新时期我国矿产资源行业高质量发展路径

矿产资源作为人类社会生存和进步的核心物质基础,是经济社会发展的重要支撑。目前我国战略性矿产资源安全保障工作备受国家重视,在新的国际形势下,开展智慧化、数字化建设是打造绿色、安全、高效、可持续发展的矿山产业必由之路。梳理了新时期我国矿产资源行业发展面临的机遇与挑战,从智慧矿山本质内涵、建设实质、目标与路径4个方面诠释了其建设体系架构,从源头减碳、过程降碳、储碳增汇3个角度阐述了如何打造绿色新体系,构筑产业发展新格局。在此基础上,以智慧矿山、绿色矿山建设需重点突破的主流工艺和关键技术为切入点,指明了我国矿产资源行业高质量发展路径与重点技术攻关方向。

矿石品位在线检测技术发展研究

矿石品位是衡量矿产经济价值的核心指标,相应在线检测能力事关矿山企业经济效益、环境影响和生产智能化水平。本文论述了矿石品位在线检测技术的应用价值及分类情况,从放射性检测、光学检测、电磁检测、机器视觉检测等技术方向出发,梳理了矿石品位在线检测技术研究与应用进展;辨识了相关技术发展面临的挑战,涵盖技术研究层面的精度瓶颈与干扰因素、信号解析与优化难题、模型构建与数据依赖关系,实际应用层面的辐射安全与成本效益考量、适应多样矿石特性的技术突破、恶劣环境下稳定运行与即时反馈。进一步阐述了矿石品位在线检测技术未来发展方向,包括多模态融合与智能感知技术前沿探索、智能感知与数据处理算法迭代升级、微型化/远程化/智能化设备研发、实时动态监测网络系统构建与优化等关键技术攻关突破内容,深度学习促进微观与宏观特征融合分析、量子计算与生物启发算法、智能传感器网络与物联网技术等新兴技术前瞻探索内容。建议在技术创新与设备升级、标准制定与规范建设、“产学研用”合作机制深化、人才培养与队伍建设、国际合作与资源共享等方面积极行动,以矿石品位在线检测技术提升促进矿产资源开发利用的智能化、高效化发展。

露天矿全流程智能开采架构与关键技术研究

针对目前大型金属露天矿智能建设过程中存在的系统规划难、系统智能难和系统协同难三大难题,开展了大型金属露天矿全流程智能开采架构与关键技术研究及应用。基于大型金属露天矿智能安全开采的全工艺流程,构建了包括“三大平台、四大层次和四大板块”在内的大型金属露天矿智能矿山的总体架构,设计了穿孔、爆破、采装、运输和排卸五大生产工序全流程智能安全开采框架,提出了涵盖设备状态及运行环境智能感知、智能导航与设备行为规划和智能装备核心控制等在内的多环节、系列化的智能开采关键技术。研究成果成功应用于齐大山露天铁矿,分别以齐大山矿智能生产中的三维模拟仿真系统、智能指挥调度系统和钻机远程遥控系统为例进行了相关技术的阐述与应用效果分析。最终在齐大山矿实现了多场景、多环节、多工序的智能安全应用,形成了“全流程规划—多工序智能—多场景联动”的大型金属露天矿智能开采模式,解决了露天矿智能开采关键共性理论和技术难题,对我国露天矿智能化建设具有一定的参考意义。

我国冶金行业智慧矿山建设路径探索与实践

矿产资源是国家经济发展的基石,是工业生产的基础和保障。我国矿产资源的赋存条件复杂,一些矿种存在着先天不足。以铁资源为例,普遍存在矿石品位低、赋存条件差等劣势,制约了行业的发展。近年来,信息技术的高速发展带动了新一轮产业革命,智能技术已为诸多行业的转型升级带来了契机与动力,智慧矿山的建设为解决我国矿山行业的难题提供了一条新路径。在此背景下,研究智慧矿山理论体系,探索智慧矿山创新模式,挖掘智能技术与矿业工艺的深度融合,进而建设一批高效、绿色、智能的智慧矿山示范工程,是突破我国冶金矿山困境、实现矿产行业高质量发展的有效途径。结合近年来团队在我国智慧矿山建设路径方面的一些探索和实践,对比分析了国内外先进露天矿和地下矿的开采技术现状,阐述了我国与国际先进矿山之间的差距与不足,梳理了我国矿山信息化、数字化、智能化的发展历程,探索和归纳了智慧矿山的主要任务。通过工程实践总结了我国冶金矿山智慧化建设的痛点,提出了我国冶金矿山智慧化建设的可行路径。以齐大山铁矿为例,从顶层架构设计、标准体系建设、智能技术创新和智慧管理升级等方面分析了鞍钢矿业在智慧矿山建设过程中的探索和实践,并结合目前业界现状对智慧矿山的未来发展方向进行了展望。研究表明:我国智慧矿山建设进展迅速,但与矿业发达国家的先进矿山相比仍有一定差距,主要因为存在诸多难点尚需攻克,未来可以从顶层设计、统一标准、技术创新和管理升级等方面进行统筹规划,最终实现高度智能的无人生产、高度智慧的运营管控、生态和谐的绿色矿山,并逐步形成标准统一、资源集中、服务共享、产业协同的智慧矿业生态圈。

基于FCM-LSSVM算法的球磨机状态预测研究

球磨机的稳定运行对选别作业的稳定给料和选别效益提升至关重要,现有的预测方法难以实现磨机状态的快速检测与准确识别。通过卡尔曼滤波改进最小二乘支持向量机方法建立了某铁矿选厂球磨机健康状态模型。根据选厂历史记录数据,采用K-means聚类算法训练得到球磨机的4种健康状态,实现了现场球磨机运行健康状态的实时快速识别。