合肥工大高科发布新专利：矿井数据可视化助力智能矿山

  2025年4月2日，来自金融界的消息引发了业界的广泛关注——合肥工大高科信息科技股份有限公司近日申请了一项名为“一种基于矿井辅助运输数据可视化模型构造方法”的专利，公开号为CN119741430A。这项专利的申请日期为2024年12月，标志着矿山运输数据的智能化、数字化进程又向前迈出了一步。

  矿井运输不仅是煤矿、金矿等矿山生产的全部过程中的重要环节，也正逐步成为智能化时代下实现高效生产、保障安全的重要一环。同时，随着科学技术的慢慢的提升和数据分析技术的迅猛发展，如何将庞杂的矿井运输数据来进行有效的处理与展示，提升其价值，变得尤为重要。

  合肥工大高科的信息科技团队展现了其在数据处理和可视化领域的深厚积累。根据专利摘要，本项发明通过获取矿井辅助运送过程中的历史数据，采用聚类分析方法对数据来进行预处理，使得分散的数据能够形成更具意义的模式，从而为后续决策提供有效依据。

  根据该专利的描述，整体流程可大致分为几个核心步骤：首先，合肥工大高科通过高效的数据采集系统收集矿井辅助运送过程中的历史交易数据；接着，通过先进的聚类分析技术，对这一些数据进行预处理，以识别潜在的趋势和模式。

  在此基础上，借助图形渲染引擎的强大性能，该公司能够创建出高仿真度的虚拟孪生矿山模型，并不断进行系统优化。虚拟孪生技术，虽然在别的行业如制造业、航空等领域已有大范围的应用，但在矿山领域的探索才刚刚起步，这一创新充分显示了合肥工大高科在技术应用上的前瞻性。

  进一步来看，优化后的虚拟孪生矿山模型的可视化展示是本技术的一大亮点。通过可视化引擎软件，用户不但可以在Web端直观查看矿山的各种数据变动情况，还能够挖掘到被隐藏的内容信息，以此来实现数据的全面解读与利用，极大提高了数据的使用价值。在复杂数据的支撑下，这一方式不仅提升了信息传递的效率，也为矿山的运营管理提供了更为智能化的支持。

  现如今，在数字化转型浪潮席卷各行各业的背景下，矿山行业也不例外。在新发布的专利技术中，合肥工大高科强调了“实时获取矿山各项数据变动情况，并对虚拟孪生矿山模型进行实时更新”的重要性。这种实时性不仅能帮助管理者及时有效地发现潜在的安全风险隐患，进而做调整和优化，更能在某些特定的程度上降低因人为错误或突发事件导致的事故风险，确保矿山安全高效的运营。

  合肥工大高科成立于2000年，是一家致力于计算机、通信及其他电子设备制造的高新技术企业。公司在行业内积累了丰富的经验与技术储备，共对外投资5家企业，参与招投标项目949次，拥有的240项专利显示了其持续的技术创新能力。

  伴随着矿业领域的转型升级，尤其是智能矿山的概念逐渐深入人心，市场对数据可视化与管理优化技术的需求亦日益增加。这一领域的巨大发展潜력吸引了众多企业的关注和投资。合肥工大高科的这一新专利，不仅展示了其自身的技术优势，同时也为行业的进步贡献了新的思想和解决方案。

  总的来看，合肥工大高科申请的这一基于矿井辅助运输数据可视化模型构造方法的专利，标志着智能矿山建设的重要一步。这种通过数据优化、可视化的创新方法，不仅提高了矿山数据的利用价值，更为矿业的安全高效运营提供了切实可行的解决方案。未来，该企业在矿业领域的持续探索，将为行业注入新动能，期待其在技术应用与市场推广上的优秀表现。返回搜狐，查看更加多