基于数字化智能矿山系统的高效开采与安全管理研究

  摘要： 数字化智能矿山系统在矿井中的应用十分普遍且深入，它综合运用了物联网、大数据、云计算、人工智能等先进的技术，为矿井的安全生产、高效运营和可持续发展提供了有力支持。本文首先介绍了数字化智能矿山系统的含义及特点，阐述了数字化智能矿山系统对矿井的智能优化，最后指出系统实际应用问题并提出了改善策略，对开发更完善的系统具有积极作用。

  煤炭作为我国的基础能源产业，长期以来一直是支撑经济发展的重要支柱之一[1]。煤炭产业的稳健发展，对于维护国家能源安全、推动经济持续增长具有深远的意义。我国煤炭资源分布主要呈现出分布范围广但有明显地域特征的特点，大多分布在在西北地区，其中晋、陕、蒙3省（区）的预测煤炭总量为2.18万亿吨，占全国煤炭资源的83.9%。尽管煤炭总储量丰富，但是仍面临开采风险高易致灾、复杂地质条件引起的变形大施工难、井下采煤技术智能化水平低等挑战，导致我国煤炭开采总量增长较慢，采出率较低。

  数字化与智能化技术的革新性应用，为矿山行业带来了革命性的变革机遇。数字化智能矿山系统，凭借其高效运作、安全保障及环境友好的显著优势，正逐步成为矿业发展的主要流行趋势。这一转型不仅极大地提升了矿山的生产效能，降低了经营成本，还明显地增强了矿山的智能化管理上的水准，为矿业的可持续发展奠定了坚实基础。

  数字化智能矿山系统是一种深层次地融合了物联网、人工智能等前沿技术，构建了一个全方面覆盖矿山生产流程的综合管理平台[2]。该系统以矿山生产流程为核心脉络，通过高精度的实时数据采集、无缝传输与智能分析，实现了对矿山生产活动的全方位、全天候监控与精准检测[3]。

  数字化智能矿山系统通常包括以下几个子系统：数据获取与管理系统、数字开采系统、矿区地理信息系统、选矿数字监控系统、管理系统、决策支持系统等6个系统。

  智能化矿山系统可实现基础信息数字化、生产的全部过程虚拟化、管理控制一体化及决策处理集成化。通过考虑生产、经营、管理、环境、资源、安全和效益等各种各样的因素，提升公司整体效益、市场竞争力和适应能力。在数字化智能矿山系统的赋能下，煤矿生产效率得到了显著提升，安全生产得到了有力保障。系统能够迅速响应生产现场的变化，优化资源配置，减少人工干预，从而大幅度提升生产效率和产品质量。同时，通过智能监测与预警机制，系统能够及时有效地发现并排除潜在的安全风险隐患，为矿山工人营造一个更安全、可靠的工作环境[4]。

  近年来，中国政府格外的重视矿山智能化建设，出台了一系列政策文件，如《关于深入推动矿山智能化建设 促进矿山安全发展的指导意见》等，从顶层设计上作出系统部署，为智能矿山系统的发展提供了有力支持。作为煤炭储备大省之一，山西省将煤矿智能化作为打造全国能源革命综合改革试点先行区的重要抓手。近年来，在智能化建设提速的背景下，已建成一批多类型、不同模式的智能化示范矿井。截至今年上半年，山西省已累计建成128座智能化煤矿，数量居全国前列，累计建成智能化采掘工作面数量和在运行智能化采掘工作面数量均位居全国第一。

  数字化智能矿山系统通过引入智能采掘设备，如智能采煤机、智能掘进机等，实现采掘过程的自动化和智能化。这些设备可以依据煤层条件自动调整采掘参数，提高采掘效率和安全性，实现智能采掘。同时，针对传统运输难得问题，该系统能利用无人驾驶技术、物联网技术等，实现智能运输。对于矿井通风问题，该系统通过实时监测矿井内的空气质量，并根据自身的需求自动调整通风参数，确保矿井内的空气质量符合安全标准，实现智能通风。

  在安全管理方面，该系统将从实时监测与预警、智能巡检及应急指挥三方面构建高效、直观的安全管理平台，极大提升矿井的安全防控与应急能力。该系统利用物联网技术，在矿井的关键部位部署传感器，实时监测矿井内的温度、湿度、气体浓度等参数。一经发现不正常的情况，系统会立即发出预警。同时通过无人机、智能机器人等设备，对矿井进行远程巡检，减少人工巡检的频次和风险。这些设备能够携带高清摄像头、红外热像仪等装备，对矿井做全面、细致的巡检。最后依托其建立的智能应急指挥系统，集成视频监控、语音通信、GIS地理信息系统等功能，为矿井的应急救援提供高效、便捷的指挥平台。

  对于矿井的运营，智能化矿山系统也显示出独特的能力，它负责收集、存储、深入分析和挖掘生产的全部过程中产生的庞大数据集。这一过程不仅揭示了生产流程中的潜在问题，还为管理层提供了制定经营策略的科学依据。进一步地，结合人工智能技术，这些分析结果被转化为智能决策支持，特别是在预测矿井生产趋势和市场需求方面，为精准制定生产计划提供了强有力的支撑。同时，智能调度系统的应用，实现了生产流程的动态优化，系统依据实时生产计划和设备状态，自动调整作业流程和资源分配，明显提升了生产效率和资源利用率。

  尽管智能矿山系统已依托5G技术实现全场景智能应用，但是仍存在一些应用问题。第一、矿井现场多样，工作环境较为复杂，该系统存在适应性差的问题，对于长周期的使用，其耐用性也存在一定的考验。第二、随着煤层开采深度的持续不断的增加，高精度随钻、随掘和随采动态探查技术与装备的研发也面临挑战。第三、煤矿生产运营管理过程中存在大量多源异构数据，数据存储方式、处理方法等存在一定的差异，导致数据之间尚没有实现兼容、互通。第四、各业务系统之间在业务逻辑上未能进行深度有效的挖掘和业务融合，导致系统间协同控制兼容性差。第五、建模算法的区域适配性不足，对多源地质数据的挖掘数字信息较少，严重依赖于点数据的内插。

  成本问题主要有建设成本与运维成本高等。首先，由于矿山行业属于特殊行业，为满足行业标准与要求，这些技术、设备应用于智能矿山建设中后成本进一步提升。部分效益差的矿井难以承担高昂的建设成本，导致智能矿山建设推进缓慢。其次，智能矿山应用了大量先进的智能化、信息化技术、设备，高精度的工作要求导致运维成本增加，部分矿井缺乏专业的运维人员，依赖于外聘工程师将大幅度的提高运维成本。

  矿山行业缺乏既懂技术又懂管理的复合型人才，难以支撑智能矿山系统的建设和运维。一线生产矿井的从业人员对智能矿山建设的认识不足，重视程度不够，影响智能矿山建设的推进。

  基于数字化智能矿山系统在技术、成本、人才等方面均面临的诸多难点问题，现提出部分改善策略。

  针对我国地域辽阔、聚煤区地理分布广泛且煤炭种类多样的特点，开发并应用适配于不同场景的智能化矿山系统，是提升采煤效率、优化工作精度、促进矿业可持续发展的关键路径。首先，对各聚煤区的地质条件、煤层赋存特征、煤炭种类及性质进行深入调研与分析。这包括了解不一样的区域的煤炭资源分布、煤层厚度、倾角、煤质成分（如无烟煤、烟煤、褐煤等）以及伴生矿物情况，为后续系统开发提供详实的数据基础。针对露天矿、井工矿、高瓦斯矿井、水文地质复杂矿井等不同场景，开发专门的智能化解决方案。例如，在高瓦斯矿井中，集成瓦斯监测与预警系统，确保安全生产；在水文地质复杂矿井中，应用物联网技术实时监测地下水动态，预防突水事故。通过更广泛的数据采集研究，实现智能系统定制化开发与迭代。

  针对不同规模的矿井，采用模块化设计思路，将系统区别划分为多个独立的模块，结合实际需要逐步实施。这样不但可以降低初期投资成本，还可以根据矿山的发展状况进行灵活调整和扩展。在系统模块设计时，最大限度地考虑各系统之间的集成与兼容性，避免重复建设和资源浪费。通过标准化接口和协议，实现不同系统之间的无缝对接和数据共享。

  利用智能运维技术，对矿山系统来进行实时监控和故障预警。通过预测性维护，减少设备故障和停机时间，降低维护成本。同时也加强能源管理，通过优化生产流程和设备调度，降低能源消耗。采用节能设备和技术，提高能源利用效率，减少能源浪费。

  根据矿山系统的实际的需求，精准定位所需人才类型和技能水平，避免盲目招聘导致的人才浪费和成本增加。构建合理的人才梯队，注重培养内部人才，形成老中青相结合的人才队伍。通过内部晋升和激励机制，激发员工的积极性和忠诚度，减少人才流失和招聘成本。通过定期的人员培训提高操作人员的技能水平和维护能力。通过培训和考核，确保操作人员能够熟练操作和维护系统，减少因操作不当导致的损失和成本。

  综上所述，为解决这样一些问题，需要政府、企业、科研机构等多方一起努力，加强研发技术、人才教育培训等方面的工作，结合政府政策扶持来推动智能矿山建设取得更大进展。

  数字化智能矿山系统的广泛应用，正引领着现代矿业向更高效、安全、可持续的方向发展。展望未来，随着科学技术的日新月异，数字化智能矿山系统将迎来更加深入的升级与革新。这一进程将聚焦于技术的精细化应用、系统的智能化升级以及生态的协同化发展，旨在构建一个更加智能、灵活且可持续的矿山运营体系。

  [2] 梁琴琴, 何东林,王振飞, 等. 三维数字化矿山地质信息整合系统模块设计及应用[J]. 中国金属通报,2021,1:237-238

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