2021年数字能源研究报告：数字电网关键技术研究与实践.pdf

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5G的到来，极大地促进了云计算、大数据和人工智能等技术的深度融合，成为包括煤矿智能化开采在内的各行各业升级转型的关键基础设施，必将推动煤矿智能化开采技术的创新与变革。首先阐述了煤矿智能化开采的发展历程，总结了相关的政策支持和技术发展态势，系统分析了智能化开采技术在应用推广过程中存在的8方面亟待解决的问题；并从宏观角度分析凝练了技术方面的制约因素，提出以5G技术为核心汇聚而成的技术生态必将成为解决上述问题的一种有效手段。其次，深入研究了通信技术和煤矿开采技术之间的关系，分析了5G技术在智能化开采中的特点和优势，构建了智能化开采核心技术与5G技术生态关联矩阵，指出了5G大带宽、泛在万物互联、低时延高可靠、切片技术等特性和技术在煤矿智能化开采发展中的关键支撑作用，阐述了5G生态在煤矿智能化开采中的重要性，并展望了随着5G技术生态的不断成熟，煤矿智能化开采将探索衍生出的一些高效关键技术和生产管理模式。最后，从多个方面探索了5G技术在智能化开采中的关键应用，包括：系统计算分析管控模式、4D-GIS透明地质和实时推演、工作面自动找直、视频驱动的智能化开采、井下环境感知等。最后针对煤矿智能化开采提出

为了推动智能瓦斯抽采技术发展，提高煤矿安全保障能力，从瓦斯抽采全过程少人化或无人化角度，阐述了智能瓦斯抽采的精准感知、自决策、自执行、自适应、自学习等5个方面特征,提出了包含功能和技术2个维度的智能瓦斯抽采体系结构，功能维度上涵盖瓦斯抽采所有环节，技术维度上包含单机智能、机组智能和集成智能3个层次，体现了智能瓦斯抽采技术的发展迭代过程；设计了智能瓦斯抽采总体架构，由感知控制层、传输层、数据层、应用层等4个层面和信息标准、信息安全等2个体系构成；最后，从动态透明瓦斯地质、抽采钻孔智能设计、打钻-增透-封孔机器人、抽采系统智能调控与诊断、抽采达标自动评判等5个方面对智能瓦斯抽采关键支撑技术进行了探讨，分析了关键技术向精准、高效、智能方向发展的趋势，提出了抽采钻孔差异化智能设计和抽采达标多层递进动态评判等解决策略，并给出了谢桥煤矿“三人五台一组”自动钻机集中控制协同作业、霍尔辛赫煤矿抽采管网自动调控、新元煤矿抽采达标在线评判等典型应用案例，为煤矿智能瓦斯抽采技术研究和建设实践提供了有益参考。

为了满足煤矿智能化开采对高精度地质模型的需求，提出透明工作面多属性动态建模方法，探讨了 工作面综合探测多源异构数据特征、多属性数据融合算法、动态可视化建模技术，并进行实例应用。利用 综合探测技术对工作面进行逐级综合探测，可在不同阶段获得多属性、多维度和多精度的多源异构探测数 据，按照数据产生的阶段和频度，将多源异构探测数据划分为静态、动态和实时数据；通过数据配准实现 多源异构探测数据量纲和尺度统一；通过交叉验证实现多源异构探测数据相互验证和补充；通过井震、震电和多参数联合反演，实现煤层厚度、地层波速、电阻率及其他属性参数预测；利用局部搜索、内插和网 格化等动态可视化建模技术，实现模型的局部快速更新；采用局部渲染和 CUDA 实时绘制技术，实现模型 高效渲染和实时呈现。结果表明：多属性融合能够将多源异构探测数据统一到同一地质空间中，交叉验证 可提高探测数据解释精度，联合反演可实现多源异构探测数据多属性融合，提高探测数据空间分辨率并丰 富属性信息；动态可视化建模以静态数据和工作面精细探测动态数据构建的初始工作面地质模型为基础， 融合回采过程中获取的动态探测数据和实时数据，可实现回采工作面前

目前煤矿智能综采工作面存在生产环境状态不透明、成套装备难以应对煤层起伏变化、信息化与智能化集成度不高等问题，其系统的适应性和实用性受到影响。具体而言，主要是缺乏基于地理信息系统的可视化数字孪生管控平台，无法实现基于统一大地坐标驱动的透明化工作面的自适应割煤。为突破相关技术难题，本文提出并研究了测量机器人大地坐标传导、透明化工作面系统建立和动态修正、5G通信、采煤机与地质模型的自适应耦合以及基于时态地理信息系统（TGIS）的“一张图”一体化管控平台等多项关键技术，完成了多维可视化软件系统的开发和与硬件系统的高度集成，实现了：（1）采煤机、刮板输送机等固定或移动目标点达毫米或厘米级的精确定位；（2）三维地测模型、设备模型、开采环境与工业控制之间的基于逻辑关系的一体化集成和数字孪生系统的构建；（3）综采工作面采煤机、视频、惯导、测量机器人和地质雷达等信息的可靠、实时传输；（4）为地表调度指挥控制中心的远程决策和智能自适应控制提供了可视化管控环境。系统已经成功应用于临沂矿业集团菏泽煤电郭屯煤矿3301、2305两个工作面，初步实现了较为复杂地质条件下的智能化自适应开采和地面远程管控，为煤矿工人

透明工作面是目前智能化开采的重要研究方向，是实现无人化开采的重要途径。针对记忆割煤应用效果较差、传感器精度低、大数据融合应用率低、无法根据工作面地质条件变化进行自主感知、决策和调整等问题，开展了基于透明地质数据智能精准开采的研究与实践应用。通过钻探、巷道测量和槽波勘探等物探手段来构建较精准的透明工作面三维模型，提前规划截割模板，再联合应用惯性导航技术、雷达定位技术和大数据分析决策技术，来不断修正截割模板，最后通过井下精准控制中心来完成对采煤机和液压支架的精准控制。该技术将当前基于记忆截割的“智能开采1.0”阶段升级为基于透明地质规划截割的“智能开采3.0”阶段，实现由传统的记忆割煤向三维空间感知和自动截割的技术跨越，具有很强的适应性和实用性。

基于深度学习的目的地位置预测技术研究，卢照旭，赵方，根据目标历史轨迹进行目的地预测，在城市资源（出租车、共享单车等）调度和广告精准投放等领域发挥着关键作用。在大量可获取的轨

石油钻井工程的防漏堵漏技术研究.docx

针对煤矿传统视频监控存在零散孤立、画面局限、利用率低、关联性差等诸多问题,通过研究监控视频和三维模型的贴图融合技术,使原本碎片化的实时监控视频在一个整体场景中360°全景立体监控,实现虚拟模型与实时监测的有机结合。360°全景立体监控帮助用户迅速纵览矿山全局,提升了安全保障能力和监控追溯效率。