近日，王国法院士团队在《工矿自动化》2021年第6期撰文《煤矿智能化十大“痛点”解析及对策》（点击查看原文），对煤矿智能化发展中的主要“痛点”问题进行解析，并提出了相关对策及发展方向。这篇文章也是《工矿自动化》2021年第6期“煤矿智能化技术与应用”专题（点击查看专题）17篇特邀稿件中的一篇。
智能化综合管控平台是智能化煤矿的核心，虽然大型煤炭基地各煤矿的煤层赋存条件、建设规模、系统组成与功能等一般存在较大差异，但不同矿井的智能化综合管控平台可以采用统一的技术架构进行设计，采用微服务的思想对系统组成、功能等进行优化调整，形成技术架构统一、功能模块有增减、硬件参数有差异的统一智能化综合管控平台，实现大型煤炭基地智能化煤矿的统一采购、统一建设、综合运维。
智能化综合管控平台技术架构
一、煤矿智能化发展十大“痛点”
1. 痛点一：煤矿智能化认识和理念不统一
部分地区和煤矿企业对智能化还不够重视，思想上因循守旧，没有认识到智能化是煤炭行业发展的必然趋势，片面强调智能化建设投入大、技术难、要求高，甚至是面子工程，没有算清长远账、安全账、民生账，既怕增加负担影响经济效益，又怕承担失败的风险，有畏难情绪和消极心理，对煤矿智能化工作不够主动，智能化建设发展相对滞后。
智能化煤矿的显著特征是现代信息、人工智能、控制技术与采矿技术的深度融合，智能化煤矿建设是高新技术融入矿山场景、渐进迭代发展的过程，是一个不断进步的过程，不是一次性结果，不是“基建交钥匙工程”。
机械化、自动化、信息化和数字化是智能化的基础和内涵，对煤矿智能化认识和理念的不统一，本质上并不是对智能化概念的纠缠，而是因循守旧的保守思维与技术变革的不适应，在煤矿智能化发展尚不充分，一些技术装备还不完善的初级阶段，是自然会存在的分歧，全面否定和概念滥用是2 种典型的表现形式，这与煤矿综合机械化发展之初是一样的。
2. 痛点二：煤矿智能化发展不平衡
由于我国煤层赋存条件复杂多样，不同煤层赋存条件矿井开展智能化建设的技术路径、难易程度、效果等均不相同[25]。目前，我国煤矿智能化发展不平衡，主要体现在：不同矿区智能化建设基础不平衡;不同地区智能化建设水平发展不平衡;煤矿不同系统的智能化水平发展不平衡;智能化技术需求与技术发展现状不平衡;软件开发速度明显滞后于硬件的投入不平衡;煤矿智能化相关投入与产出比不平衡。
3. 痛点三：智能化煤矿5G 应用场景和生态匮乏
5G 作为新一代信息技术，具有大带宽、广连接、低时延等显著优点，联合网络切片、边缘计算等核心技术，可以为垂直行业带来变革性的应用场景。煤矿5G 应用经过第一阶段的探索和实践取得了很多宝贵经验，但经过第一阶段的研究探索也总结发现了诸多实际问题;不同厂商的5G 网络系统架构不统一;5G 应用场景有待挖掘;5G 技术及终端生态匮乏。
4. 痛点四：“透明地质”技术保障支撑能力不足
“透明地质”或“透明工作面”的概念为煤矿智能开采的地质保障提供了希望，地质探测技术与装备的智能化、探测信息的数字化、模型化及地质信息与工程信息的有效融合，是“透明地质”或“透明工作面”的基础。目前，受地质探测理论、技术与装备发展水平的限制，“透明地质”技术保障支撑能力明显不足：地质数据尚未全部实现数字化;地质探测技术的探测精度、范围尚难以满足煤矿智能化建设要求;地质体三维高精度建模技术有待提升;现有技术难以建立高精度“透明地质”模型;地质信息与工程信息尚未实现融合;地质探测技术与装备的智能化程度较低。
5. 痛点五：采掘失衡、掘支失衡问题尚未突破
目前，我国煤矿巷道掘进的机械化程度约为60%，普遍存在采掘失衡、掘支失衡等问题，巷道掘进智能化尚处于起步阶段，主要表现在：掘进工作面空间狭小、作业工序复杂，掘、支、锚、运协同作业困难;截割与支护设备的可靠性、适应性有待提高;强干扰、高粉尘、狭长作业空间难以实现掘进设备的定姿、定位;智能化快速掘进相关技术与装备投入低，技术进步缓慢。
6. 痛点六：智能化技术难以适应复杂工作面条件
截至2020 年上半年，我国已经建成不同类型、不同模式、不同效果的智能化综采工作面338 个，形成了4 种智能化工作面开采模式，但工作面智能化开采效果仍有待进一步提高，主要表现在：综放工作面智能化放顶煤技术一直未能有效突破;煤机装备的可靠性及自适应控制技术有待突破;智能化开采技术对复杂煤层条件的适应性差，综采设备群智能协同控制效果有待提升;工作面端头支架、超前支架智能化水平较低;工作面上各类传感器、摄像头等相关感知信息的有效利用率较低，工作面设备的智能决策能力有待提升。
7. 痛点七：智能化巨系统兼容协同困难
智能化煤矿需要建设基础应用平台、掘进系统、开采系统等近百个子系统，是一个复杂的巨系统，不同系统之间的数据兼容、网络兼容、业务兼容和控制兼容效果较差，难以实现系统间智能协同作业，主要表现在：数据格式尚未实现统一；网络通信协议兼容性差;业务系统兼容性较差;系统间协同控制兼容性差。
8. 痛点八：井上下智能机器人作业技术有待突破
煤矿机器人是一种依靠自身动力和控制能力实现某种特定采矿功能的机器，应用机器人技术将工人从繁重危险的地下采矿作业中解放出来是实现煤矿智能化的重要途径，井上下智能机器人作业技术有待突破，主要表现在：(1)井下机器人精准定位、自主感知与决策、精准导航与调度、机器人避障、机器人集群管控与续航管理、轻型防爆材料等相关技术尚未获得突破;(2)现有煤矿机器人主要通过集成各类传感器对井下各类环境信息进行感知，功能比较单一，主要具备信息采集功能，智能化程度较低;受到井下防爆要求，现有井下机器人比较笨重，灵活性较差，对复杂煤层条件的适应性较差;(3)井下机器人主要以巡检为主，且多为轨道巡检机器人，性能有待提升，掘进机器人、喷浆机器人、支护机器人、救援机器人等相关机器人亟待开发。
9. 痛点九：智能化煤矿管理与人才储备不足
目前，智能化煤矿建设仍然采用传统的管理模式，受我国人口老龄化、劳动力不足等因素的影响，煤矿智能化专业技术人才不足，主要表现在：传统管理模式难以适应智能化煤矿;煤矿缺少智能化专业职能部门;智能化煤矿从业人员整体技术水平偏低;智能化人才培养体系不健全;缺少专业化运维团队。
10. 痛点十：智能化煤矿投入保障不足
煤矿智能化建设需要较大的资金投入，但是一些效益较差的企业智能化发展资金不足，特别是短期收益不明显，影响企业投入的决心，主要表现在：(1)煤矿智能化投入整体强度仍然偏低，企业间差距较大;(2)煤矿智能化短期主要表现为安全效益，经济效益不显著;(3)智能化煤矿运营过程中形成的大量数据资源价值尚未得到充分挖掘;(4)缺少客观、专业、真实反映煤矿智能化投入与效益的评价方法。
二、解决煤矿智能化发展“痛点”的对策与任务
(1) 建立智能化煤矿建设标准与技术规范体系。规范智能化煤矿数据中心、主干网络、云平台、井下人员与设备定位、智能化地质保障系统、智能化掘进、智能化采煤、智能化主煤流运输、智能化辅助运输、智能化供电、智能化排水、智能化通风、智能化安全监测监控，制定智能化煤矿建设指南，为智能化煤矿建设提供标准指引。
(2) 基于微服务架构设计思想，开发应用统一技术架构的智能化煤矿综合管控平台，实现各业务系统的监测实时化、控制自动化、管理信息化、业务流转自动化、知识模型化、决策智能化的目标，实现煤矿井下各系统的数据融合共享与统一协调管控。
(3) 研究应用5G+F5G+WiFi6 的高效、高可靠性融合组网技术，研究5G 等新一代无线通信技术在煤矿井下不同应用场景的可行性及应用前景，开展井上下5G 应用场景研发与示范。研究煤炭板块云、数据中心建设技术，构建智能化煤矿知识图谱，为煤矿各系统的智能分析决策提供支撑。
(4) 开展井上下瓦斯智能抽采技术与装备、精细探测及全息数字化三维地质模型构建技术、煤矿高精度地质模型构建技术、基于4D-GIS 的采掘工程数据自动处理与实时更新技术、GIS 与BIM 融合技术等，为煤矿智能化提供地质信息与工程信息支撑。
(5) 开展不同类型煤层赋存条件巷道快速掘进基础理论与关键共性技术、装备的研发与应用，重点突破掘支平行作业关键技术瓶颈，实现快速掘进;开展基于5G 数据传输的智能化掘进机与全自动锚杆(索)钻车、基于UWB(Ultra WideBand，超宽带)技术的掘进机精确定位、智能截割、远程集中控制等技术的研究应用，探索适应不同煤层条件的智能掘进新模式。
(6) 研发带式输送机智能变频调速技术、智能综合保护技术、井下人员与车辆精准定位技术、机车智能调度系统、基于5G 的无轨胶轮车无人驾驶技术与智能调度技术、基于5G 与物联网技术的机车遥控驾驶技术及机车无人驾驶配套技术与装备、智能仓储技术等，提高主辅运输系统智能化水平。
(7) 研究主供电系统远程集控技术、电能大数据分析与监控管理技术、矿井灾害风险智能分级管控与预警技术、煤自燃智能监测预警与主动分级防控技术、高精度冲击地压智能监测预警技术与装备、矿井大型机电设备全生命周期智能管理技术与系统等，提高矿井安全保障水平及智能化水平。
(8) 研发应用选煤厂重介密度、跳汰分选、浮选及加药、粗煤泥分选、浓缩系统及加药、沉降处理、装车配煤系统、干燥系统、压滤机集群等工艺过程的智能化控制技术与装备，研发选煤厂安全生产监控联动平台、基于大数据的智能选煤决策平台、商品煤智能检验与管控体系、选煤系统数字孪生技术与装备等，实现选煤厂无人值守作业。
(9) 推广应用井上下机器人作业技术，研发井下锚、钻、喷浆类机器人，实现钻锚作业的机器人化;研发探水钻孔、防突钻孔、防冲钻孔等钻探机器人，解决钻孔机器人的井下自主移动、导航定位、自动钻进等问题;研发巷道清理机器人、煤仓清理机器人、水仓清理机器人，大幅降低井下作业人员劳动强度。
(10) 研发智能装备和机器人从设计到使用全生命周期管理系统，对设备全寿命过程的健康状况进行管理与预测，并根据设备健康特征对维修策略进行决策并给出合理维修建议，从而实现对煤矿全工位机电设备健康智能管理。
