数字孪生智采工作面：融合5G与仿生智能的高精度开采系统

在数字化转型的背景下，煤炭行业的智能化采煤工作面正逐渐成为焦点。本文深入探讨了数字孪生智能采煤工作面（Digital Twin Smart Mining Workface, DTSMW）这一前沿技术，其目标是提升煤矿井下系统的自主性和人机交互能力，以实现无人化开采。数字孪生智采工作面是一种结合5G通信技术、物联网技术和仿生智能的创新体系，通过构建一个数据可视化、高度互动的三维镜像场景，它由物理工作面、数字工作面以及丰富的数据信息构成。 DTSMW系统的核心技术包括物理工作面的实时监控、虚拟工作面的模拟与优化、孪生数据的生成与共享、信息交互的高效传递、模型驱动的决策支持、边缘计算的本地处理、沉浸式体验的用户体验、云端服务的数据存储与分析、信息物理系统的深度融合以及智能终端的设备集成。该系统具有开采过程仿真、优化和实时监控的功能，能够实现开采工艺、过程、设备性能、生产和安全的全面数字化映射，即开采工艺数字孪生、开采过程数字孪生、设备性能数字孪生、生产管理和生产安控数字孪生。 作者还详细阐述了智采工作面的仿生智能特性，将其分解为五个模块：物理模块（对应于机器的硬件结构）、信息模块（负责数据处理和决策）、通信模块（连接各部件的通信网络）、控制模块（执行指令的控制系统）以及孪生模块（反映现实世界的虚拟映像）。文章特别关注了采煤机、液压支架和刮板输送机的智能元素，如这些设备如何模仿生物体的智能行为以提高效率和安全性。 面对DTSMW系统数据的高依赖性，作者提出了信息流的管理方法——数据主线（Digital Thread），通过将信息流划分为周期性、随机性和突发性数据，并采用相应的模型处理，确保系统数据驱动的精确性和稳定性。相比于传统的远程集控中心，DTSMW系统的智能性得到了显著提升，为中级智能化采煤工作面实现无人化运行提供了一个全新的监控系统架构，这对于提升煤矿作业效率和安全至关重要。 本文主要探讨了数字孪生智能采煤工作面的技术架构、关键技术和优势，以及如何通过信息流管理确保其高效运作，对于推动煤炭行业的智能化转型具有重要的理论和实践价值。