基于数据挖掘技术，构建煤矿智能精准开采系统。

简介：
煤矿综采自动化技术的研发正日益完善，然而，由于自动化综采工作面所采用的采煤工艺极具复杂性，智能化系统规模庞大，且各设备所处的作业条件也呈现出多样性。 值得注意的是，在各自动化子系统之间存在着大量信息断层现象，现有的综采自动化设备与系统之间缺乏有效的互联互通，导致数据可利用率偏低。 为在海量、嘈杂、模糊以及随机的实际数据中，有效提取并挖掘出其蕴含的内在控制机制以及生产决策方面的潜在价值，我们亟需探究如何通过深度数据挖掘来实现对综采自动化系统的精准开采。 依托于数据挖掘技术对建立的开采模型所进行的融合数据分析，并结合实时工况数据以及各传感器采集到的实际控制反馈信息，我们能够进行智能开采模型算法的深度学习和控制算法的迭代优化。 随着数据挖掘技术的持续进步和优化，它不断地改进控制参数和控制策略算法分析能力，从而显著增强了系统和装备的分析决策功能，最终将其转化为精确的开采决策方案，从而极大地提升了综采工作面整体的智能化水平。