“物联网革新”催生新型智能感知煤矿

“物联网革新”催生新型智能感知煤矿,第1张

煤矿开拓设计、地测、采掘、运通、洗选、安全保障、生产管理等主要生产系统要具备自感知、自学习、自决策与自执行的基本能力。

这是煤矿智能化建设的基本要求,实现这一基本要求,依托的则是 物联网、云计算、大数据、人工智能、自动控制、移动互联网、装备机器化等现代矿山的智能开发技术。

物联网作为智能开发技术之一,不断颠覆传统技术架构,正在为IT基础设施、人工智能、区块链技术、智能机器人等领域的突破发展铺平道路。

精英数智 科技 股份有限公司

借助物联网技术

谋新求变

研发 “物联网数据服务平台”

夯实煤矿全链路数据底座

广泛应用各种感知技术

物联网上部署多种类型传感器,采集煤矿全域子系统数据,诸如煤炭、危化、燃气等企业各类子系统数据,仅煤炭行业数据就支持环境安全、灾害监测、人车安全、大型设备监控、生产设备监控、供电、运输等三十余个子系统数据的接入。

泛化融合互联网等多类网络

适应各种不同类型的网络和传输协议,可将传感器采集到的海量数据信息进行正确和及时的传输、保证数据不丢失、支持断点续传、数据传输延迟可缩小到秒级,可实现复杂网络的多级、多路数据分发传输。

智能处理数据实现感知控制

将采集数据与智能处理相结合,利用云计算、模型识别等各种智能技术,通过分析海量信息、加工和处理有意义的数据,扩充应用领域。

此外,物联网数据服务平台还以坚实的数据底座向上支撑煤矿生产的多场景需求,满足多产品智能管控的要求,诸如综采工作面、掘进工作面、瓦斯抽放管控、探放水智能监测系统、辅运系统、主运系统以及矿山综合管控系统等。

物联网数据服务平台

力破“数据孤岛”“数据烟囱”

实现数据融合互通共享

多源融合物联网数据、消除数据孤岛,做煤矿全域智慧生产联动和煤炭行业生产态势分析的数据基石。为大数据分析、人工智能提供体系化的全域数据支撑服务。

物联网数据服务平台

支撑煤矿全域数据治理工作

精英物联网数据服务平台自上线以来,完成了山西、山东、安徽省级和晋控集团级等区域的安全监控系统的数据治理。先后开展5次省级/集团级安全监控数据治理培训,在省/集团的矿端数据在线率可达90%以上;省/国家的数据在线率可达98%以上;数据质量显著提高,报警精确度大幅提升。

“物联网将是下一场工业革命的支柱

并成为近年来最具影响力的技术之一”

古老的煤炭开采行业

历经数千年 历史 的发展

正在数字经济时代焕发新生

下一步

物联网技术怎样革新破旧

引领煤矿智能化发展

我们躬身入局

一起见证这场 科技 蜕变

数字孪生在新型智慧城市建设中可以进行数字孪生流域建设、数字孪生排水管网、数字孪生桥梁防撞指挥等应用场景,进行数字化、精细化、可视化管理。

一、数字孪生流域政策环境:

2021年12月23日水利部召开推进数字孪生流域建设工作会议,水利部部长李国英提出:“数字孪生流域是以物理流域为单元、时空数据为底座、数学模型为核心、水利知识为驱动,对物理流域全要素和水利治理管理全过程的数字化映射、智能化模拟,实现与物理流域同步仿真运行、虚实交互、迭代优化”,同时强调以数字化、网络化、智能化为主线,以数字化场景、智慧化模拟、精准化决策为路径,以算据、算法、算力建设为支撑,加快推进数字孪生流域建设,实现预报、预警、预演、预案功能。

二、水利信息化发展现状:

①透彻感知能力不足:

水利感知的覆盖范围和要素不全,对于水文信息、环境信息、工程信息等方面的监测能力已经不能满足现有业务发展和管理需要,虽然现在能够通过地面、水上、航空、航天等技术与设备进行信息采集工作,但整体智能化水平仍处于相对较低的程度。对于将要建设的数字孪生流域体系要求仍有较大的距离,物联网技术与设备也没有得到充分的利用,且通信基础能力较为薄弱,在网络带宽、应急措施方面均有不足。

②信息基础设施“算力”欠缺:

现有水利业务网中,仅有6个省(自治区)的水利业务网能够通达到乡镇级水利单位,对于工程管理单位来说联通率更低,严重阻碍了水利业务应用“三级部署、多级应用”的发展原则。骨干网络不能满足现有数据传输、服务调用的需要。面对现在越来越多的影像、图像等数据的快速增长,缺乏大数据处理、云计算与数据存储能力。

③信息资源开发利用有待提升:

水利内部信息系统缺乏整合,导致现有水利设施基础信息不全、准确性不高、基础数据不统一、对象代码不统一、数据标准不统一等问题,各类业务和各级部门间存在数据“重采、重存”的现象。同时对所需要的如地质信息等联系紧密的外部信息缺乏共享,联动不足。

④业务应用智能化水平差距较大:

现有水利信息系统中的水利工程、水资源开发、水灾旱灾防御、水土保持等业务均存在业务与信息技术融合不深入,智能化水平不足,对于5G、AI、大数据、物联网等新兴技术未能充分应用,最终导致信息系统对业务发展支撑能力薄弱的问题。

三、水利数字孪生,实现物理空间数字化映射与智慧化模拟

广东地空智能科技有限公司协同水利专业机构,在智慧水利领域进行了相关的钻研和实践,通过感知层抓取实时监测数据,基于全数字测量、大数据、云计算、地理信息、三维虚拟模型、人工智能、区块链等十余项高新技术,整合水利各项基础数据,以水利时空数据为重点研究对象,聚焦于水利数据的管理、展示与分析,对水利空间进行精细、全面、动态的模拟,构建水利业务横向共享、纵向联动,以此实现各级水利部门间信息联通,真正打通涉水信息孤岛,打破涉水业务分割,为管理者进行安全分析评估、工程运维管理、防汛调度管理、综合展示等提供可视化的便捷支持。数字孪生水利信息化监管平台集成数字孪生流域管理系统、数字孪生模拟仿真系统和数字孪生知识服务系统三大系统,融合与汇聚了多源数据,建立全时空、多维度、多粒度的水利全时空资源池,实现水利数据资产的一体化管理;一方面升级与拓展水利一张图,建设基础数据统一、 监测数据汇集、 二三维一体化、三级协同贯通的数字底板,提供水利场景的高保真、高稳定、高质量模拟仿真;另一方面集成耦合多维多时空尺度的水利专业模型和AI智能模型,提供集分析-模拟-表达-决策于一体的“四预”能力,为“2+N”业务提供智慧化服务。

链接:网页链接

数字孪生水利信息化监管平台聚焦数字孪生,以物理流域为单元,以水利时空数据为底座,以流域数据集成和可视化、水利模拟仿真为核心,以水利知识为驱动,运用物联网、大数据、人工智能、虚拟仿真等技术,实现物理空间内全域、全要素、全过程的数字化映射与智慧化模拟,支撑水利精准化决策。

四、整合数据,搭建数字孪生水利大数据中心:

基于水利行业相关的数据标准与规范,梳理水利数据资源目录,接入并整合多时空、多粒度、多维度水利数据,包括基础地理空间数据、业务管理数据、监测感知数据、跨行业共享数据等,经标准化处理,形成数字孪生水利大数据中心,为用户提供统一标准的数据服务。

五、分类入库,形成水利时空大数据全景图:

分类融合与汇聚多时空、多粒度、多维度水利数据,构建标准一致的水利数据资源池,形成水利时空大数据全景图,为用户提供全方位、多时空、多粒度的全时空数据资源服务。

子系统一:数字孪生流域管理系统

数字孪生流域管理系统是数字孪生水利信息化监管平台的基础,主要是建设数据底板,为模拟仿真、知识服务提供海量数据支撑。系统构筑统一门户,接入多源水利时空数据,打破数据壁垒,实现数据统一管理;建立物理空间到数字空间的虚拟映射,构建水利时空全景一张图;综合运用物联网、云计算、大数据、人工智能、地理信息等新型信息化技术手段,提供海量数据分析能力,实现对水利空间的精细、全面、动态模拟,为精细化管理提供支撑。

①多源异构数据接入,实现数据统一管理

②“物理-数字”全映射,形成水利资源“一张图”:

③软、硬件加持,助力海量数据分析:

子系统二:数字孪生模拟仿真系统

数字孪生模拟仿真系统是数字孪生流域管理系统的升级,主要是提供高保真、低延时、高稳定的三维可视化场景,为提供细化、量化、动态、直观的计算分析提供支撑。系统基于大场景高效率图形可视化技术,借助轻量化+webp+块存储+子域等一系列技术,提升整体加载效率与浏览流畅度,实现多源、多维度、多粒度数据的高保真、高质量空间化表达与仿真建模。

子系统三:数字孪生知识服务系统

数字孪生知识服务系统是数字孪生水利信息化监管平台的核心内容与最终目标,主要是集成耦合多维多时空尺度的数据模型,提供“四预”能力。系统在共享水利部本级、流域管理机构各类计算模型与计算成果的基础上,按需构建水利专业模型、人工智能模型和水利知识模型,形成数字孪生水利模型库,提供工程调度、安全监测、知识挖掘等智慧化服务,实现“预报、预警、预演、预案”功能的综合决策指挥。

①集成水利专业模型,推进水利精准模拟:

聚焦智慧水利与空间智能领域,广东地空智能科技有限公司致力于打造专业的水文-水动力-水质耦合模型,支撑流域、区域的防洪抗旱、水资源水环境的调度管理、智慧城市的防洪排涝与水环境治理、大江大河的水污染应急调度指挥等,推进水利精准化模拟与分析。

②引入AI智能模型,助力水利智慧决策:

利用遥感AI、视频AI等技术,对遥感影像进行自动解译和加工处理,对雨水情、工情、险情、旱情、水土流失、水质水环境、非法采砂、水域岸线占用等实现大尺度的动态监测预警,提升水利安全监测能力。

③建立水利知识模型,支撑水利知识服务:

以模型库、知识库为驱动,快速分析研判,优化完善应急方案,配合人员终端信息交互,为单位内部以及与流域管理机构、水利部的异地多方会商、相关人力、物力资源应急调度指挥等提供支撑。

为什么要选基于物联网智能电梯监控系统这个设计?答案是通过连网的 PC 监控中心或 Android 端 APP 实时监控电梯的运行,以智能高效的方式解决了电梯巡查困难、维 保时间长效率低的问题。所以以上是为什么要选基于物联网智能电梯监控系统这个设计的原因。

1根据测量对象与测量环境确定类型
要进行-个具体的测量工作,首先要考虑采用何种原理的传感器,这需要分析多方面的因素之后才能确定。
2依据灵敏度的选择
传感器的灵敏度是有方向性的。当被测量是单向量,而且对其方向性要求较高,则应选择其它方向灵敏度小的传感器;如果被测量是多维向量,则要求传感器的交叉灵敏度越小越好。
3判断频率响应特性
传感器的频率响应特性决定了被测量的频率范围,必须在允许频率范围内保持不失真。实际上传感器的响应总有-定延迟,希望延迟时间越短越好。传感器的频率响应越高,可测的信号频率范围就越宽。
4根据传感器的线性范围
传感器的线形范围是指输出与输入成正比的范围。以理论上讲,在此范围内,灵敏度保持定值。传感器的线性范围越宽,则其量程越大,并且能保证一定的测量精度。在选择传感器时,当传感器的种类确定以后首先要看其量程是否满足要求。
5根据传感器的稳定性
传感器使用一段时间后,其性能保持不变的能力称为稳定性。影响传感器长期稳定性的因素除传感器本身结构外,主要是传感器的使用环境。因此,要使传感器具有良好的稳定性,传感器必须要有较强的环境适应能力。
6传感器的精度不可忽视
精度是传感器的一个重要的性能指标,它是关系到整个测量系统测量精度的一个重要环节。传感器的精度越高,其价格越昂贵,因此,传感器的精度只要满足整个测量系统的精度要求就可以,不必选得过高。这样就可以在满足同一测量目的的诸多传感器中选择比较便宜和简单的传感器阿特拉斯空压机配件。

亲您好,是的,它需要三个元素:硬件,软件和网络。硬件:主要由传感器、控制器和执行器组成,负责对外部环境进行监测和控制。例如:温度传感器、湿度传感器、排气风口等。软件:管理传感器、控制器和执行器的信息,将从传感器收集的数据传输到控制器,并将控制器收到的指令发送给执行器,以达到环境控制的目的。网络:用于实现环境控制系统的互联性,使远程监控和控制设备之间的通信更加便捷。


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