智能化技术在矿山开采中的应用与发展趋势分析

一、引言

矿山开采作为能源与矿产资源供应的核心环节，长期依赖人工主导的作业模式，在复杂地质条件与地下受限空间中，不仅作业效率低下，还面临顶板垮塌、瓦斯突出等安全隐患。随着人工智能、物联网、自动化装备等技术的成熟，智能化技术逐渐渗透到矿山开采全流程，通过替代高危岗位、优化生产流程、精准管控风险，重构矿山开采模式。研究智能化技术在矿山开采中的应用，有助于突破传统开采的技术瓶颈，提升资源开采效率与安全保障水平，同时减少对生态环境的扰动，对推动矿山行业高质量发展具有重要现实意义。本文从技术适配性出发，结合矿山开采实际场景，梳理智能化技术的应用路径与未来方向。

二、智能化技术在矿山开采中的适配价值

智能化技术的核心优势在于对矿山复杂环境的适应性与全流程管控能力。相较于传统开采，智能化技术可通过传感器与监测设备，实时感知地下地质条件、设备运行状态及人员位置，突破人工感知的局限，尤其在深井、高瓦斯等高危区域，能替代人工完成探测、开采等作业，大幅降低安全风险。在效率提升方面，智能化装备可实现 24 小时连续作业，避免人工操作的疲劳与效率波动；同时，通过数据联动与智能调度，优化开采顺序与设备协同，减少工序衔接等待时间。此外，智能化技术能精准分析矿产分布规律，指导开采作业避开贫矿区域，提升资源回收率，兼顾经济效益与资源节约。

三、智能化技术在矿山开采各环节的应用

3.1 地质勘探与开采设计阶段

在地质勘探环节，智能化技术实现了矿产资源的精准探测。通过无人机航拍与三维激光扫描，可快速获取矿山地表地形与植被分布数据，构建地表三维模型；地下则借助智能勘探机器人，搭载地质雷达与红外传感器，深入井下采集岩层结构、矿产储量及瓦斯浓度等信息，替代人工进入危险区域作业。采集的勘探数据经智能分析软件处理，能生成高精度矿产资源分布图与地质模型，帮助设计人员精准判断矿体边界与品位分布。在开采设计中，基于数字孪生技术构建矿山虚拟场景，模拟不同开采方案的资源回收率、设备损耗及安全风险，优化开采路径与巷道布局，避免传统设计中依赖经验导致的方案偏差。

3.2 开采作业阶段

智能化技术推动开采作业向 “无人化”“少人化” 转型。在露天矿山，智能开采设备成为作业主力，无人采矿车通过卫星定位与路径规划，自主完成矿石装载与运输，无需人工驾驶；智能破碎机与筛分设备则根据矿石硬度自动调整运行参数，提升破碎效率与成品矿质量。地下矿山中，智能综采工作面是核心应用场景。采煤机搭载红外识别与压力传感器，能自动识别煤层厚度与顶板压力，调整截割高度与速度，避免截割顶板或底板造成的设备损耗与资源浪费；刮板输送机与液压支架通过数据联动，根据采煤机位置自动调整推进速度与支护强度，实现 “采煤 - 支护 - 运输” 协同作业。对于金属矿山，智能充填采矿技术通过自动配比系统精准控制充填材料比例，由智能充填机器人完成井下充填作业，减少人工接触有毒有害材料的风险，同时提升充填体强度，保障采空区稳定性。

3.3 安全管理阶段

智能化技术构建了矿山全方位安全防控体系。在人员安全管理中，智能定位设备与井下通信系统结合，实时追踪作业人员位置，当人员进入禁采区或危险区域时，系统自动发出声光报警并通知调度中心；智能安全帽搭载生命体征监测功能，可实时监测人员心率、体温等数据，异常时及时预警，预防突发疾病或中毒事故。设备安全监控方面，传感器实时采集采矿设备的温度、振动、电流等参数，通过智能诊断算法分析设备健康状态，提前识别轴承磨损、电机过载等潜在故障，避免设备突发停机或故障引发的安全事故。在环境安全管控中，智能监测系统实时采集井下瓦斯浓度、粉尘含量、顶板位移等数据，当瓦斯浓度超标或顶板位移异常时，自动触发通风设备调整、断电停机等应急措施；地表智能监测设备则跟踪边坡位移与地下水水位，预警滑坡、塌陷等地质灾害，保障矿山周边环境安全。

3.4 资源与环境管理阶段

智能化技术提升了矿山资源利用与环境保护水平。在资源管理中，智能计量系统精准统计矿石产量与品位，结合地质模型分析资源消耗情况，指导开采作业优先开采高品位矿石，同时跟踪贫矿利用情况，通过选矿智能化技术提升贫矿回收率，减少资源浪费。环境管理方面，智能废水处理系统通过传感器监测废水水质，自动调整处理药剂用量，确保废水达标排放；智能除尘设备根据粉尘浓度自动启停，减少井下与厂区粉尘污染；露天矿山的智能复垦系统则根据土壤墒情与植被生长状态，自动调整灌溉与施肥方案，加速矿山生态修复。

四、智能化技术应用面临的挑战

4.1 技术层面的挑战

矿山复杂环境对智能化技术适应性提出高要求。地下矿山的高湿度、高粉尘、强电磁干扰环境，易导致传感器失灵、通信信号中断，影响数据采集与设备控制精度；深井矿山的高温环境则可能加速电子设备老化，缩短设备使用寿命。此外，不同矿山的地质条件与开采方式差异较大，智能化技术难以形成统一标准方案，需针对具体矿山进行定制化开发，增加了技术应用成本与周期。同时，部分智能化装备的兼容性不足，不同厂商的设备数据格式不统一，难以

实现数据联动与协同作业。

4.2 管理层面的挑战

智能化技术应用需配套专业人才与管理体系。当前矿山行业缺乏既懂开采技术又掌握智能设备操作与维护的复合型人才，部分一线作业人员对智能化装备操作不熟练，甚至存在抵触情绪，影响技术应用效果。矿山企业的管理模式也需适配智能化转型。传统管理中，决策依赖经验判断，而智能化技术需要基于数据驱动决策，部分企业缺乏数据管理与分析能力，难以充分发挥智能化技术的优势；同时，智能化设备的维护成本较高，部分中小企业因资金有限，难以承担设备更新与长期维护费用。

结论

智能化技术在矿山开采的勘探设计、作业实施、安全管理、资源环境管控等环节展现出显著优势，有效解决了传统开采效率低、安全风险高、资源利用率不足等问题，为矿山行业转型提供了核心技术支撑。尽管面临环境适应性、人才短缺、管理适配等挑战，但通过技术融合、管理创新与标准建设，这些问题将逐步得到解决。未来，随着智能化技术的持续发展，矿山开采将实现更高水平的无人化、精准化与绿色化，推动矿山行业从传统高耗能、高风险产业向技术密集型、环境友好型产业转型，为能源与矿产资源的安全稳定供应提供坚实保障。

参考文献：

[1] 蔡 延．浅谈矿山智能化开采技术研究现状及展望分析[J]. 百科论坛电子杂志 ,2023(11):1440.

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