一种质量-安全耦合驱动的矿物能源采集数字孪生监控方法及系统与流程

本发明涉及矿物能源开采智能监控领域，尤其是涉及一种质量-安全耦合驱动的矿物能源采集数字孪生监控方法及系统。

背景技术：

1、随着智慧矿山建设的深入推进，数字孪生技术在矿物能源开采领域得到了广泛应用。现有技术中已出现多种基于数字孪生的矿山监控与管理方案。

2、例如，中国专利申请cn119259232a公开了一种基于数字孪生技术的矿山破碎智能安全管控系统，通过矿石图像分析与爆破振动信号结合实现安全预警。中国专利申请cn121707339a公开了一种基于数字孪生与强化学习的非煤矿山风险态势推演系统，通过构建数字孪生体预测矿山风险演化趋势。

3、此外，现有研究也围绕矿山安全预警、生产管理等方向开展了数字孪生技术应用探索，部分方案提出了露天矿全流程安全质量管理数字化平台的构建思路。但整体而言，现有技术仍存在以下不足：

4、（1）安全监控与质量监控相互割裂。当前数字孪生矿山系统中，安全类技术（如灾害预警、风险管控）与质量/生产类技术（如矿石品位管控、贫化率优化）分属不同的技术分支，各自独立发展。虽有部分方案提及将安全子系统与生产子系统进行融合，但大多停留在数据层面的集成展示，尚未深入到质量参数与安全参数之间的机理层面关联建模与协同推理。现有技术中，质量管控与安全监控在数据采集、模型构建、预警决策等环节均相互独立，缺乏统一的耦合分析框架。

5、（2）监控模式以静态监测为主，缺乏前瞻调控能力。现有系统多为“采集-监测-报警”的单向流程，缺乏基于实时数据对未来状态的预测推演能力。多数方案仅在异常发生后触发报警，无法将当前状态与未来趋势进行整合分析并生成前瞻性调控策略。

6、（3）质量管控为被动事后检测。矿物能源的品质检测（如矿石品位、热值、含硫量等）多为定期抽样化验或离线分析，缺乏全过程在线的品质追溯与实时调控能力。质量参数的获取频率低、延迟大，难以及时反映开采过程中的品质变化。

7、（4）全链条监控存在断层。现有数字孪生系统多聚焦于开采或运输等单一环节，尚未实现从勘探→开采→运输→洗选→储存全生命周期的质量-安全一体化监控。

8、（5）边云协同机制不完善。现有方案中虽有个别涉及边缘计算与云计算的协同，但未能建立从云端高精度模型到边缘端轻量化模型的知识蒸馏与生命周期管理机制，边缘端模型的精度和实时性难以兼顾。

9、综上，现有技术中尚缺乏一种能够将质量参数与安全参数进行机理层面耦合建模、实现全生命周期协同推演与前瞻调控的矿物能源采集全过程监控方案。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种质量-安全耦合驱动的矿物能源采集数字孪生监控方法及系统，通过构建质量参数与安全参数之间的非线性耦合关联模型，建立质量-安全二维联合预警矩阵，并借助边缘-云端协同的数字孪生架构实现全生命周期的多情景态势推演与前瞻性协同调控，实现从“分开监控”到“联动决策”、从“静态监测”到“前瞻调控”、从“单点管控”到“全链条协同”的跨越。

2、为实现上述目的，本发明提供了一种质量-安全耦合驱动的矿物能源采集数字孪生监控方法，包括以下步骤：

3、步骤1、通过部署于矿物能源采集全链条的多源异构传感器网络，实时采集质量参数集与安全参数集，分别按预设维度顺序排列为质量参数向量与安全参数向量；

4、步骤2、对所得质量参数向量与安全参数向量进行数据清洗、时空对齐与标准化处理，形成统一的质量-安全联合数据池；

5、步骤3、基于质量-安全联合数据池，构建质量参数与安全参数之间的非线性耦合关联模型，并基于边缘-云端协同计算架构部署耦合关联模型，其中边缘端部署通过云端全量模型经知识蒸馏生成的轻量化降阶模型，以不低于1hz的频率执行实时数据映射与一级预警，云端部署高精度全量模型执行多情景态势推演；

6、步骤4、基于实时采集的质量参数向量与安全参数向量以及非线性耦合关联模型，构建矿物能源采集全生命周期的数字孪生体；

7、步骤5、基于质量参数向量计算质量状态等级，基于安全参数向量计算安全状态等级，并根据质量状态等级与安全状态等级在二维预警矩阵中进行联合预警等级判定，触发分级响应策略；

8、步骤6、基于当前质量-安全耦合态势，利用数字孪生体进行多情景未来态势推演，并运行质量-安全多目标协同优化模型，生成前瞻性协同调控指令下发至现场执行设备，采集执行效果数据并反馈至数字孪生体。

9、本发明还提供了一种质量-安全耦合驱动的矿物能源采集数字孪生监控系统，用于实施上述方法，包括：

10、多源异构数据采集与融合模块，用于通过部署于矿物能源采集全链条的多源异构传感器网络实时采集质量参数集与安全参数集，并对采集的数据进行清洗、时空对齐与标准化处理，形成统一的质量-安全联合数据池；

11、质量-安全耦合关联建模模块，用于基于质量-安全联合数据池构建质量参数与安全参数之间的非线性耦合关联模型，耦合关联模型包含采用归一化互信息计算的耦合强度系数；

12、边缘-云端协同数字孪生构建模块，包括部署于矿端边缘计算设备上的轻量化降阶模型和部署于云端的全量高精度模型，轻量化降阶模型通过全量高精度模型经知识蒸馏获得并以不低于1hz的频率执行实时数据映射与一级预警，全量高精度模型执行多情景未来态势推演；

13、质量-安全联合预警与分级响应模块，用于基于质量参数集计算质量状态等级、基于安全参数集计算安全状态等级，并根据质量状态等级与安全状态等级在二维预警矩阵中进行联合预警等级判定，触发分级响应策略；

14、耦合驱动的协同决策与前瞻调控模块，用于基于当前质量-安全耦合态势和全量高精度模型的推演结果，运行质量-安全多目标协同优化模型，生成前瞻性协同调控指令；

15、闭环执行与反馈模块，用于将前瞻性协同调控指令下发至现场执行设备，采集执行效果数据并反馈至数字孪生体。

16、优选的，边缘-云端协同数字孪生构建模块中，当边缘端的轻量化降阶模型检测到综合耦合态势值超过预设安全阈值的80%时，自动触发云端紧急加速计算模式，将云端多情景推演的更新周期从常规的每5分钟一次缩短至30秒以内；当耦合态势值回落至安全阈值的60%以下时，恢复常规计算周期；

17、耦合驱动的协同决策与前瞻调控模块生成的前瞻性协同调控指令包括以下类型中的至少一种：开采参数调整指令、通风与环境调控指令、洗选参数调整指令、设备运维调度指令。

18、因此，本发明一种质量-安全耦合驱动的矿物能源采集数字孪生监控方法及系统，具有以下有益效果：

19、（1）首次实现质量与安全的机理层面耦合监控：现有技术中质量管控与安全监控分属不同技术路线，本发明将两者在机理层面建立非线性耦合关联模型，并通过归一化互信息定量计算耦合强度系数，填补了该领域的技术空白。

20、（2）变被动报警为前瞻调控：现有技术多为阈值触发的被动报警模式，本发明通过数字孪生多情景推演实现对未来状态的预测，并通过nsga-ii多目标优化算法自动生成前瞻性调控指令，将事故预防关口前移。

21、（3）实现质量-安全联合预警的精准分级：本发明构建的二维预警矩阵克服了现有单一维度阈值报警的局限性，通过马氏距离（含伪逆矩阵处理）与模糊隶属度函数实现质量与安全状态的精确量化，实现了质量与安全联动的精准分级响应。

22、（4）打通全链条监控断层：本发明覆盖从勘探到储存的全生命周期，实现了矿物能源品质与安全的全过程在线追溯与管控。

23、（5）兼顾实时性与精度的边云协同架构：本发明通过知识蒸馏技术将云端高精度模型压缩为边缘端轻量化模型，建立模型热更新机制，在保障边缘端不低于1hz实时响应的同时，保留云端高精度推演能力。

24、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。