《从10亿到100亿的企业顶层设计》中提到，顶层设计需要重新定义企业成长方式，追求有效益、有效率、有效能、有效果、有品质的良性成长。顶层设计不是面面俱到，而是要明晰与聚焦企业成长中的现实难题与困惑、未来关键矛盾，由此寻求顶层解决方案。

当前煤矿智能化已成为煤炭行业发展的重大战略方向，也是引领煤炭工业转型升级和持续高质量发展的核心技术支撑。如何在没有统一成熟标准、颠覆性技术少、平台支撑作用不够的情况下，统筹行业资源，提高建设效率和质量，对煤矿生产企业进行顶层设计至关重要。

智能化煤矿建设受制于物联网、大数据、人工智能等科技的发展进步，同时还受煤炭开采基础理论、工艺方法、围岩控制理论等因素的制约，是一个多学科交叉融合的复杂问题，我国煤矿智能化建设仍然处于初级阶段。

　　王国法院士团队针对我国建设什么样的智能化煤矿及如何建设智能化煤矿等基本问题，梳理了煤矿智能化各子系统的组成、核心功能及运行模式，建立了子系统之间的数据传输及逻辑关联关系；研究了智能化煤矿顶层设计；以解决煤矿生产过程中的实际问题为导向，提出了智能应用系统优化与控制策略。相关成果以《智能化煤矿顶层设计研究与实践》（点击查看）为题于4月20日在《煤炭学报》进行了网络首发。

　　煤矿系统包含的子系统数量多，种类多，且各子系统之间的关系复杂。这些系统与周围环境进行物质、能量、信息的交换，而煤矿系统本身又与外部的市场、运输、生态相联系，因此煤矿系统具有开放的复杂巨系统特点。

王国法院士团队站在全价值链的角度进行分析，认为煤炭生产是煤矿的主要价值活动体系，即煤矿生产的两大前端环节：综采与掘进是煤矿的两大核心系统。围绕这两大系统，构建了智能化煤矿复杂巨系统逻辑关联。

　　智能化煤矿复杂巨系统逻辑关联

　　根据煤矿价值活动对智能化煤矿复杂巨系统的各子系统进行逻辑关联分析发现，智能化煤矿的顶层架构应以泛在网络和大数据云平台为主要支撑，以智能管控一体化系统为核心，重点建设煤矿智慧中心及综合管理系统；煤矿安全强实时通信网络及地下精准位置服务系统；地质保障及4D-GIS动态信息系统；巷道智能快速掘进系统；开采工作面智能协同控制系统；煤流及辅助运输与仓储智能系统；煤矿井下环境感知及安全管控系统；煤炭洗选智能化系统；矿井全工位设备设施健康智能管理系统；煤矿场区及绿色生态智能系统等十大主要智能系统。

　　研究通过构建智能化煤矿数字逻辑模型，对数据特征与关联关系进行提取，并进行语义描述构建信息实体。在此基础上构建智能化煤矿知识图谱及实现数据主动交互与推送，揭示了物理与信息空间的虚实映射机理。

　　为了保障数据的可靠传输与响应速度，研究提出了基于“云边端”的煤矿智能化数据处理架构。根据智能化煤矿“云边端”的数据架构，全矿智能化系统总体控制采用“全局优化、区域分级、多点协同”的控制模式，通过全局优化层、区域协同层、设备监控层构建三层递阶智能控制系统。

　　煤矿“云边端”数据处理架构

　　为了证明煤矿智能化建设顶层设计的重要性，研究选取张家峁煤矿与巴拉素煤矿进行对比分析。张家峁煤矿作为现代化生产矿井，虽然信息化自动化水平较高，但依然存在很多突出问题，如各分控中心数据没有深度融合，标准不健全，井下精确定位、高清视频获取等关键技术未突破等。而巴拉素煤矿在建设之初就统筹考虑智能化建设，建设过程中采用国内一流和世界先进的技术和设备。两个案例实践表明，生产矿井的智能化改造比新建矿井智能化建设面临更多困难，智能化煤矿是一个复杂系统工程，因地制宜的高标准顶层设计是建设高水平智能化煤矿的关键保证，优质的系统工程和装备保障、科学规范的生产运营管理机制等缺一不可。

来源：《煤炭学报》