王海軍，曹 云，王洪磊

(1.煤炭科學(xué)研究總院有限公司，北京 100013；2.中煤科工西安研究院(集團(tuán))有限公司，陜西 西安 710077)

隨著碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo)的提出，煤炭行業(yè)需要加快轉(zhuǎn)變發(fā)展方式，加速步入高質(zhì)量發(fā)展的新階段[1]。煤礦智能化是煤炭行業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的核心技術(shù)支撐，是實(shí)現(xiàn)煤炭安全、綠色、高效開采的必由之路，關(guān)鍵在于通過技術(shù)革新，推動(dòng)與新技術(shù)、新產(chǎn)業(yè)的深度融合，發(fā)展運(yùn)用新業(yè)態(tài)、新模式，促進(jìn)煤炭開發(fā)利用全過程、全要素的高質(zhì)量發(fā)展，加速優(yōu)化要素配置，增強(qiáng)節(jié)能降耗，提升精準(zhǔn)保障供應(yīng)能力，依靠新技術(shù)新裝備實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)、加工、儲(chǔ)運(yùn)、消費(fèi)全過程安全、綠色、低碳、經(jīng)濟(jì)。煤炭行業(yè)只有增加對(duì)劇烈變化的政策、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)環(huán)境的適應(yīng)能力才能有效構(gòu)建煤炭行業(yè)發(fā)展新格局[2]。2020 年2 月，隨著國家八部委聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于加快煤礦智能化發(fā)展的指導(dǎo)意見》，以科技創(chuàng)新為根本動(dòng)力，推動(dòng)智能化技術(shù)與煤炭產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展[3-4]，成為我國煤炭工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)思想，煤炭行業(yè)的發(fā)展步入了難得的機(jī)遇期。2021 年6 月，由國家能源局、國家礦山安全監(jiān)察局聯(lián)合印發(fā)的《煤礦智能化建設(shè)指南(2021 年版)》規(guī)范了煤礦企業(yè)的智能化建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)，明確了智能化煤礦各系統(tǒng)的建設(shè)內(nèi)容與功能要求，提出將人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、機(jī)器人、智能裝備等與煤炭開發(fā)技術(shù)深度融合，煤炭企業(yè)實(shí)現(xiàn)全過程智能化運(yùn)行。隨著煤炭行業(yè)的智能化建設(shè)推進(jìn)，目前已實(shí)現(xiàn)了煤礦部分場景的減人提效，初步建成了一批不同類型、不同模式的智能化示范煤礦。

在煤礦智能化的理論體系探索和建設(shè)實(shí)踐方面，李泉新等[5]建立了煤礦智能化基礎(chǔ)理論體系，通過構(gòu)建煤礦數(shù)字邏輯模型、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)處理理論方法、復(fù)雜系統(tǒng)智能控制基礎(chǔ)理論、智能化煤礦系統(tǒng)性維護(hù)及智能化開采基礎(chǔ)理論體系，為煤礦智能決策、精確控制、可靠性保障奠定了理論基礎(chǔ)。煤礦智能化創(chuàng)新聯(lián)盟發(fā)布的《煤礦智能化頂層架構(gòu)與標(biāo)準(zhǔn)體系框架白皮書》，建立了體系性、全局性和前瞻性的煤礦智能化標(biāo)準(zhǔn)體系[6]。2021 年12 月國家能源局發(fā)布了《智能化煤礦驗(yàn)收管理辦法(試行)》，指出根據(jù)煤礦主采煤層賦存條件、開采技術(shù)條件等將智能化建設(shè)條件分為了Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ三類煤礦。評(píng)價(jià)指標(biāo)涉及信息基礎(chǔ)設(shè)施、地質(zhì)保障系統(tǒng)等十項(xiàng)指標(biāo)，涵蓋了煤礦探、采、掘、機(jī)、運(yùn)、通、排、控等各個(gè)方面，為分步實(shí)施、有序推進(jìn)、科學(xué)評(píng)價(jià)煤礦智能化建設(shè)提供了可量化的指標(biāo)依據(jù)。

在各科研院所、煤炭科技企業(yè)、生產(chǎn)企業(yè)共同攻關(guān)下，煤礦智能化建設(shè)涌現(xiàn)出了一大批典型先進(jìn)成果。范京道等[7]針對(duì)陜西榆林可可蓋煤礦巖石強(qiáng)度低、擾動(dòng)敏感的特性，攻克了斜井敞開式TBM 高效破巖與圍巖控制、連續(xù)排渣、裝備推進(jìn)與支撐協(xié)同控制技術(shù)，以智能化裝備為基礎(chǔ)，輔助監(jiān)控系統(tǒng)為保障，制定完善的工藝措施，實(shí)現(xiàn)了TBM 姿態(tài)大幅度調(diào)整，40 m2全斷面一次掘進(jìn)，“探?破?支?運(yùn)”一體化連續(xù)掘進(jìn)，月平均進(jìn)尺近500 m，預(yù)計(jì)建井工期比原計(jì)劃縮短2 年以上。陜西小保當(dāng)?shù)V業(yè)公司建設(shè)了國產(chǎn)首套中厚煤層450 m 超長智能綜采工作面，并聯(lián)合試運(yùn)轉(zhuǎn)成功，2 m煤層日產(chǎn)突破4 萬 t，單月產(chǎn)量穩(wěn)定在90 萬 t 左右，填補(bǔ)了國內(nèi)2 m 以下中厚煤層高度智能化開采的技術(shù)空白，并提供了理論支撐和實(shí)踐參考[8]。中煤科工集團(tuán)沈陽研究院有限公司突破受限空間下高可靠行走機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)、重負(fù)荷防爆作業(yè)機(jī)械臂設(shè)計(jì)、多場景全域自主導(dǎo)航、低照度大粉塵精準(zhǔn)圖像識(shí)別、低溫供電等技術(shù)，研發(fā)出巡檢機(jī)器人、輔助作業(yè)機(jī)器人等30 余款煤礦機(jī)器人以及機(jī)器人集群指揮調(diào)度系統(tǒng)，并提煉出60 余項(xiàng)共性關(guān)鍵技術(shù)，產(chǎn)品覆蓋15 個(gè)煤礦應(yīng)用場景，形成了“天?地?井”多場景煤礦機(jī)器人一體化解決方案，完成在多個(gè)礦企的工業(yè)性示范，現(xiàn)場應(yīng)用可控可觀，效果良好[9]。此外，在工業(yè)以太網(wǎng)智能開采控制系統(tǒng)與關(guān)鍵產(chǎn)品智能制造體系[10]、基于多信息感知及視頻圖像識(shí)別的智能安控系統(tǒng)[11]、鉆錨一體化智能快掘成套技術(shù)與裝備等方面也有一大批先進(jìn)典型成果實(shí)現(xiàn)了突破與示范應(yīng)用。

但是目前各煤炭企業(yè)在智能化建設(shè)的實(shí)際過程中，仍存在執(zhí)行的技術(shù)規(guī)范與標(biāo)準(zhǔn)體系尚未統(tǒng)一，設(shè)備的控制單元和數(shù)據(jù)采集單元難以協(xié)同運(yùn)行，巡檢機(jī)器人難以代替人工巡檢常態(tài)化應(yīng)用，人工智能、設(shè)備故障診斷缺乏與煤礦場景知識(shí)相結(jié)合，井下人員智能穿戴裝備研發(fā)投入不足，各子系統(tǒng)的智能化決策水平與自動(dòng)化協(xié)同運(yùn)行程度有待提高等問題。

解決這些問題的關(guān)鍵在于通過建立統(tǒng)一平臺(tái)，應(yīng)用統(tǒng)一技術(shù)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)煤礦生產(chǎn)各子系統(tǒng)高度集成與協(xié)同管控，實(shí)現(xiàn)跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)信息高速交互，解決信息孤島問題。針對(duì)煤礦典型場景數(shù)據(jù)不足問題，開展小樣本機(jī)器學(xué)習(xí)算法研究，真正實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)、人工智能對(duì)煤炭產(chǎn)運(yùn)銷的賦能。發(fā)展邊緣計(jì)算與設(shè)備故障診斷技術(shù)，建立煤礦關(guān)鍵設(shè)備核心性能退化模型，實(shí)現(xiàn)算法靈活部署與設(shè)備穩(wěn)定可靠運(yùn)行。發(fā)展高科技智能穿戴技術(shù)，提高井下工作的安全性與舒適性。以機(jī)器人巡檢技術(shù)帶動(dòng)采掘、安控、救援、運(yùn)輸各場景下煤礦機(jī)器人推廣應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)少人乃至無人化常態(tài)生產(chǎn)。

筆者提出智能化煤礦技術(shù)體系架構(gòu)，分析目前智能化煤礦建設(shè)過程中存在的關(guān)鍵共性技術(shù)難題，討論通用控制和數(shù)據(jù)處理平臺(tái)、煤礦機(jī)器人、人工智能、故障診斷和智能穿戴等煤礦智能化關(guān)鍵技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢，并在內(nèi)蒙古神東天隆集團(tuán)霍洛灣煤礦和武家塔露天煤礦開展相關(guān)技術(shù)的應(yīng)用實(shí)踐，以期為煤礦智能化建設(shè)提供經(jīng)驗(yàn)。

1 煤礦智能化總體設(shè)計(jì)

煤礦智能化是將物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、人工智能等先進(jìn)技術(shù)與煤炭開發(fā)技術(shù)和裝備深度融合，實(shí)現(xiàn)全礦井的智能協(xié)同運(yùn)行。煤礦的正常運(yùn)轉(zhuǎn)是多個(gè)環(huán)節(jié)、上百個(gè)子系統(tǒng)之間的復(fù)雜交互過程，為建成完善、高效、穩(wěn)定的智能運(yùn)行新體系，需要運(yùn)用系統(tǒng)工程思維，以減人、增安、提效為出發(fā)點(diǎn)和落腳點(diǎn)，因礦制宜、因礦施策，選擇合適的技術(shù)路線，加強(qiáng)煤礦整體智能化的頂層設(shè)計(jì)，制定分步實(shí)施方案，促進(jìn)煤礦安全、質(zhì)量、效率與效益的穩(wěn)步提升。

煤礦智能化是對(duì)生產(chǎn)煤礦的持續(xù)智能化升級(jí)改造。首先需要根據(jù)煤礦的各系統(tǒng)現(xiàn)狀進(jìn)行頂層設(shè)計(jì)，厘清全流程、全環(huán)節(jié)、全系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)關(guān)系。然后，針對(duì)具體的系統(tǒng)采用先進(jìn)技術(shù)裝備進(jìn)行智能化建設(shè)，自下而上逐步完成智能化升級(jí)。最后，通過升級(jí)信息基礎(chǔ)設(shè)施，打通系統(tǒng)間的壁壘，解決跨系統(tǒng)跨平臺(tái)的數(shù)據(jù)信息交互問題，從而實(shí)現(xiàn)整體意義上的煤礦智能化，而不是局部的、單一系統(tǒng)的智能化。

智能化煤礦技術(shù)架構(gòu)，如圖1 所示，設(shè)備層利用先進(jìn)傳感技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、智能控制技術(shù)與邊緣計(jì)算技術(shù)，依托通用控制和數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，全面感知煤礦人、機(jī)、環(huán)信息，實(shí)現(xiàn)設(shè)備數(shù)據(jù)采集與控制。傳輸層采用無線與有線通信結(jié)合、現(xiàn)場總線和網(wǎng)絡(luò)通信相結(jié)合的方式，進(jìn)行數(shù)據(jù)、控制指令和多媒體數(shù)據(jù)的傳輸。數(shù)據(jù)層建設(shè)統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的智能礦山大數(shù)據(jù)平臺(tái)與工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，向下實(shí)現(xiàn)各類型數(shù)據(jù)的接入，向上為應(yīng)用層開發(fā)提供統(tǒng)一數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)服務(wù)、一體化管控服務(wù)、智能移動(dòng)監(jiān)控服務(wù)、大數(shù)據(jù)分析服務(wù)與智慧協(xié)調(diào)管理服務(wù)等，實(shí)現(xiàn)礦山多源異構(gòu)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通、多系統(tǒng)融合聯(lián)動(dòng)，為設(shè)備運(yùn)行、安全監(jiān)測、生產(chǎn)調(diào)整、經(jīng)營管理等業(yè)務(wù)提供決策支撐。

圖1 智能化煤礦技術(shù)架構(gòu)Fig.1 Technical architecture of intelligent coal mine

結(jié)合新一代信息技術(shù)的發(fā)展趨勢與應(yīng)用特點(diǎn)，智能化煤礦以綜合管控平臺(tái)為重要載體，建設(shè)高速高可靠融合通信網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)煤礦主要業(yè)務(wù)系統(tǒng)的互聯(lián)互通、數(shù)據(jù)共享與協(xié)同聯(lián)動(dòng)控制，以及全礦監(jiān)測、控制、管理一體化、過程控制自動(dòng)化、生產(chǎn)綜合調(diào)度指揮和業(yè)務(wù)運(yùn)轉(zhuǎn)網(wǎng)絡(luò)化、行政辦公無紙高效化。建設(shè)礦山大數(shù)據(jù)平臺(tái)，面向煤礦地質(zhì)信息感知、生產(chǎn)經(jīng)營、安全監(jiān)控等業(yè)務(wù)，構(gòu)建完整的煤礦場景信息感知系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)跨系統(tǒng)的匯集與共享，多源數(shù)據(jù)的共享與深度挖掘利用，解決信息孤島問題。采掘工作面實(shí)現(xiàn)就地、集中和地面遠(yuǎn)程操控的多級(jí)化管理與設(shè)備集群協(xié)同控制，重要機(jī)電設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)在線監(jiān)控與智能故障診斷，采用地質(zhì)勘探、三維仿真、地理信息等技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)工作面地質(zhì)建模，利用智能傳感器采集設(shè)備工作姿態(tài)、地理位置、運(yùn)行狀態(tài)等相應(yīng)數(shù)據(jù)，利用專家決策系統(tǒng)對(duì)各類數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分析處理，成套裝備協(xié)同作業(yè)，完成煤炭采掘運(yùn)。建設(shè)透明主煤流輸送系統(tǒng)，基于煤量檢測技術(shù)，根據(jù)礦井各級(jí)運(yùn)輸實(shí)時(shí)工況信息，調(diào)節(jié)運(yùn)輸運(yùn)行速度，綜合采掘工作面開停狀態(tài)與煤倉煤量信息，采、掘、運(yùn)、儲(chǔ)協(xié)同運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)煤流平衡。輔助運(yùn)輸系統(tǒng)通過車載智能終端實(shí)現(xiàn)車輛精確定位，輔助井下信號(hào)燈控制系統(tǒng)、智能調(diào)度系統(tǒng)、語音調(diào)度系統(tǒng)和地理信息系統(tǒng)，結(jié)合工業(yè)電視圖像、礦井人員定位信息，實(shí)現(xiàn)車輛監(jiān)控、指令下達(dá)、任務(wù)調(diào)配、報(bào)警管理和應(yīng)急響應(yīng)，進(jìn)行輔運(yùn)車輛、作業(yè)人員的全程管控和實(shí)時(shí)調(diào)度，實(shí)現(xiàn)無人駕駛。通風(fēng)、排水、供電等固定場所實(shí)現(xiàn)全部無人值守，基于大數(shù)據(jù)分析建設(shè)智能供電、排水系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)能耗優(yōu)化與故障自診斷，重點(diǎn)區(qū)域采用移動(dòng)機(jī)器人巡檢來進(jìn)行環(huán)境狀態(tài)感知和設(shè)備狀態(tài)自主監(jiān)測。全面建設(shè)煤礦災(zāi)害一體化防治平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)災(zāi)害智能監(jiān)測預(yù)警、災(zāi)害救援指揮，煤礦應(yīng)結(jié)合自身災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)特點(diǎn)，根據(jù)災(zāi)害因素、災(zāi)害類型與災(zāi)害等級(jí)制定聯(lián)動(dòng)應(yīng)急預(yù)案，并根據(jù)礦井條件變化定期更新調(diào)整；建設(shè)煤礦智能化經(jīng)營管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)、運(yùn)、銷智能決策，生產(chǎn)計(jì)劃動(dòng)態(tài)調(diào)整、日常辦公精細(xì)化、流程化管理。

2 支撐煤礦智能化的關(guān)鍵技術(shù)

2.1 通用異構(gòu)型控制和數(shù)據(jù)處理平臺(tái)

煤礦智能化體系的建立依賴于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和智能終端的廣泛應(yīng)用，當(dāng)前各煤礦設(shè)備的控制單元和數(shù)據(jù)采集單元還普遍存在著數(shù)據(jù)孤島問題，處理核心、操作系統(tǒng)、通信協(xié)議難以統(tǒng)一，不足以支撐智能化建設(shè)的全面開展。在邊緣端建立一個(gè)具備通用性的嵌入式控制和處理平臺(tái)，供各類設(shè)備應(yīng)用，可以有效地解決上述問題。通過各個(gè)部件模塊化開發(fā)，各類接口及通信協(xié)議統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，開發(fā)同時(shí)具備系統(tǒng)異構(gòu)、高集成度、可重構(gòu)、低功耗屬性的控制和數(shù)據(jù)處理平臺(tái)[12]。

在現(xiàn)今煤礦生產(chǎn)場景下，傳感器的種類與數(shù)量呈現(xiàn)爆炸式增長，隨之而來的龐大數(shù)據(jù)量，對(duì)處理系統(tǒng)的計(jì)算能力和穩(wěn)定性有了更高的要求。在這種應(yīng)用環(huán)境下，單一類型的處理器已經(jīng)很難同時(shí)滿足控制和計(jì)算的需求。另外，通用的處理器往往都是在一種架構(gòu)下使用固定的指令集執(zhí)行流程，效率受限且串行特征強(qiáng)，而智能化控制的計(jì)算需求具有高度的并行性。在摩爾定律接近失效的今天，單一處理器算力的提升已經(jīng)變得十分復(fù)雜且低效[13]，因此將不同計(jì)算體系架構(gòu)的計(jì)算資源協(xié)調(diào)使用的異構(gòu)計(jì)算必然會(huì)在未來煤礦智能化應(yīng)用場景中成為主流。

異構(gòu)計(jì)算在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中不是一個(gè)新的概念，多種特定用途的處理器在以往就曾被用于提高系統(tǒng)吞吐量的特殊場景[14]。通過選取和部署多種不同體系和指令集的計(jì)算功能組件，搭建系統(tǒng)或平臺(tái)完成特定的計(jì)算任務(wù)需求，在這種情形下，計(jì)算資源可以得到靈活的使用，可以根據(jù)實(shí)際的應(yīng)用場景去配置出更合理的運(yùn)算需求，從而有效提高計(jì)算資源的利用率。

現(xiàn)在針對(duì)異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)可支持的器件種類較多，如中央處理器(CPU)、圖形處理器(GPU)、數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)、現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)等。CPU 是最通用的處理器類型，技術(shù)和架構(gòu)成熟，煤礦領(lǐng)域仍對(duì)其高度依賴，為滿足兼容需求與良好的適配能力，CPU仍舊不可或缺。FPGA 具有高計(jì)算容量，高并行性，更新便利，低延遲的特點(diǎn)，對(duì)于計(jì)算密集型任務(wù)，如矩陣運(yùn)算、圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、非對(duì)稱加密等有著很好的兼容性。在煤礦智能化應(yīng)用場景下，感知層需配備多類型傳感器，數(shù)據(jù)傳輸、通信方式各異，需要高并行性系統(tǒng)的支持；在高速數(shù)據(jù)采集、圖像處理、定位建圖與場景則需要很高的計(jì)算性能。因此，采用CPU+FPGA 的異構(gòu)體系作為通用型硬件處理平臺(tái)的架構(gòu)體系是適應(yīng)智能化煤礦生產(chǎn)需要的。根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行系統(tǒng)裁剪和移植，可以實(shí)現(xiàn)邊緣端控制和數(shù)據(jù)采集處理設(shè)備的全覆蓋，靈活度高，功耗低，通信協(xié)議可以達(dá)到統(tǒng)一。

異構(gòu)型控制和數(shù)據(jù)處理平臺(tái)的架構(gòu)共分3 層，如圖2 所示。底層是嵌入式的硬件平臺(tái)，采用同時(shí)包含ARM 內(nèi)核和FPGA 的處理器，如Xilinx 的Zynp 系列UltraScale+MPSoc 架構(gòu)，在處理系統(tǒng)(Processing System，PS)端整合了ARM Cortex-A53 處理器，在可編程邏輯(Progarmmable Logic，PL) 端集成了FPGA，實(shí)現(xiàn)硬件可編程的特性。在中間的系統(tǒng)層，需要進(jìn)行嵌入式操作系統(tǒng)開發(fā)和通信協(xié)議棧的建立。上層為軟件層，基于煤礦特定應(yīng)用場景開發(fā)各類程序包以供調(diào)用。

圖2 異構(gòu)型控制和數(shù)據(jù)處理平臺(tái)架構(gòu)Fig.2 Framework of heterogeneous control and data processing platform

硬件開發(fā)部分的關(guān)鍵是FPGA 數(shù)字邏輯的開發(fā)，為了適應(yīng)各類傳感器的采集需求，各類設(shè)備的控制需求，需要在不改變外圍電路的情況下，編寫不同的芯片內(nèi)部電路邏輯，以實(shí)現(xiàn)不同功能或進(jìn)行功能擴(kuò)展，將模塊封裝成具有知識(shí)產(chǎn)權(quán)核的集成電路芯核(Itelligent Property，IP)，便于未來調(diào)用。

在系統(tǒng)層，2 個(gè)CPU 分別運(yùn)行實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)和分時(shí)操作系統(tǒng)。實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)主要用于過程控制、數(shù)據(jù)采集、通信等對(duì)時(shí)間敏感的場景，如采煤機(jī)的控制、液壓支架動(dòng)作控制、輸送機(jī)的調(diào)速等。分時(shí)操作的信息處理能力強(qiáng)，交互性強(qiáng)，用于對(duì)計(jì)算要求高，以及需要井下人員交互的設(shè)備控制和通信中，如巡檢機(jī)器人的建圖與定位、煤流量的測量、人員的交互終端等。依據(jù)實(shí)際需求，對(duì)處理器的計(jì)算資源進(jìn)行裁剪。建立適用于多接口的煤礦工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)通信協(xié)議，包含站號(hào)屬性、數(shù)據(jù)屬性、命令屬性、幀長屬性、幀頭特征、幀尾特征、校驗(yàn)段等[15]。

在軟件層，依實(shí)際應(yīng)用場景開發(fā)程序包，如視頻分析、故障診斷、設(shè)備控制、路徑規(guī)劃等，提供可供開發(fā)調(diào)用的應(yīng)用程序界面(Application Program Interface，API)。

2.2 礦用巡檢機(jī)器人技術(shù)

煤炭行業(yè)是目前最迫切需要開展機(jī)器人換人的高危行業(yè)之一，機(jī)器人代替工作人員進(jìn)行未知環(huán)境探測，可為礦井開采提供更全面的礦井信息，進(jìn)一步保障礦井工作人員的安全。當(dāng)發(fā)生事故時(shí)，機(jī)器人可對(duì)礦井環(huán)境進(jìn)行地圖構(gòu)建并傳輸給救援人員，為事故救援提供了強(qiáng)有力的保障。此外，還可用于日常的礦井巷道巡檢，監(jiān)測巷道內(nèi)可能存在的安全隱患[16]。

實(shí)現(xiàn)井下復(fù)雜環(huán)境的煤礦機(jī)器人自主巡檢探測作業(yè)依賴于驅(qū)動(dòng)模塊監(jiān)測、運(yùn)動(dòng)控制、精確定位等相關(guān)技術(shù)的進(jìn)步與協(xié)同發(fā)展。

高轉(zhuǎn)矩?zé)o刷電機(jī)與減速器構(gòu)成的驅(qū)動(dòng)模塊是目前很多高動(dòng)態(tài)性能機(jī)器人的核心動(dòng)力來源。為了應(yīng)對(duì)井下復(fù)雜的非結(jié)構(gòu)化環(huán)境，移動(dòng)巡檢系統(tǒng)的機(jī)器人承載平臺(tái)需要具備較好的動(dòng)力學(xué)性能，要求使用高功率密度和大轉(zhuǎn)矩的電機(jī)或液壓驅(qū)動(dòng)模塊作為動(dòng)力來源。在應(yīng)用這些驅(qū)動(dòng)模塊到機(jī)器人系統(tǒng)中時(shí)，需要對(duì)它們在動(dòng)態(tài)工作條件下的力矩變化屬性進(jìn)行測試，或者配合機(jī)器人部分傳動(dòng)、執(zhí)行機(jī)構(gòu)，對(duì)機(jī)器人局部機(jī)構(gòu)的動(dòng)力學(xué)性能進(jìn)行測試。這些模塊化測試對(duì)于構(gòu)建機(jī)器人整體動(dòng)力學(xué)模型，在仿真和控制算法的設(shè)計(jì)中都具有非常重要的意義。

例如麻省理工的機(jī)器人團(tuán)隊(duì)在設(shè)計(jì)電機(jī)驅(qū)動(dòng)的高動(dòng)態(tài)性能機(jī)器人時(shí)，采用了自主設(shè)計(jì)的電機(jī)動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)矩測試儀來幫助獲取定制化的驅(qū)動(dòng)模塊動(dòng)態(tài)參數(shù)，包括極限力矩和力矩常數(shù)等，這些數(shù)據(jù)被用來指導(dǎo)驅(qū)動(dòng)模塊的選型、機(jī)器人整體結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)和后續(xù)控制算法的設(shè)計(jì)[17]。蘇黎世聯(lián)邦理工ANYmal 機(jī)器人團(tuán)隊(duì)在設(shè)計(jì)ANYmal 機(jī)器人時(shí)也設(shè)計(jì)了對(duì)機(jī)器人單腿執(zhí)行機(jī)構(gòu)以及驅(qū)動(dòng)模塊的測試平臺(tái)，借助單腿執(zhí)行機(jī)構(gòu)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)對(duì)機(jī)器人的腿部機(jī)械設(shè)計(jì)與控制算法進(jìn)行快速迭代；在機(jī)器人控制算法研究中，還采用了使用實(shí)物仿真獲取驅(qū)動(dòng)模塊動(dòng)力學(xué)數(shù)據(jù)作為軟件仿真依據(jù)的方法，解決了軟件仿真無法模擬驅(qū)動(dòng)模塊復(fù)雜動(dòng)力學(xué)性質(zhì)的問題，獲得了良好的仿真效果[18]。

為了獲得良好的動(dòng)力學(xué)性能，在高動(dòng)態(tài)性能機(jī)器人設(shè)計(jì)中，往往需要使用定制化的高功率密度驅(qū)動(dòng)模塊和針對(duì)目標(biāo)任務(wù)設(shè)計(jì)的高功率密度驅(qū)動(dòng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)，由于這些模塊機(jī)構(gòu)的高度定制化特點(diǎn)，針對(duì)其性能測試的平臺(tái)一般不存在較好的商業(yè)化產(chǎn)品可以直接使用，大多由研究機(jī)構(gòu)根據(jù)自身研究需要設(shè)計(jì)搭建。實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的設(shè)計(jì)往往體現(xiàn)了整個(gè)機(jī)器人系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、感知和控制算法設(shè)計(jì)的思路方向。

良好的運(yùn)動(dòng)控制是實(shí)現(xiàn)機(jī)器人穩(wěn)定行走的關(guān)鍵，為機(jī)器人在井下執(zhí)行工作任務(wù)奠定了基礎(chǔ)。在機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制方面，研究人員從多個(gè)技術(shù)方向開展了研究。根據(jù)零力矩點(diǎn)理論分析機(jī)器人行進(jìn)過程的穩(wěn)定條件，利用穩(wěn)定裕度的概念，在支撐多邊形中求取最優(yōu)穩(wěn)定點(diǎn)來規(guī)劃零力矩點(diǎn)，在規(guī)劃過程中可以形成連續(xù)的運(yùn)動(dòng)姿態(tài)從而避免機(jī)器人在步態(tài)中頻繁調(diào)整姿態(tài)[19]。中央模式發(fā)生器(CPG)是可以使動(dòng)物產(chǎn)生節(jié)律行為的局部振蕩網(wǎng)絡(luò)，由中間神經(jīng)元構(gòu)成，并且這些神經(jīng)元可以通過相互抑制和刺激構(gòu)成穩(wěn)定的相位鎖定關(guān)系，輸出具有相位差的穩(wěn)定周期信號(hào)，以此控制軀體相關(guān)部分順序運(yùn)動(dòng)[20]。節(jié)律行為可以通過非線性微分方程或者神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模擬。在工程實(shí)際中使用最多的是把CPG 網(wǎng)絡(luò)看成由多個(gè)非線性微分方程組耦合而成的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，每一個(gè)非線性微分方程組就是一個(gè)CPG 振蕩器數(shù)學(xué)模型，以此控制機(jī)器人運(yùn)動(dòng)。模型預(yù)測控制(MPC)找到了一個(gè)最佳的反作用力分布一個(gè)簡單的模型，Mini-Cheetah 采用此類算法[21]。MPC 可以看成一個(gè)優(yōu)化器，輸出的是預(yù)測控制量。全身力控根據(jù)MPC 計(jì)算的反作用力，計(jì)算關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)矩、位置和速度命令。近年來，基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的運(yùn)動(dòng)控制方法在機(jī)器人領(lǐng)域得到應(yīng)用，機(jī)器人在與環(huán)境交互中不斷嘗試，通過設(shè)置獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)鼓勵(lì)正向行為，懲罰負(fù)向行為，從而逐步達(dá)到期望的行為策略，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的運(yùn)動(dòng)控制[22]。

精確定位技術(shù)為煤礦機(jī)器人提供本體位姿估計(jì)，是實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航的前提，定位精度的好壞將直接影響機(jī)器人在礦井巷道中執(zhí)行行走、導(dǎo)航、路徑規(guī)劃等作業(yè)任務(wù)。但由于煤礦井下環(huán)境惡劣、巷道轉(zhuǎn)彎多、能見度低、無GPS 信號(hào)及存在顛簸和急停等導(dǎo)致的視覺運(yùn)動(dòng)模糊，導(dǎo)致多數(shù)定位方法都存在設(shè)備安裝困難、環(huán)境干擾較強(qiáng)、定位誤差很大、無法連續(xù)監(jiān)測等缺點(diǎn)?？臻g狹小、地形復(fù)雜、低照度是煤礦井下最典型的環(huán)境特點(diǎn)，針對(duì)礦井巷道內(nèi)特殊的工作環(huán)境進(jìn)行分析，用于該環(huán)境的精確定位方案可基于激光雷達(dá)、相機(jī)、超聲波、慣性測量單元(Inertial Measurement Unit，IMU)以及里程計(jì)等傳感器進(jìn)行，但它們各有優(yōu)缺點(diǎn)，目前尚無可在煤礦井下有效應(yīng)用的機(jī)器人精確定位方法。在機(jī)器人精確定位技術(shù)中，各傳感器采用分別標(biāo)定，亟需實(shí)現(xiàn)基于激光雷達(dá)/視覺/慣導(dǎo)的多傳感器自動(dòng)標(biāo)定。為了使同步定位與建圖(Simultaneous Localization and Mapping，SLAM)算法在光照條件較差或結(jié)構(gòu)退化的場景中都能有效工作，將激光雷達(dá)、相機(jī)和 IMU 三者進(jìn)行融合是個(gè)很好的方案[23]。

多傳感器融合定位系統(tǒng)由RGB-D 相機(jī)、激光雷達(dá)、IMU 和圖像處理及視覺計(jì)算模塊等構(gòu)成，系統(tǒng)總體架構(gòu)如圖3 所示。軟件部分配置在圖像處理及視覺計(jì)算模塊中，包括RGB-D 相機(jī)和IMU 的自標(biāo)定算法及多傳感器聯(lián)合標(biāo)定算法，以及IMU 初始位姿獲取算法和多傳感器數(shù)據(jù)二次融合算法，根據(jù)標(biāo)定結(jié)果進(jìn)行多傳感器數(shù)據(jù)融合，實(shí)現(xiàn)多傳感器融合定位。對(duì)IMU進(jìn)行自標(biāo)定，利用擴(kuò)展卡爾曼濾波(Extended Kalman Filter，EKF)對(duì)IMU 獲取的初始數(shù)據(jù)進(jìn)行位姿解算，將其作為多傳感器數(shù)據(jù)融合的初始位姿。利用相機(jī)自標(biāo)定算法對(duì)RGB-D 相機(jī)圖像進(jìn)行特征提取和匹配并進(jìn)行位姿變換估計(jì)。通過多傳感器數(shù)據(jù)二次融合算法，對(duì)IMU 初始位姿、相機(jī)位姿變換估計(jì)和經(jīng)過點(diǎn)云配準(zhǔn)的激光雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行多傳感器數(shù)據(jù)二次融合，輸出多傳感器融合定位。

圖3 煤礦機(jī)器人多傳感器融合定位系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)Fig.3 Overall framework of multi-sensor fusion positioning system of mine robot

2.3 人工智能技術(shù)

人工智能技術(shù)在煤礦智能化建設(shè)過程中得到了廣泛的應(yīng)用與嘗試，其應(yīng)用范圍包含了計(jì)算機(jī)視覺、煤礦專家系統(tǒng)、煤礦機(jī)器人與智能控制等諸多領(lǐng)域。以計(jì)算機(jī)視覺為例，隨著煤礦智能化水平的不斷提升，成像傳感裝置被廣泛應(yīng)用于煤礦生產(chǎn)的各個(gè)環(huán)節(jié)中，與其他類型傳感器相比，成像類傳感具有采集信號(hào)豐富直觀、采集速度快，系統(tǒng)建設(shè)成本相對(duì)低廉的優(yōu)點(diǎn)，目前已成為井下作業(yè)和安全監(jiān)控不可或缺的重要應(yīng)用系統(tǒng)。但采集到的海量視頻、圖像數(shù)據(jù)多數(shù)未得到有效利用，主要依賴于傳輸至地面監(jiān)控站或數(shù)據(jù)中心后，由監(jiān)視人員實(shí)時(shí)查看或事后進(jìn)行回放查看，無法參與生產(chǎn)現(xiàn)場的控制或給出實(shí)時(shí)分析結(jié)果?；谌斯ぶ悄芗夹g(shù)實(shí)現(xiàn)煤礦影像數(shù)據(jù)的分析，并與控制、監(jiān)控、預(yù)警等系統(tǒng)等進(jìn)行聯(lián)動(dòng)，將極大程度提高智能化建設(shè)水平。

當(dāng)前第二代數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能，需要利用數(shù)據(jù)、算法與算力3 個(gè)要素構(gòu)造人工智能模型[24]。由于煤礦場景的特殊性，典型樣本數(shù)據(jù)獲取困難，開采過程導(dǎo)致的場景復(fù)雜多變，難以構(gòu)建全面充足的數(shù)據(jù)集。以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能算法嚴(yán)重依賴大規(guī)模數(shù)據(jù)及充足的計(jì)算資源，而實(shí)際應(yīng)用場景中通常不具備快速獲得大規(guī)?？捎脭?shù)據(jù)的條件，深度學(xué)習(xí)此類數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法，依靠大量的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析獲取規(guī)律，缺乏與煤礦開采相關(guān)知識(shí)的結(jié)合。小樣本學(xué)習(xí)等期望實(shí)現(xiàn)類似人類學(xué)習(xí)靈活性和效率的方法成為目前人工智能領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，即在僅獲得少量樣本的條件下，便能快速理解新的概念并將其泛化。深度學(xué)習(xí)模型中的小樣本學(xué)習(xí)機(jī)制大致可以分為3 大類：基于度量的小樣本學(xué)習(xí)機(jī)制，學(xué)會(huì)學(xué)習(xí)機(jī)制和基于數(shù)據(jù)增強(qiáng)的學(xué)習(xí)機(jī)制。目前，小樣本學(xué)習(xí)的研究尚處初步階段，且多集中在機(jī)器翻譯、醫(yī)學(xué)圖像處理等領(lǐng)域，在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用還處于探索階段。

同時(shí)，由于煤礦的安全要求，高性能的計(jì)算設(shè)備又難以大規(guī)模在井下部署應(yīng)用。隨著煤礦智能化的逐步開展，井下傳感設(shè)備數(shù)量呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)需要實(shí)時(shí)處理、快速計(jì)算與決策，對(duì)數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)提出了極高的要求。邊緣計(jì)算設(shè)備在端側(cè)提供算力和靈活部署的能力，在井下的人工智能應(yīng)用中發(fā)揮越來越重要的作用。一方面，邊緣計(jì)算設(shè)備就近部署，能降低數(shù)據(jù)長距離傳輸、多次轉(zhuǎn)發(fā)帶來的時(shí)延，提升系統(tǒng)實(shí)時(shí)性，大大提高人工智能技術(shù)的應(yīng)用價(jià)值；另一方面，可通過靈活的組合方式，根據(jù)現(xiàn)場的算力需求提供相匹配的算力，降低系統(tǒng)的部署成本。

2.4 設(shè)備故障診斷技術(shù)

隨著煤礦智能化水平不斷提高，各子系統(tǒng)之間不再是獨(dú)立工作，形成了日益復(fù)雜的智能化巨系統(tǒng)[25]。某個(gè)設(shè)備一旦發(fā)生故障，將嚴(yán)重影響煤礦生產(chǎn)。目前，煤礦設(shè)備的維修與維護(hù)主要采用人工巡檢和制定維修章程相結(jié)合的方式，設(shè)備無法長時(shí)間運(yùn)行在最佳工作狀態(tài)。因此，有必要開展煤礦設(shè)備智能診斷技術(shù)研究，通過監(jiān)測分析設(shè)備當(dāng)前狀態(tài)，預(yù)測設(shè)備的剩余壽命和可能出現(xiàn)的故障，提高設(shè)備維修維護(hù)的精確化程度，防止過度維修或欠維修現(xiàn)象發(fā)生。

為建立高效的煤礦設(shè)備協(xié)同智能故障診斷與預(yù)測系統(tǒng)，需要對(duì)煤礦關(guān)鍵設(shè)備核心性能的退化與失效機(jī)制進(jìn)行研究，建立煤礦關(guān)鍵設(shè)備核心性能退化模型，構(gòu)建面向煤礦的設(shè)備精準(zhǔn)檢修理論與方法。煤礦要依據(jù)設(shè)備的工作環(huán)境條件，基于跨系統(tǒng)的傳感器數(shù)據(jù)感知，建立設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)庫與不同設(shè)備個(gè)體的定制化故障診斷模型。在沒有足夠數(shù)量歷史故障數(shù)據(jù)的條件下，充分結(jié)合檢修經(jīng)驗(yàn)與故障機(jī)理，將其中所蘊(yùn)含的特征知識(shí)信息由實(shí)驗(yàn)設(shè)備或其他相近類型設(shè)備進(jìn)行遷移，構(gòu)建基于數(shù)據(jù)和知識(shí)混合驅(qū)動(dòng)的煤礦設(shè)備故障診斷與預(yù)測模型。

2.5 智能穿戴技術(shù)

煤礦作業(yè)人員眾多，一直以來面臨粉塵、有害氣體、噪聲等惡劣環(huán)境因素，但工人的防護(hù)裝備仍然處于較低的水平[26]。得益于智能化礦山的建設(shè)對(duì)井下人數(shù)的減少及行業(yè)安全意識(shí)的提高，為井下工人配備具備防護(hù)作用的智能穿戴裝備是未來的趨勢。

智能穿戴裝備的結(jié)構(gòu)如圖4 所示。頭盔的設(shè)計(jì)除了要滿足基本的安全防護(hù)要求、尺寸要求，還要預(yù)留空間整合防護(hù)服的其他子系統(tǒng)，如呼吸風(fēng)道、傳感器位置、顯示設(shè)備、語音設(shè)備等。考慮到輕量化要求和強(qiáng)度要求。以復(fù)合碳纖采用經(jīng)編針織技術(shù)制備頭盔剛性加固層，然后采用芳綸纖維或聚乙烯纖維編織技術(shù)制備防刺穿層，為提高頭盔表面硬度，減少劃傷，以及實(shí)現(xiàn)防靜電、防塵和防腐蝕的功能，采用真空離子鍍技術(shù)在頭盔外層制備抗陶瓷納米涂層，并利用磁控濺射技術(shù)在面罩外表面制備氧化物透明導(dǎo)電涂層[27-29]。

圖4 井下人員智能穿戴裝備設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)Fig.4 Design structure of intelligent wearable equipment for underground personnel

呼吸系統(tǒng)采用壓縮氣瓶供氣方式，氮?dú)夂脱鯕饣旌夏M大氣氛圍，廢氣處理系統(tǒng)吸收水汽和二氧化碳。氣體循環(huán)過程中根據(jù)熱舒適度和噪聲模型改進(jìn)風(fēng)道設(shè)計(jì)，并指導(dǎo)半導(dǎo)體制冷片的布置降低防護(hù)服內(nèi)溫度。

傳感監(jiān)測系統(tǒng)主要檢測人體醉酒狀態(tài)、疲勞狀態(tài)和一些突發(fā)性的身體不適情況，以便及時(shí)提醒穿戴者注意危險(xiǎn)情況，幫助綜合管控中心的人員決策。除了采用市場上常見的氣體傳感器、溫濕度傳感器等常規(guī)傳感器監(jiān)測防護(hù)服內(nèi)環(huán)境的基本參數(shù)，也可將基于水凝膠的一系列傳感器用于穿戴者身體狀態(tài)的監(jiān)測[30]。

工作面噪聲大，穿戴者與防護(hù)服功能交互的工程中，語音識(shí)別方式難以保證準(zhǔn)確度，而按鍵方式則需要穿戴者騰出一只手操作，且在穿戴手套的情況下同樣存在按壓準(zhǔn)確性的問題。針對(duì)人機(jī)交互困難的問題，該部分將以傳感器技術(shù)為基礎(chǔ)，配備基于壓電原理、摩擦電原理的自驅(qū)動(dòng)傳感器。使用自驅(qū)動(dòng)傳感器采集手勢、唇語信息，通過手勢識(shí)別方法實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)的人機(jī)交互功能，如移動(dòng)、滑動(dòng)、點(diǎn)擊等基礎(chǔ)功能，通過特定手勢或手勢組合實(shí)現(xiàn)特定指令的快捷操作；通過唇語識(shí)別方法實(shí)現(xiàn)固定場景和固定語境下的智能化人機(jī)交互，推動(dòng)防護(hù)服的智能化發(fā)展[31-32]。

語音顯示系統(tǒng)采用語音加屏幕的顯示方式，其中屏幕的顯示采用柔性O(shè)LED 屏和全息顯示2 種方式。OLED 屏將高透光性有機(jī)復(fù)合材料作為面罩主體結(jié)構(gòu)，電致發(fā)光基體柔性O(shè)LED 材料作為穿戴裝備面罩內(nèi)嵌層，實(shí)現(xiàn)穿戴裝備信息可視化。全息顯示在現(xiàn)有全息眼鏡產(chǎn)品基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)頭盔的二維顯示。

3 煤礦智能化建設(shè)實(shí)踐

內(nèi)蒙古神東天隆集團(tuán)霍洛灣煤礦和武家塔露天煤礦是內(nèi)蒙古自治區(qū)首批推進(jìn)智能化建設(shè)的煤礦，現(xiàn)已通過相關(guān)部門驗(yàn)收。兩煤礦推進(jìn)智能化建設(shè)，首先開展了煤礦智能化總體方案設(shè)計(jì)，并按照“總體推進(jìn)、一次設(shè)計(jì)、分步建設(shè)、按期達(dá)標(biāo)”的工作思路，逐步完成智能化建設(shè)工作任務(wù)，提高了煤礦安全生產(chǎn)水平，為實(shí)現(xiàn)長期可持續(xù)發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。

3.1 霍洛灣煤礦智能化建設(shè)實(shí)踐

智能化改造前，霍洛灣煤礦底子差、基礎(chǔ)薄，一次完成全部智能化改造無論從時(shí)間上還是經(jīng)濟(jì)上都不太現(xiàn)實(shí)，故而對(duì)計(jì)劃建設(shè)的25 個(gè)子系統(tǒng)分為兩期進(jìn)行建設(shè)，一期完成工業(yè)環(huán)網(wǎng)、臨時(shí)云數(shù)據(jù)中心、綜合調(diào)度管理平臺(tái)、智能化管控平臺(tái)、災(zāi)害預(yù)警、主/輔運(yùn)輸系統(tǒng)智能化等基礎(chǔ)系統(tǒng)的建設(shè)，同時(shí)進(jìn)行地面、井下土方工程準(zhǔn)備，二期完成智能調(diào)度指揮中心、大屏幕顯示系統(tǒng)、機(jī)器人巡檢系統(tǒng)等子系統(tǒng)建設(shè)，并完善智能管控平臺(tái)、大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)等對(duì)新建系統(tǒng)的支持和融合。通過分階段先打基礎(chǔ)再融合集成的方式完成全礦井智能化改造。

霍洛灣煤礦井下只建設(shè)了安全監(jiān)控系統(tǒng)專用環(huán)網(wǎng)，井下其他系統(tǒng)基本上是通過總線或光纖連接到地面監(jiān)控主機(jī)。隨著智能化建設(shè)項(xiàng)目的開展，井下各自動(dòng)化系統(tǒng)、監(jiān)測監(jiān)控系統(tǒng)、語音廣播系統(tǒng)、無線通信系統(tǒng)和視頻監(jiān)控系統(tǒng)都需要傳輸大量的數(shù)據(jù)、語音及圖像信息，現(xiàn)有的傳輸方式無法保證傳輸?shù)目煽啃?，需要在霍洛灣煤礦建設(shè)萬兆工業(yè)以太環(huán)網(wǎng)，并采用 4G/5G 無線系統(tǒng)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)的延伸?？紤]到 5G 網(wǎng)絡(luò)在煤礦井下的應(yīng)用還不成熟，而且系統(tǒng)造價(jià)高，設(shè)計(jì)在連采工作面和綜采工作面進(jìn)行局部覆蓋，并統(tǒng)一接入萬兆工業(yè)環(huán)網(wǎng)。

井下工業(yè)環(huán)網(wǎng)交換機(jī)分別布設(shè)于中央變電所、移變硐室、機(jī)電硐室、一盤區(qū)水泵房，地面工業(yè)環(huán)網(wǎng)交換機(jī)分別布設(shè)于生活污水處理車間、10 kV 變電所、黃泥灌漿車間和35 kV 變電所。通過井上和井下數(shù)據(jù)工業(yè)以太環(huán)網(wǎng)的建設(shè)，實(shí)現(xiàn)在統(tǒng)一的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上對(duì)全礦井的生產(chǎn)安全信息進(jìn)行監(jiān)測，井下設(shè)備實(shí)現(xiàn)集中監(jiān)控，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)整個(gè)礦井的安全、生產(chǎn)、管理等環(huán)節(jié)數(shù)字、控制、語音、視頻等信息合一。除安全監(jiān)控、有線調(diào)度通信系統(tǒng)等需要單獨(dú)通信的子系統(tǒng)外，其他子系統(tǒng)通過工業(yè)以太環(huán)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。從而實(shí)現(xiàn)“集中調(diào)度”的模式，減少重復(fù)投資和線路維護(hù)工作。

新建一套集系統(tǒng)融合、監(jiān)測預(yù)警為一體的綜合多維一體化的智能應(yīng)急聯(lián)動(dòng)管控平臺(tái)，整個(gè)系統(tǒng)采用了C/S、B/S、移動(dòng)APP 一體化相結(jié)合架構(gòu)設(shè)計(jì)。平臺(tái)框架及綜合分析執(zhí)行模塊采用開源技術(shù)及跨平臺(tái)技術(shù)開發(fā)。通過將各個(gè)系統(tǒng)集成在統(tǒng)一的平臺(tái)下，各子系統(tǒng)之間可以自動(dòng)實(shí)現(xiàn)聯(lián)動(dòng)控制與預(yù)警。平臺(tái)具備強(qiáng)大的冗余服務(wù)器雙機(jī)熱備和LAN 冗余結(jié)構(gòu)，在主服務(wù)器產(chǎn)生故障或數(shù)據(jù)連接失敗的情況下可自動(dòng)從故障服務(wù)器切換到備用服務(wù)器，接管主服務(wù)器的所有功能，并保持與各節(jié)點(diǎn)的正常通信。系統(tǒng)擁有直觀的圖形工具，一般用戶都可以快速上手，簡單快捷地為需要的生產(chǎn)過程創(chuàng)建高性能的過程窗口。系統(tǒng)由地測動(dòng)態(tài)信息管理模塊、地質(zhì)建模與分析模塊、開采地質(zhì)建模與更新模塊、工作面數(shù)字孿生模塊、截割規(guī)劃模塊、三機(jī)協(xié)同控制模塊、2/3D GIS“一張圖”綜合監(jiān)控模塊、系統(tǒng)融合與聯(lián)動(dòng)控制模塊、智能視頻分析與預(yù)警模塊、故障診斷與檢修管理模塊、融合調(diào)度與通信管理模塊、災(zāi)害應(yīng)急預(yù)案管理模塊、智能通風(fēng)決策分析模塊、災(zāi)害預(yù)警模塊、大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)等組成。系統(tǒng)提供先進(jìn)、成熟的支撐平臺(tái)軟件，確保關(guān)鍵應(yīng)用能穩(wěn)定運(yùn)行。

經(jīng)智能化升級(jí)改造后，全礦井固定場所(包括主運(yùn)輸系統(tǒng)、壓風(fēng)機(jī)房、瓦斯抽采泵站、地面井下變電所、水泵房等)全部實(shí)現(xiàn)無人值守，原有符合智能化標(biāo)準(zhǔn)與要求的污水處理系統(tǒng)、安全監(jiān)控系統(tǒng)、人員定位系統(tǒng)等無縫接入新建的煤礦智能化綜合管控平臺(tái)。

新建主運(yùn)輸四足機(jī)器人巡檢系統(tǒng)，基于計(jì)算機(jī)視覺、熱成像與音頻分析技術(shù)，實(shí)現(xiàn)主運(yùn)輸沿線自動(dòng)巡檢，將視頻、音頻、傳感器數(shù)據(jù)及預(yù)警信息回傳至管控平臺(tái)，系統(tǒng)對(duì)回傳的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和篩選，對(duì)設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)故障報(bào)警和潛在故障預(yù)警。應(yīng)用四足機(jī)器人巡檢系統(tǒng)能夠代替絕大部分人工巡檢工作，減少人工勞動(dòng)強(qiáng)度，極大的提高巡檢效率；采用帶有 RTK(實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài))功能的旋翼無人機(jī)對(duì)礦區(qū)地形進(jìn)行測繪，觀測礦區(qū)的地表沉陷情況，為礦區(qū)恢復(fù)生態(tài)環(huán)境及土地復(fù)墾提供準(zhǔn)確的地表信息。

3.2 武家塔煤礦智能化建設(shè)實(shí)踐

武家塔露天煤礦同樣面臨基礎(chǔ)差、底子薄問題，但是相對(duì)于地下礦井，露天礦智能化建設(shè)無論是建設(shè)范圍還是實(shí)施難度都要小很多。武家塔露天礦的智能化建設(shè)同樣分為兩期，其中一期開展智能礦山集控中心、綜合調(diào)度管理平臺(tái)、5G 通信網(wǎng)絡(luò)、無人駕駛平臺(tái)一期、巡檢機(jī)器人系統(tǒng)、視頻智能分析平臺(tái)等建設(shè)，二期開展無人駕駛平臺(tái)二期工程建設(shè)。這里只將無人駕駛平臺(tái)建設(shè)分兩期完成，一是考慮到完成所有運(yùn)輸車輛的改造需要的資金數(shù)額太大，無法同時(shí)完成改造，二是無人駕駛系統(tǒng)的建設(shè)需要根據(jù)場景和環(huán)境進(jìn)行優(yōu)化迭代，一期先進(jìn)行小編組運(yùn)行，完成數(shù)據(jù)積累和模型優(yōu)化，二期再進(jìn)行所有運(yùn)行車輛的改造，完善編組聯(lián)動(dòng)與調(diào)度分配算法。分階段實(shí)施既能保證露天礦連續(xù)穩(wěn)定生產(chǎn)，又能根據(jù)建設(shè)情況動(dòng)態(tài)調(diào)整規(guī)劃，是較為穩(wěn)妥現(xiàn)實(shí)的方案。

集控中心建設(shè)了大屏幕顯示系統(tǒng)和數(shù)字會(huì)議系統(tǒng)，調(diào)高了調(diào)度管理和會(huì)議辦公的效率。綜合調(diào)度管理平臺(tái)實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)通信功能，融合廣播、對(duì)講與視頻監(jiān)控系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)日常調(diào)度與應(yīng)急指揮調(diào)度的整合，有限通信與無線通信的整合，以及視頻應(yīng)用與語音呼叫的整合。

無人駕駛是露天礦智能化建設(shè)中最重要、最核心的部分，盡管武家塔露天礦采用了調(diào)度系統(tǒng)和人員定位系統(tǒng)，使得設(shè)備的利用率和管理效率有所提高，但是對(duì)于整個(gè)礦山運(yùn)行過程中的生產(chǎn)質(zhì)量控制和計(jì)劃流程實(shí)時(shí)調(diào)整(短流程控制)，以及成本控制等方面還存在問題，大部分流程仍采用人工調(diào)度方式，造成了計(jì)劃?執(zhí)行?調(diào)整偏長，形成管理孤島和信息孤島，致使礦山的設(shè)備利用率較低，存在鏟、車比不合理情況。結(jié)合國家能源局與內(nèi)蒙古能源局關(guān)于露天礦智能化建設(shè)指導(dǎo)文件精神的要求，武家塔露天礦開展了卡車無人駕駛系統(tǒng)的建設(shè)。

改造后的無人駕駛礦卡裝載車載智能化設(shè)備，包括5G/C-V2X 通信終端、攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、車載定位、車載計(jì)算平臺(tái)等設(shè)備，實(shí)現(xiàn)信息傳輸、環(huán)境感知和智能決策，環(huán)境融合感知。建設(shè)車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)基于5G 和C-V2X 系統(tǒng)的車與車、車與路、車與云平臺(tái)間的信息傳輸。5G 系統(tǒng)包括基站、核心網(wǎng)等部分，支持實(shí)現(xiàn)車和云平臺(tái)之間控制數(shù)據(jù)、狀態(tài)數(shù)據(jù)的傳輸。V2X 直連通信主要實(shí)現(xiàn)車與車之間、車與路之間關(guān)于車輛狀態(tài)、道路狀態(tài)等數(shù)據(jù)的傳輸。建設(shè)云平臺(tái)實(shí)現(xiàn)礦山場景信息的融合分析，構(gòu)建礦山運(yùn)輸作業(yè)模型，面向不同應(yīng)用場景提供作業(yè)調(diào)度、路徑規(guī)劃、聯(lián)合決策和協(xié)同控制，實(shí)現(xiàn)無人駕駛的業(yè)務(wù)管理。

目前武家塔露天礦已實(shí)現(xiàn)一個(gè)編組4 臺(tái)車輛的常態(tài)化無人駕駛與車鏟協(xié)同作業(yè)，可實(shí)現(xiàn)無人駕駛卡車及所有相關(guān)有人駕駛輔助設(shè)備的遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)管理。后續(xù)將穩(wěn)步開展全部礦卡的無人駕駛改造，實(shí)現(xiàn)減人提效與降本增安。

AI 視頻分析平臺(tái)采用邊緣端模型分布部署、云端集中管理的模式，具備區(qū)域人員接近預(yù)警、剝運(yùn)車輛計(jì)數(shù)、刮板機(jī)大塊煤及煤量檢測、變電所設(shè)備指示燈狀態(tài)識(shí)別等功能，覆蓋了露天煤礦生產(chǎn)、輔助設(shè)施、安全管理等全場景應(yīng)用。平臺(tái)提供人臉識(shí)別、實(shí)時(shí)或事后的智能分析結(jié)果，對(duì)于內(nèi)嵌智能技術(shù)的設(shè)備可直接管理，在回放錄像的時(shí)候，可以對(duì)錄像資料進(jìn)行智能后檢索，通過智能分析服務(wù)器快速定位符合規(guī)則的視頻片段。平臺(tái)采用模塊化設(shè)計(jì)，部署方便，操作簡便，還可根據(jù)露天礦自身管理要求和監(jiān)控現(xiàn)狀做進(jìn)一步的定制開發(fā)。

變電站應(yīng)用巡檢機(jī)器人監(jiān)測變電設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，基于計(jì)算視覺技術(shù)，利用搭載的云臺(tái)相機(jī)識(shí)別設(shè)備指示燈狀態(tài)，在設(shè)備異常時(shí)向管控平臺(tái)推送報(bào)警信息。

智能化改造后的武家塔露天煤礦各崗位、工種減人增效明顯，變電站、污水處理、凈水站等崗位僅需8 人值守；鉆機(jī)崗位需要兩個(gè)班次10 名操作人員，建成鉆機(jī)遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)后僅需1 人操作，1 人檢修即可完成原先的工作量。

4 結(jié)論

a.提出了以可靠的數(shù)據(jù)采集與控制平臺(tái)為基礎(chǔ)，以礦山大數(shù)據(jù)平臺(tái)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)為核心，以多網(wǎng)融合通信系統(tǒng)為媒介的煤礦智能化技術(shù)架構(gòu)，對(duì)于生產(chǎn)型礦井進(jìn)行智能化升級(jí)改造的技術(shù)路徑進(jìn)行了系統(tǒng)分析。

b.結(jié)合煤礦智能化建設(shè)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，提出了通用異構(gòu)型控制和數(shù)據(jù)處理平臺(tái)、礦用機(jī)器人、人工智能、設(shè)備故障診斷與智能穿戴等關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)用過程存在的問題，并探討了解決方式與技術(shù)路徑。

c.人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)在煤礦智能化領(lǐng)域的應(yīng)用還存在許多不足，通用場景的技術(shù)手段難以直接在煤礦系統(tǒng)中套用，在進(jìn)行數(shù)據(jù)積累和技術(shù)迭代的基礎(chǔ)上，要充分融入煤礦行業(yè)知識(shí)，構(gòu)建基于知識(shí)與數(shù)據(jù)雙驅(qū)動(dòng)的智能化煤礦。

d.缺乏數(shù)據(jù)的安全生命周期與規(guī)范性管理，采集的數(shù)據(jù)沒有統(tǒng)一的規(guī)范，數(shù)據(jù)的質(zhì)量與類型無法滿足人工智能、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)的應(yīng)用需求，因此需要構(gòu)建完善的煤礦數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系，結(jié)合煤礦應(yīng)用場景的需求建立不同類型的高質(zhì)量煤礦數(shù)據(jù)庫。

e.通過霍洛灣和武家塔的煤礦智能化建設(shè)實(shí)踐，充分證明了貼近現(xiàn)場，直面需求的煤礦智能化改造可以實(shí)現(xiàn)減人、增安、提效，煤礦智能化是走向安全智能綠色高效開采的必經(jīng)之路。同時(shí)，煤礦智能化建設(shè)也是一個(gè)迭代發(fā)展、不斷進(jìn)步的過程，相關(guān)智能化關(guān)鍵技術(shù)還需要在實(shí)踐過程中進(jìn)一步優(yōu)化升級(jí)，核心技術(shù)裝備的可靠性將是影響未來煤礦智能化實(shí)踐效果的關(guān)鍵因素，需要進(jìn)一步持續(xù)關(guān)注研究。