数字矿山的5个主攻方向如下:
(1) 数字矿山集成平台:在三维地矿建模与可视化平台方面, 国外已开发一批商业化软件 (如Data Mine, Micro Mine, Vulcan, Surpac, Geotech, Micro L-YNX, Gem Com等) ;我国科技人员经多年努力也开发了一批地矿三维软件 (如Longruan GIS, Dimine, 3Dmine, Quanty Mine, Geo Mo3D, Geos3D等) , 具备了矿山基础信息数字化、矿体/矿床三维建模与可视化[41,42]、储量估算、开采设计与计划编制等功能, 但离矿体边界准确圈定、储量动态管理、采掘优化设计、采矿过程模拟、综合监控调度、安全隐患预警、应急救援决策[43]等生产性需求还有很大距离, 难以满足矿山业务集成和多部门协同需要, 有的甚至“应用流产”。因此, 亟需加强数字矿山集成平台研发, 整合业务流、接入物联网, 开发实时处理、数据挖掘与智能分析模块, 完善三维模型动态更新技术、提升空间模型应用能力[44], 形成功能更多、实时性更强、适用性更好、符合中国矿山业务流程与安全管理特色的数字矿山集成平台。
(2) 采矿模拟仿真系统:采矿仿真是建立在控制论、相似理论、系统运筹学和采矿工程基础之上, 利用物理-力学模型、信息处理与可视化技术实现采矿过程中的装备控制与行为模拟。其特点是:在三维地矿模型中嵌入三维井巷工程与采掘设备, 建立动力学模型与工艺模式, 进行参数化采矿仿真与非线性分析, 实现对开采环境、采动响应、设备参数、工况参数、工艺流程、行为参数及操作过程的动态模拟与逼真表现。据此可进行矿压、突水、瓦斯突出等灾害预测[45,46]及其非线性演化过程分析[47], 还可分析比较不同地质采矿条件下、不同采矿方法与采掘工艺条件下的技术经济特性, 从而为开采设计、境界优化、生产调度、过程管控、隐患排查、灾害预测、灾害防治、应急决策等提供科学依据与技术支持。目前, 该类成果还很少, 国产软件尤其是具有并行计算能力的高性能软件几乎没有, 需要加强多学科合作, 集中进行攻关与技术突破。
(3) 露天矿全自动化系统:国外露天矿开采技术发展的总趋势是开采规模化、设备大型化、运输多样化、生产连续化和采运自动化[8,48]。一方面, 单台采掘运设备的自动化水平越来越高, 如利用GPS定位和雷达探测的无人驾驶汽车用于循环作业, 机械人钻机能自动而精确地设定孔位、自动标高、控制孔深、更换钻杆和诊断故障, 电铲将自动而精确地设定铲位、控制挖掘过程和流程联动等。另一方面, 则是通过系统工程与软件技术把露天矿的计划、测量、采运排和复垦、洗选、维修等全部生产经营活动集成在一起, 构成露天矿山的全自动化系统;其中, 露天矿卡车智能调度与自动采运系统是提高采矿效率和降低事故的重要环节。我国露天矿山的全自动化系统尤其是千万吨级全自动化系统, 主要采用国外先进技术, 引进成本高、维护不便, 亟需进行自主研发和装备研制。
(4) 井下定位与导航技术:生产条件下井下高精度定位与自动导航是遥控采矿与无人采矿的技术基础, 矿难条件下自主定位则是矿山应急搜救的技术保障。国外早在20世纪90年初就已应用低频电磁引导、超声波传感测量引导、基于视觉的信标导航进行井下定位与连续跟踪, 我国该方面研究尚处于起步阶段, 许多方面还是空白, 尚未研制出类似INCO公司用于遥控采矿的HORDA定位仪, 导致自动采煤机、自动掘进机及搜救机器人的国产化研制十分困难。亟需综合利用激光陀螺与雷达位姿估算、超声波传感、激光与CCD合作目标匹配、惯性、混合定位与误差补偿、多源信息融合分析等高新技术, 分别进行正常生产与矿难破坏条件下井下定位与导航技术的自主研发与装备研制, 力争打破发达国家在自动采矿装备生产与应急搜救设备研制的垄断地位, 替代进口技术与产品。
(5) 采场环境智能感知技术:矿山测量与感知模型分别是矿山的眼睛和大脑。矿山采掘对象变化莫测 (从矿石、夹矸到围岩, 从矿岩块体、碎块到微粒、流体) , 采场环境千变万化 (不确定的地层结构与小构造, 以及采动应力、围岩运动、瓦斯粉尘、温度湿气等综合影响) ;即使同一采面或掘进头, 所面临的岩石结构与岩性也会随时发生变化。为实现自动化采掘并确保安全, 须采用矿井物联网/感知矿山技术, 利用集成、互联、泛在的多源传感器 (如γ射线、红外线、紫外线、同位素、微震、视觉、超声波、无线电波、激光、雷达等) 及时检测出随采掘推进而变化的采场环境参量 (应力、位移、结构、裂隙、流体、温度、湿度、瓦斯、粉尘、电磁等) ;并利用多模式时空综合认知[49]及空间数据挖掘理论与方法[50], 借助云计算技术, 实时进行数据融合、综合诊断、智能感知与隐患识别, 以便及时进行灾害预警。据此, 方可为采掘工艺调控、生产作业优化及应急避险减灾提供依据、赢得时间, 进而保障安全采矿, 促进智能采矿技术发展。