煤炭智能开采装备的云端协作

21/24煤炭智能开采装备的云端协作第一部分智能开采装备云端协作架构 2第二部分云平台与装备互联互通技术 5第三部分数据采集与传输机制 8第四部分云端数据处理与分析 11第五部分智能决策与控制策略优化 14第六部分远程协作与实时监控 16第七部分云端辅助运维与故障诊断 19第八部分云端协作的安全与隐私保障 21

第一部分智能开采装备云端协作架构关键词关键要点智能开采装备互联互通

1.基于工业互联网平台实现装备间的互联互通，消除信息孤岛，实现数据共享。

2.采用物联网技术，通过传感器、控制器和通信网络，实时采集和传输装备运行数据。

3.构建统一的数据交换标准，确保不同装备之间能够无缝交换信息，避免数据兼容性问题。

大数据分析与决策辅助

1.收集和存储海量装备运行数据，进行数据清洗、预处理和分析，提取有价值的信息。

2.基于大数据分析，识别装备运行趋势和潜在风险，预测故障发生概率，提前预警。

3.利用人工智能算法，建立模型辅助决策，为运维人员提供科学合理的操作建议，提高决策准确性。

设备远程运维

1.通过远程运维平台，实现对装备远程监控、故障诊断和修复。

2.采用增强现实和虚拟现实技术，为运维人员提供沉浸式的远程操作体验。

3.远程运维专家可通过云端协助，指导现场人员解决复杂故障，缩短故障处理时间。

故障预测与健康管理

1.利用大数据分析和机器学习算法建立装备健康模型，预测潜在故障。

2.通过健康监测传感器，实时采集装备运行参数，评估装备健康状况。

3.根据健康状态评估结果，制定预防性维护计划，避免故障发生，延长装备使用寿命。

作业优化与流程管理

1.基于云端协作平台，优化作业流程，实现协同调度和资源共享。

2.利用人工智能技术，实现自动规划和优化任务分配，提高作业效率。

3.通过云端平台实时监控作业进展，及时发现并解决问题，保障作业安全。

安全保障

1.采用多层加密技术和权限控制机制，确保数据安全性和私密性。

2.建立网络安全防护体系，防止网络攻击和病毒入侵。

3.符合行业安全标准和法规要求，保障云端协作系统安全稳定运行。智能开采装备云端协作架构

智能开采装备云端协作架构是一种基于云计算技术，将智能开采装备与云端平台相连接，实现数据采集、传输、存储、处理、分析和应用的协同工作模式。其核心思想是将开采装备的智能化功能与云平台的强大计算能力和海量数据处理能力相结合，形成一个高效、可靠、可扩展的智能开采装备协作体系。

该架构主要包括以下几个部分：

1.数据采集层

负责采集智能开采装备的运行数据，包括传感器数据、位置数据、设备状态数据等。数据采集设备通常安装在开采装备上，通过有线或无线网络将数据传输到云端平台。

2.数据传输层

负责将采集到的数据安全、可靠地传输到云端平台。数据传输通常采用工业物联网（IIoT）技术，如MQTT、OPCUA等，确保数据的实时性和完整性。

3.云端平台

负责存储、处理和分析开采装备的运行数据。平台提供大数据存储、边缘计算、人工智能算法和可视化界面，支持数据监控、故障诊断、预测维护和优化控制等应用。

4.数据处理层

负责对采集到的数据进行处理和分析。包括数据清洗、特征提取、时序分析、机器学习算法等，从中提取有价值的信息和知识。

5.应用层

负责将处理后的数据应用到实际的开采场景中。包括远程监控、故障诊断、预测维护、优化控制、安全管理等功能，提升开采装备的运行效率和安全性。

6.人机交互层

负责提供人机交互界面，让用户可以方便地访问和操作云端平台。包括仪表盘、报告、告警以及移动应用程序等。

协作机制

智能开采装备云端协作架构通过以下机制实现协同工作：

*数据共享：将开采装备的运行数据上传到云端平台，实现不同装备之间的数据共享和互操作。

*远程控制：通过云端平台，用户可以远程控制开采装备，实现远程启动、停止、参数调整等操作。

*实时监控：云端平台提供实时监控功能，用户可以随时随地查看开采装备的运行状态和数据。

*故障诊断：云端平台利用人工智能算法进行故障诊断，及时发现和定位开采装备的潜在故障。

*预测维护：云端平台基于大数据分析和机器学习模型，预测开采装备的故障风险，指导用户进行预防性维护。

*优化控制：云端平台通过优化算法，优化开采装备的运行参数，提高生产效率和降低能耗。

优势

智能开采装备云端协作架构具有以下优势：

*提升数据利用率：将分散在各开采装备上的数据集中到云端平台，实现数据的有效利用和价值挖掘。

*提高运行效率：通过远程监控、故障诊断和优化控制，提高开采装备的运行效率，减少停机时间。

*降低维护成本：通过预测维护，及时发现和处理潜在故障，降低维护成本和维修难度。

*提升安全水平：通过实时监控和安全管理，提升开采装备的安全水平，减少安全事故的发生。

*促进协同作业：通过数据共享和远程控制，实现不同开采装备之间的协同作业，提升整体开采效率。

*支持远程管理：用户可以通过移动应用程序或网页界面，随时随地访问和管理开采装备，方便远程管理和决策。第二部分云平台与装备互联互通技术关键词关键要点【传感器技术】:

1.多种传感器部署于装备各关键节点，实时采集振动、温度、位置等数据，全面感知装备运行状态。

2.传感器采用先进的无线通信技术，数据传输稳定可靠，降低故障诊断时间。

3.传感器数据经预处理和融合，形成装备运行健康状态评估依据。

【通信技术】:

云平台与装备互联互通技术

云平台与装备互联互通技术是实现煤炭智能开采的关键技术之一，通过建立云平台与装备的互联互通，可以实现装备远程控制、数据采集、信息共享、远程诊断和故障排查等功能，有效提升煤炭开采的效率和安全性。

1.云平台与装备互联互通架构

云平台与装备互联互通架构主要包括以下几个部分：

*云平台：作为数据汇聚、处理和分析中心，云平台负责采集和存储装备数据，并提供数据分析、可视化和控制等功能。云平台可采用私有云、公有云或混合云模式部署。

*数据采集系统：安装在装备上的传感器和数据采集设备，负责采集装备的运行数据、状态数据和环境数据等信息。

*通信网络：包括有线网络、无线网络和工业互联网通信技术，负责装备与云平台的数据传输。

*设备网关：连接装备和通信网络的设备，负责数据的协议转换、数据加密和数据转发等功能。

2.数据采集与传输

通过数据采集系统，装备的运行数据、状态数据和环境数据等信息被采集并传输到云平台。数据采集方式主要有：

*有线采集：通过以太网、PROFIBUS、CAN总线等有线通信方式采集数据。

*无线采集：通过ZigBee、LoRa、5G等无线通信技术采集数据。

3.数据处理与分析

云平台对采集到的数据进行处理和分析，包括：

*清洗与预处理：对采集到的数据进行清洗、筛选和预处理，去除异常值和噪声。

*数据存储管理：将处理后的数据存储在云平台的数据库中，并建立数据索引和查询机制。

*数据分析与挖掘：采用机器学习、大数据分析等技术对数据进行分析和挖掘，找出装备运行规律和异常状况。

4.远程控制与故障诊断

基于云平台与装备的互联互通，可以实现远程控制和故障诊断功能：

*远程控制：通过云平台对装备进行远程控制，调整装备的参数和工作状态，提升装备的运行效率。

*故障诊断：对装备的运行数据和状态数据进行实时监控和分析，及时发现故障和异常，并提供故障诊断报告，辅助维修人员快速排查故障。

5.信息共享与协作

云平台为不同用户提供了信息共享和协作平台，包括：

*数据共享：采集的装备数据可以在云平台上与相关人员和部门共享，便于协同分析和决策。

*协同工作：云平台提供协同工作功能，允许不同用户同时访问和编辑数据，提升协作效率。

6.应用示例

云平台与装备互联互通技术已在煤炭开采领域得到广泛应用，例如：

*远程监控与控制：实现对采煤机、掘进机等装备的远程监控和控制，提升开采效率和安全性。

*故障诊断与预测维护：通过对装备运行数据的分析，及时发现故障和预测可能发生的故障，进行预防性维护，降低维修成本和提高设备利用率。

*智能调度与优化：基于装备的实时运行数据和环境数据，优化开采调度和设备配置，提升整体开采效率。第三部分数据采集与传输机制关键词关键要点实时数据采集

1.高精度传感器：采用多种传感器，如激光雷达、超声波传感、惯性导航等，实时采集煤矿开采作业现场的各种数据，如煤层厚度、采高、岩石性质等。

2.多源异构集成：将不同类型的传感器数据融合起来，形成多维度的采矿现场信息，提高数据采集的全面性和准确性。

3.边缘计算优化：在采矿现场部署边缘计算设备，进行实时数据预处理和滤波，减少数据传输量，提高数据传输效率。

无线数据传输

1.低延时网络：采用5G、Wi-Fi6等低延时网络技术，实现数据的快速、稳定传输，满足煤矿开采作业的实时性要求。

2.网络冗余设计：设计多路径网络架构，引入冗余链路，增强网络可靠性，确保数据传输的连续性。

3.自适应传输策略：根据网络状况自动调整数据传输速率和协议，优化传输效率，提高数据传输的可靠性和稳定性。

数据安全保障

1.安全认证机制：采用多种安全认证机制，如数字证书、生物识别等，确保数据的真实性和完整性。

2.数据加密传输：采用先进的加密算法，对数据进行加密传输，防止数据泄露和篡改。

3.访问控制策略：建立严格的访问控制策略，限制对数据的访问权限，防止未授权访问。

数据云端存储

1.海量数据存储：采用分布式存储架构，提供海量的数据存储空间，满足煤矿开采过程中产生的庞大数据存储需求。

2.弹性可扩展：支持弹性扩展，根据数据量变化自动调整存储容量，确保数据存储的可靠性和稳定性。

3.智能数据归档：采用智能数据归档机制，将不经常访问的数据归档到低成本存储介质，优化存储成本。

数据处理与分析

1.大数据处理引擎：采用大数据处理引擎，如Hadoop、Spark等，高效处理海量数据，提取有价值的信息。

2.机器学习算法：应用机器学习算法，对数据进行智能分析，识别模式、预测趋势，辅助煤矿开采决策。

3.可视化分析工具：提供可视化分析工具，帮助用户直观地理解数据，发现问题，制定优化方案。

系统集成与协同

1.多系统集成：将煤炭智能开采装备与其他系统（如生产管理系统、调度系统等）集成起来，实现数据共享和业务协同。

2.统一数据标准：建立统一的数据标准，规范数据格式和数据交换协议，确保不同系统之间顺畅的数据交互。

3.实时协同控制：实现装备之间、装备与系统之间实时协同控制，优化开采决策，提高开采效率。数据采集与传输机制

1.传感器及数据采集

煤炭智能开采装备具备各种传感器，包括温度传感器、湿度传感器、加速度传感器、压力传感器、光电传感器等，实时采集装备运行过程中产生的数据。

2.通信网络

通过有线或无线通信网络（如以太网、Wi-Fi、5G）将传感器数据传输至云平台。有线网络稳定可靠，但受布线限制，而无线网络灵活，适用于复杂环境，但受信号强度、干扰等影响。

3.数据采集方式

轮询式采集：传感器定期将数据上传至云平台，易于实现，但实时性较差。

事件驱动采集：只有当传感器检测到特定事件（如阈值超出）时才触发数据上传，实时性高，但可能导致数据丢失。

周期性采集和事件驱动采集相结合：既能保证数据实时性，又能避免数据丢失。

4.数据传输协议

MQTT（MessageQueuingTelemetryTransport）：轻量级协议，适合低带宽、高延迟场景。

OPCUA（OpenPlatformCommunicationsUnifiedArchitecture）：面向工业自动化领域的标准化协议，提供丰富的通信功能。

EtherCAT（EthernetforControlAutomationTechnology）：高性能工业总线协议，支持高速、实时数据传输。

5.边缘计算

在采集终端附近进行部分数据处理，减轻云平台压力，提高数据传输效率。可实现数据预处理、滤波、聚合等功能。

6.数据传输安全

为了确保数据传输安全，采用以下措施：

*数据加密：使用加密算法加密数据，防止窃取。

*身份认证：通过证书、数字签名等方式验证网络实体身份。

*访问控制：限制对敏感数据的访问，只有经过授权的用户才能获取。

*数据冗余：在不同位置存储副本数据，提高数据的可靠性和可用性。

7.数据传输优化

*数据压缩：减少传感器数据体积，降低传输带宽需求。

*分包传输：将大数据包分割成较小的数据块，提高网络可靠性。

*流量控制：根据网络状况动态调整数据传输速率，避免网络拥塞。

*网络冗余：使用多条通信路径，增加数据传输可靠性。

通过优化数据采集与传输机制，确保煤炭智能开采装备产生的海量数据及时、安全、高效地传输至云平台，为后续的数据分析、预测和决策提供基础。第四部分云端数据处理与分析关键词关键要点煤炭智能开采装备云端协作数据预处理

1.数据清洗与标准化：消除数据中的噪声、异常值，统一数据格式，确保数据质量。

2.数据融合与关联性识别：将来自不同设备、不同时间的数据融合在一起，识别数据之间的关联关系，建立统一数据视图。

3.特征工程：提取数据中的关键特征，构建用于模型训练和分析的特征集，提升模型的预测准确性。

煤炭智能开采装备云端协作数据分析

1.统计分析和可视化：对数据进行统计分析，如频率分布、聚类分析，并通过可视化手段呈现分析结果，辅助决策制定。

2.机器学习与深度学习：利用机器学习和深度学习算法，对数据进行模式识别、预测和分类，实现智能装备故障诊断、产量预测等功能。

3.时序数据分析：分析煤炭开采过程中产生的时序数据，如装备运行状态、产量变化，识别趋势和异常，为智能决策提供依据。云端数据采集与处理

云端协作的关键在于实现设备数据的实时采集和处理，以便做出明智的决策并优化开采运营。以下介绍云端数据采集与处理的关键技术：

1.实时数据采集

*传感器网络：传感器安装在采煤机、输送机和其它设备上，实时收集数据，如机器状态、产量、能源消耗和环境参数。

*物联网络：传感器数据通过无线或有线网络传输到云端，实现数据实时上传。

2.云端数据存储

*云端数据仓库：存储和管理所有从设备收集的数据，包括历史数据和实时数据。

*数据压缩和优化：对数据进行压缩和优化，减少存储成本和带宽占用。

3.数据处理与分析

*实时数据分析：利用机器学习和人工智能算法，实时分析传感器数据，识别异常、故障和操作效率低下。

*历史数据分析：通过分析历史数据，识别模式、预测设备故障并优化维护策略。

*数据可视化：使用图表、仪表板和其他可视化技术，直观地显示数据，便于进行决策。

4.数据安全和隐私

*数据加密：通过加密技术，确保数据在传输和存储期间的安全性。

*访问控制：实施访问控制系统，限制对数据的访问，仅授权用户可以访问。

*数据备份和恢复：定期备份数据，并在数据丢失或损坏时进行恢复。

5.数据共享与协作

*数据共享平台：提供一个平台，供用户之间共享数据和协作，包括设备供应商、矿业公司和研究机构。

*开放API：通过开放API，允许第三方应用程序访问和集成数据，以实现进一步的分析和创新。

云端数据采集与处理的优势

*实时监控和故障预测：实现设备实时监控，预测故障并提前进行维护，减少停机时间。

*能源效率优化：分析能耗数据，识别节能潜力，优化开采运营。

*安全风险控制：监测环境参数，如空气和粉尘浓度，防止安全事故。

*精益管理：识别并消除浪费，优化流程，降低开采成本。

*持续改进：利用数据驱动的洞察力，持续改进开采运营，实现更高效率和盈利能力。第五部分智能决策与控制策略优化关键词关键要点【煤炭智能装备云端决策与优化】

1.实时数据采集与分析：利用传感器和物联网技术实时采集煤炭开采装备的数据，包括生产效率、设备状态、环境参数等，为后续决策提供依据。

2.数字化模型与仿真：建立煤炭开采装备的数字化模型，通过仿真技术预测不同开采方案和控制策略的影响，优化决策制定。

3.人工智能与机器学习：运用人工智能和机器学习技术，处理海量数据，识别模式并自动优化决策，提高开采效率和安全性。

【云端协作与远程运维】

智能决策与控制策略优化

1.智能决策与控制优化概述

煤炭智能开采装备的智能决策与控制策略优化旨在利用先进的算法和技术，提升装备的自主性和决策能力，实现以下目标：

*优化开采工艺参数，提升采煤效率和资源利用率。

*实时监测和控制装备状态，防止故障和提高安全性。

*优化调度和控制策略，提高产能和降低成本。

2.算法和技术

智能决策与控制策略优化常用的算法和技术包括：

*模糊逻辑：用于处理不确定性和模糊信息，建立非线性的决策规则。

*神经网络：能够从数据中学习复杂关系，实现自动特征提取和决策分类。

*强化学习：通过试错学习，优化控制策略，实现长期的最优决策。

*遗传算法：一个启发式搜索算法，用于复杂问题的优化和最优解寻找。

3.应用场景

智能决策与控制策略优化在煤炭智能开采装备中得到广泛应用，包括：

*采煤机：优化采煤速度、切削深度和推进角度，提高采煤效率和煤炭质量。

*综采工作面：协调采煤机、运输机和支架等设备的协作，提高掘进效率和安全性。

*运输系统：优化输煤皮带和运输车辆的运行策略，提高运输效率和降低成本。

*安全监测系统：实时监测装备状态、环境参数和人员安全，及时预警和采取措施，提升安全保障水平。

4.案例分析

案例1：采煤机智能控制策略优化

利用模糊逻辑和神经网络相结合的算法，优化采煤机的切削参数，实现不同地质条件下的自适应控制。该策略显著提高了采煤效率，降低了能耗和煤炭浪费。

案例2：综采工作面智能调度系统

基于强化学习算法，建立了综采工作面设备协作与调度模型。该系统通过实时数据采集和决策优化，实现了设备协同高效运行，提升了掘进速度和掘进质量。

5.关键技术指标

智能决策与控制策略优化关键技术指标包括：

*决策准确率：决策符合实际情况和目标的程度。

*控制稳定性：控制策略在不同工况下保持稳定运行的程度。

*优化效果：优化策略对装备性能和指标的提升程度。

6.未来发展趋势

智能决策与控制策略优化将向以下方向发展：

*算法复杂度提升：应用更先进的机器学习和深度学习算法，进一步提升决策准确性和控制稳定性。

*数据融合和分析：利用大数据和物联网技术，融合多源数据，实现全面感知和深度分析，提高决策质量。

*人机交互优化：探索自然语言处理和虚拟现实技术，提升人机交互体验，增强决策辅助功能。

结论

煤炭智能开采装备的智能决策与控制策略优化是提高装备自主性、提升技术水平的关键技术。通过先进的算法和技术应用，智能决策与控制策略优化实现了开采工艺优化、状态监测与控制、调度决策优化和安全保障提升等目标，为煤炭开采行业转型升级奠定了坚实基础。第六部分远程协作与实时监控关键词关键要点【远程协作】：

*

1.远程专家支持：实现异地专家对前线作业的远程指导，提供技术支持和问题解决。

2.多方实时沟通：建立跨地域、多岗位间的实时沟通渠道，方便项目团队成员随时交流、协商和决策。

3.协同作业管理：实现项目进度、作业计划和任务分配的协同管理，确保团队成员高效协作。

【实时监控】：

*远程协作与实时监控

煤炭智能开采装备的云端协作平台搭建了完善的远程协作与实时监控体系，实现了矿山采掘过程的实时感知、远程操控和协同作业。

远程协作

*远程控制：基于物联网、5G网络等技术，云端平台可实现对矿区内的智能采掘装备进行远程控制，包括操控设备移动、作业参数调整、故障诊断和应急处理等。

*协同作业：平台提供实时数据共享和通信协作机制，采掘人员可跨地域、跨部门协作，共同制定采掘计划、调配资源和解决问题。

*专家远程指导：矿区外专家可通过云端平台远程接入现场，实时了解采掘情况，并根据经验和知识提供指导和协助，提升采掘作业效率和安全性。

实时监控

*设备实时监测：平台通过传感器、数据采集器等设备实时采集矿区内智能采掘装备的运行参数、作业状态、位置信息等数据，并传输至云端进行集中处理和分析。

*环境监测：云端平台整合了气体、粉尘、温度等环境监测传感器的数据，实现对矿区作业环境的实时监控，及时预警安全隐患，保障开采人员安全。

*采掘过程监控：平台可对采掘过程中的关键环节进行实时监控，例如掘进、爆破、运输等，通过数据分析和可视化展示，辅助开采人员优化作业流程和提高采掘效率。

*数据分析与异常报警：平台采用大数据分析和机器学习技术，对采集的数据进行综合分析，建立设备故障预测模型和环境异常预警机制，及时发现潜在风险，并向相关人员发出报警提示。

具体实现

远程协作与实时监控功能的实现依赖于以下技术：

*5G网络：为远程控制、实时传输和协同作业提供高速、低延迟的网络环境。

*物联网技术：连接传感器、采集设备和智能采掘装备，实现数据采集和控制。

*云计算平台：提供数据存储、处理和分析能力，支撑远程协作和实时监控应用。

*人机交互技术：增强人机交互体验，实现设备操控、数据可视化和协作沟通。

*数据安全技术：保障数据传输和存储安全，防止数据泄露和恶意攻击。

应用价值

远程协作与实时监控功能为煤炭智能开采带来了以下价值：

*提升作业效率：远程控制和协同作业缩短了决策和执行时间，提高了采掘作业效率。

*保障安全生产：实时监控预警事故隐患，及时发现安全问题，保障采掘人员安全和设备稳定运行。

*优化资源配置：实时数据分析和可视化展示帮助管理人员了解采掘现状，优化资源配置和决策制定。

*降低运营成本：远程控制减少现场人员开支，实时监控提升设备利用率，降低运营成本。

*促进技术进步：远程协作促进专家经验分享和技术创新，推动煤炭智能开采技术进步。第七部分云端辅助运维与故障诊断关键词关键要点【云端辅助运维与故障诊断】

1.云计算平台用于收集和存储海量数据：煤炭智能开采装备运行过程中产生的数据量巨大，云计算平台提供了一个成本效益高、可扩展性强的存储和处理平台，可以方便地收集、存储和分析这些数据。

2.大数据分析技术进行故障预测和预警：通过对历史数据和实时数据的分析，大数据分析技术可以识别出装备潜在的故障模式和趋势，并提前发出预警，为维护人员提供充足的反应时间。

3.远程监控和诊断功能：云端平台支持远程监控和诊断功能，维护人员可以在任何地点通过网络实时查看装备运行状态，并进行远程故障诊断，及时发现和解决问题，提高维护效率。

【故障知识库与专家诊断】

云端辅助运维与故障诊断

云端辅助运维与故障诊断是煤炭智能开采装备云端协作的关键功能之一，利用云平台强大数据处理和分析能力，实现装备实时诊断、故障预测和远程运维。

实时诊断

云平台通过汇集装备传感器数据、历史运行数据和维护信息，建立装备数字模型，实时监测装备运行状态，包括：

*装备关键部件温度、振动、压力等参数监控

*煤层地质参数（如厚度、倾角、硬度）实时采集

*周边环境数据（如温度、湿度、风速）监测

通过对这些数据的分析，云平台可以实时识别装备异常运行模式或潜在故障征兆，并及时向运维人员发出预警，有效避免重大故障发生。

故障预测

云平台利用人工智能算法，根据历史故障数据和装备运行数据，建立故障预测模型，预测装备未来故障发生概率。具体步骤如下：

*数据预处理：清洗、归一化和降维历史故障数据和装备运行数据。

*特征工程：提取故障相关特征，包括传感器参数、环境因素和维护记录。

*模型训练：应用机器学习算法（如支持向量机、决策树、随机森林）训练故障预测模型。

*模型评估：使用交叉验证或独立测试集评估模型性能，包括准确率、召回率和F1值。

通过故障预测模型，云平台可以提前预知装备故障，并提前安排检修维护，提高设备利用率，降低故障影响。

远程运维

云平台通过远程运维模块，实现对装备的远程操作和维护，包括：

*远程控制：通过安全网络连接，运维人员可以远程控制装备，调节参数、启动/停止设备。

*远程监控：实时显示装备运行画面和数据，包括传感器数据、故障报警等，方便运维人员随时掌握装备运行情况。

*远程诊断：基于云平台故障诊断功能，运维人员可以远程诊断装备故障，并提供维修指导。

*远程升级：通过云平台将软件更新包传输到装备，实现远程软件升级，方便快捷。

云端远程运维功能极大提高了运维效率，降低了运维成本，保障了装备稳定运行，提高了开采效率。第八部分云端协作的安全与隐私保障关键词关键要点数据安全保障

1.数据加密与访问控制：对煤炭智能开采装备产生的数据进行加密处理