“数字化+自动化”赋能矿山新质生产力
2024-09-01
作者：加星标，不错过→
来源：IntelMining智能矿业
8月27日，在招金集团第五届科技发展暨增值赋能大会的选矿分论坛上，北京中矿东方矿业有限公司高级工程师王俊鹏发表了《自动化、数字化技术融合赋能矿山新质生产力》的主题演讲。
在演讲中，王俊鹏指出数据是一切信息化和智能化的基础。他说：“对于矿山来说，所有大数据、智能化、大模型、数字孪生、人工智能的基础都是数据。从本质上来说，以上这些业务都是数据驱动的智能分析与决策优化。”他表示，从工业大数据标准体系框架中也不难发现，数据的采集、存储、分析、可视化是其基础，因此，要进行矿山信息化、数字化建设，必须要先从数据入手。没有充实数据的任何平台都只能是花架子。在接下来的演讲中，他详细阐述了矿山数据的来源。他表示，矿山中的数据主要来自于地、采、选、冶、销售等的各个环节，而最复杂的数据则来自于上述各个环节的基础自动化系统。基础自动化系统是指哪些系统？王俊鹏告诉大家，其实很简单，在采矿环节是通风、压风、自动排水、充填和有轨/无轨自动运输车辆等；在选矿环节则是破碎自动控制系统、磨矿控制系统以及浮选控制系统等等。虽说统称为基础自动化系统，但这些数据之间也有诸多不同。王俊鹏表示，可以简单地将这些数据分为实时数据和非实时数据。所谓实时数据，主要是随着时间变化而快速发生变化的数据，这些数据的采集主要依靠工业以太网、5G网络等融合通信系统。例如：时间序列数据主要来自于PLC、DCS、FCS等控制系统。而非实时数据分为静态数据和人工离散数据。这类数据在较大的时间尺度上（比如3年、5年或者选矿厂的全生命周期等）不会发生变化，主要表现为设备、设施的静态参数，比如车间的长、宽、高，球磨机的型号和额定功率等。采集这些数据主要用来建设虚拟工厂，搭建数字孪生等基础。在这方面的数据采集上，传统的采集方法困难重重，存在资料散乱、缺失、无序等问题。针对人工离散数据收集困难的问题，王俊鹏在演讲中提出电子化巡检、电子化物耗记录可以解决传统的利用人工现场记录，手工填报造成的资料误差的弊端。在完成了基础数据的收集，以及海量数据的存储后，对于数据的分析也是矿山数字化的重头戏。传统的数据分析主要依靠人来完成，不可避免有主观因素或因客观因素而产生误差，或者需要通过定期检查来评估一个情况，具备一定的延后性。而设计可以自动计算的公式，添加到事件驱动或者时间驱动的事务服务中，让计算机自动计算，将更加高效和准确。使用经过分析、汇总计算的数据设计报表和可视化大屏，分门别类地呈现给不同角色的人员，对于发挥数据的价值将更加高效和直观。王俊鹏在演讲中介绍，北京中矿东方矿业有限公司近年来在自动化与数字化技术应用方面取得多项成果，为矿业公司提供了多种智能产品。北京中矿东方矿业有限公司将持续在这方面下功夫，争取为行业提供更多的智能化成果。
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