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作 者
胡青松１２３ ， 錢建生１２ ， 李世銀１２３ ， 孫彥景１２３
單 位
１.中國礦業大學地下空間智能控制教育部工程研究中心；２.中國礦業大學信息與控制工程學院；３.中國礦業大學徐州市智能安全與應急協同工程研究中心
合理的建設路線是煤礦智能化技術落地應用的重要保障 。 指出智能煤礦＝煤礦智能化愿景＋人工智能3.0特征 ， 只有實現了人工智能基本要素 ， 才能讓傳統煤礦企業發展出“智能”；只有遵循煤礦企業發展規律、以煤炭行業高質量發展為愿景的人工智能 ， 才能稱為煤礦智能化 。 提出一套人工智能關鍵要素驅動的智能煤礦建設思路 ， 它包括煤礦應用、計算能力、知識庫、算法庫和數據設施５大部分 ， 簡稱ACKADa( Application ， Computing ， Knowledge ， Alogorithm ， Data） 。 應用平臺包括一個大平臺、若干小平臺和N個子系統 ， 數據設施包括感知網絡、骨干網絡、自動化改造與綜合接入、大數據中心 ， 計算能力包括邊緣計算、云計算和部分大數據中心設施 ， 算法庫包括智能設備健康算法、智能采掘算法、智能定位導航算法、智能視頻分析算法等 ， 知識庫包括周知型知識庫和習得型知識庫 。 相比其他建設方法 ， ACKADa思路的建設內容更加完整合理 ， 且具有理論上更易理解、實踐中更易使用的優勢 ， 并能將綜合自動化、礦山物聯網、大數據、云計算、邊緣計算等技術統一在一個井然有序的邏輯體系 。
研究背景
智能煤礦是繼單機自動化、綜合自動化、礦山物聯網之后的又一次煤礦信息化浪潮 ， 融合了云計算、大數據、物聯網、移動互聯網、人工智能（Artificial Intelligence ， AI）等先進技術， 通過信息精準采集、網絡化傳輸和規范化集成 ， 實現全礦信息可視化展現 ， 生產設備和生產過程自動化操作 ， 進而為生產、安全、調度、人員定位、監測監控、災害預警、智能排產提供智能化服務 ， 并具有自學習自演化能力。
當前我國尚處于智能煤礦初級階段， 以王國法院士為代表的專家學者從頂層設計、框架結構 、關鍵技術 、開采模式 、標準體系 、建設方法等方面開展了卓有成效的研究 ， 頒布了國家層面的智能煤礦發展意見， 構建了智能煤礦建設和評價標準， 山東、山西、內蒙古等煤炭大省制定了實施方案 ， 并實施了智能工作面和智能煤礦示范工程 。 筆者也在此領域進行了深入探索 ， 提出了“3115”智能煤礦建設路線， 闡述了需要建設的主要內容和實施步驟 ， 并依據該路線進行了大量工程實踐 。
盡管整個社會已初步形成政產學研用建設智能煤礦的合力 ， 但是仍然存在一些質疑之聲：①智能煤礦的框架結構太過復雜 ， 要建設的內容太多 ， 如何才能捋清這些建設內容之間的關系 ， 以便在方案制定和實施過程中有條不紊；②智能煤礦的這些內容是否能夠實現 ， 應該怎么實現；③有些廠家呈現的只是礦山物聯網、綜合自動化、數字礦山的內容甚至部分內容 ， 但是也將之當作智能煤礦甚至智慧煤礦宣傳 ， 那么智能煤礦與這些技術到底存在什么區別 。
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