近年來，隨著礦業(yè)行業(yè)加快培育新質(zhì)生產(chǎn)力、推進數(shù)字化綠色化協(xié)同轉(zhuǎn)型，傳統(tǒng)礦山正在告別“憑經(jīng)驗設計、靠手感生產(chǎn)”的老路。在前不久舉行的第五屆熠星大賽資源開發(fā)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(tǒng)、設備。
從露天開采方案智能優(yōu)化到磨礦工序數(shù)字孿生管控，多種智慧礦山技術成果為產(chǎn)業(yè)提質(zhì)增效開辟了全新路徑。但多位業(yè)內(nèi)專家直言，這些技術成果要在礦山生產(chǎn)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(fā)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(nèi)，采礦設備迭代、技術標準更新、產(chǎn)業(yè)政策調(diào)整、環(huán)保要求升級等變數(shù)層出不窮，礦山開采方案必須動態(tài)調(diào)整，才能持續(xù)保障開采質(zhì)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(xiàn)前瞻、精準有序的設計規(guī)劃，不僅會降低開采效益，還會給后續(xù)的生態(tài)恢復等環(huán)節(jié)帶來問題。”本溪鋼鐵（集團）礦業(yè)有限責任公司首席工程師范立軍說。
然而，在傳統(tǒng)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(yè)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(yè)化程度不足，難以適配國內(nèi)礦山的復雜工況。“大量煩雜的數(shù)據(jù)統(tǒng)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(yōu)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(yè)有限責任公司聯(lián)合東北大學等單位，開發(fā)了露天礦開采方案整體模擬軟件系統(tǒng)，實現(xiàn)了地質(zhì)、市場、設備、技術經(jīng)濟參數(shù)動態(tài)變化下的開采方案動態(tài)優(yōu)化。
記者看到，在系統(tǒng)操作頁面，工作人員只需輸入產(chǎn)量要求、礦山品位、邊坡角度等基礎參數(shù)，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(tǒng)、工業(yè)場地等工程的規(guī)劃布置。
“過去我們大量時間都耗在做表格、畫圖紙上，現(xiàn)在相當于把基礎重復工作交給了系統(tǒng)。”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(yōu)化上，整體工作效率大幅提升。”
記者了解到，目前該系統(tǒng)已經(jīng)成功應用于本溪鋼鐵（集團）礦業(yè)有限責任公司南芬露天鐵礦等礦山。“系統(tǒng)的應用給礦山帶來了可觀的經(jīng)濟效益。僅是優(yōu)化運輸系統(tǒng)、降低平均運距一項，就為我們節(jié)約了8321萬元。”范立軍說，“通過開采工藝優(yōu)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(jīng)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(jīng)過破碎、磨礦、浮選等工序。然而，在選礦生產(chǎn)過程中，磨礦的關鍵工藝參數(shù)調(diào)節(jié)長期依賴人工經(jīng)驗，比如給礦量和補加水的調(diào)節(jié)往往要靠熟練操作工的經(jīng)驗，缺少精準的量化依據(jù)和科學的數(shù)據(jù)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(huán)節(jié)。磨礦產(chǎn)品粒度、濃度直接決定下游礦產(chǎn)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(tǒng)磨礦“憑經(jīng)驗、摸黑干”的行業(yè)難題，實現(xiàn)提質(zhì)降耗，他和團隊研發(fā)出“DeepGrind-M3：圖像與工藝數(shù)字孿生驅(qū)動的磨礦多模態(tài)智能融合決策平臺”，推動磨礦從經(jīng)驗驅(qū)動向數(shù)據(jù)驅(qū)動轉(zhuǎn)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(nèi)部狀態(tài)，無法掌握關鍵工藝參數(shù)。為解決這一問題，團隊在進料端部署2D和3D相機，構(gòu)建基于提示學習的自動標注等系統(tǒng)。“系統(tǒng)可快速識別礦石輪廓、物料分布狀態(tài)等信息，相當于給磨礦生產(chǎn)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(xiàn)場采集的溫度、壓力、流量等多源傳感數(shù)據(jù)一同接入數(shù)字孿生模型，用于精準推演磨機內(nèi)部的實時工況，讓磨機循環(huán)負荷、運行效率等過去無法直接測量的核心參數(shù)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(jié)合進料端的圖像、視頻，以及數(shù)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(tài)大模型進一步融會貫通，整合多源信息，持續(xù)輸出磨礦調(diào)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(shù)據(jù)顯示，該平臺讓磨礦過程穩(wěn)定性提升10%以上，單位產(chǎn)品能耗降低3%以上，產(chǎn)品粒度合格率穩(wěn)定保持在90%以上，實現(xiàn)了提質(zhì)、降耗、穩(wěn)質(zhì)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(guī)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(chǎn)指標千差萬別，這就要求智能控制系統(tǒng)必須具備較強泛化能力，才能適配各類生產(chǎn)場景。“而且在真實生產(chǎn)場景中，留給智能系統(tǒng)調(diào)試優(yōu)化的窗口期非常有限，我們必須快速完成參數(shù)適配與持續(xù)迭代，才能保障正常生產(chǎn)節(jié)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(shù)據(jù)質(zhì)量短板。智能模型的訓練與決策高度依賴精準的現(xiàn)場數(shù)據(jù)，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(shù)據(jù)準確度欠佳。這些傳感器的數(shù)據(jù)質(zhì)量會直接影響模型訓練效率，也會制約后續(xù)磨礦調(diào)控方案的穩(wěn)定性。”
在他看來，礦山需進一步完善數(shù)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(shù)據(jù)可靠性，為智能系統(tǒng)筑牢數(shù)據(jù)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(chǎn)實際，系統(tǒng)好不好用、能不能推廣，不僅取決于現(xiàn)場工藝流程、設備、檢測儀器的穩(wěn)定性與可靠性，還需要經(jīng)驗豐富的操作人員的大力支持與協(xié)同配合，尤其是遇到異常工況、偶發(fā)突發(fā)事件時。
因此，智慧礦山系統(tǒng)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(xù)提升系統(tǒng)的安全性、穩(wěn)定性與長期可靠性，在真實生產(chǎn)場景中反復驗證、迭代優(yōu)化，用穩(wěn)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。