煤炭行业报告：矿山智能化。

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简介：
截至 2019 年底，中国已建成约 200 个不同程度的智能化煤矿工作面，从而能够有效实现采矿过程中的少人化运营。对于全国现有超过 5000 个煤矿，以及满足智慧煤矿要求的八大系统平台，以及对智能开采无人化操作的需求而言，这些方面均处于初步发展的阶段。 3.1、顶层设计不断完善，并陆续发布实施细则。根据从 2015 年至今近 5 年的实践经验来看，当前的智能化建设工作面临着研发进度未能完全跟上企业发展需求、缺乏统一的智能化建设技术标准和规范、技术装备保障力度不足、研发平台建设尚不完善、以及高端人才资源相对匮乏等挑战。因此，亟需研究并制定煤矿智能化发展行动计划，同时鼓励地方政府积极研究并制定相应的煤矿智能化发展规划，并给予煤炭企业充分的支持以推动其制定和实施切实可行的煤矿智能化发展方案。目前，已经有山东、贵州、河南、山西等多个省份已经开始...

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客服

煤炭行业报告：智能煤矿发展

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本报告聚焦于智能煤矿的发展趋势与挑战，涵盖技术应用、经济效益及未来前景等多方面内容，为煤炭行业的智能化转型提供参考。截至2019年底，全国已建成约200个不同智能化程度的采煤工作面，实现了少人化开采的目标。然而，在面对全国5000多处煤矿以及智慧矿山建设所需的八大系统平台及智能开采无人化的标准要求时，从数量和智能化水平来看仍处于初级阶段。自2015年以来，经过近五年的实践发现，当前的智能化建设项目存在研发滞后于企业需求、技术规范与标准缺失、装备保障不足、研究平台不完善以及高端人才短缺等问题。为此，需要制定煤矿智能化发展的行动计划，并鼓励地方政府和煤炭企业分别编制相应的规划及实施方案。目前已有山东、贵州、河南和山西四省在这方面取得了进展。

煤炭行业深度报告：能源转型背景下新周期展望（2021）（40页）.pdf

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本报告深入分析了在能源转型的大背景下，煤炭行业的现状、挑战与机遇，并预测未来发展趋势和周期性变化。全文共40页。煤炭行业深度报告：能源结构调整下的新周期（2021），共40页。这份报告深入分析了在当前能源结构转型背景下，中国煤炭行业的最新发展趋势、面临的挑战以及未来机遇。通过对政策环境变化、市场需求变动和技术进步等方面的综合考量，为投资者和业内专业人士提供了全面的行业洞察与战略建议。

智能矿山技术.ppt

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本演示文稿探讨了智能矿山技术的应用与发展，包括自动化采矿设备、数据分析与优化、安全监控系统等关键领域。智慧矿山技术是指通过信息技术、自动化技术和人工智能的融合应用来实现矿山生产的智能化、信息化与自动化。这一领域的发展历程可以分为原始阶段、机械化阶段、数字化信息化阶段以及当前正在发展的智慧化阶段。在原始开采时期，人们主要依靠手工和简单工具进行采掘活动，生产效率极低且依赖大量人力。到了机械化阶段，随着机械设备的广泛应用及爆破技术的进步，矿山作业效率显著提升，并且大大减少了对人工的需求。进入数字化信息化阶段后，在计算机技术和网络通信快速发展的背景下，“两化融合”、“三网合一”等措施成为推动煤矿业转型的关键步骤。“数字化”的核心在于将书面信息转化为可处理的数字形式；“信息化”则侧重于实现数据的有效传输与展示。这一时期，矿山开始利用三维测控技术、矿体空间化及可视化管理手段来提升生产力。目前处于智慧化阶段的发展前沿，该阶段强调通过互联网、物联网和云计算等先进技术的应用使矿山系统具备类似人类的智能决策能力。“无人”操作成为衡量是否进入智能化时代的标准之一。这不仅涉及数据采集与传输系统的优化升级，还涵盖了信息处理技术向更高层次迈进的目标。数字化矿山的概念指的是利用信息技术对整个矿区进行建模，并实现各类型矿产资源管理流程中的自动化和信息化改造。其主要目标在于创建一个安全、高效且可持续发展的矿业生态体系。具体而言，建设数字化矿山需要建立一套包括多源数据采集系统、高速宽带网络传输平台以及综合自动化控制系统在内的基础设施框架，同时还需要开发能够支持四维时空地理信息系统等高新技术的数据处理与可视化展现工具以达成透明管理的目标。智慧矿山技术的应用为提升矿区安全管理水平、提高生产效率及促进产业可持续发展提供了强有力的技术支撑。然而，在推进这一进程的同时也面临着诸如数据保护、网络安全以及持续技术创新等方面的挑战，因此需要矿山企业加强研发投入和人才培养力度，确保能够及时应对这些潜在问题并推动相关基础设施的建设与完善。

智慧矿山设计理念在露天煤矿的应用创新

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本研究聚焦于将智慧矿山设计概念应用于露天煤矿开采中，探讨技术创新与实践应用，推动行业智能化发展。在智慧矿山建设过程中，由于缺乏总体规划而存在诸多不足。本段落全面分析了智慧矿山发展的现状及存在的问题，并以信息与数据为主要研究内容，围绕生产核心业务主线展开探讨。结合工业大数据和多维虚拟现实平台技术，提出了一种旨在实现矿山各类数据自我增值的总体架构方案。

华为矿山智能化及矿山大模型应用实例白皮书.pdf

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本白皮书深入探讨了华为在矿山智能化领域的创新实践与技术突破，并分享了一系列基于矿山大模型的应用案例。通过集成先进的ICT解决方案，华为助力矿业实现高效、安全和可持续发展，推动行业智能化转型。华为矿山智能化暨矿山大模型最佳实践白皮书详细介绍了公司在矿山领域的技术创新与应用成果，包括智能解决方案、大数据分析以及人工智能技术在提升矿产资源开采效率和安全水平方面的具体案例和技术细节。该文档旨在分享华为的最新研究成果，并为行业内的其他企业提供参考和借鉴。

煤炭矿区节能减排放系统动力学模拟分析

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本研究运用系统动力学方法对煤炭矿区的节能减排效果进行建模与仿真分析，旨在探索优化能源利用效率和减少环境污染的有效策略。本段落以煤炭矿区为研究对象,运用系统动力学模型进行分析，并选取典型煤矿——郑煤超化矿作为案例，对煤炭矿区的节能减排进行了仿真模拟。通过该仿真结果，文章详细探讨了物耗、电耗及原煤消耗这三种主要能耗类型，以及废水、固废、SO2、烟尘和粉尘五种重要污染物的产生量、治理量与排放量，并系统地阐述了它们与原煤产量之间的关系。研究揭示了煤炭矿区节能减排的主要方向，为制定科学有效的减排措施提供了依据。

山西煤矿DB14执法网协议

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本平台为山西省内煤矿企业量身打造的专业法律合规网站，依据DB14地方标准提供全面的法规咨询与服务，致力于推动煤炭行业健康可持续发展。在现代煤矿管理实践中，确保安全生产是首要任务。为此，山西省推出了一项重要的地方标准——《煤矿DB14执法网协议》，该协议旨在规范煤矿安全监管与决策支持系统的运行，并构成其核心组成部分。鉴于煤炭资源对社会经济发展的重要性日益凸显，加强对煤矿安全生产的管理已成为必然趋势。通过运用现代网络技术和信息管理系统，《煤矿DB14执法网协议》显著提升了煤矿的安全监督效率。其中，强调了通信协议栈的作用。作为网络通讯的基础架构，它确保数据在网络中的稳定传输和交互。在《煤矿DB14执法网协议》中，可能会涉及到广泛使用的TCP/IP协议，涵盖了从物理层到应用层的多个层次，保障了信息的有效交换与处理。该标准还详细规定了数据元素及文件规则的重要性。通过明确命名规范、编码格式、传输方式和解析方法等细节，不同系统间的数据交互问题得到了妥善解决，从而提高了数据分析的准确性和效率。这对于实时监控井下作业情况、快速应对安全事件以及及时更新产量信息等方面具有重要意义。此外，《煤矿DB14执法网协议》还强调了公用联网信息的重要性。它规定了所有参与网络系统的共享内容，如时间同步标准、设备标识和通信规则等，确保整个系统能够协同工作。基于此基础，煤矿的安全监控系统、井下人员管理系统以及煤炭产量监测系统才能更加精确高效地运行。安全监控系统的联网规范要求提高了对煤矿环境及设备状态的实时数据收集与处理能力，从而增强了预防事故的能力，并将潜在风险扼杀在萌芽阶段。而井下作业人员管理系统的联网信息则着重于人员的安全管理，通过网络化手段实现员工定位、考勤记录和安全培训等信息的有效整合，提升了应对紧急情况的速度。煤炭产量监测系统同样受益于《煤矿DB14执法网协议》的实施。通过对生产量数据进行实时跟踪与报告，确保了决策支持所需的数据准确性，为管理层提供了坚实的基础来优化资源配置和调度安排。此外，《煤矿DB14执法网协议》还包括了一系列规范性附录内容，例如山西省办矿主体代码、行政区划代码等，这些标准体系保证了不同组织间的交流一致性。通过提供统一的数据格式及通信协议，《煤矿DB14执法网协议》极大地提升了自动化水平与决策支持能力。综上所述，《煤矿DB14执法网协议》不仅有助于减少安全事故风险并保障作业人员的安全性，在推动行业规范化管理方面也发挥了积极作用。随着该标准的进一步推广落实，我们有理由相信山西乃至全国范围内的煤矿安全生产工作将迎来新的发展阶段，并为国家能源安全和经济发展做出更大贡献。

煤炭行业投资效益评估体系探究

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本研究聚焦于构建和优化针对煤炭行业的投资效益评估体系，旨在通过科学方法提升该领域的经济效益与可持续发展能力。投资对于煤炭企业来说是进行并购重组及产业转型的重要手段。建立一套完善的企业投资绩效评价体系，并对其进行有效评估，有助于防止企业的过度或不足的投资行为。本段落将介绍构建这一评价体系的作用、意义及相关研究内容，并探讨如何为煤炭企业设计一个合适的投资绩效评价系统。

中国BI商业智能及商务智能行业研究报告

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本报告深入分析了中国BI（Business Intelligence）商业智能行业的现状与趋势，涵盖市场细分、竞争格局及未来发展前景。传统的BI系统采用离线数据分析方式难以满足实时或准实时的需求。通常情况下，在业务日结束后，BI系统会进行统一的查询、计算、分析与展示工作。客户无法即时获取当天的分析结果，这在快速消费品、物流及航空等行业中尤其成为问题，因为这些行业对BI系统的时效性要求较高。实时/准实时BI的目标是实现秒级响应时间。目前，这一领域主要朝三个方向发展：一是通过MPP（大规模并行处理）或大数据架构（如Presto、Impala、SparkSQL和Drill）优化查询性能；二是采用分布式搜索引擎架构（例如Elasticsearch和Solr）；三是使用预计算的分布式OLAP引擎，比如Druid和Kylin。这三种方案分别利用了内存计算、并行处理以及分布式通信等技术手段来提升效率。

煤矿智能开采的新进展-论文

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本文综述了近年来煤矿智能开采领域的最新研究进展和技术突破，涵盖了智能化装备、自动控制系统和安全监测系统等方面的发展动态。智能化开采是推动我国煤炭工业高质量发展的关键技术之一。经过多年的发展与创新实践，目前我国已经形成了四种主要的智能化开采模式：薄煤层及中厚煤层实现无人操作；大采高煤层采用人机环智能耦合高效综采技术；综放工作面则实现了智能化操控，并辅以人工干预进行放煤作业；复杂条件下，则是将智能化与机械化相结合。为解决综合机械装备在开采过程中的智能决策问题，研究人员开发了工作面智能协同控制系统，该系统可以实现采煤机的自适应割煤和自主防碰撞功能，同时通过基于煤炭流量感知的技术来协调包括采煤机、液压支架以及刮板输送机在内的综采设备。此外，这套系统还能有效控制综合开采装备与端头及超前支护之间的联动操作。这些研究成果在多个煤矿的应用中获得了显著成效：例如，在陕北侏罗纪的1.1米厚硬质薄煤层实现了高效的智能化无人化开采；金鸡滩煤矿8米采高综采工作面则通过人机环智能耦合技术达到了高效综合机械化开采的效果；而在9米以上的特厚硬煤层，采用超大采高的方式进行了智能化综放开采。这些成功案例充分展示了我国在煤炭工业领域实施智能化、自动化和高效的生产模式所取得的进展与成就。