，降低了工作效率，无法真实准确反映露天矿山开采状态，无法满足矿山精细化开采的目标。随着无人机技术的发展，将无人机应用在露天矿山测量中来，成为新的露天矿山测量模式。无人机航测通常低空飞行，空域申请便利，对起降场地的要求限制较小，具有机动灵活、高效快速、精细准确、作业成本低、适用范围广、生产周期短、可在恶劣条件下工作等特点，利用简单条件就可以低空飞行，获取影像数据。目前无人机已经具备影像获取、影像处理、影像生成等一套完整的航飞体系，能够在很短时间达到多个地点，满足各类应急测绘和精准测绘需求。无人机系统成像整体流程如图3所示。图3无人机成图流程露天矿山无人机利用技术的应用，将大幅度减少测量作业人员数量和工作量，提高矿山测量精度，实现矿山减人增效，为实现无人化矿山开采提供基础。无人机测量技术已在国内某露天矿进行测量应用。成像效果如图4所示。图图4无人机成像效果2.2智能调度及物料流规划系统由于露天煤矿开采工艺的特殊性，露天矿山智能调度及物料流规划系统，需考虑矿山开采条件和采运排生产系统作业环节，从时空上准确高效定位设备，充分发挥露天矿山自动化、智能化、信息化水平，实现露天矿山开采由劳动密集型向具有高科技特点的技术密集型转变。露天矿山智能调度及物料流开采系统充分利用智能感知、智能控制、物联网、大数据云计算等技术作为支撑，优化配矿算法、GPS卫星定位、无线通信、智能调度算法、三维激光雷达卡车装载方量监测，主要从穿孔、爆破、采掘、运输、排土入手，通过对矿山岩性识别，实时调度定位采运排系统设备，对设备单位工程作业实时把控，抽取设备传感信息数据，结合优化矿山开采运输线路、三维地质模型信息，实时优化矿山开采进度计划，精准调度设备，优化运输路径，智能配矿配采，实现矿山开采成本控制、能耗控制、系统风险控制。露天矿山精准开采系统将各开采工艺环节有机结合，相互关联，综合分析调配，实现矿山精准开采。配，实现矿山精准开采。露天矿智能调度及物料流规划开采系统各环节逻辑架构如图5所示。图5智能调度及物料流规划逻辑架构2.3违章行为智能视频识别系统露天矿山开采是一个复杂的系统工程，涉及的系统繁多、工艺复杂，人机交互作业，且各环节作业场所关联度高。我国露天煤矿基本实现在露天矿场、机修车间、调度室部署了高清摄像头，采集记录人员和设备的作业行为，但没有实现对违章行为视频图像的智能识别和结构化处理功能；造成视频监视系统需要存储空间大、违章行为的识别完全依靠管理人员事后人工识别，调阅视频信息量大，过程繁琐，识别周期长，违章行为识别准确率低；同时，违章行为不能实时识别，报警处置信息联动不及时。针对上述问题，应用当前大数据、边缘计算等手段，构建露天矿违章视频智能识别系统，实现对露天矿山违章行为智能识别管控。露天煤矿智能视频识别系统流程如图6所示。露天煤矿违章行为视频智能识别技术，采用对图片流、视频流的计算机视觉算法，实现对露天矿山人员违章行为的自动抓拍以及违章信息的视觉算法，实现对露天矿山人员违章行为的自动抓拍以及违章信息的自动提取。主要可实现对露天矿山驾驶人员接打电话、抽烟、驾驶室超员、未带安全帽、调度室人员脱岗、区域入侵等行为的智能识别。为实现对全国露天煤矿各类违章视频行为的分析与研究，通过搭建露天矿山违章视频分析云平台，实现对煤矿各类违章视频信息云上分析、云上存储、云上调阅，为煤矿提供云上智能视频识别服务，如图7所示。通过“互联网+VPN”的方式，实现煤矿视频传输，逐步优化云上识别数据算法，为露天煤矿提供高效可用的视频数据行为识别功能。图6违章视频识别流程图图7露天煤矿云上违章行为平台2.4多源数据融合预警防控系统目前我国露天煤矿数据仅仅停留在统计和查询层面，缺乏深层次挖掘，安全生产数据资源开发利用不足，通过接入露天煤矿多源数据(传感器数据、历史事故数据、视频数据、管理数据、气象数据)，建立煤矿安全风险预警防控体系，构建一种数据驱动的煤矿综合风险预警分析模型，对煤矿海量安全生产数据进行分析研判，找出事故发生的区域性、季节性、周期性、关联性等规律特征，实现对露天煤矿精准管控、精准生产、精准施策提供科学决策的需要。多源数据融合的风险预警与防控系统，包括数据融合平台，可提供数据处理分析模型中所需的企业相关数据平台，能够根据标准规范进行抽取、清洗、转换，最后形成数据处理分析模型数据库，形成一套数据清洗整理体系，前期数据通过采集、清洗、反馈、修改、再次采集数据循环，逐步提升数据质量。将煤矿安全生产数据进行云平台接收、选择、存储，不断优化露天煤矿风险预警指标，应用贝叶斯、主成分分析法、基于博弈—可拓理论、BP神经网络等数据算法，进行预警分析模型的构建。利用深度学习不断优化预警分析模型，利用知识图谱，分析各类指标关联性，实现对煤矿整体风险综合研判。同时，根据风险信息情况，构建预警专家处置库以及预警物资管理库，实现露天煤矿实时动态风险预警研判，预警处置信息综合调度。多源数据融合的风险预警与防控系统流程如图8所示。图图8风险预警与防控系统流程3结论(1)人工智能、大数据、云存储等技术的发展，为智慧露天矿山建设提供了专业的技术支撑。基于“互联网+”智慧露天煤矿建设发展目标是实现矿山安全生产、高效开采、风险管控、排查隐患。通过构建多源数据融合平台，根据标准规范进行各类数据抽取、清洗、转换，融合矿山设备、生产、视频等信息，可实现矿山数据云平台汇总及信息共享。(2)通过构建无人机测量系统、智能调度及物料流规