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2024年中国智能矿山行业市场现状及发展态势分析预测

2024年中国智能矿山行业市场现状及发展态势分析预测

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报告编号: ESYJ-GCFW-22645
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关键字: 智能矿山

报告简介

此报告为该领域&上下游产业链&新进企业&专家学者(高校科研院所)&银行券商等相关职业经理人&企业负责人&战略及市场部门等提供全行业的市场发展动态,提升竞争力,把握市场机遇,助力企业发展决策的专业参考情报及数据。
报告涵盖内容总览(全球及中国):行业综述(行业定义、发展历程、市场发展趋势、上下游概述、主要经济指标分析),市场环境(技术、政策、经济、投资、竞争)。市场分析及预测(市场规模、销售数据、供需数据、进出口、盈利能力、产值、产能产量、价格走势),区域市场(区域市场份额占比、销售情况、需求规模、市场容量、主要竞争情况、区域产业集群)。重点企业分析(主要企业财务数据、产销数据、占有率、产品介绍、优劣势分析),竞争格局分析(主要竞争企业、市场发展动态、市场集中度)。产业链分析(上下游产业链市场情况、供给能力、主要企业、需求规模、细分应用市场前景),技术(工艺路线、技术趋势、技术总览),产业结构(下游应用结构、企业结构、产品竞争结构、SWOT分析)。行业预测(市场预测、供需预测、容量&规模预测、销售额&量预测、下游需求预测、未来趋势预测),投资战略(投资现状、投资可行性、投资建议、投资价值、投资环境),行业发展建议。
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2024年中国智能矿山行业市场现状发展态势分析预测

 

1)智能矿山市场主要主体参与情况:智能矿山行业下游的各大能源集团积极响应国家政策号召,加快矿山智能化建设步伐。以国家能源集团、晋能控股、陕煤集团等国内领先的大型能源集团为例:

国家能源集团发布了《国家能源集团煤矿智能化建设指南(2022版)》《国家能源集团煤矿智能化建设验收评级及奖励办法(试行)》等文件,并提出以数字化转型赋能集团公司高质量发展,加快构建智能生产、智慧管理、智慧运营体系,全方位推进智能矿山建设。

晋能控股按照“资源开采数字化、技术装备智能化、生产过程可视化、信息传输网络化、管理决策科学化”的智能化建设模式,建成了塔山、同忻、麻家梁等一批5G+智能矿山。2023年,晋能控股出台了煤矿智能化建设实施方案,要求做好煤矿智能化方案设计、推进信息网络平台建设、提升矿井安全保障能力、推进采掘工作面减人提效、主要生产系统智能化建设应推尽推、积极拓展智能化场景应用,目标到2025年智能化煤矿占比达70%。

陕煤集团以“生产智能化、管理精细化、运营标准化、决策科学化”的“智慧陕煤”为发展目标,着力打造智能矿井和智慧矿区,并已建成多座全国智能化示范矿井,实现了采煤、掘进、辅助、机器人、监测监控等多个方面的智能化改造。此外,陕煤集团和西安交通大学联合组建“5G+工业互联网研究院”,探索5G技术群与能源产业的融合应用,打造我国西部地区能源5G+工业互联网公共服务平台。

与此同时,为更好地赋能我国矿山智能化建设,通信行业内知名公司亦积极投入智能矿山行业。2021年4月,华为作为业内领先的ICT企业成立了“煤矿军团”,致力于构建统一矿山工业互联网架构,赋能煤矿数字化转型升级;2023年3月,山西省政府与华为签署了推进数字经济发展战略合作协议,重点推动煤炭工业互联网和智能矿山建设。此外,各大运营商亦在智能矿山行业积极布局。

易海商情报告网公布的《2024-2030年智能矿山市场运营格局及投资战略预测报告

2022年5月,中国移动和中国联通相继成立“矿山军团”,依托运营商在5G网络建设等方面的经验优势,持续推动5G+智能矿山建设。目前我国矿山智能化建设仍处于初级阶段,但在智能矿山行业各大企业的积极参与下,我国矿山智能化建设进展显著。根据数据,截至2022年底,5G网络已应用在国内201家采矿企业;根据国家矿山安监局数据,2020至2022年间国内矿山智能化采掘工作面数量由494个增至1019个,覆盖国内各大能源集团,智能化转型升级势头迅猛。

2)煤矿智能化建设的典型应用场景:目前煤矿智能化建设尚处初级阶段,主要集中在采煤、掘进等生产单元,部分典型场景率先进行了智能化改造,例如:

A.采煤、掘进工作面远程控制:部分煤矿已实现了采煤面和掘进面基于5G传输网络的远程控制。通过矿用5G工业CPE将采煤机和掘进机接入5G网络中,依托5G大带宽、低时延、高可靠的特性将机器的运行状态数据、机载传感器数据、机载工业视频数据等信息快速传输至监控控制中心,从而实现对井下采煤机和掘进机的远程遥控以及设备状态、位置和工作环境的监测,解决了采煤和掘进工作面效率低、安全性差、成本高的问题,基本实现了工作面现场无人化,大幅提高生产效率。

B.综采工作面视频拼接:5G、视频云、人工智能等技术的融合可将综采面煤壁视频与煤机截割视角视频进行拼接,为可视化远程监控提供全面且清晰的视野,从而实现无盲区的工作面全景监视,保障综采工作面的安全生产。

C.AI安全监测监控:基于AI图像分析技术可实现井下多区域的视频识别、分析及统计,从而实现关键场景的安全监测监控。例如,AI监控系统可对井下人员违规行为以及煤炭运输系统的皮带煤量、异物、堆煤及跑偏进行识别分析,对工作面支架、风窗风门、红绿灯等环境设备进行实时监测及告警,协助及时发现隐患,提高系统响应速度,为安全生产提供决策支撑。

随着5G、AI、大数据、云计算等新一代信息技术在矿山领域的逐步深入应用,更多矿山场景将步入智能化阶段,最终实现矿山全面智能化。

3)智能矿山市场空间现状:近年来我国持续偏紧的能源供给格局以及动荡的国际地缘政治形势深刻揭示了国家能源安全的重要性,煤炭担负着能源稳定供应“压舱石”的作用。此外,随着国民经济的进一步发展,人民生活水平与生活质量将不断提高,人均能源消费量将逐步提升,能源需求保持刚性增长态势,煤炭作为我国主要的能源消耗品,预计未来煤炭消费总量仍将稳步上升。

为更好发挥煤炭的主体能源地位,保障我国能源供应稳定性,煤炭行业面临数字化转型升级,智能矿山建设已成为煤企自身发展的内在根本需求。在国家政策的大力支持下,煤矿智能化建设市场空间广阔,发行人业务成长性较强。

易海商情报告网公布的《智能矿山项目商业计划书

2017年以来,我国煤炭行业固定资产投资规模稳步上升,2022年煤炭开采和洗选业固定资产投资完成额达近5,000亿元,主要用于矿井的维护以及机械化、智能化的更新替代,其中矿山智能化建设投资占据重要地位。根据国家矿山安监局数据,2020-2022年间我国智能化煤矿由242处增至572处,截至2023年6月智能化建设投资总规模已接近2,000亿元。根据数据,已有生产型矿井单矿智能化改造升级费用约为1.49-2.63亿元人民币,新建型矿井单矿改造费用约为1.95-3.85亿元人民币。根据中国煤炭工业协会数据,截至2022年底,全国煤矿数量约4,400处。按矿井类型分类后测算出的智能煤矿的整体市场空间将超一万亿元人民币。预计2027年智能煤矿市场中的通信系统市场空间约为129.8亿元,供配电市场空间约为96.6亿元,视频监控市场空间约为74.0亿元。此外,我国仍有较多非煤矿山的智能化改造需求,其中2027年非煤矿山信息通信智能化改造的市场规模约为47.9亿元,综合来看未来智能矿山行业发展空间广阔。

4)智能矿山行业发展态势:根据中国工程院院士葛世荣对煤矿智能化发展形态的定义,未来的煤矿智能化发展形态不仅是煤炭生产环节的智能化,还包括煤矿地质勘探、矿井设计建造、废弃矿井综合利用等矿井全生命周期管控智能化以及煤矿“产、运、销、储、用”全流程调控的智能系统化。为实现上述目标,智能矿山的未来发展离不开工业互联网、操作系统和数字孪生的强力支撑。其中,煤矿工业互联网作为煤矿智能化系统的神经,是智能煤矿信息交互的关键基础;煤矿泛在互联操作系统作为煤矿智能化系统的中枢,为各种具体的行业应用提供生态支撑;煤矿数字孪生系统作为煤矿智能化系统的大脑,是以工业互联网为基础,在泛在互联操作系统平台上构建的煤炭“产、运、销、储、用”全流程系统,是实现矿山井下作业少人化、无人化目标的重要技术手段。

目前,除了工业互联网在各大矿山中的加速构建(如越来越多的矿山实现井下5G虚拟专网部署,为工业互联网提供信息通信基础底座支持)以及矿鸿系统的推出与不断普及,矿山数字孪生系统建设将是未来新一代信息技术与矿山行业深度融合的重点突破方向。

矿山数字孪生系统以数字化方式创建矿山物理实体的虚拟模型,以数字映射的工作面逼真地模拟实际井下作业状况,并通过虚实交互反馈、数据融合分析、决策迭代优化等手段提供高效智能的操作服务,实现井下生产过程的可视可控。

系统集成了采集感知、控制执行、数据模型管理、数字线程等多学科技术,其构建可分为四个步骤:首先,实现针对单一设备的离散数字孪生,着重于数字孪生模型构建、虚实仿真交互、装备全生命周期管控等;第二,实现针对矿山子系统(如一个采煤或掘进工作面)的复合数字孪生,着重于多装备间的协同作业、装备与环境间的相互作用等;第三,实现面向开采流程的全矿山数字孪生,通过数据实时交互、虚拟仿真反馈、大数据分析决策实现安全高效的开采开发;第四,实现“产、运、销、储、用”全流程数字孪生,从而达到全要素、全流程、全链条集成融合与价值共生的目的。

综上,智能矿山行业将持续以工业互联网、操作系统和数字孪生等领域为重要抓手,进一步向多学科、高技术方向迈进。

 

 


数据分析报告是基于对特定数据集的分析和解释,提供对数据的洞察和结论的报告。以下是数据分析报告的一般

要点:


1、引言和背景:介绍数据分析报告的目的、范围和背景,阐述研究的动机和意义。


2、数据来源和方法:说明数据的来源和采集方法,包括数据收集的时间范围、数据采集工具和技术等。


3、数据概况和描述性统计分析:对所分析的数据进行概括和描述,包括数据的基本特征、数据的分布情况、数

     据的中心趋势和离散程度等方面的分析。


4、数据清洗和预处理:对原始数据进行数据清洗和预处理,包括缺失值的处理、异常值的检测和处理、数据转

     换和标准化等。


5、数据可视化:使用图表、图像和可视化工具展示数据,帮助读者更直观地理解数据的特征和趋势。常用的数

     据可视化方式包括直方图、折线图、散点图、饼图等。


6、数据分析和解释:对数据进行深入的分析和解释,包括相关性分析、回归分析、聚类分析、时间序列分析等。

     通过这些分析方法,提取数据背后的信息和关联性,帮助读者理解数据的含义和趋势。


7、结果和结论:总结数据分析的结果和结论,提供对数据的洞察和启示。这可以包括对数据的关键发现、趋势

     预测、问题识别和解决方案等方面的结论。


8、建议和推荐:根据数据分析的结果,提出相应的建议和推荐。这可以包括改进业务流程、优化市场策略、提

     高产品质量等方面的建议。


9、限制和局限性:说明数据分析的限制和局限性,包括数据的可靠性、样本大小的限制、数据收集的偏差等。


10、参考文献和附录:列出研究过程中使用的参考文献和相关数据,附上数据集、数据处理的代码和计算方法等。


以上是数据分析报告的一般要点,具体的内容和结构可以根据研究对象和研究目的进行调整和补充。数据分析报

告的核心是通过对数据的分析和解释,提供对数据的洞察和结论,为决策者提供重要的信息和参考。


数据分析报告具有以下几个方面的价值:


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     决策者更好地理解业务状况、市场趋势和客户需求,从而做出更明智的决策。数据分析报告可以为决策者提

     供决策所需的依据和证据,降低决策风险。


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     在的问题、瓶颈和不足之处。同时,数据分析还可以揭示潜在的机会,包括市场细分、产品创新、客户需求

     等方面的机会。这为企业提供了改进业务和开拓市场的方向和思路。


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     和低效之处,提供改进的建议和方案。数据分析报告可以揭示业务流程中的优化空间,包括流程改进、资源

     配置、成本控制等方面的优化。这有助于企业提高效率、降低成本、提升竞争力。


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     计划提供依据。


综上所述,数据分析报告通过提供决策支持、揭示问题和机会、优化业务流程、预测趋势和需求、评估效果和成

果等方面的价值,为企业提供了重要的参考和指导,帮助企业在竞争中取得优势。它对企业的决策和战略制定具

有重要的意义和价值。


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