“智慧矿山”专题
何敏1,2
(1.中煤科工集团常州研究院有限公司， 江苏 常州 213015；2.天地(常州)自动化股份有限公司， 江苏 常州 213015)
摘要：分析了现有文献中智慧矿山定义存在的问题。根据种差加属的下定义方法，通过对比分析智慧矿山与自动化矿山、信息化矿山、数字化矿山之间的联系与区别，总结了8项共有属性及4项智慧矿山独有属性，据此形成了智慧矿山的定义：智慧矿山是基于空间信息、物联网、云计算、大数据、人工智能、数据仓库、数据通信、真三维地质模型、虚拟现实、智慧采煤等技术，集成应用各类传感器、自动控制系统、组件式软件，具备自动运行、智能决策、自学习功能的矿山。
关键词：智慧矿山； 自动化矿山； 信息化矿山； 数字化矿山； 种差加属； 下定义
智慧矿山是一个多学科交叉融合的前沿研究领域。目前中国对智慧矿山的研究无论在理论方面还是实践方面，都处于起步阶段。对于智慧矿山这一概念的定义，业界还没有形成共识，相关学者众说纷纭[1-10]，存在的主要问题包括不符合名词的严格定义、对智慧矿山独有的关键技术属性提炼不够全面等。笔者采用种差加属的下定义方法，在现有研究基础上，通过总结、提炼智慧矿山独有的关键技术属性，给出了智慧矿山的定义，以供探讨。
所谓下定义，就是一种用简洁明确的语言对事物的本质特征作概括的说明方法。常用的下定义方法：逻辑学的定义方法——种差加属方法，即被定义概念=种差+邻近属概念，其中“种差”是指同一属概念下的种概念所独有的属性(即与其他属概念的本质差别)，“邻近属概念”是指包含被定义者的最小的属概念[11]；认识论的定义方法——发生定义方法，是一种定义者受知识水平限制，面对自己难以用种差加属方法界定的认识对象时经常使用的方法，这种定义是对发生过程的一种描述。
鉴于目前对智慧矿山的定义已经有了初步研究，笔者采用种差加属方法定义智慧矿山这一概念。
2.1 智慧矿山定义的研究情况
文献[1]认为，智慧矿山是矿山系统工程与云计算、光纤网络、移动互联网、物联网等信息技术，以及先进的管理理念、方式、手段紧密结合的产物。
文献[2-3]认为，智慧矿山是将感知、传输、信息、智能、控制、信息管理等技术与采矿技术紧密结合，形成人-人、人-物、物-物互联的网络，动态描述及控制矿山运营与安全生产的全过程。
文献[4]认为，智慧矿山是以数字化为基础，可以进行矿山信息的实时采集、高效传输、规范集成、可视化展现、自动操作及智能服务的智慧体。
文献[5]认为，智慧矿山是在矿山物联网的基础上，利用云计算、多网融合、智能分析等先进技术，实现矿山的自动管理和控制。
文献[6]认为，智慧矿山是以GIS管理、GPS实时导航、矿山实时测量及3DGM(Three-Dimensional Geological Modeling，三维地质建模)为依托的矿山问题解决方案。
文献[7]认为，智慧矿山是通过自动化、智能化及人性化的高度融合，采用人工智能、虚拟现实与可视化等高新技术，实现无人采矿的终极目标。
文献[8]认为，智慧矿山是采矿和信息科学、计算机和3S(地理信息系统、定位、遥感)技术、人工智能等高度融合的产物，其本质是构建安全、高效、清洁的矿山。
文献[9]认为，智慧矿山是利用云计算、移动互联网、物联网、大数据、海量数据存储、数据挖掘、数据在线检测、三维可视化等技术，实现矿山数字化、智能化与可视化的目标。
文献[10]认为，智慧矿山是结合物联网、云计算、数据挖掘、虚拟仿真等技术，对矿山生产流程进行智能决策与管理的过程。
2.2 现有研究存在的问题
上述对智慧矿山定义的研究虽然在一定程度上说明了智慧矿山的本质特征，但也存在一些问题，具体表现如下：
(1) 根据种差加属的下定义方法，对于智慧矿山这一概念，“邻近属概念”应该是矿山，则为智慧矿山下定义的基本框架应为“智慧矿山是……的矿山”。因此，从严格意义上说，上述定义均不符合要求。
(2) 上述定义都将重点放在了智慧矿山概念的“种差”，即与其他矿山概念的本质差别上。虽然在这些定义中已经描述了一些智慧矿山的本质特征，但有些提炼的不全面，如文献[1，6]的定义中没有将“智能决策”这一重要特征概括进去；除文献[2-3，7-8]外，其他文献的定义中没有包含人工智能技术的运用。
3.1 下定义的思路
确定了智慧矿山定义中的“邻近属概念”后，剩下的就是提炼智慧矿山概念的“种差”。如果将智慧矿山概念与所有其他矿山概念进行对比来提炼其本质特征，容易导致可比性不强的问题。因此，笔者把与智慧矿山概念较为接近的自动化矿山、信息化矿山、数字化矿山作为强对比对象，通过探究它们之间的联系及区别，来提炼它们的共有属性及智慧矿山的独有属性，进而形成智慧矿山的定义。
3.2 自动化矿山、信息化矿山、数字化矿山、智慧矿山的共有属性
自动化矿山、信息化矿山、数字化矿山的本质没有区别，只是以不同角度着眼的矿山发展方向；三者之间，自动化是基础和目的，信息化是实质，数字化是表达形式[12]。智慧矿山与这三者相比，是技术更为先进的矿山发展阶段，但也必须以这三者中正在使用和发展的相关关键技术作为基础。以下为涉及的主要关键技术。
(1) 空间信息技术。以3S技术为构成要素的空间信息技术为快速获取“天空地一体化”空间信息提供了可靠的技术保障[13]。以此为基础，集成矿山办公自动化系统和调度指挥系统，将实现矿山生产全过程周期中信息的精准实时采集、快速处理、融合分析，形成矿山信息统一管理的机制与三维可视化表现手段[14]。
(2) 矿山数据仓库技术。矿山在生产、经营管理过程中会产生海量的信息数据。为便于数据存储、更新、发布、检索、跨平台或系统顺畅交互，必须对矿山数据分类组织、分类编码，对元数据进行规范化和标准化，并建立完善的矿山信息数据资源目录[15]，形成统一的数据仓库技术。
(3) 先进的矿用传感器技术。矿山井下特殊的工作环境导致矿用传感器的精度普遍偏低、工作寿命偏短。为满足矿井对实时在线监测数据的广泛需求，必须研发精度与工作寿命更佳的矿用传感器[15]。此外，在煤矿采空区煤自燃监测方面，有必要研究CO，CO2，C2H4，C2H2，O2和温度遥测传感器，实现在采空区附近就地监测煤自燃变化趋势，从而改善当前常用的束管和光纤测温系统存在许多不足之处的现状[16]；在水文地质监测方面，应研究监测水化学参数的新型传感器。
(4) 数据通信技术。通过制定适用于井下多网、多系统融合的通用通信协议，规范传输格式，实现不同厂商的设备与系统无缝互换，逐步自然淘汰落后技术与装备，遴选出先进技术与装备，从而提高数据获取的准确性与可靠性。矿山井下环境恶劣、电磁干扰大、数据传输距离远、高速光纤网络无法全区覆盖，基于不同传输介质的异构网络传输技术，尤其是低速传输链路条件下的高效数据传输调度算法，是提高矿山井下数据传输实时性的关键所在。
(5) 矿山真三维地质模型与集成应用。随着矿山生产的不断向前推进，只有通过真三维地质模型对钻探、物探解释、巷道设计与实地测量等数据进行过滤与集成，并对三维地质模型进行实时动态修正，才能对矿山井下情况进行真实的可视化再现[17]。此外，一些矿山安全问题的模拟与分析必须以构建地质体的有限元剖分模型为基础，因此，结合矿山水文、矿压、环境等监测系统的实时监测数据及动态真三维地质模型，便可以对井下危险程度进行实时分析[15]。
(6) 组件式矿山软件。在矿山设计、生产运行(包括采、掘、机、运、通、水、电、探)、经营管理(包括人、财、物、产、供、销)、安全管理与决策等环节，矿山企业都需要各种专业软件来辅助开展工作。为满足不同的应用需求，必须有针对性地开发各式各样的组件式软件。
(7) 自动控制技术。矿山开采属于高危行业，减少井下作业人员数量是有效遏制事故发生的重要手段之一，而自动控制技术的运用是实现减人的首要途径。目前针对煤矿生产运行的主要环节，已成功研发采煤、运输、供电、排水、压风等多种监控系统，实现了记忆割煤、工作面少人作业、部分区域与设备的无人值守和地面远程控制[18]。当然，还需要进一步研究自动化控制技术，最终实现无人采煤。
(8) 虚拟现实技术。虚拟现实技术所创建的多源信息融合的、交互式的三维动态视景和实体行为体验，使得其在许多应用领域取得了令人瞩目的成就。目前在矿山领域，已有基于虚拟现实技术的安全培训系统、灾害过程模拟系统、采矿模拟系统、三维地震可视化系统、矿车运行模拟系统、输送机远程监控系统等应用[19]。随着研究的不断深入，虚拟现实技术必将成为矿山开采设计、生产过程管理、风险评估、安全培训、信息数据可视化展现及各种综合应用等方面的重要手段。
3.3 智慧矿山独有属性
智慧矿山作为一个正处在发展中的新概念，其与之前提出的自动化矿山、信息化矿山、数字化矿山概念相比，必然会与时俱进地使用一些新技术，从而形成其独有属性。这些新技术主要包括以下4种。
(1) 智慧采煤技术。经过多年机械化、自动化装备的大力发展，目前综采工作面设备已基本实现自动控制，有些甚至实现了智能化，但大部分装备还处在单机控制阶段[8]，整体智能采煤装备还有待研究。相关研究内容包括设备感知及地面远程控制系统、电液控制自动跟机系统、采煤机记忆割煤系统、输送机控制系统、惯性导航控制系统、工作面视频监控系统、地理信息及煤层跟踪系统、煤岩界面智能识别系统、一键启停及保护系统[8,16]。
(2) 云网融合技术。云网融合是一个将云计算与物联网技术进行融合发展的全新方向。利用物联网技术构建人-人、人-物、物-物互联的矿山传感网络，形成矿山信息获取与共享的高效机制，再结合拥有强大计算能力的云计算平台，搭载各种组件式矿山软件，必将成为智慧矿山各类管理和技术人员进行信息数据处理与分析的关键技术手段。
(3) 基于大数据的智能决策技术。针对矿山海量的信息数据，有必要基于大数据技术，并采用图像识别、模式识别、关联规则及时空序列分析等手段来挖掘关键数据和提取有用知识[20]。在此基础上，通过构建智能决策支持承载平台与智能专家决策知识库，并结合各类智能决策模块，为智慧矿山提供智能决策服务。
(4) 人工智能技术。随着科技水平的不断进步，人工智能理论与技术日益成熟，应用领域越来越广泛，其在矿山地质勘探、设计、生产、选矿、安全风险评估、安全监测、事故预测预警、设备自动控制与故障诊断等方面已有了初步应用，但目前还处于按初始设定程序执行任务的阶段，在系统或设备自学习方面还需要进行深入研究。这也是真正实现智慧矿山的关键所在。
3.4 智慧矿山的定义
笔者对于智慧矿山的定义：智慧矿山是基于空间信息、物联网、云计算、大数据、人工智能、数据仓库、数据通信、真三维地质模型、虚拟现实、智慧采煤等技术，集成应用各类传感器、自动控制系统、组件式软件，具备自动运行、智能决策、自学习功能的矿山。
智慧矿山是未来矿山发展的必然方向，但目前还处于起步阶段，很多研究尚未形成共识。通过对智慧矿山定义的相关研究情况进行梳理，提出了目前研究存在的问题，并采用种差加属方法对智慧矿山的定义进行了研究，初步形成了较为合理的智慧矿山定义，以供探讨。
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Discussion on definition of wisdom mine
HE Min1,2
(1.CCTEG Changzhou Research Institute, Changzhou 213015, China;2.Tiandi(Changzhou) Automation Co., Ltd., Changzhou 213015, China)
Abstract：Problems about definition of wisdom mine in existing literatures were analyzed. According to definition method of specific difference addition genus, eight common attributes and four unique attributes of wisdom mine were summarized through comparative analysis of relationships among wisdom mine, automation mine, informatization mine and digitalized mine, so as to form a definition of wisdom mine. The wisdom mine is based on technologies of spatial information, Internet of things, cloud computing, big data, artificial intelligence, database, data communication, true three-dimensional geological model, virtual reality, wisdom mining and so on, and applies all kinds of sensors, automatic control systems and component type software synthetically to realize automatic operation, intelligent decision and self-learning.
Key words:wisdom mine; automation mine; informatization mine; digitalized mine; specific difference addition genus; definition
收稿日期：2017-05-10；
修回日期：2017-07-25；责任编辑：李明。
基金项目：天地科技股份有限公司智慧矿山专项项目(2016-ZHKSZX-01)；天地(常州)自动化股份有限公司科研项目(2017GY006)。
作者简介：何敏(1983-)，男，湖北天门人，助理研究员，博士，现主要从事矿井通风防灭火与安全监测方面的研究工作，E-mail:hemin1234567@163.com。
引用格式：何敏.智慧矿山定义探讨[J].工矿自动化，2017,43(9)：12-16. HE Min.Discussion on definition of wisdom mine[J].Industry and Mine Automation，2017,43(9)：12-16.
文章编号：1671-251X(2017)09-0012-05
DOI：10.13272/j.issn.1671-251x.2017.09.002
中图分类号：TD67
文献标志码：A 网络出版时间：2017-08-28 10:04
网络出版地址：http://kns.cnki.net/kcms/detail/32.1627.TP.20170828.1004.002.html