智能化技术在采矿工程中的应用与挑战

引言

随着科技的飞速发展，智能化技术逐渐成为推动各行业变革的重要力量，采矿工程也不例外。智能化技术的应用为采矿工程带来了新的发展机遇与变革，在提升生产效率、保障安全生产等方面发挥着重要作用，在实际应用过程中，也面临着诸多挑战。本文将对智能化技术在采矿工程中的应用与挑战进行详细探讨。

一、智能化技术在采矿工程中的应用

（一）自动化开采技术

自动化采掘设备是自动化开采技术的核心载体。以自动化掘进机为例，其搭载了先进的导航定位系统与自动截割控制系统，能够根据预设的巷道设计参数，自动规划掘进路径，精准控制截割头的运动轨迹，实现巷道的高效掘进。采煤机则通过传感器实时感知煤层厚度、硬度等参数变化，自动调整采高与牵引速度，保障煤炭开采的连续性与高效性。

自动化开采系统由地面控制中心、井下自动化设备及通信网络构成。地面控制人员通过远程操控平台，可对井下设备进行实时监控与远程操作，实现设备的启停、参数调整等功能[1]。同时，设备内置的自动定位系统结合高精度的地理信息数据，能够准确确定设备位置，保障开采作业的精准度

（二）智能监测监控技术

传感器技术在采矿工程监测中发挥着关键作用。温湿度传感器、瓦斯传感器、粉尘浓度传感器等实时采集矿内环境参数，设备振动传感器、电流传感器等监测设备运行状态。智能监测监控系统具备强大的数据处理与分析能力。通过大数据算法对采集的数据进行深度挖掘，能够及时发现环境参数异常与设备潜在故障，并发出预警信号。在金属矿山中，某铜矿利用智能监测监控系统，成功提前发现巷道顶板变形隐患，避免了事故的发生，保障了矿工生命安全与矿山生产安全。

（三）无人运输技术

无人驾驶矿用卡车采用激光雷达、摄像头等多种传感器构建环境感知系统，结合高精度地图与导航算法，实现自主导航与自动避障[2]。在露天矿场，这些卡车能够按照规划路线自动行驶、装卸物料，无需人工驾驶，大大提高了运输效率与安全性。

轨道式无人运输系统在井下运输中优势显著。有轨电车通过自动化控制系统实现精准调度，带式输送机采用智能调速技术，根据输送物料量自动调整运行速度，降低能耗。

二、智能化技术在采矿工程应用中面临的挑战

（一）技术层面挑战

采矿作业环境复杂，高温、高湿、粉尘、震动等恶劣条件对智能化设备的稳定性与可靠性提出了严峻考验。设备在运行过程中，易出现传感器失灵、通信故障等问题，影响系统正常运行。

不同厂家生产的智能化系统在通信协议、数据格式等方面存在差异，导致系统间兼容性差。各系统难以实现无缝对接与协同工作，形成 “信息孤岛”，限制了智能化技术整体效能的发挥。

智能化技术研发需要大量资金、人力与时间投入。目前，我国在部分核心技术领域仍依赖进口，如高端传感器芯片、高精度导航定位模块等，这不仅增加了技术应用成本，也制约了行业自主创新能力的提升。

（二）安全层面挑战

智能化系统高度依赖网络通信，面临着黑客攻击、数据泄露等网络安全风险。一旦系统遭受攻击，可能导致设备失控、生产数据丢失，引发严重的安全事故与经济损失。

无人化、自动化作业模式改变了传统的采矿作业方式，现有的安全保障体系难以完全适应。在事故应急处理方面，由于缺乏人工干预，故障排查与修复难度增大，可能延误事故处理时机。

设备故障诊断与预警技术仍存在一定局限性，部分故障难以提前准确预测。例如，一些隐性故障在初期难以通过传感器数据察觉，当故障显现时，可能已对设备造成严重损坏，甚至引发安全事故。

（三）成本层面挑战

智能化设备的采购价格高昂，从自动化采掘设备到智能监测监控系统，单台设备或单个系统的采购成本可达数百万甚至上千万元，这对企业的资金实力是巨大考验。

智能化设备的后期维护与升级成本同样居高不下。企业需要培养或聘请专业技术人员负责设备维护，设备零部件更换、软件系统升级等也需要持续投入资金。据统计，智能化设备的年维护成本约占设备采购成本的 10%-15% 。

智能化技术改造项目投资回报周期较长，一般需要 5-8 年甚至更长时间。在投资回报期内，企业面临较大的资金压力，这使得部分企业对智能化改造持谨慎态度，影响了智能化技术的推广应用。

三、应对智能化技术应用挑战的建议

（一）加强技术研发与创新

政府与企业应加大对智能化技术研发的资金投入，设立专项科研基金，鼓励科研机构与企业开展联合攻关[3]。重点突破核心技术瓶颈，提高我国在高端传感器、智能控制算法等领域的自主研发能力。

建立产学研用协同创新机制，促进高校、科研机构与企业之间的深度合作。推动科研成果转化，加速新技术、新产品在采矿工程中的应用，提高行业整体技术水平。

积极开展国际技术交流与合作，引进国外先进的智能化技术与管理经验。同时，加强知识产权保护，鼓励企业进行技术创新，提升我国采矿工程智能化技术的国际竞争力。

（二）强化安全保障措施

构建完善的智能化系统网络安全防护体系，采用防火墙、入侵检测系统、数据加密等技术手段，保障系统数据安全与运行稳定。定期开展网络安全漏洞检测与修复工作，防范网络攻击风险。

制定无人化、自动化作业安全标准与应急处理预案，明确各环节安全操作规范与应急处置流程。加强应急演练，提高企业应对突发事件的能力，确保在事故发生时能够迅速、有效地进行处理。

加大对设备故障诊断与预警技术的研发投入，结合大数据、人工智能等技术，提高故障预测的准确性与及时性。建立设备健康管理系统，实现设备运行状态的实时监测与智能诊断。

（三）优化成本控制策略

政府应出台相关扶持政策，如税收优惠、财政补贴等，降低企业智能化改造成本。设立专项扶持资金，对智能化改造项目给予资金支持，减轻企业资金压力。

企业可通过规模化采购、与供应商建立长期合作关系等方式降低设备采购成本。加大自主研发力度，减少对进口设备与技术的依赖，降低技术引进成本。

积极探索新的商业模式，如设备租赁、服务外包等。通过设备租赁，企业无需一次性投入大量资金购买设备；服务外包则可将设备维护、系统升级等工作委托给专业机构，降低企业运营成本。

结论

智能化技术在采矿工程中的应用已成为行业发展的必然趋势，虽然在应用过程中面临着技术、安全、成本、管理等多方面的挑战，但随着技术的不断进步、政策的支持以及企业管理水平的提升，这些挑战将逐步得到解决。未来，通过持续创新与实践，智能化技术将为采矿工程带来更高的生产效率、更安全的作业环境和更可持续的发展模式，推动采矿行业迈向智能化、绿色化的新阶段。

参考文献：

[1] 张伟明，李静怡.基于5G技术的智能矿山远程控制系统研究[J].矿业研究与开发，2023， 43（5）： 112-118.

[2] 陈志强，王立新.人工智能在矿山灾害预警中的应用现状与挑战[J].煤炭科学技术， 2022， 50（10）： 45-50.

[3] 刘芳，吴晓华.无人驾驶矿车在露天矿山的应用实践与优化[J].金属矿山， 2023， 52（3）： 89-94.