商品详情
商品亮点- 实现智能矿山生产、管理、运营系统数据全采集。
- 对“采、掘、选、机、运、通”等主要生产环节、井下环境安全等进行综合管控与3D可视化展示。
- 对生产执行、经营管理、分析决策等矿井信息化系统进行融合分析及3D可视化展示。
- 根据监测与分析计算结果,实现预警报警、指挥调度与协同联动。
- 综合管控系统实现智能矿山地上地下一体化。
| 版本: V1.0 | 交付方式: License |
| 适用于: Windows | 上架日期: 2021-09-08 |
| 交付SLA: 120 自然日 |
【智慧矿山3D数字化综合管控系统】
智慧矿山3D数字化综合管控系统,通过构建矿下五中心,决策指挥中心、安全生产中心、综合集控中心、智能巡检中心、经营管理中心,进一步挖掘矿山数据价值,实现井下互联,打造智能化生产、透彻化感知、可视化管理、数字化决策的智慧矿山。
【商品规格说明】
1、3D数字孪生GIS底座
提供GIS空间地理信息服务、数字孪生环境要素构建、矿山生产设备设施构建、空间映射构建、三维时空引擎、孪生场景引擎、多源数据融合引擎、坐标系转换引擎。
①GIS空间地理信息服务:严格按照软件工程学方法,实现空间数据高效存储管理,完成地质空间信息库、巷道信息库、煤流信息库、通风信息库、场景散点信息库。
②数字孪生场景要素构建:支撑矿井完成数字孪生场景建设,提升孪生空间表现能力,实现矿山总貌展示,完成巷道、综采面、掘进面、通风、煤流、配电、水泵、设备设施的场景构建。
③空间映射构建:基于三维空间地理信息及三维城市孪生场景,依托三维空间分析能力及空间映射交互能力等,结合三维场景特效设计,实现对路径类、分析类、状态类、视觉类、工具类等空间映射能力的构建,提升整体三维空间的表达能力,满足于多种智能化矿山业务需求,发挥孪生场景能力最大化。
④三维时空引擎:实现智能化矿区的多分辨率表达以及空间数据在数字矿山上的三维时空引擎。提高渲染性能的技术,主要包括:渲染引擎技术、LOD 技术、批量渲染技术、纹理压缩技术。支持基于 GPU 加速的相对视点的渲染技术(Render Relative To Eye Using GPU),解决了大规模场景渲染精度不足的难题。实现具备实时分析、即时完成、导出结果的三维空间分析能力,在三维场景中可实时展示空间分析可视化效果。
⑤孪生场景引擎:利用高精度三维体模型、不规则三角网(TIN)技术、不规则四面体网格(TIM)技术、栅格、体元栅格、融合二/三维网络进行抽象表达,配合升降维计算,形成了涵盖离散对象、连续空间、链接网络的完整的空间数据模型体系,最终实现对空天、地表、地下一体化表达和对现实世界的全空间孪生映射。
⑥多源数据融合引擎:支持对智能化矿山类多源数据进行融合,突破了大规模三维数据传输和解析的技术瓶颈,为三维空间数据共享和互操作提供了开放、标准、通用的数据基础,推动了多源异构的三维数据融合,实现了二维/三维场景下的空间位置数据变更后,数据可同步更新,大幅度降低了三维GIS应用系统的建设、管理和运维成本。
⑦坐标系转换引擎:实现多源数据在孪生场景中的融合匹配,将各类三维场景、BIM元素、不规则三角网(TIN)、不规则四面体网格(TIM)、栅格、二/三维网络等多源数据及其它GIS数据进行融合统一,实现54、80、2000以及自定义坐标系之间的相互转换,对各类坐标系的X,Y,Z轴坐标进行标准转换,结合不同的数据精度去除偏差值,对坐标系数据进行二次处理,最终实现一套标准坐标系。
2、业务管理类系统
业务管理类系统,分为大屏端(C/S)结合4D数字孪生底座进行动态呈现、中屏端(B/S)进行业务管理,可选择生产调度系统、人员管理系统、车辆管理系统、异常告警系统、应急预案系统、事件调度系统、巡检作业系统、巡检设备系统等,并可结合客户业务需求进行定制化开发。
3、生产集控类系统
生产集控类系统,可在大屏端(C/S)结合4D数字孪生底座进行动态呈现、中屏端(B/S)进行数据监测、阈值设置等功能,并可与组态控制系统进行融合,进行单点或多点集控管理,可选择综采工作面集控系统、掘进工作面集控系统、煤流运输集控系统、通风集控系统、压风集控系统、水泵房集控系统、配电室集控系统、煤仓集控系统、选煤集控系统等,并可结合客户业务需求进行定制化开发。
4、安全监测类系统
安全监测类系统,可在大屏端(C/S)结合4D数字孪生底座进行动态呈现、中屏端(B/S)进行数据监测、阈值设置等功能,可选择生产环境系统、一通三防系统、矿压监测系统、顶板监测系统、灾害预警系统等,并可结合客户业务需求进行定制化开发。
5、经营管理类系统
经营管理类系统,可在大屏端(C/S)结合4D数字孪生底座进行动态呈现、中屏端(B/S)进行数据监测、阈值设置等功能,可选择煤炭产量系统、能耗统计系统、采掘进度系统、库存分析系统、材料分析系统、运输分析系统等,并可结合客户业务需求进行定制化开发。
6、组态控制类系统
组态控制系统通过灵活的组态方式,为用户提供快速构建工业自动控制系统监管功能,应用于生产集控过程控制管理,每一个集控点位为一个节点,可用于综采工作面、掘进工作面、煤流运输、通风、压风、水泵房、配电室、煤仓、选煤等组态集控管理。
7、领导移动端监测类系统
领导层可通过移动端APP对各系统数据进行远程监测,可选择生产调度监测系统、人员管理监测系统、车辆管理监测系统、异常告警监测系统、巡检作业监测系统、巡检设备监测系统、综采工作面监测系统、掘进工作面监测系统、煤流运输监测系统、通风监测系统、压风监测系统、水泵房监测系统、配电室监测系统、煤仓监测系统、选煤监测系统、生产环境监测系统、一通三防监测系统、矿压监测监测系统、顶板监测监测系统、灾害预警监测系统、煤炭产量监测系统、能耗统计监测系统、采掘进度监测系统、库存分析监测系统、材料分析监测系统、运输分析监测系统等,并可结合客户业务需求进行定制化开发。
8、综管态势可视化
提供整合异构数据源、实时数据展示、可视化图表呈现、数据可视化分析、自动生成数据报表等功能。
①整合异构数据源:同一大屏看板可以整合多业务系统的数据,通过综合展示分析让决策更清晰。
②实时数据展示:对海量数据进行清洗、计算、挖掘,得到具有价值的数据结果,并进行实时数据展示。
③可视化图表呈现:丰富的交互控件和图表组件,包括柱形图、折线图、雷达图、散点图等,通过人性化的图表设计呈现,展示多样数据结果信息,直观感受数据价值。
④数据可视化分析:支持业务互动,包括不限层次的数据钻取、多维度的联动分析,辅助管理者科学决策。
⑤自动生成数据报表:快速生成报表,满足数据分析和可视化展示需求。
综管态势可视化购买方式支持按次(根据大屏版面添加)购买。
商品定价
| 规格 | SKU名称 | 数量值 | 单价 |
|---|---|---|---|
|
3D数字孪生GIS底座 |
/ |
/ |
2,160,000.00元/个 |
组态控制类系统 | 组态控制类系统 | 1-999 | 270,000.00元/个 |
领导移动端监测类系统 | 领导移动端监测类系统 | 1-999 | 180,000.00元/个 |
业务管理类系统 | 业务管理类系统 | 1-999 | 720,000.00元/个 |
经营管理类系统 | 经营管理类系统 | 1-999 | 450,000.00元/个 |
生产集控类系统 | 生产集控类系统 | 1-999 | 1,080,000.00元/个 |
综管态势可视化 | 综管态势可视化 | 1-999 | 540,000.00元/个 |
安全监测类系统 | 安全监测类系统 | 1-999 | 450,000.00元/个 |
用户案例
某某智慧矿山3D数字化综合管控平台系统覆盖范围:矿山生产区 系统服务的业务对象: 矿山管控人员:通过联动数字孪生场景向矿山管理者展示煤矿生产的整体态势,形成集决策指挥、安全生产、综合集控、智能巡检和经营管理于一体的数字孪生智慧矿山IOC平台。通过数字平台提供的各类数据,对矿山进行全方位监管。主要包括综采、掘进、运输、水泵、供电、煤仓、通风等场景,利用大数据、物联网等技术,整合多个系统,对各类事件进行集中监测和综合管理,实现数据可视化、大屏便捷管理、重点区域监控等一个完整的服务系统。通过可视化交互,打造人、信息、设备等多源数据融合的智慧生态,实现矿山运行状态的全面感知,及时洞察矿山运行隐患及风险,提升矿山态势预警能力。陕煤某智慧矿山3D数字孪生IOC
系统覆盖范围:矿业办公、生活综合园区 系统服务的业务对象: 园区监管人员:真实场景孪生联动呈现,形成集安防、交通管理、设备管理、环境管理于一体的数字孪生智慧园区IOC平台。通过数字平台提供的各类数据,对园区进行全方位监管。主要包括摄像头、车辆道闸、门禁、雷达测速等设备,利用大数据、物联网等技术,集安防、设备、环境等于一体,整合多个系统,对各类事件进行集中监测和综合管理,实现数据可视化、大屏便捷管理、重点区域视频监测等一个完整的服务系统。通过可视化交互,打造人、信息、设备等多源数据融合的智慧生态,满足矿山园区安全、快捷、舒适、灵活等要求。为管理人员提供便捷高效的管理体验,全面提升园区的内外部人员的生活工作环境。
评价与问答
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使用指南 智慧矿山3D数字化综合管控系统用户手册V1.0版本.docx 下载 平台支持范围(1)售后服务时间:7*8小时 (2)售后服务内容: 软件故障诊断:提供远程对服务器健康检查,为系统运行环境提供处理建议,保障系统平台正常运行。 软件应用指导:指导客户方进行平台功能操作,提升客户方应用能力。 数据服务:为客户方查找并修正数据错误,提供备份数据、恢复建议,保障客户方的数据安全。 (3)服务热线:400-080-2106 (4)服务邮箱:bd@herin.ai开源声明
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