付恩三,劉光偉,趙 浩,邵梓洋,耿 昊,陳 巍
(1.遼寧工程技術(shù)大學(xué) 礦業(yè)學(xué)院,遼寧 阜新 123000;2.應(yīng)急管理部信息研究院,北京 100029;3.應(yīng)急管理部研究中心,北京 100013;4.國(guó)家能源投資集團(tuán)神華北電勝利能源有限公司,內(nèi)蒙古 錫林浩特 026000;5.中慶智訊(北京) 信息科技有限公司,北京 100029)
2019年,自然資源部發(fā)布《礦產(chǎn)資源節(jié)約和綜合利用先進(jìn)適用技術(shù)目錄》,該項(xiàng)目包括360項(xiàng)技術(shù),其中新技術(shù)109項(xiàng),涉及煤炭類15項(xiàng),金屬類42項(xiàng),非金屬類44項(xiàng),礦山鉆探測(cè)量類8項(xiàng)。我國(guó)礦山領(lǐng)域依靠新技術(shù)和新理念逐步改變傳統(tǒng)企業(yè)粗放式開采生產(chǎn)模式。當(dāng)前新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革與全國(guó)加快轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式形成歷史性交匯,以人工智能、機(jī)器人、虛擬現(xiàn)實(shí)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)為代表的第四次工業(yè)技術(shù)革命給中國(guó)礦山行業(yè)帶來了新的挑戰(zhàn)與機(jī)遇[1-3]。國(guó)家能源集團(tuán)、中煤集團(tuán)、華能集團(tuán)、包鋼集團(tuán)、國(guó)電集團(tuán)、霍林河煤業(yè)、特變電工等單位積極探索智能礦山建設(shè),在露天礦探索“5G+無人駕駛”示范試點(diǎn)應(yīng)用,以促進(jìn)形成國(guó)內(nèi)礦用無人駕駛樣板工程及標(biāo)準(zhǔn)體系建立[4-6]。應(yīng)用先進(jìn)的云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、三維云平臺(tái)等手段,優(yōu)化礦山開采生產(chǎn)環(huán)節(jié),控制礦山生產(chǎn)成本,以最小生態(tài)擾動(dòng)控制礦山征地、復(fù)墾、環(huán)保,建設(shè)安全綠色環(huán)保高效智能可視化于一體的新型智能礦山,保持礦山核心競(jìng)爭(zhēng)力,引領(lǐng)我國(guó)露天礦山行業(yè)的發(fā)展。近年來國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)我國(guó)智慧礦山做了規(guī)劃,但主要研究?jī)?nèi)容側(cè)重于井工煤礦,目前對(duì)智能露天礦山總體建設(shè)框架的研究較少。筆者結(jié)合國(guó)內(nèi)外露天礦山智能化建設(shè)的現(xiàn)狀、國(guó)家級(jí)智能化示范煤礦驗(yàn)收管理辦法、中煤科工集團(tuán)、中國(guó)礦業(yè)大學(xué)、遼寧工程技術(shù)大學(xué)、應(yīng)急管理部信息研究院等有關(guān)單位對(duì)智能露天礦山建設(shè)的研究成果,提出了智能露天礦山框架、探討研究了構(gòu)建智能礦山需要實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù),旨在為今后露天礦山智能化建設(shè)提供參考。
智能露天礦山的建設(shè)發(fā)展是以實(shí)現(xiàn)露天礦山自動(dòng)化裝備及自動(dòng)化系統(tǒng)的大范圍應(yīng)用、生產(chǎn)設(shè)計(jì)與礦山工程施工的一體化管控、信息化數(shù)據(jù)鏈的集成、數(shù)據(jù)處理和決策為基礎(chǔ)目標(biāo)[7,8]。智能露天礦山建設(shè)內(nèi)容涵蓋:智能礦山規(guī)劃設(shè)計(jì)開采、智能露天礦山基礎(chǔ)支撐平臺(tái)和智能露天礦山關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)用系統(tǒng)三大部分。
1)智能礦山規(guī)劃設(shè)計(jì)開采包括:礦山開采規(guī)劃,爆破計(jì)劃等仿真開采方案設(shè)計(jì),涉及地質(zhì)、采礦、測(cè)量、環(huán)保等部門,智能礦山仿真開采規(guī)劃以及遠(yuǎn)程控制為露天礦山協(xié)同管理提供技術(shù)、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)指標(biāo)數(shù)據(jù)。
2)智能基礎(chǔ)支撐平臺(tái)包括:多維屬性地質(zhì)云平臺(tái)、智能露天礦山數(shù)據(jù)平臺(tái)和多維數(shù)據(jù)庫建設(shè)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)等。
3)智能關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)用包括:大數(shù)據(jù)分析、無人機(jī)智能測(cè)量技術(shù)、無人駕駛及設(shè)備實(shí)時(shí)調(diào)度、感知和預(yù)警分析技術(shù)、數(shù)字孿生導(dǎo)航開采技術(shù)等內(nèi)容。智能露天礦山的三部分建設(shè)內(nèi)容相輔相成,相互交織,數(shù)據(jù)相互融合,共同支撐智能露天礦山的建設(shè)。最終實(shí)現(xiàn),智能礦山類人思維運(yùn)轉(zhuǎn)、執(zhí)行、交互、感知、預(yù)警、應(yīng)急等智能化運(yùn)行模式。
智能露天礦山的總體架構(gòu)涵蓋:生產(chǎn)層、感知層、網(wǎng)絡(luò)層、平臺(tái)層和服務(wù)層,如圖1所示。
圖1 智能露天礦山總體架構(gòu)
1)智能露天礦山生產(chǎn)層。主要體現(xiàn)在露天礦山測(cè)量、鉆爆、剝離、采煤、運(yùn)輸、排土、復(fù)墾等生產(chǎn)環(huán)節(jié)。實(shí)現(xiàn)露天礦山生產(chǎn)接續(xù)平穩(wěn),設(shè)備高效運(yùn)行。
2)智能露天礦山感知層。主要實(shí)現(xiàn)礦山全系統(tǒng)數(shù)據(jù)感知接入,感知數(shù)據(jù)涵蓋:邊坡數(shù)據(jù)、設(shè)備工況數(shù)據(jù)(鉆機(jī)、卡車、拉鏟、輪斗鏟、破碎機(jī)、運(yùn)輸機(jī)、電鏟、壓路機(jī)、排土機(jī)、前裝機(jī)、推土機(jī)等)、環(huán)境數(shù)據(jù)、成本數(shù)據(jù)、無人機(jī)礦圖影像數(shù)據(jù)、CAD線框數(shù)據(jù)等,實(shí)現(xiàn)露天礦數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)匯聚。
3)智能露天礦山網(wǎng)絡(luò)層。主要根據(jù)露天礦山開采范圍,在露天礦采場(chǎng)、排土場(chǎng)范圍內(nèi)部署移動(dòng)或固定4G/5G基站,實(shí)現(xiàn)露天全域開采范圍內(nèi)網(wǎng)絡(luò)的全覆蓋。實(shí)現(xiàn)礦山感知系統(tǒng)數(shù)據(jù)的高速傳輸。
4)智能露天礦山平臺(tái)層。涵蓋:智能露天礦山的基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)支撐平臺(tái)、模型算法平臺(tái)。根據(jù)不同數(shù)據(jù)類型,存儲(chǔ)到時(shí)序庫、關(guān)系庫以及非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫當(dāng)中。算法模型包括:穿采運(yùn)排等重大設(shè)備故障診斷模型、滑坡預(yù)警模型、道路運(yùn)輸能力模型、系統(tǒng)可靠性模型以及路徑優(yōu)化模型等。
5)智能露天礦山服務(wù)層。在上述生產(chǎn)層、感知層、網(wǎng)絡(luò)層、平臺(tái)層的基礎(chǔ)上,為露天礦山提供相應(yīng)的智能服務(wù),包括:孿生仿真生產(chǎn)計(jì)劃、無人機(jī)測(cè)量、智能視頻預(yù)警、邊坡監(jiān)測(cè)預(yù)警、設(shè)備故障診斷以及礦山的輔助決策。
智能露天礦山協(xié)同流程從數(shù)據(jù)采集、生產(chǎn)計(jì)劃設(shè)計(jì)、開采方案選擇、智能調(diào)度開采、生產(chǎn)計(jì)劃優(yōu)化、開采工藝控制、風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)、預(yù)警、研判、救援以及各生產(chǎn)部門之間的信息交互共享,協(xié)同辦公,實(shí)現(xiàn)露天礦山多系統(tǒng)之間的業(yè)務(wù)流協(xié)同運(yùn)轉(zhuǎn)。智能露天礦山協(xié)同建設(shè)以基礎(chǔ)數(shù)據(jù)協(xié)同為目標(biāo)提供精準(zhǔn)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐、以安全生產(chǎn)保障協(xié)同為目標(biāo)提供礦山合理的生產(chǎn)能力、以安全生產(chǎn)協(xié)同提供穩(wěn)健的安全生產(chǎn)環(huán)境、以監(jiān)測(cè)預(yù)警應(yīng)急協(xié)同為目標(biāo)提供監(jiān)測(cè)、預(yù)警、研判、應(yīng)急一體化的風(fēng)險(xiǎn)管控,實(shí)現(xiàn)具有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的智能露天礦山。
從智能露天礦山的總體架構(gòu)、協(xié)同流程的路線出發(fā),其核心是實(shí)現(xiàn)安全生產(chǎn)保障方面的安全化、智能化和少人化。智能露天礦山的建設(shè),以網(wǎng)絡(luò)建設(shè)、數(shù)據(jù)采集、三維地質(zhì)模型為基礎(chǔ),以安全智能生產(chǎn)為核心,以監(jiān)測(cè)預(yù)警研判應(yīng)急為抓手,實(shí)現(xiàn)智能露天礦山的一體化建設(shè)。
2.1.1 智能露天礦山數(shù)據(jù)層
智能露天礦山的建設(shè)實(shí)現(xiàn),需要實(shí)現(xiàn)對(duì)露天礦山各類結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集。根據(jù)智能露天礦山架構(gòu)及開采系統(tǒng),提出智能露天礦山的4層數(shù)據(jù)。
第1層:三維地質(zhì)模型層(數(shù)據(jù)緩慢更新),主要為露天礦開采境界內(nèi)的礦巖信息、水文地質(zhì)信息、地質(zhì)構(gòu)造信息;三維航測(cè)地圖層(數(shù)據(jù)周期更新),主要為露天礦山的地表現(xiàn)狀、采場(chǎng)、排土場(chǎng)的地圖信息,涵蓋礦權(quán)境界信息、運(yùn)輸?shù)缆沸畔?、關(guān)鍵運(yùn)輸位置等信息。
第2層:感知數(shù)據(jù)層,為露天礦生產(chǎn)數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)高度動(dòng)態(tài)),涵蓋車鏟工況感知、邊坡位移、剝采產(chǎn)量、用電以及實(shí)時(shí)視頻等信息。
第3層:生產(chǎn)控制層,為露天礦各生產(chǎn)環(huán)節(jié)控制系統(tǒng),涵蓋設(shè)備遠(yuǎn)程控制、故障智能診斷控制以及視頻識(shí)別等。
第4層:輔助決策層(數(shù)據(jù)周期更新),涵蓋成本、售價(jià)、利潤(rùn)、效率、規(guī)劃等信息。
2.1.2 智能露天礦大數(shù)據(jù)采集平臺(tái)
智能露天礦大數(shù)據(jù)采集平臺(tái)包括全生命周期的數(shù)據(jù)治理平臺(tái)和大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)。露天礦山數(shù)據(jù)治理平臺(tái)是制定礦山內(nèi)部業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的技術(shù)管理和流程。露天礦數(shù)據(jù)治理內(nèi)容主要包括建立數(shù)據(jù)模型[9]、數(shù)據(jù)質(zhì)量管控體系、數(shù)據(jù)異常處理、數(shù)據(jù)缺失處理、數(shù)據(jù)規(guī)約處理、元數(shù)據(jù)管理、主數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)安全治理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理、數(shù)據(jù)生命周期以及數(shù)據(jù)共享交換等11個(gè)方面。
1)建立數(shù)據(jù)模型:涵蓋露天礦礦山的業(yè)務(wù)范圍,建立全域統(tǒng)一的模型,滿足非冗余、穩(wěn)定、易用等特征[10],形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型規(guī)范,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)有效互聯(lián)互通。
2)數(shù)據(jù)質(zhì)量管控體系:主要包括完整性校驗(yàn)、合理性校驗(yàn)、規(guī)范性校驗(yàn)等,校驗(yàn)規(guī)則包括校驗(yàn)類型、對(duì)象類型、校驗(yàn)日期等信息。
3)數(shù)據(jù)異常處理:基于統(tǒng)計(jì)學(xué)方法、多元高斯、相似度以及聚類技術(shù)等方法處理異常數(shù)據(jù)。
4)數(shù)據(jù)缺失處理:針對(duì)傳感器故障、空值、異常數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)傳輸丟失等造成露天煤礦數(shù)據(jù)缺失。采用合理方式進(jìn)行數(shù)據(jù)缺失處理,如牛頓插值法、三次樣條函數(shù)插值法、多元插值、內(nèi)插值法等。
5)數(shù)據(jù)歸約處理:數(shù)據(jù)歸約技術(shù)可在保持原有數(shù)據(jù)完整性的前提下,采用數(shù)據(jù)降維、數(shù)量歸約、數(shù)據(jù)壓縮等方式,使得原始數(shù)據(jù)壓縮到一個(gè)合適的量級(jí)同時(shí)又不損失數(shù)據(jù)的關(guān)鍵信息。
6)元數(shù)據(jù)管理:對(duì)露天礦各業(yè)務(wù)域數(shù)據(jù)資源進(jìn)行盤查,以滿足用戶的業(yè)務(wù)需求,對(duì)露天礦山業(yè)務(wù)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的開發(fā)、維護(hù)過程提供支持。
7)數(shù)據(jù)安全治理:明確數(shù)據(jù)分級(jí)分類的標(biāo)準(zhǔn),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)訪問的安全策略,實(shí)現(xiàn)合規(guī)安全訪問政策和措施。
8)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn):數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系內(nèi)容應(yīng)涵蓋:元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、主數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、參照數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)等。
9)數(shù)據(jù)共享交換:基于統(tǒng)一的規(guī)則和元數(shù)據(jù)、統(tǒng)一架構(gòu)、統(tǒng)一工具,提供數(shù)據(jù)服務(wù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)交換、數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)復(fù)制、數(shù)據(jù)共享等功能。
10)主數(shù)據(jù)管理:實(shí)現(xiàn)對(duì)多個(gè)業(yè)務(wù)中整合最核心的、最需要共享的數(shù)據(jù)(主數(shù)據(jù)),集中進(jìn)行數(shù)據(jù)的清洗,保證各系統(tǒng)主數(shù)據(jù)的一致性,為決策支持和數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)源。
11)數(shù)據(jù)生命周期管理:貫穿于數(shù)據(jù)生成及傳輸、存儲(chǔ)、處理及應(yīng)用等各個(gè)環(huán)節(jié),建立健全數(shù)據(jù)管理體制,滿足露天礦山要求,提升數(shù)據(jù)管理能力,充分發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值,為經(jīng)營(yíng)決策提供有力支持。智能露天礦山大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)以數(shù)據(jù)治理平臺(tái)為數(shù)據(jù)底座,具有知識(shí)圖譜、模型工廠、算法倉庫,提供相應(yīng)的應(yīng)用服務(wù)管理,為露天礦山風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、智能研判、故障診斷、知識(shí)圖譜以及路徑優(yōu)化提供相應(yīng)算法模型。智能露天礦山全生命周期數(shù)據(jù)治理及平臺(tái)流程如圖2所示。
圖2 全生命周期數(shù)據(jù)治理及平臺(tái)
露天礦山測(cè)量是露天礦山成本核算、剝采量校對(duì)、采場(chǎng)形態(tài)數(shù)據(jù)獲取的關(guān)鍵環(huán)節(jié)[11]。通過測(cè)量人員對(duì)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)的采點(diǎn)、成圖、算量的全流程管理,為采礦設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)提供全過程數(shù)據(jù)支撐。測(cè)量環(huán)節(jié)的準(zhǔn)確度直接影響露天礦山生產(chǎn)成本,其采場(chǎng)數(shù)據(jù)形態(tài)直接影響礦山的推演規(guī)劃。隨著無人機(jī)的投入使用,露天礦山智能測(cè)量體系逐步形成,有效降低了測(cè)量?jī)?nèi)外業(yè)人員的工作量,提升測(cè)量效能。智能露天礦山測(cè)量環(huán)節(jié)涵蓋:無人機(jī)航線規(guī)劃、測(cè)量算量、快速成圖、剖面剖切、手工快速圈量及兩期面快速算量以及無人機(jī)成果與地質(zhì)模型的集成展示等等。應(yīng)用無人機(jī)點(diǎn)云數(shù)據(jù),進(jìn)行邊坡穩(wěn)定性數(shù)值模擬及利用能量函數(shù)和輪廓提取模型進(jìn)行采場(chǎng)內(nèi)外臺(tái)階線及道路、綠化等關(guān)鍵因子提取,為露天礦邊坡滑坡動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)、災(zāi)害分析、預(yù)測(cè)提供可靠的三維模型數(shù)據(jù)支持和技術(shù)支撐。
無人駕駛技術(shù)是傳感器、計(jì)算機(jī)、人工智能、通信、導(dǎo)航定位、模式識(shí)別、機(jī)器視覺、智能控制等多門前沿學(xué)科的綜合體。露天礦山無人駕駛系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn),要充分依托新基建,要深度融合露天礦山設(shè)備協(xié)同業(yè)務(wù)場(chǎng)景,要挖掘礦山多維數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián),實(shí)現(xiàn)環(huán)境感知技術(shù)、導(dǎo)航定位技術(shù)、路徑規(guī)劃技術(shù)以及決策控制技術(shù)的成熟應(yīng)用[12]。
1)環(huán)境感知技術(shù)。環(huán)境感知包括無人駕駛汽車自身位姿感知和周圍環(huán)境感知兩部分。無人駕駛汽車自身位姿信息主要包括車輛自身的速度、加速度、傾角、位置等信息。這類信息測(cè)量方便,主要用驅(qū)動(dòng)電機(jī)、電子羅盤、傾角傳感器、陀螺儀等傳感器進(jìn)行測(cè)量。無人駕駛汽車周圍環(huán)境感知以雷達(dá)等主動(dòng)型測(cè)距傳感器為主,被動(dòng)型測(cè)距傳感器為輔,采用信息融合的方法實(shí)現(xiàn)。因?yàn)榧す狻⒗走_(dá)、超聲波等主動(dòng)型測(cè)距傳感器相結(jié)合更能滿足復(fù)雜、惡劣條件下,執(zhí)行任務(wù)的需要,最重要的是處理數(shù)據(jù)量小,實(shí)時(shí)性好。同時(shí)進(jìn)行路徑規(guī)劃時(shí)可以直接利用激光返回的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算,無需知道障礙物的具體信息。
2)導(dǎo)航定位技術(shù)。無人駕駛汽車的導(dǎo)航模塊用于確定無人駕駛汽車其自身的地理位置,是無人駕駛汽車的路徑規(guī)劃和任務(wù)規(guī)劃的之支撐。導(dǎo)航可分為自主導(dǎo)航和網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航。自主導(dǎo)航技術(shù)是指除了定位輔助之外,可獨(dú)立完成導(dǎo)航任務(wù)。網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航能隨時(shí)隨地通過無線通信網(wǎng)絡(luò)、交通信息中心進(jìn)行信息交互。
3)路徑規(guī)劃技術(shù)。路徑規(guī)劃是無人駕駛汽車信息感知和智能控制的橋梁,是實(shí)現(xiàn)自主駕駛的基礎(chǔ)。路徑規(guī)劃技術(shù)可分為全局路徑規(guī)劃和局部路徑規(guī)劃。全局路徑規(guī)劃是在已知地圖的情況下,利用已知局部信息如障礙物位置和道路邊界,確定可行和最優(yōu)的路徑。局部路徑規(guī)劃是在全局路徑規(guī)劃生成的可行駛區(qū)域指導(dǎo)下,依據(jù)傳感器感知到的局部環(huán)境信息來決策無人平臺(tái)當(dāng)前前方路段所要行駛的軌跡。全局路徑規(guī)劃針對(duì)周圍環(huán)境已知的情況,局部路徑規(guī)劃適用于環(huán)境未知的情況。路徑規(guī)劃算法包括可視圖法、柵格法、人工勢(shì)場(chǎng)法、概率路標(biāo)法、隨機(jī)搜索樹算法、粒子群算法等。
4)決策控制技術(shù)。決策控制模塊是無人駕駛汽車的“大腦”,其主要功能是依據(jù)感知系統(tǒng)獲取的信息來進(jìn)行分析,進(jìn)而作出下一步行為的決策,并對(duì)車輛進(jìn)行控制。決策技術(shù)主要包括模糊推理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和貝葉斯等技術(shù)。決策控制系統(tǒng)的行為分為反應(yīng)式、反射式和綜合式三種方案,其中,反應(yīng)式控制是一個(gè)反饋控制的過程,根據(jù)車輛當(dāng)前位姿與期望路徑的偏差,不斷調(diào)節(jié)方向盤轉(zhuǎn)角和車速,直到到達(dá)目的地。
露天礦山導(dǎo)航開采模擬,通過輸入當(dāng)前位置和目的地,實(shí)現(xiàn)路線規(guī)劃。露天礦山根據(jù)該設(shè)計(jì)思路,結(jié)合露天礦山生產(chǎn)實(shí)際業(yè)務(wù)需求,設(shè)計(jì)導(dǎo)航開采模擬模板,如圖3所示。根據(jù)露天礦地質(zhì)數(shù)據(jù),通過輸入相應(yīng)參數(shù),模擬開采,輸入采煤量、剝離量,規(guī)劃開采路徑,即優(yōu)化開采方案。開采路徑包括:工作線長(zhǎng)度、推進(jìn)速度、推進(jìn)方向角度、工作幫坡角等等,進(jìn)行導(dǎo)航模擬開采,得出相應(yīng)開采結(jié)果。開采結(jié)果包括:剝采比、煤巖量、運(yùn)距、提升高度、內(nèi)外排量、設(shè)備使用情況、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行成本等數(shù)據(jù)。導(dǎo)航開采技術(shù)的應(yīng)用,可實(shí)現(xiàn)反演時(shí)空工程位置、關(guān)鍵參數(shù)分析以及導(dǎo)航開采輔助決策,以新疆某礦縱采轉(zhuǎn)橫采不同工作線長(zhǎng)度下,導(dǎo)航開采決策分析為例,導(dǎo)航開采結(jié)果見表1。
圖3 導(dǎo)航開采模板
表1 導(dǎo)航開采結(jié)果分析
知識(shí)圖譜本質(zhì)上是揭示實(shí)體之間相互邏輯關(guān)聯(lián)關(guān)系的語義網(wǎng)絡(luò),可用于描述各類事物之間的相互關(guān)系[13,14]。露天礦山工程設(shè)備故障處理知識(shí)圖譜是一個(gè)典型的行業(yè)知識(shí)圖譜,應(yīng)用目標(biāo)基于具體業(yè)務(wù)邏輯需求、設(shè)備維修流程等內(nèi)容,實(shí)體、關(guān)系與屬性的描述精準(zhǔn)[15-17]。露天礦山工程設(shè)備故障處理知識(shí)圖譜的構(gòu)建,需要有機(jī)融合礦山設(shè)備結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及設(shè)備機(jī)理模型、物理模型以及設(shè)備車聯(lián)網(wǎng)終端控制系統(tǒng),上述數(shù)據(jù)的有機(jī)結(jié)合才能共同構(gòu)成全面的露天礦山設(shè)備故障智能分析與輔助決策引擎。根據(jù)露天礦山的知識(shí)圖所需要的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),通過露天礦設(shè)備故障診斷數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)映射、模型訓(xùn)練(如SVM、RNN、CNN、DNN等模型)、模型運(yùn)行、圖譜管理應(yīng)用,最終實(shí)現(xiàn)綜合展示。設(shè)備故障診斷及圖譜,可精準(zhǔn)分析設(shè)備的故障原因、部位、性質(zhì),提供科學(xué)檢修依據(jù),為設(shè)備檢修指明方向,降低設(shè)備維修和維護(hù)成本,提高設(shè)備運(yùn)行經(jīng)濟(jì)效益,保證設(shè)備生產(chǎn)安全,為設(shè)備維修維護(hù)提供決策信息,同時(shí)有利于提高設(shè)備的管理水平,避免重大設(shè)備事故發(fā)生,減少事故危害程度,保證露天礦設(shè)備穩(wěn)定運(yùn)行和生產(chǎn),降低露天礦生產(chǎn)成本。設(shè)備故障診斷流程如圖4所示。
圖4 露天礦山設(shè)備故障分析流程
露天礦山數(shù)字孿生并不是在所有場(chǎng)景下都適用,而是在一些特定場(chǎng)景、特定環(huán)境約束條件下可為露天礦山提供指導(dǎo)。例如:當(dāng)露天礦山需要滿足某一地區(qū)的礦產(chǎn)資源的供應(yīng)時(shí),由于沒有足夠時(shí)間和空間進(jìn)行生產(chǎn)進(jìn)度計(jì)劃的排產(chǎn)、設(shè)備組織實(shí)施以及各類安全生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn),需要由數(shù)字孿生來解決相應(yīng)問題。生產(chǎn)技術(shù)人員根據(jù)保供應(yīng)的地區(qū)需要的產(chǎn)量、周期輸入數(shù)字孿生平臺(tái),將現(xiàn)有地質(zhì)模型、礦山設(shè)備、供電系統(tǒng)、礦山生產(chǎn)環(huán)境、運(yùn)輸?shù)缆返葏?shù)進(jìn)行輸入,模擬出一個(gè)與現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)現(xiàn)狀一致的數(shù)字虛擬環(huán)境,以最快的速度,對(duì)其進(jìn)行模擬推演,找到最佳生產(chǎn)方式、優(yōu)化現(xiàn)有設(shè)備的生產(chǎn)調(diào)度,提早規(guī)避可能遇到的問題及風(fēng)險(xiǎn)。將優(yōu)化后的方案進(jìn)行模擬評(píng)估后,可應(yīng)用于礦山生產(chǎn),系統(tǒng)自動(dòng)給出生產(chǎn)進(jìn)度計(jì)劃、設(shè)備調(diào)度方案、生產(chǎn)系統(tǒng)薄弱環(huán)節(jié),以及相應(yīng)邊坡、道路、地質(zhì)礦床等的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)。露天礦山數(shù)字孿生的應(yīng)用場(chǎng)景涵蓋:孿生爆破(圖5);孿生邊坡、全生命周期內(nèi)的孿生礦山開采等等。數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用需要依托大數(shù)據(jù)采集、傳輸以及全生命周期數(shù)據(jù)管理,實(shí)現(xiàn)以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)與物理模型融合的狀態(tài)實(shí)時(shí)評(píng)估,實(shí)現(xiàn)虛擬現(xiàn)實(shí)的呈現(xiàn)。露天礦山數(shù)字孿生中虛擬實(shí)體的全生命周期包括規(guī)劃、設(shè)計(jì)和開發(fā)、驗(yàn)證與確認(rèn)、開采實(shí)施、操作與監(jiān)控、優(yōu)化評(píng)估和閉坑恢復(fù)。虛擬實(shí)體在全生命周期過程中與物理實(shí)體的相互作用是持續(xù)的[18],在虛擬實(shí)體與物理實(shí)體共存的階段,兩者應(yīng)保持相互關(guān)聯(lián)并相互作用。
圖5 爆破數(shù)字孿生
論述了智能露天礦山的概念、梳理了智能露天礦山的總體架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)及智能露天礦山評(píng)價(jià)體系。詳細(xì)介紹了智能露天礦山在生產(chǎn)層、感知層、網(wǎng)絡(luò)層、平臺(tái)層以及服務(wù)層的5層架構(gòu);梳理了露天礦山在安全生產(chǎn)保障和監(jiān)測(cè)預(yù)警應(yīng)急2方面的協(xié)同流程,提出了智能露天礦山建設(shè)的大數(shù)據(jù)采集平臺(tái)、無人機(jī)測(cè)量技術(shù)、無人駕駛系統(tǒng)、導(dǎo)航開采技術(shù)、數(shù)字孿生技術(shù)、故障診斷及圖譜等內(nèi)容,為我國(guó)智能露天礦山的建設(shè)提供借鑒意義。