说明：
煤炭行业工控系统介绍随着我国矿山事业的发展及安全形势的要求，煤矿对生产过程监控、全矿井生产安全环境监控、生产过程信息综合利用等方面的网路化、自动化和智能化提出了新的要求。希望煤矿井上、井下的各种子系统能在一个统一网络平台上运转，在矿调度室集中监控控制全矿井环境、安全信息、控制矿井机电设备，信息能做到更多的共享和增值。近年来，一些煤矿企业启动了数字矿山建设，在吸收、消化成熟先进信息技术的基础上进行应用创新，在统一的时空框架下，实现“安全生产过程的全面自动化、生产及经营管理的全面信息化、信息资源充分共享，决策支持的智能化”。例如“神东区域自动化系统”、“一网一站”等一批代表矿山行业自动化、信息化前沿技术水平的科研项目建设，大大推动了矿山行业自动化和信息化水平的提高。煤炭工控网络安全风险分析煤炭两化深度融合建设消除了信息孤岛现象，大大促进了信息的互联互通，提高了生产效率，降低了信息获取成本，促进了规范化管理工作。但是，在煤炭信息化建设快速发展的背景下，煤炭板块的网络安全发展速度却远远落后于信息化建设速度。虽然煤炭企业建立了网络安全相关的基本策略，制定了部分网络安全管理制度，完成了基础网络安全保障工作，但由于行业规范、标准缺乏，虽然整体网络安全状况领先于同行业，但是相较于电力、石油石化、烟草等行业，在网络安全管理和技术防护方面，仍然存在较大差距，存在不少工控安全问题，如安全管理制度不健全、办公网和生产网之间缺少安全防护措施等，主要体现管理与运维安全、本体安全、结构安全、行为安全几个方面。智慧矿山工控系统安全防护方案矿山企业工控安全防护主要针对煤矿生产自动化系统，即用于监视和控制煤矿生产过程、监视生产区域环境参数、基于计算机及网络技术的业务系统及智能设备，以及作为基础支撑的通信及数据网络等。矿山企业工控安全防护体系架构设计的目标是基于矿山企业的现实情况，设计具体可落地的系统网络防护措...
说明：
核心安全防护体系设计 （一）感知层安全防护 感知层作为智慧矿山的数据入口，涵盖传感器、智能矿用设备、视频监控终端等，是安全防护的第一道防线。 1. 设备身份认证：对所有接入网络的矿用传感器、PLC控制器、智能巡检机器人等设备，采用“硬件唯一标识+国密算法”进行双向身份认证，杜绝非法设备接入。 2. 终端安全加固：针对井下嵌入式设备，移除冗余端口与服务，安装轻量化工业防火墙，防止设备被恶意篡改或植入恶意代码；定期对设备固件进行安全更新，修复已知漏洞。 3. 异常行为监测：部署终端行为分析系统，实时监控设备的通信频率、数据传输量、操作指令等，一旦发现设备发送异常指令（如非授权启停采矿设备），立即触发告警并阻断操作。 （二）网络层安全防护 网络层是智慧矿山数据传输的核心通道，需实现“分区隔离、精准管控、异常溯源”的防护效果。 1. 网络分区与微隔离：按照“生产控制区、管理信息区、办公区”进行物理或逻辑分区，生产控制区（如井下综采面控制网、提升机控制网）采用独立光纤网络，与管理、办公区之间设置工业防火墙与单向隔离装置，禁止跨区非授权访问；在生产控制区内，基于业务场景（如采矿、运输、通风）实现微隔离，限制区域内设备横向通信。 2. 传输加密与冗余：对井下5G、工业以太网传输的数据，采用SM4国密算法进行端到端加密，防止数据在传输过程中被窃取或篡改；关键生产链路（如主井提升机控制链路）部署双链路冗余，避免单一链路故障导致生产中断。 3. 流量监测与溯源：在核心交换机、分区边界部署工业流量分析系统，实时识别异常流量（如大量扫描包、非法协议接入），结合矿山生产业务模型，自动关联异常流量对应的设备与区域，实现攻击行为精准溯源，并生成可视化分析报告。 （三）平台层安全防护 平...
说明：
一、方案核心定位以“数据驱动决策，智能赋能安全高效生产”为核心，融合5G、物联网、AI、数字孪生、大数据等技术，构建覆盖煤矿“地质勘探-井下开采-运输提升-洗选加工-安全监管-运营管理”全流程的“智慧大脑”。通过汇聚全链路数据、构建智能分析模型，实现从“经验决策”到“数据决策”的转变，最终达成“少人则安、无人则安”与产能效率双提升的目标。二、智慧煤矿大脑核心架构智慧煤矿大脑采用“1个中枢平台+6大智能中枢+N类业务应用”的架构，实现数据、算法、应用的深度协同。（一）1个中枢平台：煤矿数据智能中枢作为“大脑”的核心载体，承担数据汇聚、算法管理、能力输出的功能，是全矿智能应用的基础。1. 数据汇聚层：打通“井下-地面”“生产-管理”的数据壁垒，实时接入三类核心数据：◦ 感知数据：井下瓦斯、温度、粉尘等环境数据，采煤机、液压支架等设备运行数据，人员UWB定位数据；◦ 业务数据：生产计划、设备台账、维护记录、洗煤质量数据；◦ 模型数据：地质三维模型、数字孪生场景数据、AI算法训练数据。2. 算法引擎层：内置煤矿专属AI算法库，包括设备故障预测、瓦斯风险预警、产能优化、人员行为分析等核心算法，支持算法的迭代训练与灵活调用。3. 能力输出层：通过API接口将数据服务、算法能力输出至各业务系统，实现“中枢统一调度，应用按需调用”。（二）6大智能中枢：聚焦核心业务场景基于数据智能中枢的能力，针对煤矿关键业务环节，构建6大专业化智能中枢，实现场景化智能决策。1. 地质智能中枢：精准掌握“地下家底”• 核心功能：基于三维地震勘探、钻探数据，构建动态更新的煤层地质模型，通过AI算法预测煤层厚度、地质构造（如断层、涌水点）；• 价值：提前识别开采禁区，优化采煤工作面布置，避免因地质未知导致的设备损坏或涌水事故，开采规划准确率提升40%。2. 开采智能中枢：实现“无人化采煤”• 核心功能：实时接收综...
说明：
一、方案核心定位 以“安全为基、效率为要、绿色为魂”为核心，融合5G、物联网（IoT）、人工智能（AI）、大数据、数字孪生等技术，打通矿山“地质勘探-采矿生产-运输提升-洗选加工-安全监管-运营管理”全流程数据链路，构建“少人化、无人化、智能化”的新型矿山运营模式，实现安全风险降低、生产效率提升与绿色低碳发展的多重目标。 二、核心系统架构设计 （一）数字孪生矿山底座 作为智慧矿山的“数字骨架”，基于高精度地质建模技术（如三维地震勘探、无人机测绘），构建1:1还原矿山地表、井下巷道、煤层分布、设备位置的三维数字模型。实时接入井下传感器、智能设备的运行数据（如瓦斯浓度、设备温度、开采量），实现“井下实景-数字模型-数据看板”的实时同步，为生产调度、风险预警提供可视化决策支撑。 （二）五大核心智能应用系统 1. 智能采矿系统 • 无人综采工作面：在井下综采面部署智能采煤机、液压支架、刮板输送机，通过5G+边缘计算实现设备协同控制，无需人员现场操作，由地面调度中心远程监控开采过程，开采效率提升30%以上。 • 智能掘进系统：采用悬臂式掘进机+临时支护机器人组合，搭配激光导向与AI视觉识别技术，自动完成巷道切割、支护作业，减少掘进面人员数量，降低顶板坍塌风险。 2. 智能运输与提升系统 • 井下无人运输：井下运输巷部署无人驾驶矿用卡车、智能轨道机车，基于UWB定位与路径规划算法，自动完成“工作面-井底车场”的煤炭转运，避免人员在狭窄巷道内作业。 • 智能主井提升：主井提升机搭载AI故障预测模型，实时分析电机电流、钢丝绳张力等参数，提前预警轴承磨损、钢丝绳疲劳等故障；通过智能负载调节，提升效率提升15%，能耗降低8%。 3. 智能安全监管系统 • 全方位环境...
说明：
一、方案核心定位 以“物理实体数字化、数字空间智能化”为核心，通过三维建模、数据采集、仿真分析等技术，构建与物理对象1:1映射的数字孪生体，实现“实时感知-动态模拟-精准预测-优化决策”的全生命周期管理，为工业制造、城市治理、能源矿山等领域提供可视化、可预测、可调控的智能运营支撑。 二、核心技术架构与实施流程 （一）“四层两链”技术架构 1. 感知层：数据采集入口 作为数字孪生的“神经末梢”，通过物联网设备实时获取物理对象的状态数据，核心手段包括： • 硬件采集：部署传感器（如温度、压力、振动传感器）、智能仪表、高清摄像头、UWB定位设备，采集物理对象的运行参数、位置信息、环境数据。 • 系统对接：与物理对象关联的业务系统（如ERP、MES、SCADA）对接，获取生产计划、设备台账、操作记录等结构化数据。 2. 模型层：数字孪生核心载体 构建高保真数字孪生体，是连接物理与数字空间的关键，核心步骤包括： • 几何建模：基于CAD、BIM或激光扫描技术，还原物理对象的外形、结构、零部件细节，确保尺寸、材质与物理实体一致（如工业设备的齿轮啮合结构、建筑的梁柱布局）。 • 行为建模：嵌入物理规律与业务逻辑算法（如设备的运动学方程、建筑的能耗计算模型），使数字孪生体可模拟物理对象的运行状态（如机床加工轨迹、桥梁受力形变）。 • 属性建模：为数字孪生体关联实时数据标签（如设备编号、运行温度、维护记录），实现“模型可视、数据可查”。 3. 仿真层：智能分析引擎 通过仿真模拟挖掘数字孪生体的价值，核心能力包括： • 实时同步仿真：将感知层数据实时注入数字孪生体，动态模拟物理对象的运行状态（如工厂产线的实时生产进度、城市交通的车流变化），实现“...
说明：
煤矿作为国家关键基础设施的重点领域，是社会生产和居民生活的物质基础。随着“数字矿山”、“智慧矿山”等先进生产技术和生产模式的发展，煤炭行业与工业互联网的融合及促进已势不可挡。传统的网闸不仅不具备对工业协议解析的能力，其安全性也无法保证，所以部署专业的工业安全隔离与信息交换系统是非常必要的。 本项目是将某煤矿的重大设备感知数据上传至省局数据采集前置机系统，进而上传至国家煤矿安全监察局，因省局数据采集前置系统、国家煤矿安全监察局都为IT网络，直接将煤矿内网感知数据接入IT网络会有黑客入侵风险，另煤矿重大设备感知数据流均为工业数据流，而传统网闸不具备对工业协议解析的能力，因此要使用工业安全隔离与信息交换系统。 煤矿现场环境复杂，在工业环网上包含井上、井下一些系统，此次煤矿项目主要接入重大设备感知数据源的数据，包含主通风机监控系统、矿井排水监控系统、立井提升监控系统、斜井提升监控系统、空压机监控系统等，如图： 确认所需指标数据为DCS、SCADA中的点位数据，用捷普工业安全隔离与信息交换系统获取到对应指标数据，经过安全处理摆渡到捷普工业安全隔离与信息交换系统的外网侧，外网侧为前置机推送数据；满足国家煤矿安全监察局要求数据按国家煤矿安全监察局要求格式上传，上传后满足国家煤矿安全监察局的要求，受到了客户的高度肯定。 数据稳定上传捷普安全隔离与信息交换系统为了符合工业现场生产的连续性及稳定性在软件上进行全面优化设计，可以在外网网络暂时性中断的情况下将内网数据缓存在本地网关设备中，并不断检测外网网络的连通性状态，当外网网络连接恢复时将缓存的数据补报到监控系统中，保证数据的连续性。系统内嵌自诊断程序，可实时监测系统的运行情况，支持系统故障自恢复功能。 满足等级保护技术规范要求通过本项目建设符合等级保护相关要求的安全防护措施，建立了有针对性的合...
说明：
智慧矿山智慧矿山解决方案是通过整合信息技术、自动化技术与制造技术，构建以数据为核心的数字化、网络化、智能化生产体系，实现生产效率提升、成本降低与质量优化的综合方案。 核心要素 智慧矿山的构建依赖四大核心要素协同支撑： • 数据：作为基础，需采集生产、设备、环境、能耗等海量实时数据，为决策提供依据。 • 技术：整合物联网、大数据、云计算、AI、工业机器人等关键技术，推动生产智能化升级。 • 管理：贯穿自动化生产、持续改善、节能优化等理念，实现全流程精细化管控。 • 人员：鼓励员工以创新、自治理念参与建设运营，形成人机协同的生产模式。 总体架构 主流架构多采用分层设计，自下而上实现功能递进，典型分为三层或五层结构： 1. 基础设施层：涵盖工厂网络（含5G）、信息安全、传感器、智能装备等硬件基础，是数据采集与传输的载体。 2. 平台服务层：以工业互联网平台为核心，集成实时数据库、数据中台与算法库，实现数据处理、分析与智能服务供给。 3. 应用业务层：面向具体场景部署系统模块，包括生产管理、设备运维、质量追溯等核心应用。 关键实施模块与技术 核心系统模块 • MES（制造执行系统）：聚焦生产过程管控，优化调度、物料管理与质量控制，实现数据可视化与共享，是智能制造的核心枢纽。 • ERP（企业资源计划）：以财务管理为核心，统筹企业资源配置，与MES协同实现业务与生产的高效联动。 • 辅助系统集群：包括仓储管理系统（WMS）、高级计划与排程系统（APS）、产品生命周期管理（PLM）等，横向打通各业务环节。 关键技术应用 • 数据采集与分析：通过传感器网络实时获取设备参数、生产进度等数据，经大数据算法分析实现流...