在疫情發展之前，關于推進智慧礦山的討論已經進行了很多年。已經有具備技術能力的企業開始實踐智慧礦山的建設，取得了令人矚目的成果。智慧化的熱潮已經在各行各業掀起來了。未來，礦山的作業中，一線作業人員將越來越少，礦山會越來越安全，采礦會越來越高效。

 

那么，關于智慧礦山建設的5大關鍵系統，你了解嗎？

 

 

 

智慧礦山系統首先要感知、采集數據，因此智慧礦山系統的最底層應包括與礦山生產環境、生產過程監測相關的各種傳感器、監控視頻、監控音頻，比如粉塵、煙霧、水、氣等的監測設備，為智慧礦山提供原始數據；另一方面，這也是執行各類操作的地方，因此也有包括掘進、開采、機電、探測等設備的綜合自動化系統。由此可見，設備層在智慧礦山中關乎礦山人員的安全，是非常重要的一層。

 

 

智慧礦山的原始數據，都需要經無線、有線的網絡以及工業以太網，傳輸到分析處理數據主機或機房，因此網絡傳輸層應覆蓋整個礦山。主機接到數據后，需要處理各個類型的接入方式、接入協議。比如，物聯網設備的數據用消息隊列遙測傳輸處理，傳統工業自動化設備的數據用Modbus和OPC處理，而自定義ETL組件或開源工具Sqoop可以處理文本類型的以及傳統關系型數據庫的數據，等等。最后，Hadoop分布式文件系統可以用來保存這些數據。保存時，應區分非結構化數據、半結構化數據、結構化數據。

 

 

由于智慧礦山中的數據量非常大，而且結構各不相同，需要多種數據分析方法、分析組件，所以，可以增加基于Docker技術的容器層，從而在統一基礎計算平臺中同時運行多種異構分析業務應用。其上，大規模并行處理之類的數據分析工具（比如Teradata、Greenplum）能夠處理高密度價值的結構化數據；Hadoop框架的上層組件Hive、Impala能夠分析半結構化數據、海量結構化數據；而實時流計算工具Storm、SparkStreaming能夠處理測控數據、非結構化數據。

 

智慧礦山系統應能夠用表格、統計圖等多種方式展現數據，并且針對其中的異常數據發出警報，以便礦山管理人員利用。礦山管理人員一般不懂得編程，因此數據的提取和查詢、報表的制作都應盡可能簡單、可視化，還可以以三維技術、虛擬現實的形式展現。

 

 

 

智慧礦山的最后一層應能指揮礦山生產的所有環節，所以功能有應急救援、應急演練、調度指揮通信、經營管理決策，等等。本層可應用人工智能技術，不斷學習管理人員針對各種情況的決策，從而向管理人員推薦決策、預計決策的效果。