天玛智控魏文艳副研究员：基于三维激光点云的综采面数字孪生构建与实践应用
矿山智能化精准感知技术专题
针对综采工作面智能化开采中精准感知与安全高效生产需求，提出基于三维激光点云的数字孪生构建方法，以解决传统建模数据精度不足与动态更新滞后问题。通过三维激光扫描获取高密度点云数据，经去噪、配准、分割等预处理后结合GIS与CAD技术构建三维模型，并集成云计算实现动态更新；采用移动式全景激光雷达与巡检机器人搭载设备，针对工作面与巷道实施差异化采集策略，实现煤层结构、设备分布高精度三维重建。在小保当二号煤矿应用试验表明，模型支持实时监控与开采策略优化，为煤矿智能化开采提供可靠虚拟仿真平台，对提升安全生产水平与资源回采率具有重要意义。
文章来源：《智能矿山》2025年第6期“矿山智能化精准感知技术"专题”
第一作者：魏文艳，副研究员，现任北京天玛智控科技股份有限公司智能开采事业部高级技术专家，主要从事综采工作面智能化开采技术及少人、无人化安全开采技术研发应用等相关研究工作。E-mail：weiwy@tdmarco.com
作者单位：北京天玛智控科技股份有限公司
引用格式：魏文艳，吴桐，冯沛.基于三维激光点云的综采工作面数字孪生构建[J].智能矿山，2025，6(4)：33-38.
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随着工业4.0的兴起和智能制造的发展，数字孪生技术作为连接物理世界与虚拟世界的桥梁，在矿业领域得到了广泛关注，特别是在综合机械化采煤工作面，由于作业环境复杂且存在安全隐患，数字孪生的引入为提高作业效率和保障生产安全提供了新的解决方案。
构建高精度的综采工作面数字孪生模型仍然面临诸多挑战，包括采集和处理精确的空间数据，以满足建立实时、动态的数字孪生模型。针对上述问题，提出了基于三维激光点云的综采工作面数字孪生模型构建方法。
（1）利用先进的三维激光扫描技术，对实际的综采工作面进行高密度空间数据采集，获得精确点云数据。
（2）通过专业的点云处理软件，对采集到的点云数据进行去噪、配准和简化等预处理，提高数据的可用性和处理效率。
（3）结合地理信息系统（GIS）和计算机辅助设计（CAD）技术，将处理后的点云数据转换为详细的三维模型，并在此基础上构建数字孪生。
基于三维激光点云的综采工作面数字孪生构建的重点是开发1套完整的流程，包括点云数据的采集、处理和模型构建，以及数字孪生模型的更新和维护机制，实现综采工作面的高精度数字化表达，确保数字孪生模型的实时性和动态性，以反映工作面的实际变化情况。
三维激光扫描技术
在构建综采工作面数字孪生模型的研究中，采用三维激光扫描技术为精确复制现实世界的物理环境提供了高精度和细节。三维激光扫描基于光的反射特性，通过发射一系列激光脉冲到目标表面，测量脉冲回波时间或相位差，计算出目标距离和位置，生成包含了丰富的空间坐标信息的点云数据集。澳大利亚联邦科学与工业研究组织（CSIRO）研发的Exscan 3D激光扫描仪及三维点云成像如图1所示。
图1 Exscan 3D激光扫描仪及三维点云成像
点云数据采集及处理
获取点云数据是高精度建模的关键步骤。扫描仪在多个角度和位置扫描工作面，确保覆盖所有区域，包括复杂地质构造和采掘设备。全方位扫描策略消除盲区，保证了模型完整性。通过高级的数据处理软件，如Fusion360或CloudCompare，预处理原始点云数据，CloudCompare点云处理工具如图2所示，包括去除噪声点、拼接不同扫描的点云、平滑表面和填补空洞，以形成连续且一致的三维模型。
图2 CloudCompare点云处理工具
鉴于三维激光扫描技术的优势为非接触性，将扫描仪安装在采煤机机身或工作面巡检机器人上，巡检机器人配载三维激光扫描仪如图3所示。在不影响正常生产的情况下采集数据，确保工作人员的安全。由于扫描数据的实时性和可重复性，数字孪生模型可动态更新，反映工作面的实时状态，可用来监控开采进度、预防潜在危险和优化生产计划。
图3 巡检机器人配载三维激光扫描仪
在构建基于三维激光扫描技术的综采工作面数字孪生模型时，点云数据处理流程为至关重要的第1步，决定模型精度与真实性。从原始海量点云数据中提取有用信息、消除噪声，构建出清晰、连贯的工作面几何结构。构建精确反映实际工作面状态的数字孪生模型，为综采工作面安全生产、优化开采策略以及设备故障预测提供强有力的支持，每个步骤都需要根据具体工作面的特性进行调整，以确保模型的适用性和有效性，三维激光点云的数据处理流程如图4所示。
图4 三维激光点云的数据处理流程
三维模型的生成与优化
在构建基于三维激光扫描技术的综采工作面数字孪生模型的过程中，三维模型的生成与优化为重要环节，确保模型精确性、完整性和实时性。
通过高精度地面激光雷达（TLS）扫描，获取工作面海量点云数据，数据包含丰富的几何信息和空间结构。利用三角网格化（Triangulation）和体素化算法，对点云数据进行有效处理和建模，分别重构出采煤机、支架等设备的复杂几何形状以及巷道的轮廓，该方法克服了传统建模方法中细节丢失和结构不真实的缺陷，使得模型更加逼真，提升了数字孪生模型的实用价值，不同设备的点云建模统计见表1。
表1 不同设备的点云建模统计
（2）模型优化是提升效率的关键。通过对点云数据的降噪处理和精细化分类，剔除无关信息，减少计算负担，同时保持模型的精度。采用轻量化的参数建模策略，当设备位置发生变动或巷道变形时模型迅速反映出该变化，为了保证模型实时性，集成云计算和大数据处理技术，实现实时点云数据的高效处理和模型的动态更新，满足模型快速更新和动态调整，适应综采工作面的实时变化。
（3）为提升三维激光建模的数字孪生技术在综采工作面生产过程的应用效果，结合全景相机，通过三维激光设备及环境进行精确的点云形状及位置定位，对比相同位置中全景相机中对应的色彩，融合全景同帧的视觉展示，最终实现了精准且实时的工作面实时三维动态孪生监控，综采工作面三维激光建模系统部署如图5所示。
图5 综采工作面三维激光建模系统部署
综采工作面数字孪生的现场应用
基于三维激光点云的综采工作面数字孪生系统在陕西小保当矿业有限公司二号煤矿（简称小保当二号煤矿）进行了试验及应用，利用安装在采煤机和巡检机器人上的移动式全景激光雷达与全景相机，对工作面及其周边巷道进行了连续的全景三维扫描。获取高密度点云数据和全景图像，构建精细数字孪生模型。两巷的工作面环境及设备变化程度受开采影响较小，针对两巷的三维激光扫描点云数量取样较少且扫描采样间隔时间较长。
全景三维激光建图装置主要由全景激光雷达和全景相机组成，分别用于获取实时全景三维激光点云和工作面全景图。全景激光雷达和全景相机的水平、垂直视角均为360°。全景激光雷达和全景相机通过外参变换，实现激光雷达点云和全景相机像素的对应，针对全景激光雷达所获得的激光点云，找到全景图中的对应像素，为激光点云着色。
全景激光雷达由16线激光雷达，云台电动机、滑环、绝对值编码器组成。滑环负责对激光雷达旋转部分信号与静止部分信号进行转换。绝对值编码器用于实时测量云台电动机的旋转角度。16线激光雷达安装在云台电动机转子上，云台电动机以1 r/s的速度绕全景激光雷达坐标系Y轴旋转，16线激光雷达以10 r/s的速度绕本体旋转轴旋转。16线激光雷达视角为29°，保证云台旋转1周时，激光雷达完成水平360°×垂直360°的全景扫描。小保当二号煤矿生成的综采工作面数字孪生模型界面如图6所示。
图6 小保当二号煤矿生成的综采工作面数字孪生模型界面
结合地理信息系统（GIS）和计算机辅助设计（CAD）技术，通过采煤机、巡检机器人上安装的移动式及手持式全景激光雷达和全景相机，对工作面及其周边巷道进行了全面的三维激光扫描，采集了大量高精度点云数据和全景图像。
采集过程中，针对工作面和巷道的不同特性，制定了差异化的数据采集策略。由于巷道环境相对稳定，数据采集区域降低频率和数量，减少数据处理负担，同时保证关键信息的捕获。对于复杂多变的工作面，采集策略采用高密度和高频率，确保准确捕捉到工作面的最新状态。点云数据的预处理包括去噪、滤波和配准，通过高效算法，清洗和校正点云数据，主要包括以下3个步骤。
（1）GIS系统结合处理点后的点云数据，将实时地质环境与地理信息相结合，提供了较为精确的地质开采实时煤层情况的综合视图。
（2）经过GIS处理的数据导入CAD系统，数据转换成精细的三维几何模型，将复杂的点云数据构建成可视化的准确数字孪生模型。
（3）精心设计和优化模型的每个部分，确保真实且具有操作性。构建的数字孪生模型反映工作面的基本状态，且支持实时更新和监控。随着采煤机和巡检机器人的持续运行，采集的新数据并融入模型中，模型保持最新状态并提供即时数据支持。
总 结
（1）利用三维激光扫描技术构建综采工作面的数字孪生模型，揭示了点云数据在模拟复杂地质条件下的优越性，为矿井环境的三维重建提供了新的视角，旨在提升煤矿安全生产与管理的效率与精度。
（2）利用三角网格化、体素化算法，有效地解决了点云数据的噪声去除和空洞填补问题，确保模型的完整性和真实性；通过集成实时监测数据，构建的数字孪生模型动态反映工作面的状态变化。
（3）通过精细的点云处理和建模算法，再现了工作面煤层结构、支架分布以及巷道形态的几何特征，实现了对实际开采过程的高度仿真。数字孪生模型的建立，为井下开采提供了全新视角。
（4）通过数字孪生模型，在虚拟环境中监测和分析矿场的实时状况，并完成各种模拟试验，评估不同操作策略的效果。模型支持各种数据分析和挖掘工作，揭示矿场运营的深层规律和潜在风险。
编辑丨李莎
审核丨赵瑞
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《智能矿山》
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