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煤矿智采操作系统建设不能再拖

来源:新能源网
时间:2020-08-07 11:18:21
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煤矿智采操作系统建设不能再拖智能化煤矿建设是煤炭工业高质量发展的重要途径。近年来,随着煤炭产业集中度大幅提高,煤炭生产也加快推进从机械化到自动化、信息化的跨越,煤矿智能化建设基础不

智能化煤矿建设是煤炭工业高质量发展的重要途径。近年来,随着煤炭产业集中度大幅提高,煤炭生产也加快推进从机械化到自动化、信息化的跨越,煤矿智能化建设基础不断夯实。

随着智能化发展加快推进,如何真正实现煤矿无人化开采的问题提上日程。智能手机有安卓操作系统,机器人有ROS操作系统,数控机床有FANUC操作系统,而未来智采工作面还没有一套包容所有智能终端的操作系统,这是智能采煤的软件“技术短板”。

记者近日从中国矿业大学(北京)获悉,中国矿业大学(北京)校长葛世荣团队提出了数字孪生智采工作面技术架构,致力于进一步提高煤矿井下智能化采煤工作面系统集成度和自主交互能力,形成一个智采操作系统。

智能化开采是变革和跨越

从普通机械化开采发展到综合机械化开采后,煤炭开采又要经历从网络化、数字化到智能化的转变。网络化解决了通讯问题,数字化解决了数据的采集和控制问题,智能化将解决哪些问题?

在葛世荣看来,智能化是利用信息感知、人工智能的先进技术,使机器具备自主感知、学习、分析、推理、决策和执行人类的智能活动;煤矿智能化的核心技术,是将高级的人工智能用到采矿过程和装备上,形成无人化的运行或操作。

毫无疑问,煤炭生产技术革命已经对煤矿提出智能化、安全化、绿色化、低碳化新要求。该研究团队指出,智能化煤矿将逐渐经历从人工知识表达到学习,从数据处理到认知、学习、推理,从追求智能机器到人机、脑机协调融合,从聚焦个体智能到群体智能,从拟人化机器人向自主化机器人发展的转变。

葛世荣认为,智采工作面和综采工作面有本质区别,智能化开采不是综合机械化开采的改进,而是变革,甚至是跨越。

“华为、苹果手机有将数据、应用、平台等统一起来针对用户交互服务的操作系统,机器人、机床,以及煤矿现有采煤机、支架、运输机等也都有自身操作系统,但智能化煤矿目前还缺一个操作系统。”如何把工作面、采煤机、支架、刮板运输机和灾害监控系统等联合起来?他指出,“如果用数字孪生智采系统将这些操作统筹起来,每个设备、每个环节的智能终端只要接入这个系统,按需求获取数据传输和控制服务就可以了。”

实际与虚拟同比例呈现

什么是数字孪生?如何用数字孪生构建智能化煤矿的操作系统,又如何理解数字孪生智能采煤工作面?

据葛世荣介绍,数字孪生是数据表征的数字化、数据交互的可视化和融合起来的智能化。“实际上,虚拟现实就是最初级的数字孪生。数字孪生用在采煤工作面上,就像一面数字化镜子,将工作面的实际情况和数字工作面的虚拟情况1:1呈现出来,既包含物理空间信息也出现采煤运行状态信息。”所以,数字孪生必须依赖数字信息和虚拟孪生这两个关键要素。

据悉,目前我国煤矿井下的操作舱、集中监控系统等已具备了数字孪生的基本概念,能对采煤机组进行启停、状态监控,设有全自动运行模式和半自动运行模式。但有待进一步提高数据流的整合、运用和控制能力,形成有执行、反馈、数据汇集及分析优化等功能的闭环系统。

针对设备互联度不够高、信息互通性不够强、人机交互性不够好等问题,面向智采工作面应用场景创新,需将无人驾驶、集群协作的物理智采工作面和远程监控、虚拟运行的数字智采工作面形成数据和信息之间交互。

此外,该团队相关负责人指出,智采工作面的智能仿生特性也将助力数字孪生应用。机器、集群“躯干”构成物流模块;感知、运算“大脑”形成信息模块;5G通信、泛在网“神经”组成通信模块;调姿、调力“脑肌”是控制模块;另外,具象、映射“映像”为孪生模块。对于智能装备而言,通过构造数字孪生体,不仅能高度逼真地反映机器实体的特征、运行和性能,还能以超现实的形式实现机器状态监测评估和健康管理。

实现一网五智一平台融入

记者进一步了解到,葛世荣团队提出的数字孪生智采工作面新系统,将物联网、5G通信、云计算等新技术融于智采工作面,创建出一个精确地虚拟智采工作面的模型,实现智采工作面生产、管理的高度数字化及模块化,为未来自主运行提供新平台,将有助于提升当前智采工作面的自主感知和优化调控能力。

“智能矿山核心要素是一网、五智、一平台。”葛世荣进一步指出,矿山物联网、5G技术等构建一个智采物联网,地质、掘进、开采、运输、安监五大系统要实现高级智能化,最终它们融入数字孪生系统搭建的数据流处理、分析、反馈和调控平台。

据悉,该团队已准备在中煤集团王家岭煤矿进行探索研究,制定了基于数字孪生的智采工作面技术方案。上述负责人介绍,他们构建了物理空间智采工作面数字孪生模型,将基于5G+AI技术,来实现数据驱动的数字孪生智能监控。目前,还需要解决智采工作面数字孪生的数据流智能汇聚、矿山设备故障预知、多模态人机交互等关键技术问题。

葛世荣指出,智能采煤工作面的路还很长,一定要从实际出发,不能一个模式,也不能一蹴而就,需要一步步探索,一点点实现突破。