金属矿山数字化转型:技术路径与实践探索


[IntelMining]在数字化转型的浪潮中,金属矿山行业正经历着前所未有的变革。随着国家政策的引导和行业需求的推动,金属矿山数字化转型已成为行业发展的必然趋势。在2024年8月“矿山安全科技进新疆活动中长沙矿山研究院有限责任公司的寇向宇博士就《金属矿山数字化转型的技术路径与实践进行了深入分享。

寇向宇博士表示:“金属矿山数字化转型不仅是技术上的革新,更是管理理念和业务模式的重塑。我们希望通过这一转型,推动金属矿山行业实现高质量发展。”

政策引领,数字化转型势在必行

近年来,国家各部委和行业组织相继发布了多项关于数字化、智能化建设的规范和指导意见。寇向宇博士指出:“这些政策为金属矿山数字化转型提供了有力的支撑和保障。”

其中,去年9月中办国办发布《关于进一步加强矿山安全生产工作的意见》明确指出,要推动中小型矿山机械化升级和大型矿山的自动化智能化升级改造,尤其是灾害严重和高海拔地区的智能化建设。寇向宇博士强调:“这一政策不仅提出了转型的目标,还明确了转型的重点和方向。”

此外,今年4月由国家矿山安全监察局等七部委发布的关于深入推进矿山智能化建设 促进矿山安全发展的指导意见》,更是为金属矿山智能化建设提供了具体的路径和要求。寇向宇博士表示:“这一指导意见的发布,标志着金属矿山数字化转型进入了加速期。”

行业现状,转型面临诸多挑战

尽管金属矿山数字化转型势在必行,但寇向宇博士也坦言,当前行业在转型过程中面临着诸多挑战。

首先,我国金属非金属矿山以中小型矿山居多,且老矿山占比较大。寇向宇博士指出:“这些矿山在改扩建和扩产能的过程中,工艺不断复杂化、分散化,给智能化建设带来了很大的制约。”

其次,生产压力大、经营压力大也是当前矿山企业面临的重要问题。寇向宇博士表示:“在保证安全的前提下,提高效益是企业的首要任务。但如何结合越来越复杂的安全风险去思考矿山的智能化建设,是一个亟待解决的问题。”

此外,改造阻力大、用工成本高也是转型过程中的痛点。寇向宇博士强调:“这些挑战不仅影响了转型的进度,也制约了转型的效果。”

技术路径,四位一体构建智能化矿山

针对当前行业面临的挑战,寇向宇博士提出了金属矿山数字化转型的技术路径——四位一体。

“四位一体”即工艺引领、装备带动、数字化应用和管理跟进。寇向宇博士表示:“这一技术路径旨在通过工艺、装备、数字化和管理四个方面的协同推进,构建智能化矿山。”

在工艺方面,寇向宇博士指出:“要针对传统的采矿工艺去思考如何适配智能化矿山建设。比如,可以委托专业的院所对回采技术、通风支护、低品位开采工艺等进行研究。”

在装备方面,寇向宇博士表示:“要结合新工艺体系去研发适配智能化矿山建设的装备。尤其是针对小型化、国产化装备这一块,要进行重点思考。”

在数字化应用方面,寇向宇博士强调:“要搭建数据传输的高速公路,建设数据中心和仿真平台,服务于各个业务系统。同时,还要考虑底座的建设,实现多元数据的融合和多个业务系统之间的互联互通。”

在管理方面,寇向宇博士指出:“要不断优化企业的管理体系,提升监测系统的迭代升级,通过新技术平台促进安全管理水平的提升。”

实践探索,打造智能化试验采场

在理论探索的基础上,寇向宇博士和他的团队还进行了大量的实践探索。他们选择了一些矿体赋存条件较好的矿山,打造了智能化试验采场。

寇向宇博士表示:“通过仿真、工艺装备协同以及调度等手段,我们对智能化的建设手段和方法进行了优化和验证。这一过程中,我们不仅积累了宝贵的经验,也取得了一些显著的成效。”

例如,在采掘装备方面,他们研发了小型化的中深孔台车、浅孔台车以及天井钻机等设备。这些设备不仅实现了微型化,还大大提高了采矿的效率和安全性。

在机器人应用方面,他们研发了应急运输机器人、装运提卸机器人和大块破碎机器人等设备。这些机器人不仅解决了传统采矿过程中存在的一些痛点问题,还大大提高了采矿的自动化和智能化水平。

寇向宇博士表示:“这些实践探索不仅验证了我们的技术路径的可行性,也为后续的大规模推广提供了有力的支撑。”

在谈到数据治理和工业互联网平台的建设时,寇向宇博士表示:“数据是数字化转型的核心资产。我们要通过加强数据治理,提高数据的质量和利用率。同时,我们还要建设工业互联网平台,为矿山的智能化建设提供坚实的支撑。”

他进一步解释说:“我们的工业互联网平台将实现多元数据的融合和各种泛在信息的采集。它将服务于采矿、选矿、安全环保、管理等多个业务系统,实现各个系统之间的互联互通。这将大大提高矿山的生产效率和安全水平。”

未来展望,构建矿业数字谱系与生态赋能

对于金属矿山数字化转型的未来,寇向宇博士充满了期待。他表示:“我们将继续深化技术路径的探索和实践,推动金属矿山行业实现更高质量的发展。”

首先,他们将构建矿业的数字谱系和机理模型。寇向宇博士指出:“这一过程中,我们需要对各种类型的数据进行梳理和整合,构建结合工艺、装备、环节安全等各个要素之间的框架。同时,我们还要结合自身的要素之间的相互影响和关联去思考模型,并进行验证优化和数据的更新。”

其次,他们将推动应用场景的具体化。寇向宇博士表示:“我们要结合具体的生产场景和需求去思考智能化该怎么建、要建什么系统,以及对这些系统提出什么样的要求。”

再次,他们将注重生态赋能。寇向宇博士强调:“数字化转型和智能化建设不是孤立的,它需要整个产业链的协同和支撑。因此,我们要推动龙头企业带动、政策扶持、平台搭建等多方面的生态赋能。”

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