铁矿矿业中智能机器人应用与作业效率提升分析

摘要：铁矿矿业作为国民经济重要基础产业，传统作业模式面临效率低、安全风险高、人力成本大等问题。智能机器人技术的引入为解决这些问题提供了新思路。本文聚焦铁矿矿业中智能机器人的应用场景，分析其在开采、运输、设备维护等环节的技术特点，探讨作业精度提升、安全风险降低、人力成本优化等效率提升机制。结合智能巡检机器人自主充电等实例，验证其对生产连续性与资源配置的改善作用。研究表明，智能机器人可显著提升铁矿作业效率，为行业智能化转型提供参考，同时指出技术适配性等挑战及未来发展方向。

关键词：铁矿矿业；智能机器人；作业效率

引言

随着机器人、无人机、无人卡车以及无人火车等科技的发展，即使是世界上最为典型的劳动密集型产业———矿业，也受益其中。铁矿作为矿业核心品类，其生产流程长期受限于人工巡检的低效率、设备故障的难预判等问题，生产连续性与安全性面临挑战。智能机器人凭借多传感器融合与智能算法优势，逐步渗透至铁矿开采、运输、监测等环节，成为破解传统模式瓶颈的关键。探究这类技术在铁矿领域的应用路径及其对作业效率的提升作用，对推动矿业智能化转型具有重要现实意义。

一、智能机器人在铁矿矿业的典型应用场景

（一）开采与掘进机器人

开采与掘进机器人是铁矿井下与露天作业的关键智能化装备，其设计充分适配高粉尘、高湿度、空间受限的复杂矿场环境。这类机器人搭载激光雷达与视觉导航模块，可自主完成巷道轮廓扫描与掘进路径规划，规避传统人工掘进中因视线受阻导致的偏差问题。在井下开采场景中，智能掘进机器人整合液压破碎与装运功能，借助振动传感器实时感知岩体硬度，动态调整掘进参数，既能保证作业面平整度，又能避免设备过载。露天矿作业中，无人爆破机器人通过高精度定位系统校准钻孔位置，配合红外热成像检测炸药装填密度，降低人工操作的安全风险。

（二）运输系统智能机器人

运输系统智能机器人是铁矿物料流转的核心支撑，涵盖皮带输送线巡检机器人与无人矿车两大类型。皮带巡检机器人沿专用轨道移动，搭载双光云台摄像机与多类传感器，对皮带运行状态实施全方位监测。其整合 Canny 边缘检测算法与红外测温技术检测算法与红外测温技术，精准识别跑偏、撕裂等异常，同步将数据传输至管控平台，实现故障的即时预警。无人矿车则依托卫星定位与环境感知模块，在露天矿与井下巷道完成自主装卸与转运作业。车辆通过车联网实现路径动态优化，规避障碍物并保持合理车距，确保运输链路的连续高效。

（三）设备维护与检修机器人

设备维护与检修机器人专为铁矿大型设备的日常保养与故障修复设计，可深入磨机、破碎机等设备内部或高危区域作业。其搭载多自由度机械臂与高清视觉识别装置，精准定位螺栓松动、部件磨损等问题，配合扭矩传感器完成标准化紧固操作，规避人工检修时因力度不均导致的二次损伤。这类机器人整合振动分析与声波检测技术，提前捕捉轴承异响、齿轮啮合异常等潜在故障，生成可视化检修方案。针对高粉尘环境，其外壳采用 IP67 防护设计，内部电路配备防尘过滤系统，确保在恶劣条件下持续运行。

二、智能机器人对铁矿作业效率的提升机制

（一）作业精度与稳定性提升

作业精度与稳定性提升是智能机器人重塑铁矿作业模式的核心体现。机器人搭载的高精度传感器与智能算法，将人工目测的厘米级误差压缩至毫米级，如皮带巡检机器人定位精度达 ±0.5cm，确保设备状态监测数据的可靠性。依托预设程序与实时环境感知，机器人可保持恒定作业节奏，避免人工操作中因疲劳或经验差异导致的效率波动。自主充电与故障自诊断功能使其实现 24 小时连续运行，突破传统作业的时间限制。以爆破作业为例，智能机器人的参数控制偏差小于 1%，爆破效果一致性显著提升；运输环节中，无人矿车的路径偏差控制在 3cm 内，物料转运效率稳定在设计峰值的 95% 以上，为全流程生产的均衡高效提供坚实基础。

（二）安全风险降低与停机时间减少

机器人搭载的有害气体检测装置，在爆破作业后通过将机器人移动至穿脉作业区，有害气体检测装置可实时监测井下空气质量，并通过机器人 Wi-Fi网络将数据回传至地表。实现作业人员减少等待时间，在保证人员作业环境安全的前提下，提高生产时间。以每天节省 0.5 h 计算，全年将增加生产时间约 182 h。设备故障的提前预警同样显著减少停机损失，例如皮带巡检机器人凭借红外与视觉技术，在撕裂、跑偏等故障扩大前发出警报，使抢修响应速度提升数倍。高危场景中机器人替代人工操作，从源头规避人员伤亡风险，间接减少事故导致的生产中断。这种双重优化让铁矿生产的连续性大幅增强，非计划停机时长压缩近四成，为产能稳定释放提供可靠保障。

（三）人力成本优化与资源配置效率

人力成本优化与资源配置效率提升在智能机器人应用中表现显著。智能巡检机器人搭载大容量锂电池，借助间隙时间自动充电维持长时间运行，电量低于阈值时自主返回充电桩补给，全程无需人工干预，单条皮带线巡检人员数量可从传统模式的 3 人减至 1 人，年节约人力成本显著。机器人持续采集的设备状态数据，为资源调配提供精准依据。依据实时监测结果，备件储备可按需调整，避免过度库存或短缺导致的浪费与延误。人力则从重复性巡检中释放，转向设备维护、系统优化等更高价值工作，形成人、机、物的高效协同。

三、结语

智能机器人在铁矿矿业的应用，重塑了传统生产模式，从开采到运输、维护全流程效率显著提升，安全风险大幅降低。其通过精准作业、连续运行及数据驱动优化，实现人力成本节约与资源高效配置。尽管当前面临复杂环境适应性等挑战，但技术迭代将持续突破瓶颈。未来，随着多机器人协同与数字孪生技术融合，铁矿矿业将向更智能、绿色、高效方向演进，为行业高质量发展注入持久动力。

参考文献

[1]刘阳，王彦达，刘亚杰，王再广，王征，杨洋.某铁矿上料系统智能巡检机器人研究与应用[J].现代矿业，2025，41（04）：18-21+26.

[2]王琦，牛孝文，叶围，殷保青，杨梁宇，李澍，黄明杰，潘猛，陈振，刘娟，高凯.安徽某铁矿选矿厂智能板式清扫机器人的应用研究[J].现代矿业，2024，40（12）：254-257.

[3]张宝金，许瑞斋，刘莹莹，迟强，张洪昌.机器人在复杂条件铁矿无线通信网络构建中的应用[J].矿业装备，2024，（10）：131-133.