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我国金属矿山智能化现状与问题探讨

发布时间:2024-03-23

我国金属矿山智能化现状与问题探讨

胡乃联 矿山建设网 2024-03-22 16:43 

名家风采


胡乃联,北京科技大学二级教授、博士、博士研究生导师。长期从事矿业系统工程、数字矿山与智能矿山、矿业技术经济等领域的教学与研究工作。先后承担国家级、省部级和校企合作项目30余项,获国家科技进步二等奖1项,省部级科技进步奖10余项,其中特等奖1项、一等奖9项、二等奖6项。指导毕业博士研究生30余人、硕士研究生100余人、出站博士后10余人。兼任中国有色金属学会矿山信息化、智能化专业委员会副主任委员。
编者按

进入21 世纪以来,与两化融合/深度融合和传统工业数字化转型等国家发展战略相匹配,我国金属矿山的工业化与机械化进程显著加快,智能化建设取得了长足的进展,实现了从机械化到自动化、从数字化到智能化的跨越式转变。尤其是一批起步早、技术装备水平高的金属矿山,在近20 a 的探索性应用后,已形成了适用于矿山自身条件的智能化建设模式、推进方式以及建设内容,积累了丰富的建设经验,取得了一批具备推广应用价值的技术成果。

随着矿山企业进入规模化生产、集约化管控、精细化核算与全球化布局的新阶段,我国金属矿山除了需要应对资源禀赋条件差、生产过程复杂等问题外,还必须面对沉重的安全、生态与成本压力,“深部、绿色、智能”已陆续成为矿山的现实性生产运营环境。在这种内外部环境条件以及发展趋势下,越来越多的金属矿山加大了对智能化建设的投入,矿山智能化已逐步由示范性的探索研究转向为规模化的常态应用。显然,这一过程并不是简单的扩大范围、购置装备、建设系统,而是需要对建设成果及关键技术加以总结、提炼、融合,通过提高生产作业体系与智能化生产模式的匹配程度,以数字化转型的思路完成生产与管理模式的根本性变革。

经过编辑部特别邀约,北京科技大学胡乃联教授、李国清教授立足于智能矿山中的安全高效生产问题,基于我国金属矿山规模化智能开采的核心需求,梳理了智能化建设的示范性成果,总结了具有代表性的智能化应用场景;进一步讨论了建设内容选择、关键技术确定、数字化转型路径、管理模式转变、运维与应用效果等方面出现的问题,指出了容易产生的误区,并提出了相应的措施建议。本项研究受到“十三五”国家重点研发计划项目(编号:2022YFC2903905)、国家自然科学基金项目(编号:52074022)资助,相关研究成果以《我国金属矿山智能化现状与问题探讨》为题发表在金属矿山<em class="wx_search_keyword" style="margin: 0px; padding: 0px; outline: 0px; max-width: 100%; box-sizing: border-box !important; overflow-wrap: break-word !important; display: inline-block; vertical-align: super; font-size: 10px; width: 1.2em; height: 1.2em; -webkit-mask-position: 50% 50%; -webkit-mask-repeat: no-repeat; -webkit-mask-size: 100%; background-color: var(--weui-LINK); -webkit-mask-image: url("data:image/svg xml,");">》2024年第1期“智能矿山建设与实践”专题中。




1 金属矿山智能化应用场景



矿山生产经营的目的是为了向社会提供合格的矿石(矿产品),因此,需要以矿石流为主线、紧密围绕地质测量、设计计划、生产过程、安全保障、调度指挥、决策优化等生产过程和管控业务,进行智能化规划与建设。金属矿山智能化应用的典型部署框架如图1 所示。
图1 金属矿山智能化应用典型部署框架
首先是生产过程的智能化,即通过AI、5G、自动化技术和智能装备的研制与应用,实现无人、少人化的现场生产作业,提高劳动生产效率、保障生产安全。生产过程的智能化与矿山的开采工艺、技术条件密切相关,是矿山智能化建设的重点和难点,其建设成果是分散在生产过程中的诸多智能装备与智能系统。
其次是集成化、一体化的管控平台,通过多应用、多要素集成,实现协同化的生产管控,着力解决地质测量、设计计划、安全保障、调度指挥、决策优化等业务的智能化问题。其建设成果是分散运行在各业务节点的软件系统和集中部署于调度指挥中心的软件平台。
最后在选矿方面,过程自动化技术与智能装备的研发得到了长足发展,特别是选矿过程在线分析检测技术、选矿过程优化控制技术,其在国内的应用已经非常普及。限于篇幅,本研究不再赘述。



2 生产过程智能化



矿山生产过程智能化的目标是根据不同的开采工艺,采用智能化的生产装备和技术,实现关键生产工序无人/少人,并最终实现各作业的安全高效。由于与具体的生产工艺工序关联紧密,露天矿山和地下矿山分别具有各自的关键技术和应用场景。



2.1 露天矿山智能开采



按照图1 所描述的露天开采智能化场景,露天矿山生产过程的智能化围绕穿爆、铲装、运输和排岩等核心工艺展开。本研究以智能装备主导下的作业体系为基础应用单元,分别总结各应用场景下的智能化要素及典型应用。由于铲装和运输(包括运矿与排岩)在智能矿山中通常合并建设,因此露天矿山的智能开采主要集中在穿孔爆破和铲装运输两类生产作业场景。
2.1.1 穿孔爆
智能引导和精确定位是露天矿钻孔过程智能化的核心,通过钻孔设备精准定位、钻机智能化精确作业,实现穿孔作业的现场无人、远程遥控操作。卫星定位和5G 技术被广泛应用于无人化钻孔设备的精准定位,钻机上的三维电子测定仪可实时测量、记录并校验钻孔位置和深度,通过控制系统对钻杆进行精确引导,确保钻孔的准确性和效率,并为后续作业提供准确的数据支持。在爆破环节,爆破工程智能化三维设计技术综合利用了地理信息系统、虚拟现实、地质统计学等方法,结合岩石爆破理论和爆破技术,可实现爆破参数设计、爆破过程模拟和爆破效果预测分析。
鞍钢集团齐大山铁矿针对露天矿牙轮钻机的定位、寻孔、钻进3 个主要工作流程,设计了包括导航定位和信息管理与操作两大模块在内的数字化穿孔系统。系统具备平面定位、孔深定位、地质岩层识别、自动布孔四大功能,能够实现无人化布孔、高精度寻孔、钻进参数调节,进而减少矿山现场恶劣场所的操作人员数量。
中国黄金乌山铜钼矿利用三维矿业软件进行矿岩分穿分爆设计,自动形成钻孔坐标报告,利用无线传输技术将穿孔设计数据发送至钻机自动布孔终端。钻机利用GPS 高精度钻孔终端自动查找穿孔孔位,穿孔后产生的实际数据传输到采矿生产管理系统,并利用软件进行爆破设计。
本钢南芬铁矿的智能穿爆系统实现了布孔的自动化和数字化、辅助钻机司机完成导航寻找孔位、钻机钻孔信息的自动采集上传,以及钻孔过程数据的采集分析等功能。
随着矿山全流程集约化管控要求的实现,矿山更加倾向于从采选全局最优角度实现爆破参数智能优化,以减少选矿环节的矿石破碎能耗压力。为此,以爆堆块度监测分析为核心的智能爆破系统开始受到重视。通过无人机、机器视觉等装备技术,采集爆堆图像信息并快速精准的辨识矿石粒度,进一步以采选全流程经济最优为目标,对爆破参数进行优化。
2.1.2 铲装运输
露天矿铲装作业的智能化主要表现在车铲协同中的电铲精准控制。综合运用矿用传感器和AI 技术,在实现铲装装备远程操控的基础上,通过与矿山其他设备的协同,实现电铲自动定位、铲斗挖掘方式优化,以及岩石块度在线识别等功能,为矿石配矿、生产作业优化提供数据基础。智能运输作业主要集中在矿用卡车的自动驾驶与智能调度系统。卡车定位与无人驾驶、智能调度、作业位置分配、最优运输线路规划等功能已在多个露天矿山应用,从根本上提高了露天矿的生产效率和安全性。
洛钼集团三道庄钼矿是我国最早尝试露天矿智能开采的矿山之一。自2015 年开始,按照生产设备操作遥控化—遥控操作远程化—无人操作智能化的步骤,逐步建立了露天矿穿孔、铲装和运输生产设备智能化系统,实现了穿孔、铲装、运输的无人化作业。2019 年,三道庄钼矿将5G 技术应用在无人矿山,实现了云服务器下的精准控制,满足了复杂供矿条件下的车辆高效运行需求。目前,15 辆无人驾驶二代车辆已实现多个装载点编队运行,一号破碎站实现了全站运输无人化。
攀钢集团朱兰铁矿采用了“5G 专网 边缘云计算 车铲钻改造联动 有人/无人混跑”场景的端到端解决方案,通过5G 及边缘计算技术的应用,实现了YZ-35B 牙轮钻机远程操控、WK-4B 电铲远程操控、TR-60 矿卡无人驾驶及远程操控,以及电铲与矿卡铲运协同作业,支撑了露天采矿核心作业流程装备智能化、作业流程连续化、设备及生产数据在线可视化。
马钢矿业先后在其旗下的和尚桥矿和南山矿完成了基于5G 边缘计算的露天矿卡车无人驾驶试验与应用。运输卡车仿真系统设置有起点和终点,矿车自动按照指定路线行进。卡车安装的激光雷达、毫米波雷达和高清摄像头,可精确识别周边环境,并能进行自动避障。无人驾驶卡车与智能调度系统、协同装载和卸载系统、应急安全接管等系统融合后,可以实现矿用车辆的集群调度与协同作业。
酒钢集团西沟矿设计了一套集端、网、云于一体的智能化矿山无人露天铲运系统,综合自动驾驶、设备急停、高精定位、5G 网络、边缘计算、车铲联运等关键技术,初步实现了远程遥控铲装、卡车自主装卸、自主寻迹驾驶、智能避障等,实现了以铲为中心的车铲联动运行、远程“无人化”开采。
此外,乌山铜钼矿、包钢集团白云鄂博矿区的露天矿无人驾驶也正在由示范性应用过渡到规模化生产阶段。
在铲装运输自动化中,人员设备的状态监测也会同步建设,成为智能应用场景的重要组成部分。如齐大山铁矿基于深度学习技术研发并应用了铲齿脱落智能识别系统,解决了铲齿脱落的智能感知与寻找问题。基于机器视觉的司机驾驶疲劳程度、操作规范监测等的研究也取得了一定的进展。



2.2 地下矿山智能开采



目前,我国地下金属矿山在地表及井下固定设施无人化、固定位置或常规性规律化的监控监测等方面取得了显著进展,研发了相应的装备、传感装置以及软件系统,并已进入了常规化应用阶段。但制约地下金属矿山智能开采的瓶颈环节,在于井下开采过程的智能化与自动化。由于地下金属矿山作业地点多、空间分布广、位置动态且具有不确定性,只有通过遥控作业或自主作业实现工作面无人/少人,才能从根本上解决地下开采的本质安全问题。
在地下开采作业智能化发展中,存在着功能性和机动性两种要求:凿岩、装药、支护、充填、二次破碎等作业,强调其在某一固定场景的功能性,位置相对固定或移动频次低;对于铲装和运输作业,由于装备在一定范围内产生频繁的位置移动,因此不但需要考虑在作业始末端的功能性,更为重要的是强调其中间过程的机动性要求,即运动路径及场景切换等。从目前的应用进展可以得出,对于满足智能开采功能性要求的主要方式是远程遥控作业;对于机动性要求,则是自主行走、无人驾驶等所能解决的问题。
在开采过程的智能化方面,新建矿山更具备优势。由于在矿山设计时即采用了先进的机械化、规模化和智能化理念,形成了智能开采的基础工业化条件,例如谦比西铜矿、普朗铜矿、李楼铁矿、司家营铁矿等。绝大部分的地下金属矿山则采用“改造—示范—推广”的实施路线,即先采用局部的示范性探索,在取得单元化、区域化的建设成果后,再进行全局化的推广应用,如山东黄金三山岛金矿、梅山铁矿、马钢罗河铁矿、凡口铅锌矿等。
2.2.1 凿岩落矿
地下金属矿山凿岩作业智能化的应用主要集中在自动接收爆破设计、生产任务后,通过凿岩台车的远程遥控实现凿岩作业的现场无人化。
三山岛金矿借助5G 网络高速率、低时延的特点,实现在地表远程遥控井下-546 m 工作面的凿岩台车实时、精准作业。眼前山铁矿以无底柱分段崩落法生产区域内的凿岩作业为基础,对矿山现有的Simba1354 中深孔凿岩台车进行远程遥控改装,实现了凿岩作业的远程遥控、自动装卸杆、台车运行状态在线采集和预维护管理,有效减少了一线作业人员数量,改善了工人作业环境。
新疆蒙库铁矿引入Simba ME7 中深孔智能凿岩台车,在富蕴县城90 km 外远程控制井下凿岩设备。巷道布孔图远程下载至终端后,台车可实现自动定位到布孔图中的新孔并钻入所需的深度,同时记录所有钻孔数据,智能台车的应用保证了穿孔作业精度和爆破后的矿石粒度合格率。
凿岩作业对于安全高效的迫切性要求也推动了新型井巷掘进方式的发展。2023 年12 月,国内地下铁矿山建设首次应用的TBM(全断面隧道掘进机)“基石号”在鞍钢西鞍山铁矿项目始发。TBM 工法可用于掘进胶带斜井、斜坡道与辅助井,为国内大型地下铁矿山在建设工艺、技术装备和成本管控等方面提供了新的思路和方案。
地下矿的智能爆破主要包括爆破优化设计、装药作业自动化,以及爆破过程的远程遥控作业。目前,装药作业还处于机械化提升阶段,即装药台车的研制与应用阶段,如李楼铁矿、程潮铁矿均引进了挪曼尔特中深孔铵油炸药装药台车 Charmec MC 605DA;鞍钢矿业提出了构建基于5G 无线传输、物联网、大数据等前沿技术的爆破一体化智能管控系统;凡口铅锌矿在-540 m 水平进行了智能装药台车的试验性应用,实现了视距遥控驾驶、远程遥控驾驶及自主行驶,以及视距遥控寻孔、远程遥控寻孔、自动寻孔等功能。
2.2.2 铲装作业
我国地下金属矿山的铲装作业智能化仍普遍处于局部单元化的试验性应用阶段,着力通过铲装设备的遥控或自主运行,解决危险区域的安全出矿问题。
罗河铁矿针对井下开采存在的采空区问题,为应对开采作业时的塌陷危险,对山特维克LH514E 铲运机进行了改进,采用远程遥控的智能铲运机完成铲装作业。
山东黄金焦家金矿采用WiFi6 Mesh 组网环境,通过对通信设备、车载控制程序和远程操控台程序进行升级改造,成功完成了井下3 m铲运机远程遥控的场景应用测试,实现了在地表调度中心对井下铲运机的远程控制。为应对深部开采所面临的新问题,该矿进一步基于5G 技术,开展了铲运机设备端改造、5G 网络建设、集控操控技术接连等工作,研发了采场铲装、巷道运输和溜井卸矿的远程控制系统。
首钢杏山铁矿针对铁矿中占用人员最多、安全风险最高以及最难实现智能化的井下移动单体设备智能化问题,聚焦井下电动铲运机、中深孔台车的远程操控改造,采用“5G 泄露电缆”技术,在铁矿作业5G信号全覆盖的基础上,实现了井下所有电动铲运机、中深孔台车的地面远程集中操控,使36 名操作工的工作地点由井下移至地面。
湖南柿竹园有色金属有限责任公司以五矿集团专题“智能开采关键技术研究与示范项目”为支撑,2019 年开始从事地下矿山关键工序“5G 无人驾驶铲运机技术”的专项研究,并于2021 年12 月建设完成5G 智能化采场出矿系统。云南普朗铜矿的“5G 铲运机无人驾驶系统”实现了井下穿脉内铲矿、运矿、卸矿作业的自动化和智能化,无需人工在穿脉内操作,降低了安全风险。眼前山铁矿对现有的EST1030 电动铲运机进行改造,研发了适用于无底柱崩落法采场的铲运机自动化出矿系统,并在井下-235 m 分段的3 个出矿进路完成了示范性应用。
随着矿山开采逐渐迈向深部,规模化、集群化的无人化铲装作业将是地下金属矿山智能开采的重要应用方向。
2.2.3 井下运输
井下运输作业包括无轨装备和有轨电机车运输,其智能化建设的主要内容是设备的自主运行。目前电机车无人驾驶与自主运行的应用已相当广泛,但井下运矿卡车智能化还没有出现相对成熟的应用案例,这与我国地下金属矿山普遍采用的“铲运—溜井—电机车运输—竖井提升”运输系统有关。
金川集团二矿区根据自身的生产工艺特点进行了井下无人矿卡的研究与应用。针对井下复杂环境会对作业人员健康及作业安全造成影响这一关键问题,提出了一种融合SLAM 井下定位、5G 信息传输和通信、用户交互、电子围栏以及井下交通调度算法的地下无人矿卡智能调度系统整体框架。通过激光雷达等传感器实现井下设备数据的收集和初步处理,利用光纤组网及5G 无线网络完成数据实时传输,通过地表调度系统远程处理数据并下发各种调度决策,无人车辆根据调度决策执行相应指令。
紫金山金铜矿基于矿床的资源赋存条件,结合地下开采的生产工艺、装备配置及生产组织,以多装备协同作业思路,在-50 m 中段采区运行了无人化铲运协同运行模式研究与应用,在245 硐口(地表)实现了远程操控和井下无人值守的智能铲装—无人驾驶运输—远程破碎的一体化应用。
杏山铁矿、普朗铜矿、铜陵有色冬瓜山铜矿、马钢张庄矿是国内最早一批探索并实践电机车无人驾驶的地下金属矿山,目前均已实现有轨运输体系的常态化应用,由最初的人员远程控制,逐步发展成为集智能配矿、自动装放矿、溜井监测、电机车制导与控制、装备自主运行于一体的有轨运输成套体系。
凡口铅锌矿、金川龙首矿、招金大尹格庄金矿、三山岛金矿、酒钢镜铁山矿、紫金山金铜矿、新疆亚克斯黄山铜镍矿、福建龙岩马坑矿业、西部矿业锡铁山矿等,均基于“5G 人工智能”实现了井下有轨运输的智能化、无人化。随着示范矿山、示范区域的成熟应用,无人电机车将成为地下矿山智能运输体系建设的首选内容。
2.2.4 提 升
提升系统自动化在地下矿山已发展成熟,且应用广泛。但由于我国矿山大多数是由原有的单一生产系统逐步扩产而来,或新建大型矿山通常设计多个提升井,因此矿山智能化建设的方向是多提升系统的集约化控制,尤其是生产调度指挥中心建设完成后,控制中心在物理上的集中为提升机的远程集控奠定了基础。
金川公司二矿区采用综合自动化技术,对分布于不同区域的4 台提升机进行了远程集中控制改造,实现了在地表提升机集控室同时对多台提升机的性能参数、状态参数和运行状态进行实时监测和直接控制,方便了各层级管理和设备维护,岗位操作人员减少了1/3。三山岛金矿实现了7 套提升机的集中操控、招金大尹格庄金矿集中控制了4 台提升机、内蒙古包头鑫达黄金矿业有限责任公司实现了1 条明竖井和4 条盲竖井的远程集中控制。
提升机无人值守远程集中控制系统提高了设备运转率、减少了生产成本、降低了工人劳动强度。更进一步,提升机远程集中控制可以与矿山智能运输系统相融合,实现井下矿石运输的整体高效率、低成本与品位均衡。



2.3 生产辅助系统智能化



露天和地下开采都会涉及一些生产辅助系统。由于这些系统位置相对固定、生产工艺规则明确,其智能化建设着力于引入自动控制手段来满足辅助工序的功能性需求,如通风、排水、供风、供电等。现阶段,国内大多数矿山均已实现无人值守、远程遥控,许多矿山将大数据分析与智能算法融入自动控制逻辑,以低成本、高安全为目标导向,实现了辅助系统的自主运行,全面提升了智能化水平。
由于这些场景的物理分布相对固定、监测监控的手段和逻辑具有规则化特征,比较容易形成三维可视化、多系统融合叠加的展示体系,因而产生了大量以这些系统为基础蓝本的“数字孪生”系统和固定路线的巡检机器人系统。如眼前山铁矿应用全自主智能巡检轨道式机器人,实现了井下-321 m 中央变电所、地表设备的远程查看。



3 集成化应用平台



应用系统的集成化、平台化是我国智能矿山建设中最重要的特色。相较于国外矿山,我国的应用平台具有多层次叠加、多业务融合、多系统集成的特征,“一张图”平台是目前最为流行的展示模式,通过融合智能化生产、安全保障、经营管理等多功能系统,实现业务协同、决策管控、一体化运营等智能化应用。针对生产管控的不同阶段,主要有技术平台、安全平台、集控平台和决策平台四大类型。其中,技术平台着力解决地质测量、设计计划方面的智能化问题,安全平台保障矿山生产安全,集控平台实现矿山生产的智能调度与控制,决策平台利用大数据分析、云平台等技术辅助实现高层决策的智能化。



3.1 面向地测采集成的技术管理平台



现代矿山地测采集成管理平台已经广泛采用了先进技术,包括三维建模技术、GIS 技术、大数据处理技术等。将这些技术与矿业软件相结合,可使得平台能够实现更高效准确的数据采集、处理、分析和可视化。地测采集成管理平台已经实现了多个系统集成,包括地测信息系统、采矿设计系统、生产管理系统等。
紫金山金铜矿搭建了地测采三维协同平台,系统性实现了地质、测量、采矿专业技术工作按流程化管理和权限管理等功能,专业数据互通共享。所有作业文件和成果数据存储于服务器和数据库中,从平台上形成各种地质、测量、采矿生产报表。
齐大山铁矿建设了露天矿数字孪生建模系统,能够实现采矿一块屏,从地质、测量、设计,到采矿生产环节的生产、安全、设备能耗、铁路运输等,进行了一体化集成,所有采矿生产过程都可以通过露天矿数字孪生模型完成。
南山矿有效融合了地测采系统、综合配矿的地质预判系统、生产质量管理系统,建立了矿山生产管控系统,实现了数据底层融会贯通,计划、质量、计量等信息的全局共享,对矿山生产组织、生产保障、生产调度、决策起到了支撑作用。三山岛金矿建立了生产技术集中管理平台,实现了地质资源、开采设计、作业计划和生产验收的集成化管理。
面向地测采集成的技术管理平台是矿山智能生产中重要的基础性工作,通过对矿山地测采基础业务与数据的研究分析,构建矿山地测采信息协同平台的业务与数据标准,可为业务数据的集中存储、统一管理和共享使用奠定基础。



3.2 集成化安全管控与预警平台



矿山集成化安全综合管控与预警平台的技术水平也在不断提高。以矿山安全生产六大系统为基础,许多先进的信息化技术,如物联网、大数据、云计算、人工智能、虚拟现实/增强现实、GIS 等,相继被引入平台建设中,为矿山安全管理提供了更高效、更智能化的手段。安全管控平台将众多的安全监控系统加以集成,“人—机—环—管”多要素的安全管控体系不但可以实时监控井下人员和各设备子系统的运行状态、对异常情况及时报警、确保井下各作业环节安全运行,还可以在此基础上嵌入大数据与人工智能算法,通过对井下的生产系统进行智能化的风险评估与隐患辨识,及时发现潜在的安全隐患,便于及时采取措施,避免事故发生,达到安全预警的目的。
冬瓜山铜矿建设了三维预防信息化平台,依托现有的监测监控系统,充分利用已有的安全管理体系,建立了一套适合企业安全管理的三维预防安全管理信息化平台,达到企业风险分级管控、“三违”查处有章可循、隐患整治痕迹处理、管理考核事实说话的目标。
三山岛金矿的安全双重预防体系及安全风险分析系统通过将“双重预防体系”的业务流程系统化,将矿山安全管理全面扩展至以风险管控和隐患治理为核心的人、机、环、管、全要素管控;同时,结合大数据分析技术对安全检查数据进行深入分析,利用分析结果对矿山安全风险进行智能化分级,构建风险分级管控、隐患排查治理和风险智能分级相互关联的闭环管理机制。
河钢矿业中关铁矿搭建了标准化安全智能管控平台,将“双体系”与“标准化”有效融合,突出安全基础管理、风险分级管控和隐患排查治理双重预防机制等功能,提升了对安全工作及时、动态的管控能力。
中钢矿业搭建了安全生产监测智能预警平台,集日常安全管理、动态信息监控、危险预警和应急救援辅助决策功能于一体,在对安全信息进行采集、统计、分析、处理、传递和预警的基础上,实现了分级管控、事故分析、危险源辨识,提升了对潜在事故的预警预控能力。
紫金山金铜矿引进VR 智能安全体验设备,实现了安全教育由“说教式”向“体验式”的全新升级,让受训人员从三维沉浸式的体验中感受事故带来的巨大伤害,并加入事故预防措施和应急处置方法的考核环节,在全面增强员工安全意识的同时,实现了员工安全技能的同步提升。
集成化安全管控与预警平台通过多种安全监测数据的集成化、可视化及智能化的分析与应用,实现了从被动处理到主动预防、风险预警、可量化与动态化管理模式的转变,有效提升了矿山安全管理水平。



3.3 多系统集中管控模式的生产调度集控平台



矿山生产调度集控平台通常具备生产调度、安全监控、能源管理等功能,并通过实时采集和分析矿山生产过程中的数据,实现对生产过程的全面监控和优化调度。在生产调度集控平台建设上,露天矿和地下矿分别采用了不同的建设思路:露天矿的生产调度集控平台基本以卫星定位为核心,围绕铲装运输系统的可视化调度指挥展开建设;地下矿的调度集控平台则是以三维GIS 为底图,进行调度指挥要素的分层叠加。
3.3.1 以卡调为核心的露天矿生产调度平台
以卡调为核心的露天矿生产调度系统始终处于生产组织与执行的“中枢控制”地位。自从1997 年德兴铜矿引入国内第一套Dispatch 系统以来[59],基于卫星定位的露天矿山生产调度系统在我国历经了“引进—消化—吸收—再创新”过程,逐步形成了成熟稳定的技术体系并迅速推广,首钢水厂铁矿、南芬露天矿、太钢尖山铁矿、河钢司家营铁矿、紫金山金铜矿等即是国内最早一批建设卡调系统的露天矿山。这一阶段的调度系统以电铲/卡车跟踪定位与路径引导为基础,结合采场配矿、矿岩计量、设备备件、能源燃料管理等功能,可以对生产执行过程实现直观实时的指挥与应急处理。
经过20 多年的发展,以北斗卫星定位、5G、云计算为代表的现代信息技术成为主流的基础信息支撑平台,智能铲装、无人驾驶等前沿性的生产模式催生出了新的调度管控体系,原有的矿卡调度系统逐步向全流程智能化开采管控方向迈进。
三道庄钼矿所构建的集群协同卡车智能调度系统引入了群智能优化算法,进行实时最优化的路径选择和车流规划,并对生产过程的突发情况进行动态预警及调整。智能调度系统以自动派单模式下达铲装、运输、卸矿调度指令,作业人员或无人设备利用移动终端实时接收调度指令,系统对于有人 无人混合作业,乃至未来无人驾驶作业的露天矿生产新模式具有适用性。
南泥湖钼矿规划建设智能管控和综合生产平台,构建智能采矿管控、综合生产执行、三维可视化管控三大平台,形成了以开采环境数字化和采掘装备自动化为特质的智能管控体系,实现了采矿设计、计划、生产配矿、调度和决策等过程的智能化。
齐大山铁矿基于大型金属露天矿智能安全开采的全工艺流程,形成了“全流程规划→多工序智能→多场景联动”的大型金属露天智能开采模式,打造了智能开采的执行与调度平台。
露天矿生产调度集控平台的建设成为露天矿山生产由“人工调度”转向“智能调度”、由“卡车调度”升级成为“集群管控”的标志性工作,因而成为露天矿山智能化建设的必备内容之一。
3.3.2 以三维GIS 为底图的地下矿调度指挥平台
地下金属矿山的集控平台通常基于GIS 底图模式,最为常见的是装备和设施的附加和集成管控。平台对分布在各处的生产设备进行远程监控,实现对设备的实时状态掌握、故障诊断、远程操作等功能,以提高设备的运行效率,减少设备故障,提高生产安全性。大多数矿山在建设生产调度集控平台时会强调智能化调度模型的封装与内嵌,可以基于平台对生产过程进行优化和调度,实现资源合理配置、生产计划智能安排、生产进度动态调整等功能。
阿尔哈达矿业在实现数据融合的基础上,将矿山井上建筑物、斜坡道,以及井下采矿、运输、提升等生产流程进行动态直观展示,并整合辅助系统,形成了综合指挥调度中心。
首钢矿业提出了“一张图”模式的管控体系,以“现场无人化、操控集约化、管理智慧化”为目标,以“一张图”理念为主线,推进“智能采矿、智能选矿、智能运输、智慧管理”四大平台建设。在“一张图”理念指引下,实施了工控一张图操控系统和管理一张图实时监控分析系统,并投入了应用。
马钢矿业姑山矿、山东黄金新城金矿和玲珑金矿均上线了生产调度一体化监控平台,对生产车间内各种生产设备及检测仪表、视频等进行集中监控管理,集存储、监视、控制、报警、联动、指挥等众多功能于一体,具有“集中管理、分散控制、全面监控、安全联动”等特点。
随着数字孪生技术在矿山的成熟应用,面向数字孪生的生产管控将成为新的矿山生产调度指挥模式。



3.4 面向大数据的矿山生产运营智能决策平台



矿山生产运营智能决策平台是我国智能矿山建设中最为普遍、应用最为广泛的平台,全面体现了智能矿山最终展示的体系化与集成化,其最大特征是综合性强、表现方式图形化,涉及数据采集、处理、分析、可视化、决策支持等多个方面,数据以图表、报表等形式展示,便于用户直观理解和分析。决策平台对矿山的生产情况进行实时监测、记录和分析,通过数据挖掘和模型预测等技术发现问题、挖掘潜力,为生产计划、调度、安全管理等方面提供科学依据。例如,根据数据分析结果,可以优化生产计划和调度方案,提高生产效率;通过对安全隐患的分析,可以提前发现并采取措施,降低事故风险。
三山岛金矿基于大数据分析技术研发了生产运营综合管控平台,采用大数据平台对资源储量、采矿、出矿、运输提升、地表运输及选矿等各工艺环节数据进行关联,建立了基于“矿石流”的矿山大数据综合管控平台,实现了在统一平台上对矿山全流程的优化调度与管控分析。
大尹格庄金矿的“黄金智慧矿山大数据分析平台”运用物联网、大数据等新技术,建设有排水、提升、选矿、通风、运输、配电、充填、供风、水平衡、尾矿库、“六大系统”、系统管理等多个分析模块,借助大数据分析结果优化完善各安全生产系统。逐步建立了矿山大数据分析平台,以期实现矿山生产与安全管理全方位的可视化集中监测或监控、数据挖掘、分析、诊断和决策,用于完成矿山各种感知信息的收集、加工和再利用,实现矿山智能化管理。
鞍钢矿业公司建设有综合业务集控平台,利用大数据分析、预测分析等先进技术,全面梳理了生产、设备、安全环保、质计、物流等业务数据,横向打通业务数据链,纵向感知终端信息流,实现了业务融合、数据交互、辅助分析、预测预警、综合决策,优化生产过程管控,成为公司一体化、数字化、智慧化运营管控中心。



4 存在问题与措施建议



经过20 多年的数字矿山建设,特别是最近几年的智能化建设,一些先进适用的数字化、智能化技术逐步得到应用,矿山自动化、智能化水平有了明显提升,安全状况得到了改善,出现了一批示范项目、示范矿山。但是,随着数字化、智能化技术应用的不断深入,矿山在建设内容选择、关键技术确定、数字化转型路径、管理模式转变、运维与应用效果等方面也出现了一系列问题。



4.1 重形式轻内容



智能矿山建设是一个将矿山传统业务与信息化、数字化、人工智能技术相结合进行集成创新的过程,其核心目的是解决矿山生产中的具体问题,提高劳动生产率、保障生产安全。目前,一些智能矿山建设规划或体系研究出现了“强规划、弱实施”的现象,新概念、新名词层出不穷,系统逻辑和架构大而全、应用层级图复杂且难以理解,对智能矿山实施缺乏必要的指导作用。矿山面对该类规划方案时普遍存在“先进但是不知该建什么”或“前沿但不确定有什么风险”的困惑。
出现这一问题的根本原因是对“智能”形式的重视超出了矿山业务本身。由于金属矿山技术条件复杂,不同矿山之间资源禀赋、开采工艺、装备水平、管理模式差别大,难以用一个框架、一个平台来解决所有问题,根据矿山自身特点设计建设方案、选择建设内容,是智能矿山建设能否成功的关键一环。



4.2 重技术轻业务



当前,随着互联网、大数据、云计算、人工智能等技术快速发展,面对汹涌而至的新技术、新方法,矿山在选择的过程中容易出现偏差。20 世纪70 年代,瑞典基律纳铁矿仅靠简单的继电器、行程开关就完全实现了有轨运输的自动化。因此,矿山在选择智能化技术时,应该立足于自身的技术条件和管理特点、深入分析业务流程,选择适合矿山特点、性价比合理、能够解决具体问题的技术,以降低项目风险、节约建设成本、方便日常运维。尽管在同等条件下应优先选择先进技术以保证项目的先进性,但有必要充分考虑技术/装备的普适性问题(即同一种技术/装备在某一矿山应用非常成功,但在其余矿山是否同样适用)。因此,本研究认为矿山应以自身需求为导向,科学合理地选择智能化技术,而非追求新技术、新装备在矿山的盲目性应用。
另外,智能化技术作为一个时代的产物应用到传统的矿山企业,与企业的管理需求往往存在较大差异,很容易与现有管理体制产生冲突。因此,在智能化技术深入应用的过程中,企业有必要进一步重视数字化转型,对现有的管理模式、业务流程进行业务重构、流程重构和组织重构,以适应智能化技术应用带来的业务变革,实现企业高质量发展。



4.3 重展示轻应用



我国智能矿山建设的突出特点是每座矿山都会建设一个高集成度的调度指挥中心,其中配置有丰富展示度的监控大屏,并且在很大程度上呈现出“大屏幕越建越大、指挥中心越建越豪华”的趋势。在实际运作中,中心的作用基本是生产管控与展示宣传并重:一方面,展示大屏以三维模型或数字孪生为基础,集成了各系统的画面与数据,对于管理人员随时了解生产现场实际情况、及时掌握生产进度发挥了积极作用;但另一方面,在仔细研究屏幕显示的内容后,就会发现这些内容与实时生产关联度有待提升,指挥中心实际上更侧重于直观、形象地集成展示一些监测数据与视频画面,普遍存在“监而不控”“集而不决”的倾向。
智能矿山建设的主要目的是实现作业场所减人/少人、提高劳动生产率和生产安全性。通过画面及时了解生产现场的实际情况尽管十分必要,但仍需在此基础上进一步聚焦于生产运营体系的稳定高效运行,尤其是地质测量、计划调度、生产过程、安全保障等矿山尤为关注的应用系统。相对而言,国外一些矿山办公条件、监测监控终端形象上比较简陋,但其作业现场的装备智能化水平非常高,有的完全实现了自动化、智能化。因此,矿山智能化建设的高质量发展,归根结底取决于各类技术装备的应用效果,调度指挥中心的装备水平并不能完全反映出矿山的智能化水平,矿山应将工作重点放在智能化技术、智能装备的研发与应用上。



4.4 重采集轻分析



自“十一五”我国开始进行数字矿山建设以来,数字化采集即被认为是矿山信息化与智能化需要解决的基础性、关键性问题,由此催生了大量智能装备、传感装置在矿山的广泛应用,大部分现场数据已实现了实时/近实时的自动化与数字化采集,同时也带来了数据量的全维度爆发问题。但目前许多矿山都存在着“数据很重要但不知如何使用”的困惑,并由此产生了在数据管理上的两种倾向:一是在充分意识到数据重要性的情况下,采用面向集成平台的“全掌控”方式,不同产生频率、细度粒度、加工深度、业务主题的数据全部集中于数据平台,“事无巨细”的数据体系为数据后利用的主题化、服务化带来了极大困难;另一种则是数据经采集、加工、处理、展示后,即认为完成了固有的业务处理周期,形成了大量历史数据沉淀。在数据分析方法上,仍以对比分析等常规方法为主,数据后利用的需求驱动不清晰、分析决策主题对于数据的依赖性不明确、异构数据的综合建模能力不足等,造成了数据智能建模分析的技术与应用瓶颈。
智能矿山建设到一定阶段后,必然会面临数据的后综合利用问题,数据资产的形成与利用对于矿山的生产运营分析决策将产生至关重要的影响,而面向主题、问题导向的生产分析,是保证矿山整体最优化运行的智能化保障。这一过程并非是采集数据的简单堆积和集成展示所能解决的,而是需要在进行数据标准化、数据治理的基础上,引入大数据分析、人工智能、商务智能等多种技术手段,根据特定主题构建智能分析模型,全面解决地质资源的合理利用、矿山计划的优化指导、生产过程的合理组织、生产效果的精准评价,以及生产运营决策的科学高效等问题。



4.5 重宣传轻效果



评价矿山智能化建设的效果,最终还是要回到企业的商业本质,即成功的智能矿山建设项目应为矿山产生高效率、带来高效益。结合智能化技术的特点,本研究认矿山智能化建设效果的评价标准是提高技术水平、获得经济效益和保障矿山安全。因此,智能系统在生产实际中进行应用,并成为生产业务不可或缺的组成部分是评价建设效果的最低标准。
鉴于行业内对于智能矿山建设均表现出浓厚兴趣,各类系统建设全面开花,且都表示采用了领先的技术,成功建设了数字矿山或智能矿山。本研究认为,如果抛开效益效果、适用性与应用深度,即广泛宣传了其高水平的技术、前沿性的系统、完善的展示平台,但在其持续、常态化应用的体验与效果方面涉及较少,在很大程度上会对智能矿山建设本质需求的理解造成干扰。现阶段,在智能矿山建设方面业内存在不同程度的“重媒体宣传轻应用效果”现象,个别矿山甚至是不到现场很难真实了解其智能化水平,对于客观、全面地分析总结我国矿山智能化的总体技术水平造成了障碍。
矿山智能化建设是一项复杂的系统工程,无法一蹴而就,其效果也并非立竿见影。随着矿山企业不断发展,相关技术/装备水平逐步提升,矿山需要根据自身的技术条件、生产工艺、装备水平、管理模式,选择适宜的智能化内容和建设模式,逐步推进、不断提高,方可从根本上实现矿山高质量发展。



4.6 重建设轻运维



智能化项目建成投用后,能否稳定运行并发挥效益,持续有效的运维是关键,即三分建设、七分运维。目前,不少矿山存在“重建设、轻运维”的现象,由于缺少必要的运维机制和运维力量,有些项目并未按照预期的目标持续、稳定地运行下去,而是处于勉力维持状态,成为“鸡肋”或面子工程。部分项目则被动废弃,矿山不得不重新进行投资建设,很大程度上造成了资金浪费。在回顾项目建设得失时,未能客观分析运维的短板,而倾向于在技术/装备、供应商等方面寻找不足,在一定程度上影响了矿山智能化建设的积极性和可持续性。
矿山在进行智能化项目建设时,前期论证阶段除了要考虑建设投资外,建成后的运维费用、运维机制也须同步考虑;在项目论证与启动阶段,就应组织业务需求、技术提供、应用人员、系统运维、数据中心等多方力量共同参与,同时明确分工、重视移交、转移运维,在此过程中矿山企业需注重培养锻炼本单位的开发、运行、维护队伍。分析国内外一些矿山智能化建设的成功经验可以得出,稳定可靠的技术和及时有效的运维是智能矿山建设成功的关键因素。部分国外矿山也在使用一些我国的技术或装备,认为我国技术先进适用、性价比高,但在后期运维服务方面有进一步提升的空间,这值得重视。



5 结 论



我国金属矿山的智能化建设已由最初的探索性研究向常态化应用转变,这一过程的难度和风险要远大于前期的科研探索。本研究立足于金属矿山智能化建设的科学分析与客观思考,在对代表性智能化建设成果进行总结的基础上,探讨了目前存在的问题,所得结论如下:
(1)智能矿山建设可以从两个层次考虑,即功能性的智能和体系上的智能。前者是为了满足某一具体业务的安全高效展开,如智能装备、自动化改造、无人值守系统等,目标是实现矿山业务操作的智能化,其技术基础是高度的机械化、自动化与人工智能;后者是以矿山整体运行最优化为目标导向,实现矿山各种资源在时空上的最佳部署,其技术基础是大数据、商务智能以及算法模型。
(2)在智能矿山建设中要正确处理分析集成性与业务分散性的关系。目前各类集成平台成为了所有系统最终的汇集地点,但在离散式、分散式的矿山作业方式制约下,各业务的独立性显著,且业务间逻辑关联、业务协同以及数据流转成为重要的支撑条件。因此,集成平台应在画面集成、系统界面集成、报表集成的基础上,进一步从需求导向、用户导向、主题导向出发,深层次地考虑集成平台的功能规划问题。
(3)从目前智能矿山建设现状分析得出,项目成功的关键因素是生产系统通过智能化改造,形成了新的作业方式,在经过一段时期的适应性改进、生产组织调整后,必须固化成为生产过程中不可或缺的一部分,才能持续发挥作用,这也是我国智能矿山建设中固定设施及辅助系统无人化应用较为成功的根本原因。在单体装备、局部应用智能化向集群化转变的过程中,应充分考虑这一因素。




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