榆神矿区人工系统环境下的综采过程时变计算实验理论和方法

The mining depth of Yushen mining area increases year by year. The complicated and changeable behavior of mine production system leads to the problem of "plans are hard to control",and the safety situation and emergency management gradually escalate. However, the theoretical basis of determining the trend of the behavior state of complex mine production system is still a weak area. The project aims to address the scientific problem of "time-varying experiment theory and method of mine production process under artificial system environment". Taking the typical fully mechanized mining process in Yushen mining area as the research object, through the computer modeling and simulation, System theory, APSM coordination technology, multi-agent cross emergence and deep learning network, systematically study the modeling of artificial mining system, sequential deduction and state transition theory of mining process and its validity verification and analysis. The artificial system model which is equivalent to the function of the actual fully mechanized mining system would be constructed. A method of independent derivation of fully mechanized mining agent and a multi-agent interacting method based on subscription perception are proposed, which is simple and consistent with deep learning network. The prototype of computational experiment software is developed. The basic theory of time-varying calculation experiment in fully mechanized mining process under artificial system environment would be clarified. The "long time, large space" of mine physical system trend could be determined by this project, to provide intelligent support and scientific basis for "First experiment and then produce" process mode of intelligent mining.

榆神矿区开采深度逐年增加，复杂多变的矿井生产系统行为状态导致“计划难以控制”问题日益突出，安全生产形势和应急管理难度逐渐升级，但关于复杂矿井生产系统行为状态趋势计算理论研究尚属薄弱领域。针对“人工系统环境下的矿井生产过程时变计算实验理论和方法”这一科学问题，以榆神矿区典型的综采过程为研究对象，通过计算机建模与仿真，利用多智能体系统理论、APSM协调技术、多代理交叉涌现和深度学习网络，系统研究人工综采系统建模、综采过程的序贯推演和状态转移理论及其相关的有效性验证与分析。构建与实际综采系统功能相对等价的人工系统模型，提出简单一致结合深度学习网络的综采代理自主推演和基于订阅感知的多代理互动涌现方法，研发计算实验软件原型，阐明人工系统环境下的综采过程时变计算实验理论基础，解决“长时间、大空间”下的矿井整体行为趋势确定问题，为智能化开采的“先实验再生产”工艺模式提供智力支持和科学依据。

榆神矿区属世界特大型矿区之一，在高强度、大规模快速度的综采方式下，矿区开采深度增加，复杂多变的生产系统状态导致“计划难以控制”问题日益突出，一些重复性的人员安全事故、设备故障和任务指数不达标等情况频繁发生，其安全生产形势和应急管理难度逐步升级。实际上，其主要原因是生产过程中人员、设备和环境的行为趋势难以掌握和预估，由于决策人员对未来矿井状态的盲目性，导致未能考虑突发状况而制定的生产计划方案是欠合理的。.“对生产方案的实验或试验”必将成为应对“考虑矿井整体行为趋势下制定计划方案”的关键手段。但“长时间、大空间”的实际生产过程实验成本代价巨大，在物理结构上无法进行。“是否可以借助计算机进行生产方案的实验或试验?”是项目负责人及团队长期思考的问题，在物联网数据驱动下，这种低成本、高效率、零风险和快速度的事前预演手段必将成为可能，对于辅助计划制定意义重大。给定生产系统现状和生产方案，任意输入时间点，计算机快速输出该时间点生产系统的行为状态(人员、设备、环境的属性状态和整体系统的经济、空间、安全状态)，即本项目的核心科学问题：人工系统环境下的生产过程时变计算实验理论和方法。.本项目针对“人工系统环境下的矿井生产过程时变计算实验理论和方法”这一科学问题，以榆神矿区典型的综采过程为研究对象，通过计算机建模与仿真，利用多智能体系统理论、APSM协调技术、多代理交叉涌现和深度学习网络，系统研究人工综采系统建模、综采过程的序贯推演和状态转移理论及其有效性验证与分析。构建与实际综采系统功能相对等价的人工系统模型，提出简单一致结合深度学习网络的综采代理自主推演和基于订阅感知的多代理互动涌现方法，研发了计算实验软件原型，阐明了人工系统环境下的综采过程时变计算实验理论基础，解决了“长时间、大空间”下的矿井整体行为趋势确定问题，为智能化开采的“先实验再生产”工艺模式提供智力支持和科学依据。

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