【摘 要】
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为更好地实现工作面开采过程的智能分析与决策,构建了透明工作面模型,通过应用大数据融合技术、模型数字化技术、分析决策技术和机器学习技术,建立了一套可“预测、预判、预控”的透明工作面智能开采大数据分析决策平台.搭建了硬件环境和集群环境,规范了虚拟化集群的存储量指标,设计了大数据智能分析决策平台首页界面、地质数据界面、采煤机规划界面、电液控规划界面和采煤工艺界面,同时概述了数据融合技术、模型数字化技术、分析决策技术、机器学习技术和设备故障自诊断技术等智能开采大数据分析决策系统关键技术.智能开采大数据分析决策平台
【机 构】
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华北科技学院 智能化无人开采研究所,北京 101601;华北科技学院 河北省矿山智能化开采技术重点实验室,北京 101601;中国矿业大学(北京)深部岩土力学与地下工程国家重点实验室,北京 10008
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为更好地实现工作面开采过程的智能分析与决策,构建了透明工作面模型,通过应用大数据融合技术、模型数字化技术、分析决策技术和机器学习技术,建立了一套可“预测、预判、预控”的透明工作面智能开采大数据分析决策平台.搭建了硬件环境和集群环境,规范了虚拟化集群的存储量指标,设计了大数据智能分析决策平台首页界面、地质数据界面、采煤机规划界面、电液控规划界面和采煤工艺界面,同时概述了数据融合技术、模型数字化技术、分析决策技术、机器学习技术和设备故障自诊断技术等智能开采大数据分析决策系统关键技术.智能开采大数据分析决策平台主要包括数据运营中心、数据融合系统、算法集群系统、决策交互系统、验证评价系统等内容,平台实现了对综采工作面不同设备的多种通信协议数据的统一、转换、关联、分类和存储,同时基于开采工艺、综采自动化控制技术、惯性导航技术和雷达测距技术来不断对透明地质模型修正更新,分析得出综采设备精准控制决策信息.通过工业性试验,对地质数据进行收集和分析,建立了透明工作面三级智能开采模型,构建了透明工作面智能开采大数据分析决策系统总体设计架构,实现了利用大数据分析决策技术对截割模型进行实时修正,实现了智能精准开采.
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