㊀第４９卷第１期
Ｖｏｌ ４９㊀Ｎｏ １㊀
㊀２０２１年
１月
ＣｏａｌＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
㊀Ｊａｎ．２０２１㊀
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毛明仓，张孝斌，张玉良．基于透明地质大数据智能精准开采技术研究［Ｊ］．煤炭科学技术，２０２１，４９（１）：２８６－２９３ ｄｏｉ：１０ １３１９９／ｊ ｃｎｋｉ ｃｓｔ ２０２１ ０１ ０２６ ＭＡＯＭｉｎｇｃａｎｇ，ＺＨＡＮＧＸｉａｏｂｉｎ，ＺＨＡＮＧＹｕｌｉａｎｇ．Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔａｎｄｐｒｅｃｉｓｉｏｎｍｉｎｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｂａｓｅｄ
ｏｎｔｒａｎｓｐａｒｅｎｔｇｅｏｌｏｇｉｃａｌｂｉｇｄａｔａ［Ｊ］．ＣｏａｌＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０２１，４９（１）：２８６－２９３ ｄｏｉ：１０ １３１９９／ｊ ｃｎｋｉ ｃｓｔ ２０２１ ０１ ０２６
基于透明地质大数据智能精准开采技术研究
毛明仓１，２，张孝斌１，２，张玉良１，２
（１．陕西陕煤黄陵矿业有限公司，陕西黄陵㊀７２７３０７；２．应急管理部煤矿智能化开采技术创新中心，陕西黄陵㊀７２７３０７）
摘㊀要：透明工作面是目前智能化开采的重要研究方向，是实现无人化开采的重要途径㊂针对记忆割煤应用效果较差㊁传感器精度低㊁大数据融合应用率低㊁无法根据工作面地质条件变化进行自主感知㊁决策和调整等问题，开展了基于透明地质大数据智能精准开采的研究与实践应用㊂通过钻探㊁巷道测量和槽波勘探等物探手段来构建较精准的透明工作面三维模型，提前规划截割模板，再联合应用惯性导航技术㊁雷达定位技术和大数据分析决策技术，来不断修正截割模板，最后通过井下精准控制中心来完成对采煤机和液压支架的精准控制㊂该技术将当前基于记忆截割的 智能开采１．０ 阶段升级为基于透明地质规划截割的 智能开采３．０ 阶段，实现由传统的记忆割煤向三维空间感知和自动截割的技术跨越，具有很强的适应性和实用性㊂ 关键词：透明地质；智能分析决策；精准开采；三维地质模型
中图分类号：ＴＤ６７㊀㊀㊀文献标志码：Ａ㊀㊀㊀文章编号：０２５３－２３３６（２０２１）０１－０２８６－２６
Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔａｎｄｐｒｅｃｉｓｉｏｎｍｉｎｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｂａｓｅｄｏｎ
ｔｒａｎｓｐａｒｅｎｔｇｅｏｌｏｇｉｃａｌｂｉｇｄａｔａ
ＭＡＯＭｉｎｇｃａｎｇ
１，２
，ＺＨＡＮＧＸｉａｏｂｉｎ
１，２
，ＺＨＡＮＧＹｕｌｉａｎｇ
１，２
（１．ＳｈａａｎｘｉＨｕａｎｇｌｉｎｇＭｉｎｉｎｇＣｏ．，Ｌｔｄ，Ｈｕａｎｇｌｉｎｇ㊀７２７３０７，Ｃｈｉｎａ；２．ＣｏａｌＭｉｎｅＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＭｉｎｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
ＩｎｎｏｖａｔｉｏｎＣｅｎｔｅｒｏｆＥｍｅｒｇｅｎｃｙＭａｎａｇｅｍｅｎｔＤｅｐａｒｔｍｅｎｔ，Ｈｕａｎｇｌｉｎｇ㊀７２７３０７，Ｃｈｉｎａ）
收稿日期：２０２０－０９－２０；责任编辑：李金松
基金项目：国家重点研发计划资助项目（２０１７ＹＦＣ０８０４３０９）；陕西省自然科学基础研
究计划－陕煤联合基金资助项目（２０１９ＪＬＭ－１０）作者简介：毛明仓（１９６３ ），男，陕西安康人，教授级高级工程师，现任陕西陕煤黄陵矿业有限公司总工程师㊂
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｒａｎｓｐａｒｅｎｔｗｏｒｋｉｎｇｆａｃｅｉｓｃｕｒｒｅｎｔｌｙａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｅｓｅａｒｃｈｄｉｒｅｃｔｉｏｎｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｍｉｎｉｎｇａｎｄａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｗａｙｔｏｒｅａｌｉｚｅｕｎ⁃
ｍａｎｎｅｄｍｉｎｉｎｇ．Ａｉｍｉｎｇａｔｐｒｏｂｌｅｍｓｓｕｃｈａｓｐｏｏｒａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｏｆｍｅｍｏｒｙｃｕｔｔｉｎｇ，ｌｏｗｓｅｎｓｏｒａｃｃｕｒａｃｙ，ｌｏｗａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｒａｔｅｏｆｂｉｇｄａ⁃
ｔａｆｕｓｉｏｎ，ａｎｄｉｔｉｓｕｎａｂｌｅｔｏｍａｋｅｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ，ｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｍａｋｉｎｇａｎｄａｄｊｕｓｔｍｅｎｔａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｃｈａｎｇｅｓｉｎｔｈｅｇｅｏｌｏｇｉｃａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｏｆｗｏｒｋｉｎｇｆａｃｅ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆｔｈｅｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｐｒｏｇｒｅｓｓｏｆｃｏａｌｍｉｎｅｇｅｏｌｏｇｉｃａｌｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎｍｅａｎｓａｎｄｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎａｃ⁃
ｃｕｒａｃｙａｎｄｔｈｅｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｐｒｏｇｒｅｓｓｏｆｃｏａｌｓｃｉｅｎｃｅａ
ｎｄｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｅｑｕｉｐｍｅｎｔｌｅｖｅｌ，ｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔａｎｄａｃｃｕｒａｔｅｍｉｎｉｎｇｂａｓｅｄｏｎｔｒａｎｓｐａｒｅｎｔｇｅｏｌｏｇｉｃａｌｂｉｇｄａｔａ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｈａｓｂｅｅｎｅｘｐｌｏｒｅｄｔｏｆｕｒｔｈｅｒｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｃｏｍｐａｎｙ ｓｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｍｉｎｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｌｅｖ⁃ｅｌ．Ｔｈｒｏｕｇｈｇｅｏｐｈｙｓｉｃａｌｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｓｕｃｈａｓｄｒｉｌｌｉｎｇ，ｒｏａｄｗａｙｓｕｒｖｅｙｉｎｇａｎｄｇｒｏｏｖｅｗａｖｅｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎａｎｄｏｔｈｅｒｇｅｏｐｈｙｓｉｃａｌｍｅａｎｓｔｏｂｕｉｌｄａｍｏｒｅａｃｃｕｒａｔｅｔｈｒｅｅ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｍｏｄｅｌｏｆｔｈｅｔｒａｎｓｐａｒｅｎｔｗｏｒｋｉｎｇｆａｃｅ，ｐｌａｎｔｈｅｃｕｔｔｉｎｇｔｅｍｐｌａｔｅｉｎａｄｖａｎｃｅ，ａｎｄｔｈｅｎｊｏｉｎｔｌｙａｐ⁃ｐｌｙｔｈｅｉｎｅｒｔｉａｌｎａｖｉｇａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｒａｄａｒｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄｂｉｇｄａｔａａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｍａｋｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｔｏｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｌｙｃｏｒｒｅｃｔｔｈｅｃｕｔｔｉｎｇｔｅｍｐｌａｔｅ，ａｎｄｆｉｎａｌｌｙｃｏｍｐｌｅｔｅｔｈｅｐｒｅｃｉｓｅｃｏｎｔｒｏｌｏｆｔｈｅｓｈｅａｒｅｒａｎｄｈｙｄｒａｕｌｉｃｓｕｐｐｏｒｔｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｕｎｄｅｒｇｒｏｕｎｄｐｒｅｃｉ⁃ｓｉｏｎｃｏｎｔｒｏｌｃｅｎｔｅｒ．Ｔｈｉｓｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｕｐｇｒａｄｅｓｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｍｉｎｉｎｇ１．０ ｓｔａｇｅｂａｓｅｄｏｎｍｅｍｏｒｙｃｕｔｔｉｎｇｔｏ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｍｉｎｉｎｇ
３．０ ｓｔａｇｅｂａｓｅｄｏｎｔｒａｎｓｐａｒｅｎｔｇｅｏｌｏｇｉｃａｌｐｌａｎｎｉｎｇｃｕｔｔｉｎｇ，ｒｅａｌｉｚｉｎｇｔｈｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌｌｅａｐｆｒｏｍｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｍｅｍｏｒｙｃｕｔｔｉｎｇｔｏｔｈｒｅｅ－ｄｉ⁃ｍｅｎｓｉｏｎａｌｓｐａｔｉａｌｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎａｎｄａｕｔｏｍａｔｉｃｃｕｔｔｉｎｇ，ｗｈｉｃｈｈａｓｓｔｒｏｎｇａｄａｐｔａｂｉｌｉｔｙａｎｄｐｒａｃｔｉｃａｂｉｌｉｔｙ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｔｒａｎｓｐａｒｅｎｔｇｅｏｌｏｇｙ；ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｍａｋｉｎｇ；ｐｒｅｃｉｓｅｍｉｎｉｎｇ；ｔｈｒｅｅｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｇｅｏｌｏｇｉｃａｌｍｏｄｅｌ
０㊀引㊀㊀言
２０１４年，陕西陕煤黄陵矿业有限公司（以下简
称黄陵矿业公司）联合中国煤炭科工集团㊁西安煤矿机械有限公司等单位在一号煤矿率先完成了中厚煤层智能化开采技术研究与探索，首次实现了地面
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毛明仓等：基于透明地质大数据智能精准开采技术研究２０２１年第１期灯箱广告制作
远程操控采煤作业的常态化，成果达到了国际领先
水平㊂２０１６年，在中厚煤层成功实践的基础上，黄
陵矿业公司在二号煤矿开展了大采高（厚煤层）智
能化开采技术研究，集中攻克了制约大采高智能开
采普遍面临的煤壁片帮㊁底软拉架等技术难题，实现
了智能化开采技术在大采高煤层和复杂地质条件下
的常态化应用㊂２０１７ ２０１８年，黄陵矿业公司又成
功将该技术推广应用在双龙煤业和瑞能煤业，至此
实现了智能化开采技术在薄煤层㊁中厚煤层以及大
采高的全覆盖应用［１－２］㊂２０２０年２月，国家发展改革委㊁国家能源局㊁应急管理部㊁国家矿山安全监察
真空回流炉局等８个部门共同印发的‘关于加快煤矿智能化发
展的指导意见“，明确要求进一步加快推进我国煤
矿智能化发展的进程㊂
国内许多高校㊁研究单位［３－７］开展了智能开采的相关研究㊂王国法等［８－１１］解析了综采工作面自动化㊁智能化和无人化的主要技术难题㊁制约因素及目前发展存在的主要问题，探讨了其发展方向和技术途径，并提出４种煤矿智能化开采模式㊂葛世荣等［１２］提出智能化采煤装备的 三个感知㊁三个自适 技术架构，展望了其相关的关键技术研究㊂马宏伟等［１３］在煤矿综采设备故障智能诊断㊁煤矿巷道虚拟现实以及惯性导航技术等方面研究较深㊂张科学等［１４］提出基于实时推进度监测的综采智能化工作面调斜控制技术㊂马洪礼等［１５］运用采煤机滚筒接触到不同煤层时截割电机负载及滚筒调高油缸前后腔压力变化的新型煤岩识别技术，记忆截割技术以及井下数据传输技术等㊂黄陵矿业公司 可视化远程干预型 智能化开采技术［１６－１９］主要依靠 液压支架自动跟机＋采煤机记忆截割＋可视化远程干预控制 来全过程监控采煤作业，但存在着远程干预控制频繁㊁记忆截割应用率低等问题㊂究其根本原因，仍存在以下智能化开采关键技术难题尚未攻克：①煤岩识别技术尚不成熟，虽然目前国内外产学研单位不同程度地开展了采煤机煤岩识别技术探索，也取得了一些理论研究成果，但存在辨识度差㊁分辨速度慢㊁井下复杂恶劣环境下抗干扰能力差等问题，无法实现煤
岩识别技术在实际生产应用过程中常态化应用；②关键传感器精度和可靠性不高，目前国内外传感技术虽然已经实现较高精度的监测，但因其应用环境差，地质条件变化较大，极易造成监测数据误差较大或数据严重不准确现象，无法实现对数据进行分析㊁纠偏，达不到指导人机精准控制要求；③综采工作面大数据融合应用率低，智能化综采工作面设备繁多，数据庞大，现有监控系统无论在硬件还是软件配置上，均无法满足大数据的采集㊁融合㊁分析㊁处理和决策㊂
鉴于当前的技术和装备水平现状，亟需采取新的技术路径，才能解决当前智能控制水平低㊁自主分析决策能力差等问题㊂因此，黄陵矿业公司开展了
基于透明地质大数据智能精准开采 的技术研究与探索㊂通过地面钻探㊁井下钻探㊁巷道测量与写实㊁槽波勘探等物探手段来构建透明工作面三维初始模型模型；再联合应用惯性导航技术㊁雷达定位技术和大数据分析决策技术修正模型，实现工作面前方范围的地质透明；最后通过井下精准控制中心完成了对采煤机和液压支架的精准控制㊂
１㊀智能开采面临的技术难题
１．１㊀整体技术水平较低
当前智能化开采技术普遍采用 液压支架自动跟机＋采煤机记忆截割 模式进行智能化生产㊂该技术更
适用于煤层地质条件好㊁变化小的矿井，且在实际应用过程中普遍会出现无法连续自动推进㊁自主调整能力差等问题㊂对于地质条件复杂的矿井，能够实现自动跟机拉架已属不易㊂因此，当前智能化开采技术水平仍处于低级阶段㊂
１．２㊀记忆截割技术普遍无法常态化精准应用记忆截割是指采煤机按照学习和记忆的示范刀运行参数进行自动导航㊁自动截割㊁自动清浮煤㊁自动斜切进刀等工艺㊂其原理是：采煤机在示教过程中，实时采集工作面相应位置上的采高㊁倾角㊁俯仰角㊁速度㊁方向等信息，并以５ｃｍ为间隔做一一映射，同时将映射数据发送到控制器的数据存储区，并生成截割曲线模型；完成１个循环后切换到自动运行模式，采煤机以控制器存储的曲线模型为依据进行自动导航㊁自动截割㊁自动清浮煤㊁自动斜切进刀等工艺流程㊂记忆截割技术只有在采煤机采高及位置传感器监测数据绝对精准，且采煤机位姿始终处于不变的情况下才能实现精准控制㊂显然对于井下复杂多变的工作环境，工作面采煤机机身位姿会始终随着煤层底板变化及人为干预控制调整而发生变化，因此，采煤机实际监测的采高和位置数据均会与记忆的曲线数据发生横向和纵向２个方向上的位移变化，而且该种变化会随着工作面向前推进而累积，这就导致记忆截割技术无法实现对采煤机的精准控制，更无法常态化应用㊂
１．３㊀基于电液控技术的自动跟机作业不精准液压支架电液控制技术的应用成功替代了手动液压控制技术，增加的电磁阀控制也为自动化控制
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２０２１年第１期
煤炭科学技术
第４９卷
的实现奠定了基础㊂虽然当前电液控制技术实现了液压支架自动跟随采煤机拉架㊁推移刮板输送机，但精度尚待提高㊂影响精准控制的原因：①供液系统易堵塞，高质量恒压供液能力不够，容易出现跟机作业时拉架不及时和丢架现象；②液压支架推移杆与带式输送机溜槽连接处存在活动间隙，很难实现精准推移；③精准推移控制主要参考的推移行程数据往往因传感器不可靠而造成误差，而这种误差会不断累积加大；④液压支架和采煤机之间数据融合应用率低，机架协同控制和自动调整难度大㊂因此，当前电液控制技术也无法实现常态化连续精准控制㊂１．４㊀三角煤区域自动化精准割煤作业难度大
三角煤区域不仅需要采煤机割通煤墙的顶和底，而且要为下一刀煤做好斜切进刀准备㊂因此，该区域自动割煤相较于中部自动割煤的精准度和协同性要求更高，至今大部分智能化综采工作面无法实现三角煤区域常态化自动化割煤作业㊂主要原因如下：①三角煤区域增加了采煤机斜切进刀㊁往返扫煤等工序，此阶段需要精准控制采煤机滚筒的高度，确保浮煤扫清，顶底板割通㊁割齐；②液压支架和采煤机要精准协同控制，即采煤机和液压支架要互相协调感知当前工序是否执行到位，如果一方未执行
到位时，另一方需要等待其执行到位后再一同触发下
一道工序，在此过程中还需时刻保证中部液压支架的护帮板和端头支架前探伸缩梁的伸㊁收精准控制；③随着工作面的自动化推进，一旦出现上窜下滑及工作面直线度差等问题，采煤机和液压支架相对于煤壁的位置会发生上下和左右方向上的位移，这将导致设定好的煤壁斜切进刀位置与设定好的自动跟机液压支架㊁采煤机自动割煤位置发生错位，从而打乱预设的自动割煤工序和割煤精度㊂１．５㊀煤岩识别等关键技术难题尚未攻克
近年来，国内外知名院校和科研单位均在开展煤岩识别技术研究，包括基于有效介质理论的煤岩识别㊁基于多传感器数据融合技术的煤岩识别㊁基于截齿截割红外热成像的煤岩识别㊁基于采煤机截割力响应的煤岩识别㊁基于扭振测量的煤岩识别㊁基于探地雷达检测的煤岩识别等，但这些技术均处于理论研究阶段，尚无成功应用的案例㊂因此，必须另辟蹊径采用新的技术路径来解决煤矿井下综采工作面动态复杂环境下及煤层变化不规律等条件下的智能精准开采问题㊂
２㊀智能精准开采关键技术
基于透明地质大数据智能精准开采是通过钻探㊁
巷道测量和槽波勘探等物探手段来构建较精准
图１㊀透明地质大数据智能开采技术路线
Ｆｉｇ．１㊀Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｍｉｎｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｒｏａｄｍａｐｏｆｔｒａｎｓｐａｒｅｎｔｇｅｏｌｏｇｉｃａｌｂｉｇｄａｔａ
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毛明仓等：基于透明地质大数据智能精准开采技术研究２０２１年第１期
的透明工作面三维模型，提前规划截割模板，再联合应用惯性导航技术㊁雷达定位技术和大数据分析
决策技术，来不断修正截割模板，最后通过井下精准控制中心来完成对采煤机和液压支架的精准控制㊂实现透明地质大数据的智能开采主要分为以下４个步骤，技术路线如图１所示㊂
１）透明工作面三维地质模型构建技术㊂主要
通过巷道测量与写实㊁瓦斯抽放钻孔测井技术㊁孔中雷达探测技术㊁三维地震资料再解释㊁槽波地震勘探等手段获取到构造㊁起伏等地质信息，利用多源数据融合技术生成高精度透明工作面模型㊂三维地质模型构建技术路线如图２所示
㊂
图２㊀工作面三维地质模型构建技术Ｆｉｇ．２㊀Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆ３Ｄｇｅｏｌｏｇｉｃａｌ
ｍｏｄｅｌｏｆｗｏｒｋｉｎｇｆａｃｅ
整合工作面地质探测工程资料，采用中煤科工集团西安研究院有限公司ＴＩＭ－３Ｄ建模软件构建工作面初始静态模型，如图３所示㊂模型中蓝部分表示槽波地震勘探预测的煤层中砂岩冲刷带㊂结合回采剖面实证，与预测范围相差不大，剖面砂岩冲刷体如图４所示㊂
２）工作面地质模型自动切割技术㊂利用透明
工作面数字孪生系统，结合当前工作面的位置，
在地8aag01ww
图３㊀初始工作面静态模型Ｆｉｇ．３㊀Ｓｔａｔｉｃｍｏｄｅｌｏｆｉｎｉｔｉａｌｗｏｒｋｉｎｇ
ｆａｃｅ
图４㊀工作面回采实证砂岩体
Ｆｉｇ．４㊀Ｍｉｎｉｎｇｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｉｏｎｏｆｓａｎｄｓｔｏｎｅｂｏｄｙｉｎｗｏｒｋｉｎｇｆａｃｅ
质模型中切割出煤层的顶底板曲线，得到２０ｃｍ等间隔点的俯仰角㊁倾角㊁采高等信息㊂模型切片示意如图５所示㊂结合激光雷达技术测得巷道两侧的推进距离，进一步确定当前回采剖面的位置；在采煤机上安装惯性导航系统，实时记录采煤机横滚角㊁航向角俯仰角等姿态信息；通过采煤机摇臂采高传感器获得当前剖面的采高㊂通过以上数据可以实时定位当前切片完整的位置㊁姿态和采高等地质信息㊂整合当前切片地质数据，重新导入地质模型当中，可实现模型的动态更新㊂结合回采实测煤厚数据对模型精度进行了评定，结果表明：工作面前方
８ｍ范围内平均绝对误差小于１５ｃｍ，１５ｍ范围内平均绝对误差小于３０ｃｍ，基本可满足１ｄ智能化开采的任务量㊂
３）工作面三维地质可视化技术㊂在地质模型
建立完成后，需要对其进行虚拟现实可视化，即将数据构成的工作面转化为三维可视化模型，对地质模型需要进行三维重建㊂利用虚拟现实可视化技术对工作面地质情况，工作场景进行建模，包括场景㊁设备以及人物进行建模，让监视和管理人员有更真实的体验感㊂工作面三维可视化效果如图
６所示㊂
４）三维地质模型与 三机 智能化交互技术㊂
美容喷雾器透明工作面模型还需要与三机进行智能化交互，将截割曲线发送至采煤机指导采煤作业；同时综采设备运行过程中的实时工况数据需要向上反馈，
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磺酸酯８２
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第４９
卷
图５㊀工作面地质模型
miankongqu
Ｆｉｇ．５㊀Ｇｅｏｌｏｇｉｃａｌｍｏｄｅｌｏｆｗｏｒｋｉｎｇ
ｆａｃｅ
图６㊀工作面三维可视化效果Ｆｉｇ．６㊀３Ｄｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｏｆｗｏｒｋｉｎｇｆａｃｅ
来进一步对模型进行辅助分析，真实展现综采设备运行动作，并在虚拟化场景中进行展示㊂
３㊀大数据及智能精准开采技术
３．１㊀综采工作面大数据智能分析决策技术
基于透明地质信息，融合应用开采工艺和综采自动化控制技术㊁惯性导航技术㊁雷达测距技术和大数据分析决策技术，建立１套完整的可自主分析预测和预判预控的综采工作面大数据智能分析决策中心，实时采集生产过程中各系统传感器的海量监测数据，并对数据进行筛选和分析处理，来不断对开采模型㊁截割模板等精准决策信息进行修正更新㊂该部分设计主要包含４项内容㊂
１）基于地质模型的开采工艺研究㊂在认真研
究采煤机规划截割工艺和液压支架自动跟机工艺的基础上，对照地质模型研究采煤机开采工艺和电液控制自动化跟机工艺的开采参数模型，实现自适应地质模型最优的开采工艺㊂
２）建立基于地质模型的开采模型㊂在自动切
割后的网格化地质模型中，选取绝对坐标基准点，并对所有的设备数据模型进行绝对坐标系转换㊂基准点（０，０，０）设在综采工作面进风巷煤层底角处，工作面其他各点的绝对坐标依次与它校准，地质模型坐标布置及网格化效果如图７所示㊂然后根据转换后的绝对坐标，提取生成具有煤层采高㊁挖底㊁推进度和俯仰角度等信息的数据化开采模型㊂最后基于透明地质网格化数据，通过各设备实时开采数据和驱动脚本，实现数据驱动工作面设备三维模型的协同开采㊂数据驱动与综采工作面设备协同控制逻辑如图８所示
㊂
图７㊀地质模型坐标布置及网格化效果
Ｆｉｇ．７㊀Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｌａｙｏｕｔａｎｄｇｒｉｄｄｉｎｇｅｆｆｅｃｔｏｆｇｅｏｌｏｇｉｃａｌ
ｍｏｄｅｌ
图８㊀数据驱动与综采工作面设备协同控制逻辑Ｆｉｇ．８㊀Ｄａｔａｄｒｉｖｅｎａｎｄｆｕｌｌｙｍｅｃｈａｎｉｚｅｄｗｏｒｋｉｎｇｆａｃｅ
ｅｑｕｉｐｍｅｎｔｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅｃｏｎｔｒｏｌｌｏｇｉｃ
３）基于地质模型及设备增强感知的开采模
型修正技术㊂基于地质模型，结合雷达㊁惯导监测技术来增强感知数据内容，通过大数据融合算法对开采模型进行优化修正㊂工作面设备增强感知数据主要有视频监视画面㊁雷达测距数据㊁惯导三维姿态数据；主要修正的模型为液压支架电液控开采模型㊁采煤机开采模型㊁刮板输送机开采模型㊂
３．２㊀工作面综采设备空间导航定位及精准控制技术㊀㊀在透明地质数据㊁工作面实时监测数据的基
础上，结合雷达测距数据和惯性导航三维姿态监测数据，通过大数据分析后得出的决策数据，来对采煤机截割曲线和液压支架自动跟机拉架㊁推移刮板输送机行程等关键数据进行修正更新，从而
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