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智能矿山实现流程

发布日期:2025-06-06 责任编辑:中誉鼎力
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摘要:实现石料矿山的智能化是一个系统性工程,需要分阶段、多层次地推进技术与管理的深度融合。

实现石料矿山的智能化是一个系统性工程,需要分阶段、多层次地推进技术与管理的深度融合。以下是清晰、可落地的实施流程:

一、顶层规划与诊断阶段

1、需求分析与目标设定

明确痛点:识别当前矿山在安全、效率、成本、环保等方面的核心问题(如爆破效果不稳定、设备空转率高、粉尘超标等)。

设定目标:制定可量化的KPI(如产能提升20%、能耗降低15%、事故率下降50%)。

2、现状评估与技术选型

基础设施审计:检查网络覆盖(4G/5G/WiFi6)、电力系统、现有设备数字化程度。

技术路线图:选择适配场景的技术。

二、基础设施智能化升级

1、通信网络建设

部署矿山专网:露天矿采用5G+Mesh WiFi覆盖关键区域(采场、破碎站、运输干道),地下矿用 leaky feeder(泄漏电缆)系统。

数据中台搭建:建立边缘计算节点实时处理传感器数据。

2、智能装备迭代

关键设备改造:挖掘机/钻机加装GNSS定位(厘米级精度)和压力传感器,实现自动寻孔、精准挖掘。矿卡导入无人驾驶系统,应用激光雷达+多传感器融合避障。

新增智能终端:布设AI摄像头用于安全行为识别,安装粉尘/噪声在线监测仪。

三、核心系统智能化部署

1、地质与生产数字化

三维地质建模:通过无人机航测+机载LiDAR生成厘米级实景模型,结合岩性分析优化爆破设计。

智能调度系统:卡车调度可应用PathWall算法动态规划运输路径,减少空驶。生产协同,破碎机要根据来料量自动调整转速,皮带机联动启停。

2、安全与环境管控

AI安全监控:人员定位,UWB手环实时追踪位置,电子围栏触发越界报警。行为识别,摄像头智能检测未戴安全帽、违规进入危险区等行为。

环保闭环管理:粉尘智能抑制,根据气象站数据自动启停喷雾炮。废水循环,安装pH/浊度传感器,实现沉淀池自动加药。

四、数据驱动与智能决策

1、工业物联网平台搭建

设备全联网:通过OPC UA/Modbus协议接入PLC数据,实时监控电机温度、振动等状态。

数据可视化:用组态软件构建矿山数字孪生体,动态展示生产全貌。

2、AI优化核心环节

爆破智能设计:输入地质数据→AI算法(如随机森林模型)推荐孔网参数→爆破效果评估闭环优化。

预测性维护:采集破碎机轴承频谱数据,提前7天预警故障(参考PTC的ThingWorx方案)。

五、组织变革与持续优化

1、人才体系重构

技能升级:培训传统操作员转型为无人机飞手、系统监控员,设立“数字矿工”认证体系。

组织调整:成立数据中台部门,设置算法工程师、物联网运维等新岗位。

2、小步快跑迭代

分阶段实施:优先在1个采区试点(如无人运输),验证效果后推广。

持续改进:每月分析系统数据(OEE设备效率、吨矿成本),针对性优化算法参数。

通过以上流程,石料矿山可在3年内逐步实现“少人化→数据化→智能化”的转型。智能化的本质不是替代人,而是将经验沉淀为算法,让矿工从危险劳作转向决策管理,达成安全、高效、绿色的新型矿山形态。

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