智能化管理技术在绿色矿山建设中的应用初探

引言

在双碳目标与生态文明建设的推动下，绿色矿山建设已成为矿山行业转型发展的必然方向，其核心在于实现资源开发与生态保护的协同共进。传统矿山管理模式存在监管滞后、资源利用效率低、污染防控被动等问题，难以满足绿色矿山建设的精细化、高效化需求。

、智能化管理技术与绿色矿山建设概述

1.1 智能化管理核心技术及特点

智能化管理技术是基于现代信息技术形成的综合性管理体系，核心技术主要包括三类。物联网感知技术通过部署传感器、摄像头等设备，实时采集矿山生产、环境、设备等各类数据，实现对矿山状态的全面感知；大数据分析技术对采集的数据进行清洗、整合与挖掘，识别数据背后的规律与异常，为决策提供依据；智能决策系统则结合预设规则与算法模型，自动生成管理方案或发出调控指令，减少人工干预。这类技术具有鲜明特点。

1.2 绿色矿山建设的核心目标

绿色矿山建设以绿色开发、可持续发展为导向，核心目标分为两大层面。在生态环保层面，要求最大限度降低矿山开发对生态环境的影响，具体包括减少废水、废气、固废排放，控制粉尘与噪音污染，推动采矿废料的循环利用，以及对矿区生态进行及时修复，维持生态系统的稳定性。在运营效能层面，强调资源的高效利用与安全保障，需通过优化开采方案提高资源回收率，降低单位产能的能耗与物耗，避免因安全事故引发环境破坏与资源浪费。

1.3 智能化管理技术的应用价值

智能化管理技术为绿色矿山建设提供了关键支撑。在生态环保方面，技术通过实时监测污染物排放数据，可及时发现超标问题并预警，避免污染扩散；通过分析资源利用数据，能识别浪费环节并优化流程，提高资源循环利用率。在运营效能方面，技术可通过对生产数据的分析，优化开采与运输方案，减少无效能耗；通过对设备状态的实时监控，提前预判故障风险，降低因设备停机造成的资源浪费。

二、智能化管理技术在绿色矿山建设中的典型应用场景

2.1 资源开发与能耗管控场景

在资源开发过程中，智能化管理技术通过动态调控实现高效开采。通过安装在采矿设备上的传感器，实时采集开采进度、矿石品位等数据，结合资源分布模型，自动调整开采路径与设备参数。当检测到某区域矿石品位较低时，系统会提示减少开采强度，避免无效开采；当发现资源富集区时，则优化设备配置以提高开采效率。能耗管控方面，技术通过全流程监测与优化实现节能目标。在供电系统中，智能电表实时记录各环节用电量，系统分析用电高峰与低谷规律，自动调整设备运行时段，避开用电高峰；在通风、排水等辅助系统中，根据井下环境数据动态调节设备功率，例如根据瓦斯浓度调整通风机转速，避免能源浪费。

2.2 污染物监测与防控场景

污染物监测环节，智能化管理技术构建了全方位监控网络。在废水排放口安装水质传感器，实时监测 pH 值、悬浮物等指标；在废气排放点设置气体检测仪，追踪粉尘、有害气体浓度；在固废堆放区部署摄像头与传感器，监测堆放量与渗滤液情况。所有数据实时传输至管理平台，一旦出现超标，系统立即发出警报并定位污染源。在污染防控方面，技术实现了从被动处理到主动预防的转变。针对废水处理，系统根据进水水质数据自动调整药剂投放量，提高处理效率；针对粉尘污染，结合气象数据与粉尘浓度监测结果，提前启动喷雾降尘设备，抑制粉尘扩散。

2.3 生态修复与安全管理场景

智能化管理手段应用于修复过程中的精准化修复。例如，在无人机巡逻及卫星遥感的基础上，定期采集矿区内的植被覆盖率、土壤肥力、地形地貌等信息，进行目标分析辅助精准分析和判断修复效果。通过植被成活率较低区域的数据与系统预先导入的土壤含水量、营养成分进行对比，确定影响成活率的原因并对灌溉和施肥提出建议。通过技术动态观察修复区域的恢复态势，确定维护方案。在安全管理场景中，技术通过对未来灾害性的提前预判辅助企业进行矿区安全运行管理。在对井下矿洞现场进行智能定位分析和检测的过程中，在井下钻探区域位移变化幅度较大的地层面布置震动式传感器、，对关键部位如各环节中的液压马达监测点、旋转动力源监测点、外壳振动监测点、电机测温检测点进行集中化布置，实现对设备异常状况的提前检测。

三、智能化管理技术应用面临的挑战与优化策略

3.1 应用中的主要挑战

环境适应能力。矿井井下环境恶劣，湿度高、尘埃大容易造成传感器损坏、数据采集失真；爆破作业、机械运行环境震动大容易造成系统不稳定；因偏远地区通信能力较差，网络信号弱，容易造成系统数据滞后，降低系统的智能化管理水平。技术成本投入高。智能化矿山所需要的各类设备及系统的建设成本均较高，许多中小型矿山企业承担能力不强；每个矿山的地质和生产方式又不同，通用智能化系统对特定企业来说多数需要二次开发，造成应用困难。另外一些矿山的员工技术素质又参差不齐，不能够很好地熟练掌握智能化矿山的技术系统，不能有效利用智能化矿山技术发挥作用。数据管理与协同不足。

3.2 针对性优化策略

环境兼容方面，从硬件和软件的角度出发，硬件方面要选用适合的防尘防水和抗振动的传感器和终端，增强设备的坚固程度；软件方面要发展相应的数据校准算法，对因环境干扰产生数据进行调整，减小误差。在无线网络信号覆盖不足的地方，应用边缘计算等技术，就地完成数据计算，及时优先传输需要上传的重要数据。性价比及兼容性方面，可以分步实施和定制，先在一些核心地方配置一些智能化硬件，之后再推广使用；与服务商合作提供具有兼容性的系统，结合矿山实际工作需求优化系统，使其兼而有之的“花”尽量少，进一步降低成本；加强相关人员的技能培训，主要是系统操作能力的教育，对技术知识的教育培训不能满足使用的时候，可以到现场教学、利用模型操作等手段，应建立技术运用考察制度，考核的效果一定要根据实际数据进行分析检验。数据管理和协调性方面，建立统一的数据采集、储存标准，并建立统一的数据整合系统，整合各来源数据，整合相关数据；建立数据交流与协作决策的机构与机制，明确各相关部门在系统使用、数据流通、共享过程中的具体责任，最终使其融入到矿山日常管理工作体系当中，并适时总结、分析技术运用成效，根据分析数据完善技术工作，提升系统运用价值。

结语

智能化管理技术为绿色矿山建设提供了高效、精准的管理手段，其在资源管控、污染防控、生态修复等场景的应用，推动了矿山从 “粗放式开发” 向 “精细化管控” 转型。尽管面临环境适应性、成本控制等挑战，但通过技术优化与管理机制完善，这些问题可逐步解决。

参考文献

[1]李林峰,马源,肖自为,等.智能化管理技术在绿色矿山建设中的应用初探[J].有色矿冶,2025,41(01):63-66.

[2] 沈斌. 绿色矿山建设中的测绘与地质勘探技术融合应用[J]. 世界有色金属,2025,(06):169-171.