煤矿智能掘进：数字孪生技术提升效率与智能化

本文主要探讨了煤矿井下巷道掘进过程中的挑战，如环境复杂、效率低下和智能化程度不足等问题。为了解决这些问题，研究者提出了一种基于数字孪生技术的煤矿智能掘进机器人监控系统。数字孪生技术在这里扮演着关键角色，它是一种模拟和映射物理实体在数字环境中的精确模型，旨在通过虚拟仿真来提升实际操作的效率和安全性。 首先，文章构建了一个智能掘进数字孪生系统的参考架构，遵循数字孪生体技术的通用标准。这个框架将物理世界（真实掘进机器人和巷道环境）与数字世界（数字孪生体）紧密连接，使得系统能够实时反映和预测实际运行状态。通过这种方式，可以有效地监控机器人的性能，优化工作流程，并在遇到复杂地质条件时提供决策支持。 接下来，作者分析了一个面向掘进的数字孪生系统成熟度模型，评估了系统在不同阶段的发展水平。这有助于确定系统在设计、实施和运营阶段的优化路径，确保技术的逐步升级和成熟应用。 具体到智能掘进机器人本身，研究者设计了一种特殊的机器人结构，结合盾体式临时支护和横轴式掘进机，以适应陕北地区复杂的地质条件。每个组件的工作原理在文中都有详细解释，这对于理解和优化掘进过程至关重要。 系统的核心是数据感知模型，它通过集成各种传感器数据，实现了对机器人在掘进过程中的实时监控和智能感知。此外，通过远程控制技术，操作人员可以在地面中心控制室进行远程操作，进一步提高了作业的安全性和效率。 最后，研究以小保当矿业有限公司的智能掘进机器人系统为例，展示了数字孪生技术的实际应用效果。结果显示，该系统显著提升了巷道掘进的智能化水平，不仅提高了掘进效率，还确保了巷道的成型质量和安全。通过虚拟现实技术，系统能够整合多源数据，实现对多机器人掘进过程的全面管理和控制，为煤矿开采行业的数字化转型提供了新的解决方案。 总结来说，这篇论文深入探讨了如何利用数字孪生技术改进煤矿智能掘进机器人，通过构建数字孪生系统，提高井下作业的智能化水平和工作效率，为煤矿开采行业的现代化进程做出了重要贡献。