1.1 国外智能矿山发展现状
从20世纪60年代开始,国外部分发达矿业国家就开始研究自动化、数字化、智能化采矿技术;进入20世纪90年代,为取得采矿业的竞争优势,这些发达矿业国家开始实施智能矿山研究计划,开始制定“智能化矿山”和“无人化矿山”发展规划。目前可以实现地质建模、开采过程三维数字化,采矿装备大型化和部分装备智能化,建立采选运营中心而实现集中管控,主要体现为一线作业人员少、生产效率高、安全事故少等。如加拿大国际镍公司(Canada Nickel)长期致力于研究自动采矿技术,拟于2050年在某矿山实现无人采矿,通过卫星操控矿山的所有设备,实现机械自动采矿;英美资源集团(Anglo American plc)使用的最新技术体系称作“未来智能矿业”,体现在浓缩矿井、无水矿山、现代化矿山、智能矿山等四个方面,未来智能矿业更偏向于对资源的节约集约以及生态环境保护,高新技术极大地减少了对化石燃料和传统能源的依赖;瑞典基律纳铁矿(Kiruna Iron Ore Mine,Sweden)目前已基本实现无人智能采矿,在井下作业面除了看到检修工人在检修外,几乎所有操控均由远程计算机集控系统完成,自动化程度非常高,主要得益于大型机械设备、智能遥控系统的投入使用,以及现代化的管理体系,高度自动化和智能化的矿山系统和设备让开采更加高效;力拓集团(Rio Tinto)的“未来矿山”计划,主要是围绕计算机控制中心展开的无人驾驶卡车、无人驾驶火车、自动钻机、自动挖掘机和推土机等,该项目将采用70多项创新技术,包括加工厂的数字化模拟系统、完全集成的自动化矿山和模拟系统、先进的自动化技术应用、领先的生产分析系统等。
随着数字技术、信息技术、人工智能技术等快速发展,各个国家加快了智能化在矿业领域技术装备和运营管理中的创新和推广应用,产业配套体系发展较快,智能采矿技术系统通过智能科技和智能服务,使矿场的装备、产品、流程和人员以前所未有的方式整合在一起,改善矿场安全性、降低运营成本、提升效率;矿山智能化管理系统可以将操作人员、调度员、现场经理、中控室监控人员接入同一个平台,通过系统集成实现采矿工艺的全过程控制,优化生产过程,提升采矿效率和矿山安全;为矿山企业提供强大的物联网、高级分析和人工智能技术,提高安全性、生产力和运营效率,同时为了提升在矿山智能系统的实力,地下矿山自动化领域的公司也加快了并购。
总体来看,国外很多国家及矿业公司的智能矿山建设已经超越机械化和自动化的范畴,将智能矿山的绿色、安全、智能、高效理念渗透到了矿山生产的各个环节。
1.2 国内智能矿山发展现状
改革开放四十多年来,我国矿业在为经济社会发展提供大量基础原材料的同时,也存在能源、资源、环境等多重压力,矿业作为传统行业需要尽快解决开发方式粗放、生产效率和能源利用效率不高、资源利用水平低等一系列难题。国家对矿业行业的不断重视和扶持,要求要大力推进数字化绿色化协同转型发展,特别是把“推动数字技术赋能采矿行业绿色化转型”作为矿山企业转型升级和加快发展的一项重要任务。近年来,随着推动矿山建设和采矿活动的“高效、安全、环保”,国内不少矿山企业数字化设计工具普及率、关键工艺流程数控化率已有一定程度的提高,矿山智能化水平也在不断提升,尤其是大数据、自动控制、物联网和5G等技术应用的普及,让部分矿山的智能化建设取得了突破性的进展。
我国矿山智能化建设各具特色。例如山东黄金三山岛金矿通过新网络、新技术、新应用建设,挖掘矿山发展的新引擎,开创矿山建设运营新模式,实现产业数字化。云南普朗铜矿5G智能矿山工业应用在矿山成功落地,实现井下穿脉内铲、运、卸矿作业自动化、智能化,成功打造少人和无人生产作业全流程智能化解决方案。玉溪大红山铁矿集成30余个子系统,智能采矿选矿、数据决策、能源管控和安全管理一体化控制,采矿生产实现地测采三维建模、铲运机无人驾驶,选矿实现主要生产设备远程集中控制和生产参数实时动态调整,地面实现道路喷淋降尘自动控制和在线监测。浙江交投浦新矿业建成决策指挥调度中心和矿产资源三维地质孪生模型,以及矿山越界开采预警、矿山粉尘在线实时监测、人员车辆实时定位跟踪、全方位视频监控、智能车辆调度、骨料质量在线检测等六大系统。宝武资源智能矿山整体提升,2022年无人化、集中化指数分别达到60.2%和54.2%;其马钢张庄矿智能选矿系统实现全流程智能化运行,提高精矿产能10%以上,智能充填系统实现了充填全流程智能化管控和一键充填;其武钢大冶矿基于“矿石流”的全流程管控,建设了集采选充一体的智能管控平台,针对采场冲击波伤害,引入电力网技术,建立矿井通风智能决策与远程控制系统,并整合航拍、塌陷区监测点、三维重建等技术。西藏玉龙铜矿实现卡车智能调度、智能配矿、电铲高精度定位、钻机自动布孔等,以及选矿原、精、尾高精度品位在线检测和破碎、磨浮智能控制,通过生产、安环能源监控平台和MES系统,实现成本过程管控以及全面移动应用。西部矿业锡铁山铅锌矿从采矿、选矿、管理三方面进行完整架构设计,实现电机车无人驾驶、远程装矿、采矿数据集成、智能通风,以及选矿全流程集中控制、磨矿和浮选专家控制系统,矿山数据实现自动统计与智能分析,全面实现过程成本管控。同煤大唐塔山煤矿对涵盖矿井生产的采、掘、机、运、通、地质防治水以及地面洗选运等10个大系统27个专业子系统开展了智能化建设与改造,打造了矿山云图智能决策平台,通过现代通信技术和控制技术,实现安全生产全流程的远程、协同和自动控制。洛阳钼业三道庄露天矿采用新一代物联网、大数据、人工智能等系列技术,将无人机动态建模、多金属多目标配矿、装运卸智能调度以及生产数据智能分析与管理集成为一体,构建了一套全方位新型现代露天矿智能生产管控决策系统。
1.3 智能矿山建设存在的问题
一是智能矿山概念不清。目前,对智能矿山的理解还较为片面,认为智能矿山是矿山生产各个环节实现数字化、自动化、无人化作业,从而提高管理效率、实现资源集约。但智能矿山更多意义体现在各要素要实现数字化、自动化和协同化管控,并且其运行系统还要具备感知、分析、推理、判断及决策能力。
二是智能矿山建设理念陈旧。我国矿产资源品种多、总量大,但大矿少,中小矿多;露天开采少,矿井开采多;独立矿少,共(伴)生矿多。区域差异性极大,所以智能矿山建设要因地制宜,采取合适的方式方法来实现矿山的智能化建设。但不少矿山在智能化改造建设中照搬照抄,不能根据实际情况“一矿一策”制定智能矿山建设方案。
三是智能矿山建设体系不成熟。智能矿山建设各环节缺少联动,信息和数据孤立,无法形成体系,而使得单环节的智能化建设效益大打折扣。智能矿山是将数字化、自动化、智能化等技术与矿山生产经营过程紧密结合,实现矿山智能化生产和管理的综合系统。对于我国大多数矿山而言,体系建设已经成为最大的难点和痛点。
四是智能矿山政策支持力度不足。国家提出把“推动数字技术赋能采矿行业绿色化转型”作为矿业企业转型升级和加快发展的一项重要任务。但总体来看,支持政策和支持力度还稍显不足,对于大多数中小型矿山企业而言,体系化的智能化建设效益并不足以覆盖建设成本。同时,矿山企业对生存发展难以预期,这也影响了企业升级改造的决策和推进。
五是智能矿山配套产业不完善。目前多是依靠信息化服务的第三方科技企业,除5G矿山技术外,缺少足够实力的科技企业支撑国内矿山智能建设,智能矿山装备制造和生产服务等产业不完善不配套不系统。
总体来看,我国矿山智能化技术研发起步较晚,相比于国际上的先进水平,大部分矿山企业的生产自动化程度低、系统分散、信息融合度差,特别是资源储量管理的三维地质建模水平不高。随着我国数字通讯技术的快速发展,大大推进了我国智能矿山建设的快速发展,部分环节甚至已处于国际领先,但在系统性与全面性方面尚有一定差距。
2 智能矿山发展趋势
为引领和规范矿业行业加快推进智能矿山建设,自然资源部组织众多自动化设计单位、科研院所、高校、矿山企业等经过两年多的努力,编制发布了《智能矿山建设规范》(DZ/T 0376—2021)行业标准,成为推动矿山勘查开发全环节自动化智能化应用的重要指引。同时,加大了行业标准的贯标实践工作,有16家企业纳入了自然资源部“智能矿山建设规范试点单位”,通过这些矿山企业的实践示范,必然会成为具有中国特色智能矿山建设的典范。另外,自然资源部发布的《矿产资源节约与综合利用先进适用技术目录(2022版)》中,将数字化信息化技术作为重要领域,不少科研机构和矿山企业创新应用的数字化智能化技术装备列入这个目录。总体来看,智能矿山发展趋势体现在以下几方面。
一是以实现矿产资源“安全、绿色、高效”开发利用为核心目标。从矿山生产实际出发,通过现代化新技术赋能资源开发,以提升矿山开发效率和资源利用水平为最终目的,矿山企业需强化自身责任意识,推动矿山智能化建设是国家推进数字化绿色化协同转型的重要内容,在推进矿山智能化建设过程中锚定方向,坚持效率提升、资源节约、绿色发展、安全本位。
二是以现代化新技术赋能资源开发。依托资源开采过程中的“矿石流”,对矿山地质测量、储量管理、开采、选矿、资源节约与综合利用和生态治理等全流程智能化建设进行规范,并注重人工智能、大数据、物联网、工业互联网、云计算、三维、虚拟现实等新技术与矿业行业的创新融合应用,打牢矿山数据基础,推动矿山开发全环节自动化智能化应用。
三是提升矿产开采过程智能化控制水平。采用新一代网络、导航、高清视频云计算等共性赋能平台应用,实现精准探测和地质模拟、矿层智能识别、矿产资源精准定位。大力发展无人驾驶、采矿机器人等智能应用,实现井下无人凿岩、铲装、运输远程操控和自动驾驶等。开展开采过程地质建模,提高资源采收率,优化运输环节的故障监测,减少停车能耗。
四是强化矿产资源智能化高效利用与矿区生态保护。推动矿山智能化升级改造工程,提升选矿智能化水平,推进共(伴)生资源综合开发利用,实现节能减排、矿产清洁生产和矿产废弃物有效利用,提升矿山生产对环境的友好性;积极利用各种传感设备、数字智能技术开展矿区及周边生态环境监测,提高生态保护修复效果;加强地质环境探测,利用综合遥感监测技术,感知山坡稳定性,增强山体边坡滑坡、泥石流等地质灾害预警能力。
五是全面加强矿业数字化产业链供应链体系建设。构建矿山数字化运营平台,打通生产勘探、采矿挖掘、选矿和加工再造、矿产销售等全环节智能化管理,提高矿产资源整体储备与调节能力,打造矿产生产和营销的新模式、新网络。聚焦“产运储销”关键环节,通过数字化平台对接下游冶金、建筑、化工等行业原料需求,持续提升协同销售水平。
六是充分考虑矿山实际情况和需求分层次建设。不同地区不同类型矿山在地质条件、资源禀赋、开发方式等方面千差万别,在推进智能矿山建设上没有绝对的范式,智能化程度也不可能做到完全一致。可根据智能化应用程度将智能矿山划分为不同级别,矿山企业应该注重整体考量和全盘谋划,把握好自身建设基础和能力,结合矿山现有工艺水平和实际需求,选择适合自身的智能化建设路径,确保矿山企业在智能化建设上取得资源、效益、安全的多赢。
七是矿山智能化建设进程加快。事实证明,推进矿山智能化建设,提升企业自主创新能力和资源开发效率,已成为实现矿业高质量发展的必由之路,有条件的矿山企业应在推进智能化建设上主动作为,推进智能油田、智能矿山、智能开采等智能化升级改造,争取作为试点示范企业,带动和引领矿业行业创新与智能化发展。
八是智能矿山建设是在地质与测量、矿产资源储量、矿产资源开发、选矿、资源节约与综合利用、生态环境保护、智能协同管控等各方面实现智能化,不仅仅是采矿过程中的自动化和无人化,从而实现矿山利益的最大化、资源利用的合理化、环境保护友好化以及安全生产的最佳化,甚至可以通过对后端市场的分析来自动控制生产与开发,从而让矿山企业获得更多回报。
3 智能矿山发展路径分析
智能矿山是对矿山地质与测量、矿产资源储量、采矿、选矿、资源节约与综合利用、生态环境保护、生产经营等各要素实现数字化、自动化、信息化和协同化管控,并且其运行系统具备感知、分析、推理、判断及决策能力的现代化矿山。是将数字化、自动化、智能化等技术与矿山生产经营过程相结合,实现矿山智能化生产和管理的综合系统,体现智能化新技术新理念新方法在矿业行业的应用。
智能矿山建设应充分体现大数据、现代信息技术、物联网、工业互联网、人工智能等新技术与矿业交叉融合的行业特点,充分满足数字化、智能化技术和装备不断深入应用于生产和管理过程的条件。将矿山从勘探、建设、生产到闭坑全过程信息进行数字化表述产生的海量、多变、异构数据汇集形成的大数据资源,经过数据挖掘和深度加工,用于矿山生产管理和决策。利用大数据与机器学习对矿产资源生产过程实时智能实时监测,并对废弃物进行筛选、分类、回收再利用,降低环境污染,进一步实现绿色矿山。由现代通讯与信息技术、计算机技术、自动控制技术、人工智能技术、矿山先进技术等整合集成,建设可执行的矿山智能化系统平台,实现矿山生产全流程可视化、可控化,以及智能化管理,以提升生产效率和提高安全性。同时,注重矿山智能化的人才队伍建设,培养具有高科技水平和矿业专业知识的人才队伍,持续推动矿山转型升级、科技创新和可持续发展。
3.1 地质与测量工作的智能化
主要是强化矿山地质和测量工作智能化。利用专业化软件实现地质建模,管理矿床、水文、工程、环境等地质数据,及时获取和归集矿产勘探开发过程中的各种探矿和采矿数据。地质模型应具有标准数据交换格式,满足矿山智能化管控使用要求。利用数字化工程测量和空区测量技术实现三维工程验收,并实现多维工程制图等业务功能。建立地质、测量资料及数据的信息化综合管理系统,将勘查报告、核实报告、测量数据、生产勘探报告及矿山储量年报等按照一定格式实现数字化、矢量化转换和存储,更新、添加、查阅等操作应具有可追踪的纪录,矿区地形、地质体、掘进工程、采空区等测量成果应与生产管理系统、储量动态管理系统实现数据互联互通,并通过流程和权限管理,安全、快捷共享地质和测量数据,实现技术、计划与生产过程一体化动态管理。
3.2 矿产资源储量管理的智能化
主要是实现矿山储量估算评价和资源管理的智能化应用。应结合矿山生产实际需要,对与矿山资源储量估算、矿山设计、采选直接相关的地质对象,建立综合三维数字化地质模型,直观反映矿体、围岩、构造、组分等的分布、形态、产状、品位等特征,依据最新的矿产资源储量分类标准,实现矿产资源储量估算及动态更新,使矿产资源储量管理实现信息化、动态化、三维可视化和智能化。同时,利用智能算法实现资源边界的圈定,利用地质模型和估算软件进行储量估算。矿山储量数据应与生产经营等数据进行集成和同步,根据最新测量、采矿等数据和技术、市场、政策条件等变化及时更新,并可按照时间回溯资源量和储量动态变化情况及其对应的生产技术参数等数据,实现动态跟踪管理。相关系统应具备数据交换接口,为相关管理部门同步提供矿产资源储量动态数据。
3.3 矿产资源开采过程的智能化
主要是对开采生产过程及生产辅助过程实现智能化控制和管理。矿山采掘设计与计划应实现数字化和三维可视化管理,矿山主要设备优先选用智能化程度高的装备,减少生产现场人员数量,具备网络连接功能,实现设备定位、状态和作业数据的在线采集,并接入集成监控平台,实现统一调度指挥或远程可视化控制。采矿作业范围采用三维虚拟电子栅栏实现规范、可控,采矿运输系统应与矿石质量检测系统实现数据综合集成,建立矿石跟踪和配矿控制体系,并实现出矿品质的在线评估。生产辅助系统实现远程控制、数据采集和智能化管理。
露天开采所用的凿岩、钻机、铲装等专用设备应实现自动定位、动态跟踪和在线故障监测诊断,破碎设备实现自动化控制,可以达到远程操作,与运输系统协同作业。选用具备远程遥控或自动驾驶的运输设备,以及防撞与预警、盲区监控等功能,胶带运输实现自动起停、安全智能保护等,沿线巡检使用机器人作业。
地下开采的掘进、回采和提升运输主要使用自动化、智能化装备设备,大幅减少用人数量,对各种设备的作业数据实时采集和远程监控,装载、运输和卸载过程自动化,车辆具备巷道空间检测、防撞、预警功能,联动设备应具备故障连锁停车和自动化集中控制功能。
3.4 选矿加工过程的智能化
主要是在选矿破碎筛分、磨矿分级、选别加工、精矿处理、尾矿浓缩与输送等各个生产环节实现智能化控制与管理。选矿生产通过工艺模型、数据分析、专家决策、机器学习等技术归纳总结工艺规律,实现选矿生产全流程自适应、自决策的智能控制。入选原料具备配矿措施并实现配矿优化控制,稳定原矿品位和性质。选矿过程建立回收组分平衡分析系统,实现动态管理,具备在线监测和流程诊断功能,实现预报预警,提高资源利用率。
破碎筛分系统应实现自动化集中控制,采用智能识别技术在线检测和智能决策,减少能耗。磨矿分级应具有自动控制工序能力,实现产品粒度实时优化调整,以及介质储存及自动添加系统。选别加工的控制系统主要根据工艺状态和原料特性自主选定控制参数和策略,提高选别效率和回收率,各工艺段实现在线检测,为参数优化提供数据支持。运输、水热、原矿仓、粉矿仓、料场等辅助生产设施系统应实现自动检测控制,并接入集成控制平台。
3.5 资源节约与综合利用的智能化
主要是在矿山资源利用跟踪评价、共(伴)生矿产回收、废弃物利用等方面实现智能化管控。建立资源节约与综合利用信息化、智能化管理系统,提高共(伴)生矿产资源与废弃物资源化的评估、开发和转化能力。建立共(伴)生矿产和废弃物利用和管理数据库,提供产率、利用率等数据统计分析功能,从产业链供应链分析评价共(伴)生矿产利用及废弃物再利用价值,实现共(伴)生矿产开采、存放、加工和利用过程的在线管理,将废水、废气、尾矿、废石等排放控制与生产控制系统相结合,通过生产控制策略减少排放。综合利用加工流程与生产加工主流程实现集成,通过自动化综合控制、信息化统一管理、智能化科学匹配和降低综合利用成本。
3.6 生态环境保护修复的智能化
主要是在生态环境监测、治理修复等方面达到智能化要求。按照预防为主、生产与治理并重的原则,减低环境污染影响,建立信息化管理平台,集中管理环境在线监测数据与检化验数据,并提供数据动态分析与预警功能,实现集中一体化在线监控和管理。
建立矿石出入堆场以及堆存量的数字化可视化管理系统,动态监控矿石堆场运行状态,进行废弃物分筛、减少排放和提高再利用水平,特别是对洒水抑尘实现自动化检测控制。建立排土场、废石场生产运行、水土保持、复垦绿化一体化管理平台、显示生态保护措施落实情况和复垦绿化进度及效果,并实现历史追溯。
3.7 综合协调管控的智能化
主要是在矿山基础设施、数据采集、数据应用、数据存储、调度与管理,以及生产经营、计算机辅助决策分析、信息发布等方面实现智能化。通过数据集成和信息融合技术实现生产集中管控和在线智能分析,利用矿山大数据和智能决策技术实现经营管理协同化和智能化。
综合规划建设网络基础设施,支持数据采集、信息管理、安全检测等信息化应用,并将自动化系统、集中控制平台等操作终端在调度控制中心集中部署建设,实现采矿选矿生产过程信息集中管理和生产辅助信息全面管控,基于数据集成、流转、查询、统计、分析、预测等数字应用技术,对矿山生产和工艺实现全域、全要素、全过程的信息化管控。建立统一的数据服务系统,支持实时数据、关系数据等集中管理和存取服务。通过矿山经营管理系统实现供应链、财务、人力资源等企业经营的协同管理,利用企业数据中心和数据服务系统实现数据和功能融合,支持矿山企业决策分析和信息发布等。
3.8 矿山智能化建设的等级
智能矿山建设应遵循因地制宜、统筹规划原则,根据矿山自身实际情况、智能化技术和产品在矿山企业中的应用深度及广度,选择合适的智能等级制订建设方案,按照单项应用、集成协同应用、整体应用等分层次推进智能矿山建设。其中,单项应用的特征是:基础自动化控制、信息化管理系统得到普遍应用,建设一个或多个单独应用的智能化系统,系统彼此独立,没有与基础自动化系统或者信息化系统进行集成和融合。集成协同应用的特征是:智能化系统与基础信息化系统实现集成,成为信息化集成体系中的组成部分;相关联的多个智能化系统能够通过自主协作实现互动操作和联动运行,达到局部融合的效果。整体应用的特征是:在生产过程中普遍采用智能化技术,所有智能化系统实现联网协作,生产经营数据实现广泛采集,数据通过智能决策系统得到充分利用。
对于规模较小并且矿石品位相对较低的矿山,在智能矿山建设中达到单项应用就可以实现利益的最大化,即实际情况在单个项目实现智能化,从而更好地服务于矿山的生产。对于具备一定条件、规模和实力的矿山,通过关联的多个智能化系统能够通过自主协作实现互动操作和联动运行,从而达到局部融合的效果,就可以达到集成协同应用。对于具备较强实力和条件的大中型矿山,应实现上下游智能化建设的贯通,所有智能化系统实现联网协作,达到整体应用水平,全面提升企业的生产效益和竞争力。
4 结论与建议
1) 国际上先进的矿业公司智能矿山建设已经超越机械化和自动化的范畴,将智能矿山绿色、安全、智能、高效理念渗透到了矿山生产的各个环节。近年来,我国矿山智能化建设得到快速发展,但也存在概念不清、建设理念陈旧、建设体系不成熟、政策支持力度不足、配套产业不完善等问题。
2) 智能矿山发展应以实现矿产资源“安全、绿色、高效”开发利用为核心目标,充分体现大数据、工业互联网、人工智能等新技术与矿业交叉融合的行业特点,充分满足数字化、智能化技术和装备不断深入应用于生产和管理过程的条件,实现矿山生产全流程可视化、可控化,以及智能化管理,以提高生产效率和安全性。
3) 智能矿山建设内容和路径包括地质与测量、矿山资源储量管理、开采与选矿、资源节约与综合利用、生态环境保护修复、综合协同管控等方面,建立高度易用的决策支持体系,建设可执行的矿山智能化系统平台。充分考虑矿山实际情况和需求,有序推进矿山智能化建设。
4) 建立健全矿山智能化应用技术规范与标准体系,加快培养和打造专业化人才队伍,加大政策措施各方面支持力度,切实保障矿山智能化建设持续推进,促进我国矿业高质量发展。
