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基于工业互联网的露天矿数字孪生建模系统和方法
被引量：
19
1
作者
姚江
王智强
+3 位作者
侯卫钢
毛明革
王润
李璐
《金属矿山》
CAS
北大核心
2023年第1期161-171,共11页
并行推进、融合发展是我国推进智能制造的技术路线,云技术和工业互联网是支撑新一代智能制造的基础。提出了基于工业互联网的露天矿数字孪生建模系统和方法,能够实现采矿一块屏,对地质、测量、设计、到采矿生产环节的生产、安全、设备...
并行推进、融合发展是我国推进智能制造的技术路线,云技术和工业互联网是支撑新一代智能制造的基础。提出了基于工业互联网的露天矿数字孪生建模系统和方法,能够实现采矿一块屏,对地质、测量、设计、到采矿生产环节的生产、安全、设备能耗、铁运生产等方面进行一体化集成,所有采矿生产过程都可以通过露天矿数字孪生模型完成,最终形成智慧矿山整体解决方案。露天矿数字孪生是以工业互联网为基础基于现实世界露天矿采场而创建的虚拟世界的模型,包括端、边、网、云4层系统,结合采场基础设施、采矿设备以及生产运行数据与三维数字地质系统,呈现三维露天矿采场。通过在鞍钢矿业齐大山铁矿为期1 a的示范应用,推动了管理体制变革,突破了传统层级管理架构,实现了垂直管理,提高了管理效率,在生产组织环节,实现了数据融合应用、业务融合系统,生产管理效率提升了30%以上,直接经济效益2920万元,为增强企业竞争力提供了有力支撑。
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关键词
露天矿
工业互联网
数字孪生
智慧矿山
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职称材料
基于SSD算法的矿用电铲铲斗健康监测方法
被引量：
2
2
作者
姚江
王智强
+5 位作者
李忠华
马连成
薛印波
李晓亮
翟磊
王凯富
《中国矿业》
2023年第8期80-88,共9页
矿用电铲是露天矿生产作业过程中的重要采掘装备,铲斗上各部件脱落在电铲工作过程中时有发生,且不易被及时发现。这些部件如果随着矿石进入下游破碎环节,很容易引起破碎机损坏,造成生产线停机维修,导致巨大的经济损失。目前,对于铲斗部...
矿用电铲是露天矿生产作业过程中的重要采掘装备,铲斗上各部件脱落在电铲工作过程中时有发生,且不易被及时发现。这些部件如果随着矿石进入下游破碎环节,很容易引起破碎机损坏,造成生产线停机维修,导致巨大的经济损失。目前,对于铲斗部件脱落的监视主要还是依靠电铲司机目视判断,这种方式效率低、准确性差、分散司机的精力。基于深度学习和机器视觉技术,研究了一种电铲铲斗健康监测方法,以快速准确地完成铲斗部件脱落监测,并设计了相应的监测系统。在SSD预处理模型的基础上对模型进行了优化和训练,在电铲铲斗大臂上安装工业相机,采集图像并输入驾驶室一体机,一体机调用训练模型,结合机器视觉技术监测铲斗部件是否脱落。在鞍钢矿业齐大山铁矿对监测方法进行了为期半年的准确性验证,准确率达到90%以上。研究结果表明,该方法能够实时监测电铲铲斗部件脱落,解决了传统方法只能靠人眼识别的问题,减轻了劳动强度,减少了非必要停工,保证连续生产。
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关键词
矿用电铲
健康监测
深度学习
机器视觉
SSD
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职称材料
题名
基于工业互联网的露天矿数字孪生建模系统和方法
被引量：
19
1
作者
姚江
王智强
侯卫钢
毛明革
王润
李璐
机构
东北大学资源与土木工程学院
沈阳中科奥维科技股份有限公司
鞍钢集团矿业设计研究院
有限公司
鞍钢集团矿业
有限公司
出处
《金属矿山》
CAS
北大核心
2023年第1期161-171,共11页
基金
国家自然科学基金项目(编号:51674063)。
文摘
并行推进、融合发展是我国推进智能制造的技术路线,云技术和工业互联网是支撑新一代智能制造的基础。提出了基于工业互联网的露天矿数字孪生建模系统和方法,能够实现采矿一块屏,对地质、测量、设计、到采矿生产环节的生产、安全、设备能耗、铁运生产等方面进行一体化集成,所有采矿生产过程都可以通过露天矿数字孪生模型完成,最终形成智慧矿山整体解决方案。露天矿数字孪生是以工业互联网为基础基于现实世界露天矿采场而创建的虚拟世界的模型,包括端、边、网、云4层系统,结合采场基础设施、采矿设备以及生产运行数据与三维数字地质系统,呈现三维露天矿采场。通过在鞍钢矿业齐大山铁矿为期1 a的示范应用,推动了管理体制变革,突破了传统层级管理架构,实现了垂直管理,提高了管理效率,在生产组织环节,实现了数据融合应用、业务融合系统,生产管理效率提升了30%以上,直接经济效益2920万元,为增强企业竞争力提供了有力支撑。
关键词
露天矿
工业互联网
数字孪生
智慧矿山
Keywords
open-pit mine
industrial internet
digital twin
smart mine
分类号
TD67 [矿业工程—矿山机电]
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职称材料
题名
基于SSD算法的矿用电铲铲斗健康监测方法
被引量：
2
2
作者
姚江
王智强
李忠华
马连成
薛印波
李晓亮
翟磊
王凯富
机构
东北大学资源与土木工程学院
沈阳中科奥维科技股份有限公司
鞍钢集团矿业
有限公司
出处
《中国矿业》
2023年第8期80-88,共9页
文摘
矿用电铲是露天矿生产作业过程中的重要采掘装备,铲斗上各部件脱落在电铲工作过程中时有发生,且不易被及时发现。这些部件如果随着矿石进入下游破碎环节,很容易引起破碎机损坏,造成生产线停机维修,导致巨大的经济损失。目前,对于铲斗部件脱落的监视主要还是依靠电铲司机目视判断,这种方式效率低、准确性差、分散司机的精力。基于深度学习和机器视觉技术,研究了一种电铲铲斗健康监测方法,以快速准确地完成铲斗部件脱落监测,并设计了相应的监测系统。在SSD预处理模型的基础上对模型进行了优化和训练,在电铲铲斗大臂上安装工业相机,采集图像并输入驾驶室一体机,一体机调用训练模型,结合机器视觉技术监测铲斗部件是否脱落。在鞍钢矿业齐大山铁矿对监测方法进行了为期半年的准确性验证,准确率达到90%以上。研究结果表明,该方法能够实时监测电铲铲斗部件脱落,解决了传统方法只能靠人眼识别的问题,减轻了劳动强度,减少了非必要停工,保证连续生产。
关键词
矿用电铲
健康监测
深度学习
机器视觉
SSD
Keywords
mining electric shovel
health monitoring
deep learning
machine vision
SSD
分类号
TD76 [矿业工程—矿井通风与安全]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于工业互联网的露天矿数字孪生建模系统和方法
姚江
王智强
侯卫钢
毛明革
王润
李璐
《金属矿山》
CAS
北大核心
2023
19
在线阅读
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职称材料
2
基于SSD算法的矿用电铲铲斗健康监测方法
姚江
王智强
李忠华
马连成
薛印波
李晓亮
翟磊
王凯富
《中国矿业》
2023
2
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职称材料
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