文章来源：《智能矿山》2024年第6期“露天矿智能化技术创新与实践”特刊“学术园地”专栏

第一作者：魏浩斌，现任西湾露天煤矿工务段班组长，主要从事矿山工务智能化工作

作者单位：国家能源集团陕西神延煤炭有限责任公司西湾露天煤矿

引用格式：魏浩斌.露天煤矿运输道路集成QAQC管理与工务智能化发展探索与实践[J].智能矿山，2024，5（6）：94-101.

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煤矿作为工业生产的重要能源来源，煤炭开采量的增长与全国GDP的增长密切相关，在支持经济发展方面发挥重要作用。以露天煤矿开采为例，露天开采遵循“采剥并举、剥离先行”的原则，自上而下进行掘沟、剥离和采矿工作，这些工作主要由穿孔、爆破、采装、运输、排土等5大环节的设备来实现，其中建设良好的运输道路对于确保矿区安全生产和节约运营成本具有重要意义，良好的运输道路也对建设无人驾驶运输至关重要。

运输道路的修建和维护是工务环节的日常任务，包括挡墙、平台、降段、挖沟、洒水降尘等临时性工程任务。工务环节的工作对矿山生产运营至关重要，工务环节常将QAQC（QualityAssurance，质量保证；QualityControl，质量控制）质量管理与智能化技术相结合，以促进智能化进程中的变革管理。在智能化矿山建设背景下，特别是在矿区无人驾驶运输混合编组运行的情况下，工务环节应当顺应新技术发展的要求，从集成运营管理和智能化发展的角度出发，建立高效、安全、可持续的“工务力量”。

矿山运输道路质量管理已普遍引入现代智能化手段，通过动态数据分析和持续的运营实践，逐步改善质量管理和变革管理。以加拿大DetourLake金矿为例，采用QAQC运输道路管理方法，并将其与矿山生产计划系统进行集成，注重提升设备性能和人员培训，赋予工务团队更多的权力。这一举措实现了运输速度和载重的提升，降低了成本。相较于常规作业，平均运输速度提高了2km/h，载重提高了3%，轮胎寿命延长了6%。运输道路质量的改善带来了诸多好处，包括提升了驾驶员的舒适性，改善了工作氛围，增强了员工的归属感。

加拿大DetourLake金矿启动运输道路管理提升项目，进一步评审和提升相关标准。这些标准包括评估运输道路尺寸、重新设计交叉路口规则和尺寸、挡土墙高度评估、根据生产任务管理运输道路质量等级、运输道路表面洒水管理、排水沟管理、运输道路修筑材料和地基材料等。同时更新了运输道路设计和签字流程，制定了季节性运输道路管理计划和抑尘最优化方案。

在QAQC运输道路质量管理实施过程中，采用正式和非正式的现场审查，引入无人机拍照和测量扫描（图1）工具等实时技术手段。此外，还实施了交叉路口评估（图2）、制定矿用卡车速度和警告地图（图3）等措施，并对主管现场人员进行培训和考核，强调运输道路质量的价值和重要性，并赋予管理者相应的责任。管理与生产计划相结合，制定并监督每天、每周、每月的计划和重要工作项目，以及矿内的问卷调查。这一系列举措实现了短期和长期目标，并确立了稳定的QAQC质量管理方法。

图1　无人机扫描模拟

图2　交叉路口（轮胎岛）

图3　速度地图（包括振动、停机位置）

随着无人驾驶运输方案的落地运营，国内QAQC运输道路质量管理也得到一定发展。露天矿区采场运输道路安全及质量控制等方面均与之对应实现“变化管理”。在大型露天煤矿，如准格尔能源有限责任公司黑岱沟露天煤矿、新疆天池能源有限责任公司南露天煤矿（图4），均对运输道路及相关无人驾驶运输闭环区域进行了精细化管理和质量监测管控。良好的运输道路为无人驾驶运输提供了安全和便利的条件。

图4　新疆天池能源南露天煤矿无人驾驶运输

工务环节智能化施工是指在工程施工过程中，采用先进的智能化机械降低人工使用量，实现智能机械的独立运行，并与其他智能设备协同作业。智能化施工具有自主性、分布性、协调性，以及自组织能力、学习能力和推理能力。采用多智能化施工系统解决实际应用问题，具有很强的适应性和可靠性，并具有较高的问题解决效率。

无人运输及大规模车队的运行，对运输道路质量要求越来越严格。而现有的质量控制方法和质量数据溯源、质量监管方法等存在人工检测误差大、数据记录不完整、监管体系不完善等严重不足现象，现有的工务管理和组织方式也是滞后于工务流程，包括工务工艺以及现在数字化信息化的状态。

在中国、美国、澳大利亚、加拿大等采矿业发达国家，智慧施工技术层出不穷。远程操控半自主推土机、平路机自动铲刀、无人驾驶自动洒水车、粉尘监测和抑尘等在矿区实现规模化应用。如推土机在露天矿排土作业中实现了远程操控模式下的无人驾驶运行，利用定位系统和传感器技术，精准控制铲刀坡度功能。卡特彼勒自动洒水车可实现根据道路功能和行驶速度的洒水率控制，准确均匀洒水，节省燃油和水量。在工务施工环节，如Propeller公司利用云端分析的无人机数据可视化技术，协助用户绘制规划图，帮助用户完成运输道路修筑维护、检测、管理工作地点等，集成的Dirtmate数字化软件助力现场车队交通流量和产能管理，实现了可视化生产（图5）。

图5　远程半自主推土机（一拖四）及Dirtmate可视化云平台

运输道路质量的监测管理，主要是基于对整个矿区运输道路的分析和评估，实现实时的运输道路状况和健康监测。采用传感器、数字化和人工智能技术实现运输道路质量的监测管理，实现可预测性维护，优化的维护频率，进而实现最佳的维护和运营成本。

对于运输道路质量的监测管理，首先应从当前运输道路的性能和质量评估开始。加拿大JPI公司是最早做矿山运输道路评估的专业化服务商，其建立的矿区运输道路整体评估模型（WRAPID），从7个关键方面入手（如滚动阻力、运输产量、轮胎性能、燃油与排放指标、坡度评估，以及运输道路设计与维护等），以提升运输道路路线优化设计和维护。运输道路状况质量与运载量、道路寿命等均存在一定的关联，规范的运输道路条件有利于运输产量的提升（图6）。基于模型及现场评估，JPI公司会给出全面的报告和建议，用于后续矿方运营及运输道路质量管理的指导建议，成效显著。

图6　运输道路创造产量

传感器技术也是运输道路质量监测的方式之一。如卡特彼勒矿卡道路状况分析控制（RAC）是用来监测并分析运输道路的状况。与矿用卡车VIMS系统（关键信息管理系统）集成，RAC通过测量矿用卡车承载部件的冲击颠簸等来识别运输道路的状况，并将相关数据和报告实时传递给操作者与管理者，以便对运输道路进行判断或维修，这样可以改善延长设备部件使用寿命并降低吨运输成本。

随着自动化、大数据及人工智能技术的发展，可通过无人机数据及人工智能技术提供运输道路人工智能评估，实现运输道路的自动检测，让测量和监测更简单，并与车载传感器（如GPS，发动机性能等）数据集成，提供更好的维护道路的自动化建议。人工智能技术加持的运输道路维护示意如图7所示。

图7　人工智能技术加持的运输道路维护示意

运输道路质量管理就是采用适当的道路维护管理策略来降低运营成本，确定维护道路的最合适频率，使车辆运营成本和道路维护成本在整个运输路网运营上实现最小。对于露天矿山，运输道路的维护项目见表1。

表1　运输道路的维护项目清单

道路运输是露天采矿工艺的重要环节，矿区道路运输路线密集，地理条件复杂，存在修筑困难、坡度大、转弯多、灰尘大、损坏快等特点，且受气候天气条件影响，路况恶化和道路湿滑，对运输安全存在较大隐患。这对工务环节提出了更高的道路维护要求，特别是存在运输道路的不确定性风险，落石、杂物等都可能会损坏车辆轮胎，运输道路的及时平整维护是安全稳定运行的保障。

在无人驾驶运输的矿区，运输道路的优化设计及维护保养适应无人驾驶运输的特点也是重中之重。保证无人运输的安全，良好的运输道路是保障之一，这也对工务环节运输道路的质量管理提出了更高的要求。

矿山运输道路网络的设计和状况直接影响整个采矿车队的燃料消耗、部件寿命和生产率，通过更好的运输道路管理，每年可以在额外产量、减少燃油消耗和延长部件寿命方面节省数千万元的成本。拥有综合车队管理系统的矿山，其实都拥有一个极其丰富的“数据湖”，这些数据可以用于矿山运营和资产管理的短期控制和长期改进。运输道路的质量要求就是让矿山运营、矿山生产、工程与工务、维护部门等能够轻松协作，实现对路网路况、设备运行状况、运输道路性能影响的控制和监测，进而完成分配、管理和跟踪运输道路维护任务。

矿山运输道路应满足GB51282—2018标准中对露天矿山的道路要求。

（1）道路宽度

干线道路、支线道路采用双车道，联络线道路可采用双车道或单车道。矿用自卸车运输双车道宽度按3～4倍车体宽度确定。露天矿山运输道路行车道宽度不小于表2给出的值。

表2　露天矿运输道路宽度

（2）道路曲线

运输道路中干线和支线道路的平面原曲线半径不小于40m，联络道路不小于25m。在平面圆曲线半径小于250m且限制速度高于10km/h的路段，应设置超高，可按表3取值。

表3　圆曲线半径与最大超高值

当矿用自卸车沿曲线行驶时，其车轮所占路面的宽度比直线段增大，增大的部分称为加宽。大中 型矿用自卸车运输道路圆曲线半径小于 250 m 时， 应设置加宽。加宽设置在曲线内侧，可按表4取值。 

表4　矿山道路路面加宽值

（3）道路纵坡

运输道路最大纵坡应符合以下规定：①干线道路不超过8%；②支线道路不超过9%；③联络线道路不超过 10%；④重车下坡地段在上述 3 条规定的基础上相应减少1%。⑤运输坡道的最大纵坡长度不超过表5中的给定的值。

表5　不同纵坡的最大坡长

干线道路、支线道路连续上坡或下坡时，在表5规定的不同纵坡的最大长度之间设置缓和坡段。缓和坡段的坡度不大于3%，坡长不应小于50m。干线道路、支线道路在道路纵坡变更处设置竖曲线，凸型变坡点竖曲线半径不小于500m，长度不小于10m；凹型变坡点竖曲线半径不小于400m，长度不小于10m。

（4）交叉路口

运输道路之间采用平面交叉，交叉位置设置在直线路段，并宜正交。因地形条件限制必须斜交时，斜交交叉角度不小于45°。平面交叉设置在纵坡不大于3%的平缓路段。矿用自卸车运输道路与矿区铁路采用立体交叉，与带式输送机、管线、渡槽等采用立体交叉。

（5）安全挡墙

在道路侧面设置安全挡墙的情况如下：安全挡墙高度大于矿用自卸车轮胎直径的40%且边坡坡率不大于1；运输道路的路堤侧；桥头引道、急弯、陡坡、视线不良等路段。

（6）道路养护设备

露天矿山进行道路养护的设备至少包括平地机、推土机、洒水车、压路机。平地机主要用于对运输道路进行定期维护。干线、支线道路分别每隔1、2h清扫平整1次重车路面，空车路面清扫次数减半。联络线道路在上述基础上减半。

在实际露天矿山作业环境中，基于既有矿用卡车无人驾驶技术基础，在平路机、推土机、洒水车、装载机、指挥车等工务矿山车辆安装感知定位设备，实时上传各人工驾驶车辆（含电铲、推土机、平路机、洒水车、加油车等）的状态信息至GMS，同时GMS可通过COP向这些车辆的司机下发调度、行车提醒等信息，实现工务车辆与无人驾驶系统互操作等关键技术应用，为运输道路集成QAQC管理提供技术基础。智能工务系统架构如图8所示。

图8　智能工务系统架构

在国家能源集团神延煤炭西湾露天煤矿，目前已完成31台无人驾驶矿用卡车线控改装和50台辅助作业车辆协同改造，其中包括平地机、洒水车、推土机、加油车、装载机等工务车辆，改造后的工务车辆接入无人驾驶系统，实现无人驾驶矿用卡车与有人驾驶工务车辆协同作业，截至2024年3月，在工务智能化的协同作业过程中，无人驾驶系统已常态化、稳定生产运输23个月，岩石剥离突破830万m3，运营里程超过27万km，原煤生产超17万t，实现了全矿区矿用卡车有人/无人驾驶+协同作业车辆的常态化煤岩混编作业。

在工务环节中，运输道路的修筑及维护是常规性工作。根据黑岱沟露天煤矿道路的修筑及管理案例，汽车运输成本约占坑下生产成本的55%，轮胎消耗成本约占运输成本的35.5%，道路修筑及管理的好坏直接影响生产成本的高低，表明良好的运输道路设计和质量管理会节约生产运营吨成本。

根据卡特彼勒露天矿运输道路设计和管理应用手册，在露天矿生产中，滚动阻力每增加5%，将会降低产量10%，生产成本增加35%。因此运输道路的有效设计、修筑和维护应能保证良好的路况并使轮胎的使用寿命最大。例如：在不同的路段坡度可能不一样，坡度从8%~13%不等变化，矿用卡车就需要换挡来适应，这对卡车传动系统来说有很大的阻力。对发动机而言，爬坡也需要额外的动力，燃油增加，轮胎磨损也会增加。矿用卡车装料不均匀，以及路况颠簸、坑洼等都会对车架造成影响，引起对车架的垂直冲击和扰动，可能超过车架的许可应力。

对于工务环节矿方运输道路的使用成本主要与运输道路维护成本及车辆运行成本（VOC）相关，这些成本因素直接与运输道路状况或路面的粗糙程度（即滚动阻力）相关，而最优化的总成本就需要运输道路维护成本和车辆运行成本都最小，如图9所示。

图9　最小总成本和道路维护频率

对于无人驾驶运输矿区，尤其对于点对点装卸的矿用卡车而言，自动运输的矿用卡车路线基本相对固定，矿用卡车对道路的影响也会更明显。反过来说，运输道路的状况对矿用卡车的影响不仅只是轮胎，还有燃油消耗增加（换挡频繁）以及车架、变速箱、发动机等寿命影响。

随着露天煤矿开采的不断深入，露天矿粉尘污染情况日趋严重。粉尘污染不仅影响矿区周边环境空气质量、降低人员作业效率，并且会严重危害人体健康。露天坑内的爆破、装载、运输、大块破碎等作业均会产生大量粉尘，其产尘强度与矿岩特性、含水量、开采强度、作业方式、设备类型等因素密切相关。

在尘土飞扬的矿区，粉尘中的呼吸性结晶二氧化硅（RCS）是人体肺脏深处最易受到伤害的。2020年，美国矿山安全和健康监察局MSHA专门成立了呼吸性粉尘组织研究机构，力求找出粉尘控制的瓶颈和技术研究方向。

相关研究表明：矿用卡车运输行驶时产生的路面扬尘是露天矿采区最大的粉尘污染源，扬尘量占采区总产尘量的70%~90%。尤其是在过车频率很高的情况下，路面的扬尘可见度大幅降低，影响车速和开车安全，当然最终也影响矿用卡车的寿命和油耗。对于无人运输矿用卡车，尘土飞扬也是一个挑战，如同一道帘子遮住了“自动驾驶矿卡的眼睛”，影响激光雷达的探测质量，甚至导致无人驾驶车辆误判。而自动矿用卡车的大量电控单元，电控柜大型组件，也会受到粉尘的侵入，产生高热聚集，影响电气设备稳定性。稳定感知，精准探测，安全高效运行的无人运输矿区也需要抑尘、洒水等工务环节的支持。

随着矿区开采的不断深入，矿区道路也在不断更新。运输道路的地图更新（如临时道路、线路变化等），以及防护堤边、交叉路口、标识、水文地质条件等变化，均会对运营甚至生产安全产生影响。而对于运输道路的监测，如矿用卡车流量的拥挤度、速度、油耗热度地图，事件警告地图等手段，都可以对运营提供指导和建议。

对于无人驾驶矿区而言，运输道路的更新监测至关重要。无人矿用卡车的全方位感知能力，需要建立在对运输道路特性（特征数据）、采场和排土等区域特性的感知、分析和算法的基础上，如行驶方向夹角，行驶横向偏差等。

运输道路的健康状况不限于道路早期的路基、路面修建质量，后续路线变化，以及运输过程中碎石堆积、气候性环境下如雨水饱和作用造成的凹坑，极寒冻土下的道路复杂条件等，运输道路的健康状况是否得到较好的监测和管理，对矿区运营而言，将直接体现在不同设备的运营表现及维护成本上，驾驶员的舒适性，甚至风险应对。

对于无人驾驶矿区，运输道路的健康状况也是一个挑战，如积水、深坑等异常或落石、塌方等突发状况以及其他不确定性状况。如何做好运输道路的健康状况监测和管理，更好地提升运营效率，是未来工务环节的重要任务之一。

露天煤矿运输道路集成QAQC管理与工务将结合自动化、大数据、人工智能等前沿技术，全面提升运输道路的质量、安全与效率。在此基础上，将质量管理与现代智能化工务深度融合，形成一个高度集成的流程体系。同时通过大数据分析与人工智能算法，可以实时监控道路状况并预测潜在问题，自动生成维护方案，从而实现道路维护任务的智能化分配、精准管理和全过程跟踪。此外，工务设备的远程操控和无人作业将大幅减少人力投入，降低操作风险，提升作业的精确度和效率。最终这些技术的应用将推动矿区管理向智能化、数字化转型，进一步提升矿区的整体运营效能和安全水平，为露天煤矿的可持续发展提供有力支撑。