數字孿生在礦業數字化轉型中的應用

孟 丹，劉建業，楊 博，張孝平，施海亭，鄭建隆，邱 佳

(1.天河道云(北京)科技有限公司，北京 100176；2.加拿大北方先進礦業技術中心，加拿大 多倫多M4Y 0E9)

一場數字化轉型浪潮正在席卷全球，改變著時代面貌，助推各行各業轉型升級，也為企業帶來了前所未有的新機遇。最近，我國國務院國有資產監督管理委員會印發了《關于加快推進國有企業數字化轉型工作的通知》[1]，其中把企業數字化轉型提高到企業高質量發展的重要引擎、構筑國際競爭新優勢的有效路徑以及構建創新驅動發展格局的有力抓手等戰略認識高度；尤其是明確指出：要充分發掘數字孿生通用技術能力，要求加速突破數字孿生等國際先進技術，打造安全、可控的數字化轉型技術體系。

目前數字孿生(Digital Twin)已成為各界關注重點，成為眾多具體行業數字化轉型的標配技術。全球權威信息技術咨詢機構Gartner將數字孿生技術列為十大戰略科技發展趨勢之一。預計到2021年年底全球將會有超過50%的大型工業企業使用數字孿生技術，預期生產效率將會提高10%[2]。

數字孿生技術可以應用于很多行業，例如工業制造、石油天然氣、智慧城市、國防和礦業等，并且會在越來越多的行業領域發力。及早評估和采用數字孿生的企業，將獲得巨大的競爭優勢；而不重視數字孿生應用的企業，將會錯失很多發展機遇[3-8]。

廣義的數字孿生，是指現實世界的實體或系統的數字化表示[4]。這是一個關于數字孿生的一般定義。不同應用領域的數字孿生又有各自的進一步具象化延伸；恰似動物界例如獅子、老虎和家貓等都有貓科動物的一般共性，但同時又各自有自己的特點和習性。

當數字孿生應用到工業制造、智慧城市、數字礦山等不同領域時，人們首先注意到的是那些通用技術應用的有效性，例如設備設施數字化管理就是數字孿生在一般工業領域的普遍技術應用。利用物聯網、人工智能、大數據和虛擬現實等技術，數字孿生提供了與工業設備設施實體對象之間的交互式智能平臺，通過數字化手段對實體對象進行動態仿真、監測、分析和控制，以實現業務流程自動化、方案規劃和系統優化[9]。數字孿生在歷史數據管理和快速智能化分析方面具有顯著優勢，可以更容易地跨越時空對全業務流程和全生命周期各階段進行優化，實現企業經營長期效益最大化，幫助用戶在與同行競爭中取得戰略性優勢。

目前，礦業數字化轉型正處于“百花齊放、百家爭鳴”繁榮發展階段，還沒有比較成熟的、具有普遍推廣意義的礦業數字化轉型標準和建成案例，各礦業機構均在進行積極的探索和試驗[10-11]。按照“解決發展瓶頸、實施長遠布局”的建設原則，我們在學習和吸收國內外先進行業和先進礦山企業成熟技術的基礎上，基于數字孿生通用能力，充分結合礦山實際情況，結合大數據、人工智能、物聯網、移動互聯網、云計算等新信息技術[12](統稱“大智物移云”新技術)以及三維激光掃描和傾斜攝影等實景復制[13-14]、三維模型輕量化、虛擬現實[15]等礦山建模技術，開展數字孿生礦山理論和技術研究以及應用。

2020年初開始的這場席卷全球的新冠病毒給各國經濟發展帶來極大的危害，對礦業的影響后果正在不斷地顯現。從積極方面看，新冠病毒的泛濫對采礦作業數字化和遙控自動化提出了更為迫切的要求[16]。而這些方面正是數字孿生技術的用武之地。

本文介紹了數字孿生的基本概念及其礦山應用特點，并結合已經完成的幾個項目實例說明數字孿生在礦業數字化轉型中的作用。

1 數字孿生的礦山應用

1.1 數字孿生概念的提出

各種新興信息技術共同作用，在持續催生新興產業的同時，不斷激發傳統產業的發展活力，助推各行各業轉型升級。實體世界(Physical World，有人稱之為“物理世界”)和與之對應的數字世界(Digital World，或稱Virtual World即虛擬世界)正在形成兩大體系平行發展，并且相互作用；數字世界是為了服務實體世界而被人們所創建出來，實體世界通過與數字世界相互作用而被優化從而變得高效有序。在這種背景下，數字孿生應運而生。

數字孿生(Digital Twin)的概念最早于2003年由美國密歇根大學Grieves教授提出[3]。后來，數字孿生概念被美國國家航空航天局(NASA)阿波羅航天項目借鑒并拓展[5]。NASA在此項目中制造了兩個完全一樣的空間飛行器：地面上的飛行器被稱為孿生體(Twin)，它可以用來仿真太空中的空間飛行器的工作狀態。此外，在飛行器做飛行準備期間，孿生的飛行器被用于仿真訓練；在執行太空飛行任務期間，孿生飛行器則在太空模擬環境中進行仿真試驗，精確地反映和預測太空中空間飛行器的工作狀態，從而協助太空中的航天員遇到緊急情況時做出正確決策。

孿生體必須實時反映實體的真實運行情況，其特點是：

1)孿生體與其所要反映的實體在外形(幾何形狀和尺寸)、內容(指產品結構組成及其宏觀和微觀物理性質)以及屬性(指產品功能和性能)等方面基本一樣；

2)通過虛擬仿真等方式來映射或反映實體的運行環境和狀態。

特別指出，在上述NASA阿波羅航天項目中使用的孿生體，還是半實物的形式，并不是完全數字化形式。隨著虛擬仿真技術的發展，才使得完全數字化的虛擬孿生體成為可能。

數字孿生具有三個要素：

1)數字模型：采用虛擬仿真的數字化表達方式，建立一個與實體在外形、內容和屬性基本一樣的數字模型；

2)空間關聯：通過物聯網建立數字空間和實體空間之間的關聯，二者之間可以進行全要素、全生命周期的數據交互；

3)實時監測：一方面實體空間的動態更新數據要實時地在數字孿生體系反映出來；另一方面，數字孿生基于實測感知大數據進行分析和決策，進而反饋到實體空間，實現對實體對象的控制。

2011年之后，數字孿生迎來了新的發展契機。當前，隨著“大智物移云”新技術應用普及，高性能計算、分布式邊緣計算以及機器學習、深度學習等智能優化算法的推廣應用，企業動態業務數據逐步實現實時采集、快速分析與交互，實現了數字空間和實體空間的實時關聯與互動，從而促進了數字孿生概念在企業的普及和應用。

1.2 數字孿生礦山的技術特性

礦業與加工制造業相比，二者的新技術應用有諸多相通之處，許多數字化技術和實踐經驗可以直接移植到礦業數字化轉型建設；另一方面，礦業又有其特殊性，主要表現為礦山資源不可再生性、礦山企業經濟效益的遞減性、礦山作業場所的移動性帶來開采條件的復雜性等，因此礦業數字化轉型建設又必須顧及礦山行業自身特點和發展規律。

數字孿生通用能力應用于礦業數字化轉型，具備以下技術特性：

1)雙向映射

數字孿生礦山與實體礦山是雙向忠實映射的，數字孿生礦山是對實體礦山高度真實的數字化建模和仿真。利用“大智物移云”、虛擬現實、增強現實等技術，通過勘探資料、設計圖紙以及現場三維激光掃描數據，對礦山地質、礦產資源、巷道工程、采場及工作面、設備設施、人員進行全面三維建模，在礦山現場各個層面布設傳感器，對礦山運行狀態進行充分感知、動態監測，在數字虛擬空間記錄實體礦山的演化過程。同時，實體礦山忠實地執行數字孿生礦山定義的生產過程，嚴格按照數字孿生礦山定義的生產過程以及仿真和優化結果安排生產，使生產過程不斷得到優化。數字孿生礦山與實體礦山并行存在，形影相隨，共同進化。

2)實時交互

數字孿生礦山與實體礦山是實時交互的。生產現場的所有數據通過物聯網傳送給數字孿生礦山。數字孿生礦山對生產現場的運行狀態進行優化分析做出決策，對礦山生產現場進行指揮調度，由此實現實體礦山與數字孿生礦山之間的實時交互。

礦山設備設施一經運行、各類工程一經變動即有數據記錄，人員進礦即有信息反饋。在礦山現場可通過移動互聯網客戶端觀察各類數據的歷史記錄，在礦山虛擬空間可搜索各類信息；礦山設計規劃、建設、生產以及人員活動，不僅存在于實體空間，而且在虛擬空間得到記錄和分析擴充，真正做到信息可見、軌跡可循、狀態可查、虛擬協同、實時交互，共同定義礦山未來發展新模式。

3)數據驅動

數字孿生礦山以實體礦山的模型數據和感知數據為基礎，通過數據驅動實現自身的運行以及虛實之間的交互，不斷地完善和優化生產進度計劃。

首先，數字孿生礦山接收礦山生產現場的實時狀態數據，并生成初始的生產進度計劃，并在數字孿生礦山環境中進行仿真、分析和優化，生成最優生產進度計劃，通過指揮控制中心將計劃以生產過程運行指令的形式下達至生產現場。

在生產過程中，在現場實時運行數據的驅動下，數字孿生礦山通過實時的仿真分析及關聯、預測及調控等，采用以技術經濟指標為目標的生產過程優化運行、優化控制與優化管理技術，使生產進度計劃不斷完善和優化，使礦山生產能夠高效進行。

1.3 數字孿生礦山的建模方法

目前關于數字孿生技術及其應用價值有很多論述，但是對于數字孿生與地質資源和巖土工程環境之間的關系及相互作用卻很少提及。我們嘗試使用三維激光掃描儀、無人機載激光雷達、攝影測量等三維空間數據采集技術手段，創建數字孿生礦山的三維模型，其中包括設備設施和開采地質環境、隨著開采推進而變化的采礦工作面巖土工程環境和礦山地形地貌等[13]。

利用三維模型編輯軟件，對礦山設備設施模型進行處理并確定其地理定位(移動設備則單獨處理)；細化出設備設施組成部件至最小管理單位零部件，并附加所有與之相關的屬性信息，例如零件ID、制造廠家、型號、出廠及安裝日期、服務信息、維護保養數據、用戶手冊等。由此形成數字孿生礦山設備設施三維模型數據。

設備實時運行數據諸如轉速、溫度、流量、耗油、耗電等通過物聯網傳輸到數字孿生協同管理平臺，用戶就可以遠程監控設備設施實時運行狀況，分布在不同區域的各專業技術人員和外部咨詢顧問對生產中出現的疑難問題進行診斷；通過數字孿生與人工智能和機器學習相結合，實現在線自動化智能化分析；最終達到改善生產運營決策、提高生產績效的目的。

1.4 數字孿生礦山設備設施智能管理

數字孿生發端于工業制造領域，已經產生了顯著的經濟效益。其經過實踐驗證的方案可以快速方便地應用于礦山生產管理。

數字孿生技術應用于工業設備設施智能管控，其輸入量與業務過程均可以用科學和工程規律和設備進行準確定義和測量，輸出量可以準確預測，在其他工業領域有比較成熟的技術案例可以借用。本著“先局部后全面、先設備設施后地質資源、先拿來后創造”的原則，我們首先把在工業制造領域已經有成熟利用的數字孿生技術[17-18]，應用于礦山設備設施的智能管理，提高生產效率，降低生產運營成本。

簡單地說，數字孿生礦山是對實體礦山設備設施以及地質資源和巖土工程環境的數字化三維表示，同時也是一個開放的、互聯的業務數據環境，包含了實體對象的屬性信息，例如溫度、轉速、壓力、潤滑油、耗電量等設備參數，以及相關的智能分析功能。礦山實體對象與其數字化三維表達之間同步進行數據更新，實現實時在線的礦山生產信息和反饋控制信息的雙向流通。通過數字孿生交互式智能管理，用戶能夠在遠離礦山生產現場的控制中心或辦公室在線測量獲取礦山三維地理信息，分析設備和系統的實時數據，對設備運行情況進行評估，制定設備維護計劃，優化生產作業流程和進度計劃。

利用數字孿生建立礦山設備設施的數字化模型，并基于數據驅動進行智能化生產決策，可以在以下方面創造顯著的價值：

1)數據集中管理

在數據維度，數字孿生便于對設備設施數據進行采集、檢查、處理、分發和共享；通過將多源異構數據融合到一個集中的虛擬現實模型中，有助于避免數據錯誤和重復，保證數據的單一來源性，增加數據的時效性，幫助發現缺乏數據監控的業務環節，將注意力引導到出現問題的業務環節。幫助實時優化礦山設備設施、系統和流程的運營維護，從而大幅提高生產效率。

2)跨區域跨專業協同作業

在空間維度，數字孿生為不同地理位置的各個專業團隊之間的協作提供了自動化智能化溝通平臺，促進各方的有效合作。基于三維現實場景數據、規劃設計數據和設備設施實時運行數據，就像是有了礦山生產現場的實時渲染版本，可以便于對礦山生產進行智能化協同管理，快速進行各種方案分析比較，并進行及時的生產決策和即時管控。

3)人工智能和數據分析應用平臺

數字孿生為礦山應用人工智能(AI)和機器學習(ML)提供了完善的數據分析應用和場景仿真平臺，可以對不同的實現目標和場景進行不同方案的仿真推演，在不影響實際生產和人員安全的條件下，找到更好的解決方案。礦山運營歷史大數據分析需要強大的計算能力，而云計算平臺則是經濟合理的解決方案。先從相對簡單的仿真分析模型開始，模型中使用的數據越多，就越接近現實，因此將越具有可靠的預測性。然后逐漸將成熟經驗推向全價值鏈應用。

4)設備設施預防性維修

通過數字孿生交互式智能化協同管理平臺，可以查詢設備設施的內部運行狀態，并且以全景沉浸方式進行各專業角色的協同作業，幫助建立完善的設備設施運營計劃，進行預防性維護和管理。各專業角色所使用的數據都是來自于實體系統的、準確的實時數據，由數據中心統一管理。尤其是能夠及早發現設備故障隱患，并進行預防性維修，可以大大降低設備故障成本和停機時間，從而提高設備使用效率。

5)全生命周期管理

在時間維度，數字孿生利用可視化手段對礦山生產設備設施進行全生命期管理，有效地跟蹤設備設施運營狀況變化，提供智能化分析工具，以優化設備設施的使用和維護，使其始終處于最佳運營狀態。利用傳統的技術手段很難在資產的全生命周期中進行信息管理。數字孿生是實體設備設施、業務流程和系統的虛擬副本，通過物聯網數據可以處理和存儲所有的核心要素和動態信息，以真實與虛擬之間互動的方式反映資產全生命周期的變化和信息更新，因而可以容易地在資產全生命周期管理中發揮獨特的作用。

2 數字孿生礦山建設實例

作者自2016年開始數字孿生礦山的理論研究和技術研發工作，期間完成了諸多實際的數字孿生礦山建設項目。項目以數字孿生為礦業數字化業務協同管理的底層支撐，各專業、各部門在同一平臺上進行工作，數據實時共享、跨階段調用，大大降低了溝通損耗，提高礦山運營管理的質量和效率；同時，數字孿生礦山將地質模型、工程設計、礦山運營、邊坡監測等統一起來，實現了礦山多源異構數據的同步統一存儲、三維模型輕量化處理和云端調用。

本文將重點介紹數字孿生礦山在有效利用礦產資源、生產質量動態控制、安全生產監測監控和環境保護等方面的應用。

2.1 數字孿生礦山建設目的

1)有效利用礦產資源

為實現礦山的可持續發展，需要對礦山資源進行精細化管理。通過建立數字孿生礦山三維地質模型，摸清家底，提高礦山資源綜合利用率，加強對不同品位礦石的合理搭配，進行有效的綜合利用資源規劃，通過規范開采，科學搭配，多方式利用，最大程度地利用礦產資源。

2)生產質量動態控制

礦石品位質量監控是礦山生產的重點。目前生產作業車輛以人為調度為主，質量波動較大，效率低下。對生產質量的動態控制需要采用智能化手段，通過數字孿生礦山三維可視化智能管控平臺進行礦石運輸調度和配礦，結合在線分析儀(或實時取樣化驗數據)和計量系統數據，科學調整車輛運輸比例，將高低品位礦石合理配礦進入生產線。

3)加強安全生產監測監控和環境保護

安全生產監測監控和環境保護是礦山生產的頭等大事。礦山采場生產過程需要視頻實時監控，礦山邊坡需要安全監測與預警，礦山采場按照國家安全規程的要求要定期進行安全檢查及隱患排查，采場揚塵、風速、雨量等環境指標需要實時監測，保證開采過程綠色可持續。通過數字孿生搭建的可視化礦山監測監控和環境保護系統，為礦山安全生產保駕護航。

4)礦山生產數據融合分析

數字孿生幫助礦山安全生產各系統數據實現集中管控和顯示，同時整合生產統計數據、隱患排查治理數據、視頻監控數據、邊坡監測數據、環境監測數據、計量管理數據等，實現礦山生產的可視化、精細化、合理化，監測監控系統的實時化、遠程化，數據的高度集成化和智能化。

2.2 數字孿生礦山建設內容

2.2.1 數字孿生礦山三維可視化系統

數字孿生礦山建設以礦山安全、環保、生產管理為目標，以礦山生產和安環監測數據及空間數據庫為基礎，利用三維地質建模、三維GIS、虛擬現實、地表傾斜攝影、三維激光掃描、360°實景復制等技術手段，將礦山地表、地下工程和礦體、采礦設備和設施、生產作業和環境、安全與環境監測等礦山要素進行數字孿生礦山三維數字化建模以及實時三維可視化，解決礦山信息化建設過程中基礎信息不足、信息孤島和可視化等方面的問題，加強信息融合(見圖1)。

圖1 數字孿生礦山三維模型及實時可視化Fig.1 3D models and real-time visualization of digital twin mine

數字孿生礦山三維可視化實現設計階段的生產仿真與模擬、生產階段的監測與管控、技改階段的生產回放與過程分析、災變發生時的可視化應急指揮等礦山關鍵業務過程支持，為礦山生產與決策提供重要的過程數據，同時需進行信息集成管理，對各子系統實時數據統一存儲、透明化管理、實時分析、集中監控、集中發布、智能管控，實現對礦山開發與運行的科學預測、規劃、控制和決策指揮(見圖2和圖3)。提高礦山企業的運作效率、安全生產水平，增強礦山企業的競爭力，實現可持續發展。

圖3 數字孿生礦山選礦廠數據分析優化Fig.3 Data analytics and visualization of milling process in digital twin mine

2.2.2 數字礦山系統

地質模型(包括地質資源、工程地質和水文地質信息)為礦山設計和運營提供必要的自然環境信息。地質建模信息來自于直接和間接勘察，并借助于非直接觀測數據的“融合”解譯。巖石力學模型包括巖性、結構、巖體特征和水文地質等信息，可以與地質資源模型相結合，幫助優化礦山設計。巖石力學模型建立于一系列直接勘察數據(鉆探和爆破鉆孔、巖芯、物探等來源的數據)和間接勘察數據(鉆孔之間地球物理計算)，不確定性的隨機模擬，以及這些勘察數據和其他來源數據的插值、解譯和預測。從礦山建設開始的那一刻，地質模型就在不斷測試和驗證。

數字孿生礦山的數字礦山系統，是使用礦山地質軟件創建礦區礦體模型、品位模型、地質構造模型以及其他地質模型。

露天采礦模塊在相當程度上類似于CAD輔助設計功能，主要是依據露天地表模型，結合礦體賦存模型，進行露天采礦設計、生產進度計劃與和采礦作業仿真的數字化工具集成平臺。

2.2.3 數字孿生礦山測繪數據云服務系統

礦山測繪對礦山規劃設計、生產安全管理、閉坑復墾等起著決定性作用。測繪數據是智能礦山建設的基礎。但是傳統測繪一直存在誤差大、效率低等困難，根本無法滿足礦業數字化轉型建設迅速發展的業務需要。無人機航測技術尤其是傾斜攝影技術的出現，實現了多角度獲取測繪區域信息的目的，顯著提高了測繪精度和速度，因此很快在礦山測量中得到應用[13-14]。

無人機航測等先進測繪技術應用于礦山測量，礦山需要有與之配套的數據處理設施、應用軟件和技術人才，而這些專業軟件的購置成本、使用難度、后期維護成本都很高，計算設備設施更新速度很快，而且相關技術人才很難被礦山招聘。這些都是先進測繪技術應用于礦山測量所遇到的瓶頸。不解決這些問題，對于先進測繪技術應用，礦山只能望洋興嘆。

云計算技術可以解決這些困難。云計算就是通過大量云端資源進行計算，即“資源共享”，為用戶提供開放性的高性能、高效率服務，完全滿足礦山測繪數據云服務的要求[19-20]。

數字孿生礦山集成了先進的礦山測繪數據云端存儲、數據生產、工程應用以及人工智能分析等功能[19]。數字孿生礦山測繪數據云服務內容包括：

1)云端在線處理、查看礦山測繪數據和成果

礦山的所有測繪測量數據包括航測數據(含傾斜攝影數據)、三維激光掃描數據、工程設計CAD數據等，都能在云端進行存儲、處理、管理、查看和分發。正射影像圖、坡面圖、DSM、三維模型都可以實現全自動處理。并可以導出點云成果(.las)、DOM成果(.tiff)、地形圖(.dwg)，供各類軟件分析查看(見圖4)。

圖4 數字孿生礦山云端在線查看礦山現場二維和三維數據Fig.4 Cloud on-line view of 2D/3D data of mine

2)爆堆體積以及剝采工程量計算

可查看每一個爆堆、料堆、臺階推進工作量、剝采工作量的體積、占地面積和重量。根據此信息，可計算儲量、安排生產調度和配礦計劃。

3)運輸道路綜合分析優化

可自動提取礦山運輸道路邊界、寬度、坡度、等級，自動鑒別狹窄路面、危險坡度、不平整路面、排水不良路面。通過綜合分析，判斷出是否需要對道路進行維護，對危險地段進行警告提示，確保安全，提高生產效率。同時還可以監控排水系統。

4)邊坡與擋墻安全分析

查看邊坡坡頂、坡底以及坡度。自動識別道路擋墻的高度、寬度和坡度。根據幾何信息自動識別危險隱患。

5)數字孿生礦山與云端協同作業

根據礦山的三維測量數據，在云端實景復制生成數字孿生礦山三維實景，可以進行三維漫游，并且將能夠結合現場的各類傳感器來進行綜合檢測。相關業務人員使用PC、智能手機等，可以隨時隨地登錄云端。進行協同作業，分享各種與礦山現場有關的信息，對現場的各類情況快速做出注釋、批示并能上傳各種資料附件，來快速的做出準確決策，讓一切業務都能夠可追溯，有效地管理礦山安全生產業務(見圖5)。

圖5 數字孿生礦山和云端在線邊坡安全分析Fig.5 Digital twin mine and cloud collaborative operation

2.2.4 車輛調度

數字孿生礦山車輛調度系統包括生產配礦、生產計劃、執行調度、統計分析等模塊(見圖6)。

圖6 數字孿生礦山車輛調度系統界面Fig.6 Fleet dispatch system in digital twin mine

需要采場配礦的礦山，在數字孿生礦山場景里以爆堆的位置信息、體積信息、質量品位信息為依據，設置配礦目標，系統自動計算配礦，生成配礦計劃(見圖7)。

圖7 數字孿生礦山生產配礦系統界面Fig.7 Ore blending system in digital twin mine

結合礦山現有設備的產能及基礎信息自動或手動完成日生產計劃，系統自動推送給相關執行人員，通過手機APP接收生產任務指令。

任務執行過程中，系統實時查看車輛的位置、狀態、速度等信息，當生產線礦石質量異常時，系統自動接收、計算、優化調度車輛，保障供礦質量的穩定。

通過系統還可以實現車輛軌跡回放、車輛異常預警、安全運行統計分析、車載計量統計分析等。

數字孿生礦山車輛調度系統由通信網絡、車載定位終端、Web端、移動端及管理中心五部分組成。

2.2.5 環境監測

數字孿生礦山環境在線監測系統由在線監測、數據采集和傳輸系統、視頻監控系統、后臺數據處理系統及信息監控管理平臺共四部分組成。數字孿生礦山集成了物聯網、大數據和云計算技術，通過監測設備，實現了實時、遠程、自動監控顆粒物濃度；數據通過采用3G網絡傳輸，可以在智能移動平臺、桌面PC機等多終端訪問；監控平臺還具有多種統計和高濃度報警功能。滿足礦山作業環保統計的要求，為礦產開發的污染控制、污染治理、生態保護提供環境信息支持和管理決策依據。

2.2.6 邊坡監測

隨著露天礦山開采工作的進行，露天邊坡越來越高，加之爆破工作的影響，邊坡穩穩定性將越來越差，會有發生滑坡等地質災害的可能，將嚴重影響礦山日常生產，對露天邊坡的監測，將實測數值傳輸到數字孿生礦山，技術人員可以實時了解邊坡變形情況，并進行預警，實現對礦山生產保駕護航。

數字孿生礦山監測云平臺以物聯網、互聯網、北斗+等技術為基礎，結合種類豐富的傳感器，向用戶提供及時、準確的監測數據。通過對礦山邊坡不同部位裂縫、巖土體移動與坍塌，地下和地面沉降位移，以及氣象等外部環境變化進行監測，預測礦山邊坡失穩的可能性和礦山邊坡的危險性，為防治礦山邊坡及礦山邊坡變形提供可靠依據。

三維激光掃描是非接觸式測量，可以重復快速采集邊坡的點云數據(見圖8)，上傳到數字孿生礦山監測云平臺，分析邊坡位移量和速度，實現邊坡的全面監測(見圖9)。三維激光掃描儀可以長期定點監測，也可以采用車載方式對多個邊坡輪流進行監測。

圖8 部署在礦山現場的三維激光掃描邊坡監測(圖示Maptek XR3掃描儀)Fig.8 Site deployment of slope monitoring with 3D laser scanner (illustrated with Maptek XR3 scanner)

圖9 數字孿生礦山遠程三維激光掃描邊坡位移分析(圖示Maptek Sentry多功能邊坡位移監測分析預警成果)Fig.9 Remote slope stability analysis in digital twin mine (illustrated with Maptek Sentry)

3 數字孿生礦山的未來

數字孿生是一項重要的未來技術。數字孿生礦山的目標是整個礦山價值鏈的優化，利用礦山的歷史和當前數據，針對不同的地質條件對勘探、回采、破碎、配礦、選礦等流程環節進行綜合優化，成功實現礦業數字化轉型。

礦業資源和市場需求的一個最大特點就是不確定性。礦山企業經營好壞，首先取決于地質礦產資源賦存條件和勘探能力。隨著靠近地表、開采條件好、品位高礦體越采越少，礦山開采逐步走向深部，品位較低，開采困難，提升運輸復雜，同時安全環保的要求也越來越高。礦山企業承受著提高效率和降低成本的雙重壓力。而運營優化是數字孿生的強項。在提高效率、降低成本和處理資源與市場的不確定性方面，數字孿生將會發揮前所未有的強大技術推動作用。

由于礦產資源的信息具有明顯的不確定性，會隨著回采過程以及勘探數據的不斷積累，促使地質礦產資源模型必須不斷更新；礦山巖土工程也是一個需要解決信息不確定性的學科。目前，不確定性的數字孿生優化技術仍在積極探討和實踐中，將另辟專題專門討論這方面的問題。

雖然數字孿生得到了制造業的重視，并在數字化轉型業務中的應用進行了初步研究和探索，但數字孿生在實際應用過程中仍存在許多不足，尤其是數字孿生礦山更是缺乏系統的理論、方法及技術支撐。我們希望，數字孿生在礦業數字化轉型中的受重視程度和前進的步子，將會超越數字孿生技術發源地工業制造領域。這個希望同時也是樂觀的預判。我們的責任就是把美好希望變成現實。

4 結語

數字化轉型正在成為企業的重要戰略，而數字孿生則成為全新焦點。本文通過介紹數字孿生礦山的來源、基礎知識和應用，提供了一套礦業數字化轉型落地的可行方法。隨著越來越多的礦山企業認識到數字孿生在數字化轉型中的重要性，將會進一步推動數字孿生礦山的理論研究和實際應用。

數字孿生給礦業數字化轉型提供了堅實的技術支撐。以礦山生產的安全、高效、綠色、可持續發展為發展目標，利用最新信息技術和礦業工程專業技術，打造高度智能化、大數據化、協同工作、云端服務的數字孿生礦山，是礦業數字化轉型理論研究和實踐的前進目標。目前離理想的數字孿生礦山還有相當大的差距，與先進制造業數字孿生應用程度相比差距很大，這就需要廣大礦業從業人員的共同努力和循序推進。

作者研發的數字孿生礦山實際應用系統，充分吸收了國內外專家的研究成果，借鑒其他行業的寶貴經驗，初步實現了數字孿生在礦山的落地應用，基本可以滿足礦山安全生產日常業務需求，包括數字礦山、礦山測繪云服務、生產配礦、車輛定位調度、視頻監控、邊坡監測、環境監測、無人值守計量系統、安全檢查與隱患治理系統等，幫助礦山企業實現了各部門與各系統之間的信息共享、礦山安全生產的三維可視化管控、以及礦山測繪業務的云端在線操作。