智能矿山技术架构的核心是传感技术和数据采集系统。通过各类传感器，例如温度传感器、压力传感器、振动传感器等，实时监测矿山环境及设备状态。传感器将收集到的数据转化为数字信号，并通过数据采集系统进行存储和处理。
在智能矿山中，各个传感器节点和数据采集系统之间需要进行实时的数据传输。为此，需要建立稳定可靠的通信网络，包括有线和无线通信网络。有线通信网络如以太网提供高带宽和低延迟的传输能力，无线通信网络如WiFi、蓝牙和物联网等可以覆盖较大范围。
智能矿山产生的海量数据需要进行存储和管理。数据存储方案通常包括本地存储和云平台存储。本地存储主要是指将数据存储在矿山内部的服务器或储存设备中，而云平台则提供了高可用性和弹性伸缩的存储空间，可以满足大规模数据存储和分析的需求。
此外，智能化矿山还可以借助云平台上的分析工具和算法，深入挖掘数据背后的信息，进行数据分析和模型建立，实现数据驱动的决策和优化。
智能矿山技术架构中，数据分析和人工智能技术起到了关键作用。通过对采集到的数据进行分析，可以实现对矿山作业、设备状态、能源消耗等方面的智能监控和预测。同时，结合人工智能技术，如机器学习和深度学习等，可以构建预测模型和优化算法，提高矿山的生产效率和资源利用率。
为了方便矿山管理人员和工作人员进行实时监控和操作，智能矿山技术架构中需要提供直观的可视化界面。通过数据可视化技术，将采集到的数据以图表、地图等形式展示出来，使人们能够直观地了解矿山的运行状况和设备状态。同时，操作界面还可以提供远程操作和控制的功能，实现对矿山设备的远程监控和管理。
综上所述，智能矿山技术架构的组成主要包括传感技术与数据采集、通信网络与数据传输、数据存储与云平台、数据分析与人工智能、以及可视化与操作界面等方面。通过这些技术的集成和应用，可以实现对矿山的智能监控和管理，提高效率和安全性。