最新綜述丨王國法院士全面總結煤礦智能化最新技術進展
煤炭是我國一次能源中最經濟、可靠的資源，煤礦智能化是實現煤炭工業高質量發展的核心技術支撐。國家發展改革委、國家能源局等八部委聯合發佈《關於加快煤礦智能化發展的指導意見》後，煤炭行業供給側結構改革和高質量發展腳步逐步加快，人工智能、大數據、雲計算、工業物聯網等新一代信息技術與傳統採礦專業深度融合，推動了整個煤炭行業科技發展與工程應用至新的階段。
近日，王國法院士全面闡述了我國自2019年以來智能化煤礦建設最新進展、煤礦智能化技術最新研發成果、煤礦智能化技術“瓶頸”問題，並提出了井下車輛和機器人電動化、井下無線發射功率、5G煤礦應用場景與生態、透明地質模型、智能巨系統兼容協同等10個煤礦智能化技術發展方向及建設路徑。相關研究成果以《煤礦智能化最新技術進展與問題探討》爲題發表於《煤炭科學技術》2022年第1期。
一、我國智能化煤礦建設最新進展情況（一）建立了煤礦智能化基礎理論體系
在2019年國家自然科學基金重點項目“數字煤礦及智能化開採基礎理論研究”的支持下，相關學者開展了煤礦智能化基礎理論的研究。通過構建煤礦數字邏輯模型、多源異構數據處理理論方法、複雜系統智能控制基礎理論、智能化煤礦系統性維護及智能化開採基礎理論體系，爲煤礦智能決策、精確控制、可靠性保障奠定了理論基礎。
（二）初步建立煤礦智能化標準體系
2020年初，煤礦智能化創新聯盟發佈了《煤礦智能化頂層架構與標準體系框架白皮書》，建立了體系性、繼承性和前瞻性的煤礦智能化標準體系。煤礦智能化標準體系總體框架由通用基礎、支撐技術與平臺、煤礦信息互聯網、智能控制系統及裝備、安全監控及防控裝備、生產保障6類標準組成。
（三）提出和實施分類分級智能化煤礦建設路徑
煤礦智能化建設應結合煤礦具體建設基礎、開採條件等制定切實可行的智能化建設方案，通過分類建設和科學頂層規劃建設開發可迭代發展的系統架構，不斷完善系統智能化，推進智能系統化，分階段實現智能化煤礦初、中、高級建設目標。
（四）形成較爲成熟的智能化高效開採模式
實現了薄煤層和中厚煤層工作面內無人操作遠程控制採煤，厚煤層大采高和超大采高智能化開採，特厚煤層智能化綜放開採。國家能源神東榆家樑煤礦在1.4 m以上煤層實現高質量智能化開採。神東上灣煤礦自2018年起研發應用8.8 m超大采高液壓支架及成套裝備取得成功。陝煤榆北礦業與天地科技等合作研發出10 m超大采高液壓支架樣機，目前正在推進10 m超大采高綜採成套裝備和技術應用。
（五）智能化煤礦建設示範取得成效
目前，全國生產煤礦共計3000多座，其中120萬t以上煤礦1 200餘處，千萬噸級煤礦44處。71處國家首批智能化示範建設煤礦中，井工礦66處，露天礦5處，智能化升級改造煤礦63處，新（改擴）建智能化煤礦8處。已建成500多個智能化工作面。形成了黃陵智能化煤礦建設模式，老礦區複雜條件智能煤礦建設模式，蒙、陝、晉千萬噸級高強開採智能化煤礦建設模式等。
二、煤礦智能化技術最新研發成果
在“煤礦智能化技術最新研發成果”部分，王國法院士分別從智能化煤礦數字邏輯模型與數據推送策略、煤礦巨系統智能化架構與協同機制、5G＋智能化煤礦系統及應用場景、礦井4D-GIS地理信息系統系統、1.1m薄煤層硬煤大功率高效智能化開採成套技術與裝備、“掘錨一體機＋錨運破＋大跨距轉載” 遠程控制智能快速掘進系統成套技術與裝備、智能通風系統、井下鋰電池驅動人車無人駕駛系統及智能調度系統、固定崗位無人值守系統9個方面做了詳細介紹。
三、煤礦智能化技術“瓶頸”問題及解決途徑
（一）井下車輛和機器人電動化問題
由於現階段已經商品化的大容量鋰電池還無法從根本實現不燃燒、不爆炸且大容量鋰電池在爆炸性環境中應用的基礎性研究還不充分，導致安全、便捷、高效的大功率供電問題已成爲制約新能源運輸車輛、井下機器人等裝備研發應用的“卡脖子”技術。解決途徑和展望：近年來國家在推進煤礦裝備智能化、減排低碳方面出臺一系列鼓勵政策，電動化是實現智能清潔礦山的必由之路。由於防爆標準、電池技術水平、批量化應用等多方面的原因，目前大容量鋰電池是實現電動化的唯一途徑。爲保障使用安全，建議國家在政策保障、科研投入等方面給予支持，在防爆設計、井下充換電、隔爆新型材料、大數據遠程監測與故障預警等方面開展專項研究，組織編制安全標準與技術規範，爲礦用裝備的綠色新能源化創造條件。
（二）井下無線發射功率問題
電磁能防爆問題涉及防爆領域、射頻通信領域、電磁波領域等多個學科交叉，技術難度較大，基礎性研究較少，缺乏針對煤礦井下電磁環境的可信基礎試驗數據，電磁能防爆問題亟待解決。
解決途徑和展望：建議聯合防爆、無線通信、電磁波等相關領域的優質資源，集中開展針對電磁波防爆標準限值的基礎性研究，從防爆機理入手，對適用於爆炸性環境的電磁波防爆技術進行相關理論研究及基礎試驗研究，提出滿足煤礦井下防爆安全要求的無線射頻設備安全技術要求及評估與檢測方法，進行鍼對性的全方位研究。
（三）5G煤礦應用場景與生態問題
截至目前，各大煤礦已結合自身特點分別在基於5G技術的高清視頻傳輸、固定硐室巡檢、掘進機遠程控制、多傳感器接入與互聯等方面做了大量有益的探索。但5G技術在煤礦的應用仍處於網絡改進層面；其次，針對5G煤礦應用的場景關鍵技術和業務模式尚未突破；再者，相關軟硬件生態尚未形成，難以形成技術和應用爆發點。
（四）“透明地質模型”問題
目前透明地質模型構建存在高精度實時動態探查技術與裝備、多源地質數據融合與建模算法、透明地質集成與共享軟件平臺等方面的制約；探查技術與裝備智能化、精準化、實效性、共享性還無法滿足智能化採掘需求；透明地質建模對於多源地質數據的挖掘不充分，嚴重依賴於點數據的內插，建模算法的區域適配性不足；透明地質模型在與煤礦採掘系統集成應用和數據共享方面仍缺乏有效的融合聯動和實時互饋，地質預測預報缺乏動態地質信息支撐。
解決途徑與展望：①研發高精度隨鑽、隨掘和隨採動態探查技術與裝備，實現採掘工作面模型實時動態更新和預測預報；②研究礦井多源地質數據融合技術，結合區域地質沉積規律優化插值算法，充分利用地質數據和適配算法構建高精度多屬性地質模型；③研發一體化透明地質軟件平臺，實現地質數據的統一存儲、管理和融合；④採用優化插值算法構建高精度多屬性模型，實現實時動態探查數據與地質模型的互饋，並與採掘系統深度融合聯動和數據共享，實時提供並更新採掘截割軌跡及隱蔽致災因素預測預報。
（五）智能巨系統兼容協同問題
煤礦智能化巨系統兼容協同制約因素主要表現爲數據標準尚未實現統一、網絡通信協議兼容性差、業務系統兼容性較差、系統間協同控制兼容性差。
解決途徑與展望：①從全礦井設計出發，規範智能化煤礦數據中心、主幹網絡等；②實行全面的數據標準化；③網絡傳輸要具有強實時性，滿足智能系統長時可靠運行的需求；④系統開放性，對於新建礦井，所選系統能夠支持多種開採裝備應用程序的開發與部署。
（六）連續自動掘進與掘支平行問題
存在的主要問題爲採掘失衡、掘支失衡、裝備適應性差。
解決途徑與展望：全面提高探、掘、支、運、輔等各環節的自動化水平，是智能化掘進發展的重點。針對不同礦井和工作面條件，研究開發不同的設備配套模式，在設備選型前進行專業化論證，提高技術適應性；同時，需要不斷提升基礎工業水平，增強設備可靠性。
（七）採煤工作自動調高與調直問題
針對工作面自動調高的問題，難點不在於如何調高，而在於如何確定調高的依據和調高的策略。
解決途徑與展望：基於兩巷煤巖識別的截割曲線規劃或者調高控制策略研究是比較符合現場實際的解決方案之一。目前待發展的技術主要有回採煤層地質體三維物探原理與技術、三維地質精細建模技術、基於三維地質精細模型的工作面自動調高策略等。同時急需研發精度可控、常態可靠的推移執行機構和反饋測量傳感裝置。
（八）無人操作系統常態化運行可靠性問題
目前研究的痛點問題主要包括傳統傳感器使用受限、設備可靠性相關傳感手段單一、缺乏故障特徵樣本等。
解決途徑與展望：煤礦智能化系統可靠性技術架構包含了物理設備層、信息採集層、數據處理層和模型應用層。物理設備層包括採煤機、液壓支架、刮板輸送機、掘進機等設備，信息採集層包括數據採集與傳輸；數據處理層包括數據清洗、特徵提取及結果存儲等；模型應用層包括健康狀態評估、剩餘壽命預測、維護決策等。
（九）ABCD＋煤礦技術體系問題
“ABCD”技術體系，即人工智能（Artificial Intelligence, AI）、區塊鏈（Blockchain）、雲計算（Cloud computing）、大數據（big Data）等新信息技術的緊密結合，形成現代能源礦業數據管理與應用技術體系，從而助力煤礦企業數字化轉型，推動數據智能。目前煤礦ABCD＋煤礦技術體系應用過程中，以下問題亟待解決：未構建開放的大數據平臺、數據治理重視不足、煤礦數據訓練樣本缺失、煤礦系統智能化需數據迭代等。解決途徑與展望：建設具有統一數據存儲標準、統一數據治理流程、多場景化數據應用的集存儲、計算於一體的綜合性煤礦行業雲平臺，解決煤礦生產系統信息孤島問題，促進煤礦企業之間的互聯互通，將數字與算法真正資產化，構建場景化大數據模型，挖掘數據關聯關係與決策處理策略，構建煤礦開採與安全行爲的決策知識圖譜。
（十）柔性煤炭生產供給體系問題
主要問題爲調節空間受限、影響煤炭企業正常生產工序、影響煤炭企業總收入、煤礦安全隱患增加等。
這項研究得到了國家自然科學基金重點資助項目、中國煤炭科工集團科技專項重點資助項目的資金支持。
文章部分圖片：
煤礦智能化標準體系
智能化煤礦信息模型構建
智能化煤礦數據標準體系
煤礦巨系統智能化雲邊端架構
薄煤層多系統融合智能化控制系統
智能通風系統架構設計
引用格式
王國法.煤礦智能化最新技術進展與問題探討［J］.煤炭科學技術,2022,50（1）：1-27.
WANG Guofa.Discussion on latest technological progress and problems of coal mine intelligence［J].Coal Science and Technology,2022,50（1）:1-27.
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