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矿山数字孪生MiDT:模型架构、关键技术及研究展望
单位:1.中国矿业大学 机电工程学院; 2.中国矿业大学徐海学院 计算机系; 3.中国矿业大学(北京) 机械与电气工程学院
引用格式:鲍久圣,张可琨,王茂森,等.矿山数字孪生 MiDT:模型架构、关键技术及研究展望[J].绿色矿山,2023,1(1):166-177.
摘要
矿山数字孪生(Mine Digital Twin,MiDT)是智慧矿山建设的重要组成部分,是一个集成模型构建、智能控制、故障预测、人机交互等先进技术于一体的安全、高效、便捷的智慧系统,是推动矿山数字化和智能化转型发展的重要技术引擎。在矿山数字化与智能化建设的背景下,阐述了矿山 数字孪生的基本内涵,对我国矿山数字孪生技术研究现状进行了总结与分析,并对其未来发展趋势进行了展望。
首先,介绍了数字孪生的基本概念、级别划分、典型应用及最新发展,分析了矿山数字孪生存在的应用难点,表明了矿山数字孪生开发的必要性;其次,调研了数字孪生在矿山建设、开采、监控以及运维等方面的应用及发展现状,剖析了新一代信息技术与矿山数字孪生推进过程的深度融合;再次,阐述了矿山数字孪生模型的系统架构,分析了端层、边层、网层与云层等子系统的组 成及功能,基于数字孪生五维模型的主要组成部分与运行机理构建了矿山数字孪生四边形系统模 型;接着,阐述了矿山数字孪生模型系统架构与矿山数字孪生关键技术的内在关系,分析总结了矿山数字孪生在模型构建、智能控制、设备故障预测和人机交互等方面亟需突破的关键技术及研究内 容;最后,从实际应用、模型系统架构、关键技术等方面归纳提出了矿山数字孪生技术未来的研究重 点和发展方向。
引言
随着全球性能源的不断消耗,可持续发展的需求愈加迫切。 在新一轮能源革命的到来之际,友好型生态环境对工业社会衍生出了新的约束性诉求,这将直接影响矿山行业的发展,绿色矿山势在必行。 在人工智能的赋能下,新一代数字技术使得开采效率的可提升与开发过程的可环保并行发展,有效促进了数字矿山与绿色矿山的逐渐演化与成熟。
近年来,我国矿山领域兴起了数字化和智能化发展高潮。2016 年 11 月,国土资源部发布《 全国矿产资源规划(2016—2020 年)》,聚焦矿业科技创新,加 快矿山数字化建设; 2020年2月,国家8部委联合印发《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》,文件指出将以数字化为方向,探索建立煤矿信息数据分析与共享交换平台,同步推进煤矿智能化发展;2023年9月,国家矿山安监局研究出台《 加快推进矿山数 字化智能化高质量发展的指导意见》,着力解决发展不平衡、不充分等问题,积极引导加快矿山智能化建设。时至今日,传统数字矿山的内涵已不足以接洽新一代数字信息技术的应用趋势,矿山领域亟需引入数据可视化与人机交互化的融合数字模型。 面向矿山数字化和智能化转型发展的迫切需求,矿 山数字孪生应运而生。
矿山数字孪生是矿山数字化和智能化建设中的重要一环,它将交互匹配现实矿山涵盖的环境要素, 完善固有性矿山监测体系,助力矿山无人驾驶技术普 及化应用,从而促进智慧矿山、数字矿山以及绿色矿山的高质量发展。 目前,矿山数字孪生技术已取得了重要研究进展,但总体上仍有长足的提升空 间。 笔者调研了数字孪生在矿山领域的赋能及应用, 阐述了矿山数字孪生模型的系统架构,分析了矿山数字孪生关键技术及其研究现状,在此基础上提出了矿山数字孪生技术的发展趋势。
结论
(1)在实际应用方面,改善矿山环境监测网,优化影像缺失、图像逼真度欠佳、参数协调性不足以及信息传输存在壁垒等问题;在矿山数字孪生操作系统内核基础上,建立应用程序编程接口,以便提升多种应用场景的适配性,同时构建标准应用场景模块以实现快速适配。
(2)在模型系统架构方面,依托多源矿区样本数据研究矿山物理实体的参数反演,持续性分析并修正矿山数字孪生模型,提升算法模型的先进性与有效性;以生态环境为目标导向,探索基于天空地多源监测的矿山生态环境数字孪生系统架构,推动实现矿山全过程安全、高效、绿色运行。
(3)在关键技术方面,研究矿山物理实体与数字孪生体之间的双向交互机制,分析系统的不完备性缺陷,提升数字孪生演化的同步性;聚焦矿山数字孪生无人驾驶融合技术,结合大数据平台,融合VR/AR技术,实现无人驾驶车辆精准调控与纠偏,促进数字矿山无人化运行。
部分图表
图 1 数字孪生的功能及应用
图 2 矿山数字孪生可视化平台
图 3 矿山开采进程变化
图 4 矿山数字孪生监控流程
图 5 基于 unity 引擎的数字孪生运维系统
图 6 数字孪生五维模型
图 7 矿山数字孪生四边形模型
图 8 端层子系统结构
图 12 矿山数字孪生模型构建方法
图 15 无人驾驶单轨吊数字孪生交互平台
鲍久圣,男,1979年生,安徽桐城人,博士,中国矿业大学教授、博士生导师,国家第一批煤矿智能化专家(智能运输领域22人之一),全国煤炭工业技术委员会矿山机电与辅助运输专家委员会委员,中国自动化学会智慧矿山专业委员会委员,山西省煤炭学会千人智库高级专家,江苏省“333人才工程”中青年科学技术带头人,江苏省“六大高峰”和“双创博士”人才,兼任《煤炭学报》《绿色矿山》编委以及《煤炭科学技术》《深地科学(英文)》青年编委。主持科研项目40余项,出版《采矿运输技术与装备》等著作4部,发表学术论文130余篇,申请和授权发明专利120余件。曾多次作为行业专家接受CCTV采访和杂志专访,作为客座编辑组织策划了《煤炭学报》首期“煤矿智能化”专题和国际SCI期刊《Energies》"Intelligent Coal Mining Technology"特刊,受邀为《智能矿山》《绿色矿山》创刊号撰写专家述评,应邀在第九届能源资源环境与可持续发展国际会议(ERESD2022)、第2届深地科学前沿学术论坛、山西省智能煤机装备产业技术联盟成立大会等重要会议以及各大矿业集团煤矿智能化专题培训班上作学术报告累计已达50余场次。
研究方向
矿山运输及其智能化
主要成果
致力于矿山运输装备及其智能化技术研究,凝练提出了矿山运输系统“连续化、标准化、智能化、无人化”的“四化”型发展理念,创新开展了带式输送机全永磁直接驱动、井下辅助运输车辆防爆混合动力驱动、提升机高性能闸瓦材料及摩-磁复合制动技术等矿山运输装备智能驱动技术研究;率先开展了煤矿井下恶劣环境无人驾驶技术研究,与企业合作研制了我国首台煤矿井下无人驾驶无轨胶轮车、数字孪生无人驾驶单轨吊、露天矿百吨级新能源运输机器人等矿用车辆无人驾驶系统,提出了井下“三轨一地”自适应连续化辅助运输机器人系统;面向深地资源原位流态化开采科学前沿,创新开展了超深矿井管道垂直输送和重载无绳提升等新兴前沿技术研究。研究成果已获授权发明专利70余件,广泛应用于矿山装备及工程机械领域,与企业合作荣获绿色矿山科技进步一等奖、中国煤炭工业科学技术一等奖、教育部科技进步二等奖等省部级科技奖励10余项。