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  行業(yè)資訊
智慧礦山系統(tǒng)不僅“裝得上”更要“用得好�
日期�2026.07.08 資訊來源:科技日報 瀏覽人次�983
 近年�,隨著礦�(yè)行業(yè)加快培育新質生產(chǎn)�、推進數(shù)字化綠色化協(xié)同轉�,傳�(tǒng)礦山正在告別“憑經(jīng)驗設�、靠手感生產(chǎn)”的老路。在前不久舉行的第五屆熠星大賽資源開�(fā)賽道常州站復選路演上,多家央企國企紛紛展示智慧礦山系�(tǒng)、設��

從露天開采方案智能優(yōu)化到磨礦工序�(shù)字孿生管�,多種智慧礦山技術成果為�(chǎn)�(yè)提質增效開辟了全新路�。但多位�(yè)內專家直言,這些技術成果要在礦山生�(chǎn)一線真�“扎下�”,仍需跨過多重關卡�

開采方案設計“有智�”

礦山開采方案設計是資源開�(fā)利用的第一�,而一次設計的服務年限短則5�、長可達30年以�。在漫長周期�,采礦設備迭�、技術標準更新、產(chǎn)�(yè)政策調整、環(huán)保要求升級等變數(shù)層出不窮,礦山開采方案必須動�(tài)調整,才能持�(xù)保障開采質量與綜合效��

這對礦山開采方案的前瞻性提出了很高要求�“如果不能實現(xiàn)前瞻、精準有序的設計�(guī)劃,不僅會降低開采效�,還會給后續(xù)的生�(tài)恢復等環(huán)節(jié)帶來問題�”本溪鋼鐵(集團)礦業(yè)有限責任公司首席工程師范立軍說�

然�,在傳統(tǒng)設計模式下,一套完整的礦山開采方案往往需�10—30人的專業(yè)團隊才能完成,不少礦山難以配齊這樣的技術力量。同�,部分通用CAD(計算機輔助設計)軟件在礦山領域的專�(yè)化程度不�,難以適配國內礦山的復雜工況�“大量煩雜的數(shù)�(jù)�(tǒng)�、圖紙繪制工作都依賴人工完成,技術人員的精力大量消耗在基礎事務上,反而難以聚焦方案本身的論證與優(yōu)��”范立軍說�

為解決礦山開采方案設計難�,本溪鋼鐵(集團)礦�(yè)有限責任公司�(lián)合東北大學等單位,開�(fā)了露天礦開采方案整體模擬軟件系統(tǒng),實�(xiàn)了地�、市�、設備、技術經(jīng)濟參�(shù)動態(tài)變化下的開采方案動態(tài)�(yōu)��

記者看�,在系統(tǒng)操作頁面,工作人員只需輸入�(chǎn)量要�、礦山品�、邊坡角度等基礎參數(shù),軟件即可自動生成多套可選的礦山設計方案,還可按需生成分期開采方案,直接指導開拓運輸系�(tǒng)、工�(yè)場地等工程的�(guī)劃布��

“過去我們大量時間都耗在做表�、畫圖紙�,現(xiàn)在相當于把基礎重復工作交給了系統(tǒng)�”范立軍打了個比��“這就像房屋裝�,軟件能直接生成10套方案供選擇,我們可以把有限的精力集中在方案的研討和�(yōu)化上,整體工作效率大幅提升�”

記者了解到,目前該系統(tǒng)已經(jīng)成功應用于本溪鋼鐵(集團)礦�(yè)有限責任公司南芬露天鐵礦等礦山�“系統(tǒng)的應用給礦山帶來了可觀的經(jīng)濟效�。僅是優(yōu)化運輸系�(tǒng)、降低平均運距一�,就為我們節(jié)約了8321萬元�”范立軍說�“通過開采工藝�(yōu)化,礦山鐵路運輸升級為公路運�,僅在歪頭山鐵礦就省掉鐵路路基輔助剝巖量431萬噸,已帶來�(jīng)濟效�1365萬元�”

磨礦不再“兩眼一抹黑”

礦石被開采出來后,還要經(jīng)過破碎、磨�、浮選等工序。然�,在選礦生產(chǎn)過程�,磨礦的關鍵工藝參數(shù)調節(jié)長期依賴人工�(jīng)驗,比如給礦量和補加水的調節(jié)往往要靠熟練操作工的�(jīng)�,缺少精準的量化依據(jù)和科學的�(shù)�(jù)支撐�

“磨礦位于選礦工序上游,也是整個選礦流程中耗能最高的�(huán)節(jié)。磨礦產(chǎn)品粒�、濃度直接決定下游礦�(chǎn)資源的回收效率與綜合利用水平�”礦冶科技集團有限公司自動化所工程師張康輝�,為破解傳統(tǒng)磨礦“憑經(jīng)�、摸黑干”的行�(yè)難題,實�(xiàn)提質降�,他和團隊研�(fā)�“DeepGrind-M3:圖像與工藝�(shù)字孿生驅動的磨礦多模�(tài)智能融合決策平臺”,推動磨礦從�(jīng)驗驅動向�(shù)�(jù)驅動轉型�

磨礦智能決策的核心痛�,是磨機在工作時操作人員無法了解內部狀�(tài),無法掌握關鍵工藝參�(shù)。為解決這一問題,團隊在進料端部�2D�3D相機,構建基于提示學習的自動標注等系�(tǒng)�“系統(tǒng)可快速識別礦石輪�、物料分布狀�(tài)等信�,相當于給磨礦生�(chǎn)線裝上了一�‘智能眼睛’�”張康輝說,此�,識別出的礦石分布等特征,與�(xiàn)場采集的溫度、壓力、流量等多源傳感�(shù)�(jù)一同接入數(shù)字孿生模�,用于精準推演磨機內部的實時工況,讓磨機循環(huán)負荷、運行效率等過去無法直接測量的核心參�(shù)可測可控�

打開磨機�“黑匣�”只是第一�。張康輝告訴記�,結合進料端的圖像、視�,以及數(shù)字孿生模型輸出的診斷信息、工藝礦物學和流程考察報告文本信息,決策平臺通過多模�(tài)大模型進一步融會貫通,整合多源信息,持�(xù)輸出磨礦調整策略,讓平臺真正成為指導磨礦�“智慧大腦”�

目前,該平臺已在江西、甘肅等多個礦山應用。落地應用后的數(shù)�(jù)顯示,該平臺讓磨礦過程穩(wěn)定性提�10%以上,單位產(chǎn)品能耗降�3%以上,產(chǎn)品粒度合格率�(wěn)定保持在90%以上,實�(xiàn)了提�、降耗、穩(wěn)質的多重效益�

場景化落地要�“三道�”


先進技術固然提升了礦山效益,但要想大規(guī)模推廣開�,還需邁過“三道�”�

首先是場景差異化帶來的適配難�。不同礦山的礦石品位、設備配�、工藝流程、生�(chǎn)指標千差萬別,這就要求智能控制系統(tǒng)必須具備較強泛化能力,才能適配各類生�(chǎn)場景�“而且在真實生�(chǎn)場景�,留給智能系�(tǒng)調試�(yōu)化的窗口期非常有�,我們必須快速完成參�(shù)適配與持�(xù)迭代,才能保障正常生�(chǎn)節(jié)奏不被打��”張康輝說�

其次是選廠信息化程度不高造成的數(shù)�(jù)質量短板。智能模型的訓練與決策高度依賴精準的�(xiàn)場數(shù)�(jù),但目前不少礦山的檢測裝置配置并不完善。張康輝坦言�“有的磨礦車間沒有配備粒度檢測裝置,有的車間雖有濃度檢測設備但�(shù)�(jù)準確度欠�。這些傳感器的�(shù)�(jù)質量會直接影響模型訓練效�,也會制約后�(xù)磨礦調控方案的穩(wěn)定��”

在他看來,礦山需進一步完善數(shù)字化基礎建設,做好儀器儀表的定期校準與運維保�,切實提升各類傳感設備使用率與數(shù)�(jù)可靠性,為智能系�(tǒng)筑牢�(shù)�(jù)根基�

最�,一線操作人員的接受度與信任�,也是決定落地成效的關鍵。AI技術最終要服務于生�(chǎn)實際,系�(tǒng)好不好用、能不能推廣,不僅取決于�(xiàn)場工藝流程、設�、檢測儀器的�(wěn)定性與可靠�,還需要經(jīng)驗豐富的操作人員的大力支持與�(xié)同配�,尤其是遇到異常工況、偶�(fā)突發(fā)事件��

因此,智慧礦山系�(tǒng)要真正從“裝得�”走向“用得�”,不能只停留在技術功能的升級�“未來,我們需持續(xù)提升系統(tǒng)的安全�、穩(wěn)定性與長期可靠性,在真實生�(chǎn)場景中反復驗�、迭代優(yōu)�,用�(wěn)定的實效贏得一線認可,走通場景化落地�‘最后一公里’�”張康輝說�
免責聲明:本文僅代表作者本人觀點,與全球礦�(chǎn)資源�(wǎng)無關� 文章內容僅供參考,不構成投資建�。請讀者僅作參�,并請自行承擔全部責��
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