近来物联网技术发展极其迅速,智慧农场、智慧城市、智慧交通、智慧矿山等概念在多个领域不断被提出。智慧矿山对井下设备、生产流程进行实时监测分析,在一定程度上提高了矿井的自动生产能力。但矿山井下生产环境复杂多变、设备多种多样且数量惊人,实时数据格式异构等问题依旧存在,致使设备之间难以交互,通常还是需要矿工手动操作设备并按固定流程来完成开采工作,这样不仅造成了矿山人员的浪费,还存有很多的安全隐患。由此,本文提出并研究了基于分布式查询的矿山设备语义互操作系统,将语义技术、分布式系统和边缘计算框架相结合并应用到矿山生产活动中,旨在实现少人化矿山生产。本文利用语义技术提出矿山物联网语义化描述模型,其中分别对矿山设备和生产任务进行建模,为矿山数据提供统一的描述方式,使得设备之间和生产系统之间能够相互理解并实现交互。此外,本文参考设备模型和任务模型的交集属性,提出了基于复合推理的任务匹配方案,通过系统收益值的计算与推理将任务下放至最适合的设备,从而提高设备的自主交互能力。本文提出的互操作系统是通过设备节点之间对数据的存储和查询来实现的,为了满足开采系统的实时性要求,本文将分布式系统与边缘计算框架运用到互操作系统中,把计算能力和存储能力下放置网络边缘,以此实现数据的近源处理和决策的就地反馈。参考P2P系统模型,在矿山边缘侧构建去中心化的分布式查询框架,基于矿山生产环境中设备节点的不稳定性,本文在传统的P2P通信算法Chord的基础上提出了IM-Chord算法,该算法可以大大降低对通信节点维护的复杂度。最后,通过实验对本文所提的互操作系统进行了模拟验证,证明该系统在矿山生产中是可行的,且有效提高了煤矿的自动生产效率。该论文有图38幅,表25个,参考文献88篇。