编者按

　　智能化是煤炭工业高质量发展的核心技术支撑，对于提升煤矿安全生产水平、保障煤炭稳定供应具有重要意义。经过前期有益探索，部分矿井已建成一批少人、无人开采工作面，但目前技术体系参差不齐，尤其是集群智能化技术尚未跟上。例如，复杂的开采环境对设备及其操作的要求严苛，井下有十几种综采设备，这些设备之间的互联度不够高、信息互通性不够强、人机交互性不够好，现有数字化手段难以动态反映采煤流程变化，进而影响对采煤工作面的实时监控。 

　　如何全面升级？中国工程院院士、中国矿业大学（北京）校长葛世荣提出“数字孪生智采工作面”的新理念。

　　目前侧重矿山生产过程的自动化

　　“我国现有煤矿4200余处，其中在产约3500处。自2018年全面推行煤矿智能化以来，目前已建成680余个初级智能化采掘工作面，其中包括采煤工作面430余个、掘进工作面250余个，2022年有望建成1千个智能化采掘工作面。”智能化技术对煤矿安全高效开采发挥了重要提升作用，葛世荣举例，截至2020年底，全国建成安全高效煤矿901处，其煤炭产量、利润总额分别占到全行业的56%和78%，采煤机械化程度达到99.9%，智能化采煤工作面有285个。“这些矿井的百万吨死亡率约0.0015，远低于0.02的国际先进水平，其中898处矿井为零死亡。实践证明，通过智能化改造，煤矿可以实现高程度、高效率的安全生产。”

　　在葛世荣看来，“智能化”是基于数据驱动的采矿设备自动化、生产数据可视化、开采过程透明化、采掘现场无人化、矿山环境低损化，能够实现安全高效、无人操作的自协作矿山系统。“既要做到采煤机、掘进机等设备单机自主运行，也要实现工作面的机群平行协作和系统数字孪生。从聚焦个体智能，到基于互联网和大数据的群体智能，这是智能化煤矿的转型特征之一。”

　　按照上述标准，煤矿智能化进展如何？葛世荣坦言，处于初级智能化的矿山，建设重点多放在矿山生产过程的自动化。“高度自主化、信息化的智能矿山是未来目标，而目前的智能煤矿还缺少全系统的数字化融合。边缘计算、时延网络等矿业IT技术，与操作相关的采矿OT技术，以及智能安全监控、煤矿机器人等矿山物联网MIOT技术均是各自在做，智能系统化方面仍是短板。”

　　反过来，“各自独立”也影响着智能化的整体效果。比如，设备单元独立运行，造成数据采集量不够、信息共享不畅、数据交互困难、无法构建数字线程，矿井难以实现高效协同管控。“需要实现采煤状态实时监控，采用仿生传感技术，使智采工作面具有视觉、听觉、嗅觉、触觉、动觉等类脑感知能力。”葛世荣称。

　　矿山物联网是智能化的主要骨架

　　补齐短板，离不开新基建工程的支撑。“大数据是知识，人工智能是大脑，工业互联网是骨骼，5G是通信神经，采矿机器人是臂膀。”据此，葛世荣提出四方面升级路径。一是工艺升级，以数据驱动、软件定义、平台支撑、智能管理等要素，改造采矿生产流程；二是设备升级，基于人工智能和深度学习，使采掘装备具有自主运行能力，实现无人化操作；三是功能升级，对采矿业嵌入数字化功能，使采掘云流程持续保持连接和交互，提高生产效率；四是融合升级，依托大数据管理，以数据、算例、算法为核心，建立部门跨业务智能运营条件。

　　“煤矿智能化是在数字化的基础上，利用物联网技术和感控技术加强大数据服务，以提高生产过程可控性、减少采矿人工参与、优化生产排程。”葛世荣这样类比：人的智慧衡量维度包括观察力、记忆力、学习力、思考力及行动力等，对应的“煤矿智慧维度”应包括信息采集、信息存储、数据挖掘、数据应用及自动控制等能力。“智能化是由‘数据+算法+算力’构成的决策系统，揭开了数据蕴藏的巨大能量，在人类和机器活动中，提供生产工具、配置资源、创造价值。”

　　葛世荣介绍，智能化煤矿的数据结构来自于服务数据、生产数据、装备数据、管理数据等，合起来成为大数据。“矿山物联网是主要骨架，也是获得更高程度采矿自动化基础条件，涵盖矿山生产过程控制数据采集、处理、交换和分析的网络系统。信息物理系统是关键平台，构建基于数据流的状态感知、实时分析、科学决策、精准执行的系统级闭环赋能体系，可提高资源配置效率，实现资源协同优化。目前，对数据获取的重视程度不够，缺少将采集数据转换为有用的信息，采矿数据反馈的智能处理还是空白，采矿的自感知、自预测、自协调能力处于起步阶段。”

　　以数字孪生工作面模拟实际采煤

　　什么样的工作面才能达到理想效果？葛世荣提出利用数字孪生搭建智能化新平台。

　　“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，包括物理工作面、数字工作面和数据信息交互三部分。”葛世荣强调，数字孪生是以数字化方式创建物理实体的虚拟模型，通过虚实交互反馈、数据融合分析、决策迭代优化等手段，为物理实体提供更加实时、高效、智能的运行或操作服务。换言之，其不是传统仿真模型，而是动态反馈的数字化工作面镜像体，基于设备运行的感知数据，以数字映射的智采工作面来逼真地模拟实际采煤状况。

　　葛世荣表示，基于设备和工作面数字孪生，实现透明化的采矿生产、运维和服务，可分为四个步骤：一是实现离散数字孪生的连接和可见。“离散”即一个一个来做，实现设备、人员等单一资源的数据连接、数字可视，比如一台采煤机、一台掘进机，率先实现数字化设备、流程和系统的诊断、描述性分析预测。目前，煤矿智能化发展多数处于这一阶段。

　　“二是实现复合数字孪生互联与数据驱动。一个采煤或掘进工作面、一条主煤流运输线，基于内部离散数字孪生和外部数字资源复合而成的数字孪生体，这是智能化建设的主要努力方向。下一步是面向采矿全流程，通过数据孪生监测和驱动的业务运行，形成一种可持续自动采集、自动分析、自主执行、自主决策的数据驱动闭环。最终实现数字孪生的生态服务与价值共生，除了单个矿井，还包括选煤厂、输配系统、甚至用户在内，也就是集合产业上下游数字孪生组织，成为以链主为核心的产业数字孪生。”葛世荣表示，数字孪生技术将推动智能化采矿进入新时代，实现全要素、全流程、全数据的集成和融合，达到矿山生产系统最优配置、装备自主协同、开采安全高效的目的。