数字孪生让采矿全流程“透明化”

发布时间:2022-05-05

编辑人:灵图互动

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智能化是煤炭工业高质量发展的核心技术支撑,对于提升煤矿安全生产水平、保障煤炭稳定供应具有重要意义。经过前期有益探索,部分矿井已建成一批少人、无人开采工作面,但目前技术体系参差不齐,尤其是集群智能化技术尚未跟上。例如,复杂的开采环境对设备及其操作的要求严苛,井下有十几种综采设备,这些设备之间的互联度不够高、信息互通性不够强、人机交互性不够好,现有数字化手段难以动态反映采煤流程变化,进而影响对采煤工作面的实时监控。

如何全面升级?中国工程院院士、中国矿业大学(北京)校长葛世荣提出“数字孪生智采工作面”的新理念。

数字孪生让采矿全流程“透明化”

1.目前侧重矿山生产过程的自动化

“我国现有煤矿4200余处,其中在产约3500处。自2018年全面推行煤矿智能化以来,目前已建成680余个初级智能化采掘工作面,其中包括采煤工作面430余个、掘进工作面250余个,2022年有望建成1千个智能化采掘工作面。”智能化技术对煤矿安全高效开采发挥了重要提升作用,葛世荣举例,截至2020年底,全国建成安全高效煤矿901处,其煤炭产量、利润总额分别占到全行业的56%和78%,采煤机械化程度达到99.9%,智能化采煤工作面有285个。“这些矿井的百万吨死亡率约0.0015,远低于0.02的国际先进水平,其中898处矿井为零死亡。实践证明,通过智能化改造,煤矿可以实现高程度、高效率的安全生产。”

在葛世荣看来,“智能化”是基于数据驱动的采矿设备自动化、生产数据可视化、开采过程透明化、采掘现场无人化、矿山环境低损化,能够实现安全高效、无人操作的自协作矿山系统。“既要做到采煤机、掘进机等设备单机自主运行,也要实现工作面的机群平行协作和系统数字孪生。从聚焦个体智能,到基于互联网和大数据的群体智能,这是智能化煤矿的转型特征之一。”

按照上述标准,煤矿智能化进展如何?葛世荣坦言,处于初级智能化的矿山,建设重点多放在矿山生产过程的自动化。“高度自主化、信息化的智能矿山是未来目标,而目前的智能煤矿还缺少全系统的数字化融合。边缘计算、时延网络等矿业IT技术,与操作相关的采矿OT技术,以及智能安全监控、煤矿机器人等矿山物联网MIOT技术均是各自在做,智能系统化方面仍是短板。”

反过来,“各自独立”也影响着智能化的整体效果。比如,设备单元独立运行,造成数据采集量不够、信息共享不畅、数据交互困难、无法构建数字线程,矿井难以实现高效协同管控。“需要实现采煤状态实时监控,采用仿生传感技术,使智采工作面具有视觉、听觉、嗅觉、触觉、动觉等类脑感知能力。”葛世荣称。

2.矿山物联网是智能化的主要骨架

补齐短板,离不开新基建工程的支撑。“大数据是知识,人工智能是大脑,工业互联网是骨骼,5G是通信神经,采矿机器人是臂膀。”据此,葛世荣提出四方面升级路径。

2.1 工艺升级

以数据驱动、软件定义、平台支撑、智能管理等要素,改造采矿生产流程;

2.2 设备升级

基于人工智能和深度学习,使采掘装备具有自主运行能力,实现无人化操作;

2.3 功能升级

对采矿业嵌入数字化功能,使采掘云流程持续保持连接和交互,提高生产效率;四是融合升级,依托大数据管理,以数据、算例、算法为核心,建立部门跨业务智能运营条件。

“煤矿智能化是在数字化的基础上,利用物联网技术和感控技术加强大数据服务,以提高生产过程可控性、减少采矿人工参与、优化生产排程。”葛世荣这样类比:人的智慧衡量维度包括观察力、记忆力、学习力、思考力及行动力等,对应的“煤矿智慧维度”应包括信息采集、信息存储、数据挖掘、数据应用及自动控制等能力。“智能化是由‘数据+算法+算力’构成的决策系统,揭开了数据蕴藏的巨大能量,在人类和机器活动中,提供生产工具、配置资源、创造价值。”

葛世荣介绍,智能化煤矿的数据结构来自于服务数据、生产数据、装备数据、管理数据等,合起来成为大数据。“矿山物联网是主要骨架,也是获得更高程度采矿自动化基础条件,涵盖矿山生产过程控制数据采集、处理、交换和分析的网络系统。信息物理系统是关键平台,构建基于数据流的状态感知、实时分析、科学决策、精准执行的系统级闭环赋能体系,可提高资源配置效率,实现资源协同优化。目前,对数据获取的重视程度不够,缺少将采集数据转换为有用的信息,采矿数据反馈的智能处理还是空白,采矿的自感知、自预测、自协调能力处于起步阶段。”

3.以数字孪生工作面模拟实际采煤

什么样的工作面才能达到理想效果?葛世荣提出利用数字孪生搭建智能化新平台。

数字孪生智采工作面是一个数据可视化、人机强交互、工艺自优化的高逼真采煤工作面三维镜像场景,包括物理工作面、数字工作面和数据信息交互三部分。”葛世荣强调,数字孪生是以数字化方式创建物理实体的虚拟模型,通过虚实交互反馈、数据融合分析、决策迭代优化等手段,为物理实体提供更加实时、高效、智能的运行或操作服务。换言之,其不是传统仿真模型,而是动态反馈的数字化工作面镜像体,基于设备运行的感知数据,以数字映射的智采工作面来逼真地模拟实际采煤状况。

智慧矿山数字孪生

葛世荣表示,基于设备和工作面数字孪生,实现透明化的采矿生产、运维和服务,可分为四个步骤:

3.1 实现离散数字孪生的连接和可见。

“离散”即一个一个来做,实现设备、人员等单一资源的数据连接、数字可视,比如一台采煤机、一台掘进机,率先实现数字化设备、流程和系统的诊断、描述性分析预测。目前,煤矿智能化发展多数处于这一阶段。

3.2 实现复合数字孪生互联与数据驱动。

一个采煤或掘进工作面、一条主煤流运输线,基于内部离散数字孪生和外部数字资源复合而成的数字孪生体,这是智能化建设的主要努力方向。

3.3 面向采矿全流程

通过数据孪生监测和驱动的业务运行,形成一种可持续自动采集、自动分析、自主执行、自主决策的数据驱动闭环。

3.4 实现数字孪生的生态服务与价值共生

除了单个矿井,还包括选煤厂、输配系统、甚至用户在内,也就是集合产业上下游数字孪生组织,成为以链主为核心的产业数字孪生。

葛世荣表示,数字孪生技术将推动智能化采矿进入新时代,实现全要素、全流程、全数据的集成和融合,达到矿山生产系统最优配置、装备自主协同、开采安全高效的目的。


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创建于2022-04-26
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