智慧礦山理論與關鍵技術探析

譚章祿 吳 琦

(中國礦業大學(北京)管理學院，北京市海淀區，100083)

煤炭行業為了應對工業發展的新趨勢和新要求，正在積極推行智慧礦山建設。目前，智慧礦山的實踐已經在多個省、市、礦山企業、科研單位和設備研發制造企業推行，智慧礦山已經成為煤炭行業學界、政界和煤炭企業耳熟能詳的詞匯。但客觀看，智慧礦山建設剛剛起步，至今國內尚未建成完整的智慧礦山系統。智慧礦山的研究與實踐在“困惑”中前行，“困惑”大致可歸結為幾個基本問題：一是為什么要建設智慧礦山？二是智慧礦山到底是什么？三是如何建設智慧礦山？四是智慧礦山建設的障礙和建成的關鍵有哪些？

本文主要圍繞上述問題展開討論，進而探索智慧礦山的理論與關鍵技術。對于到底什么是智慧礦山、如何構建智慧礦山等問題缺乏統一的認識，智慧礦山的建設亟需在指導理論和關鍵技術方面得到突破。完整的理論體系可為智慧礦山的規劃、設計提供理論指導，關鍵技術的突破是智慧礦山落地的基礎。

1 智慧礦山綜述

進入21世紀，全球經濟面臨經濟增長緩慢、全球工業產能嚴重過剩、人口老齡化導致的勞動力低下和經濟全球化導致的發展中國家產業擴張以及發達國家實體經濟創新不足等四大突出問題。面對上述問題各國紛紛采取積極的戰略對策，西方發達經濟體都針對各國國情提出了具體的智能制造業發展的策略框架，例如德國的工業4.0參考模型RAMI 4.0、美國的工業互聯網參考架構模型IIRA和日本的智能制造參考框架IVRA。我國面對全球工業體系轉型，積極應對經濟全球化下的工業新發展階段帶來的機遇和挑戰，于2015年提出了“中國制造2025”并重點實施“兩化”融合戰略。在 “中國制造2025” 和 “兩化”融合的發展策略下，數字化車間、智能制造等信息技術不斷滲透，將會加快工業數字化、自動化、網絡化和智能化的進程。

煤炭作為我國最大的能源支撐，在整個工業領域發展中具有舉足輕重的作用。煤炭工業作為國家能源基礎行業，在國際經濟大趨勢和國家發展戰略要求下，大力推進“兩化”融合，為貫徹“中國制造2025”戰略，使得智慧礦山建設成為安全生產、礦山開采的必然選擇。煤炭開采過程實際上是非常復雜的力學過程，其力學各向異性，可以說駕馭該過程的難度不亞于航空航天的空氣動力學過程。時至今日，由于存在地質構造的復雜、煤層賦存條件的多變、巖石力學性質的難解以及瓦斯的涌出等問題，煤炭開采仍然不能很好地解決安全生產問題、職工職業壓力問題、環保問題和成本控制等全行業普遍面臨的問題。為了實現安全高效開采，煤炭行業經過長期努力，從手工作業逐步實現了機械化、自動化和初步數字化開采，近20年的信息化建設推動了礦山的進步和發展，又在數字礦山的基礎上實現了感知礦山的突破。伴隨著新需求以及云技術、大數據、物聯網、移動通信技術成熟與應用，智慧礦山成為自然的合乎科學發展邏輯的正確選擇。礦山信息化建設發展階段如圖1所示。

圖1 礦山信息化建設發展階段

過去20年，大多數礦井都實現了工業以太網以及綜合自動化平臺的構建，通過各個工業自動化系統與監測監控系統的集成，實現了井下自動化管控，從技術上實現了礦井自動化[1]。1999 年，國際數字地球大會首次提出了數字礦山的概念。2000 年，吳立新等研究人員參考數字地球，提出了數字礦山(DM)相對較完整的概念，所謂數字礦山，是在統一的時空框架下，對真實礦山整體及其相關現象的統一理解、表達與數字化再現，是數字礦區和數字中國的一個重要組成部分[2]。數字礦山是以礦山空間數據與模型為中心，是空間信息技術、網絡技術及可視化技術在礦山企業綜合應用的集中體現[3]。對于數字礦山階段的建設，這一階段主要實現了管理信息化與工程數字化的初步建設[4]。2009 年后，智慧地球理念催生了感知礦山、智慧礦山等概念，2010年，中國礦業大學物聯網(感知礦山) 研究中心張申等研究人員提出了感知礦山概念，指出“感知礦山 是通過各種感知手段， 實現對真實礦山整體及相關現象的可視化、數字化及智能化[5]。感知礦山主要著眼于物聯網技術，構成礦山中人與人、人與物、物與物相聯的網絡，其核心是分布式感知[6]。

隨著煤炭行業信息化水平不斷提高，對其信息技術要求也隨著需求不斷增加。為了應對全球與國家發展戰略，由智慧地球的理念衍生出了適應于信息化潮流的智慧礦山。智慧礦山相較于數字礦山和感知礦山來說，是一個技術更為先進的礦山發展階段，是未來礦山企業發展的一個新方向[7]。礦山綜合自動化和數字化是智慧礦山的基礎，自動化系統通過自動化技術實現了無人采礦和遙控采礦，數字化實現了對真實礦山整體及相關現象的統一認識與數字化再現，智慧化則表現為礦山的高度信息化、自動化、智能化與高效安全開采，是數字礦山和感知礦山的進一步升華[8]。

因此，智慧礦山建設以礦業發展和礦山開采的現實需求為動力，以數字礦山和感知礦山的成就為基礎，當前科學成就和技術發展又為智慧礦山建設提供了技術保證。智慧礦山作為當前礦山信息化建設的重要方向，是多學科交叉融合的前沿領域，在理論性和實踐性方面都有很重要的研究價值。我國針對智慧礦山的研究發展，當前現狀為“實踐先行”，眾多煤炭企業、煤機制造廠商以及研究院所都在積極響應國家政策，從實踐角度對智慧礦山的建設進行探索。例如，由中國職業安全健康協會牽頭，北京龍德時代科技發展有限公司承辦，國家能源集團、中煤能源集團、中國礦業大學、煤炭科學研究總院等法人單位聯合發起成立了智慧礦山聯盟，旨在攻克智慧礦山關鍵技術，建立智慧礦山示范工程等。然而，智慧礦山理論研究仍處于起步階段，相關學者根據自身的理解，分別從智慧礦山的定義[9]、建設框架[10]、核心問題[11]、關鍵技術[12]、發展趨勢[10][13]等方面展開了深入研究，但在理論概念方面仍未達成統一認識。

隨著信息技術的不斷發展，實踐探索不斷增多，當前智慧礦山在實踐中仍存在許多困惑，歸根到底還是因為在理論方面，學界仍未對智慧礦山給出統一完整和科學的理論體系，指導實踐的關鍵技術也沒能得到突破。因此，迫切需要對智慧礦山建設的指導理論和關鍵技術進行深入研究，以開辟智慧礦山信息化建設的前進道路。

2 智慧礦山的構成與特征

正確理解智慧礦山是研究和實踐的前提。與機械化取代人工作業的目的是延伸人類的四肢功能不同，智慧礦山延伸的是人類的大腦功能。雖然迄今為止，我們并未完全揭示人類大腦智慧的發生機理，但對大腦智慧的基本功能，如記憶、表達、推理、聯想和學習等功能已達成共識。因此，智慧礦山建設的目的就是試圖通過機器及其技術工程，使礦山系統獲得有關礦山開采和經營相關知識的記憶、表達、聯想、推理和學習的功能。如果這種能力完全由非人類承載，則稱智慧礦山為完美智慧礦山，完美智慧礦山可作為目標去追求，但現實難以達到。

2.1 “三個世界”概念的提出

為了更好地理解智慧礦山，引入信息世界(Information world)、意識世界(Conscious world)和物理世界(Physical world)“三個世界”概念，信息世界描述物理和意識世界的所有對象的狀態、運動及其變化規律的體系，可以表現為數據、模型、算法或軟件等；意識世界描述人對物理世界的認知，包括人的價值觀、思想、意志、愿景和智慧；物理世界描述現實世界中客觀存在的事物，例如井下作業設備、材料、建筑物、構筑物、管網設施、煤層、水、瓦斯、地壓等等，他們共同構筑了智慧礦山建設的物質基礎。

傳統的礦山主要由物理世界與意識世界組成，礦山的生產經營活動依靠人的意識去驅動物理世界的運動進而實現礦山開采。然而在實際作業中，人的意識世界存在不足，難以保證物理世界能夠按照人們意志客觀、準確、即時地進行自動運行。其不足主要體現在易疲勞、記憶有限、知識不足、理解偏差，在生產實踐中的表現主要體現在以下幾個方面：

(1)看不見：體現在地質、水文、風速、瓦斯濃度等狀態不明；產品質量、作業進度、工作績效等性質不清；違規行為、安全隱患、設備故障等風險不知;

(2)算不準：體現在工藝設計、機器調節、設備參數、趨勢監測、資源配量等無法精確計算;

(3)控不住：體現在安全隱患、超限預警報警等問題不能及時控制風險和危險。

有別于傳統礦山，智慧礦山通過建設一個新世界——信息世界，同時改造物理世界和意識世界，以彌補人類意識世界的不足，使得礦山系統獲得上述人類智慧的基本功能。可見智慧礦山將傳統礦山的“意識世界+物理世界”二元世界改造升級成了“意識世界+物理世界+信息世界”的三元世界。智慧礦山“三個世界”的相互關系如圖2所示。

從實踐角度直觀看，智慧礦山運行將呈現這樣的圖景：操作人員坐在寬大的調度控制室，只需操作鼠標和鍵盤輸入生產任務或經營目標，系統喚醒物理世界的掘進機、采煤機、支架、通風機、帶式輸送機和機器人自動作業，各機器自適應于工作面條件，優化自己的工作參數和工況，并與相關設備保持協作和聯動，將源源不斷的從地下采出原煤。與此同時，智慧礦山系統悄無聲息地不斷自動采集全部數據返回信息世界，通過信息世界算法和智能模型處理，發出指令對物理世界實施干預和控制，如此循環下去不斷更新信息世界的數據和算法，完成深度學習和訓練。

圖2 智慧礦山“三個世界”相互關系

2.2 “三個世界”的運動及其關系

(1)物理世界與意識世界。在智慧礦山還沒有提出，信息化建設還沒有成為發展的必由之路之前，礦山建設只存在物理世界與意識世界，二者相互作用進行簡單的生產經營活動。隨著礦山建設規模的不斷擴大與數據量的劇增，物理世界的構建對人的意識世界要求越來越高，從而引入了信息世界的建設。信息技術的引進，確實使得礦山建設和運營更加便利和高效，但在不完美的智慧礦山建立過程中，人的意識世界在作用于物理世界方面仍起著至關重要的作用，例如直接通過行動作用于設備、裝備、構筑設施和原材料等旨在構筑一個完善的物理世界，為智慧礦山建設打造堅實的物質基礎。

(2)意識世界與信息世界。智慧礦山通過建設信息世界、改造物理世界、提升意識世界，完全打通“三個世界”的聯系和相互轉換，但強調的仍然是“人”，而非“無人”，物理世界、信息世界、人的意識世界三者相互作用反饋，人作用于信息世界才能賦予物理世界智慧。意識世界與信息世界相互作用的接口便是依靠鍵盤的輸入與數字化界面的輸出，人通過鍵盤將意識世界的想法與需求輸入給由信息系統構成的信息世界，信息世界則通過數字化界面將接收與加工處理后的信息以可視化的方式展示給管理人員，以便管理人員進一步構筑意識世界，對礦山的整體運行狀況有所感知并做出正確的決策。

(3)信息世界與物理世界。通過物聯網實現數據自動采集，建立物理世界到信息世界的聯系。從數字礦山階段開始，礦山建設就已經倡導實現數據感知技術，且在此階段具備了部分感知的能力，例如部署了一些感知環境參數、地壓、瓦斯的傳感器等，但是總體感知能力尚不充分[11]。到了感知礦山階段，物聯網技術則成了支持礦山發展的核心技術之一。智慧礦山的重要特點之一則為深度感知，通過構建礦山物聯網云計算平臺解決實時異構數據快速可靠交換、多元多層次數據快速接入、分布式協同處理及服務等難題，實現礦山物聯網從感知到應用的互聯互通和信息智能交換[14]。

由此可見，智慧礦山是一個由人的意識世界、礦山的物理世界和信息世界構成的有機整體，傾向于用機器或技術工程延伸部分或全部人類大腦諸如記憶、表達、聯想、推理和學習功能，用于礦山資源勘探、規劃、設計、開采和加工利用全過程，以實現礦山資源的安全、高效、精益開采和利用。如何將意識世界的智慧功能賦予物理世界和信息世界，并延伸至整個礦業開發過程，這是智慧礦山的核心。因此，智慧礦山建設的根本任務是構建一個具有人類智慧能力的信息世界，相應改造物理世界和意識世界，同時搭建“三個世界”無縫連接的橋梁。

3 智慧礦山理論初探

智慧礦山理論構建旨在通過總結礦山信息化建設的經驗及其發展規律，探索智慧礦山的規劃、設計、實施與運行維護等上述各環節思想框架和實施策略與方法。本文從智慧礦山頂層設計和各階段理論分析的角度，按照“總-分”的方式對智慧礦山理論體系進行構建和闡述。

3.1 智慧礦山參考模型

經過多年的煤炭企業信息化建設實踐，筆者在多個大型項目(如鐵峰煤業感知礦山項目、司馬煤業企業資源計劃系統CERP、汾西基于物聯網的煤炭運銷調度指揮系統、綜合可視化集成平臺等)研發上取得成功，以此為基礎，總結提煉出智慧礦山參考模型。參考模型從層、級、鏈三大維度入手，旨在從宏觀角度引導智慧礦山的理解與建設。智慧礦山參考模型如圖3所示。

圖3 智慧礦山參考模型

其中，“層”是指活動層，按照煤炭企業實際生產運營過程中涉及到的業務活動進行層次性劃分，將智慧礦山的業務活動與業務邏輯由下到上劃分為資產層、作業層、管控層、決策層與商業層；“級”是指組織級，只要依據煤炭企業內外環境中涉及到的不同組織層級，按照其不同的權責和職能進行劃分，最終將組織級由下至上劃分為班組、科室、礦井、集團、行業和社會；“鏈”是指價值鏈，價值鏈的劃分立足于產品的生命周期，圍繞產品生產過程中涉及的相關行動所形成的一條價值鏈，體現了煤炭行業中生產的相關產品從無到有，不斷增值的全過程。主要將價值鏈劃分為勘探、設計、基建、開采、洗選加工、運輸和礦區修復。在該參考模型中，各維度中刻度劃分為示意性而非完全性列舉，各煤炭企業應根據自身實際情況進行進一步詳細與精確劃分。

3.2 智慧礦山建設主要理論

參考模型的構建從頂層設計的角度指出，智慧礦山是涉及整個系統的人、物、信息等多元要素的復雜系統，智慧礦山建設是一項涉及礦山活動、礦物價值鏈以及組織層級三大維度紛繁復雜因素的、長期的系統工程。因此，以系統工程理論為指導，以實現智慧礦山作為建設目標，即具備更透徹的感知、更深度的互聯互通、更廣泛的智能應用[8]的礦山形式。智慧礦山的前期規劃旨在制定比較長遠的發展計劃，設計未來整套信息化建設的行動方案，這些都是為智慧礦山建設目標的實現而服務。

透徹感知是智慧礦山的技術基礎，通過引入無線射頻識別技術和傳感技術等物聯網核心技術，利用感知、測量與控制設備，實現對礦山數據的實時獲取與實時監測。智慧決策對于數據的需求隨信息化水平不斷提高而日益增加，將物聯網技術應用于煤炭企業井下和井上生產運營與管理可以實現井下人員實時監測、保障人員安全、及時發現不安全隱患并預警、智能控制、形成新的產業標準以及井下無人化作業等[16]。

深度互聯是智能處理的基礎。智慧礦山應具備“人-人”、“人-物”、“物-物”無障礙互聯互通的能力[17]。這就需要智慧礦山參考模型中涉及到的每個主體、每一個生產單元之間相互協同運作。這里就需要運用協同理論的思想，改造物理世界和意識世界。通過企業自身內部的協同作用，使得系統可以自適應地在各環節、各階段以及功能上實現有序的協同結構。

基于礦山企業自身環境的特殊性以及系統的復雜性，智慧礦山信息系統應按照“四橫三縱”的整體框架來構建。“四橫”包括應用層、數據及應用支撐層、網絡通信層和感知控制層。“三縱”則為“三個體系”，分別是信息化標準化體系、信息安全體系和管理運維體系。智慧礦山整體框架如圖4所示。

智能應用是智慧礦山區別于數字礦山與感知礦山的核心所在。智慧礦山擁有主動感知、自動分析能力，能夠依據深度學習的知識庫，形成最優決策，并對礦山設計、生產、安全、經營管理等各個環節實施自動調控[19]。智慧礦山的本質就是使得礦山建設智能化、智慧化，而“智慧”則主要體現為使得信息世界擁有人的意志，可以按照意識世界的思想去指導物理世界根據具體的場景選擇正確合理的行動，以實現自動化、智能化運行。這個目標的實現需要以人工智能理論為指導，運用礦業學科專業知識發展地質、采礦、掘進、機電、運輸、通風和洗選加工各個專業和工藝的智能算法和模型，建立一種更有效的智能控制和智能管理方法，以實現系統的智慧化應用。人工智能其本質是一種計算機程序，程序使其有了“自主”選擇判斷的能力，這種能力除了復制模仿人類智能，還包含超越人類的各種計算性的能力[18]。人工智能可以支持信息世界的構筑，彌補人類意識世界存在的缺陷。

3.3 設計階段與實施階段

智慧礦山信息系統的設計以系統論和信息論為理論指導，采用軟件工程的設計方法，按照傳統的系統設計方式進行需求分析、業務分析、流程再造、系統功能設計、劃分子系統等。由于設計階段沿襲了傳統的系統設計流程，故本文不再贅述。

圖4 智慧礦山整體框架

3.3.1 智慧礦山實施的 “三一” 理念

在實施階段，以“三一”理念為指導，即一套系統、一支隊伍和一個模式，為行業智慧礦山的發展提供可復制可推廣的建設模式。一套系統即煤炭企業在信息化、智能化發展中，信息系統不能東拼西湊，一套成功、高效的管理信息系統應該是一個完整的管理體系中管理模式的體現，標準化的建設模式是礦山建設智慧化的基礎和重點。東拼西湊的系統易形成信息孤島，難以實現信息化集成所帶來的效果。一支隊伍即建立一支信息化人才隊伍，為智慧礦山的建設提供技術支撐。系統要靠人去合理運用，需要人員去升級和維護。因此創建一支信息化隊伍，以智慧礦山發展建設和解決建設過程中出現的行業難題為研究內容和重點，培養一批智慧礦山的研究型人才。針對我國礦業信息化的狀況提出，要深化高校采礦工程專業的改革，培養面向礦業未來的創新型人才。這支隊伍的打造對智慧礦山建設的成功實現起到了至關重要的作用。一個模式即建立一個優化的煤炭企業管理模式。隨著煤炭企業規模的擴大、業務形式、技術手段的更新，傳統的管理模式效率較低，礦山建設智慧化的過程必然涉及到管理模式的改進與創新，新的生產、管理模式意味著更高效的生產力，這也是煤炭企業進行智慧礦山建設的初衷與最終目標。

“三一”理念的建立，強化了智慧礦山發展的綜合集成和智能應用，使得礦山的智慧化建設更多地關注數據的感知、共享和互聯，最終實現行業內部研究成果的整合、共享和延伸。“三一”理念從豐富的項目經驗中總結出來，能夠有效地指導智慧礦山建設與實施。

3.3.2微觀運用數據挖掘、認知心理學、信息安全等理論

微觀上從智慧礦山實施過程中涉及數據的分析與挖掘、分析結果的展示以及信息的安全性3個方面對相關指導理論進行闡述。在綜合自動化、工程數字化與管理信息化的信息系統建設下，通過物聯網等感知技術實時傳輸至信息系統中，礦山企業信息系統內的各類主題數據庫已經存儲了海量數據，如何運用這些數據，發現大數據背后存在的規律與問題，是維護礦山實施過程中的核心任務，也是實現智慧礦山智能應用這一重要目標的核心策略。要想實現海量數據的清洗、融合、挖掘以及智能搜索就需要依靠大數據的相關理論方法作為指導。通過構建數據模型對數據進行分類、估值和預測，對無特定關聯的數據集進行相關性分析和聚類分析，尋找其中蘊含的關聯。

管理者每天面對龐雜的數據信息，在短時間內無法及時吸收和發現企業運作中存在的異常，針對這類問題，就需要運用認知心理學的相關理論指導信息的可視化展示。可視化管理是基于信息技術、人類認知規律而進行的能夠有效促進管理者認知、利用信息資源的管理模式，與傳統管理模式相比，它更突出管理內容透明、數據流程監控、信息圖解、知識分享、問題跟蹤、決策支持以及業務協同等管理功能。

大數據雖是智慧礦山信息化建設的核心技術，但當前大數據仍處于初級發展階段，相關技術不夠成熟、法律法規以及標準也不夠完善，所以對于大數據來說，信息安全問題是當前公認的一個關鍵問題。在大數據的清洗、處理、加工、挖掘、分析的各個環節都可能出現信息安全的問題，針對大數據的安全性、保密性、可用性等應該以信息安全理論作為指導，建立信息安全標準確保信息的高效安全傳輸。

4 智慧礦山關鍵技術

智慧礦山中關鍵技術涉及的環節可見圖4智慧礦山整體框架中圈紅部分。智慧礦山建設過程中具體應該突破的關鍵技術主要有5個，即智慧礦山的管理模型、數據模型、標準化體系以及煤機裝備的網絡化與智能化改造和數據處理智能模型構建。

4.1 智慧礦山管理模型

由上述智慧礦山參考模型可知，煤炭企業的組織、業務與活動應按照層級鏈三大維度進行生產運作。在運行的過程中，對于不同的組織職級所涉及到的每一個業務的組織、流程和制度都應該得到有效地管控。這就需要按照企業實際的需求，針對管理過程中各個環節流程與業務，例如資產管理、人力資源管理、設備管理等各個方面都應該建立對應的管理模型。通過具體實現業務與流程的技術方法和指導理論，構建不同類型的管理模型，使得各個部門、管理者涉及的責、權、利統一起來，管理運作中涉及的資源分配、消耗和使用的時空屬性透明化的展示出來。智慧礦山以透徹感知、深度互聯和智能應用為基本特征，旨在要實現更透徹的感知、更深度的互聯互通、更廣泛的智能應用[8]。基于智慧礦山的基本特征，應構建可視化管理模型以指導智慧礦山的運行。

可視化管理模型旨在利用IT系統使得各個管理環節實現透明化和可視化，在此基礎上針對管理過程中涉及的所有業務流程按照其管理需求和目的構建管理模型，以達到復雜系統可視化的目的。例如，史后波[19]從可視化管理系統的信息控制模型入手，構建了可視化管理VOFA模型，設計了煤炭企業可視化管理系統；劉屹[20]構建了煤炭企業成本管控LUBA模型，以可視化的方式揭示隱藏在成本信息背后的成本動因和成本責任主體間的關聯性。LUBA模型即將煤炭企業所發生的成本劃分為區成本(A)、塊成本(B)、線成本(L)、單元成本(U)的方式，建立了LUBA可視化成本管理模型，目的也是為了更好地實現可視化成本管理。智慧礦山管理模型如圖5所示。

4.2 智慧礦山數據模型

在物理世界中包含大量的主體、設備、材料等成千上萬的管理與操作對象(如采煤機、工作面、錨桿等)，每個對象又包含描述其特征的基本屬性(如型號、功率、長度、預緊力等)，對象與屬性共同構成成千上萬的數據單元。針對礦山的復雜、海量、異質、異構、時變、隨機、多態數據，智慧礦山應根據不同的主題分類構建不同的主題數據，數據倉庫應提供的數據應遵循統一的標準與規范。這些數據單元分布存儲在不同主題的數據倉庫中，然而在業務邏輯上和專業知識中不同數據庫內的數據之間是相互聯系的。為了明確對象之間以及屬性之間的聯系，必須進行數據建模。例如地質數據、瓦斯數據、安全數據等，這些數據的存放需要進行數據建模分類，構建不同的數據庫來對數據進行有效管理。

數據模型旨在提取物理世界中包含的所有對象及其屬性，構造屬性之間的邏輯關系，以解決礦山模型中數據庫構建的問題，為數據的存儲和組織提供依據。實際操作中主要通過統一建模語言UML進行業務流程分析，進而提取其中包含的所有有效屬性，按照三大范式的原則對屬性進行分類和系統設計，構建表中數據元素的關系模式，構成數據庫中各種表，建立數據庫表之間的邏輯關系，實現數據的同步更新。數據建模就是通過將生產和各類管理活動的業務邏輯關系、數據邏輯等進行邏輯的整理進而轉換成信息系統的業務流和數據流，形成相應的礦山管理模型和礦山數據模型，便于快速高效地分析和利用數據。迄今為止，煤炭行業還未見構建出完整的數據模型，導致煤炭行業的數據無法實現共享，信息系統的功能實現受到制約。為了滿足智慧礦山的所涉對象及其屬性關系的紛繁復雜特征描述和智能處理的要求，礦山數據模型的構建是智慧礦山建設繞不開的重要基礎和關鍵技術。智慧礦山數據模型如圖6所示。

圖5 智慧礦山管理模型

4.3 智慧礦山標準化體系

智慧礦山建設的層、級、鏈三大維度的集成是實現智慧礦山的關鍵所在，鏈的集成是煤炭生產整個流程中活動的集成，通過鏈的集成解決了系統多、數據庫分離、信息查看不方便的問題；級的集成是煤炭經營生態環境的整合，進而實現了組織間的信息系統連接和數據共享。在三大維度集成的過程中，標準體系起著至關重要的作用。由于價值鏈活動主要基于煤炭開采、生產、銷售等活動的信息化、數字化手段開展，所以鏈的集成主要的標準需求是煤炭行業標準。級的集成是各個組織層級到整個社會的整合，因此級的集成應該基于國家標準或國際標準進行標準體系制定。

在標準的制定中，應立足于現有的國際、國家相關標準，結合本國煤炭行業的國情以及智慧礦山建設的目標和任務，充分考慮標準的實用性、適用性和專業性。智慧礦山建設國際標準參考見表1。

圖6 智慧礦山數據模型

表1 智慧礦山建設國際標準參考

4.4 煤機裝備的網絡化與智能化改造

近10年來，我國在礦井建設、巷道掘進、綜采設備、輔助運輸、露天開采、煤炭洗選等方面的裝備研發取得重要突破，但設備的智能化和信息化水平較低，技術水平落后于國際同行近10年[21]。由于煤礦井下工作面環境惡劣，目前的傳感和感知設備存在覆蓋面窄、監測點不準確、數據存在偏差、存在感知死角等問題，井下未實現無線網絡信號無死角覆蓋，缺少或者未建立無線分站，未實現無線感知設備主動推送數據。因此，煤機裝備網絡化改造對于改善井下通訊環境具有重要意義。

我國作為世界最大的煤炭生產、消費大國，煤機裝備制造發展迅速，機械產品在市場中的競爭力也日益增加。然而，我國煤機裝備中低端產品過剩，高端高可靠性產品緊缺，核心競爭力和創新力不足，一些關鍵元部件仍需依靠進口[22]。由于井下掘進與綜采工作面煤礦裝備的系統比較復雜，需要控制的動作較多，因此對部分動作的邏輯性、準確性、響應速度等要求較高。目前煤機裝備多為單機人工操作，不能與工作面的其他裝備實現協同控制，無法充分發揮煤機裝備的性能和提高掘進與綜采工作面的掘進效率。因此，需要組建一套具有掘、支、運等功能的高效率作業的成套裝備智能化控制系統，所有裝備協同控制，提高整個井下工作面的工作效率。

在煤機裝備的智能化改造中，應該讓專業人才、煤機制造企業和煤炭開采企業相互聯合，由煤炭開采企業提出需求并提供實驗場地，由行業科研院所進行針對性的研究，形成包含有煤機制造企業、煤炭企業和科研院所多方面機構的行業聯盟將有助于加快網絡化、智能化改造。煤機裝備的網絡化與智能化改造整體框架如圖7所示。

圖7 煤機裝備的網絡化與智能化改造整體框架

4.5 數據處理智能模型構建

智慧礦山智慧的核心源于智能模型，不同的業務需要構建多個智能模型，智能模型的構建建立在數據模型的基礎之上。只存在大量的數據是無法實現“智慧”的，需要將數據進行智能運用，從而推動智能決策。智能模型是數據模型的進一步發展和深入挖掘，綜合利用數據庫和數據挖掘技術，結合數據算法對不同的數據模型進行多維在線分析，構建基于不同數據模型的綜合性智能模型體系。海量數據實現智能化運用，使得數據得到進一步增值，是“智慧”的重要體現，也是衡量礦山建設智能化水平的重要指標和依據。智能模型正是物理世界、意識世界與信息世界相互作用的重要體現，通過智能模型的構建使得信息系統具有人類大腦的功能，從而實現物理世界的設備自適應聯動、自動學習和自動模擬決策。數據處理智能模型如圖8所示。

圖8 數據處理智能模型

圖8為數據處理智能模型的具體實踐舉例，其中桑基圖中每個分支都代表了信息流(即詞頻)，分支寬度反映信息流量大小，從左至右分別流經生產單位、隱患問題與事故要素，不同的責任主體和事故要素以顏色區分(黃色分支為根據主題挖掘結果統計后識別的包含更多隱患細分的隱患問題)。通過數據處理智能模型的構建可以分析出隱患信息與隱患問題責任主體之間的聯系，針對責任主體找到問題的源頭，從根本上解決隱患問題。

5 結論與展望

智慧礦山是大勢所趨，然而實現全面的智慧礦山還有差距，智慧礦山建設是一個循序推進的過程。智慧礦山是在信息化技術推動下，依靠大數據智能模型、管理模型、物聯網技術以及傳感設備高度集成的一種礦山信息化發展新階段，也是信息化建設的新形態。智慧礦山的建設是未來礦山實踐和理論研究的前沿方向，對建設綠色礦山，實現礦山可持續發展具有重要意義。未來智慧礦山的發展將集中在理論體系和關鍵技術突破兩個層面：第一個層面是理論體系，運用現有的采、掘、機、運、通等各個學科的存量知識，發展智慧礦山理論是學界努力的方向，因為理論體系在宏觀層面為智慧礦山的發展提供了整體規劃，使智慧礦山的建設道路日益清晰；第二個層面是關鍵技術突破，各個省市及企業應該積極響應國家政策的號召，在礦山信息化建設的浪潮中不斷摸索前進，在實踐活動中不斷完善和總結智慧礦山建設中存在的技術問題以及發展的規律。關鍵技術的突破程度決定智慧礦山“智慧”的水平，這需要煤炭行業監管部門、協會、學界和企業等多種形式合作與共同努力。