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王国法院士团队6S智能化煤矿的技术特征和

发布时间:2024/9/19 14:14:25   
一、6S智能化煤矿内涵和架构

“十四五”时期以及未来更长一段时期,5G、大数据、人工智能、区块链等先进信息技术将加速对传统产业的融合与渗透,各种能源的比较优势从根本上取决于其技术创新的进展程度,以煤矿智能化为标志的煤炭技术革命、技术创新成为行业发展的核心驱动力,煤炭智能绿色开发与清洁低碳利用是发展主题,煤炭低碳利用技术的颠覆性创新将使煤炭成为最有竞争力的能源和原材料资源。

在双碳目标下,我国能源结构在化石能源主体基础上加快向多能融合发展,建立多能融合供应体系将是“十四五”时期及未来一段时间能源发展的重要任务:促进化石能源的清洁高效低碳利用,大力发展可再生能源,安全有序发展核电。到年,非化石能源在能源供应中的比例力争达到25%左右,将形成煤炭、石油、天然气和非化石能源“四分天下”的格局。

在双碳等新形势下,煤矿生产方式亟须变革,智能化、绿色化是新时期煤炭行业高质量发展的必由之路。这对于煤矿智能化提出了更高的要求,煤炭人将满怀信心地迈向6S智能化煤矿时代。

6S智能化煤矿以安全(Safety)与可靠(Security)为基础,通过专业化服务(Service)构建煤矿智慧生态(Smartness),从而建设以煤矿智能化为支撑的柔性煤炭开发供给体系(Sensitivity),最终保障煤炭可持续高质量发展(Sustainability)。6S智能化煤矿是以资源与环境和谐可持续开发为理念,以智能开发技术与装备为保障,以生态环境保护为硬约束,运用先进科学技术与现代管理理念,实现煤炭资源安全、智能、绿色开发,构建和谐有序、协调一致、智能高效、绿色可持续的煤炭资源开发模式。6S智能化煤矿技术架构和特征分别如图1、图2所示。

图16S智能化煤矿技术架构

图26S智能化煤矿技术特征

二、6S智能化煤矿技术特征

2.1Safety安全

(一)智能安全双重预防机制

智能安全双重预防机制将智能化软件、硬件技术与双重预防机制有机融合,在对煤矿个性化安全管理方法全面兼容的基础上,实现了从风险辨识、评估、分级管控、隐患排查、治理验收全流程的智能化,大幅提升企业安全治理效能,既是安全管理的未来发展方向,也是双重预防机制自我完善和发展的必然方向。

智能安全双重预防机制的创新性功能和技术特征主要体现在以下5个方面:

1)风险智能辨识和管控措施自动关联。通过智能视频识别、数据聚类、关联分析等方法,智能安全双重预防机制能够实现对风险的智能识别、管控措施的自动关联,大幅减少辨识工作量。

2)风险静态与动态智能评估。通过大数据分析,准确了解煤矿安全风险管控重点,科学评价静态风险等级;同时基于对与安全相关的“人、机、环、管”数据全面集成,采用机器学习等算法对不层级的风险进行综合、动态评估,并对风险变化情况进行预测、预警。

3)智能风险管控与隐患排查。根据静态风险评估结果,优化企业安全管理资源计划,并根据动态评估的预测结果,动态调整资源配置。同时,可采用机器视觉、井下巡检机器人等智能化装备,实现远程、无人巡检。

4)根据数据监测和预警信息,智能下发隐患整改任务,改变了隐患排查过于依靠人工的缺陷。根据监测数据的阈值、模式异常判断、风险预警等信息,直接向相关责任单位下发隐患整改计划,掌握隐患排查的主动权。

5)智能双重预防机制持续改进。根据对双重预防机制运行过程数据的分析,智能双重预防能够隐患排查、风险辨识与管控,以及整个管理体系自动提出改进建议,如隐患排查重点的调整、风险其管控措施的改进、等级调整等,推动企业安全治理能力不断提升。智能双重预防管理体制如图3所示。

图3智能双重预防管理体制

(二)全时空安全信息感知监测系统

智能化煤矿的安全管理依赖于对煤矿各安全相关要素更加透彻、实时、全面地掌握。全时空安全信息感知监测系统能够对井(坑)下人、机、环等各要素进行全面、精细感知,将相关数据通过4G/5G或专网传输到中心数据库或数据中台,并通过三维GIS、数字孪生等技术实现数据的可视化,为管理决策提供直观支持,为其他系统的数据分析等提供数据原料。

全时空安全信息感知监测系统的功能和技术特征包括:

1)建立面向人、机、环各要素的全面、实时监测监控传感体系。通过大量监测监控系统、设备工况系统、不安全行为监控系统,如瓦斯气体、风速、矿压、水量、设备温度、电压、转速、定位、工业视频、智能摄像头等,对危险因素的全面智能感知。

2)建立数据传输与数据中台(数据湖)。通过井(坑)下高速网络,将各类数据快速采集到企业的信息中心站或直接存储入数据中台(数据湖)。该部分功能还需要明确各类不同数据的格式和口径等,对各种数据进行预处理,为其他各系统的使用奠定基础。

3)实现数据孪生(数据可视化)。以各感知监测系统等获取的全面、实时动态数据,结合各种数据可视化方法在虚拟空间建立煤矿的数字孪生模型,实时反映井(坑)下的实际情况,为生产过程的透彻感知、安全管理的预测预控、经营活动的精益管理等各种决策提供直观支持。

(三)智能安全闭环管控系统

安全管理必须要确保每一项工作都得到有效落实,使每一个危险因素都得到有效控制,为此必须要对安全工作进行闭环管控。智能化安全闭环管控系统能够实现从隐患排查计划、执行、上报、治理、督办、验收、销号的全过程闭环管控,及时明确各环节的责任,确保整个工作的高效率、高质量完成。

智能安全闭环管控系统的功能和技术特征包括以下5个方面:

1)实现隐患排查计划管理。根据风险分布情况和既往隐患排查数据,制定当期隐患排查计划。当计划与实际情况存在较大偏离时,智能安全闭环管控系统能够向责任单位、责任人发出提示和预警。

2)智能化隐患排查管理。各管理、技术、安监人员根据计划要求开展隐患排查工作,隐患排查具体行程通过人员定位系统与隐患排查计划管理系统相互印证。

3)智能化隐患治理与督办。隐患排查过程中发现隐患或智能化监测监控系统发现异常、超限后,系统生成隐患信息发送给责任单位和责任人,以及督办单位和督办人。系统支持责任人对隐患治理情况的完善,支持多媒体数据;支持对督办人的提示和督办信息的处理与推送。

4)智能化隐患验收与销号。系统在收到隐患责任人提交的信息或多媒体数据时,或通过监测监控系统感知异常、超限数据消失后,可以生成预验收,并通知验收人尽快验收。验收人验收后,系统对该隐患销号,实现全流程的闭环管理。

5)智能化数据分析。系统能够根据积累的隐患数据、闭环管理数据进行多维度数据分析,及时发现存在的问题,为下一周期安全管理决策提供科学依据。

2.2Security可靠

煤矿智能化建设是高新技术融入矿山场景、渐进迭代发展的过程,智能化煤矿应具有3个基本要素:信息感知与获取能力、数据分析与决策能力和自动执行能力。实现数据智能和装备智能是实现煤矿智能化的重要抓手。系统可靠性则作为基础,为各种智能化高效实现提供包括基础数据、执行机构等关键保障。

(一)煤矿巨系统可靠性

煤矿系统包含的子系统种类繁多,数量庞大,如地质勘探、巷道掘进、工作面回采、煤流运输、一通三防等,各系统变量众多且相互关联机制复杂,构成复杂巨系统。由于煤矿涉及系统众多,系统链任一环节出现问题都将对系统产生较大影响。因此煤矿巨系统的可靠性对于煤矿高效运行具有重要意义。

对于智能化煤矿巨系统,因其各系统相互之间的耦合关联机制,其系统可靠性也较为复杂,具体表现包括设备可靠性、传感器可靠性、数据可靠性、软件系统可靠性、人员可靠性等各种方面。针对煤矿巨系统应构建其可靠性工程,保障煤矿巨系统高效运行。

可靠性工程主要包括可靠性设计、可靠性试验、可靠性生产和可靠性管理等内容。可靠性设计发展得比较成熟,其包括根据系统的原理建立“可靠性模型”;将系统可靠性指标分配给各级组成部分的“可靠性分配”;根据设计方案对系统的可靠性进行预估的“可靠性预计”;在设计阶段就从设计资料上寻找可靠性薄弱环节的故障模式影响及危害性分析(FMECA)和故障树分析(FTA);为降低工作应力提高可靠性和提高系统性能可靠性的“容差分析”;防止电磁干扰引起不可靠的“电磁兼容设计”;防止软件出现错误的“软件可靠性析”等。

另外,对于煤矿巨系统管理过程也应构建可靠的管理体系,包括建立质量保证体系、制定可靠性工作计划、对转承制方及供应方的监督和控制、可靠性大纲评审、故障审查及组织、确定可靠性关键件和重要件、制定可靠性标准等,从而保证系统薄弱环节有效解决,避免因部分系统的故障造成整个系统停止运行。

(二)数据可靠性

实现矿井人机环管的全面感知,实时互联,自主分析与决策。推进煤炭生产企业建立安全、共享、高效的煤矿智能化大数据应用平台,构建实时、透明的煤矿采、掘、机、运、通、分选等数据链条,实现煤矿智能化和大数据的深度融合与应用,是煤矿智能化的关键基础特征。数据是否准确可靠决定整个系统运行的结果。数据可靠性是指在数据的生命周期内,所有数据都是完全、一致和准确的。当前对于煤矿数据,其可靠性难以得到有效保障,综合而言表现在以下3个方面:

1)多数数据采集还依赖于手动输入,难以保证数据准确性和及时性。

2)数据在使用和流转过程中容易被篡改。

3)各系统数据格式不一致,数据冗余、数据值冲突、模式不匹配等问题突出。

因此,在煤矿智能化建设过程中,首先应构建煤矿数据全生命周期管理,以企业级数据字典为依据,制定数据质量检核和监控规则,以数据服务化的形式提供高可用、可管控、快捷的数据开放共享服务,构建煤矿数据生态。

煤矿数据全生命周期管理以数据质量管理为核心,对主数据、元数据、业务数据构建采集、存储、管理全生命周期管理,以基础类数据标准为指导,以关键系统数据模型为参考,通过元数据管理系统提供统一视图,为问题分析提供支撑,圈定影响范围,明确数据质量影响;根据规则分析机制制定规则,基于规则监控数据状况,提供数据告警和分析报告。数据管理平台可基于区块链技术,发挥区块链在促进数据共享、优化业务流程、降低运营成本、提升协同效率、建设可信体系等方面的作用,实现数据准确性、可用性、数据更改等方面的数据监管。

(三)设备可靠性

煤机装备工作的地下开采环境随机性强,对设备的瞬间作用可能超出其正常负荷的几倍甚至几十倍,现有装备一般更注重新技术的应用、增大功率、尺寸等参数,但在内在品质、易用性、寿命等产品基础性能方面

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