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1第一部分数字矿山的一些概念第二部分通信系统概述第三部分煤矿安全监控系统2010年6月煤矿通信及安全监控系统2数字矿山的基本特征与关键技术采矿业是以自然资源为生产对象的古老产业，绝大多数矿山企业还处在劳动密集性阶段，信息化程度很低。综观历史，采矿业曾受到大大小小技术进步的巨大冲击。如今，数字地球（DigitalEarth,DE）和数字中国（DigitalChina,DC）的钟声，已经和正在惊醒一代采矿人。3数字矿山的基本特征与关键技术一、数字矿山及其战略意义国际动态加拿大已制订出一项拟在2050年实现的远景规划：即将加拿大北部边远地区的一个矿山实现为无人矿井，从萨得伯里通过卫星操纵矿山的所有设备实现机械自动破碎和自动切割采矿；4数字矿山及其战略意义芬兰采矿工业也于1992年宣布了自己的智能采矿技术方案，涉及采矿实时过程控制、资源实时管理、矿山信息网建设、新机械应用和自动控制等28个专题；瑞典也制定了向矿山自动化进军的“Grountecknik2000”战略计划。5数字矿山及其战略意义中国矿业大学等单位也相继开展了采矿机器人（MR）、矿山地理信息系统（MGIS）、三维地学模拟（3DGM）、矿山虚拟现实（MVR）、矿山GPS定位等方面的技术开发与应用研究。6数字矿山及其战略意义随着实时矿山测量、GPS实时导航与遥控、GIS管理与辅助决策和3DGM的应用，国际上一些大型露天矿山（包括我国的平朔、霍林河矿区）已可在办公室生成矿床模型、矿山采掘计划，并与采场设备相联系，形成动态管理与遥控指挥系统。。7数字矿山及其战略意义此外，专家系统、神经网络、模糊逻辑、自适应模式识别、遗传算法等人工智能技术、GPS技术、并行计算技术、射频识别技术以及面向岩石力学问题的全局优化方法、遥感技术等已在智能矿山地质勘探调查与测量、智能矿山设计、智能矿山开采、计划与控制、矿山灾害遥感预报等研究领域得到应用。。8数字矿山原型：遥控采矿国际著名矿山企业——加拿大国际镍公司（Inco）从20世纪90年代初开始研究遥控采矿技术，目标是实现整个采矿过程的遥控操作。Inco公司给遥控采矿下的定义是“利用目前最先进的技术，包括地下通讯、定位、工艺设计、监视和控制系统，去操纵采矿设备与采矿系统。”遥控采矿工艺包括自动凿岩、自动装药与爆破、自动装岩、自动转运、自动卸岩和自动支护等，其技术基础是高速地下通讯系统和高精度地下定位、定向系统（要求达到mm级）。9数字矿山原型：遥控采矿基于遥控采矿的技术特点，设想未来的数字矿山的原形系统：远距离高速通讯网络地面控制中心（OA+MGIS）无人采矿设备井上/下自动定位与导航采矿模拟与分析系统数据采集与快速更新系统决策与仿真控制系统工况动态监测与实时反馈10中国矿山面临的挑战近年，中国矿山行业的信息化建设虽然有了较大发展，但总体状况仍然很不乐观。总体来看，中国矿山在矿山勘察、规划、设计、生产、管理、全过程监控等信息化“软”领域，与发达采矿国家的差距越来越大。中国矿山既没有把信息资源当作矿山的重要战略资源之一加以统筹开发和综合利用，更没有形成系统性能稳定、信息资源充足的矿山信息基础设施（MineInfrastructure）。11数字矿山的基本特征基于DM的定义，主流意见认为，DM应具有以下六大特征：以高速企业网为“路网”、以采矿CAD（MCAD）、虚拟现实（VR）、仿真（CS）、科学计算（SC）与可视化（VS）为“车辆”、以矿业数据和矿业应用模型为“货物”、以真三维地学模拟（3DGM）和数据挖掘为“包装”、以多源异质矿业数据采集与更新系统为“保障”和以矿山GIS（MGIS）为“调度”。12数字矿山的基本特征DM的最终表现为矿山的高度信息化、自动化和高效率，以至无人采矿和遥控采矿。13数字矿山的基本特征1)以高速企业网为“路网”DM的建设与矿山业务运行是以高速企业网为基础，逐渐建立宽带、高速和双向的通讯网络，确保海量矿山数据在企业内部、省内与省际矿业网络快速传递。同时，还必须与NII（NationalInformationInfrastructure）与DC（DigitalControl）建设相协调，以利于矿山产品、经营等社会化信息在Internet上的快速传递，便于矿山信息的公众共享和产品市场的实时运作。因此，高速企业网技术是关键之一。14数字矿山的基本特征2）以MCAD、VM、MS、SC、AI与SV为“车辆”为满足不断扩展的矿山需求，必须开发适合不同用户层次、具有不同功能的矿山应用系统和软件模块，即需要制造多品种、多型号的“车辆”：如采矿CAD、采矿仿真技术、各类科学计算工具（如有限元、离散元、边界元和有限差分模型等）和3D可视化工具等。随计算机性能的不断提高和并行计算技术的采用，矿山业主和技术人员不仅可以对采矿活动造成的地层环境影响进行大规模模拟与虚拟分析，而且可对矿工进行虚拟岗前培训，提高矿工的安全意识、防灾减灾能力和作业工作效率。15数字矿山的基本特征3)以矿业数据和应用模型为“货物”DM的核心是数据仓库。DM数据仓库由两部分组成，就象人的左右心室：一侧为数据仓库，管理海量的矿山地物的几何信息、拓扑信息和属性信息；另一侧为模型仓库，管理各类为矿业工程、生产、安全、经营、管理、决策等服务的各类专业应用模型，如开采沉陷计算、开采沉陷预计、顶板垮落计算、围岩运动模型、储量计算、通风网络解算、瓦斯聚集模型、涌水计算等。数据仓库所管理的海量数据与模型仓库所管理的矿业模型，就是可以被各类“车辆”在DM“路网”上运输的数字“货物”。16数字矿山的基本特征4）以3DGM和数据挖掘为“包装”为满足不同用户和不同目的的需要，必须对“数据与模型仓库”中的海量数据与模型进行相应“包装”处理，即进行数据与模型的过滤和重组。三维地学模拟（3DGM）是DM的技术核心之一。它是基于钻孔资料、地震资料、开挖设计数据及各类物探、化探资料，来建立矿山井田、矿体与采区巷道及开挖空间矢栅整合的真3D模型。在此基础上进行矿床地质条件评估、地质构造预测、精细地学参量半定量分析、深部成矿定位预测、矿产资储量管理、经济可采性评估、开拓设计、支护设计和风险评估等，从而辅助矿山决策，确保矿山工程的科学、可靠与安全。17数字矿山的基本特征数据挖掘是利用基于知识的工程（KBE）技术和人工智能，从DM中的海量矿山数据中为用户挖掘有用数据、获取决策信息，以及建立求解各类具体工程、生产、管理与经营等问题的应用模型，是DM的实用化工具。只有当DM能够方便、快速地从其数据仓库中提取用户所需的显式数据与模型，智能、快速地从其数据仓库中重新组织并产生用户所需的隐式数据与模型的能力时，DM的海量矿山信息才能被未经过特别培训的用户和各业务部门所共享。18数字矿山的基本特征5)以多源异质矿业数据采集与更新为“保障”DM必须以测量（遥感RS、全球定位系统GPS、数字摄影测量DP、常规地面测量NS和井下测量US等）、勘探（钻探、槽探、山地工程、地球物理物探、化探等）、传感（指各类接触式与非接触式矿山专用传感与监视设备/仪器采集系统，如应力传感、应变传感、瓦斯传感、自动监测、机械信号与故障传感、工业电视等）和文档录入（法规、法令、文件、档案、统计数据等）为综合手段，来建立精确、动态和全面的矿山综合信息采集与数据更新系统。19数字矿山的基本特征只有实现了矿业综合数据的动态采集与快速更新，才能为动态时效的3DGM与MGIS提供数据粮食，为遥控采矿或无人采矿提供信息保障。此外，还要在3DGM的基础上，基于统一的时空参照、元数据和编码，根据需要将上述多源异质数据进行有选择的融合和分类，形成无缝无斥的数据组织。20数字矿山的基本特征5)以MGIS为“调度”DM是以MGIS作为矿山整体信息与办公决策的公共载体和总“调度”。在统一的时空间参照下进行采矿动态组织与管理，并调度和控制各类“车辆”与设备的使用和运行、“货物”的制造、管理与包装等系统功能。面向21世纪DM的MGIS系统应该是一个能为采矿业提供基于4D时空信息的动态模拟、可视化、分析与决策支持的复杂巨系统。21数字矿山的基本特征它允许在2D或3DTIN表面上叠加影像、图片、测量数据、地震资料、纹理及其它数据。它应具有3DGM整合、3D空间网络分析、多目标决策分析、飞行模拟等基本功能，并实现以下应用功能：辅助勘探、交互式采矿设计与规划、实时开采模拟、作业安排与监测、资源动态管理、地质统计、地下水模拟、开采沉陷动态模拟、地表数据整合、支持复垦规划、生态恢复和矿区可持续发展多目标决策等。22数字矿山的基本框架DM应是一个层次结构。结构一：DM按数据流和功能流，由外向里分别为采集系统、调度系统、功能系统、包装系统、核心系统共5部分。1)采集系统：负责数据采集与处理，包括测量、勘探、传感和文档4类基础数据采集子系统；2)调度系统：指MGIS，负责提供拓扑建立与维护、空间查询与分析、制图与输出等GIS基本功能，并进行数据访问控制、开放接口和生产调度与指挥管理；23数字矿山的基本框架3)功能系统：负责提供各类专业模拟与分析功能，包括MCAD、VM、MS、SC、AI和SV等；4）包装系统：负责提供3D空间建模工具和多源异质矿山数据的空间融合环境和数据过滤、组合与封装机制，包括3DGM和数据挖掘工具；5）核心系统：负责统一管理数据和模型，由时空数据仓库和应用模型库两个子系统组成。24数字矿山的基本框架还有一种划分层次的方法，更加直接和易于理解：数字矿山自下而上可分为以下七个主层次：(1)基础数据层。即数据获取与存储层。数据获取包括利用各种技术手段获取各种形式的数据及其预处理；数据存储包括各类数据库、数据文件、图形文件库等。该层为后续各层提供部分或全部输入数据。(2)模型层。即表述层。如空间和矿物属性的三维和二维块状模型、矿区地质模型、采场模型、地理信息系统模型、虚拟现实动化模型等。该层不仅将数据加工为直观、形象的表述形式，而且为优化、模拟与设计提供输入。25数字矿山的基本框架(3)模拟与优化层。如工艺流程模拟、参数优化、设计与计划方案优化等。(4)设计层。即计算机辅助设计层。该层为把优化解转化为可执行方案或直接进行方案设计提供手段。(5)执行与控制层。如自动调度、流程参数自动监测与控制、远程操作等。该层是生产方案的执行者。(6)管理层。包括MIS与办公自动化。(7)决策支持层。依据各种信息和以上各层提供的数据加工成果，进行相关分析与预测，为决策者提供各个层次的决策支持。26DM的关键技术基于DM的定义、内涵、特征与基本框架需要围绕以下九项关键技术进行研究和攻关：27DM的关键技术1）矿山数据仓库技术：针对矿山信息的“五性四多”（复杂性、海量性、异质性、不确定性和动态性，多源、多精度、多时相和多尺度）特点，为统一管理和共享数据，必须研究一种新型的数据仓库技术，包括矿山数据组织、分类编码、元数据标准、高效检索、快速更新与分布式管理等；28DM的关键技术2）矿山数据挖掘技术：由于矿山空间信息的上述特点，为了从矿山数据仓库中快速提取专题信息、发掘隐含规律、认识未知现象和进行时空发展预测等，必须研究一种高效、智能、透明、符合矿山思维、基于专家知识的数据挖掘技术；29DM的关键技术3）真3DGM与可视化技术：只有集钻孔、物探、测量、传感等数据于一体进行真3D地学模拟，并实现动态数据维护（局部快速更新、细化、修改、补充等），才能对地层环境、矿山实体、采矿活动、采矿影响等进行真实的、实时的3D可视化再现、模拟与分析；30DM的关键技术4）矿山3D拓扑技术：矿山信息的拓扑查询、分析与应用及许多采矿安全问题的模拟、分析与预测等，均以矿山3D实体的属性、几何与拓扑数据的统一组织为基础，因此，必须立足矿山3D数据的矢栅集成，解决矿山3D拓扑描述、表达、组织与维护这一技术难题；31DM的关键技术5）应用软件与相关模型：矿山信息的分析与应用，矿山生产的评估与监控，矿山工程的模拟与决策等，均以各类应用软