对话┃中国煤科沈阳设计院数字与智能产业中心研发经理田凤亮
智能矿山零距离对话栏目是《智能矿山》卓有成效的品牌栏目，在过去的2年里，在智能矿山的产学研用一体化建设进程中，发挥着重要的创新技术交流、搭建沟通平台的桥梁纽带作用。
第8期“智能矿山零距离”走进中煤科工集团沈阳设计研究院有限公司（简称中国煤科沈阳设计院）卓越团队——露天矿智能高效开采关键技术及重大装备国产化创新团队，特邀团队骨干中国煤科沈阳设计院数字与智能产业中心副总经理宋波、研发经理田凤亮，介绍团队在智能化建设的最新成果。
为方便广大同仁更好地学习借鉴、交流合作，编辑部整理了第8期“智能矿山零距离”对话视频集锦，本次推送中国煤科沈阳设计院数字与智能产业中心研发经理田凤亮对话视频。
更多精彩视频敬请关注“智能矿山杂志”公众号“对话”栏目。 ➤ 点击订阅
特邀嘉宾 田凤亮
田凤亮，博士，现任中煤科工集团沈阳设计研究院有限公司数字与智能产业中心研发经理。主要研究方向为矿山物联网、卡车调度算法与系统、采矿设计软件开发等。主持研发了露天矿移动设备集群调度系统，攻克了多模态驾驶员疲劳监测与基于密度聚类的车流量实时监测等关键技术。主持或参与国家自然科学基金1项，国家重点研发计划2项，矿山智能化科研项目近10项。发表论文20余篇，其中SCI 收录2篇，Ei收录 4篇，申请发明专利10余项，授权发明专利6项，登记软件著作权10项，执笔团体标准2项。
关注微信公众号，了解更多矿山智能化建设进展
主持人
有请中煤科工集团沈阳设计研究院有限公司数字与智能产业中心研发经理田凤亮介绍下数字孪生和物联网之间的关系。
田凤亮
数字孪生与物联网的结合，提升了决策的科学性和准确性，更为企业的数字化转型和智能化升级提供了强大的动力，二者之间的关系主要包括4个方面。
（1）物联网为数字孪生提供了数据采集的核心手段。在数字孪生的构建与运行过程中，精确、实时且全面的数据是至关重要的。物联网凭借高精度传感器、RFID标签、高清摄像头等广泛连接性和多样化的感知设备，深入现实世界的每个角落，实时捕捉实体的位置、温度、湿度、压力、振动、光照强度等多个维度关键数据，全面反映了实体的当前状态和历史变迁。详实的数据集构成了数字孪生的“血液”，提供了高精度模拟、深入分析和持续优化的数据基础。
（2）物联网是数据采集器，更是数字孪生与实体之间的通信桥梁。通过物联网，数字孪生得以实时感知实体的细微变化，包括设备故障早期预警、生产效率细小波动，都能被迅速捕捉并反馈。
（3）基于物联网的通信能力，数字孪生的分析结果和优化指令实时传达给实体，实现远程监控和智能控制闭环；双向通信机制增强了数字孪生的实用性和响应速度，在实际应用中发挥更大的价值。
（4）数字孪生利用物联网采集的海量数据进行深度模拟和精准预测。借助先进的算法和模型，数字孪生分析物联网数据中的隐含特征和趋势，模拟实体运行状态，预测发展趋势和潜在问题，数字孪生的预测能力帮助企业在复杂多变的生产环境中提前布局，优化资源配置。
数字孪生平台界面
主持人
已知破碎站某零件的故障与温度和压力具有强相关性，但机理尚未明确，智能化建设后，数据采集系统获得了系列数据构建故障诊断模型，是否可以根据压力与温度的实时数据来判断零件存在故障隐患？
田凤亮
解决此类问题比较直观的方式是采用KNN算法。在KNN算法里，K是要找的邻居数量，判断1个未知数据点应该归到哪类，KNN就会在此数据点周围找K个最近的已知数据点（即邻居），然后判断邻居大多数都属于哪类，就把此未知数据点也归到同类。
KNN算法的优点是直观易懂，不需要复杂的训练过程，特别适合处理特征比较明确、数据分布比较均匀的问题，缺点是计算量大（因为每次都要找K个邻居），对噪声数据比较敏感（如果邻居里存在噪声数据，可能会影响分类结果）。破碎站零件故障问题可以根据历史数据计算距离最近样本点的故障状态，以此判断当前零件是否故障。
KNN算法示意
中国煤科沈阳设计院简介
中煤科工集团沈阳设计研究院有限公司成立于1952年，原名沈阳煤矿设计公司，是原煤炭工业部直属煤炭设计院之一，现为中国煤炭科工集团有限公司全资子公司。
公司现有员工600余人，煤炭行业技能大师6人，国家注册工程师有142人，设有露天、矿井、选煤等20多个专业，在煤炭、建筑、机械、军工等行业拥有16项甲级资质，具有矿山施工总承包一级资质。主要业务涵盖咨询监理、勘察设计、工程总承包、生产运营、露天矿装备及智能化，涉及煤炭与非煤领域，专业配套齐全，综合实力雄厚。我国自行设计的第一座露天煤矿（内蒙古平庄西露天煤矿）、第一座矿井（黑龙江双鸭山岭西竖井）、第一座大型重介选煤厂（吉林通化铁厂）选煤厂均由中煤科工集团沈阳设计研究院有限公司设计完成。
对话
DIALOGUE
“对话”栏目是《智能矿山》杂志精心策划的特色栏目，通过邀约在智能矿山建设中作出突出贡献的科技、技能与管理人才，以对话的形式，围绕矿山智能化技术发展脉络，探索前沿创新技术，展现最新科技成果，分享成功实践经验，探讨领域难题与挑战。我们期望通过这些真实而鲜活的对话，为广大从业者提供宝贵的技术和经验借鉴，进而推动我国矿山智能化建设向更高质量发展。
编辑丨李莎
审核丨赵瑞
煤炭科学研究总院期刊出版公司拥有科技期刊21种。其中，SCI收录1种，Ei收录5种、CSCD收录6种、Scopus收录7种、中文核心期刊9种、中国科技核心期刊11种、中国科技期刊卓越行动计划入选期刊4种，是煤炭行业最重要的科技窗口与学术交流阵地，也是行业最大最权威的期刊集群。
《智能矿山》
Journal of Intelligent Mine
月刊CN 10-1709/TN，ISSN 2096-9139，聚焦矿山智能化领域产学研用新进展的综合性技术刊物。
主编：王国法院士
投稿网址：www.chinamai.org.cn（期刊中心-作者投稿）
联系人：李编辑 010-87986441
邮发代号：82-476
往期荐读
往期特刊
中国煤科特刊
陕煤集团特刊
神东专栏
重大进展特刊
露天矿特刊
理事单位特刊
红柳林煤矿特刊
创新技术特刊
创刊号
版权声明
本刊对已出版文章持有电子版、网络版及进行网络技术交流和与各网络数据库合作的权利，稿酬一次性付清，版权归本刊与作者共同所有，如不同意，请在投稿时声明。
声明：本文系转载自互联网，请读者仅作参考，并自行核实相关内容。若对该稿件内容有任何疑问或质疑，请立即与铁甲网联系，本网将迅速给您回应并做处理，再次感谢您的阅读与关注。
不想错过新鲜资讯？
微信"扫一扫"
