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我国冶金行业智慧矿山建设路径探索与实践

发布日期:2024-04-26 浏览次数:319

进入21 世纪以来,科学技术蓬勃发展,促进了社会和各行业的巨大变革。互联网、物联网、5G 通信、大数据、云计算、区块链以及人工智能等数字技术不仅成为当前和未来生产方式、生活方式和治理方式变革的关键性驱动力量,更是重组资源要素、重塑经济结构、重构竞争格局的重要手段。

尤其是2012 年以来,国家高度重视新技术在工业领域的创新与实践,多次提出“推动信息化和工业化深度融合”,“加快建设制造强国,加快发展先进制造业,推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”,“推动数字经济与先进制造业、现代服务业深度融合,促进人工智能安全发展”等要求。

矿产资源行业是工业制造的源头和基础,是国家安全与经济发展的重要保障,更是技术升级的广阔蓝海。

但限于矿山开采的复杂性与艰苦性,矿山技术的发展往往落后于其他制造工业,而人工智能和无人驾驶等新技术的出现将极大地改善矿山的作业条件。

在新时代的背景下,发展新兴技术与采矿技术深度融合,构建智慧矿山发展新模式,实现传统矿山的转型升级,是我国矿山行业发展的必然趋势。

柳小波教授团队立足国内外先进矿山的建设现状,梳理我国与矿业强国之间的技术差距,总结我国冶金矿山行业发展存在的痛点,并在此基础上提出智慧矿山的建设路径。

01

矿山开采技术发展现状

在漫长的人类社会发展过程中,矿山开采技术主要经历了3 个阶段,分别是手工时代、机械时代和数字化时代。


手工时期人们使用斧、钺、凿进行矿石挖掘,筐、篓、推车等进行装载和运输,效率十分低下;工业革命后,炸药与机械工具的发明和应用大幅提高了矿山的产能与效率;20 世纪末期开始,新型技术的快速发展进一步推动了采矿行业的巨大变革。


1998年,美国提出了“数字地球”概念,迅速引起了全世界的广泛关注,许多国家结合各自的实际情况,进一步制定了有关数字矿山建设的发展规划。例如瑞典的“Grountecknik 2000 计划”、芬兰的“国家智能矿山IM、IMI 研发计划”、加拿大的“UDMN 2.0 计划”,欧盟的“地平线2020 科研规划”、澳大利亚的“玻璃地球计划”等。


经过20余年的发展,矿山行业的数字化发展取得了丰硕成果,并逐步向智能化矿山迈进。本研究分别从露天和地下两个方面对当前国内外的矿山开采技术现状进行梳理,并通过对比厘清我国矿山与世界先进矿山的差距。


1.1 金属矿露天开采案例


澳大利亚皮尔巴拉矿区是世界上最大的铁矿石产出地,年产铁矿石8 亿t 左右,占据该国铁矿石产量的90%以上,占世界铁矿石产量的1/2。该地区的铁矿主要由力拓、必和必拓和FMG 三家公司运营。


由于矿体埋深较浅且矿石品位较高,该地区的铁矿多数采用露天作业方式进行开采,并且使用了目前最先进的技术。


以力拓的矿山为例,其在穿爆环节首先使用远程遥控钻机安全准确地钻出爆破孔,再利用智能装药车自动将炸药泵入钻孔,装药车使用计算机系统和数据分析来确定每个钻孔使用的炸药当量,可以减少资源浪费并提高爆破效果。


在铲运环节,采用了电铲和卡车组合,卡车由监控系统和中央控制器自动控制。系统使用预定义的GPS 路线自动导航运输道路和交叉路口,同时监测所有车辆的实际位置、速度和方向。


这些技术的运用使得运输成本比同等的人工驾驶卡车降低了15%,生产率提高了25%,设备利用率提高了40%,同时自动运输系统还使卡车操作人员免受伤害,从而减少了在重型机械周围工作的安全风险。


在软件方面,力拓使用3D 游戏引擎构建了RTVisTM 可视化系统,该系统与数字孪生技术类似,融合了地质、岩土、钻孔、爆破、生产规划等矿山开采的全流程信息,集成了人员、装备和矿体等各种要素,通过可视化技术进行实时展示,以便实现整个矿区的生产监控与科学决策。


除此之外,力拓还使用无人机进行实时3D 测绘、设备巡检和边坡安全检查;研发小型机器人进入狭窄空间进行安全监测或装备检查;利用大数据技术进行科学调度与决策,大幅减少停机时间并节省能源,降低运营成本。


受限于矿产资源的禀赋特征,我国的金属矿产极少存在如同皮尔巴拉矿区的高品位、低埋深、易开发的矿石产品,开发利用面临着工程技术复杂、综合利用难度大、开发利用率低等挑战。


并且我国的矿山机械化和自动化技术起步较晚,因此数字矿山技术的应用深度相对于国外的先进露天矿山仍有一定的差距。


经过广大科研工作者和工程技术人员努力攻关,我国露天矿山开采技术也取得了一定的进展,典型案例之一是洛阳钼业的三道庄矿区


在2016 年,洛阳钼业就开始对矿区的穿孔、铲装和运输装备进行智能化升级改造,逐步实现无人高效作业。


2019 年洛阳钼业首次将5G 通信技术应用于矿山远程遥控,实现了铲装作业的远程精准控制,到2020 年全矿基本实现5G网络全覆盖,大幅提升了无人采矿的稳定性和精准性。


“牙轮钻机远程智能控制系统”实现了牙轮钻机穿孔设计自动上传,钻机自动找位,孔深自动控制;“多金属多目标智能配矿系统”实现了爆堆品位的可视化,根据破碎站入矿品位和吨量需求完成智能配矿;“集群协同卡车智能调度系统”根据配矿计划规划卡车的最优行进路线,减少装卸载排队等待,实现了智能调度;“矿岩运输无人计量系统”自动识别卡车卸载时的出矿点、出矿品位和吨位,并及时将数据上传云端;“大数据智能分析与可视化系统”对收集到的数据进行汇总与展示,帮助管理人员进行科学决策。


1.2 金属矿地下开采案例


位于瑞典北部的基律纳铁矿隶属于高科技矿业集团LKAB 公司,是目前世界上规模最大、技术最为先进的地下矿山之一。


该矿采用竖井+斜坡道联合开拓、无底柱分段崩落法进行开采,2022 年生产铁矿石2500万t。在矿山生产的各个环节,该矿都使用了先进技术以实现矿石的安全高效开采。


在勘探阶段,采用了航空磁力调查和弯曲钻孔技术,大幅减小了钻探区域,取得了更精准的勘探成果;在凿岩阶段,使用Atlas 公司高压水力潜孔冲击式钻机的凿岩台车,可以实现布孔计划传递、推进臂精准定位、准确平稳开孔、凿岩和接卸钻杆、钻杆自动归位;


在爆破阶段,研发了抗水性强、黏度更高的乳化炸药,减少孔内积水的影响,并且在爆破后使用机器狗进入空区和巷道排查盲炮和危岩,避免人员受伤的危险;在铲装阶段,应用了新型遥控铲运机Sandvik LHD621,该型铲运机采用了更先进的视觉导航系统,并配套了AutoMine®Multi-Lite 自动控制系统,操作人员只需在中控硐室便可操作铲运机进行采场出矿;


在运输阶段,电机车装矿、运输、卸矿和提升全过程实现了自动化和无人化;在通风系统中,采用压入—抽出混合式通风方式,风机站安装有调频控制的轴流式风机,由中央控制室监测风机工况,工作过程实现了全自动化。


作为我国地下矿山建设标杆的三山岛金矿隶属于山东黄金集团有限公司,是目前国内数字化程度和整体装备水平最高的现代化矿山之一。


从2009 年开始,该矿就制定了《三山岛金矿数字化矿山建设总体规划》并逐步实施,建成了GPS 车辆定位、排水自动控制、变配电自动化、综合调度显示、污水处理自动化、地磅自动称重等系统。


2018 年,该矿开始打造“国际一流示范矿山”,并于2020 年底全面建成。在工艺流程上,采用了连续规模化智能开采工艺,即采用连续分段空场嗣后充填采矿法对矿石进行回采,实现了矿山开采模式的革新;在生产管控方面,将所有地下控制系统集成于地表管控平台,实现综合调度生产;在危险监测方面,建成了井下安全隐患智能预警系统和智能安全监测系统,降低事故发生率;在井下作业环节,使用远程遥控的操作方式代替高强度、高危险、环境差的人工作业,实现安全高效生产。具体而言,提升控制和溜破控制实现了无人值守,固定式破碎锤和有轨运输采用地表遥控作业,排水和通风系统均实现自动控制,降低了工人数量和维护成本。


除此以外,三山岛金矿还采用华为大数据平台对矿山生产过程中的数据进行关联,建成了矿山大数据平台,为矿山安全管控、精准决策提供了数据支撑。

02

智慧矿山内涵与演化历程

从上述国内外矿山建设案例可以看出,澳大利亚和瑞典等矿业发达国家的部分先进矿山目前已经基本实现遥控采矿、工作面无人采矿,正逐步朝全面的无人开采方向迈进,而我国矿山正处于稳步追赶状态。综合文献调查结果显示,我国矿山建设分别经历了机械化、自动化、信息化、数字化、智能化等阶段,目前正处于数字化向智能化的过渡阶段。各阶段的特点如图1 所示。

我国冶金行业智慧矿山建设路径探索与实践

图1 我国矿山建设经历的不同阶段


图1 展示的是矿山实际建设过程经历的不同阶段,而相关理论/概念的提出与研究通常会提前许多,其中比较知名的概念包括“数字矿山”“智能矿山”“智慧矿山”。

对于这些概念的定义和内涵,不同的学者均有独到的理解,也因此形成了多种不同的解释。

例如,对于数字矿山,吴立新教授参照数字地球的概念将其定义为“数字矿山是对真实矿山整体及相关现象的统一认识与数字化再现,是一个‘硅质矿山’,是数字矿区和数字中国的一个重要组成部分”,并设计了数字矿山的基本框架,阐明了数字矿山的内涵,探讨了数字矿山、感知矿山和智能矿山的关系。

孙豁然教授认为“数字矿山是以计算机及其网络为手段,把矿山的所有空间和有用属性数据实现数字化存储、传输、表述和深加工,应用于各个生产环节与管理和决策之中,以达到生产方案优化、管理高效和决策科学化的目的”。

对于智能矿山的内涵,有学者将其总结为“智能矿山是采用人工智能、工业互联网、新一代通信技术、大数据、区块链、边缘计算、精确定位与导航、虚拟现实等智能技术和信息化技术,深化改造并重塑矿山采、选、冶等核心生产环节,实现矿山全链条的智能化与协同化,从而达到矿山经营处于高效、安全、绿色、和谐及经济效益最优的目标”。

自然资源部编撰的《智能矿山建设规范》将智能矿山定义为“在地质测量、资源管理、采矿生产、选矿加工、运输仓储等方面实现数字化、信息化、智能化管控的现代化矿山”,指出智能矿山建设应包括基础设施、资源管理、采矿、选矿、生态环境保护、矿山大数据应用与智能决策,具有系统性、全面性和技术指导性。

对于智慧矿山的概念,引用数量较多的是王国法院士在2018 年发表的论文中提出的定义,即“智慧矿山是基于现代智慧理念,将物联网、云计算、大数据、人工智能、自动控制、移动互联网、机器人化装备等与现代矿山开发技术融合,形成矿山感知、互联、分析、自学习、预测、决策、控制的完整智能系统,实现矿井开拓、采掘、运通、洗选、安全保障、生态保护、生产管理等全过程智能化运行”

此外,《智慧矿山信息系统通用技术规范》(GB/T 34679—2017)将智慧矿山的概念描述为“基于空间和时间的四维地理信息、泛在网、云计算、大数据、虚拟化、计算机软件及各种网络,集成应用各类传感感知、数据通信、自动控制、智能决策等技术,对矿山信息化、工业自动化深度融合,能够完成矿山企业所有信息的精准实时采集、高可靠网络化传输、规范化信息集成、实时可视化展现、生产环节自动化运行,能为各类决策提供智能化服务的数字化智慧体,并对“人—机—环”的隐患、故障和危险源提前预知和防治,使整个矿山具有自我学习、分析和决策能力”。

从上述关于数字矿山、智能矿山和智慧矿山的描述中可以看出,数字矿山是建设智能矿山和智慧矿山的基础,但目前业内关于智能矿山和智慧矿山概念的理解可谓见仁见智,对于二者的区别和联系缺少深入分析。

并且,对于煤矿或金属矿等不同领域,由于生产工艺和安全监管存在较大差别,需要针对不同行业的具体特征进行归纳总结。在冶金矿山领域,该问题可以结合矿山的发展历程进行分析。

矿山的自动化和信息化,侧重于单机或局部信息管理;矿山的数字化,侧重于资源整合与数据共享;矿山的智能化,侧重于生产装备和流程的智能应用;矿山的智慧化,是智能化的更高维度,表现为全要素和全流程的自反馈、自适应、自决策,最终实现无人矿山。

因此,现阶段智能矿山和智慧矿山的范畴并不冲突,且目标都是实现矿山的本质安全、高效生产和绿色低碳,但二者侧重点有所不同,对装备、流程、工序实现智能化,可归属为智能矿山范畴,而对工艺、技术、体制、机制、管理等全面创新,则属于智慧矿山范畴。

邵安林院士在多个场合对智慧矿山的内涵进行了阐述,他认为,智慧矿山不能简单地把它理解为信息化或智能化,而是遵循系统工程理论,利用现代信息技术和已知知识应对未知变化,实现对矿山生产经营主动感知,统筹优化各种资源,在符合矿山安全生产、环境保护要求的前提下,实现矿山资源利用效率与社会经济效益自主动态平衡的先进矿山发展模式。

最终是以实现矿山数字化开采、无人化操作、云数据共享、大数据分析、智能化调度和智慧化决策为主要目标,通过智能化关键技术实现全流程的优化,进行有效的矿山资源配置,进而达到矿山安全开采、智慧开采、降耗增效、环境保护、生态和谐的目的。

与传统矿山相比,智慧矿山具有更长远的战略考量、更系统的管理思维、更快捷的反应能力、更深入的智能化特点。因此,必须将企业发展战略和管理方式与新一代信息技术紧密结合,整体谋划、统筹推进。

03

冶金行业智慧矿山建设思考

3.1 我国冶金矿山智慧化建设痛点

虽然我国金属矿山的数字化和智能化取得了一定进展,甚至在某些方面达到了世界领先水平,但总体上仍处于探索阶段,仍面临许多行业痛点和难题,主要包括以下几个方面:

(1)缺乏行业统一的智慧矿山顶层设计规划。矿山行业具有复杂性、系统性等特点,其流程长、工艺环节多,包括勘探、穿孔、爆破、铲装、运输、破碎等多项子工程,涵盖了地质、采矿、测绘、选矿等多个领域,是一个多专业相互渗透、多学科共同支撑、多系统协同优化的复杂工程。

多个单一环节的智能化改造并不能真正意义地建成智慧矿山,必须从局部智能转变为全流程智慧系统,这需要做好顶层设计,形成基于核心指标联动优化的智慧生产管理模式。

目前只有少数大型矿山企业基于自身现状开展了智慧化建设的探索性尝试,大部分中小企业仍处于落后状态,因此需要重视并加快智慧矿山的顶层设计,引导矿山企业的转型升级。

(2)数据标准不一,矿山系统建设存在信息孤岛。从信息化和数字化建设时期开始,众多矿山企业与相关科技公司合作,共同打造矿山的各种信息管理系统。

但由于矿山开采环节复杂,对应的设计系统和管控系统众多,而不同的系统通常又由不同的软件公司进行研发,这些系统软件标准不一、数据不通、兼容性和可移植性较差,很容易造成信息孤岛,难以实现不同系统之间的有效联合和综合管控。海量多源异构的矿山信息无法有效收集融合,难以为智慧决策提供全面的数据基础。

(3)多个生产环节的智能化技术存在短板,亟需攻关突破。通过调研发现,国外露天矿山已广泛采用各种自动化和遥控设备,生产能力大、机械化和智能化水平高,而我国仅在半连续工艺中的连续环节实现了自动化,整体而言仍处于半自动化状态,正处于向自动化和智能化的进化阶段。在地下矿山领域,采矿机械化、自动化和智能化水平对比国际一流的基律纳矿仍有一定差距。

(4)管理模式落后,管理体制与发展需求不协调。目前大部分矿山的管理模式依然呈现分割优化、各自为政的特点,即勘察、采矿、配矿、选矿、烧结、球团等环节独立管理,相互之间关联较少。

这种分治管理模式存在诸多弊端,例如在技术层面未能注重对分散技术的系统评价、优选与集成,在工程管理层面没有系统研究各部分之间的相互作用和整体发展变化,缺乏整体联动,最终导致单系统指标虽然最优,但全系统效益往往不是最大。

以上问题的存在导致短期内难以建立规范化的智能化体系,在这样复杂的条件下,实现矿山智慧化转型任重道远。

3.2 我国冶金矿山智慧化建设路径

为了提升我国冶金矿山行业的整体智能化水平,助力矿山企业由数字化、信息化向智慧化逐步迈进,需要做好以下几点。

(1)注重顶层设计。传统的数字化矿山规划方式往往是自下而上,由生产过程的数字化,逐渐归纳整理完善满足管理需求。而智慧矿山的规划应是自上而下,由顶层设计出发,连通数据采集、数据传输、云端分析、智能控制等各个环节,形成系统的设计链,进而形成完整的解决方案。

(2)贯彻标准先行。矿山行业的子系统众多,不同开发者建立的系统往往互不兼容,极大阻碍了信息的有效融合。将标准化应用于智慧矿山信息化建设中,能够有效解决“数字鸿沟”“信息孤岛”等问题,提升智慧矿山信息化水平。

目前,虽然有关部门出台了一些智能矿山建设规范,但相关技术标准和政策仍不完善。小到矿山内部,大到行业和国家,都需要制定统一的标准。

(3)做好技术创新。相比国外的先进矿山,我国的矿山整体智能化基础仍然比较薄弱,并且部分设备厂商对矿山实际情况缺乏深入了解,产品设计理念与实际需要存在偏差。

因此,需要整合矿山、信息技术等行业领域的产、学、研、用技术力量,开展全面深入的智慧矿山关键技术研究和应用示范推广,力争形成动态、协调、优化的智慧化矿山整体环境。

(4)实现管理升级。智慧矿山的管理需要注重系统思维,树立系统观和整体观,从“大矿业”整体角度出发,将矿山的各个环节视为一个有机整体,按照大系统的处理方法进行优化,实现整体价值最大化。同时依托工业互联网平台和智能技术,从智慧感知、智慧生产、智慧决策、智慧服务4 个关键环节入手,形成完整的智慧化高效运营管理体系。

04

智慧矿山建设展望

在当今第四次工业革命时代,物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代技术为矿山行业注入了新的生命力。

近年来,国内外许多矿山企业相继进行了数字矿山、智慧矿山建设,在不同层面都取得了一些成绩和效果,然而与其他先进的流程工业相比,依然存在着不足。

未来,新思想与新技术将逐渐从局部走向整体、从单一发展到系统性进步,对新技术的应用无论在深度还是广度上,都将进一步地挖掘和开拓。

下一步,冶金行业智慧矿山建设重点可以从高度智能的无人生产、高度智慧的运营管控、生态和谐的绿色矿山3个维度开展工作。

此外,随着技术不断升级,矿山发展也必将突破企业间、行业间的限定,逐步形成标准统一、资源集中、服务共享、产业协同的智慧矿业生态圈。

智慧矿业生态圈是指以优势产业为核心,通过大数据支撑、网络化共享和智能化协作,将产业链上下游的多个环节聚合在一起,集中人才、技术、资本等多种要素,形成具备信息流循环和产业孵化能力的新型生态系统。

05

结  论

(1)我国智慧矿山建设进展显著,但较发达国家仍存在差距。近年来,我国冶金矿山在智能化和智慧化建设方面取得了较大进展,但相比矿业发达国家的先进矿山,在地质资料数字化、生产装备自动化、管控环节智能化和经营决策智慧化等方面仍然存在一定的差距。

(2)我国智慧矿山建设存在短板,需要开展系统化创新和实践。智慧矿山建设是一项复杂的系统工程,目前我国智慧矿山建设存在顶层设计规划不足、数据标准不统一、智能生产有瓶颈、管理模式存弊端等痛点,可以从加强顶层设计、贯彻标准先行、做好技术创新和实现管理升级等方面推进建设。

(3)近年来的国内智慧矿山建设经验,值得行业同仁思考和借鉴。以鞍钢矿业齐大山铁矿为例,该矿设计了智慧矿山顶层业务架构和技术架构,提出了标准体系建设的基本框架,概述了该矿各生产环节的智能化技术创新成果,展示了智慧生产、智慧安全、智慧保障与智慧运营等中心的建设成果。

(4)未来需要发展智慧矿山生态圈,推进智慧矿山全面发展。建设智慧矿山并逐步形成智慧矿业生态圈,是冶金矿山行业未来发展的主要方向,要抓住新一代信息技术变革的机遇,整合产业资源,聚合行业发展新动能,走出一条具有中国矿业特色的智能制造发展新路径,助力中国式现代化早日实现。

(参考文献略)来源:金属矿山, 2024(1)

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