教师 销 售额 10% 10% 后勤安保 销 售额 5% 5% 人群类型比例 场所类型 运动场 教室 办公室 食堂 会堂 公共场所 解决方案 - 自动温控方案 自动温控 基于自带温度传感 器，根据室内温度 自动调控空调工作 模式及温度，实现 有效节能。 定时温控 基于独有状态同步 技术 ( 遥控器控器 空调状态 ) ，可让 空调运行低温 / 高 温一段时间之后调 节空调。 无人自动关机 WiFi 通信 传感器互联 ( 网关 ) 16A 10A 不支持通断 温控器 室温检测 APP/WEB WiFi 通信 全屏触摸 联动传感器 门窗磁 门窗开启状态检测 APP/WEB RF 双向通信 温控设备配套使用 电池供电 人体感应 人体存在感应器 APP/WEB RF 双向通信 温控设备配套使用 电池供电 传感器互联 ( 网关 ) 传感器互联 ( 网关 网关 ) 传感器互联 ( 网关 ) 解决方案 - 照明及插座电工管控 多种控制方式相结合，多场景多类型设备管理，随时撑控电能消耗 定时管控 针对使用场所及人群活动时间规 律，设置基于时间来控制照明及 电源插座的开关，做到规定的时 间开启，非规定的时间无法开启， 杜绝浪费用电。 联动管控 针对复杂无规律的人群活动场 所，通过传感器 ( 人体感应 / 光 感 / 门窗磁 ) 触发照明及电源插

Data; Coal Mine Safety; Monitoring System; Early Warning System; Intelligence 1 引言 传统的煤矿安全监测依赖于人工巡查、单一传感 器监控以及静态的安全管理模式，难以在复杂和动态 的煤矿环境中及时发现潜在的安全隐患。如何借助现 代科技手段提高煤矿安全监测和预警系统的智能化水 平，成为当前煤矿安全领域亟待解决的关键问题。陈 孝 可以为矿井的风险预测和应急处理提供更加精准的支 持，优化安全管理与预警决策[7]。 尽管现有的大数据技术在行业中得到广泛应用， 煤矿安全监测与预警系统的优化仍面临诸多挑战。第 一，煤矿安全监测涉及的数据来源极为复杂，包括气 体传感器、环境监测设备、视频监控、人员定位等多 种数据来源。第二，煤矿的安全风险具有高度动态性， 安全隐患的发生往往是突发性的，这要求预警系统能 够具备快速响应和实时分析的能力。 2 煤矿安全监测与预警系统优化方案 在现有的煤矿安全监测系统中，数据质量通常受到多 种因素的影响。如矿井特殊的环境、系统中不同设备 的监测频率、数据格式以及传输方式各异，容易造成 数据的冗余和不一致。 通过数据清洗技术，可以去除传感器采集中的异 常值、缺失值和错误数据，确保每一条数据的准确性。 数据标准化则确保不同来源和不同格式的数据能够统 一到一个标准，从而便于后续分析和处理。如表 1 所示， 针对监测数据中的噪声，采用滤波和去噪算法可进一

从而实现更加灵活和全面的信息化管理。通过大量终端信息的采集结合大数据分析，做出更 加明智的决策。 WWW.SHAV.CN 多连接通信能 力 • 需对工业现场 的设施进行控 制， 结合定位 及传感器数据 进行精准联动。 大规模采集能 力 • 需大量的采 集工业现场的 数据信息， 提升数字化信 息收集能力。 高系统扩展能 力 • 需不断根据 业务情况不断 增加功能， 持续提升系统 议，其他设备无 法接入 WWW.SHAV.CN 电子围栏 亚 米级 终端高精定位信息 一体化解决方案 气体检测传感器 空调监控 3000+/s 终端传感信息采集 1000+ 一台埃威互联基站 并发双向终端控制 水浸监测传感器 温湿度传感器 光线传感器 震动传感器 风机监控 定位查找 电流监控 灯光监控 WWW.SHAV.CN 平台和用户间 协议仅通过用户程序控制， WWW 大规模多连接物联网技术应用场景 楼宇能源集中监控 灯具 WWW.SHAV.CN 根据传感器信息 进行安全阈值管理 通过无线部署传感器采集传感器信息进行传感 器阈值联动节能控制管理。 传感器联动控制节能 埃威互联基站 无线网络通信控制 通过 485 无线透传 模组接入工业传感 器 WWW.SHAV.CN • 通过对设备使用场景，能耗情况进 行统计，智能开关设备的同时可统计

三维可视监管平台、安全 生产监管平台、应急指挥监管 平台 ，为生产计划、安全生产 和应急救援提供助力。 一套系统 以监控设 备 、传感设 备 、网络设 备 为基础形成的智慧矿山综合系统。 》 2.1 方案综 述 以监控设 备、 传感设 备、网 络设 备为基础 形成智慧矿山 的感知触角 ，为智慧矿山提供最基础、最真实的感知数 据。 构 建 数据中心和综合指 为监测等。行 为 异常可实现 实时报警。 应急指挥管理平台根据应急预案可进行 应急 演练 ，当有 事故发 生进 ， 结合三维模型和监控视频进行 可视化 抢救 救援。 摄像头、 传感器、 采集器、 … … 综合指挥中心 应用层 监测 数据 环境 数据 行 为 数据 运营数据 感知层 数据层 》 2.1 方案综 述 应急指挥 监管平台 安全生产 监管平台 空间信息技术 三维模拟和虚拟现 实 云网融合技术 射频识别、红外感应器、全球定位系统、三维激 光扫描仪等信息传感设 备与互联网 连接起来 ，进 行 信息 交换和通信 ，以实现 智能化 识别、定位、 跟踪、监控和管理。 智能采矿技术 智慧矿山需要智能采矿技术理论的支持 ，包括无人采矿 技术、

据 与广泛连接是数字化的最基本特征[15-17]。 电网企业的数字化建设提供海量的监测数据 和时空数据，人工智能技术的发展则为数据价值萃 取提供有效手段[18-20]。综合运用各类海量智能传感 器等，能够使数字电网的全息感知水平得到有效的 提升，利于更全面地掌握数字电网的总体状态[21]。 由于我国独特的新能源分布特性，新能源丰富 地区与高负荷地区相关性低。电网企业通过加大高 也为变电站、换流站状态感知数字化建设带来新的挑 战[24-25]。 变电站、换流站状态感知数字化建设架构如图 2、图 3 所示，由非接触式智能感知终端(集成红外 热像、特高频局放、可见光图像、声音等)、接触式 智能传感器(高频局放、超声局放、暂态地电压、接 地电流、振动等)、光声光谱油中溶解气体监测装置 和辅助系统(温湿度、烟感、水位、气体、水浸、风 机/空调控制等)构成，实现全天候、全时段、全方 位巡视 4(b)所示的接触式多物理量智能感知终端， 在变电站(换流站)等场景能够有效监测设备状态。 接触式传感器含暂态地电压(transient earth voltage, TEV)、超声波、温度等功能。非接触式智能感知终 端含可见光图像、红外热像、局部放电、声音、温 湿度等功能，能够多角度全时段实时监测，有效汇 聚各类接触式传感器的数据，并进行边缘计算。 运维数字化未来的发展模式是物理系统与数 字系统的完美结合，整个变电站除物理系统外，还

野蛮自救等造 成的财产损失及人身伤害。 实际案例：园区 - 智慧电梯 l 状态监测 l 维保监管 l 故障监测 l 联动报警 l 视频监控 l 实时对讲 智慧电梯控制 智能平层传感器 l LCD 屏幕 门磁传感器 电梯监控 利用可燃气体探测器和烟雾报 警器 ， 现场实时监测 ，远程 监控系统 24 小时 工作。 当报 警器周围环境可燃气体浓 度或 烟雾浓度达到响应设定值时 ， 能 发出声光及远程联网报警信 联动报警 实际案例：园区 - 智慧消 防 智慧消防应用 23 智能安防应用 l 红外传感器 l 门磁传感器 智慧安防是以互联网、 物联网和智能 终端设备为基础 ，实现自动检测报警， 联动反应 ， 并与云平台相结合 ，实现 安防数据的互联、 共享和远程管理。 传统工业园管理现状 红外传感器 门磁传感器 24 25 实际案例：园区 - 运营服务中心 管理应用场景可视化 减少物业灾害处 理成本、 增加充电收入。 智能充电插座 管理平台 用户小程序 智能充电主机 31 防火 预警 状态 监测 负载 监测 自动 计费 充满 自停 扫码 充电 • 多种环境监测传感器数据输入 ，全面反映物理环境 • 电量监测可使用电量计或直接通过设备运行时间换算 基于算法优化 ， 而非简单的数据堆叠： • 通过边缘网关部署环境调度算法 ，改善能效耗用、增

该等检测可通过数字化的形式对某一物理实体或 流程进行动态呈现，从而有效反映系统运行情况。 企业可根据所获得的信息采取实际行动，例如调 整产品设计或生产流程。 数字孪生不同于传统的计算机辅助设计（CAD）， 也并非另一种以传感器为基础的物联网解决方 案。5数字孪生的功能远高于这两者。计算机辅助 设计完全局限于计算机模拟的环境中，在复杂环 境建模方面取得了一定成效；6物联网系统的功能 比数字孪生简单，可用于位置检测和整个组件的 而将数字孪生应用于生产流程则能够产生功能强 大的应用程序。图1呈现了物理世界中某一生产流 程的模型，及其在数字世界中的数字化镜像。数 字孪生是对工厂环境中实际情况的准实时虚拟复 制。实际生产流程中部署了数以千计的传感器， 共同收集各个不同层面的数据，包括生产机械的 行为特征、半成品（厚度、颜色质地、硬度、转 矩、速度等）以及工厂内部的环境状况等。该等 数据不断传输至数字孪生应用程序，并由该程序 完成数据聚合。 作用。这一过程体现了数字孪生所具备的巨大潜 力：数以千计的传感器持续开展重要检测，并向 数字化平台传输数据。数字化平台进而开展准实 时分析，通过比较透明的形式优化运营流程。 图1的模型呈现了五大驱动要素——物理世界的传 感器和促动器、集成、数据和分析，以及持续更 新的数字孪生应用程序。以下是对图1这些构成 要素的概括性介绍： • 传感器——生产流程中配置的传感器可发出信号， 数字孪生可通过信号获取实际流程相关的运营和

应用层：主要对采集的数据进行整理和 分析，对能源生 产、传输、使用全过程实施高效管理，提供决策依据并辅 助决策。 传输层：将来自传感层的数据通过有线或者无线传输到各 级能源中心。 传感层：以各种服务于能源管理的传感器组成传感网，包 括智能电表、智能水表、蒸汽流量计、热能计等各种带通 讯功能的仪表。 智慧能源的拓扑结构 （ 1 ）智慧能源应用层（ 1 • 数据量大，企业统计人员每月要花 3 － 7 天的时间，收集录入数据 • 人工操作，错误率高 如何帮助企业进行高效的能源管理？ 能源管理系统通过现场能源消耗数据采集仪表、相 关传感器及能源管理平台，实现对企业现场及远程实 时能耗监测、能耗管理及经济性分析，帮助企业实现 持续能源管理并降低能耗。提供设施优化运行方案， 协助用户进行设施管理，持续发现和挖掘节能潜力  （ 2 ）智慧能源传输层——三网合一 （ 3 ）智慧能源的感知层 案例：北京第二外国语学院 （ 3 ）智慧能源的感知层 （ 3 ）智慧能源的感知层——传感网 无线方式：淄博市电力环网改造 智慧能源的感知层——无线传感网 MESH 网状网络拓扑结构的网络具有强大的功能，网络可以通过“多级跳”的 方式来通信；该拓扑结构还可以组成极为复杂的网络；网络还具备自组织、 自愈功能。 （

环境监控 能耗管理 智慧物业 智能监控室 目标：建设数字化智慧园区 口 ⑤ 5 “ 透视” : 一个平台，所见即所得，监视建筑物各个角落； “ 倾听” : 能接收到各个子系统、室内外的智能传感参数； “ 思考” : 能根据各种实时参数和物理特性形成自动运行策略； “ 交流” : 能根据下发的策略，反馈执行情况； “ 自律” : 能摆脱人为操作控制，吸收人的智慧，逐渐无人化。 目标：建设数字化智慧园区 机器人巡检 巡检机器人开始使用红外摄像头、声音识别、 漏水监测、振动检测、气体检测等工具探测机 房内各个区域的标准巡检项目，有异常即上报 8:00 平台自诊断 平台开始自诊断一遍机房各设备、 传感器数据，有异常即报警，并指 令巡检机器人到达指定位置辅助确 认报警，确认即上报 8:30~9:30 末端机器人巡检 检测管廊管道、消防通风井漏水、 阻塞等情况，逐楼层检测阀门漏水 生锈等状态 数据挖掘 分析能耗数据 提供节能诊断依据 数据处理 保证原始数据的完整性 修复数据错误 / 丢失 数据采集和传 输 从表计和传感器获取读数 向服务器传输原始数据 客户端 服务器 网络设备 数据采集网关 表计和传感器 ( 分项 ) 能耗数据采集 + 可视化 + 分析系统 16 数据库 Internet (MAN/WAN) 零碳智慧园区管理平台架构 数据采集和传输

50% 的速度 增长，即每两年就增长 一倍 一、了解工业大数据 大数据的特征——规模性 数据呈现爆发性增长 一、了解工业大数据 大数据的特征——高速性 数据产生速度快 微信、抖音…… 传感器 一、了解工业大数据 大数据的特征——多样性 一、了解工业大数据 大数据的特征——价值性 一、了解工业大数据 数据背后隐藏有巨大价值，可以 通过数据挖掘、机器学习等方法 深度分析，从各种各样看似不相 工业控制系统 分散控制系统、可 编程控制器 PLC 结构化 需要实时监控、 实时反馈控制 实时 生产监控系统 数据采集与监视控 制系统 结构化 需要实时监控、 实时反馈控制 实时 各类传感器 外挂式传感器、条 码、射频识别 结构化 包含实时数据和 历史数据 实时 其他外部装置 视频摄像头 非结构化 数据量大、低延 时、要求网络带 宽和时延 实时 外部信息 外部数据 （互联网、外部系 半结构化 非结构化 数据相对静止， 变化较小、定期 更新 非实时 工业大数据的来源 常见工业数据源 一、了解工业大数据 工业大数据的特征 • 时序性 来自控制器、传感器和其他智能感知设备，采样得到的这些数据通常都是有时间 顺序的，是一组时间序列数据。 • 实时性 实时监测、实时预警、实时控制。采集的数据具有实时性的要求。 • 高通量