“矿山数字孪生与无人驾驶”专题_中国煤炭行业知识服务平台

“矿山数字孪生与无人驾驶”专题

新一代信息技术与煤炭开采技术深度融合，为智能矿山技术发展提供关键技术支撑，将促进煤炭工业创新、绿色、安全、高效发展。数字孪生作为煤矿智能化无人开采的核心技术，是人工智能理论方法与数字化技术的有机结合，有望解决煤矿智能化无人开采中物理世界和信息世界交互与共智的关键技术难题，对推动矿山全生命周期智能化建设和煤炭工业高质量发展具有重要意义。

井下操作环境差和技术保障手段缺乏导致轨道机车运输事故频发，井下机车的无人驾驶不仅可以减人增效，同时由于减少井下人员的数量，从而减少各种矿井事故导致的人员伤亡，具有巨大的经济效益和社会效益。因此，作为煤矿智能化的组成部分，矿井机车无人驾驶系统的研发和使用，正受到高度关注。

为便于大家了解“矿山数字孪生与无人驾驶”领域的最新科技成果，小编按照见刊时间倒序，整理了该领域近几年在《煤炭学报》已刊发的论文，一起来看看吧！

行业视野: 智能化
类别; 57个
关键词; 66位
专家; 12篇
论文; 17956IP
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矿山数字孪生构建方法与演化机理

作者(Author)：张帆, 葛世荣

摘要：新一代信息技术与煤炭开采技术深度融合，为智能矿山技术发展提供关键技术支撑，将促进煤炭工业创新、绿色、安全、高效发展。数字孪生作为煤矿智能化无人开采的核心技术，是人工智能理论方法与数字化技术的有机结合，数字孪生有望解决煤矿智能化无人开采中物理世界和信息世界交互与共智的关键技术难题，对推动矿山全生命周期智能化建设和煤炭工业高质量发展具有重要意义。本文基于数字孪生技术和平行智能理论，提出了矿山数字孪生的概念框架、体系架构、关键技术、基础理论和构建方法体系;提出了物理模型、仿真模型、机理模型和数据模型相互耦合的矿山数字孪生演化理论模型，据此进一步解析了面向矿山智能开采应用场景的数字孪生模型构建方法与演化过程，研究了矿山数字孪生系统与物理系统的理论模型、同步映射与协同演化机制，探讨并揭示了矿山数字孪生的演化机理;最后以矿山智采工作面数字孪生实际应用为例，通过模拟矿山生产场景数字孪生模型演化与协同控制，验证矿山生产场景的数字孪生建模效果并对其技术特征进行解析，实现描述、建模、演化、预测相结合的矿山数字孪生系统模型。本文旨在通过矿山数字孪生技术内涵、方法、机理等理论新型研究范式，为矿山数字孪生技术应用落地提供理论指导，对未来智能矿山研究和工业互联网在煤矿应用提供有益的启发与借鉴。

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煤炭学报

2023年第01期

320

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大型电动轮矿车节能及零排放技术路线

作者(Author)：李勇, 杨珏, 刘如成, 廖承林, 张文明

摘要：大型电动轮矿车是露天矿山的主要运载装备，承担了世界上约 40%的煤矿和 80%的铁矿的运输任务，其传动系统采用“柴油发电+电动轮驱动”的电力传动架构，存在燃油消耗大、碳排放高的缺点。在国家“碳达峰”、“碳中和”宏观背景下，研发高效节能、低碳环保、自主可控的新一代电力传动系统已成为行业重大需求和关键问题。通过矿山运行数据分析、文献调研、性能对比等方式，系统分析了电动轮矿车电力传动系统的研究现状、特点和不足，提出了大型电动轮矿车从节能减排至完全零排放的技术路线。研究表明，在大型电动轮矿车的工作过程中，伴随着复杂的多源能量产生、存储、转化、消耗机制，其节能减排空间巨大，主要涉及电能转化与高效率利用、机械能回收与再生利用、柴油燃烧发电 3 个环节。首先，在电能转化与高效率利用环节，结合露天矿山工况特点，采用智能网联技术和双向功率流电力传动技术，可实现电力传动系统双向功率流控制和能量优化管理，从而提高运行效率，降低碳排放。其次，在机械能回收与再生利用环节，根据电动轮矿车在矿山工况中的整车机械能、储能系统电化学能、制动电阻栅热能的时空转换规律，采用功率型锂离子电池技术，以及锂电池与超级电容混合储能技术，可实现制动机械能的回收和再生利用，从而显著降低碳排放。最后，在柴油燃烧发电环节，采用氢燃料电池发电技术替代柴油发电技术，并通过煤制氢、可再生能源制氢方式就近获取氢能源，可形成露天矿山氢能源高效利用内循环，具有完全零排放、质量能量密度高、发电效率高等优点，是电动轮矿车乃至露天矿山运输环节实现零排放的理想解决方案和中长期技术路线。

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煤炭学报

2022年第05期

372

749
AR/VR融合驱动的综采工作面智能监控关键技术研究与试验

作者(Author)：王学文, 刘曙光, 王雪松, 谢嘉成, 王彬彬, 王振威

摘要：为突破综采工作面数据驱动实时监控技术瓶颈，进一步满足对综采工作面协同运行状态的深度感知，以虚拟现实(Virtual Reality, VR)监控技术及成果为基础，以HoloLens2增强现实(Augmented Reality, AR)头显为主要开发设备，结合工业互联网、云技术、数字孪生(Digital Twin，DT)等先进手段，进行AR/VR融合驱动的综采工作面智能监控关键技术研究与实践，充分利用AR技术的特性弥补VR监控与真实场景有割裂感、监测数据来源较为单一的缺陷，使综采工作面智能监控体系得到完善与扩充。提出三种关键技术，并对各关键技术的具体解决方案进行剖析，具体包括：(1)构建了通用高效可扩展端云协同异步网络框架，基于该框架研究了多终端协同工作关键技术，实现了空间虚实融合全息辅助标注功能。该技术可为综采工作面智能监控全过程中的多人协作提供便利；(2)将基于稀疏匹配的识别跟踪方法与基于AR标识的识别跟踪方法相结合，实现了对综采工作面全综采装备的识别跟踪，为综采工作面的AR监测与控制提供了先决条件；(3)在由物理综采工作面、云服务器、数字综采工作面三者构成的数字孪生闭环上，进行多传感器与视觉融合的综采装备位姿监测与运行状态识别，并通过AR交互手段完成了对物理综采工作面的反向控制。在实验室环境下展开测试验证，试验表明，系统数据传输压力小，延迟低，操作流畅无卡顿，在保留VR监控已有优势的基础上进一步提升了沉浸感、便捷性与虚实融合程度，具备单人或多人协作监测综采工作面运行状态并进行反向控制的能力。可为综采工作面智能监控提供一种以VR技术为基础、AR技术为突破的AR/VR技术融合新思路。

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煤炭学报

2022年第02期

899

1895
基于改进A*和人工势场算法的无轨胶轮车井下无人驾驶路径规划

作者(Author)：鲍久圣, 张牧野, 葛世荣, 刘琴, 袁晓明, 王茂森, 阴妍, 赵亮

摘要：经过多年发展无人驾驶技术逐渐成熟，已经开始在地面车辆得到了广泛应用，同时也将成为解决无轨胶轮车在井下实现高效、安全、智能运输的重要途径，但与地面车辆成熟的无人驾驶技术不同，无人驾驶技术应用到井下仍存在许多问题亟待解决。针对井下人工驾驶的无轨胶轮车效率低且事故频发等问题，以无人驾驶无轨胶轮车为研究对象，通过仿真和试验开展井下路径规划方法研究。首先，通过分析比较常见路径规划算法的优缺点，分别选择采用最优性A*算法和人工势场算法作为无人驾驶无轨胶轮车全局和局部路径规划的基本算法；其次，针对全局路径规划传统A*算法搜索节点多和路径不平滑问题，分别使用指数函数加权和三次样条插值的方法对其进行改进，将改进前后算法在井下巷道内进行全局路径规划仿真，结果发现：改进后的算法搜索节点数减少了50%，在同一场景下规划路径所需时间仅为传统A*算法的20%，路径规划的效率得到了大幅度提升，生成的路径更加平滑且连续性也较好；同时，针对人工势场算法存在目标不可达、局部最优解等问题，分别引入斥力势场修正因子和出逃力并建立相对速度势场对其进行改进，对比改进前后算法在井下巷道内的局部路径规划仿真结果发现：改进后的人工势场算法可以在各种场景规划出更为合理的行车路径，安全性得到了保障；最后，利用微型无人车试验平台，按照8∶1的缩比搭建模拟井下巷道环境，对无人驾驶无轨胶轮车改进前后的路径规划算法分别进行了无障碍物和有障碍物的路径跟踪试验，结果表明：基于改进A*-人工势场联合算法规划出来的路径更加合理，在8∶1的缩比搭建模拟井下巷道环境中进行的无障碍物规划路径最大跟踪误差仅为0.031 2 m，在巷道内会车和避障时能够规划合理的行驶路径，最大偏差仅为0.035 3 m，能够满足无轨胶轮车井下无人驾驶要求。

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煤炭学报

2022年第03期

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矿山信息化发展及以数字孪生为核心的智慧矿山关键技术

作者(Author)：丁恩杰, 俞啸, 夏冰, 赵小虎, 张达, 刘统玉, 王卫东

摘要：矿山信息化建设在经历了单机自动化、综合自动化、数字矿山几个阶段之后，在物联网、人工智能、大数据技术的推动下，正朝着矿山智能化和智慧矿山的方向发展。以数字孪生技术为核心，围绕矿山生产场景和智能装备的知识服务体系是智慧矿山下一步需要重点研究的方向。首先回顾了矿山信息化技术的发展，然后分析了智慧矿山的核心关键技术，从智能感知与智能装备、边缘计算与网络服务、数字孪生知识建模、平台与应用系统4个方面进行阐述。智能传感装置和智能装备的不断涌现，为智慧矿山前端感知和执行提供了基础，而即时的感知、分析和决策是智能装备自治、自主工作的前提；随着边缘网关计算能力的提升，需要设计面向应用场景的轻量级算法模型和高效云边协同机制，以满足智能装备即时服务的需求，同时，围绕5G的通信技术在矿山的应用，将进一步提升知识服务的快速响应能力；矿山运行机理、经验知识、大数据分析与数字孪生建模技术融合的矿山生产场景可信数字孪生模型，将成为智慧矿山知识服务的核心；面向大数据和知识模型的平台技术是矿山数字孪生和智能化服务的载体，大数据高效存取、分析和利用能够有效的促进矿山智能化应用服务的融合。矿山数字孪生及相关智能化技术的突破，将实现对矿山物理世界实时可测、可观、准确控制、精确管理和科学决策，从而建立少人化或无人化的矿山生产模式，为智慧矿山的发展奠定基础。

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煤炭学报

2022年第01期

1459

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数字孪生驱动的掘进工作面出风口风流智能调控系统

作者(Author)：龚晓燕, 雷可凡, 吴群英, 崔小强, 吴悦, 朱斌, 杨富强, 张红兵, 刘辉

摘要：为满足掘进工作面通风系统智能化的发展需求，针对传统局部通风系统无法实时监测及智能调控风筒出风口风流状态而导致风速场分配不合理，死角区瓦斯积聚严重和粉尘污染等安全隐患问题，提出一种基于数字孪生技术的掘进工作面出风口风流智能调控系统，优化风流场分布。分析建立了系统实现的整体框架、运行流程及关键技术，利用Zigbee自组网功能进行巷道风速、瓦斯体积分数及粉尘质量浓度等实时数据的监测采集，通过ARIMA时间序列预测模型对下一时刻瓦斯体积分数及粉尘质量浓度进行智能预测分析，并引入小生境四段式编码遗传算法提取相应出风口风流智能调控规则，结合GPRS无线传输技术实现出风口风流状态的智能调控，在此基础上，运用Unity3D构建系统虚拟模型并实现了物理实体与虚拟孪生体的映射交互。通过设计搭建的数字孪生系统实验测试平台，验证了系统实时监测、决策评价、智能调控、虚实融合等关键功能技术可行性，并结合具体案例对系统智能调控效果进行了对比分析，结果表明:调控后司机位置处风速明显上升，上隅角瓦斯体积分数由0.623%降低为0.306%，降低率达50.8%;司机位置粉尘质量浓度值由1 180 mg/m3降低到695 mg/m3，单点降尘率达41.1%，回风侧行人高度沿程粉尘质量浓度由430 mg/m3降低为150 mg/m3，降尘率达65%，进一步优化了掘进工作面巷道风速、瓦斯及粉尘场的运移分布。

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煤炭学报

2021年第04期

1053

781
采煤机自主导航截割原理及关键技术

作者(Author)：葛世荣, 郝雪弟, 田凯, 高传, 勒立坤

摘要：深部煤层构造较为复杂，实现采煤机无人驾驶开采更加困难。在总结采煤机结构和截割调控技术演变历程基础上，提出了采煤机截割调控技术在经历了人工目测截割、机载探测截割、示教记忆截割三个发展阶段后，已经进入到自主导航截的第四阶段,并提出了适用于深部煤层采煤机自动驾驶的导航截割理论与技术框架，包括导航地图、位姿感知、路径规划、姿态控制4项技术内涵，和精细化煤层截割定位地图、精准化煤层截割导航地图、动态化煤层截割导控地图、采煤机融合定位方法、定位精度提升、智采机组全位姿参数矩阵建立、物理-虚拟模型驱动与交互、无人驾驶防冲撞路径规划、截割作业智能调高调直九项关键技术。系统阐述了采煤机自主导航截割技术相关核心技术基本原理：首先，构建煤层智能化开采导航地图，从精细化煤层截割定位、精准化煤层截割导航和动态化煤层截割导控3个关键步骤实现地图构建及更新；其次，通过融合定位和定位精度提升方法，完成了采煤机位姿精确感知；再次，创建智采机组全位姿参数矩阵，并结合物理-虚拟模型驱动与交互技术构建出导航截割数字孪生系统；最后，基于实时综采装备位姿状态和煤层导航地图信息，实现了无人驾驶防干涉防冲撞路径规划、截割滚筒自适应调高控制以及行走路径自动调直控制。从而实现了深部煤层采煤机智能导航截割控制，为智采工作面实现无人作业提供了新的理论技术支撑。

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煤炭学报

2021年第03期

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数字孪生智采工作面技术架构研究

作者(Author)：葛世荣, 张帆, 王世博, 王忠宾

摘要：为了进一步提高煤矿井下智能化采煤工作面系统自主运行和人机交互能力,达到真正的无人化开采境界,提出数字孪生智采工作面系统(Digital Twin Smart Mining Workface)的概念、架构及构建方法,融合应用 5G 通信技术、物联网技术和仿生智能技术,从而搭建一个智采工作面的数字孪生远程操作平台。首次定义数字孪生智采工作面是一个数据可视化、人机强交互、工艺自优化的高逼真采煤工作面三维镜像场景,它由物理工作面、数字工作面和数据信息 3 个部分组成。介绍了DTSMW 系统涉及的物理工作面、虚拟工作面、孪生数据、信息交互、模型驱动、边缘计算、沉浸式体验、云端服务、信息物理系统、智能终端等 10 项关键技术。新的 DTSMW 系统具有开采过程仿真、优化和监控功能,可以实现开采工艺数字孪生、开采过程数字孪生、设备性能数字孪生、生产管理数字孪生和生产安控数字孪生。研究了智采工作面的仿生智能特性,阐述了物理模块(躯干)、信息模块(大脑)、通信模块(神经)、控制模块(脑肌)、孪生模块(映像)的基本功能特征,特别描述了采煤机、液压支架和刮板输送机的仿生智能要素。针对DTSMW 系统数据的高度依赖性,首次将智采工作面复杂信息归纳为 3 条信息流,用于描述采煤过程的环境、控制和能量状态。环境信息流和控制信息流来自煤岩体对采煤机、液压支架、煤流运输机组的输入信息及其调控信息,能量信息流来自开采装备对煤层、岩层变量调控所产生的能量交换状态信息。针对智采工作面的巨大信息流量,提出了管理 DTSMW 信息流的数据主线(Digital Thread)方法,将信息流的数据分为周期性数据、随机性数据和突发性数据进行建模处理,以确保数字孪生智采工作面的数据驱动及稳定运行。通过对比分析,DTSMW 系统比现有远程集控中心的智能性提高了一个层次,可为中级智采工作面实现无人化运行提供新的监控系统架构。

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煤炭学报

2020年第06期

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