智能化煤矿顶层设计理念与实施策略

"智能化煤矿顶层设计研究与实践-论文" 这篇论文深入探讨了智能化煤矿的顶层设计与实践，旨在推动煤炭工业的转型升级和高质量发展。作者包括王国法、杜毅博、任怀伟等人，发表在2020年的《煤炭学报》上。文章指出，智能化煤矿的建设是我国煤炭行业未来的关键，目前正处于初级阶段，亟需系统性和前瞻性的顶层设计。 论文首先强调了智能化煤矿建设的重要性，将其视为煤炭工业转型和提升质量的关键路径。然后，作者提出了智能化煤矿的三个阶段：数字融合互联、人机主动交互和主要系统自学习自决策。这些阶段旨在逐步实现煤矿的物质流、信息流和业务流程的智能化。 在数字融合互联阶段，重点关注的是数据的集成和通信技术的应用，通过构建数字逻辑模型，实现设备、环境和业务的全面数字化。这涉及到边云协同技术，它能优化数据处理效率，确保海量数据的实时分析和决策支持。 人机主动交互阶段则强调了煤矿作业中的人工智能辅助，使工作人员能够更有效地与智能系统交互，提高工作效率和安全性。同时，通过控制策略的优化，使得机器能根据环境变化自主调整操作。 在自学习自决策阶段，主要系统具备了自我学习和决策的能力，可以预测和应对各种复杂情况，减少人为干预，提升整个煤矿的自动化水平。 此外，论文还涉及了关键核心技术，如矿井人员的精确定位技术、液压支架的稳定性控制、采煤机的导航定位技术、以及生态学模型在采煤机设计中的应用。5G技术作为新兴的通信技术，被期待在煤矿智能化中发挥重要作用，提供高速、低延迟的数据传输，支持远程监控和无人操作。 煤矿机器人的体系与关键技术也是研究的重点，它们可以执行危险或重复性高的任务，降低人工风险。智能工作面的多参量精准感知与安全决策技术，旨在通过实时监测和分析，预防潜在的安全隐患。 边缘云协同计算技术架构和基础保障关键技术则讨论了如何在分布式环境中优化计算资源分配，确保智慧矿山的高效运行。通过构建信息逻辑模型和开采系统决策控制方法，可以提升系统的决策质量和响应速度。 最后，论文还提到了基于残差神经网络的矿井图像重构方法，这是一种利用深度学习技术处理矿井环境的手段，有助于提高煤矿安全监控的准确性和及时性。 整体来看，这篇论文全面涵盖了智能化煤矿的各个方面，从顶层设计理念到具体技术实施，为煤炭行业的智能化转型提供了理论依据和实践指导。