煤矿数字孪生解决方案是通过构建与物理煤矿1:1映射的虚拟模型，融合实时数据与多维度技术，实现煤矿“采、掘、运、通”全流程可视化监控、智能决策与安全预警的综合管控方案，核心是解决传统煤矿“安全风险高、生产效率低、管理难度大”的痛点。

核心架构

采用“物理实体-数据链路-虚拟模型-应用服务”四层架构，自下而上实现数据驱动决策：

1. 物理煤矿层：涵盖井下工作面、巷道、通风系统、运输设备及井上调度中心等实体场景。

2. 数据采集与传输层：通过物联网传感器（如瓦斯、温湿度、设备振动传感器）、5G/工业以太网，实时采集生产、安全、环境数据并上传。

3. 数字孪生建模层：构建高精度三维模型，融合地理信息（GIS）、设备机理模型，实现物理场景的动态映射与数据同步。

4. 应用服务层：基于虚拟模型提供安全监控、生产优化、设备运维等具体功能，支撑管理决策。

关键模块与技术应用

核心功能模块

• 井下安全智能监控：实时模拟瓦斯浓度、顶板压力、涌水量等风险参数，超标时自动触发声光预警，如瓦斯浓度超限时，虚拟模型中对应区域变红并推送撤离指令。

• 采掘生产可视化管理：动态呈现采煤机、掘进机的运行轨迹与工作状态，通过虚拟调试优化切割路径，减少无效作业，提升回采率。

• 设备预测性维护：将设备运行数据（如电机温度、轴承振动）接入孪生模型，结合AI算法预判故障，如提前识别刮板输送机的齿轮磨损，避免突发停机。

• 应急救援模拟演练：在虚拟场景中模拟火灾、透水等事故，规划最优逃生路线与救援方案，提升线下应急处置效率。

关键支撑技术

• 高精度建模技术：通过激光扫描（LiDAR）获取井下场景数据，确保模型与物理环境误差小于5厘米。

• 实时数据融合技术：采用边缘计算预处理传感器数据，再通过云计算实现多源数据（设备、环境、人员）的协同分析。

• AI决策算法：应用机器学习预测瓦斯积聚风险、优化采煤机截割参数，让虚拟模型从“映射”向“决策辅助”升级。

实施价值与典型场景

• 安全层面：将井下隐蔽风险（如顶板裂隙）可视化，重大安全事故发生率可降低60%以上，减少人员伤亡风险。

• 效率层面：通过虚拟优化采掘流程，单个工作面的生产效率可提升15%-20%，同时降低吨煤能耗。

• 管理层面：实现井上对井下的远程管控，减少井下作业人员数量（尤其高风险区域），推动煤矿从“人海战术”向“智能少人化”转型。