0 引 言
煤炭是我国主要能源和重要工业原材料。煤炭在我国一次能源生产和消费结构中，占比一直保持在70%和60%左右[1]。据预测，到2050年煤炭在我国一次能源消费结构中比例还将保持在40%左右[2]。因此，煤炭开采技术一直受到许多企业和高校的重视。每一个时代技术的进步和革新，都会在煤炭开采技术中得到应用，截至目前，主要经历了人力、炮采、普采和综采等发展阶段[3-4]。与此相对应，近年来我国煤矿安全也取得了历史最好的成绩。但由于我国煤矿开采作业环境恶劣和开采条件危险，导致煤炭开采对机器替代人有天然的需求。随着以综采成套装备的技术进步作为支撑的煤炭安全高效绿色开采技术的发展，致使数字化、信息化、自动化、智能化技术、先进制造和装备技术与煤炭开采技术达到深度融合，使得煤矿实现智能化无人开采成为可能[5-6]。
2014年以来，我国煤矿智能化建设已经突破了多项关键技术，分别在薄煤层、中厚煤层、大采高及特厚煤层综放智能化开采技术与装备等方面取得了多项成果，建成陕煤黄陵矿业公司一号煤矿等智能化开采示范矿井[7-8]，然而由于受通信技术和井下复杂环境的约束，传输速率、设备互联和带宽一直以来都无法得到质的突破，进而制约着综采智能化的发展。5G技术的到来，极大地催化了云计算、大数据和人工智能等技术的发展，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升[9-11]，同样也影响着煤矿智能化开采技术的发展，为有效解决上述制约因素提供了技术支撑，因此探索5G时代煤矿智能化无人开采技术具有重要的现实意义。
1 智能化开采技术现状
1.1 发展历程
2014年陕煤集团黄陵矿业一号煤矿率先在1001工作面实现了“有人安全巡视，无人跟机作业”智能化无人开采，地面远程操控采煤常态化运行[12]。2015年5月19日，原国家安全生产监督管理总局在黄陵矿业公司召开了“全国煤矿自动化现场会”，向全国煤炭管理部门及企业推广该项技术。随后，煤矿智能化开采进入一个快速发展时期，众多煤矿企业、科研院所与高校都将智能化开采技术作为科研攻关和推广实施的重点。2016年5月28日，原国家安全生产监督管理总局与陕煤黄陵矿业集团成立煤矿智能化开采技术创新中心，开展煤矿智能化技术集成创新和技术推广。2018年8月6日，山东能源新矿集团与新松公司合作，联合成立了新松矿业机器人研究院。2019年1月2日，国家煤矿安全监察局发布《煤矿机器人重点研发目录》，规范了煤矿机器人的研究重点和功能要求。随后应急管理部成立了“煤矿机器人协同推进中心”。1月26日，兖矿集团牵头成了煤矿智能开采试验中心。4月22日，山西省政府牵头成立了中国智慧矿山联盟。5月15日，山东能源集团成立山东省煤矿智能开采工程实验室。7月6日，中国煤炭科工集团成立了智能矿山研究院。7月7日，中国煤炭学会和中国煤炭科工集团发起成立了煤矿智能化技术创新联盟。2019年11月23日，国家煤矿机器人协同创新中心成立。至此智能化开采进入规划化、体系化发展阶段。截至2019年年底，我国智能化工作面已经达到200多个。
与此相对应，国家顶层设计也相继出台一系列支持性文件，国家“十三五”规划已将“加快推进煤炭无人开采”为国家能源发展重大工程。国家发改委《能源技术革命创新行动计划(2016—2030)》中指出“提升煤炭开采效率和智能化水平，研发智能化工作面等技术，到2030年重点矿区基本实现工作面无人化”。在地方，贵州、山东、云南、河南、山西等省份相继出台了各自的引导激励政策，积极推动煤矿企业开展智能化建设。
1.2 智能化开采技术存在问题分析
智能化无人综采技术主要是指以智能化控制系统为核心，以可视化远程监控为手段，通过一定的作业工序和规范，将赋有感知、挖掘、预测和推理决策能力的液压支架、采煤机和刮板输送机等综采设备有机集成，实现高质量采煤过程的开采技术[13-15]。然而受制于通信技术、地质条件、采煤工艺、控制技术与装备制造等各种因素的影响，智能化无人综采技术在应用推广过程中存在许多亟待解决的问题，详细表述如下：
1)工作面自动找直技术。制约原因：①惯导长时间运行致使陀螺仪与加速计的累积误差不断增大；②当前采煤机的位置、姿态等多种监测数据精度较低，尚不能满足智能开采技术的相关需求；③采煤机、刮板输送机和液压支架等设备的反应时间、通信延迟时间及复杂环境下设备联动协同性，难以满足综采智能化开采的要求。
2)复杂环境下的高清晰可视化技术。制约原因：①视频受摄像头位置、光照度、水雾、煤尘等方面的限制，不能真正实现井下目标状态和行为的分析，比如运动方向、方式、目标的复合或离散，进而不能对异常行为进行捕捉和预警，开采过程仍过多依赖于操作人员经验与主观判断，缺乏客观依据；②受带宽和大数据计算影响，无法对多源图像进行融合关联，无法对图像序列进行理解，无法生成图像视频语义的文件，无法实现全空间沉浸式视频监控技术，从而制约了视频驱动的智能化开采技术的实现。
3)煤炭开采多场动态信息融合的4D透明地质构建技术。制约原因：①受制于相关装备与探测技术的制约，当前煤炭地质条件探测数据的精度、可靠性和时效性等仍不能满足工程应用要求，如何通过数据融合，构建最接近现实地质的虚拟数字化3D透明地质是目前主要的问题之一；②随着生产活动的进行，煤炭开采多场信息都在实时发生一些变化，如何构建能够实时动态推演的4D透明地质构建技术，是目前一个主要的挑战。
4)煤岩自动识别及智能截割技术。制约原因：①尽管已经有红外线、同位素和雷达探测等20多种煤岩传感机理和系统，但由于井下煤岩条件复杂，干扰因素众多，当前很多煤岩识别研究均未成功地应用于实际工程中；②信息反馈具有一定的滞后性，记忆割煤人工干预比较频繁，难以实现真正自动化智能化开采，只适用于煤层走向平缓、无断层的工作面，很难适应复杂地质条件。
5)高质量传感器研制与多传感器数据融合技术。制约原因：综采工作面属于复杂环境，因此智能化开采需要采集矿压、瓦斯、通风、设备等各类信息，需要布置大量的传感器，然而受传感器精度、布置方式及通信手段的局限性，当前传感器种类、精度、智能性都有较大的局限性，难以满足智能化无人开采安全保障对数据的要求，从而限制了“由数据驱动技术，多视角全息安全感知”的构想。
6)采矿工艺智能化技术。制约原因：①由于当前通信带宽和实时性的限制，导致信息处理能力不强，设备状态信息上传较少，同时控制信息又具有较大的滞后性，导致无法实时获取设备的位置、姿态等信息，从而限制了采矿工艺设备之间的智能协调联动；②由于缺乏生产环境感知和大数据融合分析，限制了综采装备在作业流程中的协同控制、自适应及流程再造等方面的智能化控制与决策。
7)煤炭智能化开采的微服务系统平台架构。制约原因：煤炭开采作为一个传统行业，在信息化建设过程中，煤矿桌面应用、Web应用、分布式网络应用等多种系统并存，呈现出应用复杂、系统兼容性和可靠性差等特性，必须针对不同应用和需求，突破传统系统架构建设体系思想，研究建立相应的业务模型，实现业务组件化、服务化和去中心化，极力构建安全、可靠、业务高内聚松耦合的微服务系统平台架构。
8)危险源智能感知与预警技术。制约原因：井下开采存在顶板、瓦斯、水、火、粉尘等多种灾害，目前均已实现了实时监测，但受制于灾害发生机理不明确，监测数据类型单一、精度低和可靠性差，致使井下危险源感知、识别、预警和控制等方面存在较多的技术壁垒。
综上所述，制约上述技术发展的核心问题主要表现在数据传输的带宽、设备控制的即时性和多元数据融合智能分析等方面，5G技术的到来，为解决这些问题提供了一个有效的技术手段，亟待深度探索5G技术在煤矿智能化无人开采中的应用。
2 基于5G技术的煤矿智能化开采技术优势
2.1 通信技术发展与煤矿开采的关系
随着科技进步和社会发展，煤炭行业一直致力于开采技术的探索与实践，生产方式由人工向机械化、自动化和智能化不断进步，而每一次开采技术的升级都受到同时代通信技术的影响，且通信技术对开采技术的介入由小到大，逐渐从简单语音通话发展到万物互联、智能化无人开采多源数据传输、融合与控制阶段，具体关联见表1，相关技术也由最初的引进、集成提升到自主创新。
表1 通信技术发展阶段与煤炭开采关系对应情况
Table 1 Correspondence situation between communication technology development stage and coal mining
1980—1990年1990—2000年2010—2020年2020年以后语音通话短信、上网智能手机智能社会1G2G～3G4G5G模拟通信模拟通信数字通信数字通信炮采、普采普采、综采半自动化综采自动化智能化无人开采小中大融合
从1G到4G，移动通信技术的核心业务是人与人之间的通信，但是到了5G，其应对的场景主要为eMBB、mMTC和URLLC，这几种场景特性不仅覆盖了高带宽、低延时等传统应用需求，而且还能满足工业环境下的设备互联和远程交互应用需求[16-17]。
5G技术的发展激发着物联网技术的发展，物联网技术的发展则促进着大数据的发展，大数据的发展则带动着云计算和人工智能发展，而云计算和人工智能的发展又需要5G技术提供传输通道，总之未来必然是以云计算和人工智能为工具，深度挖掘大数据知识，以5G技术为高速通道，实现万物智能互联互通，5G技术与云计算、大数据、人工智能等技术深度融合，汇聚成5G技术生态，将成为各行各业升级转型的关键基础设施。
2.2 基于5G技术的智能化开采发展趋势
采煤技术是煤矿生产的核心技术，核心技术的突破必将带动煤矿生产建设关键技术及相关技术的进步[18-19]。利用5G技术生态，可以促进智能化无人开采技术快速发展，其重点突破的方向主要包括基于视频识别和多元数据融合的自主感知、精准定位与智能导航。需要重点攻关的主要核心技术与5G技术需求见表2。
通过表2可以看出，5G技术的到来，对煤矿智能化开采发展有着很强的支撑作用：
表2 煤矿生产核心技术与5G技术生态需求关联性
Table 2 Correlation matrix of core technology for coal production and 5G technology requirement
项目大带宽泛在万物互联低时延高可靠灵活弹性网络架构5G技术生态圈地质条件超前精细探测—√——√多源勘探数据融合的4D透明地质重构√√—√√开采条件实时预测与处置√√√√√设备精准定位与姿态精准感知√√√√√复杂环境条件下的视频识别与控制√—√√√大数据处理与知识挖掘√√—√√工作面生产工况和指挥的全息感知√√√√√面向煤矿智能化开采的微服务体系架构———√√
注：“√”代表有关联性。
1)大带宽和泛在万物互联。井下综采工作面和掘进工作面都属于局部受限空间和复杂环境，只有在5G环境下部署和泛在互联海量传感器，才能使获取数据的类型更多样，数据量更大；才能部署高清摄像头，获取超高清视频，进而为分析人的不安全行为、工作面作业环境、4D透明地质和设备工作状态等提供数据基础，为智能决策和控制奠定基础。
2)低时延高可靠是5G最主要的关键能力之一，煤矿采煤机的运行过程中，采煤机的姿态、速度、煤岩识别等一系列判定和动作都需要在一定的逻辑控制序列中瞬间完成，空口时延和端对端时延要达到毫秒级，同时要具备高可靠性，而5G的低时延高可靠特性可以使设备远程控制更实时、更精确、更可靠，实现设备的智能联动。
3)不同行业应用对网络的移动性、时延性和可靠性等要求有时是不同的，5G网络可以依据切片技术将物理网络分割为多个逻辑独立的虚拟网络，用以适应煤炭智能化开采中各种特定的应用场景，并且可以利用移动边缘计算技术，将煤矿井下各类传感器数据融合预警分析服务和控制服务“下沉”到数据源边缘地带，在边缘节点处实现对数据的分析和对设备的控制，使分析更加高效和智能，实现网络的低延时、高可靠，实现业务功能的去中心化。
3 基于5G技术的智能化开采关键技术应用探索
截至目前，5G技术已经在煤矿得到初步应用，2019年11月18日，阳煤集团新元煤矿成功部署井下5G基站并进行组网应用，实现了矿井主巷道、运输巷道的5G覆盖。实践证明了5G技术在煤矿应用的可行性。但目前各参数距离5G标准还有一段距离，仅属于5G技术应用的初级阶段，仍需要更深入的探索。
通过5G技术生态，可以实现对工作面地质高维数据、工作面环境监测多元数据、高清视频监控等海量复杂数据的深入融合和挖掘，可以推动智能化开采设备的感知、学习、推理和自适应，由此衍生出一些新的关键技术和生产管理模式亟待探索。
3.1 构建基于边缘计算+云计算相结合的管控模式
计算分析一般分为集中式和分布式2种，当前的云计算属于集中式计算，而边缘计算属于分布式计算。二者都属于常用的大数据计算分析方式，区别于云计算，在边缘计算的应用场景中，数据无需传输到云端进行集中处理，而是在边缘侧就能解决，在智能化开采中，如不安全行为、煤岩识别等AI模型训练等对计算资源需求较大和实时性要求不高的计算分析任务，可以通过云计算进行解决，而对于如传感器预警、设备管控一类对延迟处理敏感、计算资源要求低的计算分析任务，可直接在终端设备和网络边缘就近分析处理。相对于传统的云平台集中处理，边缘计算+云计算的管控平台，更符合智能化开采中工业自动化特性，使管控更实时稳定可靠，效率更高[20]。
3.2 4D-GIS透明地质构建和实时更新及推演技术
透明地质的构建，需要海量探测数据与高性能智能计算分析，基于5G万物互联、大带宽特性以及相关人工智能算法，可以将井下各类装备信息和海量探测数据进行实时采集和传输，并按照智能化煤矿空间数据标准规范，构建井下地质信息与采掘信息的三维模型与实时关联技术，实现将矿井的地理信息与采掘工程信息统一，进而实现4D-GIS透明地质的构建。同时能够依据井下采掘活动和实时环境等信息，确保采掘活动能够按照既定路线和方向进行，还可依据各类灾害信息，实现矿井应急演练等活动的虚拟推演。
3.3 工作面自动找直技术
实现工作面自动找直，需要获取和控制采煤机、液压支架、刮板输入机等信息，达到“三直两平”的标准，在5G技术条件下，应该研究一种多传感器融合的精确定位方法，结合惯性导航、地磁导航、多传感器修正和自组网定位等技术，构建面向5G的井下异构融合一体化定位服务系统。同时可以结合4D-GIS透明地质实现综采成套设备的实时协同联动，达到采煤机位置误差小于5 cm，300 m工作面范围内，最大直线控制误差小于20 cm，采煤机滚筒摇臂最小调节分辨率为25 mm。
3.4 复杂环境下的高清视频实现与深度利用技术
综采工作面是一个高度复杂的受限空间，在采煤期间，采煤机滚筒割煤、刮板输送机装煤、片帮冒顶等都会产生较大的粉尘，为防止粉尘，通常又会采用注水和喷雾等措施，因此导致综采工作面是一个尘、雾、强光组成的复杂环境，可见光图像质量较差，为此应采用穿透能力较强的毫米波雷达和红外+可见光多种模式条件下图像融合的方式获取井下的高清视频，同时对视频采用深度学习等手段，实现对视频的语义理解，进而实现视频驱动的智能化开采。
3.5 煤矿井下环境感知及安全管控系统关键技术
基于5G万物互联技术，搭建井下安全生产环境感知平台，解决当前环境感知精度低、各系统之间联系性差、难以实现安全监测互联互通的问题。同时研发智能通风、排水、降(防)尘、防火和微震监测系统安全管控关键技术，明确工作面重点区域安全防控等级，实现瓦斯、矿压、顶板、水、火和粉尘灾害及供电安全多维度、全方位、精准感知和安全管控，实现智能化开发的本质安全。
4 结 论
1)详细阐述了智能化开采的发展历程，系统分析并总结了当前智能化开采建设过程中工作面自动找直、复杂环境下的高清晰可视化、煤炭开采多场动态信息融合的4D透明地质构建等8个方面技术存在的问题，总结了制约上述技术发展的核心问题在于数据传输的带宽、设备控制的即时性和多元数据融合智能分析等方面，明确了5G技术生态是解决上述问题的有效技术手段。
2)分析了移动通信技术发展与煤矿开采的相互关系，并从5G技术eMBB、mMTC和URLLC三大特性，针对性地研究了5G技术在智能化开采中的适应性和优势。通过构建当前智能化煤矿开采核心技术与5G技术生态圈的关联矩阵，分析了5G技术在智能化开采中的重要性，明确了5G技术生态必将赋能于智能开采，是煤矿高质量发展的必然选择。
3)5G技术为核心的技术生态不断成熟，将促进大数据、云计算、人工智能等多种技术在煤矿领域的深入应用，从而衍生出包括生产管控模式、数据融合、环境感知等一系列新的关键技术和生产管理模式，笔者初步探讨了5G技术生态在智能化开采的5个关键应用，力求为煤矿智能化开采提供一种可行的解决方案，助推智能煤矿的建设。
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