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摘 要：目前，作用于传统采矿业的因素分别有自动化技术、智能化、网络化、数字化、信息化等。人力矿山、机械矿山逐渐演变为数字矿山、信息矿山，并慢慢向着绿色矿山、智慧矿山、智能矿山、感知矿山。“智慧地球”思维这个信息正影响着各行各业，采矿业已经迈向自动化开采和无人开采。针对矿山企业生产，本文写作目的在于构建智慧矿山理论框架和方法体系，为本行业智慧矿山工程的开展提供参考。
关键词：智慧矿山概念;物联网;发展趋势;技术探讨
智慧矿山是一个新兴的、发展中的概念，是理论性和实践性都很强的多学科交叉的前沿技术。从2O1O年起智慧矿山概念就从发达国家传入国内，一经传入，既在我国矿业届引起了极大震动，许多矿山、设备研发制造厂家和科研单位、大学纷纷推出了自己对智慧矿山的理解。多省明确将建设智慧矿山定为基本省策。由于地质采矿条件复杂、生产体系庞大、采掘环境多变等特点，本文在说明国内外矿山信息化建设现状的根本上，还讨论了智慧矿山的定义及特征、关键技术和研究意义。
1 矿山信息化建设
要处理好矿山企业需面对的关键问题矛头必须指向在原有的生产和运营期间局部、简单的信息化系统构架，伴随着采矿科学、信息科学、人工智能、计算机技术和3s技术的发展，矿山行业逐步引入了遥控采矿、矿山数字神经系统、数字矿山、矿山物联网、智能采矿、感知矿山、智慧矿山等相关概念。现阶段，智慧化时代正充溢着矿山行业。
2 智慧矿山关键技术
2.1 泛在网络
《规范》中对基础网络的描述是：“应采用高速、宽带的工业以太网、现场总线、无线通信网络、透地通信设备……在正常时期，应保证矿山所有信息……的准时、可靠、安全传输;在灾变时期，网络链路应满足K-2（网络中的K条线路任何2条出故障）可靠传输，井巷链路应满足N-1（网络中的N条巷道任何1条不通）可靠传输……”在矿井自动化阶段，普遍采用的是有线网络为骨干，无线网络和现场总线作为分支和辅助，通过网关接入到有线网中。
2.2智能感知
在矿井自动化阶段，传感器、执行器等只能被某个子系统单独使用，难以按实际需要构建灵活实用的逻辑系统;不能直接接入主干网络，必须通过网络控制器接入;没有采用集成传感器，一个传感器只能采集一种物理量;没有进行网络化分布式测量，缺乏传感层面的信息融合。智慧矿山通过泛在网络应实现泛在的感知、智能感知和就地决策控制。传感器和执行器可以不通过子系统的控制器，而是以有线或者无线的方式直接接入泛在网，这样可根据应用需求组成逻辑上的应用系统，并为服务与数据协议及网络元素的解耦提供了可能。应研究泛在传感感知与机器学习的结合，由单一目标监测向多维度感知发展;过程数据处理方法由传统的预置处理流程向事件關联智能分析、自主决策转变;监控由井下分散采集、井上集中处理反馈向现场就地分析、决策、执行转变。应研究雾计算、边缘计算在智慧矿山的应用。雾计算的处理能力放在包括IoT设备的LAN里，和云计算相比延迟更短，更适合需要现场就地分析、决策、执行的场合，也可以实现子系统的监测控制和子系统间的数据级计算与协调。边缘计算进一步推进了雾计算的LAN内的处理能力，处理能力更靠近数据源，通过把传感器连接到PAC（可编程自动控制器）上，使控制和通信的把握成为可能。应研究智能、可靠、具备矿井环境能量捕获的新一代无线传感器。智能是指传感器可以动态注册、自动分配地址、即插即用，可就地决策控制;可靠是指抗电磁干扰、防中毒、无零点漂移、免标校;能量捕获是指利用通风产生的风能、带式输送机等产生的动能等为传感器节点充电。应推广OPCUA（OPC统一架构）的应用。在矿井自动化阶段，各子系统都采用OPC的方式进行数据通信。作为新一代数据交换技术，OPCUA可实现底层IoT到ERP的全方位集成，保证通信不丢失数据，支持复杂的数据结构，生成统一数据模型等优点，为下一步实现数据挖掘有天然的优势。
2.3 基于SOA架构DDS规范的数据仓库
数据不是为了存储而存在的，只有对数据进行了合理的分析、重组、管理才能实现数据真正的价值。在矿井自动化阶段，各个子系统都有各自的关系型数据库或实时数据库。这些异构源数据库无法集成一个统一接口，无法满足数据处理多样化的要求，只能做本系统内的信息检索而不是数据挖掘。而数据仓库是数据挖掘的主要对象，数据挖掘是发现数据仓库价值的方法。通过数据清洗等操作形成数据仓库，建立单独的分析处理环境，为下一步的大数据挖掘打好基础。《规范》中明确规定了应建设“基于SOA构架、OPC规范和DDS规范”的矿山数据仓库，并至少包含实时数据库在内的地形地貌数据库、地质勘探数据库、生产经营数据库等主题数据库。面向服务的架构SOA是一种通过服务整合来解决系统集成的一种思想。其实现的常见方式是企业服务总线ESB;而数据分发服务DDS是专门面向分布式实时系统的服务，能很好满足智慧矿山大规模、分散控制和动态改变的要求，不仅支持设备之间的数据分发和设备控制，还能实现设备和云端的数据传输。因此，在实现了智能感知，传感器和执行器直接接入泛在网后，各个逻辑系统也可以不需要构建各种上位的应用系统，而是从底层出发，构建出各种服务，应用可以通过搭建服务来实现，这就是SOA的主要思想。因此，研究实现基于SOA构架、OPC规范和DDS规范的矿山数据仓库是成功建设智慧矿山的又一关键技术。
3 结束语
智慧矿山是基于数字矿山、物联网和云计算而建立的现实矿山与数字矿山的融合，以实现对矿山的感知、控制和智能服务，新型矿山企业转变发展方式、实现科学发展的必经之路。企业的发展前景的快速之处就是要让智慧矿山为矿山信息化建设取得便捷服务，使其对矿山的安全生产和生产效率以及和谐的发展起到推动作用，如此才可为智慧地球供应一份长期的持续的稳定的支持，完成绿色矿山、安全矿山、信息化矿山，促进智慧矿山的快速成长。
参考文献
[1]吴立新，汪云甲，丁恩杰，等.三论数字矿山：借力物联网保障矿山安全与智能采矿[J].煤炭学报，2016，37（3）：357—365.
[2]吴立新.数字地球、数字中国与数字矿区[J].矿山测量，2016（1）：6-9.
[3]吴立新，殷作如，邓智毅，等.论21世纪的矿山：数字矿山[J].煤炭学报，2015，25（4）：337—342.
[4]周强，许世范，继平.矿山数字神经系统研究[J].煤炭学报，2015，28（3）：280—284.
关键词：智慧矿山概念;物联网;发展趋势;技术探讨
智慧矿山是一个新兴的、发展中的概念，是理论性和实践性都很强的多学科交叉的前沿技术。从2O1O年起智慧矿山概念就从发达国家传入国内，一经传入，既在我国矿业届引起了极大震动，许多矿山、设备研发制造厂家和科研单位、大学纷纷推出了自己对智慧矿山的理解。多省明确将建设智慧矿山定为基本省策。由于地质采矿条件复杂、生产体系庞大、采掘环境多变等特点，本文在说明国内外矿山信息化建设现状的根本上，还讨论了智慧矿山的定义及特征、关键技术和研究意义。
1 矿山信息化建设
要处理好矿山企业需面对的关键问题矛头必须指向在原有的生产和运营期间局部、简单的信息化系统构架，伴随着采矿科学、信息科学、人工智能、计算机技术和3s技术的发展，矿山行业逐步引入了遥控采矿、矿山数字神经系统、数字矿山、矿山物联网、智能采矿、感知矿山、智慧矿山等相关概念。现阶段，智慧化时代正充溢着矿山行业。
2 智慧矿山关键技术
2.1 泛在网络
《规范》中对基础网络的描述是：“应采用高速、宽带的工业以太网、现场总线、无线通信网络、透地通信设备……在正常时期，应保证矿山所有信息……的准时、可靠、安全传输;在灾变时期，网络链路应满足K-2（网络中的K条线路任何2条出故障）可靠传输，井巷链路应满足N-1（网络中的N条巷道任何1条不通）可靠传输……”在矿井自动化阶段，普遍采用的是有线网络为骨干，无线网络和现场总线作为分支和辅助，通过网关接入到有线网中。
2.2智能感知
在矿井自动化阶段，传感器、执行器等只能被某个子系统单独使用，难以按实际需要构建灵活实用的逻辑系统;不能直接接入主干网络，必须通过网络控制器接入;没有采用集成传感器，一个传感器只能采集一种物理量;没有进行网络化分布式测量，缺乏传感层面的信息融合。智慧矿山通过泛在网络应实现泛在的感知、智能感知和就地决策控制。传感器和执行器可以不通过子系统的控制器，而是以有线或者无线的方式直接接入泛在网，这样可根据应用需求组成逻辑上的应用系统，并为服务与数据协议及网络元素的解耦提供了可能。应研究泛在传感感知与机器学习的结合，由单一目标监测向多维度感知发展;过程数据处理方法由传统的预置处理流程向事件關联智能分析、自主决策转变;监控由井下分散采集、井上集中处理反馈向现场就地分析、决策、执行转变。应研究雾计算、边缘计算在智慧矿山的应用。雾计算的处理能力放在包括IoT设备的LAN里，和云计算相比延迟更短，更适合需要现场就地分析、决策、执行的场合，也可以实现子系统的监测控制和子系统间的数据级计算与协调。边缘计算进一步推进了雾计算的LAN内的处理能力，处理能力更靠近数据源，通过把传感器连接到PAC（可编程自动控制器）上，使控制和通信的把握成为可能。应研究智能、可靠、具备矿井环境能量捕获的新一代无线传感器。智能是指传感器可以动态注册、自动分配地址、即插即用，可就地决策控制;可靠是指抗电磁干扰、防中毒、无零点漂移、免标校;能量捕获是指利用通风产生的风能、带式输送机等产生的动能等为传感器节点充电。应推广OPCUA（OPC统一架构）的应用。在矿井自动化阶段，各子系统都采用OPC的方式进行数据通信。作为新一代数据交换技术，OPCUA可实现底层IoT到ERP的全方位集成，保证通信不丢失数据，支持复杂的数据结构，生成统一数据模型等优点，为下一步实现数据挖掘有天然的优势。
2.3 基于SOA架构DDS规范的数据仓库
数据不是为了存储而存在的，只有对数据进行了合理的分析、重组、管理才能实现数据真正的价值。在矿井自动化阶段，各个子系统都有各自的关系型数据库或实时数据库。这些异构源数据库无法集成一个统一接口，无法满足数据处理多样化的要求，只能做本系统内的信息检索而不是数据挖掘。而数据仓库是数据挖掘的主要对象，数据挖掘是发现数据仓库价值的方法。通过数据清洗等操作形成数据仓库，建立单独的分析处理环境，为下一步的大数据挖掘打好基础。《规范》中明确规定了应建设“基于SOA构架、OPC规范和DDS规范”的矿山数据仓库，并至少包含实时数据库在内的地形地貌数据库、地质勘探数据库、生产经营数据库等主题数据库。面向服务的架构SOA是一种通过服务整合来解决系统集成的一种思想。其实现的常见方式是企业服务总线ESB;而数据分发服务DDS是专门面向分布式实时系统的服务，能很好满足智慧矿山大规模、分散控制和动态改变的要求，不仅支持设备之间的数据分发和设备控制，还能实现设备和云端的数据传输。因此，在实现了智能感知，传感器和执行器直接接入泛在网后，各个逻辑系统也可以不需要构建各种上位的应用系统，而是从底层出发，构建出各种服务，应用可以通过搭建服务来实现，这就是SOA的主要思想。因此，研究实现基于SOA构架、OPC规范和DDS规范的矿山数据仓库是成功建设智慧矿山的又一关键技术。
3 结束语
智慧矿山是基于数字矿山、物联网和云计算而建立的现实矿山与数字矿山的融合，以实现对矿山的感知、控制和智能服务，新型矿山企业转变发展方式、实现科学发展的必经之路。企业的发展前景的快速之处就是要让智慧矿山为矿山信息化建设取得便捷服务，使其对矿山的安全生产和生产效率以及和谐的发展起到推动作用，如此才可为智慧地球供应一份长期的持续的稳定的支持，完成绿色矿山、安全矿山、信息化矿山，促进智慧矿山的快速成长。
参考文献
[1]吴立新，汪云甲，丁恩杰，等.三论数字矿山：借力物联网保障矿山安全与智能采矿[J].煤炭学报，2016，37（3）：357—365.
[2]吴立新.数字地球、数字中国与数字矿区[J].矿山测量，2016（1）：6-9.
[3]吴立新，殷作如，邓智毅，等.论21世纪的矿山：数字矿山[J].煤炭学报，2015，25（4）：337—342.
[4]周强，许世范，继平.矿山数字神经系统研究[J].煤炭学报，2015，28（3）：280—284.