大型礦山綜合開發利用項目物聯網智能制造技術研究

［摘要］基于大型礦山開發利用需求，對目前物聯網智能制造技術在大型礦山應用的可行性及難點進行了分析，以長九（神山）灰巖礦項目為例提出了一套打造礦山全流程的物聯網綜合智能管控系統的設計思路：對生產過程進行實時監控、協調、管理、指揮，保證了生產任務的按期完成，提供了最全面、直接、準確、及時的企業安全和生產信息，實現了資源優化、成本控制、安全監測，為企業的科學管理和決策保駕護航。最后對未來研究方向進行了展望。

［關鍵詞］大型礦山；綜合開發利用；物聯網；智能管控；科學管理

大型礦山生產規模大，系統作業面多，分布廣，生產過程工序繁多而復雜，如果生產自動化程度不一，視頻監控和網絡覆蓋沒有統一的規范，加之需要協調的內容較多，將導致諸多生產和安全問題。因此，通過連接傳感器和設備，實現大型礦山實時數據采集、監控和分析，提高設備維護、礦工安全、環境監測、資源管理、供應鏈和能源效率等多個方面的運營效率，提升可持續礦業實踐并增強了礦山管理者的決策支持能力，建立一個面向礦山全工業流程的物聯網智能綜合管控系統勢在必行。

1 研究背景

物聯網的概念從1995年提出，至今已經發展了20多年。2009年至今是物聯網技術高速發展的年代，2014年，世界物聯網從研究與發明階段轉為市場推廣應用階段[1]。據互聯網數據中心預測，到2020年，世界上與網絡相連的智能裝置的數量將達到260億，物聯網產品與服務的市場增加值可達19000億[2]。物聯網技術廣泛應用于多個領域，涵蓋智能家居、健康醫療、工業自動化、農業、城市智能化、環境監測、能源管理、零售、交通、教育、金融、體育娛樂、軍事國防等等。它通過連接物體和傳感器，實現實時數據采集和互聯互通，提供了創新的解決方案，用以提高效率、增強安全性、提高生活質量，并推動各個領域的可持續發展和創新。

在大型礦山綜合開發利用項目中，物聯網技術僅針對礦山的自動化及監控系統，面對礦山生產全流程，缺乏系統性、規范性。本研究將物聯網技術應用于智慧礦山體系建設中，打破了原有礦山開采中信息孤島的問題，建立基于物聯網的智慧礦山智能管控系統具有明顯的優勢，能實現礦山的自動化控制、信息化管理和智能化決策，對提高礦山生產管理效率具有重要作用[3]。通過設置各種傳感器設備及自動識別設備，及時感知礦山人、機、環境的變化，通過物聯網將各種數據、視頻等信息及時傳遞給礦山的各級管理人員，使管理人員能夠實時了解生產狀況并對異常情況進行及時處理，為安全生產提供了系統性保障。

2 大型礦山綜合開發利用項目物聯網智能制造技術應用難點分析

2.1 視頻監控

礦山項目通常包括大量的設備，如挖掘機、卡車、輸送帶、鉆機等，每個設備都需要監測，這意味著需要大規模的傳感器部署以實時監測設備的運行狀態和性能。在礦山運營中，實時性非常重要，監測數據需要及時傳輸和分析，以便在出現問題時能夠立即采取行動，確保生產連續性和安全性。礦山內的設備類型和功能各不相同，因此監測方法和傳感器的選擇需要因設備而異，這增加了系統的復雜性。

同時監控設備通常位于惡劣的戶外環境，容易受到天氣、塵土、濕度等因素的影響，因此需要定期維護和保養以確保設備的可靠性。監測設備需要持續供電，因此能源效率是一個重要的考慮因素，特別是在偏遠地區或電力供應不穩定的情況下。

應對監測點眾多的挑戰需要高度的技術和管理能力。這包括高效的數據管理和分析、可靠的傳感器網絡設計、合適的監測設備維護策略以及實時響應能力。只有克服了這些難點，礦山項目才能夠充分利用物聯網智能制造技術來提高生產效率和安全性。

2.2 環境污染

控制礦山運營對周圍環境的影響是一項挑戰。礦山項目產生大量廢棄物，包括粉塵、污水等。水污染是一個嚴重問題，尤其是在礦山中。智能傳感器可以用于監測水質，但需要實施水質處理技術，以凈化和回收廢水，確保不會對周圍環境造成污染。采礦、挖掘和物料處理過程中會產生大量粉塵。礦山粉塵排放會對周圍環境造成污染，對空氣質量和生態系統造成影響。然而處理環境和水污染問題通常需要昂貴的技術和基礎設施投資。

同時礦山項目必須遵守國家和地方的環境法規，包括排放標準、土地復原要求等。項目管理團隊需要充分考慮這些成本，并確保可持續地運營。因此應對礦山項目中的環境污染和水污染問題需要多方面的努力，包括技術創新、法規遵從、社會合作和可持續發展戰略的制定。物聯網智能制造技術可以在監測和數據收集方面提供支持，但解決這些問題需要綜合的解決方案和跨學科的協作。

2.3 系統復雜多樣

礦山綜合項目涉及采礦三維建模與排產系統、卡車調度系統、計量系統、溜井料位監測系統、視頻監控系統、自動化控制系統、裝船機控制系統、污水排處理系統、除塵系統、物流廊道系統、遠程抄表系統等。每個系統都生成不同類型和格式的數據，包括傳感器數據、生產數據、設備狀態信息等。將這些多源數據統一規約到一個平臺需要處理不同數據源之間的差異。將來自不同數據源的數據傳輸到一個管控平臺需要建立可靠的數據傳輸通道。這可能涉及不同設備和網絡之間的數據集成和連接，包括傳統的物聯網通信和云技術。確保各個數據源生成的數據具有高質量和準確性至關重要。不準確或低質量的數據可能導致錯誤地決策和操作。一旦數據被整合到管控平臺，需要建立強大的數據處理和分析能力，以從海量數據中提取有價值的信息和洞察力[4]。這可能需要采用大數據分析技術。在礦山運營中，實時監控和決策通常至關重要。因此，確保數據能夠及時傳輸和處理，以支持實時操作和響應，是一個挑戰。

因此將復雜的系統統一規約到一個管控平臺需要綜合考慮技術、標準、安全、數據質量和實時性等多個因素。解決這些難點是確保礦山項目能夠充分利用物聯網智能制造技術提高生產效率和決策能力的關鍵。

3 大型礦山綜合開發利用項目物聯網智能制造技術應用可行性分析

（1）數字化、信息化和自動化技術不僅變革了國際礦業沿襲百年的生產工藝和管理模式，極大提高了礦山企業的生產效率和安全水平[5]，是信息時代與知識經濟的必然產物，借力物聯網，把傳統礦山的信息化改造與現代礦山的安全管控有機地結合起來，是我國采礦業的管控模式、組織結構、采礦工藝、應急救援等方面發展的必然趨勢[6]。

（2）大型礦山綜合開發利用項目物聯網智能制造技術是專門為礦山開采打造的制度化、科學化、智能化工業物聯網系統，對生產到環保各個環節進行實時監測，具體指標根據國家政策進行嚴格把關，因此該項技術研究成果適用于國內各大礦山開采項目。

（3）大型礦山綜合開發利用項目物聯網智能制造技術的成功實施，可實現電費的節約，減少了設備損壞率，增加了產品合格率，在資金節約及企業效益等方面發揮了巨大的作用。

（4）大型礦山綜合開發利用項目物聯網智能制造技術成功應用將從關鍵技術、協議、接口、應用平臺等方面對周圍的各大砂石采購商家進行標準化的建設，為礦山建設標準化的推廣打下基礎。

4 大型礦山綜合開發利用項目物聯網智能制造技術研究思路―長九（神山）灰巖礦項目為例

4.1 長九（神山）灰巖礦項目簡介

長九（神山）灰巖礦項目系目前全球單體最大的建筑骨料生產基地，礦區面積約4.73 km2，項目由礦山、物流廊道、碼頭等三大工程及110 kV供用電配套設施組成。開采工藝：露天開采，汽車溜井平硐聯合開拓；加工工藝：兩段一閉路破碎篩分、整形制砂、干法生產粗骨料、濕法沖洗分級。運輸：全封閉的專用物流廊道輸送；儲運銷售：成品堆場地弄膠帶機運輸+裝船機裝船。

4.2 視頻監控系統設計

對開采區、加工區、辦公樓、物流廊道、碼頭區域等進行遠程實時監控。視頻監控系統負責將廊道工程皮帶運行在線監測系統、礦區及生產場地視頻監測系統以及其他開采環境監測系統等進行統一建設和聯網，對礦山開采及加工系統、物流廊道工程和專用碼頭工程的安全信息進行遠程監測和預警管理，構建統一的安全業務管理信息平臺。

4.2.1 攝像頭布置原則

（1）攝像頭的最大顯示距離為150 m。在項目中，重點監測部位（如下料口）需要進行全過程監控，而這些部位設備分布較為密集，可能存在相互遮擋的情況，根據實際情況約每30 m布置一個攝像頭，以確保全方位的監控覆蓋；對于設備分布較為稀疏的部位，確保攝像頭能夠提供清晰的監控畫面，約每100 m布置一個攝像頭。

（2）每個控制室配一個攝像頭，可監控PLC控制柜等設備。

（3）廠區出入口安裝攝像頭。

4.2.2 系統組成

視頻監控系統建設是技術防范建設的重要組成部分，視頻監控信息也是礦山開采物聯網控制系統的重要資源。充分發揮視頻信息直觀、動態的優勢，逐步實現其在灰巖礦生產、篩選、加工、運輸等過程的綜合應用，并結合視頻監控進行自動化控制，提升物聯網控制系統應用水平。

本方案設計的監控系統采用自下而上的模式。

（1）總控中心①總控中心作為整體系統的使用者及平臺基礎，為主要負責；②查看2個分控中心前端設備視頻信號；③總控中心實現對圖像的實時監視、切換控制、抓拍、高清數字編碼；④通過配置視頻綜合平臺及拼接屏，可以將分控中心的視頻信號上電視墻。

（2）分控中心分控中心對所轄區域的圖像進行拼接大屏輪詢顯示、接收報警、遠程檢查，并實現重點圖像的存儲，擔負著承上啟下的作用，向總控中心傳輸所需視頻和數據信息。

（3）分控中心前端系統主要是部署在采區、加工區、辦公區、廊道、碼頭等各類攝像頭、硬盤錄像機，共同組成前端數據采集部分，將信號采集并上傳到相應分控中心。

4.3 環境污染控制設計

4.3.1 粉塵與污水監測

對除塵系統所有的排氣筒進口監測粉塵濃度和風速，在所有排氣筒出口監測粉塵濃度，所有監測數據需可接入管控平臺。廢水為沉淀除泥后循環使用，無對外排放，在清水池監測懸浮物和pH值，確保循環用水可滿足篩洗分級車間使用要求。

4.3.2粉塵控制

露天采場主要是粉塵污染，具體控制措施如下：

（1）排土場與道路揚塵

礦山公路運輸和排廢作業，尤其是在旱季，有間斷的粉塵產生，在作業點和汽車經過的運輸線路上粉塵濃度可達到100～400 mg/m3。生產過程中應進行灑水防塵。

（2）爆破粉塵

爆破產塵量的大小和裝藥量、礦巖性質、氣候條件等因素有關，露天礦爆破作業時要求撤出全部工作人員，待爆破結束粉塵散盡后才允許工作人員進入采場作業。

（3）鉆機作業粉塵

鉆機進行鉆孔作業，鉆機的鉆頭高速旋轉與土巖摩擦，若無粉塵措施，鉆孔將成為產塵點，鉆孔揚塵對鉆機司機和附近工作場地將帶來污染。長九項目采用的帶有補塵罩的鉆機進行作業，鉆孔作業可做到基本無粉塵產生。

（4）爆堆粉塵

露天采場采用推土機進行平整和聚堆，挖掘機、裝載機進行礦石和廢石的鏟裝作業。若無防塵措施，鏟裝作業的粉塵濃度為10～40 mg/m3，對鏟裝作業時的揚塵最有效的防塵措施為灑水抑塵。采場配灑水車對爆堆進行噴霧灑水。

（5）破碎粉塵

破碎、篩分工序、給料系統均設置在全密閉車間內，采用噴霧降塵和袋式除塵有組織排放，各車間均保持微負壓，無組織散發量極小，約占有組織粉塵收集量的萬分之二。

4.3.3 污水處理

長九項目污水來自碼頭區篩洗分級車間，主要為含泥污水。污水通過沉淀、脫水等工藝后，清水通過清水池再泵送至篩洗分級車間循環使用，污泥通過帶式輸送機送至污泥暫存堆場，再由卡車運至渣場處理。廢水處理車間的廢水處理設備、皮帶輸送機納入自動化控制系統進行控制。

4.4 監控平臺設計

4.4.1 設計內容

為解決系統復雜多樣的問題，該研究設計一款智慧礦山監控平臺，該平臺包括：采礦三維建模與排產系統、卡車調度系統、計量系統、溜井料位監測系統、視頻監控系統、自動化控制系統、裝船機控制系統、污水排處理系統、除塵系統、物流廊道系統、遠程抄表系統等。

管控平臺與上述各物聯網系統對接，獲取綜合信息并生成數據報表和趨勢分析，為神山灰巖礦物聯網控制系統提供全方位的軟件管理應用服務，為生產運行過程中的管理人員、操作人員提供不同的權限與服務內容，將巖礦項目的所有設備、產線、操作、控制數據統一規約于一個管控平臺之中，支持通過各種如LED大屏幕、多媒體觸摸屏、電視屏、平板電腦、智能手機等智能終端訪問，實現平臺與多種不同設備之間的數據交互與同步。

管控平臺（圖1）包括采礦管理中心、過程控制中心、生產管理中心、運銷存管理中心、安全環保中心、視頻監控中心、資料管理中心和數據中心。設計包括卡車調度管理模塊、生產過程自動化控制模塊、視頻監控模塊、生產實時數據采集模塊、市場管理信息模塊、銷售管理信息模塊、物資管理信息模塊、管理報表模塊、消息預警模塊等。

4.4.2 各模塊主要功能設計

（1）采礦管理中心

采礦管理中心主要是通過與礦山開采區的卡車調度系統、溜井料位監測系統和三維礦業軟件的數據接口，實現礦山三維模型的動態展示，獲取生產編排計劃，生成數據報表和趨勢分析；實時查詢卡車、鏟車等的位置、實時狀態、油耗、里程、卸礦次數等信息；監測開采區四眼溜井的料位信息。三維模型和三維礦業軟件由業主提供，三維模型的日常維護工作由業主自行完成，管控平臺僅根據業主要求接入三維礦業軟件的生產編制數據，并能針對三維礦業軟件進行二次開發。

（2）過程控制中心

過程控制中心從開采區、加工區、廊道及碼頭的自動化控制系統、裝船機控制系統中獲取過程控制中的實時數據并進行存儲，同時可生成數據報表和趨勢分析圖表，設計功能包括生產狀態實時監測、生產線實況、設備歷史數據和報警信息等。

（3）生產管理中心

生產管理中心從計量系統中獲取每日生產概括和存儲，進行數據統計和分析，設計功能包括每日生產概括、生產班次統計、報表統計、事故分析和消息管理等。

（4）運銷存管理中心

運銷存管理中心設計包括泊位調度、運單信息、庫存信息、銷售統計、市場分析等。運銷存管理中心從生產管理中心和過程控制中心獲取相應的信息，并結合人員錄入的運單信息，進行泊位調度、運單管理并記錄，生產數據報表和市場分析。

泊位調度的功能主要是在計劃周期內，在確保每艘船均已安排了靠泊時間和靠泊位置的前提下，針對有限的泊位資源和給料機的裝卸任務進行動態分配與排序，以最大限度地減少計劃期內所有船舶的滯港時間，提高裝運效率[7]。

管控平臺根據運單情況、庫存情況、碼頭機械設備狀態、工班作業等，自動生成作業計劃表，對船舶停靠泊位進行統一指揮調度。

系統自動通知調度人員，由調度人員啟動給料機、膠帶機、裝船機等設備，按照作業計劃的設定進行骨料的裝船。并能夠處理產品運單等單證及打印輸出。

（5）視頻監控中心

視頻監控中心從分控中心的硬盤調用現場攝像頭的實時視頻信號和歷史視頻信號，設計功能包括視頻展示、錄像查詢、錄像回放、故障報警等。

（6）安全環保中心

安全環保中心從粉塵處理系統和污水處理系統中獲取環保數據信息并進行存儲分析，設計功能包括水處理監測、除塵監測、數據統計和報警信息等。

（7）決策支持中心

決策支持中心從其他各模塊中進行數據挖掘、統計和分析，為決策提供支持，設計功能包括業務統計、銷售統計、市場分析、通知發布等。

（8）資料管理中心

資料管理中心功能包括設備管理、技術文件管理、施工隊管理、合同管理等。

在整個礦山的建設和生產過程中，積累了大量的資料，資料管理中心將這些資料進行保存、分類，便于查找、統計和分析。

（9）數據中心

數據中心負責將獲取的系統數據信息進行存儲、備份、維護，功能包括數據備份、數據接口、數據維護、異常查詢等。

5 主要研究結論

本研究對開采、加工、倉儲、輸送和裝船全流程進行監測和自動化控制，提高設備使用效率，改進生產工藝，杜絕無效生產，通過對設備狀態的監控，提供實時而準確的數據化支持，改變以往僅憑經驗判斷的原始模式，有效提升生產效率。并能通過與外部信息系統的接口，形成真正全鏈條互通。管制平臺通過采集的數據對產線情況進行分析，為管理者展現最重要的產量等宏觀數據，為管理者提供決策支持，評估產線生產效益，合理安排生產計劃，監督管理生產進度與成本。

實現礦山資源與開采安全數字化、技術裝備智能化、信息傳輸網絡化、生產過程自動化、管理信息化、決策科學化是現代礦山生產要達到的目的。大型礦山綜合開發利用項目物聯網智能制造技術的成功落地，可獲得以下成果：

（1）對比傳統的礦山開采模式，物聯網智能制造技術有助于提高生產線的自動化水平，提高產品的整體質量，及時、準確地獲取生產數據，提升數據傳送效率、提高生產率、降低企業管理成本，增加砂石行業的可擴展性，使更多的信息可以共享，實現物物互動。

（2）促進了安全生產，及時發現和消除安全隱患，實現了實時安全監管。

（3）實時對設備狀態進行監控及調整，有利于設備的維保，延長設備的使用壽命。

6 展望

基于物聯網智能管控項目生產全流程，立足于港口實際情況及發展趨勢，利用現代化信息手段，升級傳統港口生產信息、單據手工管理模式，集成港口信息數據，進一步打造一套智慧碼頭管控系統。使其具備數據采集、數據處理、數據傳輸和系統管理等基本功能，提高碼頭項目的管理手段，形成流程化、標準化、及時化、透明化的管理體系，從而形成綜合數據交換平臺，構建適合碼頭發展的管控、經營與分析及決策平臺。

[參考文獻]

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