• 中文核心期刊
  • 中国科技核心期刊
  • RCCSE中国核心学术期刊

基于数字孪生的煤矿瓦斯事故安全管理

王佳奇, 卢明银

王佳奇, 卢明银. 基于数字孪生的煤矿瓦斯事故安全管理[J]. 煤矿安全, 2020, 51(8): 251-255.
引用本文: 王佳奇, 卢明银. 基于数字孪生的煤矿瓦斯事故安全管理[J]. 煤矿安全, 2020, 51(8): 251-255.
WANG Jiaqi, LU Mingyin. Mine Gas Accident Safety Management Based on Digital Twin[J]. Safety in Coal Mines, 2020, 51(8): 251-255.
Citation: WANG Jiaqi, LU Mingyin. Mine Gas Accident Safety Management Based on Digital Twin[J]. Safety in Coal Mines, 2020, 51(8): 251-255.

基于数字孪生的煤矿瓦斯事故安全管理

Mine Gas Accident Safety Management Based on Digital Twin

  • 摘要: 为了弥补传统煤矿安全管理的不足,将数字孪生技术引入煤矿安全管理中来。在已有的孪生模型架构基础之上,选取五维模型作为建模基础,通过对煤矿事故类型的分析,选取瓦斯事故作为研究对象,利用数字孪生的五维模型构建了瓦斯事故孪生模型,分析了其孪生模型的实际运作机理,以及和传统瓦斯事故安全管理相比的优势所在,指出了构建的孪生模型可以实现瓦斯事故的事前预防与快速响应;最后通过质量功能展开工具,建立了瓦斯事故数字孪生模型的质量屋,给出了模型构建的关键技术要求,加快了瓦斯事故孪生模型的落地应用。
    Abstract: In order to solve the shortcomings of traditional coal mine safety management, digital twin (DT) is introduced into coal mine safety management. On the basis of the existing digital twin model research, the five-dimensional model framework is selected as the basis of model construction, and then the coal mine gas accident is taken as the research object. The five-dimensional model of digital twin is used to establish the twin model of gas accident, and the operation mechanism of the twin model of gas accident in the actual coal mine safety management is analyzed, so as to realize the prevention and quick response of gas accident in advance. Finally, the house of quality of the digital twin model of gas accident is established by using the quality function deployment tool to accelerate the realization of the twin model of gas accident.
  • [1] 蒋星星,李春香.2013—2017年全国煤矿事故统计分析及对策[J].煤炭工程,2019,51(1):101-105.
    [2] 刘航,曾志华.2018年全国煤矿安全事故统计分析[J].内蒙古煤炭经济,2019(6):92-93.
    [3] 陶飞,张萌,程江峰,等.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.
    [4] 郑小虎,张洁.数字孪生技术在纺织智能工厂中的应用探索[J].纺织导报,2019(3):37-41.
    [5] 李柏松,王学力,王巨洪.数字孪生体及其在智慧管网应用的可行性[J].油气储运,2018,37(10):1081.
    [6] 秦晓珠,张兴旺.数字孪生技术在物质文化遗产数字化建设中的应用[J].情报资料工作,2018(2):103.
    [7] 周瑜,刘春成.雄安新区建设数字孪生城市的逻辑与创新[J].城市发展研究,2018,25(10):60-67.
    [8] 都伊林,马兴.大数据构建城市应急预测预警体系[J].信息化研究,2017,43(2):16-21.
    [9] Catherine L. Meet your unborn child before it’s conceived [J]. New Scientist, 2014, 222(2964): 5-65.
    [10] 金永飞,靳运章.我国煤矿安全生产存在的若干问题及应对措施[J].煤矿安全,2015,46(4):234-236.
    [11] Roland R, Georgvon W, George Lo, et al. Bettenhausen. About The Importance of Autonomy and Digital Twins for the Future of Manufacturing[J]. IFAC PapersOnLine, 2015, 48-3: 567-572.
    [12] 陶飞,刘蔚然,刘检华,等.数字孪生及其应用探索[J].计算机集成制造统,2018,24(1):1-18.
    [13] 陈鸿,丁锦箫,李祥和.ELM模型在煤矿瓦斯事故预警案例推理中的应用探讨[J].矿业安全与环保,2018,45(2):102-105.
    [14] 刘业娇,袁亮,薛俊华,等.2007—2016年全国煤矿瓦斯灾害事故发生规律分析[J].矿业安全与环保,2018, 45(3):124-128.
    [15] 宫华萍,尤建新,王岑岚.基于改进质量功能展开的质量特性重要度确定[J].同济大学学报(自然科学版),2019,47(9):1359-1368.
    [16] 倪冠华,张超.中小型煤矿瓦斯监测监控系统的设计[J].煤矿安全,2011,42(3):68-71.
  • 期刊类型引用(3)

    1. 魏引尚,康思凡,王凯凯,季朝阳,李巍. 局部自然风压对倾斜通风巷道风流稳定性的影响. 煤炭技术. 2024(04): 146-150 . 百度学术
    2. 何志华,杨应迪. 基于三维仿真的运输斜井风流逆反分析及防控方法. 山西能源学院学报. 2024(06): 29-32 . 百度学术
    3. 姚云晓,马相峰,王立川,王秋林,袁步德,奂炯睿,张鸿昆,辛军响. 铁路隧道双联式井底布置研究与应用. 铁道标准设计. 2023(02): 131-137 . 百度学术

    其他类型引用(1)

计量
  • 文章访问数:  46
  • HTML全文浏览量:  6
  • PDF下载量:  1
  • 被引次数: 4
出版历程
  • 发布日期:  2020-08-19

目录

    /

    返回文章
    返回