摘要：智慧矿山建设面临诸多挑战,本研究基于工业互联网构建智能体,旨在解决智慧矿山建设中的数据质量不高、信息孤岛及网络安全威胁等难题。文章探讨了智能体软件架构的组成,并深入分析了几种关键技术,以期为智慧矿山的可靠、高效及绿色发展提供技术支撑,从而推动煤炭行业智能化转型。

　　关键词：智慧矿山；工业互联网；智能体；软件架构；关键技术

　　0引言

　　煤炭资源开采环境复杂,地下空间有限且包括多种子系统,使得传统矿山生产在环保、安全及效率等方面面临严峻挑战。随着新一代信息技术的普及应用,矿山运行体系正经历从机械化、自动化、数字化向智能化与智慧化方向转变。工业互联网深度融合传统制造业与新一代信息技术,为智慧矿山建设提供了新的思路。

　　1工业互联网智能体组成

　　工业互联网智能体旨在实现工业生产过程的全面智能化、数字化管理,其总体架构如图1所示[1]。

　　1.1现场层

　　现场层涉及采掘运支选生产系统、安全地质环境监测以及设备物资业务管理等多个方面。该层旨在实现对工业现场各类设备与系统的全面感知与数据采集,以为上层数据处理及智能决策提供必要的数据支撑。现场层通过部署数采设备、边缘计算设施与汇聚层,实时监测与全面收集生产过程中的关键参数,包括但不限于设备运行状态,以及环境、地质、安全等方面的关键指标[2]。通过深入分析这些数据,工业互联网智能体能够对生产过程进行实时动态监控与及时响应,进而提高生产效率与安全性。与此同时,现场层还负责初步处理与分析采集到的数据,利用边缘计算技术快速处理数据,大幅度减少了数据传输的延迟,并提高了智能体的实时性。

　　1.2边缘层

　　边缘层包括应用、服务、传输及设备四部分,使用OPC UA协议与云端完成通信。智慧矿山边缘云协同计算框架如图2所示。

　　边缘层有效集成先进的通信技术与计算能力,实现了对现场数据的实时收集、处理与初步分析。该层利用协议转换技术,将不同设备与系统的数据进行标准化,并借助边缘计算设施完成实时处理,有效减少了数据传输延迟,并提高了系统的响应速度。与此同时,边缘层还负责将非实时且长周期的业务决策数据上传到云端进行处理。在此过程中,边缘层综合运用强实时有线网络与高覆盖无线网络传输数据,这为云计算平台提供了数据支持。值得一提的是,为更好地适应新网络架构需求,边缘层还解耦与重构了智能网关、独立式控制与嵌入式控制等设备[3]。OPC UA部署情况如图3所示。

　　边缘层在OPC UA架构的基础上构建边缘云计算架构。该架构的构建不仅优化了智能开采控制,还实现了安全态势的实时感知,通过边缘计算与云计算的协同工作,实现了对工业生产过程的全面监控、优化控制及智能决策,有力推动了工业生产的数字化转型与智能化升级。

　　1.3 IaaS层

　　边缘云基础设施通过整合TSN、WiFi6、NB-IoT、IPv6、LoRa及5G等前沿通信技术,为矿山搭建起一个强大的无线、信息管理与工业控制网络,这使得数据的采集、传输及处理更加可靠、高效,为工业互联网智能体的长期稳定运行提供了坚实的网络基础。中心云基础设施利用虚拟化技术将存储、网络及计算等资源转换成可灵活调配的资源池,主要涵盖网络连接、存储空间、内存以及CPU处理能力等[4]。IaaS通过提供必要的基础设施为PaaS层运算需求奠定基础。PaaS在此基础上部署各类软件,包括操作系统等,达成了云边协同计算与存储的目的。

　　1.4 PaaS层

　　通用PaaS平台负责提供结构化、非结构化数据库服务,同时集成容器、中间件等关键组件。矿山大数据基础引擎通过深入加工原始数据来确保数据的高可用性与准确性。在数据存储计算方面,系统构建多层次的数据存储体系来高效管理海量数据；数据管理则从多个维度确保数据的生命周期安全；数据分析部分集成了先进的算法库,辅以并行计算与可视化编排工具,系统深度挖掘复杂的数据集以揭示数据背后的规律与趋势；数据服务通过提供分析工具与访问接口,便于用户轻松提取有价值的信息,从而实现数据到知识的转化。矿山机理与大数据建模分析引擎巧妙地将采矿工艺的理论知识、机理建模方法与大数据建模技术相结合,得到了一种支持复杂分析与决策制定的先进工具。该工具特别适用于需要复杂模型支撑的决策场景。矿山BIM+GIS数字孪生引擎通过引入组件管理器与数字清单概念,实现了对矿山资产的高效配置与管理。该引擎还构建数字孪生信息模型,通过模拟仿真,为矿山运营提供直观清晰的可视化支持与科学的决策辅助。

　　1.5 SaaS层

　　SaaS层通过封装并调用数据驱动模型、矿山机理模型等,为智慧矿山提供一套可行的数字化解决方案。

　　该层基于工业微服务,在此基础上综合运用各类数据模型,紧密贴合矿产资源开采的各环节与具体业务需求,致力于研发对应的智能化应用。通过SaaS层的实施,工业互联网智能体可实时分析矿山各类数据并据此实现科学决策支持。多元化的智慧化应用有效提升了平台技术敏感性,同时实现了个性化的服务。技术实现方面,该层通过整合决策支持工具与数据分析,助力矿山企业快速响应市场变化并优化生产流程,大幅度提高了资源利用效率并降低了运营成本。更为重要的是,该层还支持跨业务与跨部门的协同工作,通过使用统一的数据视图与分析工具,确保信息共享及决策的准确性与一致性。

　　2关键技术

　　2.1多模态数据融合技术

　　多模态数据融合技术需要综合考虑数据的完整性、准确性及时效性。其中,完整性确保数据在不同层级与参数层面的全面性；准确性关注数据的精确度,针对不符合标准的数据,该技术可以自动识别并进行转化；而时效性则侧重数据的实时传输与处理,利用自动化检测机制,及时识别并剔除因数据超期、时序错误或传输延迟而变得无效的数据。实际应用中,数据融合时常面临如何有效整合不同语义、结构数据的挑战,考虑到数据采样频率与时间戳的差异,数据对齐成为关键。对此,本研究致力于构建一种能够协调多种数据类型在时间与空间上同步的方法,该方法通过提取来自传感器以及音视频记录的时空属性并执行特征匹配过程,为智能化的辅助决策提供既准确又全面的数据依据。

　　2.2设备预测性维护技术

　　设备预测性维护技术通过整合设备全生命周期的数据实现对设备运行状态的深入理解与维护决策的支持。基于数字孪生技术构建对应的三维虚拟模型,数据分析环节主要任务是统一格式化处理设备运行指标、煤仓库存水平、煤质检测报告及能源消耗量等各项信息。该模型使得设备运行状态能够借助数字孪生模拟完成实时映射,辅以大数据分析技术来预测设备的运行状态及维护需求,从而智能管理设备[5]。另外,通过整合原理驱动模型与大数据分析,智能体可智能生成告警策略并结合故障的严重程度完成分级信息推送,保证相关人员能够及时接收到告警信息并采取针对性的处理措施。

　　2.3智能决策与优化控制技术

　　智能决策与优化控制技术通过深入分析并挖掘历史数据,能够有效优化生产过程。工艺效果评价与优化模块的设置,能够基于化验数据智能评估重选、浮选、分级、磁选及脱水等工艺效果,识别工艺流程中的问题并提出改进建议。产品结构优化与经济效益预测能够结合市场需求、产品价格、生产能力及成本等因素,预测不同产品结构的经济效益,为企业制定生产计划与产品策略提供参考。例如,根据市场对不同煤炭产品的需求与价格,优化产品结构以提高企业的经济效益。智能决策与优化控制技术综合应用数据分析与预测模型,为工业生产提供了全面的决策支持与工艺优化方案,显著提升了生产效率与产品质量,增强了企业的市场竞争力。

　　3结语

　　基于工业互联网的智能体实现了矿山生产全流程与全要素的智能化管理,同时整合多种先进技术,有效解决了智慧矿山建设中的信息孤岛、数据质量及设备维护难题。未来,智慧矿山建设应着重强化数据标准体系的建设工作,以保障数据在收集、存储、传输、分析以及应用等环节的一致性与准确性,为数据资产化奠定基础。同时还应加速推进企业级与行业级工业互联网平台的构建,积极培育产业生态并树立一批具有示范效应的企业,促进成果转化与交易,实现产业链升级与优化。

参考文献

　　[1]杜春燕,姜国强.基于工业互联网平台的边云智能协同关键技术研究及应用[J].中国新通信,2024,26(13):63-65+75.

　　[2]许经广.工业互联网平台架构设计与关键技术研究[J].无线互联科技,2025,22(8):106-109.

　　[3]申斌学.基于矿山工业互联网的选煤厂智能管控体系设计与关键技术[J].煤炭科学技术,2024,52(9):210-219.

　　[4]王钧,杨海源,任培岗.基于工业互联网的选煤厂智能控制系统与关键技术应用研究[J].陕西煤炭,2025,44(6):157-161+175.

　　[5]谢士琴,李国栋.工业互联网领域关键技术与发展趋势分析[J].中国科技纵横,2023(24):57-59.