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重庆市煤炭学会、机运专委会联合学术报告 矿山综合自动化前沿技术 中国煤炭科工集团 常州自动化研究院. 目 录. 一、矿山自动化发展. 二、物联网感知技术. 三、云计算数据中心. 四、智能化决策中心. 1. 矿山自动化发展. 矿山自动化发展. 矿山自动化国内外发展现状. 国外: 煤炭夕阳产业 专注单机自动化研究. 国内: 全套进口集成模式案例:国投新集集团 混合集成模式案例:神华神东集团. 矿山自动化发展. 矿山自动化国内发展存在“误区”. 建设误区与解决思路. 误区之 1: 装备竞争比参数. 交换机 : 高端与进口
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重庆市煤炭学会、机运专委会联合学术报告矿山综合自动化前沿技术重庆市煤炭学会、机运专委会联合学术报告矿山综合自动化前沿技术 中国煤炭科工集团 常州自动化研究院
目 录 一、矿山自动化发展 二、物联网感知技术 三、云计算数据中心 四、智能化决策中心
1 矿山自动化发展
矿山自动化发展 矿山自动化国内外发展现状 • 国外: • 煤炭夕阳产业 • 专注单机自动化研究 • 国内: • 全套进口集成模式案例:国投新集集团 • 混合集成模式案例:神华神东集团
矿山自动化发展 矿山自动化国内发展存在“误区”
建设误区与解决思路 误区之1:装备竞争比参数 • 交换机:高端与进口 • 服务器:从机架式/塔式到刀片机到小型机 • 数据库:毫秒级实时数据库
建设误区与解决思路 选型思路:实用为上 • 交换机:千兆/工业级 • 服务器:机架式主流服务器 • 数据库:根据管控需要选型
建设误区与解决思路 基础 误区之2:无人值守基础差 • 低频次演示与常态化应用 • 子系统存在手动控制环节 • 子系统缺乏综合保护机制 • 子系统缺乏应急处理措施
建设误区与解决思路 解决思路:底层扎实 • 子系统需具备对外软硬件接口 • 子系统各类保护需齐全完善 • 子系统关键场合需可视化 • 子系统需具备应急就地控制 • 需与保障系统联动 • 应急措施需完善 • ……
建设误区与解决思路 误区之3:原始堆积不处理 密密麻麻的专业数据,却没有一个有用的结论;
建设误区与解决思路 解决思路:数据增值 综合自动化平台需具备信息分析能力
建设误区与解决思路 误区之4:信息不出调度室 ?
建设误区与解决思路 解决思路:信息发布 • WEB发布 • 井下文字发布终端 • 语音发布终端 • 交互式发布终端 • 手持发布终端
矿山自动化发展 矿山自动化国内发展“误区” • 装备竞争比参数 --- 实用为上 • 无人值守基础差 --- 底层扎实 • 原始堆积不处理 --- 数据增值 • 信息不出调度室 --- 信息发布 • ……
矿山自动化发展 智能 矿山 数字化 矿山 单系统自动化 水泵、 运输、 通风、 压风、 安全监测 智能矿山 综合自动化 数字化矿山 空间测量数字化 业务管理信息化 +专家分析系统 +高速网络 +3DGIS 从数字化走向智能化 国内煤矿已经到了数字化矿山阶段,并初步建立了智能矿山雏形 单机 自动化 综合 自动化
矿山自动化发展 单机自动化阶段关键特征 • 具备传感和执行机构 • 具备可编程控制系统 • 具有远程监测监控功能 • 系统能够自动运行
矿山自动化发展 综合自动化阶段关键特征 • 具备高速网络通道 • 实现各自动化统数据融合 • 具备一定的数据挖掘能力 • 具备可建模的联动控制策略
矿山自动化发展 数字化矿山阶段关键特征 • 综合自动化、管理信息化、空间数字化三化数据融合 • 在多维空间矿山实体的基础上动态嵌入与矿山安全、生产、经营相关的所有信息 • 基于三维模型分析各类综合信息信息内在联系 • 具备基于GIS的二维、三维或多维展示平台
矿山自动化发展 智能矿山阶段关键特征 • 在数字化矿山的基础上,运用人工智能技术、数据挖掘技术,编制若干可重复运行、决策指挥的决策分析系统 • 运用云计算、物联网等技术实现矿山的“物联化、互联化、智能化”
矿山自动化发展 智能矿山架构 安全管理 生产决策 矿井数据中心 业务分析 矿用高速网络 经营管理 各类子系统及单机智能控制设备
矿山自动化发展 人工调度模式 信息化 运营调度 智能信息化调度平台
矿山自动化发展 智能调度平台 新一代 互联网 现场数据准确采集 智能决策分析运算 物联网 云计算 国家5大战略性新兴产业之一
2 物联网感知技术
物联网感知技术 物联网定义 • 物联网:物物相连的互联网 • 第一,物联网的核心和基础仍然是互联网,是在互联网基础上的延伸和扩展的网络; • 第二,其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间,进行信息交换和通信;
物联网感知技术 物联网简史 • 1999年 在美国召开的移动计算和网络国际会议首先提出物联网概念; • 2005年11月17日,在突尼斯举行的信息社会世界峰会(WSIS)上,国际电信联盟(ITU)发布《ITU互联网报告2005:物联网》,引用了“物联网”的概念。物联网的定义和范围已经发生了变化,覆盖范围有了较大的拓展,不再只是指基于RFID技术的物联网; • 2009年1月28日,IBM首席执行官彭明盛首次提出“智慧地球”概念; • 2009年8月,时任总理的温家宝在视察中科院无锡物联网产业研究所时,对于物联网应用提出要求----“感知中国”,物联网被正式列为国家五大新兴战略性产业之一,写入“政府工作报告”;
物联网感知技术 物联网三层架构 • 感知层:由各种传感器构成,包括温湿度传感器、二维码标签、RFID标签和读写器、摄像头、GPS等感知终端; • 网络层:由各种网络,包括互联网、广电网、网络管理系统和云计算平台等组成; • 应用层:是物联网和用户的接口,它与行业需求结合,实现物联网的智能应用;
物联网感知技术 物联网关键技术 • 传感器技术 • RFID无线射频技术 • 嵌入式系统技术 • 编码标准体系
物联网感知技术 感知矿山 • 感知矿山灾害风险:实现灾害的预警预报。 • 感知矿山设备运行:实现预知预判预维修 • 感知周围安全环境:实现主动式安全保障 • 例:掘井和回采的关系、设备故障在线诊断 感知矿山 为调度指挥决策提供科学依据
物联网感知技术 信息感知需要解决的问题 • 物联设备编码标准 • 设备内置智能接口 • 有线无线覆盖网络
物联网感知技术 井下物流系统 物联网井下应用
物联网感知技术 矿井资产管理系统 物联网井下应用 • 无源/有源/低频/高频/超高频射频卡应用 • 设备资产管理编码技术规范 • 井下便携式现场资产物联装备 • 设备资产生命周期业务管理系统
物联网感知技术 振动超限报警 正常运行 检修后正常运行 振动超限报警 设备在线监测与故障实时诊断 物联网井下应用 • 振动 / 加速度监测分析 • 设备 部件智能定量诊断分析 • 故障预警预报 • 设备全寿命运行周期跟踪 • 准确定位故障部位 • 智能分析故障发生/发展和转移
物联网感知技术 会议系统发展 • 电话会议:听觉(语音) • 电视会议:视觉(语音+图像) • 仿真会议:体验(语音+图像+感觉)
物联网感知技术 物联网总结 物联网技术解决信息末端采集问题,为矿山信息化提供信息来源。
3 云计算数据中心
云计算数据中心 云计算定义 云是一种商业计算模型。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上,使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。 单瓶煤气罐 管道天然气
云计算数据中心 云计算简史 • 1983年,太阳电脑(Sun Microsystems)提出“网络式电脑” • 2006年3月,亚马逊(Amazon)推出弹性计算云服务。 • 2006年8月9日,Google首席执行官埃里克·施密特(Eric Schmidt)在搜索引擎大会(SES San Jose 2006)首次提出“云计算”(Cloud Computing)的概念 • 2007年10月,Google与IBM开始在美国大学校园推广云计算的计划 • 2008年1月30日,Google宣布在台湾启动“云计算学术计划” • 2008年2月1日,IBM宣布将在中国无锡太湖新城科教产业园为中国的软件公司建立全球第一个云计算中心。
云计算数据中心 • 资源配置动态化 • 需求服务自助化 • 网络访问便捷化 • 服务可计量化 • 资源的虚拟化 云计算特征 企业电脑 和服务器 移动电话 PDA 个人电脑和 笔记本电脑
云计算数据中心 云计算应用 • 云计算案例: • 腾讯:腾云 • 百度:云计算中心(阳泉) • 阿里巴巴:阿里云—飞天云OS • 奇虎360:杀毒病毒库检测 • 云存储 • 云安全 • 云教育 • 云游戏 • 云会议 • 云社交 • …… 云调度
云计算数据中心 云计算总结 云计算技术解决海量运算软件应用问题,为矿山信息化提供决策运算。
云计算数据中心 云调度特点 • 矿山数据在云端 • 不怕丢失,不必备份,可以任意点的恢复,监控、空间、管理三大数据中心融合 • 调度软件在云端 • 智能决策,功能强大,层次更高,不必下载,自动升级 • 海量计算在云端 • 在任何时间,任意地点,任何设备登录后就可查看调用各类综合信息
云计算数据中心 云 数据中心 云计算数据融合 空间 数据中心 管理 数据中心 监控 数据中心
云计算数据中心 无线终端应用 • PDA智能终端 • 调度平台软件 • 无线覆盖网络
云计算数据中心 无线终端应用 • 远程监控 • 远程指挥 • 远程诊断
云计算数据中心 南桐矿业 天府矿业 集团层面 云计算中心 云调度架构 永荣矿业 松藻煤电 集团总部 中梁山煤电 煤业
云计算数据中心 云计算总结
4 智能化决策中心
智能化决策中心 物资设备采购 一通三防 洗选加工 搬家倒面 煤炭运销 建井施工 煤矿设计 生产系统运行 资源勘查 生产布置 矿山智能决策中心 • 依托物联网技术采集完整数据 • 依托云计算进行海量运算 • 采用3DGIS技术手段 • 结合各类专家分析模型 • 智能形成决策
智能化决策中心 • 巷道透水淹没决策分析 • 以巷道网络为基础,矿井水文地质条件为参数 • 基于基础信息平台的矿井空间信息为承载框架 • 基于多种算法实现对透水事故的淹没分析 • 根据分析结果确定淹没范围、影响区域 透水淹没分析模拟
智能化决策中心 • 井下火灾模拟决策分析 井下火灾的数值模拟,通过科学的数值模拟与火灾现象展示,结合巷道网络计算科学的逃生路线,为应急救援提供参考; 火灾分析与模拟