【編者按】近年來，云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、5G等新一代信息技術(shù)在礦山領(lǐng)域逐步深入應(yīng)用，促使智能礦山建設(shè)加速，有效推動(dòng)了行業(yè)提效增安、轉(zhuǎn)型升級(jí)與高質(zhì)量發(fā)展。2024年4月，國家礦山安監(jiān)局等七部門發(fā)布《關(guān)于深入推進(jìn)礦山智能化建設(shè) 促進(jìn)礦山安全發(fā)展的指導(dǎo)意見》，指出我國礦山智能化建設(shè)仍存在發(fā)展不平衡、不充分、不協(xié)調(diào)等問題，要突破關(guān)鍵技術(shù)，推進(jìn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、數(shù)字孿生等新技術(shù)與傳統(tǒng)礦山開采融合應(yīng)用。為總結(jié)交流科研成果，進(jìn)一步推動(dòng)智能礦山領(lǐng)域基礎(chǔ)理論與關(guān)鍵技術(shù)研究與應(yīng)用，助力礦山智能化建設(shè)和行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，《工礦自動(dòng)化》編輯部特邀中國礦業(yè)大學(xué)程德強(qiáng)教授擔(dān)任客座主編，中煤科工集團(tuán)常州研究院有限公司賀耀宜研究員為客座副主編，于2024 年第11 期組織出版“新一代信息技術(shù)在智能礦山中研究與應(yīng)用”專題。在專題刊出之際，衷心感謝各位專家學(xué)者的大力支持！

文章編號(hào)：1671?251X（2024）11?0001?16 DOI：10.13272/j.issn.1671-251x.18225

關(guān)鍵詞：智能礦山；新一代信息技術(shù)；大數(shù)據(jù)分析；工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)；人工智能；數(shù)字孿生；機(jī)器人；5G 通信

中圖分類號(hào)：TD67 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0引言

鑒于礦業(yè)面臨的多重挑戰(zhàn)和日益增長的安全與效率需求，傳統(tǒng)的礦山管理方式已無法滿足現(xiàn)代化企業(yè)發(fā)展要求，亟需通過智能化轉(zhuǎn)型來應(yīng)對(duì)安全事故頻發(fā)、資源枯竭、環(huán)境污染等問題。智能礦山的概念源于礦業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的趨勢，旨在通過信息化、數(shù)字化和智能化手段，提高生產(chǎn)效率和安全性[1]，是礦業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要方向[2]。

新一代信息技術(shù)是指具有高效、智能、靈活等特征的先進(jìn)技術(shù)，如：人工智能（Artificial Intelligence，AI），通過機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)提升數(shù)據(jù)分析能力，實(shí)現(xiàn)智能決策；物聯(lián)網(wǎng)，通過傳感器和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，實(shí)現(xiàn)設(shè)備、人員和環(huán)境的實(shí)時(shí)監(jiān)測與管理；大數(shù)據(jù)分析，對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，挖掘有價(jià)值的信息，輔助決策；云計(jì)算，提供靈活的計(jì)算和存儲(chǔ)資源，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享與遠(yuǎn)程協(xié)作；區(qū)塊鏈，確保數(shù)據(jù)的安全性和透明性，提升供應(yīng)鏈管理效率等。隨著新一代信息技術(shù)進(jìn)步，以及礦山智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)的需求和政策推動(dòng)，新一代信息技術(shù)逐漸應(yīng)用于礦山安全監(jiān)控、設(shè)備維護(hù)、物流管理、資源勘探等領(lǐng)域。物聯(lián)網(wǎng)、AI、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)可實(shí)現(xiàn)對(duì)礦山作業(yè)的實(shí)時(shí)監(jiān)測和數(shù)據(jù)分析，提前發(fā)現(xiàn)安全隱患，降低事故風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)能優(yōu)化生產(chǎn)流程和管理決策，提高資源利用效率和管理水平[3]，降低運(yùn)營成本。區(qū)塊鏈、5G 通信、數(shù)字孿生等新技術(shù)與礦山開采技術(shù)的進(jìn)一步融合，將推動(dòng)整個(gè)行業(yè)向更高效和可持續(xù)的方向發(fā)展。

本文對(duì)新一代信息技術(shù)在智能礦山建設(shè)中研究與應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)、應(yīng)用場景和發(fā)展趨勢等進(jìn)行分類闡述，旨在對(duì)相關(guān)技術(shù)在智能礦山后期建設(shè)中的應(yīng)用指明方向。

1礦山信息化、數(shù)字化與智能化理論

信息化、數(shù)字化與智能化技術(shù)為傳統(tǒng)礦業(yè)帶來了前所未有的變革機(jī)遇[4]，不僅深刻改變了礦山的生產(chǎn)方式，還提升了管理效率，增強(qiáng)了安全性能，促進(jìn)礦山可持續(xù)發(fā)展。

1.1信息化：礦山的數(shù)字神經(jīng)

信息化是礦山轉(zhuǎn)型的第1 步。它利用現(xiàn)代信息技術(shù)，如傳感器、網(wǎng)絡(luò)通信、數(shù)據(jù)庫等，實(shí)現(xiàn)礦山數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集、傳輸和存儲(chǔ)，為礦山數(shù)字化和智能化奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

1） 數(shù)據(jù)采集。它是礦山信息化、數(shù)字化與智能化的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，涉及礦山生產(chǎn)現(xiàn)場部署的各類傳感器和監(jiān)測設(shè)備，用于實(shí)時(shí)獲取關(guān)鍵的生產(chǎn)、環(huán)境和設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)，如：地質(zhì)傳感器用于測量礦石的品位和地質(zhì)結(jié)構(gòu)，環(huán)境參數(shù)傳感器用于監(jiān)測有害氣體濃度、空氣溫/濕度、水質(zhì)等，設(shè)備傳感器用于監(jiān)測機(jī)械設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、能耗、磨損情況等。數(shù)據(jù)采集的精準(zhǔn)度和廣泛性直接影響后續(xù)分析和決策的準(zhǔn)確性?，F(xiàn)代礦山通常采用高精度、多功能的傳感器，以確保捕捉到重要的生產(chǎn)參數(shù)和環(huán)境信息。

2） 數(shù)據(jù)傳輸。它是將采集數(shù)據(jù)從生產(chǎn)現(xiàn)場傳輸?shù)街醒胩幚硐到y(tǒng)的過程。該過程依賴于現(xiàn)代通信技術(shù)，如無線通信、光纖網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。在礦山環(huán)境中，由于礦井深部信號(hào)覆蓋的局限性，通常需要使用高帶寬、低延遲的通信方式來保障數(shù)據(jù)高效傳輸。此外，數(shù)據(jù)傳輸過程中的安全性和可靠性至關(guān)重要，特別是在處理一些敏感的生產(chǎn)數(shù)據(jù)和安全信息時(shí)，必須采取加密和認(rèn)證措施，防止數(shù)據(jù)泄露和篡改?，F(xiàn)代露天礦山往往采用多層次的通信架構(gòu)，包括局域網(wǎng)、廣域網(wǎng)和衛(wèi)星通信網(wǎng)絡(luò)，以確保數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確傳輸。文獻(xiàn)[5]給出了利用5G 云網(wǎng)融合智慧礦山的部署方案，如圖1 所示。

3） 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。它是礦山信息化、數(shù)字化與智能化的關(guān)鍵部分，用于持久化地保存采集和傳輸?shù)臄?shù)據(jù)。隨著礦山生產(chǎn)數(shù)據(jù)量日益增大，傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫已難以滿足海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)需求?，F(xiàn)代礦山常采用分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)和高性能的云存儲(chǔ)方案，不僅能夠處理大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還具備高可用性和可擴(kuò)展性，以應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)量的快速增長和各種突發(fā)需求[6]。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)需具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)能力，確保在硬件故障或自然災(zāi)害等情況下，數(shù)據(jù)得到安全保護(hù)并迅速恢復(fù)。通過高效的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，礦山企業(yè)可對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，挖掘潛在的生產(chǎn)優(yōu)化和安全改進(jìn)機(jī)會(huì)，進(jìn)一步提升礦山運(yùn)營水平。

1.2 數(shù)字化：礦山的虛擬映射

數(shù)字化是在信息化的基礎(chǔ)上，利用三維建模、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)，將礦山實(shí)際情況進(jìn)行數(shù)字化模擬和呈現(xiàn)[7-8]，使礦山管理者能夠直觀了解礦山的運(yùn)營狀況。其主要包括以下3 個(gè)方面。

1） 三維建模。它是實(shí)現(xiàn)礦山虛擬映射的基礎(chǔ)技術(shù)之一。通過精確的三維建模，可將礦山的地表、地下地質(zhì)結(jié)構(gòu)、設(shè)備設(shè)施等所有物理要素?cái)?shù)字化。具體來說，三維建模技術(shù)利用激光掃描、攝影測量、計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)（Computer Aided Design， CAD） 等方法，對(duì)礦山各部分進(jìn)行高精度的數(shù)字化重建，如使用地震數(shù)據(jù)和鉆孔信息來構(gòu)建地下礦體的三維模型、通過CAD 軟件創(chuàng)建礦山設(shè)備和設(shè)施的三維模型。這些模型不僅能直觀地展示礦山的物理結(jié)構(gòu)，還可用于模擬開采過程、設(shè)備安裝和維護(hù)等操作，大大提高了礦山的規(guī)劃和設(shè)計(jì)效率。

2） 大數(shù)據(jù)分析。隨著礦山生產(chǎn)數(shù)據(jù)的不斷積累，傳統(tǒng)的小規(guī)模數(shù)據(jù)處理方法已無法滿足實(shí)際需求。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)通過使用分布式計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等先進(jìn)算法，可處理和分析海量的礦山生產(chǎn)數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)和設(shè)備數(shù)據(jù)，如：通過分析歷史開采數(shù)據(jù)，可優(yōu)化開采路徑，提高礦石回收率；通過分析環(huán)境數(shù)據(jù)，可預(yù)測地質(zhì)災(zāi)害，提高礦山安全性。此外，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可幫助礦山管理者識(shí)別出潛在的生產(chǎn)瓶頸和效率低下環(huán)節(jié)，從而制定更加科學(xué)合理的生產(chǎn)計(jì)劃和決策[9]。

3） 虛擬映射。通過虛擬映射技術(shù)，工作人員可實(shí)時(shí)監(jiān)控礦山的開采進(jìn)度、設(shè)備狀態(tài)、安全隱患，如在虛擬礦山中精準(zhǔn)追蹤礦車運(yùn)行軌跡，提前發(fā)現(xiàn)可能的故障。該技術(shù)還可模擬開采方案，對(duì)比不同方案優(yōu)劣，為實(shí)際開采提供最優(yōu)解。數(shù)字化的虛擬映射不僅提高了開采效率，還保障了生產(chǎn)安全。

1.3智能化：礦山的智慧大腦

智能化是在數(shù)字化和信息化基礎(chǔ)上，利用AI、物聯(lián)網(wǎng)、機(jī)器人等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)礦山的自主決策、自動(dòng)控制和智能管理，使礦山能夠自主應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的開采環(huán)境，提高安全性和生產(chǎn)效率。其主要體現(xiàn)在以下3 個(gè)方面。

1） 智能監(jiān)控。它是礦山智能化的基石，利用先進(jìn)的傳感器、物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對(duì)礦山各環(huán)節(jié)進(jìn)行全天候、全方位的監(jiān)測監(jiān)控[10]。通過部署在礦山各場所的高清攝像頭、環(huán)境監(jiān)測傳感器和地質(zhì)監(jiān)測設(shè)備，實(shí)時(shí)監(jiān)測礦山的安全生產(chǎn)狀況、環(huán)境參數(shù)及地質(zhì)變動(dòng)情況，如圖2 所示。智能監(jiān)控系統(tǒng)能自動(dòng)識(shí)別潛在的安全隱患，如瓦斯?jié)舛瘸瑯?biāo)、山體滑坡前兆等，并立即發(fā)出警報(bào)，為礦山安全提供有力保障。此外，該系統(tǒng)能對(duì)礦山設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控，預(yù)測設(shè)備故障，提前進(jìn)行維護(hù)，減少因設(shè)備故障導(dǎo)致的生產(chǎn)中斷。

2） 智能開采。它是礦山智能化的核心，利用先進(jìn)的自動(dòng)化控制和AI 技術(shù)，實(shí)現(xiàn)礦山開采的自動(dòng)化、智能化。通過引入無人駕駛的采礦設(shè)備、智能調(diào)度系統(tǒng)和遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)對(duì)礦山開采過程的精準(zhǔn)控制。智能開采系統(tǒng)可根據(jù)礦山的實(shí)際情況，自動(dòng)規(guī)劃開采路徑，優(yōu)化開采方案，減少資源浪費(fèi)，還能實(shí)時(shí)監(jiān)測開采過程中的礦石質(zhì)量和產(chǎn)量，為礦山管理提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持，幫助管理者及時(shí)調(diào)整開采策略，提高礦石的回收率和利用率。

3） 智能決策。它是礦山智能化的高級(jí)階段，利用大數(shù)據(jù)分析和AI 技術(shù)，對(duì)礦山生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和分析，為礦山管理提供科學(xué)的決策支持。通過構(gòu)建智能決策系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)礦山生產(chǎn)過程的全面監(jiān)控和預(yù)測，幫助管理者及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的生產(chǎn)問題，制定有效的應(yīng)對(duì)措施。智能決策系統(tǒng)還能根據(jù)礦山的實(shí)際情況，自動(dòng)調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃、資源配置和開采策略，實(shí)現(xiàn)礦山生產(chǎn)的優(yōu)化調(diào)度[11]，提高資源利用效率和經(jīng)濟(jì)效益。

1.4可持續(xù)發(fā)展：礦山的綠色未來

在礦山信息化、數(shù)字化與智能化建設(shè)過程中，可持續(xù)發(fā)展始終是一個(gè)重要議題。通過優(yōu)化資源利用、減少環(huán)境污染、保障人員安全等措施，礦業(yè)可實(shí)現(xiàn)更加綠色、可持續(xù)的發(fā)展。

1） 資源高效利用。這是礦山實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵。在礦產(chǎn)資源開采過程中，采用先進(jìn)的開采技術(shù)和設(shè)備可顯著提高礦石的采出率和利用率，減少資源浪費(fèi)。這包括優(yōu)化開采方案、精確控制開采過程及采用高效的礦石分選和加工技術(shù)[12]。此外，還需加強(qiáng)資源的循環(huán)利用，通過回收利用礦山廢棄物中的有用成分，如尾礦中的金屬元素，來減少資源浪費(fèi)，降低對(duì)原生礦產(chǎn)資源的依賴。

2） 環(huán)保措施實(shí)施。這是礦山實(shí)現(xiàn)綠色發(fā)展的必要條件。礦山在開采過程中會(huì)產(chǎn)生大量的廢水、廢氣和固體廢棄物，若不妥善處理，會(huì)對(duì)周邊生態(tài)環(huán)境造成嚴(yán)重破壞。礦山需建立完善的廢水處理系統(tǒng)，對(duì)廢水進(jìn)行凈化處理，確保排放水質(zhì)達(dá)到環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)[13]。應(yīng)加強(qiáng)廢氣治理，采用高效的除塵設(shè)備和廢氣凈化裝置，減少粉塵和有害氣體排放。對(duì)于固體廢棄物，應(yīng)進(jìn)行分類處理，將可回收部分再利用，不可回收部分安全填埋或無害化處理。

3） 礦工安全保障。這是礦山實(shí)現(xiàn)和諧發(fā)展的關(guān)鍵因素。礦山開采過程中存在坍塌、滑坡、瓦斯爆炸等安全隱患，對(duì)礦工人身安全構(gòu)成威脅。礦山需建立完善的安全管理體系，包括制定嚴(yán)格的安全規(guī)章制度、加強(qiáng)安全培訓(xùn)和教育、定期進(jìn)行安全檢查等[14]。同時(shí)，加強(qiáng)安全設(shè)施的建設(shè)和維護(hù)，如安裝防護(hù)網(wǎng)、安全警示標(biāo)志等。

2智能礦山監(jiān)測監(jiān)控技術(shù)

2.1監(jiān)測監(jiān)控技術(shù)核心構(gòu)成

2.1.1高精度傳感器網(wǎng)絡(luò)

高精度傳感器網(wǎng)絡(luò)是智能礦山監(jiān)測監(jiān)控技術(shù)的基石， 用于實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確采集礦山環(huán)境中的各類數(shù)據(jù)[15]。這些傳感器布設(shè)在礦山各生產(chǎn)環(huán)節(jié)，如開采工作面、運(yùn)輸巷道、通風(fēng)系統(tǒng)等。其具備以下3 個(gè)特征。

1） 傳感器類型多樣化。高精度傳感器網(wǎng)絡(luò)由多種類型的傳感器組成，包括振動(dòng)傳感器、溫度傳感器、氣體濃度傳感器、壓力傳感器等。每種傳感器針對(duì)特定的監(jiān)測對(duì)象設(shè)計(jì)，能捕捉到極其細(xì)微的環(huán)境變化[16]。

2） 高精度與穩(wěn)定性。傳感器的高精度和長期穩(wěn)定性是確保監(jiān)測數(shù)據(jù)準(zhǔn)確的關(guān)鍵。現(xiàn)代高精度傳感器采用先進(jìn)的材料和技術(shù)，能在極端環(huán)境下保持穩(wěn)定的性能，提供可靠的數(shù)據(jù)支持[17]。此外，傳感器具備自我校準(zhǔn)功能，能自動(dòng)調(diào)整參數(shù)，確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確。

3） 無線傳輸與低功耗。高精度傳感器網(wǎng)絡(luò)采用無線通信技術(shù)，如WiFi，5G 等，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸。這不僅提高了數(shù)據(jù)傳輸?shù)男屎涂煽啃裕€降低了布線成本和維護(hù)難度。傳感器采用低功耗設(shè)計(jì)，延長電池壽命，減少電池更換頻率。

2.1.2物聯(lián)網(wǎng)

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是智能礦山監(jiān)測監(jiān)控的核心技術(shù)，實(shí)現(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)與中央控制室之間的無縫連接。其應(yīng)用主要體現(xiàn)在以下2 個(gè)方面。

1） 設(shè)備互聯(lián)與協(xié)同工作。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)了礦山設(shè)備的互聯(lián)和協(xié)同工作，如圖3 所示。通過物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，各設(shè)備可相互通信，共享數(shù)據(jù)[18]，實(shí)現(xiàn)智能和高效作業(yè)，如礦井瓦斯?jié)舛瘸瑯?biāo)時(shí)，物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)可自動(dòng)觸發(fā)通風(fēng)系統(tǒng)，將有害氣體排出。

2） 遠(yuǎn)程監(jiān)控與故障診斷。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用使得礦山管理者可遠(yuǎn)程監(jiān)控設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理潛在故障。通過物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，管理者可實(shí)時(shí)查看設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)、報(bào)警信息等，對(duì)設(shè)備進(jìn)行遠(yuǎn)程調(diào)試和維護(hù)，降低運(yùn)維成本。

2.1.3大數(shù)據(jù)分析與AI

大數(shù)據(jù)分析與AI 是智能礦山監(jiān)測監(jiān)控的智能大腦，可對(duì)傳感器網(wǎng)絡(luò)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和分析，為礦山安全生產(chǎn)提供科學(xué)依據(jù)。其應(yīng)用包括以下2 個(gè)方面。

1） AI 預(yù)測分析。AI 算法可基于大數(shù)據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行更加精準(zhǔn)的預(yù)測和分析，如利用深度學(xué)習(xí)算法預(yù)測設(shè)備故障，可提前發(fā)現(xiàn)設(shè)備的潛在問題，避免事故發(fā)生。AI 算法還可對(duì)礦山生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能優(yōu)化，從而提高生產(chǎn)效率。

2） 智能決策支持。大數(shù)據(jù)分析與AI 技術(shù)相結(jié)合，可以構(gòu)建智能決策支持系統(tǒng)。該系統(tǒng)可根據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)，為礦山管理者提供科學(xué)的決策建議，如當(dāng)?shù)V井環(huán)境參數(shù)異常時(shí)，系統(tǒng)可自動(dòng)生成應(yīng)對(duì)措施，確保礦山安全生產(chǎn)。

2.2 智能監(jiān)測監(jiān)控技術(shù)應(yīng)用

智能礦山監(jiān)測監(jiān)控技術(shù)與裝備的應(yīng)用正深刻改變傳統(tǒng)礦山的運(yùn)營模式，提升了礦山安全管理水平，提高了資源利用效率。以下介紹智能監(jiān)測監(jiān)控技術(shù)的2種典型應(yīng)用。

1） 露天礦山全景智能監(jiān)控系統(tǒng)。某大型露天礦山引入該系統(tǒng)，通過單臺(tái)設(shè)備即可實(shí)現(xiàn)對(duì)整座礦山的全場景監(jiān)控覆蓋，如圖4所示。系統(tǒng)可自動(dòng)檢測、定位、識(shí)別、跟蹤及告警人、車、飛行器等目標(biāo)，提升了礦山作業(yè)的安全性和運(yùn)營效率[19]。系統(tǒng)支持無壓縮存儲(chǔ)和視頻回溯，為災(zāi)后應(yīng)急救援提供高清數(shù)據(jù)支持。

2） 煤礦井下智能監(jiān)控系統(tǒng)。某煤礦引入該系統(tǒng)，在主副井口、風(fēng)井口、車輛出入口等關(guān)鍵區(qū)域進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集，監(jiān)測作業(yè)人員出入井信息、安全防護(hù)裝備是否穿戴、運(yùn)輸設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)等，并實(shí)時(shí)上報(bào)至相關(guān)監(jiān)管平臺(tái)[20]。系統(tǒng)還能對(duì)井下監(jiān)控場景進(jìn)行智能識(shí)別分析，實(shí)時(shí)監(jiān)測和預(yù)警生產(chǎn)過程中的異常事件、違規(guī)操作、安全隱患等，顯著提升了煤礦安全生產(chǎn)水平。

2.3發(fā)展趨勢

隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、AI等先進(jìn)技術(shù)不斷融合與創(chuàng)新，智能礦山監(jiān)測監(jiān)控技術(shù)未來將呈現(xiàn)更加智能化、高效化、綠色化的趨勢。

1） 智能礦山監(jiān)測監(jiān)控技術(shù)將進(jìn)一步深化與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的融合。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可實(shí)現(xiàn)礦山設(shè)備、傳感器、監(jiān)控平臺(tái)之間的無縫連接，構(gòu)建一個(gè)全面覆蓋、實(shí)時(shí)響應(yīng)的礦山物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。通過該系統(tǒng)，礦山管理者可隨時(shí)隨地掌握礦山的運(yùn)行狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)對(duì)礦山生產(chǎn)過程的精準(zhǔn)控制和優(yōu)化調(diào)度。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)還能為礦山安全監(jiān)控提供更加全面、及時(shí)的數(shù)據(jù)支持，有效預(yù)防礦山事故發(fā)生。

2） 大數(shù)據(jù)與AI 技術(shù)的應(yīng)用將進(jìn)一步提升礦山監(jiān)測監(jiān)控智能化水平。通過大數(shù)據(jù)分析，礦山監(jiān)測監(jiān)控系統(tǒng)可對(duì)生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，識(shí)別出潛在風(fēng)險(xiǎn)和異常，為管理者提供科學(xué)的決策依據(jù)。AI 算法可實(shí)現(xiàn)對(duì)礦山生產(chǎn)過程的智能預(yù)測和優(yōu)化，提高礦山生產(chǎn)效率和資源利用效率。未來，智能礦山監(jiān)測監(jiān)控系統(tǒng)將更加注重?cái)?shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性，通過不斷優(yōu)化AI 算法和模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)礦山生產(chǎn)過程更加精準(zhǔn)和智能的監(jiān)控[21]。

3） 在礦山監(jiān)測監(jiān)控技術(shù)創(chuàng)新方面，將不斷探索新的應(yīng)用領(lǐng)域和技術(shù)路徑。如利用虛擬現(xiàn)實(shí)（VirtualReality， VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（Augmented Reality， AR）技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)礦山生產(chǎn)現(xiàn)場的遠(yuǎn)程監(jiān)控和虛擬巡檢，提高礦山的安全性和運(yùn)營效率[22]。此外，隨著新一代通信技術(shù)的不斷發(fā)展，智能礦山監(jiān)測監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸速度和穩(wěn)定性將得到進(jìn)一步提升。

3礦山大數(shù)據(jù)智能分析與決策技術(shù)

3.1大數(shù)據(jù)收集與整合

礦山大數(shù)據(jù)來源廣泛，包括但不限于地質(zhì)勘探數(shù)據(jù)、開采作業(yè)數(shù)據(jù)、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)、環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)、人員定位與安全監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)具有海量、多維、異構(gòu)等特點(diǎn)，因此，需建立一套高效的數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)與管理系統(tǒng)，確保數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性和時(shí)效性[23]。其中涉及傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)采集現(xiàn)場數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)設(shè)備互聯(lián)、分布式數(shù)據(jù)庫與云計(jì)算平臺(tái)處理和分析海量數(shù)據(jù)，從而優(yōu)化采礦作業(yè)，提高生產(chǎn)效率，減少資源浪費(fèi)。

3.2 數(shù)據(jù)智能分析

1） 數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)。通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，可得出生產(chǎn)過程中的潛在規(guī)律、異常模式及關(guān)聯(lián)關(guān)系[24]。機(jī)器學(xué)習(xí)算法（聚類分析、回歸分析、分類預(yù)測等）能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)特征，為決策支持提供科學(xué)依據(jù)，如通過分析設(shè)備振動(dòng)數(shù)據(jù)預(yù)測設(shè)備故障，利用產(chǎn)量與能耗數(shù)據(jù)優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃等。

2） 深度學(xué)習(xí)。該技術(shù)在圖像識(shí)別、語音識(shí)別等領(lǐng)域展現(xiàn)出強(qiáng)大能力，目前開始應(yīng)用于礦山安全監(jiān)測監(jiān)控中，如自動(dòng)識(shí)別礦山作業(yè)環(huán)境中人員異常行為、設(shè)備違規(guī)操作等[25-26]，提高安全預(yù)警的準(zhǔn)確性和及時(shí)性。

3） 時(shí)空數(shù)據(jù)分析。礦山作業(yè)往往涉及復(fù)雜的空間布局和時(shí)間序列變化，時(shí)空數(shù)據(jù)分析技術(shù)能夠綜合考慮地理位置和時(shí)間因素，揭示資源分布、開采進(jìn)度與環(huán)境影響之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，為資源優(yōu)化配置和環(huán)境保護(hù)提供決策依據(jù)。

3.3決策支持

基于大數(shù)據(jù)智能分析技術(shù)，構(gòu)建礦山大數(shù)據(jù)決策支持系統(tǒng)，旨在實(shí)現(xiàn)智能化、自動(dòng)化的決策過程。該系統(tǒng)可生成可視化的決策報(bào)告和策略建議，涵蓋生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化、資源高效配置、節(jié)能減排方案、安全管理體系優(yōu)化等[27]。系統(tǒng)還具備自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力，能根據(jù)外部環(huán)境變化、生產(chǎn)條件調(diào)整等因素，動(dòng)態(tài)調(diào)整決策策略，確保決策持續(xù)有效。這不僅能提升礦山的運(yùn)營效率和資源利用率，還可增強(qiáng)礦山抗風(fēng)險(xiǎn)和可持續(xù)發(fā)展能力。

礦山大數(shù)據(jù)決策支持系統(tǒng)通常采用分層技術(shù)架構(gòu)，包括數(shù)據(jù)層、服務(wù)層、應(yīng)用層等，以實(shí)現(xiàn)功能模塊化和可擴(kuò)展性。系統(tǒng)采用云平臺(tái)部署，保證系統(tǒng)的高可用性，滿足大規(guī)模數(shù)據(jù)處理需求。同時(shí)構(gòu)建微服務(wù)體系，將系統(tǒng)功能拆分為獨(dú)立的微服務(wù)，實(shí)現(xiàn)靈活部署和維護(hù)。系統(tǒng)采用數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、AI 等技術(shù)，整合礦山運(yùn)營過程中的各種數(shù)據(jù)，挖掘其中隱含的知識(shí)并提供給決策者。

礦山大數(shù)據(jù)決策支持系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于礦山各環(huán)節(jié)。在生產(chǎn)管理方面，可優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃、預(yù)測設(shè)備故障和維護(hù)決策、優(yōu)化礦石品質(zhì)和選礦工藝。在安全管理方面，可識(shí)別和評(píng)估安全風(fēng)險(xiǎn)、預(yù)警安全隱患并提供應(yīng)急響應(yīng)支持[28]。在環(huán)境管理方面，可評(píng)估水資源保護(hù)、廢物處理和處置等決策[29]。系統(tǒng)還能輔助進(jìn)行成本分析和控制、投資決策支持、市場預(yù)測和分析等經(jīng)濟(jì)管理活動(dòng)。

目前礦山大數(shù)據(jù)智能分析與決策技術(shù)發(fā)展仍面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、隱私保護(hù)難題、技術(shù)成熟度不一、專業(yè)人才短缺等挑戰(zhàn)。隨著5G、物聯(lián)網(wǎng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、AI 等技術(shù)持續(xù)進(jìn)步，以及礦山企業(yè)對(duì)智能化轉(zhuǎn)型認(rèn)識(shí)的加深，該技術(shù)將更加成熟、精準(zhǔn)，推動(dòng)礦業(yè)可持續(xù)發(fā)展[30]。

4礦用設(shè)備預(yù)測性維護(hù)技術(shù)

預(yù)測性維護(hù)是一種基于數(shù)據(jù)分析的維護(hù)策略，其目標(biāo)是在設(shè)備出現(xiàn)故障之前，利用實(shí)時(shí)監(jiān)測和數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估[31]，預(yù)測潛在的故障，從而制定合理的維護(hù)計(jì)劃。該方法相比傳統(tǒng)的定期維護(hù)（時(shí)間驅(qū)動(dòng)）和響應(yīng)性維護(hù)（故障驅(qū)動(dòng)）更高效，可顯著減少不必要的停機(jī)時(shí)間和維護(hù)成本[32]。礦用設(shè)備預(yù)測性維護(hù)技術(shù)主要包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、故障診斷和維護(hù)策略優(yōu)化。

4.1數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)采集的主要目標(biāo)是獲取準(zhǔn)確、全面的信息，涉及從礦用設(shè)備和相關(guān)環(huán)境中收集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)將采集數(shù)據(jù)傳輸至中央控制系統(tǒng)，以便進(jìn)行后續(xù)分析和決策。

在礦用設(shè)備上安裝多種類型的傳感器，實(shí)時(shí)監(jiān)測設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，關(guān)鍵參數(shù)包括溫度、振動(dòng)、壓力、轉(zhuǎn)速、電流等。溫度變化指示設(shè)備可能過載或潤滑不足，振動(dòng)監(jiān)測能夠識(shí)別機(jī)械故障，壓力異常表明可能存在泄漏，轉(zhuǎn)速變化會(huì)影響設(shè)備性能，電流和功率的變化可反映設(shè)備工作效率[33]。采集數(shù)據(jù)通過有線或無線網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)街醒霐?shù)據(jù)庫或云端[34]進(jìn)行存儲(chǔ)和分析。

數(shù)據(jù)采集是整個(gè)預(yù)測性維護(hù)流程的基礎(chǔ)，為后續(xù)數(shù)據(jù)分析和故障預(yù)測提供準(zhǔn)確和全面的數(shù)據(jù)。

4.2數(shù)據(jù)分析

進(jìn)行數(shù)據(jù)分析前需對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理，以去除噪聲和異常值、填補(bǔ)缺失值和標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)格式，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和可靠性[35]。

探索性數(shù)據(jù)分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是數(shù)據(jù)分析過程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，旨在通過可視化和統(tǒng)計(jì)方法深入理解數(shù)據(jù)集的特征和結(jié)構(gòu)。首先，了解數(shù)據(jù)集的來源、維度和列的名稱及數(shù)據(jù)類型。其次，進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，計(jì)算均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值、最大值等，以獲取數(shù)據(jù)的集中趨勢和離散程度，同時(shí)通過直方圖、條形圖等可視化手段檢查數(shù)據(jù)分布，對(duì)于雙變量可使用散點(diǎn)圖和箱線圖、多變量使用熱力圖來研究變量之間的關(guān)系。然后，在特征工程階段，提取和選擇有意義的特征，以提升模型效果。最后，記錄觀察結(jié)果和分析結(jié)論，通過可視化報(bào)告予以呈現(xiàn)。EDA 是一個(gè)動(dòng)態(tài)過程，隨著采集新數(shù)據(jù)定期更新分析結(jié)果，為后續(xù)建模提供基礎(chǔ)。

在數(shù)據(jù)分析階段，還可采用回歸分析、聚類分析、分類算法等統(tǒng)計(jì)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，識(shí)別設(shè)備運(yùn)行中的異常模式。這些方法通過建立正常運(yùn)行狀態(tài)的模型，幫助識(shí)別偏離正常狀態(tài)的情況，如振動(dòng)分析可揭示設(shè)備的機(jī)械故障，而溫度變化則可能指示潤滑不良或其他故障。

4.3故障診斷

完成數(shù)據(jù)分析后，建立預(yù)警機(jī)制是關(guān)鍵環(huán)節(jié)。在設(shè)備狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)控過程中，一旦監(jiān)測到某參數(shù)超出正常范圍（設(shè)定的閾值），便會(huì)自動(dòng)發(fā)出報(bào)警，為維護(hù)人員及時(shí)提供信息，使其迅速采取措施，減少故障導(dǎo)致的停機(jī)時(shí)間和損失。

故障診斷是識(shí)別機(jī)器運(yùn)行狀態(tài)的技術(shù)，研究的是機(jī)器運(yùn)行狀態(tài)變化在診斷信息上的反映，涉及狀態(tài)監(jiān)測、故障識(shí)別、趨勢預(yù)測等。利用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，識(shí)別出不同故障模式的特征[36-37]，如通過分析振動(dòng)信號(hào)可發(fā)現(xiàn)不平衡、軸承故障或齒輪磨損等問題。該過程通常涉及特征選擇和提取，將影響設(shè)備健康的重要特征從大量數(shù)據(jù)中提取出來。

在礦用設(shè)備故障診斷過程中，通過對(duì)采集的設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，識(shí)別出潛在的故障，并發(fā)出預(yù)警信號(hào)。預(yù)警信號(hào)通常在控制室監(jiān)控系統(tǒng)中顯示。維護(hù)人員基于故障診斷信息，制定相應(yīng)的維護(hù)策略，如更換零部件、調(diào)整設(shè)備設(shè)置、清潔設(shè)備等，從而降低故障發(fā)生概率，延長設(shè)備使用壽命。

故障診斷還涉及根本原因分析。當(dāng)設(shè)備發(fā)生故障時(shí)，通過對(duì)監(jiān)測數(shù)據(jù)和歷史故障案例進(jìn)行對(duì)比分析，可幫助確定故障的根本原因。這種分析不僅有助于解決當(dāng)前的問題，還能為未來的維護(hù)決策提供指導(dǎo)，避免類似故障再次發(fā)生。

故障診斷可通過先進(jìn)的技術(shù)手段進(jìn)行優(yōu)化，如使用AI 和深度學(xué)習(xí)算法分析更復(fù)雜的數(shù)據(jù)集，從中提取潛在的故障特征，并提升診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。結(jié)合歷史故障數(shù)據(jù)和運(yùn)行環(huán)境因素，智能化的預(yù)測模型能夠更好地預(yù)測故障發(fā)生的時(shí)間和類型，幫助礦山企業(yè)在設(shè)備故障前采取預(yù)防措施。

4.4維護(hù)決策優(yōu)化

以往礦用設(shè)備通常采用定期維護(hù)方式，以固定時(shí)間間隔進(jìn)行檢查和保養(yǎng)。該方式雖能保證設(shè)備在一定程度上保持良好狀態(tài)，但存在盲目性和不經(jīng)濟(jì)的問題，如設(shè)備在未出現(xiàn)明顯故障情況下停機(jī)維護(hù)，會(huì)產(chǎn)生一定的生產(chǎn)損失。

為了優(yōu)化維護(hù)決策，可引入基于物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)的預(yù)測性維護(hù)系統(tǒng)。在礦用設(shè)備上安裝多個(gè)傳感器，實(shí)時(shí)監(jiān)測設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)[38]。通過數(shù)據(jù)采集和分析處理，生成設(shè)備的健康評(píng)分，并與歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，識(shí)別出潛在的故障模式。以礦用挖掘機(jī)為例，若監(jiān)測數(shù)據(jù)顯示油溫持續(xù)高于正常范圍，且振動(dòng)幅度逐漸增大，通過分析判斷可能存在液壓系統(tǒng)泄漏或泵損壞現(xiàn)象。該情況下維護(hù)人員不再根據(jù)預(yù)定的維護(hù)時(shí)間表，而是及時(shí)制定針對(duì)性的維護(hù)計(jì)劃，對(duì)設(shè)備進(jìn)行詳細(xì)檢查，在故障發(fā)生前及時(shí)干預(yù)，避免設(shè)備全面故障和停機(jī)。

預(yù)測性維護(hù)技術(shù)的維護(hù)決策優(yōu)化不僅依賴于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的監(jiān)測和分析，還需要維護(hù)人員的快速響應(yīng)和決策能力。該流程的實(shí)施可提高礦山企業(yè)日常運(yùn)營的靈活性，增強(qiáng)對(duì)設(shè)備狀態(tài)的掌控能力，使資源配置和維護(hù)得以優(yōu)化，幫助企業(yè)在提升生產(chǎn)效率的同時(shí)降低運(yùn)營成本。

5智能礦山工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)將智能感知設(shè)備、移動(dòng)計(jì)算和廣泛的網(wǎng)絡(luò)通信應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)環(huán)節(jié)，以提升制造效率，確保產(chǎn)品質(zhì)量，降低成本并減少污染，最終實(shí)現(xiàn)智能化的工業(yè)生產(chǎn)[39]，其核心在于建立人與工業(yè)系統(tǒng)各要素之間的全面互聯(lián)。研究工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是一項(xiàng)跨學(xué)科的工程，涵蓋了傳感技術(shù)、數(shù)據(jù)交互技術(shù)和信息處理等多個(gè)領(lǐng)域[40]。

智能礦山工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)旨在通過先進(jìn)的傳感器、數(shù)據(jù)通信和分析工具，提升礦山開采的效率與安全性。其架構(gòu)包括感知層、網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層。感知層由各種傳感器和設(shè)備組成，用于實(shí)時(shí)監(jiān)測礦山的環(huán)境和設(shè)備狀態(tài)；網(wǎng)絡(luò)層通過無線或有線網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)中心或云平臺(tái)；應(yīng)用層利用數(shù)據(jù)分析和AI 技術(shù)處理和分析采集數(shù)據(jù)，以支持決策和優(yōu)化操作。

為確保感知信息高效處理和實(shí)時(shí)連接， 文獻(xiàn)[16]借鑒工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的云、邊、端架構(gòu)[41]，對(duì)智能礦山數(shù)據(jù)感知進(jìn)行系統(tǒng)化管理，如圖5所示。

智能礦山工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的主要應(yīng)用包括實(shí)時(shí)監(jiān)控、自動(dòng)化作業(yè)、智能調(diào)度和安全管理。實(shí)時(shí)監(jiān)控可對(duì)礦山設(shè)備和環(huán)境進(jìn)行24 h 不間斷監(jiān)測，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險(xiǎn)；自動(dòng)化作業(yè)通過無人化設(shè)備和自動(dòng)控制系統(tǒng)提高作業(yè)效率；智能調(diào)度利用數(shù)據(jù)分析優(yōu)化生產(chǎn)作業(yè)計(jì)劃；安全管理則在可能發(fā)生危險(xiǎn)時(shí)發(fā)出預(yù)警，保障生產(chǎn)和人員安全。本文以安全管控和環(huán)境監(jiān)測為例進(jìn)行介紹。

1） 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)在礦山安全管控方面的應(yīng)用。在井工礦、露天礦山中，通過部署傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)測礦井內(nèi)氣體濃度、溫度、濕度等參數(shù)，及時(shí)識(shí)別有害氣體或火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)，確保人員安全。當(dāng)發(fā)生異常時(shí)，安全管控系統(tǒng)立即發(fā)出警報(bào)，并自動(dòng)啟動(dòng)通風(fēng)設(shè)備。采用視頻監(jiān)控和人臉識(shí)別技術(shù)，監(jiān)控礦工進(jìn)出井口。礦工佩戴的智能安全帽內(nèi)置傳感器，可監(jiān)測體溫、心率及位置。系統(tǒng)設(shè)置輕量級(jí)礦工安全帽實(shí)時(shí)檢測算法[42]、運(yùn)煤膠帶異物識(shí)別算法[43]等，保障煤礦安全生產(chǎn)。地面監(jiān)控管理中心可實(shí)時(shí)顯示視頻監(jiān)控界面及設(shè)備運(yùn)行狀況，如圖6 所示。通過數(shù)據(jù)分析，系統(tǒng)可進(jìn)行故障預(yù)測、報(bào)警，并給出解決方案。

2） 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)在礦山環(huán)境監(jiān)測中的應(yīng)用。通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，礦山管理人員可24 h 遠(yuǎn)程監(jiān)測礦井的環(huán)境參數(shù)，及時(shí)響應(yīng)突發(fā)事件，如部署傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)測礦區(qū)周圍的水質(zhì)、土壤質(zhì)量、噪聲水平等，評(píng)估礦山生產(chǎn)對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響。通過數(shù)據(jù)分析，制定相應(yīng)的減排和治理措施，優(yōu)化資源使用，確保礦山可持續(xù)發(fā)展。

6智能礦山AI技術(shù)

AI與采礦技術(shù)深度融合正逐步改變礦山企業(yè)的生產(chǎn)和運(yùn)營方式。本文以AI 在預(yù)測性維護(hù)與自我優(yōu)化、人機(jī)協(xié)作與自動(dòng)化控制方面的應(yīng)用為例進(jìn)行說明。

6.1預(yù)測性維護(hù)與自我優(yōu)化

通過集成先進(jìn)的傳感器技術(shù)和數(shù)據(jù)分析工具，礦山企業(yè)能實(shí)時(shí)監(jiān)測設(shè)備狀態(tài)，從而有效實(shí)現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)。例如，某大型金礦采用基于AI 的設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng)，實(shí)時(shí)分析采礦設(shè)備的振動(dòng)、溫度、壓力等數(shù)據(jù)，檢測到數(shù)據(jù)異常波動(dòng)時(shí)，立即發(fā)出警報(bào)，提示工作人員檢修。

井工礦和露天礦山可部署基于AI 的無人駕駛車輛（圖7），實(shí)現(xiàn)礦石自動(dòng)化運(yùn)輸。這些車輛通過全球定位系統(tǒng)（Global Positioning System， GPS） 、傳感器網(wǎng)絡(luò)等實(shí)時(shí)獲取位置信息，自主選擇最佳路徑并避開障礙物，確保安全運(yùn)輸。在操作員的監(jiān)督下，無人駕駛車輛能在復(fù)雜的礦區(qū)環(huán)境中靈活應(yīng)對(duì)不同情況，顯著提高運(yùn)輸效率，降低人力成本和事故風(fēng)險(xiǎn)。AI 算法可通過分析實(shí)時(shí)和歷史數(shù)據(jù)優(yōu)化運(yùn)輸路線和調(diào)度系統(tǒng)，如文獻(xiàn)[44]采用AI 系統(tǒng)分析不同運(yùn)輸方式的效率與成本，并根據(jù)礦石產(chǎn)出量和市場需求自動(dòng)調(diào)整運(yùn)輸計(jì)劃，確保在需求高峰時(shí)加大運(yùn)輸，在需求低谷時(shí)減少運(yùn)輸，從而提高資源利用率，增強(qiáng)運(yùn)輸管理響應(yīng)能力。

此外，AI 技術(shù)可整合來自不同設(shè)備和操作環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)，通過建立全局優(yōu)化模型，實(shí)現(xiàn)采礦、運(yùn)輸、加工各環(huán)節(jié)協(xié)調(diào)，提升整個(gè)礦山的生產(chǎn)運(yùn)營效率。

6.2人機(jī)協(xié)作與自動(dòng)化控制

傳統(tǒng)的礦山自動(dòng)化控制系統(tǒng)通常依賴預(yù)設(shè)的規(guī)則和邏輯，而AI 技術(shù)能夠處理大量數(shù)據(jù)并進(jìn)行自我學(xué)習(xí)和優(yōu)化。將AI 技術(shù)用于人機(jī)協(xié)作與自動(dòng)化控制不僅能提升設(shè)備的自動(dòng)化水平，還可提高人機(jī)協(xié)作效率，使礦山作業(yè)更加安全、高效。

AI系統(tǒng)可根據(jù)生產(chǎn)需求和設(shè)備狀況動(dòng)態(tài)調(diào)整作業(yè)流程，如礦山企業(yè)管理人員利用AI 分析歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)，制定更加合理的生產(chǎn)方案。人機(jī)協(xié)作不僅提升了生產(chǎn)效率，還通過實(shí)時(shí)反饋機(jī)制，使得操作員可以根據(jù)AI 系統(tǒng)生成方案做出及時(shí)的調(diào)整，確保生產(chǎn)過程的持續(xù)優(yōu)化。某大型露天礦采用配備了先進(jìn)傳感器和AI 算法的智能化采礦設(shè)備，操作員通過集成的監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)時(shí)觀察設(shè)備狀態(tài)并通過人機(jī)協(xié)作交互平臺(tái)操控設(shè)備，如圖8 所示。

基于AI 技術(shù)實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)作與自動(dòng)化控制的結(jié)合，不僅提高了礦山作業(yè)效率和安全性，而且為企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型提供了有力支撐[45]。

7礦山數(shù)字孿生技術(shù)

傳統(tǒng)的礦山管理模式由于信息獲取滯后、實(shí)時(shí)監(jiān)控困難等問題，導(dǎo)致生產(chǎn)效率低下、事故頻發(fā)。數(shù)字孿生技術(shù)的出現(xiàn)為解決這些問題提供了全新的思路和解決方案[46]。該技術(shù)通過將物理礦山與虛擬礦山進(jìn)行實(shí)時(shí)同步映射，實(shí)現(xiàn)對(duì)礦山各個(gè)環(huán)節(jié)的全面監(jiān)控與智能預(yù)測。這種虛實(shí)結(jié)合的方式不僅能夠?qū)崟r(shí)采集和分析礦山的運(yùn)營數(shù)據(jù)，幫助管理人員及時(shí)識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)，還能優(yōu)化資源配置和作業(yè)流程，提高生產(chǎn)效率。同時(shí)，數(shù)字孿生為礦山的安全管理提供了強(qiáng)有力的支持[47]。

7.1礦山數(shù)字孿生核心技術(shù)

1） 物聯(lián)網(wǎng)。它是實(shí)現(xiàn)礦山數(shù)字孿生的基礎(chǔ)技術(shù)之一，通過在露天礦和井工礦部署多種傳感器實(shí)時(shí)采集設(shè)備狀態(tài)、環(huán)境信息、作業(yè)流程等數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)通過傳輸網(wǎng)絡(luò)發(fā)送至中央數(shù)字平臺(tái)，為后續(xù)數(shù)字孿生建模和分析提供基礎(chǔ)。同時(shí)，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了礦用設(shè)備互聯(lián)互通，使各環(huán)節(jié)信息流更加順暢。

2） 三維可視化與建模。它是礦山數(shù)字孿生技術(shù)的核心， 旨在構(gòu)建與物理礦山相對(duì)應(yīng)的虛擬模型[48]。傳統(tǒng)的礦山建模依賴地質(zhì)勘測和歷史數(shù)據(jù)，往往無法及時(shí)反映礦山環(huán)境變化。數(shù)字孿生技術(shù)通過引入激光雷達(dá)、無人機(jī)等先進(jìn)設(shè)備，結(jié)合實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)，快速采集礦山的地形、礦石分布和設(shè)施位置等數(shù)據(jù)。使用建筑信息模型（Building Information Modeling， BIM） 和地理信息系統(tǒng)（GeographicInformation System，GIS）等技術(shù)對(duì)礦山進(jìn)行數(shù)字化重建，從而得到直觀的三維展示，如圖9 所示。三維可視化模型不僅能夠提供礦山布局的清晰視圖，還能模擬不同的作業(yè)場景，從而優(yōu)化礦山規(guī)劃與資源配置，實(shí)現(xiàn)更高效的礦山運(yùn)營。

借助增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（Augmented Reality， AR）和虛擬現(xiàn)實(shí)（Virtual Reality，VR）技術(shù)，在虛擬環(huán)境中模擬礦山作業(yè)和應(yīng)急處理，可使安全培訓(xùn)更加高效。這種沉浸式培訓(xùn)方式不僅能夠提高礦工對(duì)開采環(huán)境的熟悉程度，還使其在模擬的危險(xiǎn)情境中學(xué)習(xí)如何應(yīng)對(duì)各種突發(fā)事件，減少誤操作和事故發(fā)生率。研究表明，通過VR/AR 培訓(xùn)的人員在實(shí)際環(huán)境中的安全意識(shí)和應(yīng)對(duì)能力明顯提升。

3） AI 與機(jī)器學(xué)習(xí)。其主要用于數(shù)據(jù)分析和預(yù)測。機(jī)器學(xué)習(xí)通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和訓(xùn)練，識(shí)別設(shè)備運(yùn)行規(guī)律，準(zhǔn)確預(yù)測設(shè)備運(yùn)行壽命和故障發(fā)生概率[49-50]，實(shí)現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)，降低設(shè)備故障率近30%。在礦山風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測領(lǐng)域，通過高精度傳感和分析技術(shù)，實(shí)時(shí)監(jiān)測和分析傳感器數(shù)據(jù)，獲取礦山環(huán)境中有害氣體濃度、地質(zhì)變化等參數(shù)，一旦檢測到異常情況即迅速發(fā)出預(yù)警，結(jié)合AI 算法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測，如識(shí)別可能的地質(zhì)災(zāi)害或安全隱患，并自動(dòng)生成應(yīng)急響應(yīng)方案，指導(dǎo)管理人員及時(shí)采取有效措施[51-52]。AI 技術(shù)通過實(shí)時(shí)分析海量數(shù)據(jù)并從中提取有價(jià)值的信息，可識(shí)別設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)和開采環(huán)境狀況，幫助礦山管理人員優(yōu)化資源配置，確保各項(xiàng)作業(yè)流程高效運(yùn)行，提升礦山整體效率。

4） 高可靠通信技術(shù)。它為礦山數(shù)字孿生實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸提供強(qiáng)有力支持，如5G 通信技術(shù)具備高帶寬、低延遲的特點(diǎn)，使大量傳感器數(shù)據(jù)迅速、穩(wěn)定地傳輸?shù)街醒肟刂葡到y(tǒng)，確保物理礦山與數(shù)字孿生系統(tǒng)之間的同步性，使管理人員可以即時(shí)獲取重要信息，做出快速、準(zhǔn)確的反應(yīng)。5G 網(wǎng)絡(luò)的廣泛覆蓋和高連接密度使礦山中大量的設(shè)備可無縫連接，實(shí)現(xiàn)更高效的資源管理和調(diào)度。

7.2發(fā)展趨勢

1） 具有更高的實(shí)時(shí)性和精準(zhǔn)度。隨著5G 技術(shù)和下一代物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)快速發(fā)展，礦山數(shù)字孿生系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性將得到顯著提升。量子傳感技術(shù)的應(yīng)用將進(jìn)一步提高傳感器精度，使礦山監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)采集更加精準(zhǔn)，如量子傳感器能以極高的靈敏度監(jiān)測微小的環(huán)境參數(shù)變化，使礦山管理者能實(shí)時(shí)了解礦山運(yùn)行狀態(tài)，從而更快做出響應(yīng)。此外，結(jié)合邊緣計(jì)算技術(shù)，數(shù)據(jù)可在傳感器層面進(jìn)行初步處理，不僅減少延遲，提高響應(yīng)速度，還能增強(qiáng)數(shù)據(jù)安全性。

2） 增強(qiáng)自主學(xué)習(xí)能力。隨著AI 技術(shù)的迅速發(fā)展，礦山數(shù)字孿生將具備更加完善的自我學(xué)習(xí)和智能決策能力。通過不斷積累和分析歷史數(shù)據(jù)，數(shù)字孿生系統(tǒng)逐步優(yōu)化礦山生產(chǎn)調(diào)度、設(shè)備維護(hù)等操作，實(shí)現(xiàn)從人工決策向智能決策的轉(zhuǎn)變[53]，從而提高礦山運(yùn)行效率，降低人工成本，優(yōu)化資源分配。

3） 注重生態(tài)環(huán)境影響評(píng)估與管理。未來礦山數(shù)字孿生技術(shù)將更加重視對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響評(píng)估。通過對(duì)礦山生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行全面模擬和監(jiān)測，數(shù)字孿生技術(shù)能預(yù)測采礦活動(dòng)對(duì)周邊環(huán)境的具體影響，如水資源污染、土壤退化、生物多樣性損失等。這種前瞻性的評(píng)估能力將為礦山企業(yè)提供科學(xué)依據(jù)，幫助其制定可持續(xù)的采礦方案。此外，通過在數(shù)字孿生模型中引入生態(tài)環(huán)境因素，管理者可評(píng)估不同開采方案對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的長期影響，進(jìn)而優(yōu)化資源利用，減少對(duì)環(huán)境的負(fù)面影響。

8礦山機(jī)器人技術(shù)

礦山長期以來面臨作業(yè)環(huán)境惡劣、開采困難、安全風(fēng)險(xiǎn)高等挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的礦山開采模式對(duì)礦工的人身安全帶來了極大威脅。礦山機(jī)器人基于AI、定位、高精度通信等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)自主運(yùn)行和智能操作，能夠在危險(xiǎn)或復(fù)雜環(huán)境中執(zhí)行采礦、運(yùn)輸、監(jiān)測、維護(hù)等任務(wù)，逐步發(fā)展為提高生產(chǎn)效率和安全性的重要工具。

8.1礦山機(jī)器人典型應(yīng)用

8.1.1無人駕駛

無人駕駛是礦山機(jī)器人應(yīng)用的重要方向，其主要依賴高精度定位、激光雷達(dá)和視覺識(shí)別。機(jī)器人通過實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)自主避障并執(zhí)行挖掘和運(yùn)輸任務(wù)，在復(fù)雜地形中保持穩(wěn)定運(yùn)行[54]，大幅提高采礦效率。該技術(shù)減少了對(duì)人工操作的依賴，降低了礦工面臨的安全風(fēng)險(xiǎn)。典型的無人駕駛系統(tǒng)原理如圖10所示[55]。

近年來，無人駕駛運(yùn)輸車在礦山運(yùn)輸領(lǐng)域取得顯著進(jìn)展。特別是在露天礦山領(lǐng)域，無人駕駛車輛融合GPS 定位技術(shù)和激光雷達(dá)傳感技術(shù)，精準(zhǔn)識(shí)別和避讓障礙物，依靠自主導(dǎo)航系統(tǒng)和路徑優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化運(yùn)輸，提高了運(yùn)輸效率和安全性。

8.1.2智能采礦

智能采礦機(jī)器人近年來在露天礦山中得到廣泛應(yīng)用，特別是在高效采掘方面表現(xiàn)出色。露天礦作業(yè)空間較開闊，與井工礦相比不受狹窄作業(yè)空間限制，為智能采礦機(jī)器人行動(dòng)和作業(yè)提供了充足的空間。采礦機(jī)器人運(yùn)用圖像識(shí)別技術(shù)，如利用超分辨率重建算法改善昏暗模糊、邊緣不清晰的礦井圖像[56]，來精準(zhǔn)識(shí)別不同類型的礦石，實(shí)現(xiàn)高效自動(dòng)采掘。此外，智能采礦機(jī)器人通過集成AI 技術(shù)[57]，能根據(jù)實(shí)時(shí)環(huán)境和礦石特性自動(dòng)調(diào)整采掘參數(shù)，以達(dá)到最佳采礦效率，減少資源浪費(fèi)。

8.1.3環(huán)境感知與監(jiān)測

機(jī)器人通過多種傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)測礦山環(huán)境信息[58]，全面了解動(dòng)態(tài)環(huán)境變化，及時(shí)預(yù)警潛在的安全隱患。文獻(xiàn)[54]展示了一種煤礦巡檢機(jī)器人， 如圖11 所示。機(jī)器人配備先進(jìn)的氣體檢測器和溫度傳感器，可實(shí)時(shí)監(jiān)測礦井中空氣質(zhì)量，及時(shí)識(shí)別有害氣體濃度超標(biāo)或溫度異常等潛在風(fēng)險(xiǎn)[59]。部分巡檢機(jī)器人還集成地震傳感器，可在地質(zhì)活動(dòng)發(fā)生前發(fā)出預(yù)警。根據(jù)統(tǒng)計(jì)，基于機(jī)器人的環(huán)境監(jiān)測技術(shù)應(yīng)用于高危礦區(qū)可降低約20% 的事故發(fā)生率，為礦山安全管理提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。

8.1.4多機(jī)器人協(xié)同作業(yè)

多機(jī)器人協(xié)同作業(yè)技術(shù)通過對(duì)機(jī)器人任務(wù)分配和信息共享，提高作業(yè)效率和安全性。操作人員可通過遠(yuǎn)程終端實(shí)時(shí)監(jiān)控和控制多機(jī)器人作業(yè)，實(shí)現(xiàn)靈活、高效的作業(yè)管理[60]。

在大型礦區(qū)，多機(jī)器人協(xié)同作業(yè)系統(tǒng)展示了巨大的生產(chǎn)潛力。這些系統(tǒng)通過調(diào)度算法和實(shí)時(shí)通信技術(shù)，使不同類型的機(jī)器人有效協(xié)作，完成采礦、運(yùn)輸、設(shè)備維護(hù)等任務(wù)[61-62]，如開采機(jī)器人和運(yùn)輸機(jī)器人可無縫銜接，通過智能調(diào)度實(shí)現(xiàn)開挖、裝載和運(yùn)輸高效聯(lián)動(dòng)。這種協(xié)同作業(yè)方式不僅提高了作業(yè)效率，還優(yōu)化了資源配置。

8.2發(fā)展趨勢

1）智能化與自主學(xué)習(xí)。未來礦山機(jī)器人將實(shí)現(xiàn)更高水平的智能化，具備自主學(xué)習(xí)能力，能適應(yīng)不同作業(yè)環(huán)境。通過大量數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，礦山機(jī)器人能分析和理解各類操作場景，進(jìn)而優(yōu)化自身決策過程。這種智能化的演進(jìn)可增強(qiáng)機(jī)器人的作業(yè)能力，提高采礦效率和精確度。

2）智能協(xié)同能力提升。隨著AI 和通信技術(shù)的不斷進(jìn)步，多機(jī)器人協(xié)同作業(yè)的智能化水平將得到顯著提升。未來，礦山將形成基于機(jī)器人集群的智能協(xié)同系統(tǒng)，每臺(tái)機(jī)器人能根據(jù)任務(wù)需求和環(huán)境變化進(jìn)行動(dòng)態(tài)角色轉(zhuǎn)換。智能協(xié)同能力的提升將使機(jī)器人集群更好地應(yīng)對(duì)突發(fā)情況，實(shí)現(xiàn)高效的自我調(diào)整和任務(wù)分配，推動(dòng)礦山作業(yè)向更加智能化、靈活化的方向發(fā)展。

3）可持續(xù)采礦與環(huán)保技術(shù)集成。未來礦山機(jī)器人將更加注重可持續(xù)采礦和環(huán)境保護(hù)。通過結(jié)合環(huán)保技術(shù)，機(jī)器人能識(shí)別和監(jiān)測采礦過程中的環(huán)境污染源，并采取措施減少其影響，如機(jī)器人可實(shí)時(shí)監(jiān)測礦井水質(zhì)和空氣質(zhì)量，確保不超標(biāo)排放。在礦山開采過程中，機(jī)器人將主動(dòng)識(shí)別低效或高風(fēng)險(xiǎn)操作，優(yōu)化開采模式，以減少對(duì)環(huán)境的破壞。隨著環(huán)保意識(shí)的提升，礦山機(jī)器人將成為實(shí)現(xiàn)資源可持續(xù)利用的重要工具，推動(dòng)礦業(yè)向綠色、低碳方向發(fā)展。

4） 極端環(huán)境中應(yīng)用。礦山機(jī)器人的應(yīng)用范圍將不斷擴(kuò)展，包括極端環(huán)境下的采礦作業(yè)，如深海礦產(chǎn)開采、極地礦山作業(yè)等。這就要求礦山機(jī)器人具備抗高溫、耐腐蝕等特性，能夠在極端條件下穩(wěn)定運(yùn)行，如在深海環(huán)境中機(jī)器人需抵抗高壓和鹽腐蝕影響，而在極地環(huán)境中需應(yīng)對(duì)低溫和冰雪的挑戰(zhàn)。這種環(huán)境適應(yīng)性的發(fā)展為高難度的資源開采提供解決方案，使惡劣環(huán)境中的資源開采成為可能。隨著技術(shù)不斷演進(jìn)，礦山機(jī)器人將在更多復(fù)雜的采礦環(huán)境中發(fā)揮重要作用。

9礦山5G通信技術(shù)

5G等新一代移動(dòng)通信技術(shù)通過支持礦山設(shè)備遠(yuǎn)程控制、環(huán)境監(jiān)測和智能調(diào)度[63-64]，推動(dòng)礦山行業(yè)向智能化、無人化和自動(dòng)化方向發(fā)展。

9.1 5G技術(shù)核心優(yōu)勢

1）高速率。5G技術(shù)相比于4G，數(shù)據(jù)傳輸速率提高了數(shù)十倍[65]。這一核心優(yōu)勢使礦山大規(guī)模數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸成為可能，滿足高清攝像頭和各類傳感器對(duì)高頻數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸?shù)男枨?。在礦山監(jiān)控系統(tǒng)中，5G技術(shù)支持高清視頻流的即時(shí)傳輸，確保操作人員在任何時(shí)刻都能獲得實(shí)時(shí)監(jiān)控畫面，從而快速作出決策。這也為提升礦山生產(chǎn)效率和安全管理水平提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支持。

2） 低延遲。5G 技術(shù)的毫秒級(jí)低延遲特性為礦山遠(yuǎn)程操控和無人駕駛應(yīng)用提供了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)[66]。目前遠(yuǎn)程操控和無人駕駛技術(shù)在露天礦的應(yīng)用較為廣泛且發(fā)展迅速，在井工礦中遠(yuǎn)程操控技術(shù)已有了一定應(yīng)用，但由于工作環(huán)境復(fù)雜，無人駕駛技術(shù)的應(yīng)用尚不成熟。在高危作業(yè)場景中，低延遲傳輸可使操作人員迅速對(duì)突發(fā)事件進(jìn)行判斷和調(diào)整。無人駕駛車輛運(yùn)行中，5G網(wǎng)絡(luò)能實(shí)時(shí)傳輸環(huán)境數(shù)據(jù)，讓車輛操控系統(tǒng)快速分析并采取避障措施，以避免發(fā)生事故。此外，5G 技術(shù)用于遠(yuǎn)程監(jiān)控和指揮使礦山應(yīng)急響應(yīng)能力得以增強(qiáng)，確保在突發(fā)事件中迅速做出反應(yīng)，提高礦山生產(chǎn)安全性。

3） 大連接密度。5G網(wǎng)絡(luò)支持超大設(shè)備連接數(shù)量，滿足礦山內(nèi)多種設(shè)備和傳感器的聯(lián)網(wǎng)需求。該特點(diǎn)使得礦山能在廣泛的區(qū)域內(nèi)部署大量智能傳感器，實(shí)現(xiàn)全面的實(shí)時(shí)監(jiān)測，如通過傳感器監(jiān)測環(huán)境變化、地質(zhì)情況、設(shè)備狀態(tài)等。礦山管理者可實(shí)時(shí)獲取關(guān)鍵信息，便于智能調(diào)度和資源管理，不僅提高了作業(yè)效率，也為礦山生產(chǎn)流程優(yōu)化提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。設(shè)備間的互聯(lián)互通能形成數(shù)據(jù)共享和協(xié)同工作機(jī)制，為礦山智能化升級(jí)奠定基礎(chǔ)。

4） 高可靠性與穩(wěn)定性。礦山通常位于偏遠(yuǎn)地區(qū)，地質(zhì)條件復(fù)雜，對(duì)于通信網(wǎng)絡(luò)的可靠性和穩(wěn)定性要求極高。5G 技術(shù)在惡劣環(huán)境中能保持?jǐn)?shù)據(jù)傳輸?shù)母呖煽啃?，為礦山日常生產(chǎn)和應(yīng)急指揮提供保障[67]。

9.2 5G技術(shù)在礦山的典型應(yīng)用

1）多傳感器融合監(jiān)測。隨著5G技術(shù)的快速發(fā)展，礦山多傳感器監(jiān)測系統(tǒng)逐漸形成并得到應(yīng)用。這些系統(tǒng)通過5G網(wǎng)絡(luò)將各類感知數(shù)據(jù)快速匯總，實(shí)現(xiàn)高精度監(jiān)測，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險(xiǎn)，如有害氣體超標(biāo)或地質(zhì)變化，幫助礦山及時(shí)采取有效措施進(jìn)行干預(yù)，從而提升礦山作業(yè)的安全性和環(huán)境保護(hù)能力。

2） 無人駕駛。目前越來越多的大型礦山開始投入商用化的無人駕駛礦車。這些礦車通過5G 網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)調(diào)度和路徑規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)在復(fù)雜礦區(qū)環(huán)境中穩(wěn)定運(yùn)行，不僅提升了運(yùn)輸效率，還顯著降低了事故發(fā)生率[68-69]。

3） 5G邊緣計(jì)算。礦山數(shù)據(jù)量龐大，且對(duì)時(shí)效性要求極高，這使得5G 邊緣計(jì)算的應(yīng)用尤為重要[70]。通過在礦山現(xiàn)場部署5G 邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，數(shù)據(jù)可就近處理而無需全部上傳至遠(yuǎn)程服務(wù)器，從而提升數(shù)據(jù)處理的響應(yīng)速度，保障監(jiān)測和控制的實(shí)時(shí)性。邊緣計(jì)算設(shè)備能及時(shí)分析礦山環(huán)境的變化，快速作出反應(yīng)，如在檢測到有害氣體濃度升高時(shí)可報(bào)警并迅速啟動(dòng)應(yīng)急措施，從而提升礦山安全生產(chǎn)和管理水平。

4） VR/AR。5G的高速率特性使VR，AR 技術(shù)在礦山管理中得以廣泛應(yīng)用。VR 技術(shù)多被用于礦工安全培訓(xùn)，通過創(chuàng)建虛擬場景，礦工可在虛擬環(huán)境中進(jìn)行操作訓(xùn)練，提升其應(yīng)急響應(yīng)能力和操作技能。AR 技術(shù)可通過AR 眼鏡為礦山管理人員提供實(shí)時(shí)設(shè)備狀態(tài)信息及維修指導(dǎo)，使設(shè)備維護(hù)更加高效。

10結(jié)語

新一代信息技術(shù)在智能礦山中的應(yīng)用加速了礦業(yè)向數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型。通過物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、AI、云計(jì)算、5G等技術(shù)的融合，智能礦山可實(shí)現(xiàn)全流程的實(shí)時(shí)監(jiān)控、數(shù)據(jù)分析和智能決策，提高了生產(chǎn)效率和安全性，促進(jìn)了資源可持續(xù)開發(fā)利用和環(huán)境保護(hù)。