煤矿地质测量空间信息系统

一、立项依据

1、国内外本项目领域科技创新发展概况和最新发展趋势

“数字地球”是从高层次系统论和一体化的角度来综合利用已有的正在发展的理论、技术、数据和能力，从而更广泛、更深入、更经济地为社会提供服务。它的实质是一个含有超大容量的信息系统，并提供管理、查询和分析这些信息的机制。与“数字地球”相适应，数字矿山、数字煤矿的发展战略将是21 世纪矿山企业振兴和发展的必由之路。数字煤矿的基本任务是在煤矿基础信息数据库建立的基础上，充分利用数字采集、知识挖掘、空间分析、虚拟现实、可视化、网络、多媒体及其他新技术，为煤矿资源评估、矿山规划、开拓设计、生产安全和决策管理进行模拟仿真与过程分析提供新的技术平台和强大工具。数字煤矿的最终目标为煤矿的高度信息化、自动化、高效率，乃至遥控采矿和无人采矿。由于煤矿生产作业流程的动态性与复杂性，数字煤矿的建设必将是一个庞大的、

复杂的、长期的系统工程。

在国际上，加拿大、芬兰、瑞典等国家，围绕采、掘、运矿山生产流程，在矿山信息网建设、技术信息适时管理、新机械应用与自动控制等方面制定了长远发展规划。在专业系统应用方面，西方矿业界早在20 世纪70 年代初就将CAD 技术应用于地质、矿业领域; 80 年代末，随着三维地质建模和可视化理论和技术的发展, 推动了矿山计算机辅助地质建模技术，一大批具有三维地质建模功能的地质采矿软件被开发应用。90 年代中后期, 三维地质采矿软件逐渐成为矿山专业软件的主流。国际著名的地质采矿软件公司相继开发了专业三维软件, 主要有GOCA、D TerraCube、EarthVision 、SPARC、Supac 、GeoDepth、GeoCom、GeoSec3D、2D&3DTime—Depth Mapper、StratModel 、IntegralPlus 、MineScape、MineSoft 、Vulcan 、DataMine、Medsystem

/Mine2 、Sight, whittle 、ICAMPS 和LYNX等。总体来看，国外的地质和采矿类软件均有较好的三维表示能力并各具特色。但是受开采地质条件、生产作业习惯、系统自动化程度以及价格等因素的影响，国外的地质和采矿类软件在国内并没有得到推广应用。

近年来，随着煤矿经济形式的好转与数字化矿山发展的需要，煤矿数字化和信息化

有了长足的发展。许多煤炭企业已将矿山信息化改造和数字煤矿 (DM技术作为科技发展

战略中的重中之重，并将宽带网建设、矿山基础信息数字化、煤矿地质测量空间信息系统及其它煤矿生产专用软件的开发作为当前工作的重点。在煤矿企业应用中，不同的专业部门已经具有和正在开发相应的专业信息管理系统，并形成了一定的信息化规模。在生产

领域开发了煤矿地质测量空间信息管理系统、复杂地质条件综合保障系统、采矿设计系统等；在煤矿安全领域开发了一通三防信息管理系统、安全监测实时预警系统以及井下人员跟踪识别救护系统等；在管理领域则开发了煤矿ERP系统、设备管理系统等。在数字化矿山信息系统的建设过程中，煤矿地质测量空间信息系统是最基础的一个核心子系统，它是搭建其它专业系统的基础。

其中，煤矿地质测量空间信息系统的发展趋势表现为：

1．1 信息的多源化从信息获取的角度, 煤矿地质测量空间信息的获取手段越来越丰富。从以往单一的钻探手段发展为集遥感、数字摄影、GPS（全球定位系统） , 以及三维地震勘探和其他地面物探、矿井物探等手段为一体的立体勘探模式。在数据内容上则以煤矿地质、水文地质、测量、采掘信息为基础, 更多地融入地面物探（如地震、瞬变电磁勘探）、矿井物探（如槽波、坑透、瑞雷波勘探）、测井及其他地压、瓦斯资料等多源地质信息。在表现形式上, 更多地呈现出集图、文、声、像为一体的多媒体特征。计算机信息处理技术作为一种十分经济有效的手段, 对这些多源信息进行综合分析处理具有相当的优越性, 主要表现在以下几个方面:

a. 现有资料的整理、归纳，包括各种手段，方法所获取数据的规范化。

b. 现有资料的深层次利用。一是提高资料利用的深度和广度, 通过改进现有方法与手段, 开发新的方法和手段, 提高资料自身的利用水平, 挖掘其潜在的信息资源。二是综合利用, 将多源信息组合、叠加以获取新的信息, 通过对比、分析, 动态交互不断提高认识水平, 从而实现对地质资料认识的由灰变白。

c. 信息的可视化。将地质、测量模型和各种分析处理数据直观地展示给现场工作人员, 再结合现场经验和实际材料等“软”数据, 对地质条件作出客观分析与判断。

1．2 管理的网络化

Internet 的出现,给实用化的企业网络系统构建带来了巨大活力。采用全新

的In ternet 技术,可以实现信息的完全共享,从而实现企业信息管理的网络化、快速化。信息共享、高效管理是社会所需,企业所需, 当然煤炭行业也不例外。煤矿地测工作直接关系到煤矿生产的安全管理。为此, 实现地测数据与图形的实时管理与查询, 是煤矿企业领导监督管理的重要手段。

一个矿务局（集团公司）一般包括多个煤矿, 由于地域的分布特征,有相当部分的

资料存在共性。目前煤矿所采用的地测信息系统的数据库大多采用桌面数据库,而桌面数据库的缺点是资料的独立性太强, 共享困难。这就造成了各个煤矿“各自为政” , 矿务局的统一管理非常困难;达不到资源共享的目的, 同时还增加了冗余数据; 信息的传递速度也慢,统计、汇总麻烦, 造成大量人力、物力、财力的浪费。

采用客户端/服务器（C/S）与浏览器/服务器（B/S）相结合的二级管理模式可以很好的满足局矿两级网络化管理的需要。也就是说, 针对地测专业的技术人员,他们通过C/S 模式操作基础数据,完成地测部门日常工作对数据的动态修改与维护;而对于矿级或局级的领导,他们通过B/S 模式来访问基础数据库中的数据,查询关心的信息, 指导现场生产。

1．3 决策支持的智能化

开采地质条件与采煤设备的适应性问题, 是世界各主要产煤国家在发展机械化采煤中普遍遇到的问题, 与其他采煤方法相比较, 综合机械化采煤对地质条件的要求更加苛刻, 所以在高产高效矿井的建设中地质保障的任务就更加突出和艰巨。煤矿地质测量资料是煤矿生产最基础的资料, 煤矿地质测量常用图件是煤矿生产成果最直观的表现形式; 原始资料与成果图件是指导煤矿生产的基础。通过数据挖掘技术, 从煤矿地质测量空间数据库中发掘和提取隐藏在其中的潜在信息或模式, 从而为预测和决策行为提供决策支持。矿井构造、煤厚及顶底板变化、瓦斯、涌水、地压等灾害地质条件均严重影响煤矿生产。因此, 许多煤矿工作者都在尝试寻找相应的模型与决策机制解决这些问题。例如多元逐步判别分析模型、相似类比综合评判模型、灰色关联分析模型在矿井突水水源的快速识别中得到了较好的应用。人工神经网络模拟生物神经网络的结构和功能, 由大量类似于神经元的简单处理单元（通常为自适应的）相互联结成复杂网络,具有较强的非线性影射能力, 在矿井构造定量评价、地下水水质评价以及岩溶水水位预报等方面均取得了较好的应用。遗传算法因其实用、高效, 且具较强的适应性而应用于

预报地下水位和求解水文地质反演问题。

1．4 系统的集成化

在煤矿企业不同的专业部门已经具有和正在开发相应的信息管理系统, 并形成了一定的信息化规模。如在煤矿采掘领域开发了煤矿地质测量空间信息管理、复杂地质条件综合保障、采矿开采设计等系统; 在煤矿安全领域开发了一通三防信息管理、安全监测实时预警以及井下人员跟踪识别救护等系统; 在生产管理领域开发了煤矿ERP 系统、设备管理