近年來，隨著礦業行業加快培育新質生產力、推進數字化綠色化協同轉型，傳統礦山正在告別“憑經驗設計、靠手感生產”的老路。在前不久舉行的第五屆熠星大賽資源開發賽道常州站復選路演上，多家央企國企紛紛展示智慧礦山系統、設備。
從露天開采方案智能優化到磨礦工序數字孿生管控，多種智慧礦山技術成果為產業提質增效開辟了全新路徑。但多位業內專家直言，這些技術成果要在礦山生產一線真正“扎下根”，仍需跨過多重關卡。
開采方案設計“有智慧”
礦山開采方案設計是資源開發利用的第一步，而一次設計的服務年限短則5年、長可達30年以上。在漫長周期內，采礦設備迭代、技術標準更新、產業政策調整、環保要求升級等變數層出不窮，礦山開采方案必須動態調整，才能持續保障開采質量與綜合效益。
這對礦山開采方案的前瞻性提出了很高要求。“如果不能實現前瞻、精準有序的設計規劃，不僅會降低開采效益，還會給后續的生態恢復等環節帶來問題。”本溪鋼鐵（集團）礦業有限責任公司首席工程師范立軍說。
然而，在傳統設計模式下，一套完整的礦山開采方案往往需要10—30人的專業團隊才能完成，不少礦山難以配齊這樣的技術力量。同時，部分通用CAD（計算機輔助設計）軟件在礦山領域的專業化程度不足，難以適配國內礦山的復雜工況。“大量煩雜的數據統計、圖紙繪制工作都依賴人工完成，技術人員的精力大量消耗在基礎事務上，反而難以聚焦方案本身的論證與優化。”范立軍說。
為解決礦山開采方案設計難題，本溪鋼鐵（集團）礦業有限責任公司聯合東北大學等單位，開發了露天礦開采方案整體模擬軟件系統，實現了地質、市場、設備、技術經濟參數動態變化下的開采方案動態優化。
記者看到，在系統操作頁面，工作人員只需輸入產量要求、礦山品位、邊坡角度等基礎參數，軟件即可自動生成多套可選的礦山設計方案，還可按需生成分期開采方案，直接指導開拓運輸系統、工業場地等工程的規劃布置。
“過去我們大量時間都耗在做表格、畫圖紙上，現在相當于把基礎重復工作交給了系統。”范立軍打了個比方，“這就像房屋裝修，軟件能直接生成10套方案供選擇，我們可以把有限的精力集中在方案的研討和優化上，整體工作效率大幅提升。”
記者了解到，目前該系統已經成功應用于本溪鋼鐵（集團）礦業有限責任公司南芬露天鐵礦等礦山。“系統的應用給礦山帶來了可觀的經濟效益。僅是優化運輸系統、降低平均運距一項，就為我們節約了8321萬元。”范立軍說，“通過開采工藝優化，礦山鐵路運輸升級為公路運輸，僅在歪頭山鐵礦就省掉鐵路路基輔助剝巖量431萬噸，已帶來經濟效益1365萬元。”
磨礦不再“兩眼一抹黑”
礦石被開采出來后，還要經過破碎、磨礦、浮選等工序。然而，在選礦生產過程中，磨礦的關鍵工藝參數調節長期依賴人工經驗，比如給礦量和補加水的調節往往要靠熟練操作工的經驗，缺少精準的量化依據和科學的數據支撐。
“磨礦位于選礦工序上游，也是整個選礦流程中耗能最高的環節。磨礦產品粒度、濃度直接決定下游礦產資源的回收效率與綜合利用水平。”礦冶科技集團有限公司自動化所工程師張康輝說，為破解傳統磨礦“憑經驗、摸黑干”的行業難題，實現提質降耗，他和團隊研發出“DeepGrind-M3：圖像與工藝數字孿生驅動的磨礦多模態智能融合決策平臺”，推動磨礦從經驗驅動向數據驅動轉型。
磨礦智能決策的核心痛點，是磨機在工作時操作人員無法了解內部狀態，無法掌握關鍵工藝參數。為解決這一問題，團隊在進料端部署2D和3D相機，構建基于提示學習的自動標注等系統。“系統可快速識別礦石輪廓、物料分布狀態等信息，相當于給磨礦生產線裝上了一雙‘智能眼睛’。”張康輝說，此后，識別出的礦石分布等特征，與現場采集的溫度、壓力、流量等多源傳感數據一同接入數字孿生模型，用于精準推演磨機內部的實時工況，讓磨機循環負荷、運行效率等過去無法直接測量的核心參數可測可控。
打開磨機的“黑匣子”只是第一步。張康輝告訴記者，結合進料端的圖像、視頻，以及數字孿生模型輸出的診斷信息、工藝礦物學和流程考察報告文本信息，決策平臺通過多模態大模型進一步融會貫通，整合多源信息，持續輸出磨礦調整策略，讓平臺真正成為指導磨礦的“智慧大腦”。
目前，該平臺已在江西、甘肅等多個礦山應用。落地應用后的數據顯示，該平臺讓磨礦過程穩定性提升10%以上，單位產品能耗降低3%以上，產品粒度合格率穩定保持在90%以上，實現了提質、降耗、穩質的多重效益。
場景化落地要邁“三道坎”
先進技術固然提升了礦山效益，但要想大規模推廣開來，還需邁過“三道坎”。
首先是場景差異化帶來的適配難題。不同礦山的礦石品位、設備配置、工藝流程、生產指標千差萬別，這就要求智能控制系統必須具備較強泛化能力，才能適配各類生產場景。“而且在真實生產場景中，留給智能系統調試優化的窗口期非常有限，我們必須快速完成參數適配與持續迭代，才能保障正常生產節奏不被打亂。”張康輝說。
其次是選廠信息化程度不高造成的數據質量短板。智能模型的訓練與決策高度依賴精準的現場數據，但目前不少礦山的檢測裝置配置并不完善。張康輝坦言：“有的磨礦車間沒有配備粒度檢測裝置，有的車間雖有濃度檢測設備但數據準確度欠佳。這些傳感器的數據質量會直接影響模型訓練效率，也會制約后續磨礦調控方案的穩定性。”
在他看來，礦山需進一步完善數字化基礎建設，做好儀器儀表的定期校準與運維保障，切實提升各類傳感設備使用率與數據可靠性，為智能系統筑牢數據根基。
最后，一線操作人員的接受度與信任度，也是決定落地成效的關鍵。AI技術最終要服務于生產實際，系統好不好用、能不能推廣，不僅取決于現場工藝流程、設備、檢測儀器的穩定性與可靠性，還需要經驗豐富的操作人員的大力支持與協同配合，尤其是遇到異常工況、偶發突發事件時。
因此，智慧礦山系統要真正從“裝得上”走向“用得好”，不能只停留在技術功能的升級。“未來，我們需持續提升系統的安全性、穩定性與長期可靠性，在真實生產場景中反復驗證、迭代優化，用穩定的實效贏得一線認可，走通場景化落地的‘最后一公里’。”張康輝說。（記者 吳葉凡）
轉自：科技日報
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