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智慧礦山一體化智能管控平臺主要包括

發布日期:2025-06-06 責任編輯:中譽鼎力
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摘要:一體化智能管控平臺是實現降本增效、安全生產、綠色環保和精細化管理的關鍵一步。這樣的平臺需要深度融合物聯網、大數據、人工智能、云計算、數字孿生等技術,構建一個覆蓋礦山全流程、全要素的“智慧大腦”。

一體化智能管控平臺是實現降本增效、安全生產、綠色環保和精細化管理的關鍵一步。這樣的平臺需要深度融合物聯網、大數據、人工智能、云計算、數字孿生等技術,構建一個覆蓋礦山全流程、全要素的“智慧大腦”。一個完善的智能管控平臺通常包括以下核心模塊和功能:

一、 核心基礎支撐平臺

1、物聯網接入平臺

統一接入各種傳感器(振動、溫度、壓力、位移、粉塵、噪音、氣體等)、GPS/北斗定位終端、攝像頭、智能電表、設備控制器、自動化系統等。

支持多種通信協議(Modbus,OPC UA,MQTT,LoRa,NB-IoT,4G/5G等)。

實現海量設備數據的實時采集、匯聚與標準化。

2、工業大數據平臺

提供海量、多源異構數據的存儲、處理、計算能力。

具備數據清洗、轉換、融合功能。

構建礦山數據湖/數據倉庫,為上層應用提供數據支撐。

3、云計算與邊緣計算平臺

提供彈性計算、存儲和網絡資源。

邊緣計算節點部署在礦區現場,處理實時性要求高的任務(如視頻分析、設備預警),降低網絡帶寬壓力,提高響應速度。

4、GIS/BIM/三維可視化平臺

集成高精度地理信息系統,構建礦山三維實景模型或地質模型。

實現礦山地形、地貌、地質結構、采場、排土場、道路、設施設備的可視化展示。

為資源管理、規劃設計、生產調度、安全管理提供空間信息基礎。

5、數字孿生平臺

構建物理礦山的虛擬映射,實現物理世界與數字世界的實時交互與仿真。

用于生產過程模擬、設備狀態預測、應急演練、方案優化等。

二、 核心業務應用模塊

1、智能資源儲量管理

基于地質勘探數據、鉆孔數據、爆破數據等,建立動態更新的三維地質模型和儲量模型。

實現資源儲量的精確計算、動態更新與可視化。

輔助配礦優化,確保礦石質量穩定。

2、智能生產計劃與調度

結合資源模型、市場需求、設備狀態、天氣等因素,制定優化的開采計劃(年、季、月、周、日)。

智能調度:核心模塊之一。基于實時設備位置、狀態、任務執行情況、交通狀況、礦石品位要求等,利用算法(如運籌優化、AI)動態優化派車計劃,指揮挖機、礦車(自卸車、礦卡)、破碎機等設備高效協同作業。

實現生產指令的自動下達與執行跟蹤。

3、智能采礦作業監控

設備遠程監控與定位:實時監控所有采、運、破關鍵設備的位置、運行狀態(開關機、速度、載重、油耗/電量)、工作參數。

視頻監控與AI分析:部署智能攝像頭,利用AI進行人員行為識別(安全帽、反光衣、違規行為)、車輛識別、區域入侵檢測、堆料體積測量、粉塵濃度視覺識別等。

爆破管理:爆破設計、審批、安全警戒、效果評估(可選)。

4、智能設備健康管理

狀態監測與預測性維護:基于設備運行參數和傳感器數據,實時監測設備健康狀態(如振動分析、溫度分析),利用AI模型預測關鍵部件(如發動機、軸承、液壓系統)的潛在故障和剩余壽命,提前安排維護,減少非計劃停機。

設備臺賬管理、維修工單管理、備件庫存管理。

5、智能安全管理

人員定位與安全管理:為進入礦區人員配備定位卡/手環,實時掌握人員位置、活動軌跡,設置電子圍欄,實現越界報警、滯留報警、SOS求救等。

風險分級管控與隱患排查治理:實現風險點辨識、評估、管控措施制定與跟蹤,隱患排查、上報、整改、驗收閉環管理。

邊坡穩定性監測:利用GNSS、傾角計、裂縫計等實時監測邊坡位移、沉降,預警滑坡風險。

環境安全監測:實時監測粉塵、噪音、氣象(大風、暴雨)等,超標報警。

應急預案與指揮:預案數字化管理,事故發生時快速定位、信息推送、資源調度、可視化指揮。

6、智能綠色礦山管理

環境監測:對粉塵、噪音、廢水(如有)、振動等進行在線監測、數據統計與分析、超標預警。

能耗管理:對主要用電設備(破碎機、空壓機、水泵等)進行能耗實時監測、統計分析、能效評估與優化建議。

水資源管理(如有):監測用水量、循環水利用情況。

復墾綠化規劃與跟蹤:管理復墾計劃、區域、進度與效果評估。

7、智能計量與質量管控

自動計量:通過地磅系統(無人值守或遠程監控)、皮帶秤等自動采集產量、運量數據。

礦石質量管控:在破碎入口或堆場利用在線元素分析儀(如PGNAA/PFTNA)或定期取樣化驗數據,監控礦石品位,指導配礦和生產調整。

數據自動匯總、報表生成。

8、智能能源管理

詳細監控全礦電力、燃油(或新能源)消耗。

分析能耗構成,識別高耗能環節,提出節能降耗建議。

探索新能源(光伏、儲能)應用與監控。

9、綜合運營分析決策

數據駕駛艙:提供面向不同層級管理者(礦長、生產經理、調度員、安全員等)的個性化數據可視化看板,實時展示關鍵生產指標、安全指標、設備狀態、環保指標等。

KPI分析:對標分析產量、效率、成本、安全、環保等關鍵績效指標。

深度分析與預測:利用大數據分析和AI模型,進行產量預測、需求預測、成本分析、效益分析,為管理層提供決策支持。

10、智能物流管理(可選,尤其對外銷)

管理進出礦車輛預約、排隊、稱重、質檢、結算等流程。優化場內物流路線。

建設這樣的平臺需要頂層設計、分步實施。通常從迫切的需求(如生產調度、安全管理、設備監控)入手,逐步擴展和完善其他功能模塊,實現礦山運營的全面數字化、網絡化和智能化轉型,大幅提升礦山的核心競爭力。

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