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智慧矿山，是指基于现代矿山智能化理念，将物联网、云计算、大数据、人工智能、自动控制、工业互联网、机器人化装备等与现代矿山开发技术深度融合，形成矿山全面感知、实时互联、分析决策、自主学习、动态预测、协同控制的完整智能系统，实现矿井开拓、采掘、运通、分选、安全保障、生态保护、生产管理等全过程的智能化运行。
普通矿山如何发展成智慧矿山，雲上中安（西安）工业互联网有限公司组织技术团队深入企业实地分析探索，总结为：一是需要智能系统基站、远端控制平台等基础建设；二是需要矿山设备等装备智能化改造或购置；三是需要交互式信息平台、数据分析系统平台等软硬件建设；四是需要各子（分）控制系统和控制技术的相互衔接与融合，如综采子系统、综掘子系统、安全子系统、提升子系统等融合形成整个矿山的智能化成套控制系统。
智慧矿山的显著标志就是“无人”，就是开采面无人作业、掘进面无人作业、危险场所无人作业、大型设备无人作业，直到整座矿山无人作业。整个矿山的各个方面都在智慧机器人和智慧设备下操作完成。
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。高维的智慧煤矿模型需要计算能力高且具有弹性的云计算技术。
将上述物联网、大数据及人工智能、云计算技术与生产、安全及保障系统的现有技术装备结合，共同发展和建立智慧矿山的八大系统。
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 网络为矿山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。
1、矿山概览系统
雲上中安（西安）工业互联网有限公司基于GIS地理信息系统及数字孪生技术，对矿山环境、地形、矿区边界、路网、水系、绿地、地面建筑、地下巷道等各要素态势进行数字映射，并可结合前端智能感知设备数据和专业模型算法，对安监生产、综合集控、智能巡检、决策指挥、经营管理等各领域业务数据进行综合监测分析，对各类异常事件进行可视化预警告警，并支持点选查看任一管理要素运行态势，助力管理者实时掌握矿山整体运行态势，为管理者提供数据支持及决策依据。
2、安全监测系统
4、智能开采监测系统
基于地理信息系统，对综采工作面、采煤机、监测设备等各要素的位置、状态等信息进行实时监测；支持通过数字孪生技术，真实还原综采工作面的开采场景，并结合前端智能识别感知技术，对主要设备工作状态、矿层情况、环境态势等信息进行实时监测分析；支持结合专业模型算法，对采矿山设备的运维态势、开采量、开采进度等核心指标进行多维度可视化分析，为开采作业监管提供全面的数据支持和决策依据。
5、智能运输监测系统
集成矿山运输各信息系统数据，基于地理信息系统，对于巷道、运输路线、带式输送机、人员、告警事件等要素的分布、状态进行实时监测，支持人员、车辆、事件、设备等要素详细信息查询；支持通过三维建模，真实还原矿山运输的环境态势、设备状态等信息，结合前端智能识别感知技术及专业的算法模型，对车况、矿山运输各核心数据指标进行实时可视化分析，提升管理者对矿山运输的实时监测力度。
6、可视化供电系统
通过数据采集，实现供配电系统可视化，“一张图”式切换矿井上下变电所的设备状态参数显示、电量计量、峰谷电能计量及能耗统计分析等数据。完善了现场无人值守成效和对井上井下供电系统的遥测、遥信、遥控、遥调、遥视信息功能的全方位监控。
7、智能巡检监测系统
集成矿山巡检部门各系统数据，结合视频智能分析、智能定位、智能研判技术，基于地理信息系统，对巡检设备、机器人、人员、告警事件等要素的位置、类型、状态等信息进行直观展示；支持点选查询异常点位周边监控视频、事件详情、处理人员、工单承载量、工单进度、预计完成时间等详细信息；同时可基于专业的模型算法，对巡检工单、巡检问题、设备问题等核心数据进行多维度可视化分析，为管理者提供实时的巡检报告及科学的决策依据。
8、智能预警系统
基于时间、空间、数据等多个维度，为各类焦点事件建立阈值告警触发规则，自动监控各类焦点事件的发展状态，对来自不同部门和不同系统的告警信息进行关联分析，结合预警模型进行风险研判，确定告警信息的风险级别，提前进行可视化预警告警。
9、人员车辆定位系统
通过定位系统，在矿区的生产管理中心，可清楚地看到每个区域，井下人员车辆位置，为区域人员车辆提供预警信息。
10、物联感知系统
汇聚各类物联感知设备数据，融合物联网智能识别技术应用，实现人员、车辆、事件、设备、环境等全要素态势的全面采集、精准反映和智能感知，实现“智能监测、实时感知、提前预警、主动响应”。
11、数据分析系统
针对各部门现有多源、异构、海量数据，可提供丰富的可视化分析手段，结合专业分析算法和数据模型，按照业务需求进行多维度并行分析；支持数据实时显示、态势历史回溯、上卷/下钻/切片等数据分析支持，辅助用户深度挖掘数据价值，为管理决策提供科学、全面的依据。
12、大屏三维可视化系统
将矿山以实景三维的形式大屏直观的展现出来，结合现场智能感知技术、实时数据采集技术、大数据分析技术、管控一体化信息系统等，将先进的物联网技术与现代管理流程相结合，以可视化的手段提升了矿山在智能监控、安全生产、数据统计、设备管理、人员配置等方面的能力和水平。
13、基于北斗系统的精准地质信息系统
矿山地质信息是一种随着采掘活动在时间与空间不断发生变化的四维动态资料，随着信息技术、遥感技术、网络技术等数据采集、储存、管理与传输技术的发展，以北斗系统定位导航、GIS、三维地质建模、虚拟现实等为基础的实时空间－地质信息技术将形成天地一体化的智能信息传感网，从而实现矿山地质信息的实时智能采集、存储与应用。
14、智能矿井通风排运系统
智能通风系统：利用现代通信技术、监测监控技术及自动化控制技术进行矿井通风网络、实施方案的优化及风量、风速的智能实时控制。智能运输系统：对带式输送机的带速、运量、滚筒温度、胶带状态等进行远程集中智能控制。
15、机器人化智能开采系统
机器人化智能开采系统多工种机器人协同工作，机器人群组的控制、联动及协同是智能开采的核心。通过构建物联网系统，保证采－装－运－支等工序环节各机器人群组自动化运行，实现煤矿无人值守、远程监视、自主决策。
16、矿山绿色开发与生态再造系统
矿山绿色开发主要是指在矿山开采过程中，最大程度的开发矿山资源与伴生资源，并且将矿层开采对地表生态环境、地下水资源等的影响、破坏降至最低，实现资源效益、生态效益、经济效益和社会效益的协调统一，如采用充填开采、煤与瓦斯共采、循环经济园区建设、分布式地下水库等。
智慧矿山可视化管理系统建设，雲上中安（西安）工业互联网有限公司将根据矿山安全经营管理特点，融合5G、大数据、云计算、AI、融合通信等前沿技术应用，把信息、技术、设备与矿山管理需求有机结合，覆盖安全生产、综合集控、智能巡检、经营管理、智能掘进、智能开采、智能运输等多个业务领域，赋能用户业务应用，实现“智能感知、智能分派、智能处置、智能考评、智能改进”，有效提升矿山跨部门决策和资源协调效率。
