基于人工智能技术的绿色矿山智能化建设发展策略研究

196基于人工智能技术的绿色矿山智能化建设发展策略研究
王祥峰
（安徽省煤田地质局第二勘探队，安徽　芜湖　２４１０００）
摘 要：
自《关于加快建设绿色矿山的实施意见》（国土资规〔２０１７〕４号）推行以来，各地致力于打造绿色矿山稳健发展新格局，同时探索发展新途径，数字技术成为了革新绿色矿山建设发展形式的一大动力。

人工智能技术属于先进数字技术之一，如何在该技术赋能的条件下落实绿色矿山建设目标，成为了各地要探究的问题。

文章针对人工智能技术在矿山智能化建设中的应用价值、绿色矿山智能化管理要求以及人工智能技术在绿色矿山智能化建设中的发展策略加以分析，以期为新时代矿山可持续建设与稳健发展提供参考。

关键词：
人工智能技术；绿色矿山；矿山智能化建设中图分类号：ＴＤ６７ 文献标识码：Ａ 文章编号：
１００２－５０６５（２０２３）１５－０１９６－３Research on the Development Strategy of Intelligent Construction of Green Mines Based
on Artificial Intelligence Technology
WANG Xiang-feng
（Ａｎｈｕｉ　Ｎｏ．　２　Ｃｏａｌ　Ｇｅｏｌｏｇｉｃａｌ　Ｂｕｒｅａｕ　Ｐｒｏｖｉｎｃｅ　ｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎ　ｔｅａｍ，Ｗｕｈｕ　２４１０００，Ｃｈｉｎａ）
Abstract: Ｓｉｎｃｅ　ｔｈｅ　ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｔｈｅ　＂Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ　Ｏｐｉｎｉｏｎｓ　ｏｎ　Ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｎｇ　ｔｈｅ　Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｇｒｅｅｎ　Ｍｉｎｅｓ＂　（Ｌａｎｄ　ａｎｄ　Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ　Ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎｓ　［２０１７］　Ｎｏ．　４），　ｖａｒｉｏｕｓ　ｒｅｇｉｏｎｓ　ｈａｖｅ　ｂｅｅｎ　ｃｏｍｍｉｔｔｅｄ　ｔｏ　ｃｒｅａｔｉｎｇ　ａ　ｎｅｗ　ｐａｔｔｅｒｎ　ｏｆ　ｓｔａｂｌｅ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｏｆ　ｇｒｅｅｎ　ｍｉｎｅｓ，　ｗｈｉｌｅ　ｅｘｐｌｏｒｉｎｇ　ｎｅｗ　ｗａｙｓ　ｏｆ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ．　Ｄｉｇｉｔａｌ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｈａｓ　ｂｅｃｏｍｅ　ａ　ｍａｊｏｒ　ｄｒｉｖｉｎｇ　ｆｏｒｃｅ　ｆｏｒ　ｉｎｎｏｖａｔｉｎｇ　ｔｈｅ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｆｏｒｍ　ｏｆ　ｇｒｅｅｎ　ｍｉｎｅ　ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ．　Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｉｓ　ｏｎｅ　ｏｆ　ｔｈｅ　ａｄｖａｎｃｅｄ　ｄｉｇｉｔａｌ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ，　ａｎｄ　ｈｏｗ　ｔｏ　ｉｍｐｌｅｍｅｎｔ　ｔｈｅ　ｇｏａｌ　ｏｆ　ｇｒｅｅｎ　ｍｉｎｅ　ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ　ｕｎｄｅｒ　ｔｈｅ　ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ　ｅｍｐｏｗｅｒｅｄ　ｂｙ　ｔｈｉｓ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｈａｓ　ｂｅｃｏｍｅ　ａ　ｐｒｏｂｌｅｍ　ｔｈａｔ　ｎｅｅｄｓ　ｔｏ　ｂｅ　ｅｘｐｌｏｒｅｄ　ｉｎ　ｖａｒｉｏｕｓ　ｒｅｇｉｏｎｓ．　Ｔｈｅ　ａｒｔｉｃｌｅ　ａｎａｌｙｚｅｓ　ｔｈｅ　ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｖａｌｕｅ　ｏｆ　ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｉｎ　ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ　ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ　ｏｆ　ｍｉｎｅｓ，　ｔｈｅ　ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ　ｆｏｒ　ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ　ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　ｏｆ　ｇｒｅｅｎ　ｍｉｎｅｓ，　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ　ｏｆ　ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｉｎ　ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ　ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ　ｏｆ　ｇｒｅｅｎ　ｍｉｎｅｓ，　ｉｎ　ｏｒｄｅｒ　ｔｏ　ｐｒｏｖｉｄｅ　ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ　ｆｏｒ　ｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅ　ａｎｄ　ｓｔａｂｌｅ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｏｆ　ｍｉｎｅｓ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｎｅｗ　ｅｒａ．
Keywords: Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ；　Ｇｒｅｅｎ　ｍｉｎｅｓ；　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ　ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ　ｏｆ　ｍｉｎｅｓ
收稿日期：
２０２３－０５作者简介：
王祥峰，男，生于１９８９年，汉族，安徽滁州人，本科，地质调查与矿产勘查工程师，研究方向：地质调查与矿产勘查、绿色矿山工程技术咨询服务，绿色矿山智慧信息服务平台建设。

在生态文明建设发展理念的指引下，各个领域积极寻求社会、经济、环境等方面的动态平衡，继而获取多重效益。

矿山能创造经济效益，人工智能技术有着先进、高效、功能较多、可集成等特点，基于此，智能矿山是人工智能技术、大数据技术、物联网和矿山实体的深度融合体[1]。

为了提升矿山建设发展水平，探析人工智能技术在绿色矿山智能化建设中的应用策略显得尤为重要。

2023年安徽省某绿色矿山智能化提升项目，建设内容包括综合管控平台建设、实景三维建设、电子围栏划定、边坡在线监测、环境在线监测、水质在线监测、智能视频监控、产量监控、运输车辆冲洗平台监控、档案智能化管理等，为矿山企业实现矿山智能化管理，争创安徽省省级绿色矿山提供了技术指导。

通过对实际案例的分析研究，为矿山企业实现绿色矿山智能化管理提供建设思路。

1 人工智能技术在矿山智能化建设中的应用价值
1.1 满足矿山可持续发展的需求
新时代矿山走上了绿色发展之路，在建设绿色矿山进程中离不开技术的支持，使用人工智能技术可优化环境在线监测效果，不仅能存储与调用历史数据、获取实时数据，还能分析异常数据，并根据分析结论报警，指引专职人员关注矿
山的生态环境，及时制止以破坏生态为代价的建设行为，实
现矿山发展、生态保护动态平衡的目标，达到满足矿山可持续发展需求的目的。

1.2 优化矿山自动化管控效果
人工智能技术有着集成性，物联网、大数据、计算机等技术得以融合在一起，助力矿山建设自动化集中管控系统，利用该系统集中管控各类与生产有关的数据，而后利用人工智能技术远程监测应用于各个环节的生产设备，将人力从运维、监控等工作环节抽离出来，继而减员增效，提高矿山管理质量。

因为人工智能技术可采集与分析生产设备有关信息，所以能自动识别设备隐患或质量问题，这利于专职人员有计划性、预见性的维护设备，延长设备寿命，确保设备稳定，减少运维费用，为安全生产提供保障。

在管理中应用人工智能技术能集成生产信息，整合各个管理环节的数据，用来自动化评估矿山的状态，并根据评估结论采取管理措施，相关措施有着契合性、综合性、及时性等特点，这可优化矿山自动化管控效果。

1.3 通过技术赋能追加综合效益
在人工智能技术的助力下，矿山能构建自动化管控平台，充分运用地理空间信息，为集成性、智能性管控系统的一体化建设给予支持，系统性分析与效益、安全、环境、管理、生产、经营等方面相关的因素，发挥管、控、测、监一体化综合管理系统的积极作用，在此基础上，根据管理需求打造若干子系统，如矿山三维储量管理系统、产量信息化系统等，用以支持科学决策、智慧管理、安全生产与保护环境，继而使矿山能追加决策效益、管理效益、生产效益、安全效益、经济效益、生态效益等。

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2 绿色矿山智能化管理要求
为了使绿色矿山智能化管理事半功倍，专职人员需深度解析《关于加快绿色矿山建设的实施意见》（国土资规〔2017〕4号）、《关于印发<安徽省绿色矿山管理办法（试行）>的通知》（皖自然资规〔2023〕1号）等政策，立足实际加强勘查，以便了解矿山的具体情况，在此前提下，践行《非金属矿行业绿色矿山建设规范》等行业标准和《露天开采非金属矿绿色矿山建设要求》等地方标准，奠定智能化管理平台建设与应用的基础，明晰矿山节能减排、资源利用与开发、矿区环境建设与保护、科技创新、企业管理等方面的具体要求，为人工智能技术引入绿色矿山智能化管理范畴指明方向。

在建设规范的指引下，企业要组建科技研发团队，立足实际转化科研成果，加强技术改造，助力产业绿色升级，保障人工智能技术能在管理、经营、生产等范畴发挥作用。

企业要以产学研用一体化为手段、以自身为主体、以市场为导向建成科技创新体系，聚焦人工智能展开关键性科研活动，使相关技术能用来利用与开发资源、保护环境、减少能耗、改进工艺。

为了持续更新智能化管理举措，企业要不断的投入成本，技改成本应超出上年度主营业务收益的1.5%，为相关管理举措升级迭代提供保障。

高效、安全的生产是矿山管理的重点，基于此要构建生产监控系统，在生产中做到自动化减人、机械化换人，还要动态管理储量并进行客观、全面、权威的评价，保障矿山生产战略与资源储量利用情况高度匹配，亦可达到精准化管理的目的。

及时掌握管理实况是精准评价并依据评价结果科学优化管理举措的关键，这就需要在智能化管理中做好评价工作，利用绿色矿山建设评价指标反馈与整改，继而助力绿色矿山智能化管理提质增效。

3 人工智能技术在绿色矿山智能化建设中的发展策略
3.1 实现自动化集中管控
人工智能技术具有综合性与集成性，能协助矿山企业展开集中管控工作，为了做到这一点要搭建集中管控平台（见图1），为矿山自动化管理提供条件。

集中管控平台为自动化管理提供了基本框架，内含若干子系统以及多个基础模块，
同时能够接入多类数据以及各种设备。

图1 绿色矿山基于人工智能的自动化集中管控平台图例
自动化集中管控平台的主要功能有以下三个：第一，系统集成。

该平台可根据矿山企业的运营现况及实际需求灵活增减子系统及功能模块，如人员定位、车辆工时、视频识别、储量模型、三维数据、生产调度、无人值守称重、品质监
管等，达到矿山自动化、数字化、集中化管控的效果；第二，框架支撑。

该平台可嵌入各类管理组件，并针对企业、用户、部门等进行管理，还可享有相应的服务，以用户管理为例，添加相关组件后专职人员能增减改查用户；第三，物联网接入。

该平台能在后台接收来自子系统的数据，还能进行自动化处理，运行可靠、高效、稳定、安全，可打造优质数据接入层，为绿色矿山建设与发展提供各类数据资源，如边坡在线监测数据、环境在线监测数据、车辆定位数据等。

在数据清洗功能、日志记录功能、看门狗等功能的支持下，能提高数据综合处理与运用的效率。

3.2 构建三维储量管理系统
专职人员依据地质勘查、储量年报及其他资料可应用人工智能技术构建地质地层三维模型以及矿体三维模型（见图2），三维模型可直观显示矿石量、资源储量类别、矿石品级等信息，还能记录储量动用信息并进行年度统计，可以在自动化集中管控平台内导入储量块体数据，用不同的颜色代表不同的储量块体，这便于统计分析矿山各区域的块体，同时可导入钻孔化验数据、爆破化验等数据，为可视化、一体化的储量管理给予支持。

以年为单位汇聚系统内的数据，在统计表内显示本年度矿产资源储量动用具体信息，信息涉及勘查增减、年末保有、累计查明等方面，专职人员亦可在该系统内查询某个时段的储量动用信息，查询内容涉及矿石品级、类型以及资源储量、矿产名称、主要成分等，继而提高矿山储量管理有效性。

此外，在采掘和采矿智能体进行智能化设计时，相关人员应在满足通信、控制以及计算一体化建设的基础上，更注重所有相关运动设备在工作期间的协同性，从而提升人工智能技术的应用效果[2]。

图2 矿体模型
3.3 设置防越界电子围栏
在人工智能技术的助力下，企业可在矿山建设GPRS 系统，将各类开采设备视为定位终端，使开采信息能传入数据中心，以实景三维模型为依托监控各类设备，亦可实时获取车辆坐标，在此前提下判定开采是否超出了矿界，若判定结果表示超越了矿界，那么系统会迅速发送消息，平台亦会及时响应，通知专职人员解决越界开采问题。

防越界电子围栏系统的具体功能作用有以下几个：第一，依托数字系统接收定位信息，借助卫星定位器获悉车辆坐标；第二，查看车辆当前位置，并实时收集与分析行驶信息，如方向、时间、海拔、经纬度等，达到车辆精准定位的目的；第三，分析车辆运行历史轨迹，并展示出采掘实况；第四，
以车辆活动轨迹相关数据为依托自动绘制活动热力图，用不同的颜色表示活动的频率，使专职人员能在各个时段科学管控生产活动区域内的车辆；第五，一旦采掘区域超出了矿界，那么系统就会发出越界警告，平台会显示越界车辆相关信息，亦可用定位器加以追踪，以便及时规避越界采掘风险。

3.4 提升边坡监测效率
传统矿山建设中所采用的地质灾害监测技术依赖一线调查人员的工作开展，且会受到天气因素、地形因素、人为主观因素等诸多内部、外部因素的限制[3]。

可以通过在生产区设置若干边坡监测站点，自动获取边坡位移数据，系统对数据进行自动化处理，处理结果可用来预测边坡位移风险，预警信息能及时传输至管理端，为管理人员采取措施解决边坡位移问题给予支持。

基于人工智能技术的自动化集中管控平台能在边坡监测站点的助力下获取表面位移数据，应用GNSS技术手段进行动态监测，将监测到的边坡表面信息输入至控制中心并解算出三维坐标，通过对比分析得出坐标变化量，若变化量符合预警标准，那么平台就会发送预警信息，指导专职人员解决边坡位移问题。

该平台还能监测内部位移，在边坡设孔，孔内埋有位移监测装备，用以采集位移信息，利用人工智能技术分析位移风险，并引领专职人员及时关注与规避边坡内部位移风险。

3.5 优化环境监测路径
在矿区安装环境自动监测装置，该装置与自动化集中管控平台联通，用以采集、存储、分析各类环境数据，如噪声、PM2.5、水质等。

以矿区环保要求为基础设置三级报警阈值，若超出阈值就会自动发出提醒信息，以便企业识别环保风险并采取行动解决环保问题。

为了优化环境监测效果，专职人员需根据矿区面积合理设置环境监测仪器设备的间距，织密监测之网，全面获取环境信息，利用人工智能技术加以处理，预判环保趋势，在环境问题产生之前采取预防措施，进而用“先防”代替“后治”，实现优化环境监测路径的目标。

3.6 降低人工巡查盲区
人工巡查有盲区是客观事实，主要源于人的专注度是有限的，在巡查时可能会出现遗漏、观察不到位、记录不全面等情况，影响矿山巡查效果。

基于此，企业要应用人工智能技术缩小人工巡查盲区。

在人工智能技术的助力下构建智能视频监控系统，该系统支持多种接入方式，还能实时浏览监控画面，亦可多角度、多方位、多窗口、无盲区的查看，实现高效巡查目标。

无盲区巡查离不开以下几种功能：第一，云台镜头控制功能，可持续守望某个控制点并进行预置位巡航；第二，以周、旬、月等为单位回放录像，录像方式多元，监控内容存储时间较久；第三，抓拍图片，第一时间获取开采区域内的变化性图像，利用这些图像进行动态管理；第四，用巡查信息制作三维图景，赋予巡查监测直观性；第五，支持多用户访问；第六，灵活管理视频监控点；第七，在技术集成、数据集成的条件下提高智能侦测有效性；第八，针对矿区仪器设备进行全天候监测，并能实时报警，亦可远程干预，及时发现并抑制破坏干扰行为。

3.7 提高产量管理透明度
应用人工智能技术可提高产量管理透明度，主要源于可构建矿山地磅称重系统（见图3），该系统内含若干组件以及远程监管、开票、电子识别卡、车辆识别等子系统，为产量透明化管理给予支持。

产量监控终端能在生产环节采用录像、抓拍等手段把各类数据传输至服务器终端，数据可直接输送至智能识别、车辆超载预警、生产统计等功能模块，发挥汇总统计、历史产量数据查询等功能作用，在此前提下完成自动化、一体化、
透明化管理任务。

图3 矿山地磅称重系统图例
3.8 抬高企业综合管理形象
企业可在勘查矿山实况时运用倾斜摄影测量技术，利用无人机搭载摄影器械并获取一手数据，同时使用人工智能技术自动化建造实景三维模型，应用人工智能技术可在地形上标明矿界，用以直观展现出允许开采的空间，这对企业高效管控开采空间有益。

利用实景三维模型可直观展现出矿山的真实场景，场景覆盖运输道路、加工区厂房、开采区台阶等，支持漫游查看以及快速跳转、视角旋转、弹出信息框等，实现人机便捷交互的目标。

可应用分析测量工具，用于分析区域内最大高差、图层属性、区域坡度、挖填方、区域土方量等，这使得矿山企业管理更具科学性、智能性，能有效的解决现实问题。

例如可利用垂直距离量测分析工具针对某段台阶高程进行测量，在此基础上推算该台阶安全生产的可能性，并制定或优化安全生产管理对策。

因为实景三维模型可赋予管理智能性、直观性、综合性，所以能提高管控效率，规避管理风险，达到抬升企业综合管理形象的效果。

4 结束
综上所述，在绿色矿山建设与发展的过程中企业要应用人工智能技术，用以解决矿山开采、储量管理、监测监控、环境保护等各类难题。

基于此，矿山企业需要运用人工智能技术构建绿色矿山自动化集中管控平台，并根据发展实况及现实需求打造多个子系统，同时嵌入若干组件，实现多种功能模块，用以满足矿山自动化、综合化、一体化管理需求，继而落实绿色矿山智能化建设与发展的目标。

[1] 马小平,杨雪苗,胡延军等.人工智能技术在矿山智能化建设中的应用
初探[J].工矿自动化,2020,46(05):8-14.
[2] 姜亮.人工智能技术在矿山智能化建设中的应用初探[J].信息记录材
料,2020,21(09):204-205.
[3] 王青.试论地质灾害监测技术在绿色矿山建设中的应用[J].中小企业管
理与科技(下旬刊),2021(04):174-175.
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