2020年2月，国家发展改革委等八部委联合印发的《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》指出：“建设智能化生产、安全保障、经营管理等多系统、多功能融合的一体化平台，实现煤矿产运销业务协同、决策管控、一体化运营等智能化应用”，对推进煤炭行业转型升级，促进煤炭工业高质量发展具有重要意义。
2021年12月，国家能源局印发的《智能化示范煤矿验收管理办法（试行）》（以下简称《验收管理办法》）明确了示范煤矿智能化综合管控平台建设标准要求及考评办法。近年来，随着煤炭行业“两化深度融合”的建设，信息孤岛逐步消除，业务互联互通与协同能力也有了显著提升，但存在着底层班组数字化程度较低，缺少数据集成与治理标准规范，数据融合与业务联动难度大，管控一体化应用深度不足，数据应用价值低等问题，与智能化综合管控平台的建设标准和要求目标仍存在一定差距。
笔者结合《验收管理办法》关于智能化综合管控平台的要求，提出了综合管控平台的定义、架构及研究内容，结合某一示范煤矿智能综合管控平台项目，分享探讨综合管控平台的建设实践经验。
智能化综合管控平台定义及架构
智能化综合管控平台定义
《验收管理办法》信息基础设施中提到的综合管控平台是指传统以综合自动化或数字化为主题的矿山数据集成、数字化展示与协同控制，属于一种综合管控平台的狭义定义。笔者认为智能化综合管控平台应在狭义定义的基础上，纳入包括《验收管理办法》中涉及的信息基础设施中的数据中心与服务、地质保障中的地质建模及应用、安全监控系统中的综合防治系统、智能化园区与经营管理系统中的生产经营管理系统等相关业务内容，在同一平台中实现数据集成、对象化建设管理与数据融合、协同控制与业务联动。因此，广义的煤矿智能化综合管控平台定义为：运用物联网、云计算、大数据、人工智能、自动控制等新一代信息技术，以煤炭工业大数据为支撑，结合煤矿生产技术集成井上井下安全生产运营数据要素，实现煤矿作业现场安全生产对象的数据采集、可视化建模与知识沉淀，以矿山数字底座为驱动，基于统一智能矿山基础信息平台，构建统一集中的机器人集群协同调度、生产调度协同管控、安全保障综合防治管理、专业业务应用、精准运维监测、决策分析综合管控等智能化管控业务应用，从而实现对煤矿安全生产运营状态的全面感知、实时互联、智能决策、自主学习、协同控制、精准运维与闭环管理，为煤矿“绿色、安全、高效”智能化运行提供平台与技术服务支撑，并逐步形成煤矿数字资产沉淀，助力煤矿以数据资产运营为核心驱动力的数字化转型升级与高质量发展。
智能化综合管控平台架构
基于工业互联网云-边-端的架构体系，以煤炭工业大数据管理平台为支撑，基于统一的智能矿山基础信息平台，以微服务技术应用组件编排与调度技术，研发形成统一部署、统一授权、统一运行管理与统一应用模式的系列煤矿智能化综合管控业务应用。智能化综合管控平台业务架构如图1所示。
图1 智能化综合管控平台业务架构
（1）智能传感（端）
包括微传感、RFID、传感器、摄像头、控制器、PLC、射频卡和专业仪表等系列设备或装置，主要实现煤矿作业现场环境参数、人员位置与健康状态、车辆位置与工况、设备工况等参数的全面感知与控制。
（2）智能自控（边）
主要是指环境监控、精确定位、智能工作面、智能主运、智能井下物流、智能供电、机器人等现场监测监控子系统，以边缘计算为模式实现煤矿现场特有专业业务子系统数据的采集、传输、计算与控制。
（3）智能矿山基础信息平台（云）
主要包括煤炭工业大数据中心和赋能平台，其中煤炭工业大数据中心依据统一的数据管理规范，实现煤矿井上井下安全、生产、运营的结构化、非结构化与半结构化的数据集成、治理与分类存储，并应用数据仓库采用长宽表来实现煤矿安全、生产、运营、设备与环保等业务应用主题的构建；赋能平台主要实现智能矿山主数据、业务数据与算法模型的集中存储及发布，技术组件的资源调配，业务功能模块的统一注册与管理。采用集中、统一、低延迟控制命令通道，实现对现场设备及装置的远程协同控制。
（4）智能化协同管控业务应用中心（云）
基于智能矿山基础信息平台，以装箱单模式构建生产调度协同管控、安全保障综合防治、机器人集群协同调度、专业业务应用、精准运维检测、决策分析综合管控等智能化协同管控业务应用中心。
生产调度协同管控中心以生产调度协同管理业务为核心，结合生产调度管理、岗位标准作业流程管理、班组管理等调度业务功能，应用煤矿固定场景的融合监视与集中协同调度，实现矿企管理层、调度指挥中心、科室、区队以及队组之间“横向协同、纵向贯通”的安全生产管理体系下的集中调度与高效协同。
安全保障综合防控应用中心融合环境监测、人员定位、智能工业视频、设备在线监测与故障诊断数据，以煤矿风险为核心，围绕风险辨识-措施落实-风险监视-评估预警及异常处置的风险状态变化链的安全综合防控机制，实现安全风险分级管控、风险地图、安全风险分级预警、安全巡检、隐患排查治理、应急救援管理等功能模块，以及全方位且有效落地的灾害综合防治。
机器人集群协同调度应用中心以煤炭行业5类38种机器人为应用框架，完成煤矿现有诸如综采机器人、掘进机器人、输送带巡检机器人、变电所巡检机器人、安防巡检机器人、地面客服等多种机器人的传感监测、动作姿态等信息集成、场景化建模和联动控制，应用统一的任务调度管理机制，实现机器人群的任务编排、跟踪反馈与协同控制。
专业业务应用中心针对煤矿特殊业务需求，可实现煤矿“一通三防”、地测防治水、生产技术、设备全生命周期等专业业务管理，并抽取安全、生产与运营等管理指标数据，以支撑煤矿生产调度协同管控与安全保障综合防控等。
决策分析综合管控中心以安全、生产、运营、设备、环保、销售等为主题模式，综合各类实时监测与日常管理业务数据，实现各类主题指标分析，通过安全生产大数据看板或个性化门户，支撑不同用户角色快捷高效地掌握安全生产运营状况。应用“指标=表单+数据+流程”模块，实现各类指标的分级管控，当某一指标发生异常时，以流程化方式进行指标的预警提醒，以保障异常指标的及时闭环管理。
精准运维监测中心集成平台及各模块运行过程探针检测到的资源使用、运行故障等日志信息，构建精准运维数据看板，辅助煤矿智能化运维人员掌握平台整个环节的运行状况，实现异常情况下的分级预警与联动派单处置。
（5）应用终端（端）
面向不同的应用人员，应用计算机终端、大屏幕显示系统及移动终端实现煤矿系列智能化协同管控应用的集中展示与操作交互。
智能化综合管控平台研究内容
煤炭工业大数据平台
煤炭工业大数据平台是煤矿智能化的“数字驱动”。煤矿生产属于复杂的灰色生产过程，数据范围包括地质、环境人员设备实时监测、安全生产运营管理业务、日志文档图纸以及视频数据信息，各数据之间存在着空间、时序、血缘、融合交叉等多种管理与影响要素，随着采掘工程推进，数据亦存在有较大的动态变化性。因此，需要对煤矿各类结构化、半结构化与非结构数据进行对象化模型管理，并通过数据治理与知识沉淀，整理形成支撑煤矿安全生产运营的专业知识库。煤炭工业大数据平台的主要功能包括以下4项：
（1）建立统一的数据模型规范
从业务域、数据模型、数据实体、数据属性实现对煤矿各类数据模型的定义与建立，实现实体属性之间的关系绑定与原始数据的映射关系，实现煤矿工业大数据仓库的建立。
（2）实现各类数据的采集抽取
对各类数据记录中的对象实体及类型、事件实体和类型、事件线索、事件前因后果等进行抽取，完成时序数据的完整记录。
（3）知识萃取
通过分词算法、关键词提取算法、词向量转换算法、词性标注算法、主题模型算法等对象挖掘算法，结合煤炭行业专有名词、上下文语境，将数据记录转换沉淀形成行业知识库，并与结构化数据图语义模型进行融合，实现对象化信息检索和知识推理。
（4）数据服务
以微服务的方式，按照业务规则实现对各类数据及知识库信息的对外发布，以支撑上层智能化协同管控业务。
煤炭工业大数据平台基于数据价值，构建统一数据中心打通煤矿智能化业务系统之间的数据壁垒，运用大数据计算、大数据存储、数据开发、数据治理、数据分析等数据管理算法及模型，实现煤矿全域数据的统一采集、治理、共享及服务，为煤矿安全生产运营智能化管控应用提供数据、算法及模型支撑。煤炭工业数据治理标准流程如图2所示。
图2 煤炭工业数据治理标准流程
智能矿山基础信息平台
智能矿山基础信息平台基于工业互联网架构体系，结合煤炭工业大数据平台实现煤矿环境安全监控、人员定位、“掘、采、运、通、排”等生产环节的监测监控、安全生产管理、经营管理数据信息等多模态海量异构数据的采集、治理、计算与存储，并具备低延迟控制指令下发与业务工作流驱动机制，在同一平台实现数据融合、协同控制、业务联动与决策分析。智能矿山基础信息平台技术架构如图3所示，该平台的主要核心功能包括以下7项：
（1）常规SCADA组态
软件功能包括煤矿安全生产过程监控、数据处理、数据存储、历史查询、数据曲线、告警管理和数据可视化展现等功能。
（2）多种数据集成协议
具备包括OPC、RTSP、文本、Modbus、CAN、MQTT等集成协议，实现煤矿行业特有的安全监控、动目标（人员、车辆）定位、自动化监测监控、安全生产管理等子系统或智能装置数据的集成、处理与存储。
图3 智能矿山基础信息平台技术架构
（3）对象化建模管理
支持自定义对象模型，适应带有标签属性、空间位置属性的数据对象，内置移动目标的对象管理，包括对象自身固有属性、移动速度、所在位置等属性。
（4）数据融合与业务联动功能
基于物联规则及时空坐标关系，实现固定场景下的数据融合与可视化展示，并结合业务规则实现事件驱动的业务联动。
（5）多种数据图形组态
具有在线Web组态、2D GIS、3D GIS、数字孪生等多种图形化组态与展示，其中在线Web组态用于设备对象化建模及工艺流程，2D GIS用于地理坐标位置的安全监控与人员定位类的数据展示，或数字孪生用于重要固定场景下的数据精细可视化。
图4 生产调度协同管控应用技术架构
（6）预置多种技术或业务组件
内置消息预警、任务调度、事件驱动、工作流驱动等多种组件，满足多种场景下的统一业务应用，提高平台统一性及组件可复用性。
（7）集成对接功能
可与智能视频分析平台对接，对智能视频分析中的安全生产异常状况进行捕捉，截取取证视频段记录，应用异常事件驱动组件实现事件的闭环管理；可与企业经营管理系统对接，打通经营管理与安全生产数据信息，构建煤矿安全、生产、运营全要素的统一管理。
生产调度协同管控应用中心
生产调度协同管控应用中心以生产调度业务为核心，实现矿井生产调度管理、煤矿固定场景的融合监视与集中协同调度，融合基于标准作业流程的班组级班前会、交接班及班中巡查管理的数字化、全流程管理，实现煤矿管理者、调度指挥中心、科室、区队以及队组之间的业务协同，达成“横向协同、纵向贯通”的煤矿安全、生产、运营业务互联互通与规范化管理。生产调度协同管控应用技术架构如图4所示，其主要业务功能包括以下5项：
（1）生产调度管理
包括生产计划、日常调度、值带班管理、事件调度、调度指令、交接班管理、专题调度、调度日报、调度台账等功能。
（2）岗位标准作业流程管理
实现岗位工种、工序、作业流程、作业标准、主要风险及管控措施等管理与在线查询，辅助指导煤矿井下安全生产作业。
（3）班组管理
通过班前会、交接班管理、班中巡查、班组绩效管理等功能，实现班组管理过程的数字化，煤矿班组与调度指挥中心的数据共享与协同管理。
（4）固定场景数据融合与协同管控
实现煤矿安全生产过程中综掘、综采、主煤流、辅助运输、生产保障、供配电等重要场景的场景化建模、数据融合、业务联动与远程协同控制。与机器人集群协同控制系统进行协同对接，实现煤矿井下危险作业或劳动强度大的作业场景“无人化、少人化”集群协同调度控制。
（5）异常事件分级预警与调度指令管理
当发生异常时，依据安全生产管控规则及流程，实现煤矿管理者、调度指挥中心、科室、区队以及队组之间的预警提醒、指令下发与异常事件跟踪处置。
图5 安全保障综合防控应用中心整体架构
安全保障综合防控应用中心
安全保障综合防控应用中心以矿山安全风险为核心，基于风险分级管控、风险监视、隐患排查治理、风险异常分级预警及联动处置的闭环管理理念，建设风险分级管控、重大风险融合监视与动态评估、重点作业区域网格化灾害综合防治、安全培训教育、隐患排查治理与辅助应急救援管理等业务功能，实现全矿井风险危害要素的全方位感知、实时监视、动态评估、异常处置与闭环管理，保障安全生产高效有序运行。安全保障综合防控应用中心整体架构如图5所示，其主要业务功能包括以下8项：
（1）以煤矿安全知识库、风险标准库及隐患处置标准库为支撑的风险分级管控与管控措施落地。
（2）融合人员安全巡检、传感器监测与智能视频等风险监视手段，实现风险管控措施的有效落地。与智能视频分析平台的集成对接，当捕捉到异常事件（如人员违章、隐患信息）时进行异常甄别，并截取视频标记记录作为辅证，进行人员违章管理或隐患治理。
（3）在风险感知数据基础之上，实现智能通风监测、解算及控制应用，火灾分析预警应用，智能瓦斯异动分析预警应用，综合防尘应用，水文监测与联动排水应用，顶板监测预警应用等煤矿重大风险监测预警与联动控制。
（4）基于安全网格管理思路，融合网格内地质赋存条件、各风险危害要素、人员巡检履职、人员违章记录、安全隐患等信息，对综掘、综采工作面等重点作业区域进行网格划分及安全动态等级评估。
图6 机器人集群协调调度应用技术架构
（5）基于虚拟现实或虚拟增强等技术，结合煤矿安全生产过程，集合员工作业场所、作业工序、技能素质等因素，实现煤矿特种作业人员岗位实操培训、重大灾害逃生演练及在线答题训练，提高员工培训的沉浸效果，实现人员风险管控措施的有效落地。
（6）基于安全风险四色图，实现煤矿安全网格及风险点“蓝-黄-橙-红”安全等级可视化。当安全网格或风险点安全等级发生变化时，按照异常事件进行分级预警及异常处置。
（7）基于标准可配的隐患治理流程，实现安全隐患从“发现-五定-治理-督查-复查-闭环”的分级闭环管理，并根据隐患治理过程，动态反映风险点及风险等级的变化。
（8）当安全隐患因长期暴露而导致灾害发生时，通过辅助应急调度指挥看板，实现灾变情况下的应急组织查询、应急物资查看、灾变区域人员分布、逃生路线动态规划、环境变化实时监测、多媒体灾变信息发布、语音广播联动、应急救援预案过程执行等，以便及时准确掌握灾变和应急救援动态，辅助应急调度指挥。
机器人集群协同调度应用中心
机器人集群协同调度应用中心可实现对所集成煤矿机器人进行状态监测和协同管控，基于GIS系统巷道地图信息、空间位置服务系统定位信息、安全监控系统环境传感器信息等数据，反映机器人的实时动态和历史运行状态信息、操作信息、检查信息和维修信息，实现对机器人集群全局监控、任务编排规划、遥控操作与执行作业的统一管控，从而实现煤矿固定场所与危险作业场景的少人化或无人化。机器人集群协调调度应用技术架构如图6所示，其主要业务功能包括以下4项：
（1）机器人建模
实现对机器人设备结构图的三维格式转换，生成统一格式文件的机器人本体三维模型，定义机器人设备类型模版，配置机器人设备对象、通道、报警规则，创建机器人实例；完成机器人实例描述，包括系统配置、设备、位置、区域、测点等实例管理，对机器人对象进行具体描述；以矿山三维可视化地图和机器人本体模型为载体，实现机器人场景化的融合可视。
（2）机器人状态监测
集成机器人所涉及的位置、传感、视频、姿态监测等数据内容，结合机器人可视化模型，可实时监测机器人本体、运行及外部环境状态。
（3）集群与远程协同控制
对特定场景下的同组机器人进行统一的任务规划和作业调度，按照集成调度策略，实现同组机器人的集群调度作业；在采煤、掘进、支护、运输等场景下对相关异构机器人集群实体及环境进行虚拟仿真及可视化远程协同监控。
（4）充放电管理
可实现对机器人进行监测，并根据机器人单机系统预设充电阈值、充电顺序和充电区域，按照指定策略分析电量结果，对该类机器人的电量进行统一调度管理。
专业业务应用中心
专业业务应用中心以集成方式应用统一权限认证、统一页面风格、统一主数据、统一门户、统一应用模式等策略规则，实现煤矿特有专业业务系统（包括地测防治水、“一通三防”、生产技术、设备全生命周期管理、煤质化验等）的模块集成，并应用ETL工具，实现各专业业务数据的关键指标与数据记录的集成，以满足煤矿在安全、生产、运营业务上的应用需求。
决策分析综合管控应用中心
决策分析综合管控应用中心通过统一标准规范、统一应用规范、统一数据接口及统一应用模式，融合煤矿主数据、地质地测数据、实时监测数据、安全生产管理数据及决策分析结果，应用B I、大数据等分析模型，建立煤矿安全、生产、运营应用分析专题，实现综合管控各项指标态势分析及预测。其主要业务功能包括以下5项：
（1）安全指标分析
包括重大风险专题与安全指数动态评价，重大风险专题主要融合水害、火灾、有害气体、顶板、粉尘各专项风险数据，以“风险-隐患”知识图谱分析为基础，应用行业安全生产知识库和风险要素演化模型，进行煤矿重大危险源的专项分析与预警预测，为企业专项风险治理及安全保障应用分析模型；安全指数动态评价建立安全风险数据融合分析预警模型，应用安全指数评价体系，综合各网格内地质构造、风险分布、实时风险监测、作业人员、安全巡检记录、隐患治理等数据信息，分析评价网格及全矿安全等级，并结合事故致因理论，诊断推理全矿或网格安全异常的发生原因，准确定位风险异常发生源头，提供异常处置措施及建议。
（2）生产指标分析
利用大数据技术对煤矿各项生产指标（采掘比、百万掘进率、设备停机率、单产指标等）的各类因素进行分析，指导生产管理人员对生产影响要素进行排查治理，以促进安全高效生产。
（3）运营指标分析
应用多维分析、关联分析、趋势分析等方法，对企业主要运营指标（包括生产效能、采出率、吨煤成本、人均效能等）进行分析，实现关键指标同比与环比，对未来一定周期的关键运营指标预测分析，辅助企业运营决策管理。
（4）安全生产数据看板应用
可视化模型，以数据看板的方式实现煤矿安全生产运营指标的融合监视，建立生产、安全、环保、机电、物流、煤流运输等主题看板，当某一项指标状态发生变化时，进行指标异常高亮显示，并根据安全生产运营管控职责，以消息、语音等方式进行异常提醒与跟踪处置，实现煤矿安全生产运营的闭环管理。
（5）个性化门户
基于个人职务、个人角色，实现个人事务、待办事宜、关注指标等信息的个性化融合展示，包括管理者驾驶舱及个人工作台。
精准运维监测应用中心
精准运维监测应用中心以运行探针的方式，实现智能化综合管控平台运行过程中涉及的实时数据处理性能、历史数据存储性能、服务器资源占用、在线用户数、模块操作记录、设备或装备在线状态等信息的感知、采集与处理，以运维看板的方式实现各类关键运维指标的可视化，以及指标的钻取性查询。通过看板查看各模块运行状态，当发生异常时进行异常预警提醒，以任务派单的方式进行异常情况的跟踪处理，实现平台可靠稳定运行。精准运维技术流程如图7所示。
图7 精准运维技术流程
智能化综合管控平台建设实践与经验总结
建设实践
智能化综合管控平台已在陕北某一类建设条件的煤矿进行实施建设，具体建设情况如下：
（1）初步搭建了煤矿工业大数据平台，实现了煤矿地质、安全、生产、设备、环保、调度等7种业务领域62种数据模型及366种实体模型的建立，完成各数据模型及实体对象属性关系的建立。智能化综合管控平台相关应用如图8—图10所示。
（2）实现了煤矿安全生产监测监控数据的统一采集、处理、计算与存储，完成了包括安全监控、人员定位、工业视频、主煤流监控、综采、综掘、变电所、主排水、水处理、洒水降尘、矿压监测、束管监测、光纤测温等68套安全生产监测监控子系统，综采机器人、综掘机器人、变电所巡检机器人、煤流线巡检机器人、地面安防巡检机器人、地面迎宾机器人、讲解机器人等13种机器人模型及机器人实时监测数据的集成。
（3）实现了包括煤矿管理者、调度指挥中心、6个业务科室、13个区队、69个班组的生产调度协同办公管理，替代了在调度指挥中心、班组班前会、井下交接班过程中的纸质记录，实现了矿井在安全生产方面的数字化管理；实现了综采、综掘、主运、辅运、生产保障与供配电等主要生产场景的数据融合与综合管控，并通过授权方式分配到各区队班前会显示终端，以实现区队的专业性的现场安全生产监视、远程控制与异常处置。
（4）融合现场环境监测、人员定位数据，实现了煤矿安全风险分级管控、人员走动管理、隐患排查治理、风险融合建设、瓦斯巡检等，实现了煤矿安全风险的综合防控。
（5）实现了煤矿13种机器人的场景化管控，包括机器人位置、姿态、速度、传感监测、视频等数据的集成、模型化监视与远程控制，初步实现了机器人群的任务编排与任务跟踪。
（6）利用自回归深度学习模型（A R）和静态多层RNN-LSTM深度学习模型实现了煤矿水、火、有害气体、矿压、粉尘五大灾害253项单一监测点、2个工作面单一灾害及安全指数、全矿单一灾害及安全指数的实时动态分析；实现了包括吨煤电耗、采掘比分析、生产效能、回采率分析、单产分析、万吨掘进率、盈利预测等16种煤矿重要生产指标；建立了生产、安全、环保、机电、物流、煤流运输等主题看板，结合《验收管理办法》系统维度，实现了信息基础设施、地质保障、智能掘进、智能开采、主煤流运输、辅助运输、通风与压风、供电与排水、安全监控、智慧园区、安全生产总览及机器人集群协同调度应用等12项维度的主题数据融合看板展示。
（7）应用系统探针及运维管理流程，实现了对各运行模块中探针所形成的日志信息进行采集、归类与处理，通过大数据看板提供平台运维的可视化；运行监测运维中心有效避免了2次由于系统资源不足导致的系统瘫痪，26次由于系统异常导致采集中断的报警提醒处置，保障了系统不间断运行；该一类煤矿智能化综合管控平台项目的建设实践，实现了在统一平台上的安全生产综合管控业务应用，提高了安全生产协同管理效率，验证了智能化综合管控平台的技术方案及研究内容的可行性。
图8 智能化综合管控平台安全生产工艺总览
图9 智能化综合管控平台掘进系统
图10 智能化综合管控平台智能决策分析系统
经验总结
（1）煤矿智能化建设需综合考虑“总体规划、分步实施”的项目管理理念
智能化综合管控平台的项目建设依赖于底层子系统建设进度及质量，因此煤矿在实施煤矿智能化建设项目之前需对标《验收管理办法》，针对矿井建设条件、子系统建设与运行现状、安全生产管理模式进行“一矿一策”的智能化总体建设规划，包括总体目标、阶段性目标、建设内容、投资预算及保障措施等。关键是需要根据项目依赖关系，做好智能矿山各子系统项目建设的总体编排，如基于定位通信系统的人员精确定位、辅助运输系统，基于各子系统建设进度、质量、数据输入与输出的综合管控平台建设，同时需综合考虑智能矿山建设的周期要求，保障各项目之间关键节点建设的有效衔接。
（2）智能化综合管控平台建设需充分考虑业务的智能化黏性
由于智能化综合管控平台涉及全矿安全生产综合管控业务的协同（包括数据来源、流程管理与操作控制的统一），需考虑用户界面操作易用性及工作流程的简易性，降低用户操作难度；具备根据煤矿作业现场安全生产状况与工作业务应用需求，建设指标数据融合看板，以及基于事件与流程驱动的协同办公提醒与处置跟踪功能；应根据用户实际操作提供对应的决策或操作建议，提升用户知识获取能力；应根据安全生产管控业务的应用需求，采用一键协同控制、多机任务编组等策略，实现对煤矿现场设备的远程控制；通过在协同办公、流程驱动、协同控制与决策支持等方面，辅助用户综合管控业务应用，提高用户系统的使用黏性，保障管控业务数据与记录的完整性，有助于提升煤矿决策分析的准确性。
（3）智能化综合管控平台建设是一项长期的持续性工作
煤矿智能化建设是一个长期研究、技术集成应用与不断优化提升的工作，需要具有一定的建设高度，并且注重业务实用性。随着煤炭行业应用深度、智能化技术及手段的发展，位于煤矿智能化建设顶层的智能化综合管控平台将逐步沉淀形成为煤矿“智慧大脑”，成为煤矿智能化业务应用的核心驱动。因此，煤矿智能化研究及建设工作在目标、方向明确的情况下，需经过一定周期的锤炼、优化及提升，同时应逐步集成应用智能音视频、机器人等智能化手段及装置，持续提升煤矿智能高度及智能化业务的应用深度。
结 语
智能化综合管控平台作为智能化煤矿的“大脑中枢”，通过对煤矿各类安全生产运营数据的汇聚、治理、挖掘及共享，可实现生产调度协同管控、安全保障综合防控、机器人集群协同调度、专业业务应用、决策分析综合管控、精准运维监测等业务上管与控的一体化，进一步提升了煤矿安全生产运营业务的深度融合、协同管控、预测分析与决策指导，业务覆盖了煤矿管理者、调度指挥中心、科室、区队及班组，对优化煤矿扁平化的组织架构、井下劳动生产组织以及实现固定场所的“无人化、少人化”目标具有积极的促进作用。随着综合管控业务的深层次应用，将逐步实现对煤矿企业资产的沉淀，智能化赋能作用也将进一步发挥，将有效提升安全生产运营管控、多业务协同工作效率、运营分析与战略决策能力，促进煤炭企业数字化转型与高质量发展。
