神华智能矿山建设关键技术研发与示范
本文选题:智能矿山 + 数字矿山 ; 参考:《煤炭学报》2016年12期
【摘要】:探讨了智能矿山的内涵,指出智能矿山是以矿山物联网为技术手段在数字矿山基础上的发展与创新,是将感知信息提炼为决策智慧、将决策智慧转化为执行能力的过程。设计了智能矿山5层架构体系并对其关键技术进行攻关,包括面向3个聚焦感知的泛在智能感知技术、面向海量感知数据的"一网一站"传输技术、面向区域矿井群的一体化软件平台研发和面向集团战略落地的业务流程标准化,实现从感知、传输、分析、决策的智能化和一体化。以锦界煤矿为示范点,展开了智能矿山示范工程建设。在示范工程实施过程中,除智能传感与集成化传输、生产过程自动化控制、矿山生产集成化系统监控、计划协同与生产执行系统外,重点强化了智能矿山体系中的"智慧"和"能力"平台建设,主要包括大数据中心和决策分析平台。实践表明,智能矿山可大幅提升生产效率、降低运营成本,是促进煤矿集团转型升级的关键举措。
[Abstract]:This paper discusses the connotation of intelligent mine, and points out that intelligent mine is the development and innovation based on digital mine with the mine internet of things as the technical means, and it is the process of abstracting the perceptual information into the decision-making wisdom and transforming the decision-making wisdom into the executive ability. The five-layer architecture of intelligent mine is designed and the key technologies are addressed, including the ubiquitous intelligent sensing technology for three focused perception and the "one network, one station" transmission technology for mass perceptual data. The research and development of integrated software platform for regional mine group and the standardization of business process oriented to group strategy can realize the intelligence and integration of perception, transmission, analysis and decision making. Taking Jinjie coal mine as demonstration point, the demonstration project construction of intelligent mine was carried out. In the process of demonstration project, besides intelligent sensing and integrated transmission, production process automation control, mine production integrated system monitoring, plan coordination and production execution system, The construction of "intelligence" and "ability" platform in intelligent mine system is emphasized, including big data center and decision analysis platform. Practice shows that intelligent mine can greatly improve production efficiency and reduce operation cost, which is a key measure to promote the transformation and upgrading of coal mining group.
【作者单位】: 神华集团有限责任公司;
【基金】:国家高技术研究发展计划(863)资助项目(2012AA062203)
【分类号】:TD67
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,本文编号:2115492
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