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摘要：給出了智慧礦山的定義和內涵，指出智慧礦山的三大組成部分即：智能化生產系統、智能化安全管理體系、智能化后勤保障體系；總結了實現煤礦機電設備健康智能化管理的關鍵技術，分析了煤礦機電設備健康智能化管理系統的構成，為保證煤礦機電設備全壽命周期的健康運行，提供了理論參考。

關鍵詞：智慧礦山；機電設備；健康管理；智能化

引言

當前我國科技水平正處于新的發展階段，各種自動化、智能化的設備已在工業、農業等生產領域得到廣泛應用[1-2]。由于煤礦生產的特殊性、復雜性和危險性，導致煤礦行業生產技術水平長期落后于其他行業，隨著科技的發展，智能化技術日益深入人心，煤礦智能化開采被專家和學者作為未來煤礦的發展目標而提出[3]。煤礦開采過程中機電設備的重要性不言而喻，智能化煤礦更需要實現機電設備的智能化。可見，研究煤礦機電設備健康智能化管理關鍵技術，對于早日實現煤礦智能化開采意義重大[4-5]。

1智能化礦山的概念

1.1智能化礦山的定義及內涵

智能化礦山是基于信息化技術、礦山開采技術、遙感技術等學科融合形成的高度智能化的系統。智能化礦山可分為三個階段，第一階段是實現礦山生產的數字化，是運用傳感器、計算機系統等設備和技術，使煤礦生產的信息以數字化的形式直觀的呈現在人們眼前；第二階段是實現礦山生產的虛擬化，是將礦山實時的場景以虛擬的動畫和圖片顯示出來，更有助于對生產狀況的了解；第三階段是實現遠程遙控開采，該階段可實現礦山無人化工作，技術人員只需在室內操作計算機系統，便可完成一系列的生產流程。智能化礦山利用人工智能實現智能化的感知、學習、決策和執行，在開采過程中，通過智能化系統分析、計算不同的工藝流程的開采技術參數，并進行分析決策，使開采資源得到最優化的配置，實現不同系統之間的協同開采，達到節能減排、安全高效及綠色開采的目標。智慧礦山是以礦山的數字化為基礎構建的，其技術特征如圖1所示。

1.2智能煤礦的構成

煤礦生產環節錯綜復雜，智慧煤礦涉及多達90多個子系統，這些子系統可分為3大類：1）智能化生產系統。智能化生產系統包含主生產系統的智能化和輔助生產系統的智能化，主生產系統智能化是指采掘工作面的智能化，實現以遠程遙控為目標的無人采掘工作面，輔助生產系統智能化包含遠程遙控智能化運輸系統，智能化通風、排水、供電、提升系統等。2）智能化安全管理體系。安全是煤礦生產的重中之重，安全不能得到保障則談不上智能化生產。因此，智能化煤礦的重要組成部分之一便是智能化安全管理體系，智能化安全管理體系可通過計算機集成系統實現井下危險源的辨識、監測、報警和處置，并在出現危險源預警時，設計出最優的避災路線，實時發送給井下工作人員。智能化安全管理體系包含智能化防滅火系統、智能化監控系統、智能化人員和設備定位系統等。3）智能化后勤保障體系。智能化后勤保障體系包含礦井設計和開采時的地質勘探、測量、通風、排水等信息化的技術性后勤保障，也包含辦公、生活和考勤系統的智能化。智能化煤礦是一個美好的愿景，也是一個逐步實現的過程，需要經歷不同的階段，未來智能化煤礦的應用，可從根本上改變煤礦工人的勞作方式，達到安全和環保的生產目標，智能化煤礦的情景邏輯如圖2所示。

2煤礦機電設備健康智能化關鍵技術

智能化礦山與數字化礦山的不同之處在于智能化礦山綜合運用了物聯網、大數據和云計算等技術，這些技術是構成智能化礦山的關鍵和技術架構，礦山的智能化程度直接受這些技術的影響和制約，煤礦機電設備健康智能化管理也是如此。

2.1基于互聯網+的物聯網平臺

智能化礦山數據的傳輸和采集需要通過基于互聯網+的物聯網平臺實現，基于互聯網+的物聯網平臺使煤礦生產信息及時傳輸和交換，對智能化煤礦的穩定可靠具有重要影響。同時物聯網需具備綜合協同功能，將不同子系統的生產信息和數據進行綜合管理，并協調各生產工藝之間的關系，對危險區域進行預測預警，并實時傳遞至井下作業面，保證作業人員安全。

2.2大數據處理及人工智能技術

由于煤礦開采時作業空間狹小、作業設備多、危險因素多，煤礦生產過程中可產生大量的數據，這就給數據的管理和分析帶來了一定的挑戰。因此，智能化煤礦需采用大數據處理技術對傳感器收集到的數據進行分析和處理，得到數據背后的規律，來發現危險和指導生產。例如，采煤工作面產生的數據包含，采煤機的運行速度、傾角、截割阻力，刮板輸送機的鏈條張拉力、運輸速度，液壓支架的支護阻力、移架順序等，大數據處理技術便可將這些數據進行統一化的分析，判斷有無異常。人工智能技術的應用使大數據處理技術得到進一步的發展，并分析數據結果，做出最優決策，以友好的圖像、圖表等呈現給決策者，對數據的挖掘和處理更加智能和便捷。

2.3云計算技術

物聯網技術和大數據處理及人工智能技術將煤礦的生產數據連接起來，并進行處理和分析，然而科學技術的發展需要與時俱進，若一直沿用某幾種固定的計算模型，可導致生產技術逐步落后，達不到智能化生產目標。同時，煤礦的智能化生產也可利用其他煤礦的數據和資源進行類似分析，云計算技術便提供了云端的海量數據和最優、最新的計算模型。云計算技術可使煤礦數據與云端先進的計算模型和方法相結合，實現智能化煤礦多維數據的高能力計算和分析。

3礦井機電設備健康智能化管理系統

3.1機電設備健康智能化管理系統的構成

煤礦機電設備的智能化主要標志之一是建立機電設備健康智能管理系統，機電設備的健康預測與管理最早應用在軍工、航天等領域。目前，在煤礦中的應用還處于初級階段，主要對一些簡單的設備進行智能化健康管理，智能化健康管理涉及到機電設備的全生命周期。智能化健康管理的流程包括：機電設備運行數據的智能化采集、健康檔案的建立、健康預測和健康恢復等。如圖3所示，煤礦機電設備健康智能化管理系統由本地監測終端和井上調度中心兩大部分組成，本地監測終端通過傳感器對機電設備的相關參數進行采集，井上調度中心則對采集到的數據進行智能化分析和處理，進行健康評估，并給出維修、維護方案。

3.2煤礦機電設備健康智能化診斷

由煤礦機電設備健康智能化管理系統的構成可知，本地監測終端擔負著機電設備數據采集的任務，數據采集是否可靠有效，直接決定智能化健康管理系統能否可起到應有的作用。如對于旋轉類機電設備其故障主要來源于軸承、電機等部位，而對于控制系統其故障主要集中于液壓閥、傳感系統等。因此，在這些重要部位布置傳感器采集這類元件的數據。采集數據經智能化模型和關聯矩陣處理分析，進行故障診斷和識別。煤礦機電設備健康智能化診斷系統如圖4所示。

3.3煤礦機電設備健康智能化維修決策數據庫

在煤礦機電設備健康智能化診斷的基礎上，對機電設備的健康表征和健康狀況進行劃分，建立機電設備健康數據庫，構建健康標尺。如圖5所示，煤礦機電設備健康智能化決策數據庫包括，設計階段的固化維修維護模型、使用階段的調整維修策略及專家數據庫。智能化數據庫的構建可實現煤礦機電設備全壽命周期的健康管理與預測，并給出最優的維修方案，實現煤礦機電設備的智能化健康管理。

4結論

1）給出了智慧礦山的定義和內涵，指出智慧礦山的三大組成部分即：智能生產系統、智能化安全管理體系、智能化后勤保障體系。2）總結了實現煤礦機電設備健康智能化管理的關鍵技術，從機電設備健康智能化管理系統的構成、煤礦機電設備健康智能化診斷和煤礦機電設備健康智能化維修決策數據庫的建立等，對煤礦機電設備健康智能化管理系統進行了詳細分析。

參考文獻：

［1］曹鵬,朱燁,李千順.礦山機械智能化的應用及發展趨勢［J］.世界有色金屬,2019（22）:18+20.

［2］汪崗,李兆淼.陳蠻莊煤礦智慧礦山建設的探索［J］.江西煤炭科技,2019（04）:121-123.

［3］武曉鳴,薛世潤.礦山企業電能智能化管理方案分析［J］.現代礦業,2019,35（07）:26-28.

［4］連民杰,周文略.金屬礦山智能化建設現狀與管理創新研究［J］.礦業研究與開發,2019,39（07）:136-141.

［5］席金平.木瓜煤礦綜采設備綜合智能化與移動信息化研究［J］.煤炭與化工,2019,42（06）:76-78+81.

作者：柴曉凡 單位：山西煤炭運銷集團晉城有限公司