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一种基于数字孪生的智慧矿山管控方法及系统

申请号: CN202410245446.4
申请人: 中煤科工集团北京华宇工程有限公司
申请日期: 2024/3/5

摘要文本

本发明属于矿山管理技术领域,提供了一种基于数字孪生的智慧矿山管控方法及系统。方法包括:建立采矿设备的几何模型,并对所述几何模型的矿山环境数据进行重构和渲染,基于数字孪生五维架构,构建矿山的数字孪生管控系统;基于预训练的混合预测模型,对所述孪生数据进行未来状态预测,得到预测结果;将所述预测结果映射到所述数字孪生系统中,以更新所述采矿设备的所述虚拟实体的预测状态;对所述预测结果中的故障事件进行分析,根据预设规则,对指定的故障事件进行故障消除的动态调度;因此本发明可以解决现有技术中矿山开采管控落后的问题,极大地方便管理矿山中的各种设备,并且实施了预测性维护,大大提高设备的安全性和可靠性。

专利详细信息

项目 内容
专利名称 一种基于数字孪生的智慧矿山管控方法及系统
专利类型 发明申请
申请号 CN202410245446.4
申请日 2024/3/5
公告号 CN117829436A
公开日 2024/4/5
IPC主分类号 G06Q10/063
权利人 中煤科工集团北京华宇工程有限公司
发明人 侯笑梅; 张龙正; 翟强顺; 任志静; 李聪; 王森; 文韬
地址 北京市西城区安德路67号8幢4层

专利主权项内容

1.一种基于数字孪生的智慧矿山管控方法,其特征在于,所述方法包括:建立采矿设备的几何模型,并对所述几何模型的矿山环境数据进行重构和渲染,基于数字孪生五维架构,构建矿山的数字孪生管控系统,所述数字孪生的五维架构包括物理实体、虚拟实体、服务系统、孪生数据和连接;基于预训练的混合预测模型,对所述孪生数据进行未来状态预测,得到预测结果,所述孪生数据包括传感器数据、图像数据和声音数据,所述混合预测模型包括分别处理不同模态的所述孪生数据的深度融合神经网络、用于建立所述孪生数据的时空关系的时空注意力网络、用于融合所述深度融合神经网络和所述时空注意力网络的输出以使得所述孪生数据的在时序上的依赖关系被获取的长短期记忆网络;将所述预测结果映射到所述数字孪生系统中,以更新所述采矿设备的所述虚拟实体的预测状态;以及,对所述预测结果中的故障事件进行分析,根据预设规则,对指定的故障事件进行故障消除的动态调度。 马 克 数 据 网