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        自然資源實景三維監控系統
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        智慧礦山實景三維動態監控系統
        發布時間:2024-02-29瀏覽次數:89

        礦山數字孿生智能化是采礦工業高質量發展的核心技術支撐,是面向采礦工業互聯互通及智能化應用,發揮連接物理世界和信息世界的橋梁與紐帶作用,將在礦產開采、視頻監控、人機交互等方面提供更加實時、智能、高效的服務。推進礦山建設與管理數字化、智能化內涵式發展,通過研究礦山精準探測與數字礦山精確建模技術,構建礦山可視化物理模型、可驗證的仿真模型、可表示的邏輯模型、可計算的數據模型,實現物理礦山實體與數字礦山孿生體之間的虛實映射、實時交互。

        在智能礦山系統中,礦山數據模型是實現礦山決策學習自我優化的關鍵,同時也是數字四胞胎描述智能的另一種實現方式.在物理世界中的決策系統可以根據以往發生的事件而做出決策,即“吃一塹,長一智”,但在平行礦山數據模型構建技術的幫助下,可以對以往的事故進行多次學習,即“吃一塹,長多智”,實現智慧礦山操作系統的快速成長.人機交互協同是礦山智能開采中的典型應用場景,通過人機交互可以實現遠程控制、實時監測、精確定位與健康預測,提高礦山全息感知、可視化運維水平和智能生產效率。

        將“數字孿生+5G”與AI技術相結合,聚焦智慧礦山建設目標,以智慧礦山系統建設、優化和關鍵技術為核心,基于礦山信息物理空間的數字孿生和深度學習方法構建全域感知、邊緣計算、數據驅動和輔助決策的智慧礦山平臺基于數據融合的企業數字孿生礦山需要通過現場數據的采集和感知,充分融合礦山行業工藝技術和生產管理知識,建立大數據和人工智能計算與服務中心,結合邊云協同計算與控制,建立礦山基于組織架構的數字孿生礦山,并能更新實時狀態,建立礦山可視化物理模型、可驗證的仿真模型、可表示的邏輯模型、可計算的數據模型,實現物理礦山實體與數字礦山孿生體之間的虛實映射、實時交互,部署相應的生產管控系統,實現數字資源的整合。

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        1.數字孿生系統架構

        感知層:感知層主要包括物理實體中搭載先進物聯網技術的各類新型基礎設施。

        數據層:數據層主要包括保證運算準確性的高精度的數據采集、保證交互實時性的高速率數據傳輸、保證存取可靠性的全生命周期數據管理。

        運算層:運算層是數字孿生體的核心,其充分借助各項先進關鍵技術實現對下層數據的利用,以及對上層功能的支撐。

        功能層:功能層是數字變生體的直接價值體現,實現系統認知、系統分析、故障診斷、預測推演功能,從而起到輔助決策作用。系統認知,數字孿生體能夠真實描述及呈現物理實體的狀態,它是實現數字孿生體其它高級和智能化功能的基礎。系統分析可實現數字孿生體的狀態監測功能,發揮對物理實體的早期預警作用。故障診斷,通過分析物理實體的運行狀態,了解現象背后的原因。預測推演,是利用仿真技術來預見物理實體未來的狀態演變,從而指導當前的運行決策。

        應用層:應用層是面向各類場景的數字孿生體的最終價值體現,具體表現為不同行業的各種產品,能夠明顯推動各行各業的數字化轉型。

        2.數字孿生系統的典型特征

        等價映射:數字孿生體是對物理實體的等價描述,是對物理實體進行數字化而松建的模型數字孿生體的變化能夠真實反映現實世界中的物理實體的變化。數字孿生體能夠實現雙向映射、數據連接和狀態交互,起到“數化”、“保真”效果。

        實時交互:基于實時傳感等多元數據的獲取,孿生體可全面、精準、動態反映物理對象的狀態變化,包括外觀、性能、位置、異常等?!皩崟r”體現數字孿生體所處狀態是物理實體狀態的實時虛擬映射;“交互”體現數字孿生體與物理實體間存在數據及指令互動。

        共生演進:“共生”體現在數字孿生體與物理實體同步構建,在全生面周期中相互依存,孿生體隨著孿生對象的生長而不斷演變。共智體現在三個層面:孿生體與孿生對象間共享智慧(包括:數據、算法)、孿生體內部各種孿生模型間共享智慧、不同生命周期階段的孿生體間共享智慧。

        預測優化:根據物理實體的各項真實數據,通過數字孿生體進行仿真,實現對物理實體未來狀態的預測,預先知曉未來狀態能夠輔助用戶做出更合理的決策。根據物理實體的實時運行狀態,通過數字孿生體進行監測,實現對系統不穩定狀態的預測,預先覺察即將可能發生的不穩定狀態,使用戶更從容地處理該問題。

        建立數字孿生體的最終目的,是通過描述物理實體集合內在機理,分析規律、洞察趨勢,基于分析與仿真對物理世界形成優化指令或策略,實現對物理實體決策優化功能的閉壞。根據數字孿生的典型特征,可以得出數字孿生的體系架構。

         

        3.智慧礦山實景三維動態監控系統功能

        (1)轉型布局規劃

        我國礦山行業尚處于數字化轉型的初期階段,在總體布局、標準制定、技術能力、產業政策等方面相較于水利、交通、電力等行業相對滯后。

        作為云計算、XR、大數據、物聯網、5G等核心技術載體,數字孿生可充分發揮紐帶作用,將業務應用與各項技術有機融合。

        比如,在典型的露天礦、井工礦兩大應用場景中,數字孿生技術可將開采區、加工區、廊道區、儲存區、運輸區五大細分應用場景進行還原,并與礦山業務系統相融合,搭建流程貫通、業務融合、場景監控等多維智控一體的數字化礦山管理平臺。 該管理平臺,可搭建完整的智慧礦山頂層架構,打造轉型藍圖規劃“一張圖”,幫助礦企以體系化、系統化的思維和視角,從頂層設計層面出發,加快信息化、數字化、智能化建設。 

        (2)提升設備效率,加速礦山無人化

        當前,我國礦山裝備尤其是核心裝備自動化程度低,信息化系統建設普遍相對滯后,專業型人才流失嚴重。再加上,早期建設缺乏整體規劃,導致系統功能單一、各個系統之間數據不互通、業務綜合利用率低。

        基于礦山數字化轉型關鍵業務場景,數字孿生技術可以完成對于設備的實時監控、人員的遠程指導、故障的提前定位、多系統的復合管理,將核心裝備的應用效率開發到最大化,加速推動礦山無人化。

        (3)業務整合

        傳統的礦山信息化系統煙囪式部署,跨組織協同存在壁壘。一方面,出于歷史原因,大多數礦山IT建設缺乏歸一管理,面對需求迥異且開發時間不一的內容時,往往多系統并行;另一方面,礦山領域涉及到地質水文、采選設計及生產、礦井環境監測等復雜多變的信息內容,各系統之間的數據相互獨立,在應用層面存在天然的隔離。

        基于核心產品數字孿生開發的應用,可實現多業態模塊的有機融合,連通多業務系統數據,真正實現數據從采礦到運輸的流通,以及對于沉寂數據的高效利用。

        (4)協同管理

        在開發模式上,將業務的開發變成簡單的“拖、拉、拽”交互形式,同時滿足各個業務模塊的協同開發。

        除了協同管理外,不少用戶備受數據源融合困擾。系統提供數據融合功能,支持來自物理實體、虛擬模型、人工建模、現場勘測、AI重建等多種數據源。 

        (5)仿真推演

        基于仿真數據,系統還可進行如偏坡監測、電子圍欄、微震仿真、應力變化等相應的仿真推演,并以插件形式提供給客戶,滿足于礦山領域的多樣化需求。

        (6)數字資產

        傳統礦企資源管理體系存在資源、資產估算“不精確”以及信息交換“低效率”等問題。而數字資產,是未來企業的核心價值。

        融合礦山開采資源管理全過程所用到的系統,包括生產勘探、地質圈定、采礦設計、計劃管理、工程實施、質量驗收等環節,通過數字化建模生產勘探成果、地質圈定資料、采礦設計參數、采場出礦數據、采場資源核銷、資源儲量核實報告等形成礦山特有的數字資產,為礦企構建一個數據資產管理平臺,方便各個環節設備、人員等資源盤點、利用。 

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        (7)管理模式升級

        礦山的管理水平關乎著整個企業的發展和未來。長期以來礦山企業生產管理粗放,原因有二:一是礦山開采存在復雜性、多變性、困難性、高危性等特性;二是礦山先進技術更新和信息化技術應用較其它行業相對滯后。

        “小到一粒石子,大到一座礦山”,都能在數字世界中能夠找到對應分身。這些數字分身,不僅同步感知實現世界、實時反饋虛擬世界決策規劃,還能反向引導真實世界,由此推動礦山在審批-勘探-規劃-采掘-傳送-檢測-加工-運輸等各環節實現精細化管理。 

        • 規劃階段:可實現對礦山開采的可視化規劃,便于工程師進行最佳開采設計和資源高效利用。

        • 采掘作業階段:實時監測作業質量和進度,異常狀況自動及時報警,提供強有力的安全保障。

        • 傳送、檢測階段:通過數字孿生平臺對設備進行遠程監控和診斷,保障生產過程的安全性。

        • 加工階段:將物料流轉、加工過程全部數字化,精確控制并優化生產過程,從而提高加工效率和產品質量。

        • 運輸階段:全面感知并實時監控車輛、道路等,了解裝車進度,優化暢通運輸流程,提升運輸效率。


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