铁矿采矿工艺和设备升级改进的生产管理优化研究

1 铁矿采矿工艺与设备升级的现状分析

我国铁矿智能化采矿工艺的推进正面临多重技术瓶颈的制约。在设备智能化升级层面，传统采矿装备的嵌入式控制系统普遍存在算法迭代滞后问题，难以适应复杂矿体的动态变化特征。以矿石破碎工序为例，现有圆锥破碎机的压力传感器采样频率与岩石硬度实时检测系统存在毫秒级响应差异，导致破碎腔料层厚度控制精度不足，直接影响后续磨矿工序的能耗效率。

数据处理能力的结构性缺陷是制约智能化发展的另一关键因素。矿山现场部署的各类传感器虽能产生海量工况数据，但多源异构数据的标准化处理仍面临技术障碍。当前数据采集系统普遍存在协议不兼容问题，振动、温度、压力等关键参数的时间序列数据难以实现毫秒级同步，导致设备健康状态评估存在系统性偏差。

突破现有技术瓶颈需要构建多维度协同的创新体系。在设备智能化改造方面，应着重开发具备自适应调节能力的液压控制系统，通过嵌入岩石力学特性识别算法，实现破碎机排矿口间隙与矿石抗压强度的动态匹配。针对数据融合难题，建议采用工业物联网时间敏感网络（TSN）架构重构通信基础设施，同步部署具备边缘计算能力的智能网关设备，确保振动频谱分析与设备能效评估的实时性。

在系统集成层面，应着力打通生产管理系统与工艺控制系统的数据壁垒。通过开发基于OPC UA统一架构的中间件平台，实现DCS控制系统与MES生产执行系统的双向数据流动。这种集成化解决方案可使采矿设备的关键性能指标（如圆锥破碎机功率消耗、振动输送机运载效率）实时反馈至生产调度中心，为矿石流均衡化控制提供数据支撑。值得注意的是，技术突破必须与安全管理需求深度融合，例如在智能钻机自主导航系统中集成三维地质雷达，实时探测前方岩体裂隙发育情况，构建起工艺优化与风险防控的协同机制。

2 生产管理系统的动态优化策略

2.1 基于数字孪生的生产调度决策体系构建

在铁矿开采系统动态优化进程中，数字孪生技术的引入为生产调度决策提供了虚实交互的创新方法论。该体系通过建立物理空间与信息空间的实时映射关系，将地质勘探数据、设备运行参数与生产计划要素进行多维耦合，形成具有时空连续性的决策支持框架。核心架构包含三维地质模型动态更新模块、设备集群数字镜像系统以及生产流程仿真引擎，这三者的协同运作突破了传统调度系统滞后响应的固有局限。

生产调度数字孪生体的构建始于矿山物理实体全要素的数据同步。通过在旋回破碎机、胶带输送机等关键设备部署具备边缘计算能力的智能传感终端，实时采集振动频谱、温度梯度及能耗数据，并经由时间敏感网络传输至中央处理平台。值得注意的是，地质雷达扫描系统以分钟级频率更新矿体三维模型，将矿石品位分布与裂隙发育状态转化为可计算的数字高程参数。这种多源异构数据的标准化融合，使得破碎站处理能力、矿石运输路径与选厂处理负荷之间建立起动态平衡关系。

在模型构建层面，采用改进型离散事件仿真技术对生产系统进行数字化重构。通过导入历史生产数据与设备性能曲线，系统可自主生成包含设备故障概率、矿石硬度波动等 12 类随机变量的仿真场景库。某矿山企业应用案例显示，该模型成功复现了运输卡车排队拥堵与破碎机空转损耗间的非线性关联，据此优化的卡车调度方案使设备待机时间降低显著。更关键的是，数字孪生系统通过机器学习算法不断修正矿石流预测模型，使生产计划调整周期从传统 24 小时缩短至实时响应。

动态优化算法的嵌入使调度决策具备自进化能力。基于深度强化学习的多目标优化模块，将设备能耗、矿石回收率与安全风险指标转化为多维奖励函数，通过数万次虚拟迭代寻找最优调度策略。在矿体品位突变工况下，系统可同步调整电动铲斗容积参数与破碎机排矿口尺寸，实现矿石处理量与选厂处理能力的精准匹配。这种弹性调度机制在某露天矿场的应用中，使选矿系统负荷波动幅度降低超过 60% ，显著提升全流程运行稳定性。

2.2 设备全生命周期管理的智能运维模式

在铁矿生产系统智能化转型进程中，设备全生命周期管理的智能运维模式突破了传统维护策略的时空局限。该模式以设备健康状态感知网络为基础架构，通过部署高精度振动传感器、红外热成像仪及油液光谱分析装置，构建起覆盖设备设计、采购、运行直至报废的全流程数据采集体系。特别在关键机组如高压辊磨机上，采用多物理场耦合监测技术，实时捕捉辊面应力分布、轴承温升梯度等 12 类特征参数，为设备性能退化分析提供多维数据支撑。这种监测密度的提升使得衬板磨损预测精度较传统方法提高显著，成功将计划外停机率控制在行业先进水平。

智能诊断算法的创新应用是提升运维效能的核心驱动力。基于改进型卷积神经网络开发的故障识别模型，能够从海量工况数据中提取设备异常状态的深层特征。例如，在球磨机齿轮箱监测中，该模型通过分析振动信号的时频域特征，成功识别出传统频谱分析难以发现的早期点蚀故障。更值得注意的是，诊断系统与备件库存管理模块实现智能联动，当检测到破碎机主轴轴承剩余寿命阈值时，自动触发采购订单并优化物流配送路径，确保维护作业的时空精准性。

动态维护策略的制定依托于设备性能衰减规律的量化分析。通过建立包含运行时长、负载强度、环境腐蚀等 7 个维度的设备健康指数模型，系统能够自动生成个性化的维护计划。某矿山实践表明，该模型通过分析圆锥破碎机衬板磨损速率与矿石硬度的非线性关系，动态调整衬板更换周期，使材料损耗成本降低明显。同时，维护策略与生产调度系统深度协同，在设备预防性维护窗口期自动调整矿石分流方案，确保全系统产能波动幅度控制在 5% 以内。

知识管理系统的构建实现了运维经验的数字化传承。采用本体论方法对历史维修记录进行结构化处理，形成包含故障模式、处置方案、改进建议等要素的设备知识图谱。当新型高压辊磨机出现辊面裂纹时，系统通过语义匹配快速检索出类似案例的处置方案，并将处理效果反馈至设计部门，形成设备改进的闭环机制。这种知识共享机制使新设备调试周期缩短显著，同时降低重复性故障发生率。

结语

综上所述，本文首先，解析设备全生命周期效能与采矿工艺参数间的耦合机理，建立地质-设备-工艺多要素匹配模型；其次，开发基于实时工况数据的动态调度算法，突破传统生产管理中的响应迟滞瓶颈；最后，形成涵盖技术可行性、经济合理性与安全可靠性的综合评价体系，为矿山企业提供兼顾短期效益与长期发展的转型升级路径。

参考文献

[1] 孔磊,杨宇.铁矿采矿工艺技术探讨.工程管理与技术探讨,2020

[2] 王 震,孔志鹏,苏永昭.新形势下探究铁矿开采中采矿技术.工程学研究与实用,2024

[3] 吕振华.我国铁矿采矿技术“十三五”发展趋势分析.2015,27-30