探究煤矿智能化建设中5G通信技术的应用

黄馨丹

（上海邮电设计咨询研究院有限公司，上海 200082）

1 基于5G 通信技术的煤矿智能化总框架设计

基于5G 通信技术的煤矿智能化总框架设计可以被规划为数据层、应用层以及网络层，数据层包括传感器节点、数据采集、数据存储以及数据处理等模块，应用层包括实时监控、数据分析以及预测预警等模块，网络层包括5G通信技术、云计算技术以及区块链技术等模块。煤矿智能化总框架如图1 所示。

图1 煤矿智能化总框架设计

基于5G 通信技术的煤矿智能化总框架具有许多优势，5G 通信技术可以实现更高的数据传输速度和更低的通信延迟，从而能够更快地响应煤矿的实时监控和预测预警需求[1-2]。5G 通信技术可以提供更大的网络容量和更高的可靠性，满足煤矿复杂环境下数据传输和处理的需要，而且还提供了更强的安全性和保密性，可以更好地保障煤矿的数据隐私和信息安全[3]。数据层需要使用各种传感器节点采集煤矿中的各种数据，包括温度、湿度、氧气浓度以及瓦斯浓度等，然后对数据进行存储和处理，从而为应用层提供数据支持[4]。应用层需要利用数据处理和分析技术实现煤矿的实时监控、数据分析和预测预警等功能，以提高煤矿的安全性和生产效率。网络层需要通过5G 通信技术、云计算技术和区块链技术等先进技术实现数据的高速传输、安全存储和可靠交换等功能，从而为整个煤矿智能化系统奠定坚实的基础。同时，需要针对煤矿的实际需求对网络拓扑、网络安全等方面进行优化和升级。

2 智能捕捉煤矿数据

在煤矿物联网数据层中，传感器节点主要用于数据采集[5]。传感器节点通过各种传感器感知煤矿生产环境中的温度、湿度、气体浓度、振动以及噪声等各种信息，煤矿中用到的传感器种类繁多，包括温度传感器、湿度传感器、气体传感器、振动传感器以及声音传感器等，采集完毕后将采集到的数据传输到网关节点。传感器节点的数据采集过程如公式（1）所示。

式中：Di，j为第i个传感器节点采集到的第j个数据值；Sj为环境中的第j个物理量；f为传感器的转换函数。

传感器的转换函数通常是非线性的，需要根据具体的传感器进行选择和设计[6]。在煤矿物联网系统中，由于矿井内的信号环境较恶劣，因此采用LoRa 等低功耗广域网通信技术。网关节点负责接收传感器节点采集到的数据，对数据进行初步处理，并将数据上传到云端服务器[7]。网关节点通常采用嵌入式系统，节点数据处理过程如公式（2）所示。

式中：Ii，j为从第i个传感器节点接收到的第j个数据值；Oi，j为处理后的结果；g为网关节点的处理函数。

网关节点的处理函数通常是线性的，包括数据滤波、数据降采样以及数据压缩等处理。煤矿物联网系统需要处理的数据量较大，因此需要有一定的存储容量来存储数据。云端服务器可以提供大容量的存储空间，存储从网关节点上传的数据以及处理后的数据，以备后续使用。

3 实时分析生产环境

在煤矿物联网应用层中，实时监控是一个非常重要的功能。通过实时监控可以及时掌握煤矿生产环境的变化情况，为煤矿安全生产提供重要支撑。实时监控可以通过Web 界面或移动App 实现，云端服务器可以对存储的数据进行分析，提取有价值的信息。数据分析可以帮助煤矿管理人员更好地了解煤矿生产情况，发现并及时处理问题。数据分析采用统计学方法、机器学习等技术手段，K-means聚类算法对煤矿生产数据进行分组，以便更好地进行数据分析。K-means 聚类算法是一种无监督学习算法，可以将数据集分成K个簇，其中每个簇的数据点与该簇的质心距离最小。初始化K个簇的质心c1，c2，...，ck。计算每个数据点x与所有簇质心的距离，并将其分配到距离最近的簇中，如公式（3）所示。

更新每个簇的质心为该簇所有数据点的平均值，如公式（4）所示。

式中：xi为第i个数据点到簇质心的距离。

通过算法重复直到簇不再发生变化或达到最大迭代次数为止，数据分组分析是一种重要的数据挖掘技术，它通过将数据集合分成若干个簇来发现数据中隐藏的规律和模式。K-means 聚类算法的基本思想是随机选择K个数据点作为初始的簇中心，然后将每个数据点分配给距离它最近的簇中心，重新计算每个簇的中心，将中心更新为该簇内所有数据点的平均值。重复执行该过程，直到簇不再发生变化或达到最大迭代次数为止。在煤矿生产环境数据的分析中，数据分组分析可以帮助煤矿管理人员预测可能出现的安全问题并提前发出预警。通过聚类算法可以将生产环境数据分成若干个簇，每个簇代表一种生产环境的状态，将煤矿的温度、湿度以及氧气浓度等参数作为数据集合，通过聚类算法将其分成几个簇。在这些簇中，可能存在一些异常值，这些异常值可能代表一些潜在的安全问题。预测预警可以帮助煤矿管理人员及时采取措施，保障煤矿生产安全。在预测到可能出现的安全问题后，煤矿管理人员可以采取调整生产环境参数、加强设备维护等措施防止发生事故，有效地提高煤矿生产安全的水平，保障煤矿员工的安全和生命健康。

4 煤矿智能化5G 通信网络全覆盖

网络层主要是指煤矿物联网系统中的通信层，即基于5G 通信技术实现的网络层。在煤矿物联网系统中，网络层是非常重要的一层，它主要负责煤矿物联网设备之间的通信，同时保证数据的安全性和稳定性。当前，基于5G 通信技术的网络层已经成为煤矿物联网系统的主流选择，可以实现大规模数据的高速传输，为实时监控和安全生产提供重要支撑。5G 通信技术在网络层的应用可以实现大规模数据的高速传输，同时保证数据的安全性和稳定性。5G网络主要由核心网、无线接入网和设备组成，智能煤矿5G通信网络覆盖情况如图2 所示。

图2 智能煤矿5G 通信网络覆盖情况

由图2 可知，核心网是5G 网络的重要组成部分，它主要负责网络的控制、管理和用户身份验证等任务。核心网采用云计算技术，可以对大规模数据进行高速处理和存储，支持多种不同的数据格式和传输协议。无线接入网是5G 网络的另一个重要组成部分，它主要负责将无线信号转换为数字信号并将其传输到核心网。无线接入网采用多个小型基站覆盖的方式，可以实现更均匀的信号覆盖和更高的信号质量。在煤矿物联网系统中，传感器网络主要负责监测煤矿生产环境的变化，包括温度、湿度、氧气浓度、瓦斯浓度以及风速等。传感器网络通过无线接入网将采集到的数据传输到核心网进行处理和分析。云计算及区块链技术可以采集各种传感器数据，并将数据传输到云平台进行处理和分析，实现高速传输数据的功能，支持多种不同的数据格式和传输协议。

5 测试试验

5.1 试验准备

该试验的目的是探究在煤矿智能化建设中5G 通信技术的应用，通过使用5G 通信设备和传感器采集并传输煤矿中的温度、湿度、氧气浓度以及瓦斯浓度等数据，并通过服务器对数据进行分析处理，以实现实时监测和掌握煤矿情况的功能，提高煤矿的智能化程度。试验中使用的5G 通信设备为华为的5G CPE Pro 2，激光测距仪为BOSCH GLM 500 型号，温湿度传感器型号为DHT22，氧气浓度传感器型号为MQ-2，瓦斯浓度传感器型号为MQ-4，服务器为DELL PowerEdge T440 服务器，采用MATLAB 2021a 软件来进行试验分析。首先，需要在煤矿中安装传感器，这些传感器可以采集煤矿中的温度、湿度、氧气浓度以及瓦斯浓度等数据。通过5G 通信技术将数据传输至云端服务器。其次，在服务器端需要使用MATLAB 等数据处理分析工具对传感器采集的数据进行处理和分析，得出相应的结论和结果。在这个过程中，需要对数据进行滤波、分析等操作，以获得可靠的结论和结果。最后，展示分析结果，例如通过数据可视化等方式展示煤矿中的温度、湿度、氧气浓度以及瓦斯浓度等数据的变化情况。这些展示结果可以帮助煤矿管理者及时发现煤矿中的异常情况，从而采取相应的措施保障煤矿安全、稳定地运行。

5.2 试验过程

在煤矿智能化建设的过程中，应用5G 通信技术可以采集煤矿中的数据，并将这些数据传输至云端服务器上进行处理和分析。在煤矿中应用5G 通信技术的测试试验流程如下：1） 安装传感器。为了采集煤矿中的温度、湿度、氧气浓度以及瓦斯浓度等数据，需要在煤矿中安装相应的传感器。这些传感器可以通过无线方式或有线方式与5G 通信模块进行连接，并将采集的数据发送给5G通信模块。2） 数据传输。5G 通信技术可以将传感器采集到的数据通过无线方式传输至云端服务器上，从而实现远程数据传输和处理功能。5G 通信技术具有高速、低延迟以及高可靠性等特点，可以确保数据传输的稳定性和可靠性。3） 数据处理。在服务器端需要使用MATLAB等数据处理分析工具对传感器采集的数据进行处理和分析。这个过程需要进行滤波、分析等操作，以获得可靠的结论和结果。其中，MATLAB 可以帮助快速分析处理大量数据并提供数据可视化的功能。4） 数据展示。通过数据可视化等方式展示煤矿中的温度、湿度、氧气浓度以及瓦斯浓度等数据的变化情况。需要注意的是，在煤矿智能化建设中应用5G 通信技术需要考虑多个因素，例如信号覆盖范围、信号稳定性以及数据安全性等。同时，在使用MATLAB 等数据处理分析工具时也需要考虑数据的准确性和可靠性。

5.3 试验结果

在试验中，通过使用5G 通信技术采集的数据能够实时上传至云端服务器并进行处理、分析。根据分析结果可以对煤矿中的温度、湿度、氧气浓度以及瓦斯浓度等数据进行实时监测，对煤矿的安全生产有重要意义。通过MATLAB 分析后得到的部分数据见表1。

表1 试验分析结果

由表1 可知，在不同时间点上，煤矿中的温度、湿度、氧气浓度以及瓦斯浓度等数据都有所变化，表1 记录了5个时间点（1 h~5 h）的温度、湿度、氧气浓度和瓦斯浓度。在5 个时间点中，温度下降，由25.2 ℃降至24.2 ℃；湿度上升，由42%升至46%；氧气浓度下降，由19.1%降至17.9%；瓦斯浓度上升，由0.7%升至1.1%。试验结果表明，以上内容与实际人工记录的内容基本一致，该结果可以预测煤矿的安全情况，便于工作人员及时发现煤矿中可能存在的危险情况，并及时采取措施进行处理。

6 结语

综上所述，该文探究了5G 通信技术在煤矿智能化建设中的应用，发现5G 通信技术对煤矿生产安全和生产效率的影响。该文设计了基于5G 通信技术的煤矿智能化总框架，智能捕捉煤矿数据，实时分析生产环境，最终实现煤矿智能化5G 通信网络全覆盖的目标。研究表明，5G 通信技术在煤矿生产中具有广阔的应用前景，可以提供更高速、更可靠且更安全的数据传输方式，提高了煤矿的信息化水平，加强了煤矿生产安全保障，可以实现煤矿可持续发展的目标。