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智慧礦山系統(tǒng)不僅“裝得上”更要“用得好”

來(lái)源：科技日?qǐng)?bào) 時(shí)間：2026-07-06 09:41

　　近年來(lái)，隨著礦業(yè)行業(yè)加快培育新質(zhì)生產(chǎn)力、推進(jìn)數(shù)字化綠色化協(xié)同轉(zhuǎn)型，傳統(tǒng)礦山正在告別“憑經(jīng)驗(yàn)設(shè)計(jì)、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發(fā)賽道常州站復(fù)選路演上，多家央企國(guó)企紛紛展示智慧礦山系統(tǒng)、設(shè)備。

　　從露天開采方案智能優(yōu)化到磨礦工序數(shù)字孿生管控，多種智慧礦山技術(shù)成果為產(chǎn)業(yè)提質(zhì)增效開辟了全新路徑。但多位業(yè)內(nèi)專家直言，這些技術(shù)成果要在礦山生產(chǎn)一線真正“扎下根”，仍需跨過(guò)多重關(guān)卡。

　　開采方案設(shè)計(jì)“有智慧”

　　礦山開采方案設(shè)計(jì)是資源開發(fā)利用的第一步，而一次設(shè)計(jì)的服務(wù)年限短則5年、長(zhǎng)可達(dá)30年以上。在漫長(zhǎng)周期內(nèi)，采礦設(shè)備迭代、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)更新、產(chǎn)業(yè)政策調(diào)整、環(huán)保要求升級(jí)等變數(shù)層出不窮，礦山開采方案必須動(dòng)態(tài)調(diào)整，才能持續(xù)保障開采質(zhì)量與綜合效益。

　　這對(duì)礦山開采方案的前瞻性提出了很高要求?！叭绻荒軐?shí)現(xiàn)前瞻、精準(zhǔn)有序的設(shè)計(jì)規(guī)劃，不僅會(huì)降低開采效益，還會(huì)給后續(xù)的生態(tài)恢復(fù)等環(huán)節(jié)帶來(lái)問(wèn)題。”本溪鋼鐵（集團(tuán)）礦業(yè)有限責(zé)任公司首席工程師范立軍說(shuō)。

　　然而，在傳統(tǒng)設(shè)計(jì)模式下，一套完整的礦山開采方案往往需要10—30人的專業(yè)團(tuán)隊(duì)才能完成，不少礦山難以配齊這樣的技術(shù)力量。同時(shí)，部分通用CAD（計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)）軟件在礦山領(lǐng)域的專業(yè)化程度不足，難以適配國(guó)內(nèi)礦山的復(fù)雜工況?！按罅繜╇s的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、圖紙繪制工作都依賴人工完成，技術(shù)人員的精力大量消耗在基礎(chǔ)事務(wù)上，反而難以聚焦方案本身的論證與優(yōu)化?！狈读④娬f(shuō)。

　　為解決礦山開采方案設(shè)計(jì)難題，本溪鋼鐵（集團(tuán)）礦業(yè)有限責(zé)任公司聯(lián)合東北大學(xué)等單位，開發(fā)了露天礦開采方案整體模擬軟件系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了地質(zhì)、市場(chǎng)、設(shè)備、技術(shù)經(jīng)濟(jì)參數(shù)動(dòng)態(tài)變化下的開采方案動(dòng)態(tài)優(yōu)化。

　　記者看到，在系統(tǒng)操作頁(yè)面，工作人員只需輸入產(chǎn)量要求、礦山品位、邊坡角度等基礎(chǔ)參數(shù)，軟件即可自動(dòng)生成多套可選的礦山設(shè)計(jì)方案，還可按需生成分期開采方案，直接指導(dǎo)開拓運(yùn)輸系統(tǒng)、工業(yè)場(chǎng)地等工程的規(guī)劃布置。

　　“過(guò)去我們大量時(shí)間都耗在做表格、畫圖紙上，現(xiàn)在相當(dāng)于把基礎(chǔ)重復(fù)工作交給了系統(tǒng)。”范立軍打了個(gè)比方，“這就像房屋裝修，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優(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(yīng)用于本溪鋼鐵（集團(tuán)）礦業(yè)有限責(zé)任公司南芬露天鐵礦等礦山?！跋到y(tǒng)的應(yīng)用給礦山帶來(lái)了可觀的經(jīng)濟(jì)效益。僅是優(yōu)化運(yùn)輸系統(tǒng)、降低平均運(yùn)距一項(xiàng)，就為我們節(jié)約了8321萬(wàn)元?！狈读④娬f(shuō)，“通過(guò)開采工藝優(yōu)化，礦山鐵路運(yùn)輸升級(jí)為公路運(yùn)輸，僅在歪頭山鐵礦就省掉鐵路路基輔助剝巖量431萬(wàn)噸，已帶來(lái)經(jīng)濟(jì)效益1365萬(wàn)元?！?/p>

　　磨礦不再“兩眼一抹黑”

　　礦石被開采出來(lái)后，還要經(jīng)過(guò)破碎、磨礦、浮選等工序。然而，在選礦生產(chǎn)過(guò)程中，磨礦的關(guān)鍵工藝參數(shù)調(diào)節(jié)長(zhǎng)期依賴人工經(jīng)驗(yàn)，比如給礦量和補(bǔ)加水的調(diào)節(jié)往往要靠熟練操作工的經(jīng)驗(yàn)，缺少精準(zhǔn)的量化依據(jù)和科學(xué)的數(shù)據(jù)支撐。

　　“磨礦位于選礦工序上游，也是整個(gè)選礦流程中耗能最高的環(huán)節(jié)。磨礦產(chǎn)品粒度、濃度直接決定下游礦產(chǎn)資源的回收效率與綜合利用水平?！钡V冶科技集團(tuán)有限公司自動(dòng)化所工程師張康輝說(shuō)，為破解傳統(tǒng)磨礦“憑經(jīng)驗(yàn)、摸黑干”的行業(yè)難題，實(shí)現(xiàn)提質(zhì)降耗，他和團(tuán)隊(duì)研發(fā)出“DeepGrind-M3：圖像與工藝數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的磨礦多模態(tài)智能融合決策平臺(tái)”，推動(dòng)磨礦從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型。

　　磨礦智能決策的核心痛點(diǎn)，是磨機(jī)在工作時(shí)操作人員無(wú)法了解內(nèi)部狀態(tài)，無(wú)法掌握關(guān)鍵工藝參數(shù)。為解決這一問(wèn)題，團(tuán)隊(duì)在進(jìn)料端部署2D和3D相機(jī)，構(gòu)建基于提示學(xué)習(xí)的自動(dòng)標(biāo)注等系統(tǒng)?！跋到y(tǒng)可快速識(shí)別礦石輪廓、物料分布狀態(tài)等信息，相當(dāng)于給磨礦生產(chǎn)線裝上了一雙‘智能眼睛’。”張康輝說(shuō)，此后，識(shí)別出的礦石分布等特征，與現(xiàn)場(chǎng)采集的溫度、壓力、流量等多源傳感數(shù)據(jù)一同接入數(shù)字孿生模型，用于精準(zhǔn)推演磨機(jī)內(nèi)部的實(shí)時(shí)工況，讓磨機(jī)循環(huán)負(fù)荷、運(yùn)行效率等過(guò)去無(wú)法直接測(cè)量的核心參數(shù)可測(cè)可控。

　　打開磨機(jī)的“黑匣子”只是第一步。張康輝告訴記者，結(jié)合進(jìn)料端的圖像、視頻，以及數(shù)字孿生模型輸出的診斷信息、工藝礦物學(xué)和流程考察報(bào)告文本信息，決策平臺(tái)通過(guò)多模態(tài)大模型進(jìn)一步融會(huì)貫通，整合多源信息，持續(xù)輸出磨礦調(diào)整策略，讓平臺(tái)真正成為指導(dǎo)磨礦的“智慧大腦”。

　　目前，該平臺(tái)已在江西、甘肅等多個(gè)礦山應(yīng)用。落地應(yīng)用后的數(shù)據(jù)顯示，該平臺(tái)讓磨礦過(guò)程穩(wěn)定性提升10%以上，單位產(chǎn)品能耗降低3%以上，產(chǎn)品粒度合格率穩(wěn)定保持在90%以上，實(shí)現(xiàn)了提質(zhì)、降耗、穩(wěn)質(zhì)的多重效益。

　　場(chǎng)景化落地要邁“三道坎”

　　先進(jìn)技術(shù)固然提升了礦山效益，但要想大規(guī)模推廣開來(lái)，還需邁過(guò)“三道坎”。

　　首先是場(chǎng)景差異化帶來(lái)的適配難題。不同礦山的礦石品位、設(shè)備配置、工藝流程、生產(chǎn)指標(biāo)千差萬(wàn)別，這就要求智能控制系統(tǒng)必須具備較強(qiáng)泛化能力，才能適配各類生產(chǎn)場(chǎng)景?！岸以谡鎸?shí)生產(chǎn)場(chǎng)景中，留給智能系統(tǒng)調(diào)試優(yōu)化的窗口期非常有限，我們必須快速完成參數(shù)適配與持續(xù)迭代，才能保障正常生產(chǎn)節(jié)奏不被打亂?！睆埧递x說(shuō)。

　　其次是選廠信息化程度不高造成的數(shù)據(jù)質(zhì)量短板。智能模型的訓(xùn)練與決策高度依賴精準(zhǔn)的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)，但目前不少礦山的檢測(cè)裝置配置并不完善。張康輝坦言：“有的磨礦車間沒(méi)有配備粒度檢測(cè)裝置，有的車間雖有濃度檢測(cè)設(shè)備但數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度欠佳。這些傳感器的數(shù)據(jù)質(zhì)量會(huì)直接影響模型訓(xùn)練效率，也會(huì)制約后續(xù)磨礦調(diào)控方案的穩(wěn)定性。”

　　在他看來(lái)，礦山需進(jìn)一步完善數(shù)字化基礎(chǔ)建設(shè)，做好儀器儀表的定期校準(zhǔn)與運(yùn)維保障，切實(shí)提升各類傳感設(shè)備使用率與數(shù)據(jù)可靠性，為智能系統(tǒng)筑牢數(shù)據(jù)根基。

　　最后，一線操作人員的接受度與信任度，也是決定落地成效的關(guān)鍵。AI技術(shù)最終要服務(wù)于生產(chǎn)實(shí)際，系統(tǒng)好不好用、能不能推廣，不僅取決于現(xiàn)場(chǎng)工藝流程、設(shè)備、檢測(cè)儀器的穩(wěn)定性與可靠性，還需要經(jīng)驗(yàn)豐富的操作人員的大力支持與協(xié)同配合，尤其是遇到異常工況、偶發(fā)突發(fā)事件時(shí)。

　　因此，智慧礦山系統(tǒng)要真正從“裝得上”走向“用得好”，不能只停留在技術(shù)功能的升級(jí)?！拔磥?lái)，我們需持續(xù)提升系統(tǒng)的安全性、穩(wěn)定性與長(zhǎng)期可靠性，在真實(shí)生產(chǎn)場(chǎng)景中反復(fù)驗(yàn)證、迭代優(yōu)化，用穩(wěn)定的實(shí)效贏得一線認(rèn)可，走通場(chǎng)景化落地的‘最后一公里’?！睆埧递x說(shuō)。（吳葉凡）

責(zé)任編輯：許艷