王国法院士:煤矿智能化三大基础难题与解决办法
编者按:
《智煤洞察》栏目,将不定期推出《智能矿山》杂志创刊以来,具有前瞻性和实用性的过刊文章,提炼要点,重温技术创新理念,发现应用新视角;对比发展现状,分析行业进步轨迹,挖掘更深层次的内涵,以期激发灵感,为未来发展指明方向。
王国法院士在“煤矿智能化基础理论体系研究”中清晰阐述了煤矿智能化面临的三大基础难题与解决办法,发表于《智能矿山》。
1. 数字煤矿智慧逻辑模型与跨系统全时空信息感知原理
问题分析
前期研究虽初步建立智慧煤矿八大系统内的数据关联关系,但未形成统一有效的数据信息编码格式及模型,无法进行深层次信息处理、知识挖掘与运用,也难以建立更高抽象层次的智慧煤矿概念认知框架,无法统一表征和处理物理对象、逻辑关联和特征信息。
解决方案
建立感知体系框架:通过分析解构煤矿复杂巨系统结构,开展煤矿数据流向可视化分析,理清煤矿数据层次、流向和关联关系,最终建立煤矿井下跨系统全时空感知体系总体框架,实现煤矿数据有效感知。
揭示数据关联关系及提出相关机制:通过数据关联关系特征提取,揭示智慧煤矿多源、异构关系数据的关联关系,提出信息 “实体” 之间交互、融合、联想、衍生机制和虚实映射机理。提出基于知识需求模型的信息实体主动匹配与推送策略,为研究智慧煤矿海量信息之间的关联关系提供有效方法。
2. 提出智能开采设备群全局最优规划和分布式协同控制理论
问题分析
当前设备之间的位姿关系主要基于设备间相互连接约束及与工作面、巷道之间的位置关系来描述,缺乏新的空间位置关系统一描述方法,难以实现复杂地质条件下的高效智能开采。
解决方案
建立空间位置描述方法和耦合关系模型:提出考虑随机误差的强耦合设备群空间坐标统一描述模型及各设备空间关联坐标系转换方法,建立开采环境 - 生产系统耦合关系模型,为煤矿数据的逻辑推理、智能决策和协同控制提供方法和技术支撑。
提出全局最优规划和分布式协同控制方法:将综采设备群全局最优规划归结为一个二次积分模型的燃料最优规划问题,给出液压支架群组协同控制方法,同时考虑环境干扰和传感器数据时延特性的分布式协同控制方法,为复杂地质条件下的装备连续自主推进、大规模复杂生产系统高可靠性及智能决策控制提供基础理论和关键技术支撑。
3. 形成智能开采系统健康状态评价、寿命预测与维护决策机制
采煤机健康状态评估问题
采煤机作为复杂结构系统,受多种因素制约,准确完成健康状态评估较困难,且权重分配问题对评估结果影响较大。
解决方案 - 采煤机健康状态评估:提出基于组合赋权法的采煤机健康状态评估方法,引入层次分析法与熵权法进行组合权重分配。
煤矿综采装备群维护决策问题
煤机装备维护策略不当会导致设备过维修或欠维修,且安全因素影响煤矿水平。
解决方案 - 煤矿综采装备群维护决策:以煤矿综采装备群的维护决策问题展开研究,提出考虑煤矿维护安全与维护成本的多目标决策优化模型。
来源:智能矿山杂志