建设智慧矿山关键技术研究

引言

矿山行业作为国民经济的重要基础产业，为社会发展提供了不可或缺的能源和原材料。然而传统矿山生产方式存在诸多弊端，如生产效率低下、安全事故频发、环境污染严重等。在全球倡导绿色发展、可持续发展的大背景下，矿山行业急需进行转型升级。智慧矿山建设应运而生，它借助现代信息技术，将矿山生产、管理、安全等各个环节进行智能化升级，实现矿山资源的高效开发和利用，降低生产成本，提高安全水平，减少环境影响，对于推动矿山行业的可持续发展具有重要意义。

一、智慧矿山的概念与架构

1.1 智慧矿山的定义与内涵

智慧矿山是指利用物联网、大数据、云计算、人工智能、自动化控制等先进技术，对矿山生产、安全、管理等全流程进行数字化、智能化改造，实现矿山的全面感知、实时互联、智能决策、协同控制和自主学习，从而提高矿山生产效率、保障安全生产、降低运营成本、实现绿色可持续发展的新型矿山发展模式。其内涵包括矿山资源的精准勘探与规划、生产过程的自动化与智能化、设备的智能运维、安全风险的实时监测与预警、管理决策的科学化与智能化以及矿山生态环境的保护与修复等多个方面。

2.2 智慧矿山的整体架构

智慧矿山的整体架构通常包括感知层、网络层、平台层和应用层四个层次。感知层是智慧矿山的基础，主要负责采集矿山生产过程中的各种数据，包括地质信息、设备运行状态、环境参数、人员位置等。网络层负责将感知层采集到的数据进行传输和交换，包括有线网络和无线网络。有线网络通常采用工业以太网，具有传输速度快、稳定性高的特点。网络层还需要具备数据加密、安全认证等功能，确保数据传输的安全性和可靠性。平台层是智慧矿山的核心，主要包括大数据平台、云计算平台和人工智能平台。大数据平台负责对海量的矿山数据进行存储、管理、分析和挖掘，从中提取有价值的信息，为决策提供支持。云计算平台则为智慧矿山提供强大的计算资源和存储资源，实现资源的弹性扩展和高效利用。

二、建设智慧矿山的关键技术

2.1 矿山物联网架构设计

矿山物联网结构分为感知层、传输层、应用层。通过各种传感器、执行器对矿山的设备、环境、人员等信息进行采集和控制，形成感知层；有线与无线结合的传输层能够可靠地传输采集的数据信息；应用层对采集到的数据信息进行加工、处理、挖掘，为矿山生产经营提供决策信息。针对矿山的设备管理，将矿山的设备上安装传感器，采集设备运行信息数据并通过传输层传输至应用层设备管理系统，实现矿山设备运行状态的实时监测和故障预警。

2.2 传感器技术在矿山监测中的应用

传感器技术。以气体传感器为例，用于监测瓦斯、一氧化碳等有害气体浓度，环境温湿度传感器，用于监测矿山的环境温度及湿度，保证矿山的安全生产；振动传感器，用于监测设备的振动，判断是否有故障隐患产生；压力传感器，用于液压系统压力的实时监测，保证设备正常作业。

2.3 矿山大数据的特点与采集方法

矿山大数据呈现数据规模大、数据类型多样、数据价值密度低、数据实时性强等特点。数据采集来源包含矿山生产设备运行产生数据、地质勘探数据、矿山安全监测数据、管理信息系统数据等；数据采集方法包含传感器采集、设备日志采集、数据库采集等。通过在矿山生产各环节安装部署传感器，实时采集设备运行数据、环境数据。通过对设备操作日志的收集，获取设备操作和维保信息。

2.4 大数据分析技术在矿山生产优化中的应用

大数据分析技术对海量数据进行分析，为矿山生产优化分析提供数据支持，通过地质数据对矿产资源分布情况进行精准预测，为采区方案提供优化方案，提升资源回采率。通过对生产设备运行数据的分析，掌握生产加工设备规律特点，做到防患于未然，提前进行设备保养维护，降低故障率，提高生产效率。运用大数据分析技术，对煤矿开采过程的地质数据和生产数据进行综合分析，根据不同区域地质条件和开采难度，调整不同区域的采煤工艺以及采煤设备参数，做到有针对性的开采、高效开采。

2.5 云计算在矿山数据存储与计算中的优势

云存储计算具有计算与存储能力强、资源按需分配与弹性伸缩等特点，在矿山的数据储存方面，云计算平台可以容纳巨量的矿山数据，并具备极高的可靠性和数据冗余备份能力，确保数据的安全。在数据计算方面，云计算平台能对复杂的矿山数据计算任务实现快速处理，如对地质模型建立、生产模拟分析等。矿山企业不用大量投入成本建设自有本地数据中心，只需租用云计算，就能满足企业对矿山数据的存储和计算需求，大大降低矿山企业信息化建设和运维的难度和成本。

2.6 云平台在矿山信息化管理中的应用

许多矿山企业采用云平台搭建信息化管理系统，实现了生产管理、安全管理、物资管理等业务的数字化和智能化。利用云平台的安全管理系统，实现对矿山安全隐患的实时监测和预警，提高了矿山的安全管理水平。通过云平台的物资管理系统，可实现对物资采购、库存、领用等环节的信息化管理，提高物资管理效率，降低库存成本。

三、人工智能技术助力矿山智能化决策与控制

3.1 机器学习在矿山设备故障诊断中的应用

机器学习算法可对矿山设备的历史运行数据和故障数据进行学习和训练，建立设备故障诊断模型。通过实时监测设备的运行参数，将数据输入到故障诊断模型中，实现对设备故障的早期预测和诊断。采用支持向量机算法对矿山通风机的运行数据进行训练，建立通风机故障诊断模型。

3.2 人工智能在矿山开采过程优化中的应用

人工智能技术可对矿山开采过程进行优化，提高开采效率和安全性。利用深度学习算法对矿山地质数据和开采数据进行分析，可自动生成最优的开采方案，并根据实际开采情况实时调整开采参数。在露天矿山开采中，通过人工智能算法对矿山地形、地质条件、设备性能等因素进行综合分析，优化爆破参数和铲装运输路线，实现高效开采。利用人工智能技术实现对开采设备的远程控制和自动化作业，减少人工操作，降低安全风险。

结语

智慧矿山建设是传统矿山转型的必由之路。物联网、大数据等技术融合应用，提升了生产效率与安全性。但复杂环境、技术集成等挑战仍存。未来需加强技术创新、人才培养与管理变革，推动智慧矿山向更智能、安全、绿色方向发展，为矿山行业可持续发展赋能。

参考文献

[1]张望杰,鲁杰,郑嘉璐,等.智慧矿山顶层设计建设及关键技术[J].内蒙古煤炭经济,2022,(04):16-18.

[2]于峰涛.智慧矿山概念及关键技术研究[J].电子世界,2020,(16):194-195.

[3] 王慧芳. 智慧矿山建设架构体系及其关键技术[J]. 电子技术与软件工程,2019,(12):175.