物联网、大数据及人工智能、云计算技术等关键技术解决系统架构和互通、数据处理决策及高级计算问题，其研究及应用程度决定智慧矿山的发展水平。

智慧矿山系统建设的五大核心技术

1、基于互联网+物联网平台

   基于互联网+的物联网是智慧矿山的信息高速公路，将承担大数据的稳定、可靠传输任务，起到了精确、及时上传下达的作用，决定了智慧矿山系统整体的稳定性和可靠性。因此，智慧矿山的物联网 平台必须具有精确定位、协同管控、综合管控与地理信息一体化的特点。

2、大数据处理及人工智能技术

   智慧矿山建设的核心技术之一便是大数据的挖掘与知识发现。大量传感器的应用必将产生海量的数据， 数据的规模效应给存储、管理及分析带来了极大的挑战。需要充分利用大数据处理技术挖掘数据背 后的规律和知识，为安全、生产、管理及决策提供及时有效的依据。

   人工智能是近年来迅速发展的科技领域之一，它是在大数据处理的基础上研究、开发用于模拟、延 伸和扩展人的智能的理论、方法和技术。深度学习是人工智能的核心；能够实现系统自主更新和升 级是其显著特征。智慧矿山要成为一个数字化智慧体就必须要有深度学习能力。

   未来，在云平台和大数据平台上，融合多源在线监测数据、专家决策知识库进行数据挖掘与知识发 现，采用人工智能技术进行计算、模拟仿真及自学习决策，基于 GIS 的空间分析技术实现设备、环 境、人员及资源的协调优化，实现开采模式的自动生成和动态更新。

3、云计算技术

   智慧矿山物联网使得物和物之间建立起连接，伴随着互联网覆盖范围的增大，整个信息网络中的信 源和信宿也越来越多；信源和信宿数目的增长，必然使网络中的信息越来越多，即在网络中产生大 数据；大数据处理技术广泛而深入的应用将数据所隐含的内在关系揭示的也越清晰、越及时。而这 些大数据内在价值的提取、利用则需要用超大规模、高可扩展的云计算技术来支撑。高维的智慧矿山模型需要计算能力高且具有弹性的云计算技术。

智慧矿山系统整体架构

4、5G 技术

   随着矿山生产智能化程度的提高，井下无人机、智能 VR/AR 等设备必将大量采用，以便能够对现场 进行及时巡查，对设备故障进行远程会诊，而无论是无人机飞行控制、无人机巡检视频回传，还是VR/AR 智能远程设备故障诊断与维修，不仅需要极大地消耗网络带宽资源，更需要快速的信息反馈 和实时的状态控制。

   5G 网络的时延(典型)约为 10ms，上行稳定带宽约为 150Mbps，连接数为 106 个/km2，网络服务质 量(Quality of Service，QoS)最高可达 99.9999%。5G 网络为煤矿智能生产各业务场景的实现提供 了强有力的支撑。

5、VR/AR 技术

   虚拟现实(VR)与增强现实(AR)是能够彻底颠覆传统人机交互内容的变革性技术，在矿山的应用未来可期。

   其应用可分为3个阶段：(1)主要用于三维建模和虚拟展示，如现在的裸眼 3D 等技术，其基 本需求为 20Mbps 带宽+50ms 延时，现有的 4G+WiFi 基本可以满足。(2)主要用于互动模拟和可视 化设计等，如多人井下培训系统，其基本需求为 40Mbps 带宽+20ms 延时，Pre5G 基本可以满足。(3)主要用于混合现实、云端实时渲染和虚实融合操控，如虚拟开采、协同运维等，其基本需求为 100Mbps~10Gbps 带宽+2ms 延时要求，需 5G 或更先进技术才可满足。

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文章来源于互联网:2022：智慧矿山系统建设的5大主要核心技术介绍