Development of innovation team construction and key technology research in coal mine intelligence
-
摘要: 分析了我国煤矿智能化建设存在的突出技术短板，提出了智能化系统设计、信息基础设施、智能地质保障、智能采掘运、智能安全预测预警、智能供电及智能水务、智能洗选、智慧园区、智能化露天煤矿、智能建井、智能设备及机器人、应急救援及监管监察等12个创新研发方向，组建了46个煤矿智能化优势创新团队，形成了煤矿智能化创新最强阵容。建立了创新链与产业链的目标协同、组织协同、知识协同和业务协同模式，依托136个省级以上实验平台，在煤矿智能化重要技术方向上率先取得一批创新成果，为我国煤矿智能化建设提供了技术支撑。提出了持续推进煤矿智能化建设、提高技术装备保障能力的9个重点突破方向：持续构建煤矿智能化支撑技术体系，加快构建煤矿智能化技术标准体系及建设效益评价体系，加快推进煤矿智能化“煤智云”研究应用，开发大采高放顶煤智能开采工艺成套装备，加强智能快速掘进技术及装备研发，开发高可靠性、高稳定性的矿用智能传感器，加快煤矿机器人集群关键技术研发，加快构建智能洗选成套装备及工艺包开发，强化露天煤矿智能化工艺先进成熟与核心装备稳定高可靠。Abstract: This paper analyzes the outstanding technical weaknesses in the intelligent construction of coal mines in China. This paper puts forward 12 innovative research and development directions, including intelligent system design, information infrastructure, intelligent geological support, intelligent mining and transportation, intelligent safety prediction and early warning, intelligent power supply and intelligent water affairs, intelligent washing, intelligent parks, intelligent open-pit coal mines, intelligent well construction, intelligent equipment and robots, and emergency rescue and supervision. 46 coal mine intelligent innovation teams have been established, forming the strongest team of coal mine intelligent innovation. The target collaboration, organization collaboration, knowledge collaboration and business collaboration models of the innovation chain and industry chain are established. Relying on 136 provincial experimental platforms, this study takes the lead in obtaining a number of innovative achievements in the important technical direction of the intelligent coal mine. This paper provides technical support for the construction of intelligent coal mine in our country. This study puts forward 9 key breakthrough directions to continuously promote the intelligent construction of coal mines and improve the technical equipment support capacity. It is suggested to continuously build the intelligent support technology system of coal mine, accelerate the construction of the intelligent technology standard system of coal mine and the construction benefit evaluation system, and accelerate the research and application of the intelligent "MineCloud" of coal mine. It is suggested to develop complete sets of intelligent mining process equipment for large mining height caving coal, strengthen the research and development of intelligent fast heading technology and equipment, and develop highly reliable and stable intelligent mine sensors. It is suggested to accelerate the research and development of key technologies of coal mine robot cluster, accelerate the construction of intelligent washing complete equipment and process package development, and strengthen the advanced and mature intelligent process and the stability and high reliability of core equipment in open-pit coal mines.
-
0. 引言
随着第4次工业革命（智能化时代）的到来，自动化、信息化、数字化、智能化技术在矿山开采行业普遍得到重视。矿山企业按照各自的应用目标，在智能化建设中进行了大量实践[1-3]，产生了海量数据。但由于缺乏统一的数据标准指导，出现了“数据孤岛”现象。目前矿山企业数智化转型面临的基本问题是数据标准不健全、多源异构数据集成难度大、共享机制有待完善[4-6]。
元数据管理是实现数据治理及数据中台建设的关键环节，也是融合共享机制建设的关键问题。建立统一的智能化矿山元数据标准，对于多源异构数据融合共享机制的形成具有重要的理论与实践价值[7-8]。对此，许多学者展开研究。以煤矿智能化为例，谭章禄等[9]分析得出实现煤矿智能化建设高阶段发展目标的关键瓶颈，对标智能化煤矿数据治理框架，得出元数据是智能化煤矿进行数据质量管理、数据安全管理和数据资产管理等的基础性工具，对数据治理平台的构建具有重要的指导作用。杜毅博等[10]针对煤矿大数据处理要求，根据业务元数据和数据主题域构建逻辑数据模型，设计了技术元数据的提取规则，包括计算、统计转换等，并给出了数据质量规则的技术描述。兰娟妮[11]研究了煤矿监管核心元数据和执法数据集元数据构建方法，从而规范执法数据的描述，并明确了数据元属性及其描述符之间的关系，设计了执法数据模式、类关系模式、本体模型和概念数据模型。李梅等[12]探讨了煤层气信息元数据的标准设计，提出了文档元数据、图形元数据和数据库元数据标准框架。
目前对于元数据及元数据标准的研究大多面向单一场景，应用范围有限，难以涵盖智能化矿山数据的全面描述，且未有元数据标准构建方法的研究。本文基于KSSJ/BM11−2023《智能化矿山数据融合共享井工煤矿数据分类及编码规范》[13]（以下称智能化矿山数据分类与编码规范），对智能化矿山元数据标准构建方法展开研究。智能化矿山数据分类与编码规范包含矿山数据的分类与层次结构，并识别矿山业务对应的数据属性层（可理解为最小数据单元）。据此构建的元数据标准是对该规范的延伸与价值挖掘，旨在为解决智能化矿山数据融合共享机制奠定基础。
1. 元数据定义
元数据是描述数据的数据，以便更有效地管理、理解和使用数据。元数据描述的内容包括数据来源、中英文名称、数据类型、值域、约束、单位等信息。在元数据标准构建过程中，基于智能化矿山的业务逻辑，衍生出元数据实体及元数据属性等概念，其定义见表1。
表 1 元数据基本术语与定义Table 1. Basic metadata terms and definitions术语 定义 元数据实体 元数据的基本单元，是基于业务需求或逻辑相关性，由若干元数据属性组合而成的对象 元数据属性 描述数据项的各种属性或特性。属性提供了对数据更深层次解释的关键元素，包括数据的名称、定义、数据类型、约束等，帮助用户有效管理、理解和使用数据 元数据的主要功能包括数据描述和解释，以帮助用户理解数据的含义和用途，并支持更快速、准确的数据检索和查询。元数据在数据管理和维护中可用于表征数据的所有权、更新记录等，从而更好地管理数据的生命周期。另外，元数据在数据质量控制、数据安全和隐私、数据血缘分析及数据集成和共享等方面有关键作用，是数据治理的核心内容。
2. 智能化矿山元数据标准构建
2.1 构建基础
文献[14]提出了智能化矿山数据分类与编码应遵循和采用的基本原则、理论与方法。利用IDEF0+UML组合模型，从主题域组、主题域、业务对象、数据实体和属性5个层次确定了数据的分类层次架构，确定了智能化矿山数据分类1.0版的最小颗粒度，构建了面向现实业务应用又兼顾未来场景拓展的数据分类层次模型。智能化矿山数据分类与编码规范将智能化矿山数据分成基础类、生产类、安全类和管理类4大主题域组，构建的数据编码涵盖这4大主题域组、59个主题域、222个业务对象、1 047个数据实体、12 547个属性，共编码12 547个，为元数据标准的构建奠定了逻辑基础。
以安全类主题域组为例，对智能化矿山数据分类与编码的核心内容进行解析，见表2[13] 。安全类主题域组数据按照5个层次逐级展开。主题域可理解为矿山安全领域各业务场景，分为瓦斯防治、顶板管理、事故管理、安全培训、安全监控等主题域。以顶板管理主题域为例，其下一级的业务对象可理解为顶板管理业务场景中的系统组成及功能模块，分为掘进工作面顶板防治、采煤工作面顶板防治、巷道特殊区域顶板防治、锚杆（索）应力监测、顶板离层监测等。以锚杆（索）应力监测业务对象为例，其下一级的数据实体可根据业务特征划分为锚杆（索）应力监测系统基本信息、测点基本信息、测点动态信息等。属性在智能化矿山数据分类与编码体系中被定义为最小业务单元，用于描述数据实体的性质和特征。以数据实体——测点基本信息为例，其属性包括测点编号、传感器类型、测点位置、报警值（锚杆） 、报警值（锚索） 、测点安装日期等数据元。
表 2 安全类数据分类与编码示例Table 2. Example of data classification and coding for safety category层级 编码 名称 数据分级 说明 主题域分组 MJC 安全 — — 主题域 MJC01 顶板监测 — — 业务对象 MJC0105 锚杆(索)应
力监测— — 数据实体 MJC0105002 测点基本
信息— — 属性 MJC0105002001 测点编号 一般数据
2级— MJC0105002002 传感器类型 一般数据
2级液压枕式、光纤光栅式等 MJC0105002003 测点位置 一般数据
2级传感器所在巷道安装位置 MJC0105002004 报警值
(锚杆)一般数据
4级锚杆破断前最大值，kN或 MPa MJC0105002005 报警值
(锚索)一般数据
4级锚索破断前最大值，kN或 MPa MJC0105002006 测点安装
日期一般数据
2级— 2.2 元数据描述框架
本文设计的智能化矿山元数据描述框架结构如图1所示。该框架依据智能矿山数据分类与编码规范提出，包括基础描述框架与扩展描述框架2个部分。前者的元数据属性为必选项，后者的元数据属性为非必选项，可以缺省。
![]()
图 1 智能化矿山元数据描述框架结构Figure 1. Framework structure of intelligent mine metadata description2.2.1 元数据基础描述框架
元数据基础描述框架是指对数据分类与编码中数据实体这一层次进行描述的框架与内容。其中元数据实体术语的定义借鉴智能化矿山数据分类与编码规范中的数据实体名称，部分描述项借鉴ISO/IEC 11179−3∶2013 Registry meta model and basic attributes中的描述项。
元数据描述框架约定是元数据描述框架的核心[15-17]，主要内容为矿山元数据实体应该包括哪些元数据属性。智能化矿山元数据基础描述框架包括分类与编码、中文名称、英文名称、定义、数据类型、值域、最大出现次数和约束8项属性，划分为标志信息、数据特征信息和条件信息3类，见表3。这8项元数据属性是必备属性。
表 3 智能化矿山元数据基础描述框架Table 3. Basic framework for intelligent mining metadata description描述项类别 描述项 标志信息 分类与编码 中文名称 英文名称 数据特征信息 定义 数据类型 值域 条件信息 最大出现次数 约束 使用表3中的8种属性描述矿山元数据实体的元数据属性。智能化矿山元数据属性的常见描述细则（部分）见表4。
表 4 智能化矿山元数据属性描述细则（部分）Table 4. Partial detailed description of intelligent mine metadata attributes元数据属性 描述 细则 分类与编码 唯一标志数据项的属性 应确保在整个系统或环境中是唯一的，以便准确定位和检索相关信息 中文名称 数据属性或数据实体的
中文标记元数据中文名称应唯一 英文名称 数据属性或数据实体的
英文名称用英文全称表示，所组成的复合词汇为无缝连写 定义 对数据属性或数据实体
含义的解释提供足够的信息，使用户能够理解元数据项的背景和上下文 数据类型 对数据属性有效值域的
规定及允许对该值域内
的值进行有效操作的规定为计算机能识别的基本数据类型 值域 数据属性所允许值的集合 根据数据类型与数据属性本身特点确定 最大出现次数 数据属性或数据实体在实际使用时可能重复出现的最大次数 只出现1次的表示为“1”，重复出现的表示为“N” 约束 某数据属性或数据实体是否应当总在元数据中选用或有时选用的说明 Ｍ为必选，表明该数据属性或数据实体必须选择；Ｃ为一定条件下必选；Ｏ为可选 需要说明的是，本文是基于智能化矿山数据分类与编码的研究成果，但提出的元数据属性和数据分类与编码中的数据实体对应的属性不同，这是因为识别元数据实体属性与数据实体属性依据的理论与约定范围有根本区别。
2.2.2 元数据扩展描述框架
智能化矿山数据分类与编码规范给出了4大主题域组——基础类、生产类、安全类、管理类的数据分类及智能化矿山业务场景与特征。各数据分类中每个数据实体都包含若干属性，而这些属性反映了智能化矿山不同主题域的特点。本文在对元数据属性基础描述框架进行设计的基础上，通过提炼与归纳智能化矿山数据分类与编码规范中的数据实体属性，形成4个元数据扩展描述框架，即基础类、生产类、安全类和管理类元数据扩展描述框架，形成具有矿山行业特征的元数据标准。
1） 基础类元数据扩展描述框架。在基础类主题域组中，数据涵盖证照信息、机构、地质条件、开采条件、灾害条件、IT基础设施等要素。这些数据的存储介质包括纸质证件、电子数据（固态硬盘、光盘、云存储等）等，其为重要的元数据属性。记录存储介质对于确保数据的可用性、可访问性起关键作用，且影响基础类数据在业务领域的应用。基础类数据较其他3类数据的覆盖领域更广泛，因此进行元数据管理时需根据业务领域再次细分，使元数据能够描述数据所属业务领域，从而更好地理解数据的特性和用途，为数据的有效维护、更新和利用提供有针对性的支持[18]，更好地指导数据的整合和分析，确保基础类数据在不同领域的适用性和准确性。据此设计基础类元数据扩展描述框架，见表5。
表 5 基础类元数据扩展描述框架Table 5. Extension of metadata description framework for basic category元数据属性 描述 细则 存储介质 用于存储数据的物理媒介或设备，包括各种类型的技术和介质 包括纸质文档、固态硬盘、光盘、云存储等 业务领域 数据在组织内所归属或所关联的特定业务范围或领域 包括证照信息、机构、地质条件、开采条件、灾害条件、 IT基础设施等 2） 生产类元数据扩展描述框架。在生产类主题域组中，数据重点集中在生产过程中使用的各种设备（如采煤机、粉碎机、掘进机、梭车、供配电控制柜等）的基础信息上。这些数据承载了生产阶段的关键信息，对生产过程监测、分析和优化具有重要作用。其中运行状态、电源与能源消耗、运行日志是3个关键的元数据属性。通过记录设备的运行状态，可最大程度地保障生产过程顺利进行。电源与能源消耗包括设备所消耗的电力和其他能源信息，对于生产成本控制、能源效率提升及可持续发展目标的实现具有重要意义。通过记录电源与能源消耗，可以进行精准的能耗分析，制定有效的节能措施，并优化生产流程。运行日志包括设备的操作记录、可能的故障信息等，为设备运维提供重要的参考[19]。通过分析运行日志，可实现对设备运行状况的全面监控，及时预防潜在故障，提高设备的可靠性和稳定性。据此设计生产类元数据扩展描述框架，见表6。
表 6 生产类元数据扩展描述框架Table 6. Extension of metadata description framework for production category元数据属性 描述 细则 运行状态 描述设备、系统、程序或其他实体在特定时间点下的操作和表现状况 使用清晰术语，如运行、
待机、报警、维护等电源与能源
消耗描述设备、系统或工艺在运行过程中所需要的电力供应和对能源的利用程度 使用标准度量单位，如kw·h，L/h等 运行日志 记录设备、系统、应用程序或其他实体在运行过程中所发生事件、状态和操作的文档或记录 包括时间戳、事件描述、报警、错误报告、用户操作等信息 3） 安全类元数据扩展描述框架。安全类主题域组聚焦矿山生产安全相关数据，包括瓦斯抽采率、涌水量监测数据、煤层注水参数、异常报警数据等。根据元数据描述框架构建的理论依据，数据采集地点作为重要的元数据属性（尤其是对于需实时采集的安全类数据），应被纳入描述框架中，但数据分类与编码的属性层（第5层）中已包含地点信息，因此不再将数据采集地点纳入元数据描述框架。安全类数据的实时性对于及时发现潜在的安全威胁至关重要，因此，数据更新频率是一个关键的元数据属性。通过记录数据更新频率，可确保安全监测系统快速响应，提高事故应对的效率和及时性。矿山安全监控系统集成多种安全预警设备，各设备数据格式（包括数据存储和传输格式）较多，如JSON，CSV，XML等。因此，数据格式是安全类数据的必要元数据属性。正确的数据格式有助于确保数据的一致性和可解释性，方便数据集成和分析。据此设计安全类元数据扩展描述框架，见表7。
表 7 安全类元数据扩展描述框架Table 7. Extension of metadata description framework for safety category元数据属性 描述 细则 数据更新
频率在一定时间内，特定数据集合中数据更新的次数或频率 使用国际标准频率单位Hz表示 数据格式 数据在存储或传输过程中的组织结构和排列方式 以标准格式表示，如JSON，CSV，XML，JPG，MP4等 4） 管理类元数据扩展描述框架。管理类主题域组中数据的焦点集中在与矿山运营和决策相关的信息上，包括奖惩信息、招聘计划、会计核算、存款管理、工程项目审计等。这些数据为矿山管理层提供决策支持，使其更好地组织、管理和规划矿山运营活动。本文根据管理类数据的敏感特性，设计了访问权限这一元数据属性[20]，对于防止未经授权的访问、保护敏感信息具有重要作用。此外，责任主体、修改信息、数据来源、数据是否可变更也是关键的元数据属性。明确管理类数据的责任主体，即数据的所有者或管理者，有助于保障数据得到适当的维护和管理。责任主体信息对于建立数据治理框架、制定相关政策和流程是必不可少的。修改信息是记录数据变更的元数据属性，包括数据修改时间、修改者及修改内容。通过记录修改信息，可实现对数据变更的追溯，确保数据的完整性和可信度。记录数据来源，如销售团队提供的销售数据、生产部门提供的生产报告、财务部门提供的财务报表等，有助于验证数据的可靠性和准确性，为数据解释提供可靠基础[21]。记录数据是否允许被修改或更新及修改的条件和流程，有助于确保数据的稳定性和一致性。据此设计管理类元数据扩展描述框架，见表8。
表 8 管理类元数据扩展描述框架Table 8. Extension of metadata description framework for management category元数据属性 描述 细则 访问权限 对特定资源或信息进行访问的权力或授权 包括读写、执行、删除权限 责任主体 对特定任务、信息、活动或决策负有责任的个体、团队、部门或组织 用清晰术语表示，使用主体的中文名称表示 修改信息 记录数据的修改历史和变更信息 使用通用变更记录标准，包括修改时间与修改人，修改时间使用GB/T 7408—2005规定的YYYYMMDD格式表示年、月、日组合[22]，修改人用其中文名表示 数据来源 数据产生或获取的具体渠道、途径、系统或实体 主要包括具体员工、部门、供应商、客户、财务报表等 数据是否
可变更数据是否可被修改的状态 使用通用标志，用“是”或“否”表示 需要说明的是，因各主题域组内数据实体内容丰富多元，本文提出的元数据标准构建方法仅作为一种指导，具体设计元数据标准时需根据数据实体的客观属性进行完善和修正。
3. 智能化矿山元数据标准构建示例
智能化矿山元数据描述框架中的元数据基础与拓展描述框架2个部分共同构成元数据标准。本文以生产主题域组中典型数据实体——采煤机惯导系统的惯导传感器为例，介绍元数据描述框架内容，具体如下。其中分类编码、中文名称、英文名称、定义、数据类型、值域、最大出现次数和约束为元数据基础描述项，运行状态、电源与能源消耗、运行日志为元数据扩展描述项。
分类编码 MJB0102005 中文名称 采煤机惯导系统惯导传感器 英文名称 inertialNavigationSensors 定义 一种用于测量和监测采煤机运动状态的传感器 数据类型 字符型 值域 自由文本 最大出现次数 1 约束 C 运行状态 运行 电源与能源消耗 200 kW·h 运行日志 20231111−214930参数异常 4. 结论
1） 基于智能化矿山数据分类与编码规范构建元数据标准，可解决多源异构数据融合与共享难题，提升矿山数据治理的效率和质量，推动矿山企业更加高效地管理、分析和应用数据。
2） 在现有研究基础上，后续将开发一套基于元数据标准的智能化矿山元数据管理系统，通过实际应用验证元数据标准的可操作性和有效性，提高矿山数据管理的智能化水平。
-
![]()
图 2 智能化创新团队内部协同与内外协同
Figure 2. Internal and external collaboration of intelligent innovation team
![]()
图 3 实验平台与团队、成果、应用之间的相互促进关系
Figure 3. Mutual promotion relationship between experimental platform and team, achievements and applications
![]()
图 4 井下跨系统全时空信息感知数据结构
Figure 4. Data structure of underground cross system full space-time information perception
![]()
图 5 基于“ABCD”的智能化煤矿系统耦合技术
Figure 5. Coupling technology of intelligent coal mine system based on "ABCD"
![]()
图 6 “煤科云”智能一体化管控平台应用界面
Figure 6. Application interface of MineCloud intelligent integrated management and control platform
![]()
图 7 “通信网+定位网”技术框架和应用效果
Figure 7. Technical framework and application effect of "communication network+positioning network"
![]()
图 9 2~3 m煤层千万吨级智能综采成套装备
Figure 9. 10 million ton intelligent complete set of fully mechanized mining equipment for 2~3 m coal seam
![]()
图 11 KTC199矿用通信控制装置组成
Figure 11. Composition of KTC199 mine communication control device
![]()
图 12 辅助运输车辆可视化遥控驾驶系统
Figure 12. Visual remote control driving system for auxiliary transport vehicles
![]()
图 16 煤矿智能水务一体化管控平台
Figure 16. Integrated management and control platform for coal mine intelligent water affairs
![]()
图 17 选煤厂智能化管控平台
Figure 17. Intelligent management and control platform of coal preparation plant
![]()
图 18 井下巷修及管路安装机器人
Figure 18. Robots for underground roadway repair and pipeline installation
-
[1] 李志强,李根. 煤矿智能化建设探索与实践[J]. 中国煤炭,2022,48(1):46-52. DOI: 10.3969/j.issn.1006-530X.2022.01.009 LI Zhiqiang,LI Gen. Exploration and practice of intelligent construction in coal mine[J]. China Coal,2022,48(1):46-52. DOI: 10.3969/j.issn.1006-530X.2022.01.009
[2] 莫非. 加快煤矿智能化建设 助推能源低碳转型[N]. 中国电力报, 2022-05-10（1）. MO Fei. Accelerate the intelligent construction of coal mines boost the low-carbon transformation of energy[N]. China Electric Power News, 2022-05-10（1）.
[3] 孙建超,崔竟成. 基于BIM技术的煤矿综采工作面三维辅助设计研究[J]. 煤矿机械,2022,43(11):184-187. DOI: 10.13436/j.mkjx.202211061 SUN Jianchao,CUI Jingcheng. Research on 3D assisted design of fully mechanized mining face in coal mine based on BIM technology[J]. Coal Mine Machinery,2022,43(11):184-187. DOI: 10.13436/j.mkjx.202211061
[4] 王国法,庞义辉,任怀伟,等. 矿山智能化建设的挑战与思考[J]. 智能矿山,2022,3(10):2-15. WANG Guofa,PANG Yihui,REN Huaiwei,et al. Challenge and thinking of intelligent mine construction[J]. Journal of Intelligent Mine,2022,3(10):2-15.
[5] 张建明,曹文君,王景阳,等. 智能化煤矿信息基础设施标准体系研究[J]. 中国煤炭,2021,47(11):1-6. DOI: 10.3969/j.issn.1006-530X.2021.11.001 ZHANG Jianming,CAO Wenjun,WANG Jingyang,et al. Research on information infrastructure standard system for intelligent coal mine[J]. China Coal,2021,47(11):1-6. DOI: 10.3969/j.issn.1006-530X.2021.11.001
[6] 王国法. 煤矿智能化最新技术进展与问题探讨[J]. 煤炭科学技术,2022,50(1):1-27. DOI: 10.3969/j.issn.0253-2336.2022.1.mtkxjs202201001 WANG Guofa. New technological progress of coal mine intelligence and its problems[J]. Coal Science and Technology,2022,50(1):1-27. DOI: 10.3969/j.issn.0253-2336.2022.1.mtkxjs202201001
[7] 董书宁,刘再斌,程建远,等. 煤炭智能开采地质保障技术及展望[J]. 煤田地质与勘探,2021,49(1):21-31. DOI: 10.3969/j.issn.1001-1986.2021.01.003 DONG Shuning,LIU Zaibin,CHENG Jianyuan,et al. Technologies and prospect of geological guarantee for intelligent coal mining[J]. Coal Geology & Exploration,2021,49(1):21-31. DOI: 10.3969/j.issn.1001-1986.2021.01.003
[8] 马进功. 我国煤巷掘锚一体机掘进技术及智能化思考[J]. 智能矿山,2021,2(2):36-42. MA Jingong. Thoughts on the driving technology and intelligence of anchor excavation integrated machine for coal mine roadways in China[J]. Journal of Intelligent Mine,2021,2(2):36-42.
[9] 张杰,张鑫. 煤矿巷道硬岩截割技术研究现状及发展趋势[J]. 煤矿机械,2022,43(11):44-46. DOI: 10.13436/j.mkjx.202211014 ZHANG Jie,ZHANG Xin. Research status and development trend of hard rock cutting technology in coal mine roadway[J]. Coal Mine Machinery,2022,43(11):44-46. DOI: 10.13436/j.mkjx.202211014
[10] 王国法,任怀伟,赵国瑞,等. 煤矿智能化十大“痛点”解析及对策[J]. 工矿自动化,2021,47(6):1-11. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.17808 WANG Guofa,REN Huaiwei,ZHAO Guorui,et al. Analysis and countermeasures of ten 'pain points' of intelligent coal mine[J]. Industry and Mine Automation,2021,47(6):1-11. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.17808
[11] 王国法. 中国煤科如何引领煤矿智能化发展[J]. 智能矿山,2022,3(7):27-38. WANG Guofa. How China Coal Science and Engineering Group leads the development of coal mine intelligence[J]. Journal of Intelligent Mine,2022,3(7):27-38.
[12] 姜小龙,郑文翔,段晓博,等. 2013—2019年内蒙古煤矿灾害事故特征及规律分析[J]. 内蒙古科技大学学报,2021,40(4):333-336,345. JIANG Xiaolong,ZHENG Wenxiang,DUAN Xiaobo,et al. Analysis on characteristics and regularity of coal mine disaster accidents in Inner Mongolia from 2013 to 2019[J]. Journal of Inner Mongolia University of Science and Technology,2021,40(4):333-336,345.
[13] 张文瑞. 煤矿供电智能化关键技术及建设方案研究与应用[J]. 智能矿山,2022,3(6):80-86. ZHANG Wenrui. Research and application of key technologies and construction schemes for intelligent power supply in coal mines[J]. Journal of Intelligent Mine,2022,3(6):80-86.
[14] 陈浩,周志扬,冀连全. 选煤厂智能化技术和装备[J]. 智能矿山,2022,3(7):166-169. CHEN Hao,ZHOU Zhiyang,JI Lianquan. Intelligent technology and equipment of coal preparation plant[J]. Journal of Intelligent Mine,2022,3(7):166-169.
[15] 王璇. 新型智慧城市模式下的煤矿智慧园区规划与建设[J]. 智能矿山,2022,3(7):126-130. WANG Xuan. Planning and construction of coal mine smart park under the new smart city model[J]. Journal of Intelligent Mine,2022,3(7):126-130.
[16] 张洪. 我国露天煤矿发展现状及前景探析[J]. 中国煤炭工业,2022(9):78-79. DOI: 10.3969/j.issn.1673-9612.2022.09.032 ZHANG Hong. Analysis on the present situation and prospect of open-pit coal mine development in China[J]. China Coal Industry,2022(9):78-79. DOI: 10.3969/j.issn.1673-9612.2022.09.032
[17] 刘志强,李术才,王杜娟,等. 千米竖井硬岩全断面掘进机凿井关键技术与研究路径探析[J]. 煤炭学报,2022,47(8):3163-3174. DOI: 10.13225/j.cnki.jccs.2022.0358 LIU Zhiqiang,LI Shucai,WANG Dujuan,et al. Analysis of key technology and research path of full section boring machine for 1 000 m vertical shaft with hard rock strata[J]. Journal of China Coal Society,2022,47(8):3163-3174. DOI: 10.13225/j.cnki.jccs.2022.0358
[18] 王雷. 多场景煤矿机器人群高精实时协同指挥调度创新技术研究[J]. 智能矿山,2022,3(5):56-65. WANG Lei. Research on high precision real time collaborative command and dispatch innovation technology of multi scene coal mine robot group[J]. Journal of Intelligent Mine,2022,3(5):56-65.
[19] 陈小林. 智能化矿山建设背景下的煤矿监管监察模式[J]. 煤矿安全,2022,53(8):237-241. DOI: 10.13347/j.cnki.mkaq.2022.08.037 CHEN Xiaolin. Coal mine supervision mode under the background of smart mine construction[J]. Safety in Coal Mines,2022,53(8):237-241. DOI: 10.13347/j.cnki.mkaq.2022.08.037
[20] 王国法, 刘峰. 中国煤矿智能化发展报告（2022年）[M]. 北京: 应急管理出版社, 2022. WANG Guofa, LIU Feng. China coal mine intelligence development report（2022）[M]. Beijing: Emergency Management Press, 2022.
[21] 张晓霞. “煤科云”矿井智能一体化管控平台[J]. 智能矿山,2022,3(7):132-135. ZHANG Xiaoxia. "Coal Science Cloud" mine intelligent integrated management and control platform[J]. Journal of Intelligent Mine,2022,3(7):132-135.
[22] 贾文琪. KTC199煤矿井下智能通信控制装置[J]. 智能矿山,2022,3(7):136-137. JIA Wenqi. KTC199 coal mine underground intelligent communication control device[J]. Journal of Intelligent Mine,2022,3(7):136-137.
[23] 王峰. 煤矿智能化开采关键控制技术[J]. 智能矿山,2022,3(7):57-62. WANG Feng. Key control technology of intelligent mining in coal mine[J]. Journal of Intelligent Mine,2022,3(7):57-62.
[24] 张金虎,李明忠,赵德强,等. 超大采高长工作面大跨度切眼强力支护装备设计[J]. 煤炭技术,2022,41(5):1-3. DOI: 10.13301/j.cnki.ct.2022.05.001 ZHANG Jinhu,LI Mingzhong,ZHAO Deqiang,et al. Design of strong support equipment for large span cutting in large mining height and long working face[J]. Coal Technology,2022,41(5):1-3. DOI: 10.13301/j.cnki.ct.2022.05.001
[25] 陈晓晶. 井工煤矿运输系统智能化技术现状及发展趋势[J]. 工矿自动化,2022,48(6):6-14,35. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.17933 CHEN Xiaojing. Current status and development trend of intelligent technology of underground coal mine transportation system[J]. Journal of Mine Automation,2022,48(6):6-14,35. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.17933
[26] 常凯. 我国框架式液压支架搬运车装备与关键技术发展综述[J]. 煤炭工程,2022,54(6):1-6. CHANG Kai. Review of equipment and key technology development of frame-type hydraulic support carrier in China[J]. Coal Engineering,2022,54(6):1-6.
[27] 侯刚,王国法,薛忠新,等. 煤矿辅助运输自动驾驶关键技术与装备[J]. 采矿与岩层控制工程学报,2022,4(3):5-17. HOU Gang,WANG Guofa,XUE Zhongxin,et al. Key technologies and equipment for automatic driving of coal mine auxiliary transportation[J]. Journal of Mining and Strata Control Engineering,2022,4(3):5-17.
[28] 程建远,王保利,范涛,等. 煤矿地质透明化典型应用场景及关键技术[J]. 煤炭科学技术,2022,50(7):1-12. CHENG Jianyuan,WANG Baoli,FAN Tao,et al. Typical application scenes and key technologies of coal mine geological transparency[J]. Coal Science and Technology,2022,50(7):1-12.
[29] 张浪,姚海飞,李伟,等. 矿井智能通风成套技术装备研究及应用[J]. 智能矿山,2022,3(6):71-79. ZHANG Lang,YAO Haifei,LI Wei,et al. Research and application of complete set of technical equipment for mine intelligent ventilation[J]. Journal of Intelligent Mine,2022,3(6):71-79.
[30] 孙永新,张浪,杨旭,等. 巷道风量全自动在线测试装置研制与应用[J]. 煤矿安全,2022,53(9):251-256. SUN Yongxin,ZHANG Lang,YANG Xu,et al. Development and application of automatic on-line measuring device for roadway air volume[J]. Safety in Coal Mines,2022,53(9):251-256.
[31] 郭中权,崔东锋. 智能化煤矿水务技术的发展与展望[J]. 智能矿山,2022,3(7):97-104. GUO Zhongquan,CUI Dongfeng. Development and prospect of intelligent coal mine water affairs technology[J]. Journal of Intelligent Mine,2022,3(7):97-104.
[32] 王忠鑫,辛凤阳,陈洪亮,等. 我国露天矿智能运输技术现状及发展趋势[J]. 工矿自动化,2022,48(6):15-26. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.17921 WANG Zhongxin,XIN Fengyang,CHEN Hongliang,et al. Current status and development trend of intelligent transportation technology in China's open-pit mines[J]. Journal of Mine Automation,2022,48(6):15-26. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.17921
[33] 康迎春. 我国煤矿智能化建设存在的主要问题及对策分析[J]. 智能矿山,2022,3(5):11-17. KANG Yingchun. Analysis of the main problems and countermeasures in the intelligent construction of coal mines in China[J]. Journal of Intelligent Mine,2022,3(5):11-17.
[34] 王国法,杜毅博. 煤矿智能化标准体系框架与建设思路[J]. 煤炭科学技术,2020,48(1):1-9. DOI: 10.13199/j.cnki.cst.2020.01.001 WANG Guofa,DU Yibo. Coal mine intelligent standard system framework and construction ideas[J]. Coal Science and Technology,2020,48(1):1-9. DOI: 10.13199/j.cnki.cst.2020.01.001
[35] 祁和刚,张建中,武光城,等. 构建“煤智云”大数据中心 引领煤炭产业数字化转型[J]. 数据,2022(5):22-25. QI Hegang,ZHANG Jianzhong,WU Guangcheng,et al. Build "Coal Intelligence Cloud" big data center Lead the digital transformation of the coal industry[J]. Data,2022(5):22-25.
[36] 张帅,任怀伟,韩安,等. 复杂条件工作面智能化开采关键技术及发展趋势[J]. 工矿自动化,2022,48(3):16-25. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.2021090041 ZHANG Shuai,REN Huaiwei,HAN An,et al. Key technology and development trend of intelligent mining in complex condition working face[J]. Journal of Mine Automation,2022,48(3):16-25. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.2021090041
[37] 王步康. 煤矿掘进技术研究现状与发展趋势[J]. 智能矿山,2021,2(2):1-6. WANG Bukang. Research status and development trend of coal mine excavation technology[J]. Journal of Intelligent Mine,2021,2(2):1-6.
[38] 王雷,朱玉芹. 煤矿机器人技术创新与成果实践[J]. 智能矿山,2022,3(7):115-125. WANG Lei,ZHU Yuqin. Technical innovation and achievement practice of coal mine robot[J]. Journal of Intelligent Mine,2022,3(7):115-125.
[39] 王雷,常健,王新铭,等. 煤矿机器人产业发展思考[J]. 智能矿山,2021,2(1):42-49. WANG Lei,CHANG Jian,WANG Xinming,et al. Thinking on the development of coal mine robot industry[J]. Journal of Intelligent Mine,2021,2(1):42-49.
[40] 张家富. 选煤厂智能化技术和设备现状分析[J]. 煤炭加工与综合利用,2022(1):88-92. DOI: 10.16200/j.cnki.11-2627/td.2022.01.017 ZHANG Jiafu. Present situation analysis of intelligent technology and equipment in coal preparation plant[J]. Coal Processing & Comprehensive Utilization,2022(1):88-92. DOI: 10.16200/j.cnki.11-2627/td.2022.01.017
[41] 周娟华. 选煤厂智能化发展阶段思考[J]. 煤炭加工与综合利用,2022(1):34-39. ZHOU Juanhua. Thinking on intelligent development stage of coal preparation plant[J]. Coal Processing & Comprehensive Utilization,2022(1):34-39.
[42] 陶志达. 选煤厂智能化建设现状调查与分析[J]. 煤炭加工与综合利用,2022(1):66-70. TAO Zhida. Investigation and analysis on the current situation of intelligent construction in coal preparation plant[J]. Coal Processing & Comprehensive Utilization,2022(1):66-70.
[43] 王忠鑫,孙鑫,曾祥玉,等. 我国露天煤矿智能化建设现状及困境与发展路径[J]. 露天采矿技术,2022,37(3):1-7. WANG Zhongxin,SUN Xin,ZENG Xiangyu,et al. Current situation and dilemma and development path of intelligent construction of open-pit coal mine in China[J]. Opencast Mining Technology,2022,37(3):1-7.
-
期刊类型引用(1)
1. 钟畏丹. 基于多模态数据混合融合的智慧矿山关键数据优化. 工矿自动化. 2024(S2): 82-85 . 
本站查看
其他类型引用(0)
下载:
计量
- 文章访问数: 691
- HTML全文浏览量: 94
- PDF下载量: 144
- 被引次数: 1
