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在2019年國家自然科學基金重點項目“數字煤礦及智能化開采基礎理論研究”的支持下，相關學者開展了煤礦智能化基礎理論的研究。通過構建煤礦數字邏輯模型、多源異構數據處理理論方法、復雜系統智能控制基礎理論、智能化煤礦系統性維護及智能化開采基礎理論體系，為煤礦智能決策、精確控制、可靠性保障奠定了理論基礎。

（二）初步建立煤礦智能化標準體系

（三）提出和實施分類分級智能化煤礦建設路徑

（四）形成較為成熟的智能化高效開采模式

（五）智能化煤礦建設示范取得成效

在“煤礦智能化技術最新研發(fā)成果”部分，王國法院士分別從智能化煤礦數字邏輯模型與數據推送策略、煤礦巨系統智能化架構與協同機制、5G＋智能化煤礦系統及應用場景、礦井4D-GIS地理信息系統系統、1.1m薄煤層硬煤大功率高效智能化開采成套技術與裝備、“掘錨一體機＋錨運破＋大跨距轉載” 遠程控制智能快速掘進系統成套技術與裝備、智能通風系統、井下鋰電池驅動人車無人駕駛系統及智能調度系統、固定崗位無人值守系統9個方面做了詳細介紹。

（一）井下車輛和機器人電動化問題

（二）井下無線發(fā)射功率問題

解決途徑和展望：建議聯合防爆、無線通信、電磁波等相關領域的優(yōu)質資源，集中開展針對電磁波防爆標準限值的基礎性研究，從防爆機理入手，對適用于爆炸性環(huán)境的電磁波防爆技術進行相關理論研究及基礎試驗研究，提出滿足煤礦井下防爆安全要求的無線射頻設備安全技術要求及評估與檢測方法，進行針對性的全方位研究。

（三）5G煤礦應用場景與生態(tài)問題

截至目前，各大煤礦已結合自身特點分別在基于5G技術的高清視頻傳輸、固定硐室巡檢、掘進機遠程控制、多傳感器接入與互聯等方面做了大量有益的探索。但5G技術在煤礦的應用仍處于網絡改進層面；其次，針對5G煤礦應用的場景關鍵技術和業(yè)務模式尚未突破；再者，相關軟硬件生態(tài)尚未形成，難以形成技術和應用爆發(fā)點。

（四）“透明地質模型”問題

目前透明地質模型構建存在高精度實時動態(tài)探查技術與裝備、多源地質數據融合與建模算法、透明地質集成與共享軟件平臺等方面的制約；探查技術與裝備智能化、精準化、實效性、共享性還無法滿足智能化采掘需求；透明地質建模對于多源地質數據的挖掘不充分，嚴重依賴于點數據的內插，建模算法的區(qū)域適配性不足；透明地質模型在與煤礦采掘系統集成應用和數據共享方面仍缺乏有效的融合聯動和實時互饋，地質預測預報缺乏動態(tài)地質信息支撐。

解決途徑與展望：①研發(fā)高精度隨鉆、隨掘和隨采動態(tài)探查技術與裝備，實現采掘工作面模型實時動態(tài)更新和預測預報；②研究礦井多源地質數據融合技術，結合區(qū)域地質沉積規(guī)律優(yōu)化插值算法，充分利用地質數據和適配算法構建高精度多屬性地質模型；③研發(fā)一體化透明地質軟件平臺，實現地質數據的統一存儲、管理和融合；④采用優(yōu)化插值算法構建高精度多屬性模型，實現實時動態(tài)探查數據與地質模型的互饋，并與采掘系統深度融合聯動和數據共享，實時提供并更新采掘截割軌跡及隱蔽致災因素預測預報。

（五）智能巨系統兼容協同問題

煤礦智能化巨系統兼容協同制約因素主要表現為數據標準尚未實現統一、網絡通信協議兼容性差、業(yè)務系統兼容性較差、系統間協同控制兼容性差。

解決途徑與展望：①從全礦井設計出發(fā)，規(guī)范智能化煤礦數據中心、主干網絡等；②實行全面的數據標準化；③網絡傳輸要具有強實時性，滿足智能系統長時可靠運行的需求；④系統開放性，對于新建礦井，所選系統能夠支持多種開采裝備應用程序的開發(fā)與部署。

存在的主要問題為采掘失衡、掘支失衡、裝備適應性差。

解決途徑與展望：全面提高探、掘、支、運、輔等各環(huán)節(jié)的自動化水平，是智能化掘進發(fā)展的重點。針對不同礦井和工作面條件，研究開發(fā)不同的設備配套模式，在設備選型前進行專業(yè)化論證，提高技術適應性；同時，需要不斷提升基礎工業(yè)水平，增強設備可靠性。

（七）采煤工作自動調高與調直問題

針對工作面自動調高的問題，難點不在于如何調高，而在于如何確定調高的依據和調高的策略。

解決途徑與展望：基于兩巷煤巖識別的截割曲線規(guī)劃或者調高控制策略研究是比較符合現場實際的解決方案之一。目前待發(fā)展的技術主要有回采煤層地質體三維物探原理與技術、三維地質精細建模技術、基于三維地質精細模型的工作面自動調高策略等。同時急需研發(fā)精度可控、常態(tài)可靠的推移執(zhí)行機構和反饋測量傳感裝置。

　（八）無人操作系統常態(tài)化運行可靠性問題

目前研究的痛點問題主要包括傳統傳感器使用受限、設備可靠性相關傳感手段單一、缺乏故障特征樣本等。

解決途徑與展望：煤礦智能化系統可靠性技術架構包含了物理設備層、信息采集層、數據處理層和模型應用層。物理設備層包括采煤機、液壓支架、刮板輸送機、掘進機等設備，信息采集層包括數據采集與傳輸；數據處理層包括數據清洗、特征提取及結果存儲等；模型應用層包括健康狀態(tài)評估、剩余壽命預測、維護決策等。

（九）ABCD＋煤礦技術體系問題

（十）柔性煤炭生產供給體系問題

主要問題為調節(jié)空間受限、影響煤炭企業(yè)正常生產工序、影響煤炭企業(yè)總收入、煤礦安全隱患增加等。

這項研究得到了國家自然科學基金重點資助項目、中國煤炭科工集團科技專項重點資助項目的資金支持。