基于FDTD建模的采矿大数据应用研究

杨 勇

(河北工业职业技术学院 宣钢分院，河北 张家口 075100)

随着物联网、云计算、大数据等技术的发展，建设“智慧矿山”成为煤矿企业转型发展、提升核心竞争力的主要途径，生产智能化已深度融合到采矿工艺的全过程。电力消耗作为采矿工艺优劣评价的关键指标，降低电力成本的主要方法之一是提高批发电力市场中企业需求的准确性，在地下煤炭开采的企业中，有条件恒定的能耗成分(通风、烘干、选煤、输送等)的份额很大[1]，在矿山生产中，电力消耗占所有消耗电力的50%以上。

目前，能源资源和特定电力消耗增加相关的价格和关税政策已经导致生产成本的能源成分显著增加。本文提出基于有限差分时域(Finite Difference Time Domain，FDTD)对能源消耗进行建模，为了实现时间独立，采用时间相关的波动方程(Time-Dependent Schrdinger Equation，TDSE)进行设计，FDTD方法可以分为2种方法：实时FDTD(R-FDTD)方法[2]和虚时FDTD(I-FDTD)方法[3]。R-FDTD方法利用离散化的时间依赖性波动方程和傅里叶变换过程来演化波函数的演化，以获得本征能量和波函数；I-FDTD方法使用扩散方程来演化初始波函数，并且在很长的时间间隔之后波函数接近基态波函数。在考虑煤矿节能问题时，应注意：①锅炉燃料节省；②节能；③省电；④提高电力效率的其他措施。针对以采煤工艺过程中的节省燃料和节省热能为目的，本文基于FDTD方法进行建模，对采矿工艺过程数据进行采集、处理后进行处理，为煤矿生产过程提供生产决策支持数据。

1 模型理论

本章简要介绍了FDTD方法，FDTD方法的详细介绍可在文献[4]中查阅。……