智能礦山未來發展趨勢有哪些？

以下介紹的是智能礦山 未來三大發展趨勢。

1.智能礦山產業發展趨勢

1.1 數字孿生技術平臺化服務趨勢

數字孿生技術發展問題

數字孿生技術作為礦山生產的底層基礎，既是礦山時空生產對象的數字化映射，也是各類智能 化系統的載體，充當著圍繞生產進行數據交換的中臺。數字孿生技術的大規模應用，將為智能 化礦山的發展構建良好的基礎。數字孿生技術發展需要解決表面三維建模與地質建模融合、數 字孿生建模空間計算、數字孿生高效低成本構建等三個方面的問題。

表面三維建模與地質建模的融合問題： • 可見部分露天礦的地表建模、井工礦的巷道建模與不可見的地質建模需進行有效融合，以實現 全面的數字孿生模型構建。大部分其他場景的數字孿生技術公司并不熟悉礦山行業的三維地質 建模，這類數字孿生模型僅能搭建生產環境，不能實現對生產對象的時空數字定義功能。 ◆ 數字孿生建模空間計算問題： • 礦山數字孿生體作為生產對象，要為礦山設計、進度、質量等方面的數字化管理提供精確定義 和計算支持。目前，大部分三維建模技術未能匹配融合基于CAD的空間計算引擎，同時也未能 實現二維、三維視圖之間的切換，導致三維模型主要被用于展示而非實際的業務操作。二、三 維圖紙協同等基本功能也是當前亟需解決的問題。 ◆ 數字孿生高效低成本構建問題： • 不同于制造業，礦山的數字孿生體會隨著生產作業推進而實時發生變化。模型的高效快速且低 成本構建是其大規模應用的關鍵問題。礦山柔性化、精細化生產的起點來自于生產計劃編制、 質量進度核驗的周期縮短，高效低成本模型供應也是智能礦山柔性生產的基本條件。

數字孿生技術平臺化服務模式

數字孿生技術平臺化服務模式通過專業化、規模化模型服務來降低數字孿生建模成本，提高效 率和技術專業化。 ◆ 首先，建設區域級服務平臺可為礦山密集區域提供大規模的建模服務。這種服務模式有助于降 低單個礦山建模的成本，并克服了各礦山自行購買設備和處理技術瓶頸所帶來的低效問題，尤 其是解決了因人員技術限制而難以進行進一步專業化處理的問題。 ◆ 其次，服務平臺通過融合衛星、無人機、礦區雷達等多源數據，實現模型的多維度數據采集， 結合衛星的大面積普查能力、無人機的高精度詳查優勢以及地面雷達的高實時監察功能，使得 不同建模技術的優勢得以互補。 ◆ 最后，服務平臺為智能礦山其他系統提供實時模型，基于模型為各類系統間的數據串聯提供平 臺，同時賦予時空數據這一新的維度，為智能礦山綜合管控奠定數字化基礎。 ◆ 平臺化的建設也為智能礦山管理部門提供數據支撐，解決了礦山生產運營與監管的信息對稱問 題，降低了監管成本以及監管工作對現場生產的影響，為無人化礦山的安全評估提供了空天地 視角和可追溯數據支撐，特別為無人化礦山運營的監管制度提供了便捷手段。

1.2 無人駕駛技術模塊化運營趨勢

無人駕駛大規模落地瓶頸問題

無人駕駛作為礦山無人化裝備技術中的重要組成部分，是礦山數字化技術鏈條的終端和執行端。 無人駕駛技術經過多年發展，目前在部分礦山中已經開始大規模落地應用，實現了常態化無人 運行、動態多編組運行。無人駕駛車輛與有人車輛的混合編組也能夠較好地融合運行，技術上 已具備落地的可行性。然而，礦山無人駕駛仍然面臨全鏈條數字化未能貫通、生產過程企業參 與度不足以及成本較高等問題。

無人駕駛技術環節未能與智能礦山系統實現全鏈條數字化貫通： • 在生產計劃端，無人駕駛企業較少與智能礦山整體框架融合。例如，卡車調度系統尚未與智能 礦山的任務分派環節有效連接。在運營端，無人駕駛企業與主機廠的產業鏈合作模式在多樣性 現狀下尚未形成高效的協同。無人駕駛設備的開發和運營標準化仍在探索之中，無人駕駛企業 與工程運營企業的產業鏈分工合作模式也尚未明確。 ◆ 智能礦山系統下生產對象和生產工具的技術發展缺少生產過程企業深度參與： • 數字孿生和透明地質保障等生產對象技術以及無人駕駛和遠程控制等生產工具技術正在快速發 展，但礦山產業鏈中重要的一環——工程運營承包企業的數字化水平尚未達到較高水平。工程 企業對于無人駕駛技術的未來交付車輛或技術不夠熟悉，限制了生產對象與生產工具的有效銜 接，難以實現數字化生產作業全鏈條的貫通。 ◆ 短期內無人駕駛運營的成本仍然大幅高于有人運營： • 目前無人化工程運營受限于自身技術效率和投入運營的規模經濟不足，成本遠高于有人工程運 營。只有實現整體礦坑無人化獲得噸煤安全費用降低的彌補，才能快速實現商業化落地的經濟 可行性。此外，還應關注無人礦卡以外的其他相關設備的無人化，加速礦山整體無人化方案的 實施和落地。

無人駕駛技術模塊化運營商業模式

以上三方面問題并非單一企業能夠解決。礦山無人化工程運營是一個基于礦山場景的綜合問題， 涉及企業較多，在傳統技術框架下已經形成了一定的產業鏈分工模式。基于數字化背景下的產 業鏈重組需要通過產業平臺來逐步推動。中國產業發展促進會成立的礦山無人化運營產業服務 平臺就是圍繞這一目標，引導各方思想行動，爭取逐步化解以上問題。 ◆ 首先，在典型示范礦山項目上將智能礦山頂層設計與無人駕駛系統進行融合。項目啟動之初即 以實現礦山業務鏈全流程數字化為目標，整合智能礦山的綜合管理平臺、無人駕駛的云控制平 臺、5G通信技術以及超融合數據中心等，形成統一的配置體系。這一整合旨在減少各系統間的 重復配置成本，并確保礦山環境、安全監測、管理數據與無人駕駛業務數據及其他相關信息的 數據貫通。特別是對于道路平整、粉塵處理設備的統一調度管理，可有效降低無人駕駛的環境 復雜度以及感知難度。

其次，生產計劃數據、任務分派數據和運力調度數據實現全鏈條貫通。礦山無人駕駛與社會場 景無人駕駛主要區別在于礦山無人駕駛未能解決運輸對象即“客人”的來源和去向問題，這些 都需要依靠生產計劃管理系統來定義。只有以生產計劃為起點，從工程管理企業現有的人員車 輛管理、物料管理、運距管理、成本管理等系統出發，構建數字化的工程管理數據平臺，推進 工程運營的成本管理實現精細化計量，從根本上運籌優化現場車輛的配置和物料等候，才能最 大限度提高無人化工程運營的全鏈條數字化成本優勢，從而為未來執行柔性生產管理奠定數字 化基礎。 ◆ 最后，通過中國產業促進會、中國礦業大學等機構推動政府部門出臺相關政策，包括基于礦山 無人化工程場景下的行業發展指引以及安全操作規程、無人化礦山安全監管辦法以及無人駕駛 行業標準等一系列政策法規，逐步建立礦山無人化工程場景合法化的制度體系，從根本上為無 人化運營提供制度保障，并逐步推動礦山安全費用對于無人化運營的政策補貼扶持。

3.一體化協同管理智慧中臺趨勢

綜合管控平臺現有問題

智能礦山建設標準要求大部分礦山企業配備綜合管控平臺系統。綜合管控平臺系統作為礦山各 個子系統集成中心和數據融合管理中心，與5G、超融合數據中心等系統共同成為智能礦山系統 的基礎設施和公共平臺。從礦山實際應用的情況看，綜合管控平臺等同類系統仍需要解決業務 與職能管理一體化缺失、多源數據未以時空數據為基礎以及數字化一體化融合不完善等問題。

平臺建設未能基于業務管理及職能管理的一體化、精細化流程優化： • 智能化系統的建設本質上是要提高礦山精益管理以及柔性生產水平，礦山從設計到開采等各個 環節的流程優化和一體化設計是智能化綜合管控的根源和基礎。然而，目前大多數系統僅停留 在數據信息集成階段，通過中控大屏提供監測數據以輔助人為管理。在部署這些系統之前，礦 山企業往往沒有對現有的業務管理和職能管理進行流程梳理和優化，更未能充分考慮數字化帶 來的新方法和工具以及對管理職能的重塑。 ◆ 目前的多源數據融合未能以時空數據為平臺基礎： • 時空數據作為礦山工程的生產對象以及作業環境，是各類業務數據和管理數據的重要基礎。缺 少時空維度將導致生產和業務數據缺少足夠的信息支撐，來進行實時管理和可視化管理，限制 智能化決策的迭代。因此，融合時空數據，尤其是三維地質模型等關鍵生產數據，已成為新疆 等地區智能化礦山建設文件明確的關鍵技術需求。但從現實情況來看，不同廠商之間對此尚有 藩籬，由于軟件企業銷售模式的限制，很難輕易將數據交給其他企業進行融合乃至互動。

從采礦設計到工程進度計劃鏈條尚未實現數字化和一體化融合： • 傳統的采礦設計主要是基于CAD等工具的二維設計，目前已逐步向三維設計軟件過渡，三維地 質建模、儲量計算和礦體估值技術都取得了較大的進步。然而，在三維采礦設計完成后，三維 模型并未能有效傳遞至其他業務環節，導致生產計劃和進度安排未能與塊體模型建立數字化的 聯系。與建筑行業通過BIM技術實現的協同管理相比，礦山行業尚未應用類似的一體化管理平 臺，業務流程之間依然依賴于圖紙交換而非模型數據交換，主要在于礦山行業缺少能夠實現模 型數據交互的協同管理平臺。

礦山綜合管控平臺向協同管理方向發展

◆ 綜合管控平臺是整個智能礦山的核心系統，也將隨著礦山智能化進程不斷迭代和演進。基于目 前各類相關技術的發展，綜合管控平臺將進一步向協同管理平臺的方向發展。 ◆ 首先，融合三維地質建模的礦山數字孿生技術是礦山各類系統的基礎，基于時空數據的多源數 據融合中臺為礦山業務管理和職能管理提供多維度的數據可行性。中國礦業大學推動的數字空 間底座平臺，為低成本、高效率的數字孿生提供了基礎，促進礦山各類數據的融合，將極大增 強其他系統的數據功能維度和可視化管理便捷性。

其次，隨著數字化技術的發展，礦山的業務管理和職能管理存在較大的優化空間。高效率的測 量和建模可提高生產計劃的更新頻率，相關的安全管理、風險預警管理從相對業務后端逐步與 生產管理實現同步，使得風險預警提示和安全管理措施在動態進展的綜合管控平臺上實時可見。 以往基于各個專業知識和管理要求建立的職能部門，存在一崗多能、綜合管理等方面優化的空 間。智能化、無人化礦山的建設，將通過技術驅動管理職能逐步匹配適應智能化、無人化。

最后，從三維礦山設計到生產計劃、工程進度計劃，基于三維地質模型的數字孿生平臺可實現 作業空間運籌優化，通過礦體的模型對象數字化實現采礦設計、計劃編制、任務分配一體化建 模管理。基于三維數字孿生模型的一體化管理，是礦山精細化、柔性化生產管理的成熟狀態， 也是智能礦山建設過程中智能化決策的基礎。從一體化的管理到無人駕駛等一體化的作業執行， 全鏈條數字化將使礦山生產實現前所未有的效率提升。相較于傳統管理系統，整個數字化系統 的優勢在于克服傳統管理模式下人才水平、專業能力的客觀限制，將專家經驗模型化、參數化， 進而推動協同管理下的智能調度、柔性生產。 ◆ 為實現以上發展方向，需要基于數字空間底座等工業互聯網平臺進一步整合各類業務系統，融 合精益管理理念，對業務流程進行數字化再造。因此，以中國礦業大學為依托建立智慧礦業創 新集群以及礦山無人運營服務平臺將提高整個生態的協同進化，將最大限度提高規模經濟效應， 降低各類礦山應用成本，并奠定大數據驅動的效率提升基礎。