面向储运煤管控的数字孪生技术研究
Research on Digital Twin Technology for Coal Storage and Transportation Control
DOI: 10.12677/ME.2021.94050, PDF,   
作者: 李 栋：中国矿业大学(北京)，网络与信息中心，北京
关键词: 数字孪生；储运煤；智慧堆场；煤港码头；Digital Twin； Coal Storage and Transportation； Smart Yard； Coal Port Terminal
摘要: 储运煤管控系统的智能化是行业未来的发展趋势，数字孪生作为新一代信息技术在矿山、工厂等自动化建设方面发展迅速并得到广泛认可。本文尝试将数字孪生技术架构应用于储运煤管控平台，从煤港码头的应用需求出发，基于数据融合、数字孪生体构建、优化决策与调度、可视化智能交互等关键技术，提出了智慧堆场数字孪生系统架构。基于数字孪生技术的储运煤智能化管控系统可为煤港码头等储运煤核心堆场的建设提供技术支撑，并有效提高煤炭堆存管控系统的智能化管控效率和转运作业效率。
Abstract: The intelligence of storage and transportation coal control system is the future development trend of the industry, and digital twin as a new generation of information technology is developing rapidly and widely recognized in the automation construction of mines and factories. In this paper, we try to apply the digital twin technology architecture to the storage and transportation coal control platform, and propose the intelligent yard digital twin system architecture based on the key technologies of data fusion, digital twin construction, optimal decision-making and scheduling, and visualized intelligent interaction from the application requirements of coal port terminals. The intelligent coal storage and transportation control system based on digital twin technology can provide technical support for the construction of coal storage and transportation core yards such as coal port terminals, and effectively improve the intelligent control efficiency and transshipment operation efficiency of coal storage control system.
文章引用：李栋. 面向储运煤管控的数字孪生技术研究[J]. 矿山工程, 2021, 9(4): 347-351. https://doi.org/10.12677/ME.2021.94050

参考文献

[1] 刘林. 黄骅港煤炭港口智慧转型实践[J]. 港口科技, 2020(12): 4-6+25.
[2] 王超亮. 港口物流企业管控一体化系统研究和设计[J]. 中国港口, 2020(8): 45-47.
[3] 刘华实. 黄骅港煤炭码头生产运行研究[J]. 中国高新科技, 2020(21): 53-54.
[4] 张帆, 李闯, 李昊, 等. 面向智能矿山与新工科的数字孪生技术研究[J]. 工矿自动化, 2020, 46(5): 15-20.
[5] 郑孟蕾, 田凌. 基于时序数据库的产品数字孪生模型海量动态数据建模方法[J/OL]. 清华大学学报(自然科学版): 1-8. 2021-10-21. [Google Scholar] [CrossRef] 
[6] 陶飞, 刘蔚然, 刘检华, 等. 数字孪生及其应用探索[J]. 计算机集成制造系统, 2018, 24(1): 1-18.
[7] 葛世荣, 张帆, 王世博, 等. 数字孪生智能采煤工作面技术架构研究[J]. 煤炭学报, 2020, 45(6): 1925-1936.
[8] 杨林瑶, 陈思远, 王晓, 张俊, 王成红. 数字孪生与平行系统: 发展现状、对比及展望[J]. 自动化学报, 2019, 45(11): 2001-2031.
[9] 石婷婷, 徐建华, 张雨浓. 数字孪生技术驱动下的智慧图书馆应用场景与体系架构设计[J]. 情报理论与实践, 2021, 44(3): 149-156.
[10] 陶飞, 张萌, 程江峰, 戚庆林. 数字孪生车间——一种未来车间运行新模式[J]. 计算机集成制造系统, 2017, 23(1): 1-9.
[11] 董雷霆, 周轩, 赵福斌, 贺双新, 卢志远, 冯建民.飞机结构数字孪生关键建模仿真技术[J]. 航空学报, 2021, 42(3): 113-141.
[12] Teng, S.Y., Touš, M., Leong, W.D., How, B.S., Lam, H.L. and Masa, V. (2021) Recent Advances on Industrial Data-Driven Energy Savings: Digital Twins and Infrastructures. Re-newable and Sustainable Energy Reviews, 135, Article ID: 110208.
[13] 张文杰, 王国新, 阎艳, 褚厚斌, 王晶, 曹志松. 基于数字孪生和多智能体的航天器智能试验[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(1): 16-33.
[14] Deryabin, S.A., Temkin, I.O. and Zykov, S.V. (2020) About Some Issues of Developing Digital Twins for the Intelligent Process Control in Quarries. Procedia Computer Science, 176, 3210-3216.
[15] 周圣文, 郭顺生, 杜百岗, 郭钧, 李益兵, 王磊, 查大虎, 张富江, 于磊. 数字孪生净水厂运维管控一体化平台关键技术及应用[J].计算机集成制造系统, 2021, 27(2): 432-444.

为你推荐