全市场科技产业策略报告第125期：两大观察+三大思考探讨煤炭智能化行业发展前景（41页）.pdf

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1、物联网、大数据及人工智能、云计算技术等关键技术解决系统架构和互通、数据处理决策及高级计算问题，其研究及应用程度决定智慧煤矿的发展水平。智慧煤矿是在数字化煤矿基础上提出来的，智慧煤矿与数字化煤矿的区别就在于它应用了物联网、大数据及人工智能、云计算 3 项关键技术解决系统架构和互通、数据处理决策及高级计算问题。智慧煤矿在数字化煤矿的 DCS、MES 和 ERP 3 层架构基础上，升级为基于云计算和物联网为核心的智慧决策支持平台。3 项技术的研究及应用程度直接影响智慧煤矿的发展水平。基于互联网+的物联网是智慧煤矿的信息高速公路，将承担大数据的稳定、可靠传输任务，起到了精确、及时上传下达的作用，决定了

2、智慧煤矿系统整体的稳定性和可靠性。因此，智慧煤矿的物联网平台必须具有精确定位、协同管控、综合管控与地理信息一体化的特点。 目前的精确定位技术有 RFID 定位技术、Wifi 定位技术、蓝牙定位技术、ZigBee 定位技术和超宽带定位技术等。每种定位技术各有优缺点，ZigBee 定位技术和超宽带定位技术以各自在定位精度和时间分辨率方面的优势将会是未来井下无线定位的发展方向。智慧煤矿的核心技术之一便是大数据的挖掘与知识发现。大量传感器的应用必将产生海量的数据，数据的规模效应给存储、管理及分析带来了极大的挑战。需要充分利用大数据处理技术挖掘数据背后的规律和知识，为安全、生产、管理及决策提供及时有效的

3、依据。例如，在矿山安全管理领域，安全监控系统及其监测联网已经相当普遍，构建了完善的灾害监控和预测预警体系，达到了对矿井瓦斯、水害、火灾、冲击地压等事故的防控。智慧煤矿物联网使得物和物之间建立起连接，伴随着互联网覆盖范围的增大，整个信息网络中的信源和信宿也越来越多;信源和信宿数目的增长，必然使网络中的信息越来越多，即在网络中产生大数据;大数据处理技术广泛而深入的应用将数据所隐含的内在关系揭示的也越清晰、越及时。而这些大数据内在价值的提取、利用则需要用超大规模、高可扩展的云计算技术来支撑。特别是对煤矿井下环境、生产、灾害、人员活动高度耦合的大系统而言，数据越多，系统模型维数也就更高，监测控制也就越准确。而高维的智慧煤矿模型需要计算能力高且具有弹性的云计算技术。