面向数据挖掘的数字化矿山结构模型研究
数字化矿山解决方案
数字化矿山解决方案一、引言数字化矿山解决方案是指利用现代信息技术手段，对矿山生产过程进行全面、深入的数据采集、分析和管理，以提高矿山生产效率、降低生产成本、优化资源利用，实现矿山安全、高效、可持续发展的一种综合解决方案。
本文将详细介绍数字化矿山解决方案的背景、目标、关键技术和实施步骤。
二、背景随着矿产资源的日益枯竭和矿山生产环境的日益恶化，传统的矿山生产模式已经无法满足现代矿山的需求。
数字化矿山解决方案的浮现，为矿山行业带来了新的发展机遇。
通过数字化技术的应用，可以实现对矿山生产全过程的监测、控制和优化，提高矿山生产效率和安全性。
三、目标数字化矿山解决方案的目标是实现以下几个方面的改进：1. 提高矿山生产效率：通过数字化技术的应用，实现对矿山生产过程的实时监测和控制，优化生产计划和调度，提高生产效率。
2. 降低生产成本：通过数字化技术的应用，实现对矿山资源的精细管理和优化配置，降低生产成本。
3. 提高矿山安全性：通过数字化技术的应用，实现对矿山生产过程的全面监测和预警，及时发现和处理安全隐患，提高矿山安全性。
4. 优化资源利用：通过数字化技术的应用，实现对矿山资源的全面管理和利用，提高资源利用效率，减少资源浪费。
四、关键技术数字化矿山解决方案涉及到多个关键技术，包括但不限于以下几个方面：1. 传感器技术：通过安装传感器设备，实现对矿山生产过程中的各项参数进行实时监测，如温度、湿度、气体浓度等。
2. 数据采集与传输技术：通过网络等手段，将传感器采集到的数据传输到数据中心，实现对矿山生产过程的全面监测。
3. 数据存储与处理技术：对采集到的大量数据进行存储和处理，包括数据清洗、数据挖掘、数据分析等。
4. 智能决策与控制技术：基于数据分析结果，实现对矿山生产过程的智能决策和控制，优化生产计划和调度。
5. 虚拟仿真技术：通过建立矿山生产的虚拟仿真模型，对不同生产方案进行摹拟和评估，优化生产流程。
五、实施步骤数字化矿山解决方案的实施可以分为以下几个步骤：1. 系统规划：根据矿山的实际情况，制定数字化矿山解决方案的实施规划，确定实施目标和关键技术。
数字化矿山建设探析
数字化矿山建设探析摘要随着竞争的加剧和科技的发展，矿山企业信息化势在必行。
未来，数字化矿山的构建也必将成为实现矿山企业高效、高产、安全开采的重要途径。
本文从不同方面论述了数字矿山构建过程中存在的问题，并提出了相应的对策和具体措施。
关键词数字化矿山企业信息化对策中图分类号：td67 文献标识码：a1引言随着市场竞争的加剧和信息技术的发展，矿产品价格增长较快，给矿山企业提出了巨大的挑战。
企业要生存和发展，需要准确的信息，先进的设备和科学的决策。
矿产开采的成本逐年上升，矿山企业的经济效益也明显回落，如何增加企业利润也是一个急需解决的问题。
在这种形势下，国内矿山企业为实现自身稳定发展，必须加强科技建设，利用高新技术来压缩矿山水耗、能耗、人工等成本开支，通过高新技术来整体把握矿产资源特征，实现资源的合理配置，调节优化生产过程，科学决策以提高矿产品质量来提升经济效益。
中国矿业大学吴立新教授在1999年，基于“矿山gis”提出了“数字矿山”概念，并发起、组织各方面的学者讨论了“数字矿山”的构建计划，dm的相关科学研究和攻关已成为当前采矿学科的重要研究领域之一。
建设数字化矿山为新形势下提高矿山企业的经济效益指明了道路。
建设数字矿山的目的就是要将各种计算技术、信息系统和工业控制技术和矿山现有资源有机整合，最大限度合理调配优化各种资源，各种装备与设备，实现矿山安全、高效生产和科学化的管理，提高资源的利用率和利用水平。
在今后相当长的一段路中，国内矿业要实现可持续发展，必须发展数字矿山道路，改变传统的管理模式和决策方式，借助数字矿山的建设来实现资源的优选优采。
2数字矿山定义数字矿山（digital mine， dm）是从“数字城市”、“数字中国”、“数字地球”中引伸而来。
综合各种描述和定义，可以认为数字矿山是利用网络、计算机和信息技术为手段，实现矿山数据和资源的数字化传输、存储和深加工利用，可应用于各个生产环节，以及企业管理与决策中。
煤矿开采的智能矿山与数字矿山
数字孪生技术
总结词
数字孪生技术是数字矿山的另一项关键技术，它通过建立矿山的数字孪生模型，实现对真实矿山的全 面模拟和预测，提高矿山的生产效率和安全性。
详细描述
数字孪生技术通过对真实矿山进行全面建模，建立数字孪生矿山，实现对真实矿山的全面模拟和预测 。通过数字孪生技术，可以实时监测矿山的生产状态、设备运行情况和安全状况，及时发现和解决潜 在问题，提高矿山的生产效率和安全性。
虚拟现实技术
总结词
虚拟现实技术是数字矿山的重要展示手 段，它能够实现矿山的虚拟漫游和可视 化展示，提高矿山的透明度和可操作性 。
VS
详细描述
虚拟现实技术通过建立矿山的虚拟环境， 实现矿山的虚拟漫游和可视化展示。通过 虚拟现实技术，可以模拟矿山的生产过程 、设备运行和安全状况，为矿山管理和安 全生产提供有力支持。同时，虚拟现实技 术还可以用于培训和教育，提高员工的安 全意识和操作技能。
04 智能矿山与数字矿山的融合发展
智能矿山与数字矿山的联系与区别
联系
智能矿山和数字矿山都是利用先进的信息技 术、物联网技术和自动化技术，实现煤矿开 采的智能化和数字化，提高生产效率和安全 性。
区别
智能矿山更注重智能化生产和管理，强调自 动化、智能化设备的应用，以及智能化决策 和自主控制能力的提升；数字矿山则更侧重 于数字化管理和监控，通过数字孪生技术和 大数据分析，实现矿山的数字化管理和优化
煤矿开采的智能矿山与数字矿山
汇报人：可编辑 2024-01-01
• 智能矿山与数字矿山概述 • 智能矿山的关键技术 • 数字矿山的关键技术 • 智能矿山与数字矿山的融合发展 • 智能矿山与数字矿山的实际应用
案例
01 智能矿山与数字矿山概述
基于数字化技术的采矿工程智慧矿山建设研究
基于数字化技术的采矿工程智慧矿山建设研究数字化技术在采矿工程中的应用已经成为研究的热点之一。
智慧矿山建设利用数字化技术改进采矿流程，提高生产效率，降低环境影响。
本文将重点讨论基于数字化技术的智慧矿山建设研究，并探讨其在采矿工程中的应用。
一、数字化技术在矿山中的应用1. 无人驾驶技术：通过利用传感器、激光雷达等装置，实现车辆自动驾驶，降低人力需求，提高安全性和效率。
2. 智能监控系统：利用视频监控、物联网等技术，对矿山内部进行实时监测和预警，保障矿工生命安全和矿山设备的正常运行。
3. 虚拟现实技术：通过仿真技术，为矿山工作人员提供真实的虚拟环境，帮助他们了解矿山地质情况，提高工作效率和安全性。
4. 数据分析与挖掘：通过对大量的矿山数据进行分析和挖掘，帮助管理者做出科学决策，提高矿山的生产效益。
二、数字化技术在矿山中的应用案例1. 无人驾驶技术在运输系统中的应用：将无人驾驶技术应用于矿山的运输车辆，可以提高运输效率，避免人为驾驶错误带来的事故风险。
2. 智能监控系统在矿山安全管理中的应用：通过在矿山各个角落安装视频监控设备，可以实时监测矿工的工作状态和矿山设备的运行情况，及时发现潜在的安全隐患，并采取相应的措施，保障矿工的生命安全。
3. 虚拟现实技术在矿山勘探中的应用：通过虚拟现实技术，可以为矿山勘探人员提供真实的地质环境，帮助他们更好地了解矿藏分布和地质结构，提高勘探效率和准确性。
4. 数据分析与挖掘在矿山生产管理中的应用：通过对矿山生产数据的分析和挖掘，可以帮助管理者了解矿山的生产情况和资源利用情况，从而制定相应的调整策略，提高生产效益和资源利用率。
三、数字化技术对采矿工程的影响和挑战1. 提高生产效率：数字化技术能够实现自动化、智能化的矿山生产，提高矿产的开采效率，降低成本。
2. 降低环境影响：数字化技术能够帮助矿山管理者更好地掌握矿山生产过程中产生的废弃物、尾矿等环境污染物的生成量和排放情况，从而采取相应的减排措施，保护环境。
数字化矿山解决方案
数字化矿山解决方案引言概述：随着科技的不断进步，数字化矿山解决方案正在逐渐成为现代矿山行业的趋势。
数字化矿山解决方案利用先进的技术和数据分析，提供了一种更高效、更安全、更可持续的矿山运营方式。
本文将详细介绍数字化矿山解决方案的五个关键部分，包括设备管理、生产优化、安全监控、环境保护和智能决策。
一、设备管理1.1 实时监测：数字化矿山解决方案利用传感器技术和物联网连接设备，实时监测设备的运行状态和性能。
通过收集和分析数据，可以提前发现设备故障，并进行预防性维护，从而减少停机时间和维修成本。
1.2 远程控制：数字化矿山解决方案允许远程控制设备操作，减少人工干预和风险。
运营人员可以通过智能终端远程监控和控制设备，提高工作效率和安全性。
1.3 数据分析：数字化矿山解决方案通过收集和分析设备数据，可以帮助矿山管理人员了解设备的使用情况和性能。
基于这些数据，可以进行设备优化和决策制定，提高设备的使用寿命和性能。
二、生产优化2.1 自动化流程：数字化矿山解决方案利用自动化技术，优化矿山生产流程。
例如，自动化采矿系统可以根据矿石质量和需求自动调整采矿参数，提高矿石回收率和生产效率。
2.2 实时调度：数字化矿山解决方案可以实时调度矿山设备和人员，根据实际情况进行优化。
通过实时监测和数据分析，可以合理分配资源，减少等待时间和能源消耗。
2.3 质量控制：数字化矿山解决方案可以实现全面的质量控制，确保产品达到标准要求。
通过实时监测和数据分析，可以及时发现并纠正生产过程中的质量问题，提高产品质量和客户满意度。
三、安全监控3.1 实时监测：数字化矿山解决方案通过传感器和监控系统，实时监测矿山环境和工作条件。
例如，可以监测瓦斯浓度、温度和振动等参数，以及工人的位置和健康状况。
一旦发现异常情况，系统会及时发出警报，保障工人的安全。
3.2 风险预警：数字化矿山解决方案可以基于历史数据和模型预测潜在的安全风险。
例如，可以预测地质灾害、设备故障和事故发生的可能性，并采取相应的预防措施，减少事故发生的概率。
数字时代智慧矿山建设的探索与实践
DCWTechnology Analysis技术分析87数字通信世界2024.02矿山开采属于复杂化程度较高的系统工程，新时代为了节能降耗、提质增效，我国矿山企业普遍开展了互联网加改革、物联网改革，初步建成了自动化水平较高的智慧矿山。
然而，随着工业技术、信息技术、通信技术的深度融合发展，智慧矿山中建设的子系统越来越多，数据从原来的结构数据扩展到了半结构数据、非结构数据，矿山生产运营管理期间的数据出现了海量增长现象，数据采集、数据存储、数据分析处理、数据深度挖掘及应用需求显著增加，当前的智慧矿山系统并不能满足其实践需求。
因而，应加强数字时代智慧矿山建设的探索与实践。
1 项目概况以某矿山为例，2012年开始进行“一张网、一个中心、全矿井智能生态”建设，在实现安全与效益双提升目标的同时，在矿井排水系统、井下供电系统、固定胶带运输系统、综采工作面等方面减少了308人。
2020年在“双碳”目标指引下，该矿山企业结合《煤炭工业发展“十四五”规划》提出的“建成智慧矿山1 000座以上”要求与所在省下发的《关于印发<2021年全省深入推进煤矿智慧化建设工作方案>的通知》，梳理了智慧矿山建设目标并指定以“1平台+10系统+27子系统”为主的建设方案，经过近年来的实践虽然初步达到了预期目标，但是由于子系统多、感知网络覆盖不全、信息融合差等，造成了数据处理效率低、故障诊断差、协同效应小等突出问题。
此时，亟须从“无人化开采、实时化感知、智能化预警、快速化应急、生态化发展”综合目标出发，通过技术赋能路径将其升级为全新的智慧矿山生态系统。
2 数字时代智慧矿山建设问题分析2.1 感知网络有限，应用信息融合不足首先，矿山开采作业场景相对典型，牵涉穿孔、爆破、采装、运输、排土、辅助运输、边坡监测等内容。
该矿山企业在新时期建设智慧矿山期间，虽然在平台与系统方面的建设满足了实际需求，但是由于各个应用场景中仍采用单一感知方式，加上部分矿用传感器在精度、可靠性、能耗方面存在不足，实际使用期间并不能达到“无处不在的感知网络”建设要求。
矿山数字化智能化监测技术研究
矿山数字化智能化监测技术研究随着社会的不断发展，矿山安全问题已经成为了国家关注的重点领域之一。
针对矿山的安全问题，研究和开发数字化智能化监测技术是必不可少的。
本文将深入探讨矿山数字化智能化监测技术的研究现状和发展趋势。
一、矿山现状中国是一个资源大国，矿山资源非常丰富。
然而，由于行业的特殊性，矿山安全一直是制约矿山产业发展的一大瓶颈。
有关部门在近几年加大了对矿山行业的监管力度，但是事故仍然频繁发生，给行业带来了很大的安全隐患。
矿山行业的特殊性质使得它所面临的危险和突发事件要比其他行业更加严重和复杂。
这要求矿山必须采用先进的监测技术，及时发现危险，防止安全事故的发生。
二、数字化智能化监测技术数字化智能化监测技术是一种使得矿山直接转化为数字信号并进行处理的技术。
它包括了传感器技术、数据采集技术、数据处理技术、智能化应答技术等多种技术的集成。
数字化智能化监测技术是矿山安全监测领域中的一项重要技术，它能够实现矿山安全生产的不间断监测，并能够进行安全状态的实时评估。
三、研究现状在数字化智能化监测技术领域，国内外都有不少研究者在进行深入的研究。
国内在煤矿监测上取得了很大的进展，比如通过煤炭颗粒库存和密实度监测实现对煤矿生产的精细化调度，并取得了良好的效果。
近年来，研究者也在地震监测、爆炸监测等领域，试图将数字化智能化监测技术应用于煤矿安全领域，取得了很好的效果。
国外也有许多成功的应用案例，如美国矿业安全局推出了CLMS（煤矿倾斜能量监测系统），CLMS系统可以自动检测煤矿地板的倾斜度，并及时报警，从而保障煤矿地下安全。
这些成功的应用案例为矿山行业数字化智能化监测技术的研究和应用提供了宝贵经验。
四、发展趋势随着科技的不断发展，数字化智能化监测技术也在不断进化。
未来，数字化智能化监测技术将向更加细化、实时化的方向发展。
首先，传感器的制造技术将进一步提高，特别是纳米技术和生物技术的发展，将使得传感器的可靠性和稳定性更高；其次，数字化智能化监测技术将更加注重与现有的数据系统的集成，实时数据处理更加自动化、多样化、信息化，从而更好地服务于矿山安全生产的实时监管。
智能矿山大数据体系建设探索
２０２１ 年 （Ｓ１）
张 鹏 ：智 能 矿 山 大 数 据 体 系 建 设 探 索
· ２３ ·
图 ４ 数 据 仓 库 图 ５ 大 数 据 分 析 决 策 平 台 架 构
图 ３ 数 据 标 准 化 内 容
强 ，为 决 策 提 供 更 加 形 象 的 指 导 画 面 ，建 立 智 能 矿 山 可视化平台，运用 三 维 建 模、动 画 模 拟、智 能 图 形 图 表 、大 屏 幕 场 景 漫 游 等 技 术 ，对 平 台 数 据 进 行 可 视 化 展 示 ，对 异 常 数 据 信 息 智 能 分 级 、预 测 预 警 。
（５）数据价值层。根据数 据分 析 层的 结果 完成 对设备的 控 制、矿 体 空 间 形 态 和 属 性 的 动 态 修 正。 通 过 专 家 决 策 对 智 能 矿 山 实 现 监 测 控 制 、优 化 排 程 、 物资调运等功能。 该 层 是 数 据 的 利 用 区 域，数 据 价 值的应用区。 １．２ 智 能 矿 山 大 数 据 分 析 决 策 平 台 １．２．１ 数 据 标 准 体 系
智能 矿 山 大 数 据 模 型 分 为 数 据 接 入 层、数 据 传 输层、数据汇聚层、数据分析 层、数 据 价 值 层，如 图 １ 所示。 （１）数据接入层。包括各 类智 能 传感 器和 智能 分 站 等 ，通 过 智 能 传 感 器 感 知 设 备 运 行 状 态 ，将 产 生 的各类生产数据 进 行 实 时 传 输，实 现 人 员、设 备、环 境 智 能 化 感 知 、可 视 化 监 控 、精 准 定 位 。 该 层 是 各 类 生 产 数 据 的 产 生 区 域 ，也 是 数 据 价 值 的 来 源 地 。
关 键 词 ：智 能 矿 山 ；大 数 据 ；数 据 挖 掘 ；数 据 共 享 ；数 据 可 视 化 中 图 分 类 号 ：ＴＤ６７ 文 献 标 志 码 ：Ａ
数字化矿山的建模ppt课件
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DEM生成方法：三角网转换法
对有限个离散点，每三个 邻近点联接成三角形，构 成三角网。每个三角形代 表一个局部平面，再根据 每个平面的拟合方程，可 计算各格网点高程，生成 DEM。
1）TIN的生成方法
首先取其中任一点P，在其余各点中寻找与此点距离最近的点P1，连接P和P1 构成三角形的第一边，然后在其余所有点中寻找与这条边最近的点P2 ，找到 后即构成第一个三角形，再以这个三角形新生成的两边为底边分别寻找距它 们最近的点构成第二个、第三个三角形，依此类推，直到把所有的点全部连 入三角网中。
•摄影测量法： 利用遥感立体像对[1]，根据视差模型，通过选配左右影像的同名点，可建立数字高程模型。
•等值线插值 根据各局部等值线上的高程点，通过插值公式计算各点的高程，得到DEM。等值线插值法是比较
常用的方法，输入等值线后，可在矢量格式的等值线数据基础上进行，插值效果较好。 •高程点插值方法
以不规则点图元组织的Z变量的数据，并不适合于图形显示，也不适于进行分析。高级曲面分析要 求将Z值转换成一个规则间距空间格网【2】，或者转换成不规则三角形网（TIN）【3】。栅格法可用来将 不规则的空间数据转化为规则格网的空间模式。 • 栅格法
• 数字高程模型（Digital Elevation Model, DEM）是表示区 域上地形三维向量的有限序列{Vi= (Xi, Yi, Zi) } Xi, Yi∈D是 平面坐标，Zi是（Xi, Yi）对应的高程，对于规则格网{Vi= Zi}；也称DHM( Digital Height Model)
252021精选ppt26煤矿巷道三维可视化流程26图纸信息读取autocad采掘平面图手工半自动巷道信息巷道表节点表excel巷道三维建模solidworks自动构建二次开发模型导入maya增加标志物接头处理修改处理文字标注渲染出图重新处理文字背景处理图片ps合成2021精选ppt2727国投登封教学三矿立体图2021精选ppt282021精选ppt29基于引擎模式构建的三维巷道截图2021精选ppt302021精选ppt31三数字矿业软件的实际应用一绘制地质剖面地质技术人员用钻孔坐标测斜品位表数据导入数据库然后将数据库在矿业软件中生成钻孔轨迹图
数字化矿山建模方法的研究与采矿过程数值模拟
数字化矿山建模方法的研究与采矿过程数值模拟多年来,我国在矿山自动化领域投入了几千亿资金,生产效率大幅提高,虽然给矿山企业带来了商机,但也正承受着巨大的成本压力,迫使采矿作业不得不走向数字化和智能化的道路,随着计算机图形技术的迅猛发展和日趋成熟,越来越多的企业为了提高资源开采率、降低企业吨煤成本,依托自动化平台基础建设规划数字化矿山。
本文从数字化矿山的三维建模体系角度出发,结合矿山的集成数据特点及数字化矿山建设要求,搭建数字化矿山三维建模和信息集成体系,提出数字化矿山的发展方向,围绕数字化矿山三维建模方法展开研究和设计,采用Voronoi图算法完成了井下三维离散体建模软件的开发,并通过差值运算等方法判断出断层或褶皱地质结构的范围,矿山地质工作者在系统给出的范围内进行补充勘探后,通过中间差值的方法得到断层的边界和真实煤层的走向。
在论文后期为了研究煤层开采过程中煤岩体系的运移规律,通过地质结构的样本参数和地质构造力的测定数据,计算出参与运算构造力数据,利用FLAC3D工具提供的开挖模型、塑性区破坏等分析模型来模拟推进距离与顶板下沉量、受力大小和顶板破坏结构的关系,间接验证了开采过程地质位移的关键因素及理论结果,将测算的结果数据赋值给三维离散体动态模型,用于模拟同一开采水平面生产工作面在开采过程中顶板下沉量和煤层承受应压力的变化关系。
系统可集成井下顶板压力监测数据,通过必要的集成数据对开采环境的变化提供前瞻性的分析,为采矿设计(矿井采矿设计)、三维地学断面重建和虚拟探矿工程提供了一定的理论与技术支撑手段。
一般来说对井下开采环境的认知来源于勘探数据,而勘探数据不能准确辨识出煤层的尖灭和断层位置,这也是数字化矿山三维建模体系中的难点和关键技术,论文期间提出了一种三维地质离散体模型的创新建模方法,充分利用已探明的矿山数据,通过虚拟现实技术构建有效的动态地质模型,便于利用采矿过程数学模型的分析结果,采用“构建-模拟-修正”体模型独立单元的方法,动态模拟采矿过程地质体的运移规律。
数字化矿山现状及发展展望
数字化矿山现状及发展展望数字化矿山是指利用数字技术和信息化手段对矿山生产、管理过程进行全面、科学、合理的规划、组织、管理与控制。
数字化矿山的建设是推动矿业现代化、科学化、智能化的必然趋势，同时也是提高矿山生产效率、保障矿工安全和环保的重要手段。
本文将针对数字化矿山的现状及未来发展进行分析和展望。
一、数字化矿山的现状随着信息技术的不断发展和应用，越来越多的矿山开始进行数字化改造。
数字化矿山已经在信息化系统、自动化设备、智能管理等方面取得了一定的成果。
具体表现在以下几个方面：1、信息化系统的建设：信息化系统是数字化矿山的基础，包括物联网、大数据、云计算等技术的应用。
物联网技术可以实时监测和收集矿山设备、环境等数据，为矿山实时监测、预警和决策提供数据支持；大数据技术可以对矿山大量的数据进行分析和挖掘，为矿山生产提供科学依据；云计算技术可以实现矿山信息的共享和管理，提高资源利用效率。
2、自动化设备的应用：数字化矿山广泛应用自动化设备，包括智能采矿机、自动化运输车、无人机等。
这些设备可以实现矿山生产的智能化和自动化，提高生产效率和减少人力成本同时也提高了矿工的安全。
3、智能管理的实践：数字化矿山运用智能化管理系统对矿山进行全面的规划、调度和控制。
管理系统可以根据实际情况进行灵活的调整，实现矿山生产的最优化。
数字化矿山在信息化系统、自动化设备和智能管理方面已经取得了一定的进展，但是也面临一些问题和挑战。
比如信息系统的安全性、自动化设备的稳定性、智能管理系统的可靠性等方面还需要进一步完善和提高。
1、信息化系统的深化：未来数字化矿山将进一步深化信息化系统的建设，包括物联网技术的广泛应用、大数据平台的完善和云计算系统的进一步普及。
信息化系统的深化将有效地提高矿山的生产效率和管理水平，为矿山的可持续发展提供强大的支持。
3、智能管理的创新：未来数字化矿山将不断创新智能管理系统，利用人工智能技术和大数据分析技术实现矿山生产的智能化和优化。
矿山测量中数字化测量技术的应用
矿山测量中数字化测量技术的应用摘要：在日常矿山测量工作中，计算机测量技术是其测量的重要组成部分，随着科技的发展，这种技术越来越纯熟，越来越完善，功能也日益强大，其应用范围也越来越广泛。
关键词：矿山测量数字化应用管理延伸前言在矿山测量工作中，数字化测量技术的具体应用，要在了解自身企业具体运营情况之后，才能进行相关环节的规划，在此环节中，我们要提高对测量工作人员的要求，建立健全相应的测量管理体系，实现企业综合效益的提升，在此环节下，实现对数字化测量技术的有效应用，就能规范日常矿山测量系统的各个环节，有利于我们进行矿山测量质量、效率的提升。
一、对数字化测量技术基本架构的分析数字化测量技术的基本架构是相对复杂的，在日常矿山工程作业中，实现相关测量步骤的健全，对矿山具体测量工作影响是巨大的。
在此过程中，实行矿山准备工作的完备性，保证相关设备技术的齐全，进行整体环节的优化，以促进测量环节实现其高速性，便利性，实时性等，这都有利于满足日常测量系统的稳定。
在日常工程中，我们提高测量系统的实时性、科学性，这对整个测量系统的完善是很有必要的。
为了有效促进矿山测量工作的实现，我们需要进行相关测量技术的优势分析，进行比较以找出最适合我们的方案，在此环节中，我们要构建一个综合性质的数字化测量系统。
比如激光测量雷达系统，室内定位设置、三维测量激光跟踪仪，扫描仪等，以满足日常矿山测量工作的需要。
在此环节中，进行激光雷达系统的布置工作，有利于工程部件外形测绘与检测工作的顺利进行。
利用三维激光跟踪器可以有效实现详细信息的反馈，有利于日常装配型架的调整。
为了实行满足矿山测量工作的需要，我们也需要进行相关零部件外形测量检测系统的建立健全。
二、数字化矿山测量的具体步骤我们日常所说的数字化矿山测量系统，分为五大环节，分别是采集环节、调度环节、功能实现环节、包装环节、核心系统环节。
在整个系统中，相关数据信息的采集、处理通过采集环节来实现，采集环节又分为四个部分，分别是测量工程、勘探工程与传感和文档工程等。
采矿工程中的数字化建模与优化设计分析
采矿工程中的数字化建模与优化设计分析数字化建模和优化设计在采矿工程中发挥着重要的作用，它们能够提高采矿效率、降低成本并确保采矿活动的安全性。
本文将介绍数字化建模和优化设计在采矿工程中的应用以及相关分析方法。
1. 数字化建模：数字化建模是采矿工程中的一项关键技术，它利用计算机技术和数学模型来描述矿床的地质特征和采矿活动的过程。
数字化建模可以包括以下几个方面的内容：地质建模：通过分析地质勘探数据，结合地质学知识和数学建模技术，建立地质模型，准确描述矿床的形态、分布、结构和性质。
矿井建模：利用地下采矿工程的相关数据，建立矿井模型，包括开拓工作面、支撑系统和通风系统等信息。
这将帮助工程师进行矿井规划、排水设计和通风优化等工作。
设备建模：将采矿设备的参数、性能和工作状态等信息进行建模，以模拟设备在采矿过程中的行为。
这将有助于优化设备配置、提高生产效率和降低能源消耗。
数字化建模可以提供直观、可视化的信息，为工程师和决策者提供了精确的数据支持，帮助他们进行决策和优化设计。
2. 优化设计分析：优化设计是通过分析和优化矿井系统、设备和工艺参数等来提高采矿效率和经济效益的过程。
优化设计的主要目标是最大化资源利用率、最小化成本和最大限度地降低环境影响。
以下是一些常见的优化设计分析方法：数学规划模型：利用线性规划、整数规划和非线性规划等数学方法，建立优化模型，求解最优解。
通过调整变量和约束条件，可以使目标函数（如最大化产量或最小化成本）达到最优值。
仿真模拟：利用计算机仿真技术，模拟矿山系统的运行过程，并通过参数调整和场景分析等方式来找到最佳操作策略。
这将有效降低实验成本、风险和时间，并提供决策支持。
模糊综合评价：将定性和定量指标进行模糊化处理，利用模糊综合评判方法来评价不同方案的优劣。
这将综合考虑多个因素的影响，并提供较为综合的评价结果。
数据挖掘和机器学习：通过分析大量的历史数据，挖掘数据中的规律和关联性，利用机器学习算法构建预测模型，从而指导优化设计过程。
数字化矿山解决方案
数字化矿山解决方案一、背景介绍随着科技的不断发展，数字化技术在各个行业中得到广泛应用，矿山行业也不例外。
数字化矿山解决方案是指利用先进的信息技术和数据分析方法，对矿山进行全面的数字化改造，提高矿山生产效率、安全性和可持续发展能力。
本文将详细介绍数字化矿山解决方案的基本原理、关键技术和应用效果。
二、数字化矿山解决方案的基本原理数字化矿山解决方案的基本原理是将传感器、通信网络、数据处理和分析技术等先进技术应用于矿山生产过程中，实现对矿山各个环节的数据采集、传输、存储和分析，从而实现对矿山生产过程的全面监控和智能化管理。
具体来说，数字化矿山解决方案包括以下几个方面的内容：1. 传感器技术：通过在矿山各个关键点安装传感器，实时获取矿山生产过程中的各种数据，如温度、湿度、压力、振动等。
传感器可以是物理传感器、化学传感器、光学传感器等，可以通过有线或无线方式与数据采集系统连接。
2. 通信网络技术：数字化矿山解决方案需要建立一个可靠、高效的通信网络，实现传感器数据的实时传输和远程监控。
通信网络可以采用有线网络（如以太网）或无线网络（如Wi-Fi、蓝牙、LoRa等），根据矿山的实际情况选择合适的网络技术。
3. 数据采集和存储技术：通过数据采集系统对传感器数据进行采集和处理，将数据存储到数据库中，以备后续的数据分析和应用。
数据采集和存储技术需要考虑数据的实时性、准确性和安全性，可以采用分布式存储、云存储等技术。
4. 数据分析和智能化管理技术：通过对采集到的数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息和知识，为矿山生产提供决策支持和优化方案。
数据分析和智能化管理技术可以包括数据挖掘、机器学习、人工智能等方法和算法，通过建立模型和预测分析，提高矿山生产效率和安全性。
三、数字化矿山解决方案的关键技术数字化矿山解决方案涉及多个关键技术，下面将介绍几个重要的关键技术：1. 无线传感网络技术：通过无线传感器网络实现对矿山各个关键点的数据采集和传输。
数字化智慧矿山系统的研究与应用
数字化智慧矿山系统的研究与应用摘要：矿山作为我国重要的基础性行业对其发展也提出更高的标准，同时也随着科技技术的不断提高推动矿山事业走向数字化时代。
但是在发展的过程中，数字化矿山建设仍然有一些问题存在，比如领导的重视度不够、作业现场一些设备智能化程度较低等。
基于此，本篇文章对数字化矿山建设当中存在的问题进行了分析，并针对问题提出了相应的具有可实施性的解决措施，希望可以给相关研究提供借鉴，从而建立起更加完整的能够实现预测、预控的可视化矿山平台。
关键词：数字化矿山；管理方式引言数字化矿山是指采用现代信息技术、数据库技术、传感器技术、网络技术和过程智能化控制技术等，对矿山安全、生产、经营与管理的各个环节进行网络化、集成化、模型化、数字化、可视化和科学化管理，本文通过对绿色智慧数字化矿山实现的基础设施、大数据预警与决策支持分析、智慧化生产系统、安全监测、平台软件、机器人系统等的阐述，提出未来绿色智慧矿山发展的方向和趋势，供相关技术人员参考。
1数字化矿山建设的作用和意义1.1安全生产安全是矿业企业发展和生存的必要条件。
“数字矿山”必须是为了实现安全生产，确保生产和经营活动稳定的适当行为，围绕地质条件洞察信息，分析地质活动规律，确保稳定和实时危害监测，有效实施安全计划，事故处理和事故科学分析，为建设“本安矿山”提供信息安全。
1.2降本增效成本控制是矿山企业可持续发展的生命线。
企业的各种活动中存在成本优化问题，包括露天开采的边界优化，采矿顺序的确定，开发和提取计划的准备，设备和车辆的调度，设备的点检和维护，以及选矿过程中的成分。
与其他行业相比，采矿业更难以优化成本，需要考虑更多因素，更加复杂，并且需要大量空间信息，模拟和人工智能技术。
如何有效地收集有关信息，在各个时期建立成本模型，科学地模拟，计划，优化和控制成本，为成本管理提供科学依据，是“数字矿山”建设的又一主线。
2建设数字化矿山的现状21世纪初，我国开始致力于建设数字化矿山，相较于发达国家，我国在这一领域的建设起步较晚。
面向大数据的智能采矿技术研究
面向大数据的智能采矿技术研究随着社会的发展和科技的进步，传统的采矿行业也在不断地向智能化、数字化、信息化方向发展。
在现代矿业中，面向大数据的智能采矿技术是矿业企业实现智能化和数字化管理的重要手段之一。
本文将探讨面向大数据的智能采矿技术的研究现状、发展趋势以及未来应用前景，以期推动矿业智能化转型发展。
一、面向大数据的智能采矿技术研究现状面向大数据的智能采矿技术是一种利用计算机、人工智能等先进技术处理巨大数量的采矿数据，通过数据挖掘、机器学习、模式识别等方法实现矿山管理、生产和安全的智能化、数字化和信息化的工具和手段。
通过快速、准确、合理地分析和利用采矿数据，有助于优化矿业生产管理，提高采矿效率、降低成本，改善矿工工作环境和生产安全。
目前，面向大数据的智能采矿技术研究取得了一定的进展。
例如，在采矿生产数据分析方面，矿山智能化管理系统可以自动识别和聚类不同类型的数据，创建数据模型，进而预测未来的采矿情况，提供有关的建议和决策支持。
同时，智能化的数据处理技术也可以有效地提高采矿的效率，减少错误和损失。
在矿山安全管理方面，基于大数据的智能监控系统可以监测矿山内部的情况，并及时发出警报，以保障安全。
二、面向大数据的智能采矿技术的发展趋势随着社会的不断发展和采矿行业对数字化和智能化的需求，面向大数据的智能采矿技术也将不断发展和变革。
以下是面向大数据的智能采矿技术发展趋势的几个方面。
1. 大数据智能采矿技术将更加全面随着计算机、云计算、人工智能等技术的飞速发展，矿山业也将采用更加全面、先进的大数据智能采矿技术，为矿山管理、生产和安全提供更好的服务。
2. 大数据技术将与物联网结合随着物联网技术的普及，采矿行业也将与物联网技术相结合，通过传感器、监测器等设备采集相应的数据，用于矿山管理和生产。
3. 人工智能技术将更加普及随着人工智能技术的不断进步和普及，将为矿山业提供更多的机遇和发展空间。
例如采用机器学习、模式识别等技术，实现矿山数据的自动分类、聚类、预测等操作，提高矿山的生产效率。
矿山地质模型与资源计算技术研究
资源储量评估方法：地质统计学、数学地质学等 资源储量评估模型：地质模型、数学模型等 资源储量评估软件：GIS、ArcGIS等 资源储量评估结果：资源量、品位、分布等
资源开采规划： 根据资源储量、 开采条件、市场 需求等因素制定 合理的开采计划
开采技术：包括 钻探、爆破、采 矿、运输等环节 的技术研究
应用领域：地 质勘探、资源 计算、环境监
测等
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地质数据采集：通过地质勘探、钻探等方式获取矿体地 质数据
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地质数据预处理：对采集到的地质数据进行整理、清洗、 转换等处理
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地质建模：利用地质建模软件，如Surpac、MineSight等， 建立矿体地质模型
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模型优化：根据实际地质情况，对模型进行优化和调整， 提高模型的准确性和可靠性
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模型验证：通过实际开采数据对模型进行验证，确保模 型的准确性和可靠性
添加标题
模型应用：将模型应用于资源计算、开采规划、矿山设 计等实际工作中，提高矿山开采效率和资源利用率。
岩石力学模型： 描述岩石力学特 性的数学模型
构建方法：基于 实验数据、理论 分析和数值模拟
应用领域：矿山地 质模型构建、资源 计算、工程设计等
案例背景：矿山地质模型的建立为安全生产管理提供了基础数据和可视化支持。
应用场景：通过矿山地质模型，可以预测和评估潜在的安全风险，制定相应的安全生产措施。
实施效果：应用矿山地质模型后，安全生产事故率显著降低，提高了生产效率和经济效益。
结论：矿山地质模型在安全生产管理中具有重要作用，能够提高矿山企业的安全性和经济效 益。
地质模型：建立矿山地质模型，为资源量计算提供基础 资源量计算方法：包括体积法、质量法、经验公式法等 资源量计算参数：包括矿石品位、矿石密度、矿石体积等 资源量计算软件：选择合适的资源量计算软件，提高计算准确性和效率
数字化矿山建设中存在的问题及对策研究
数字化矿山建设中存在的问题及对策研究发布时间：2021-09-13T12:49:01.334Z 来源：《基层建设》2021年第17期作者：田雷[导读] 摘要：随着我国社会经济形势的不断改善，社会各行业都在发生较大的变化。
成县祁连山水泥有限公司甘肃陇南 742508摘要：随着我国社会经济形势的不断改善，社会各行业都在发生较大的变化。
其中，矿山建设数字化对矿业的快速发展起到了重要作用。
因此本文结合经验总结法从数字化矿山建设存在的问题以及数字化矿山建设的有效策略等方面对本课题进行了分析。
关键词：数字化；智能化矿山建设；存在的问题；对策近年来，矿山安全预警系统整体水平得到提升，通过对主要生产链的集中监控和远程控制，实现数字化矿山建设。
为实现矿山目标，减少工作量，提高效率，大中型矿山配备全自动矿山系统，从井下到地面都安装了高速传输网络、各类服务器及存储设备、数据集成平台和展示平台，以消除信息孤岛。
在目前我国大中型矿山数字化的影响下，只能实现安全产品数据的一般在线传输，以及部分矿井的集中监控和3D成像。
与原计划的目标仍有较大差距。
特别是在流程优化和管理、灾害预测、数据挖掘和决策支持等领域需要做更多的工作。
1数字化矿山建设存在的问题1.1平台的业务应用责任划分不明确如今，大多数矿山公司都创建了数字矿山平台。
目前，有部分领导没有重视对平台的应用，平台业务应用的职责分工尚不明确。
数字化矿山是一个相对复杂和庞大的系统，查找信息比较困难，因此有很多数字矿机没有在实践中使用。
各业务部门仍旧依照以往的模式进行工作，相关技术人员也仍旧是通过以前的单机监控平台进行检测和控制，数字化矿山平台也没有真正发挥出其自身作用[1]。
1.2没有实现精细化管理由于所有公司在构建其传统数字矿山时没有考虑到数据集成和性能，因此没有考虑如何使用数据的方式及其在有效管理矿山中的作用，详细了解矿山管理。
数字技术和安全在生产管理行业中的融合度不高，无法为管理人员提供决策支持，导致平台对矿山管理人员来说用途不明显。
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塞霎Ⅵ裂裂黼i面向数据挖掘的数字化矿山结构模型研究谢金达(湄洲湾职业技术学院信息技术工程系福建莆田351254)[摘要]分析数字化矿山的概念，在构建数字化矿山模型过程中，涉及到大量数据的合理组织和有效利用。
针对数字化矿山过程中产生积累的大量数据，以新的视角分析应用数据挖掘的基础和数据特点，讨论数据挖掘的基本思想，提出集成数据挖掘的模型结构。
该技术的应用，可有效推动数字矿山建设，强化矿山地理信息系统功能，提高矿山企业的管理水平，能产生显著的社会经济效益。
[关键词]数据挖掘数据数字化矿山模型中图分类号：T D2文献标识码：A文章编号：1671--7597(2008)1010128—02一、数字化矿山的概念数字化矿山不仅是信息社会的主要组成部分，而且也是数字地球技术系统的集中表现，是数字地球理论在地学领域的应用。
数字化矿山是综合运用6I S(地理信息系统)遥感、遥测、网络、多媒体及虚拟仿真等技术系统对矿山资源的开发利用、信息采集、动态监测管理和辅助决策服务的技术系统；它是地理、资源、生态环境等复杂系统的数字化、网络化、虚拟仿真，具有优化决策支持和可视化表现等强大功能。
数字化矿山是随数字技术、信息技术的飞速发展和计算机技术的广泛应用而发展起来的，在数字化过程中产生积累了大量的数据。
面对如此庞大的数据，一方面，可以通过数据库管理系统结合统计分析方法，实现查询、检索及表报功能，也可以显示出可供决策参考的统计分析数据，但数据中隐藏的内在有用知识无法得到，我们处在数据丰富而知识贫乏的矛盾之中。
另方面，就人工智能中的知识获取而言，它主要依靠用户或者领域专家手工将知识输入到知识库中，耗时费力，且因主观性易于出错。
因此迫切需要能够自动发现获取知识的机关报技术，这便是数据挖掘产生的直接推动力。
数据挖掘技术涉及人工智能，数据库技术，模式识别，数据可视化，统计学等多门交叉学科。
本文针对数据挖掘在数字化矿山模型构建过程的应用问题进行讨论。
二、数字化矿山模型中数据挖掘的基本思想数据挖掘是指从大量数据中提取或“采掘”知识，进而形成了广义的D M定义。
数据挖掘是从存在于大量数据的数据库、数据仓库或信息储存体中发现有价值知识的过程。
D M的对象不仅是数据库，也可以是文件系统或其它任何组织在一起的数据集合，这里的数据集合应该是来源于实践中有用系统的，而不是杂乱无章的数据堆积。
由于矿山生产过程的复杂性及特点，其数据挖掘必须将传统数据挖掘的方法与现代以计算智能为核心的众多理论方法融合集成起来。
以矿山生产过程积累的大量数据为研究对象，发挥现行监控平台的作用，结合生产工艺要求研究适用于数字化矿山构建系统数据特点的鲁棒，有效的新挖掘方法，解决数据丰富、知识贫乏的问题。
并运用新方法获取知识，补充、完善和更新知识系统和监控手段。
指导生产操作，优化生产工艺，提高矿石产品质量。
(一)融合集成各种D M方法结合数据先验知识、工程背景知识，将基于统计学的传统D M方法、机器学习方法及计算智能方法融合集成起来，研究能从大量数据中提取反映系统状态的模式，规则的算法与策略。
该方法对数据的不确定性，不完整性，噪声有较强的鲁棒性。
(二)建立面向阴的矿山数据仓库采用传统的数据仓库模型建模方法，以矿山数据的采集与传输作为矿山数据仓库的基础，顾及矿山数据的海量、时空性等特点，根据矿山决策者的决策要求及矿山生产活动的实际，同时，还要兼顾已有的知识与回馈，在统一的数据字典下，采用一定的提取、转换、综合、表达，从而形成面向矿山决策的矿山数据视图。
通过构建多维数据模型，运用多维分析技术对数据进行分析比较，从不同角度对数据进行深入分析和加工，实现分析方法和数据结构的分离。
按照主题的要求，选择、过滤、聚合成矿山仓库。
根确定的主题和决策任务，运用矿山领域的专业知识，结合已有的比如矿山岩石移动规律模型、矿床分布模型及矿产储量、矿体与井巷工程、开拓开采等数据的空间矢量栅格一体化模型，设计出相关的挖掘模型，选用适当的数据挖掘算法，从矿山空间数据仓库中分析、提取、挖掘出隐藏的矿山规律与潜在信息，预测和指导矿山的安全、生产、经营与管理活动。
(三)建立系统的状态监控与故障诊断模式基于数据挖掘的新方法，对数字化矿山构建过程的历史数据包括正常状态，异常状态及各种故障状态数据(系统中各种变量在故障发生后，它们中的一部分或全部其数据或状态变化都会与正常情况下有所不同，其中包括了丰富的故障信息)进行聚类、分类分析，建立系统状态评估和故障预测模型。
在此基础上，对系统过程，系统状态的当前数据进行在线挖掘分析。
对已建立的模式进行检验和修正，形成系统动态分析模式。
并进行可视化处理，提供操作指导和分析，使操作员得到充分的信息，进行生产过程监视和操作，从而实现更高水平的监控，防止事故隐患发生，保证矿山安全生产。
(四)构建矿石产品质量控制模式所谓矿山生产过程最优化可以概括为：在满足必要的约束条件下，改变矿山生产过程的工艺参数，使某种与经济效益有关的目标函数达到极值。
在生产优化实施中，对大量生产数据进行挖掘找到产品质量与工艺参数的模型关系。
分析诸多变量作用下的产品质量规律，帮助质检人员、工艺人员弄清影响矿石产品质量的主次因素，提出相应的对策，进一步调整工艺参数，进行质量控制，为实现生产过程操作最优化提供指导。
(五)丰富知识库和决策支持系统矿山生产过程对象已变为一个十分复杂的系统，产生了更为困难的过程控制问题以及对高性能控制器的要求。
经典的控制方法难以胜任，以计算机为工具的智能控制方法已经应用于这些系统中，但结构复杂，计算量大。
通常必须有知识库作为支持，而知识的获取是关键。
数据挖掘技术可以将提取的潜在模式、规则评估检验后归入知识库，使得智能控制充分发挥作用，提高生产过程的控制水平。
’三、数字化矿山模型中数据的特点要进行数字化矿山构建过程中的数据挖掘，在遵循D M一般方法的基础上，必须认真分析其数据特点并结合具体生产工艺上的要求进行。
其数据特点可概括如下：(一)数据量巨大、高维且有较强的耦合性在矿山生产过程中，不论是计算机模拟还是计算机辅助决策的工艺过程，都要随生产过程定时采集、更新数据及生产状态，以供显示、控制之用，另外还有重复测量和冗余测量的数据，日积月累这些数据量是非常巨大的；同时由于矿山生产过程的行为状态是许多变量因素共同作用的结果，它们之间有较强的耦合及非线性关系。
(二)动态性与数据类型的多样性各种变量的值是不断变化的，这反映了系统的动平衡过程，是系统本质的反映。
在生产过程的监控中通过辨识、观察诸变量的数值，预测系统的状态及变化趋势。
其数据的类型也是多样的，如数值型(整型、实型)、非数值型、逻辑型等。
(三)多时标性与不完整性因系统的复杂性，众多变量的变化快慢各异，所以采集信号的频率不同，导致时间上的不同步。
在数据的记录上也可能丢失数据，造成数据的不完整。
(四)多模态性数据是系统状态变化的反应。
既有正常工作状态，又有各种异常状态(包括未知状态、不确定状态)和故障态的数据。
前者是主体，后者的数据量相对较少。
但它们都是DM中所不可缺少的。
(五)生产过程中的不确定性矿山生产工作环境复杂，电、磁、粉尘、噪声干扰较强，系统本身存在不确定性，因而数据易受污染。
四、面向数据挖捆的敦字化矿山模型在分析数字化矿山构建过程中数据挖掘的基本思想和数据特点的基础上，可以把计算机技术、控制技术和信号处理技术结合起来，建立起智能代理(A ge nt)和面向对象的递阶式、分布式矿山生产过程的集成数据挖掘数字化矿山模型结构，如图1所示。
该模型可以发挥现行D C S／FCS／CI PS系统的作用，是数据挖掘系统与经典C I PS系统的融合。
图1集成数据挖掘数字化矿山模型(上接第146页)试验设计管理系统的后台采用的是O r ac l e数据库管理系统，因此在客户端操作数据时，要使用SQ L标准化数据库查询语言。
在三层结构的客户端不存在T O uer y控件，似乎客户服务器模式是无法做SO L查询的。
D e l phi很好的解决了这个问题。
事实上，只要客户端连接上服务端应用程序，客户端的TC I i ent D a t a Set就包含了一个名字为Pr ovi de r的属性对应到服务器端D at aSet P r ovi der的所有默认属性和方法，其中D at aSet P r ovi der有一个O pt i ons属性，只要让其中的P oA I l ow Com m andT e xt=t r ue，D at aS e t Pr ovi de r 的P oA l l ow C om m a ndText就可以接受前台来的S Q L命令，并传送给T Q uer y。
可以看出，真正传递数据的是D at a set P r ovi der的接口，所以用这个接口搭建传递SQ L的桥梁是必需的。
四、客户靖软件与W or d、Exc el的融合W ord和E xcel是现在最通用的办公软件，它们可以很方便地编辑文字或打印报表，并作简单的统计。
试验设计管理系统客户端软件与W ord和E xce l进行了集成，其结果可以输出到W or d或E xcel，编辑后的结果也可以回传数据库。
通过编写宏，系统充分利用了W ord和E xc el的特性，实现文档、表格处理的自动化。
W or d和Exc el是对C om技术支持最好的软件，强大的编程接口技术使我们可以控制W or d和E xc el的任何一部分，无论是文件的打开、存盘、打印、表格自动绘制、数据统计，或统计图的绘制都可以通过系统集成的wor a和E xce l实现。
五、结束语本文介绍了以O r a cl e为后台的试验设计管理系统的开发，文中详细叙豢黼裂蹦YV A L L E l藏褥辩攀以D C S／FC S／C I PS中采集积累的数据、人工记录日志及实验仿真数据为数据源，进行数据挖掘的前端处理，以解决数据的不完整性、噪声及重复、冗余等问题，提高数据质量；通过集成的D M系统运用各种D M新算法进行知识、规则提取，状态辨识及模式的建立；并以领域操作、监督人员熟悉的方式可视化，对所获取的知识、规则及模式进行评估检验，确定其可信度；应用发掘的有用知识、规则及模式对矿山生产系统实施监控、诊断或丰富知识库。
数据挖掘的过程并非一次就能成功或结束，而是一个不断的、反复的过程，从而逐渐获得有用的新知识。
五、结论数据挖掘应用于数字化矿山构建过程系统中是个崭新的领域，有许多问题有待进一步探索。
数据挖掘技术是一个新的交叉学科领域。
本文以新的视角，在分析数字化矿山构建过程中数据挖掘的基础、数据特点的基础上，讨论了工业过程中数据挖掘的思想，提出了集成的D M系统模型。
为提高矿山的信息化水平，进一步实现数字化矿山构建过程的监控、优化与故障诊断开辟了新的途径。