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2022中国智能矿山产业发展白皮书全栈式智能解决方案，打造智能矿山新高地中国智能矿山发展之路中国智能矿山整体解决方案矿山企业智能化转型方法和建议中国智能矿山未来趋势洞察2341目录C O N T E N T S第一章 中国智能矿山发展之路1.1.1 概念：海外智能矿山起步早，国家计划推动企业发展，采矿设备供应商逐步向技术与系统解决方案供应商转变4u 芬兰、加拿大、瑞典等国家从上世纪90年代就开始研究智能开采技术，并曾先后制定有关“智能化矿山”和“无人化矿山”的发展规划。u 自20世纪前十年以来，瑞典的山特维克公司、阿特拉斯科普柯公司等国际著名采矿设备公司均在大力发展智能采矿装备及相关技术。在研发大量具有良好自动化功能的采矿设备外，开发了多种智能矿山的技术与装备系统，如AotoMine系统、OptiMine系统和MineLan系统。资料来源：公开资料、亿欧智库海外智能矿山发展简况加拿大国际镍公司开始研究自动采矿技术，拟于2050年在某矿山实现无人采矿，通过卫星操纵矿山的所有设备，实现机械自动采矿。力拓启动“未来矿山”计划，部署围绕计算机控制中心展开的无人驾驶卡车、无人驾驶货车、自动钻机、自动挖掘机和推土机。美国对地下煤矿的自动定位与导航技术进行研究，获得商业化的研究成果。英美资源集团启动“未来智能矿山”计划；力拓批准投资26亿美元，在西澳打造首个纯“智能矿山”项目。19901999200820181992芬兰开始智能矿山技术计划，开展自动采矿技术研究，涉及采矿实时过程控制、资源实时管理等28个专题。基律纳铁矿力拓皮尔巴拉铁矿目前，瑞典北部的世界最大地下矿山基律纳铁矿基本实现“无人智能采矿”，仅依靠远程计算机集控系统，工人和管理人员就可实现远程执行现场操作。海外典型智能矿山远程控制中心的调度员依靠鼠标管理矿坑、加工厂、铁路、电力和港口的协调运作，负责调度供水、发电、输电与燃料分配的管理团队和资产健康管理团队，同时负责监控皮尔巴拉铁矿地区固定及移动设备的完备情况。注：因版权风险，图片并非上述矿山实景图，仅示意用1.1.2 概念：国内基于“数字矿山”概念升级提出“智能矿山”，关注采矿设计、计划、生产、调度和决策等过程的智能化5u 1999年首届“国际数字地球”大会上提出“数字矿山”（Digital Mine）概念，经过十余年的发展，数字矿山发展迈入新阶段，即“智能矿山”：智能矿山是在数字矿山的基础上，利用系统工程理论及网络、自动控制和人工智能等技术，以开采环境数字化和采掘装备自动化为特质，实现采矿设计、计划、生产、调度和决策等过程的智能化。资料来源：公开资料、亿欧智库中国智能矿山概念提出1999 年首届“国际数字地球”大会上提出“数字矿山”（Digital Mine）概念。数字矿山智能矿山目标提出时间重点资源、规划、设计、计划和过程管理的数字化建模、仿真、优化和评估。智能矿山是在数字矿山的基础上，利用系统工程理论及网络、自动控制和人工智能等技术，以开采环境数字化和采掘装备自动化为特质，实现采矿设计、计划、生产、调度和决策等过程的智能化。特点以矿山开采环境、对象及过程信息数字化为基础，构建数据的采集、传输、存储、处理和反馈的信息化闭环，并持续应用于资源勘探、开采规划、采矿设计、开采计划和生产管理等全生命周期的新型矿山技术体系和管理模式。关注生产装备、系统和过程的智能化和无人化。基础“十二五”期间由大型科研机构和高校提出。矿山规划与开采方案决策优化系统矿山设备运转状态信息系统生产环节监控与调度系统矿山环境变化及灾害预警信息系统矿山经营管理及经济活动分析信息系统1.2.1 发展历程：中国矿山经历机械化、自动化、信息化、数字化，目前已迎来智能化阶段6u 目前，加拿大、瑞典、美国、澳大利亚等发达国家已实现遥控采矿、无人工作面甚至无人矿井。而中国矿山经历了机械化、自动化、信息化和数字化阶段，目前正处于数字化向智能化的过渡阶段。从“十三五”开始，我国进入智能矿山的技术储备期，形成了局部应用和示范案例。从2021年开始，部分中大型矿企将智能矿山建设列入“十四五”信息化规划。资料来源：公开资料、亿欧智库21世纪20年代至未来21世纪10年代21世纪初20世纪90年代20世纪90年代前机械化阶段自动化阶段信息化阶段数字化阶段智能化/无人阶段移动变电站破碎设备制砂设备选矿设备采矿机运输设备主要设备与系统二维/三维GIS平台安全生产监测、监控系统综采工作面的设备自动化运输机自动控制液压支架跟机自动化矿井提升设备的机电一体化综合集成平台井下综合自动化系统设备矿山机械生产调度指挥系统矿山生产安全监控系统矿山机械远程监测系统亿欧智库：中国智能矿山的发展历程智能快速掘进和采准系统智能充填系统矿山工业云计算平台无人驾驶运输车矿井全工位设备设施健康智能管理系统机器人化智能开采系统智慧煤矿集中管理系统特点综合自动化、管理信息化、空间数字化三化数据融合在多维空间矿山实体的基础上动态嵌入与矿山安全、生产、经营相关的所有信息在数字化矿山的基础上，运用人工智能技术、数据挖掘技术、编制若干可重复运行、决策指挥的决策分析系统运用云计算、物联网等技术实现矿山的“物联化、互联化、智能化”人工手动操作机械工具具备高速网络通道实现各自动化数据融合具备一定的数据挖掘能力具备可建模的联动控制策略具备单机传输通道具备分类传感技术具备传感和执行机构具备可编程控制系统具有远程监测监控功能具备高速网络通道具备可建模的联动控制策略1.2.2 发展历程：重新厘清信息化、数字化、智能化矿山的区别7u 中国矿山数智化建设经历信息化、数字化，迎来智能化，但是这三者的定义往往混淆或交叉，亿欧智库认为信息化是指用“数字世界”描述“物理世界”，数字化是指用“数字世界”重构“物理世界”，智能化是指使“信息系统更聪明”。时间数智化程度134用数字世界重构物理世界主要用在矿山规划、设计、预测阶段数字化矿山用数字世界描述物理世界主要用在矿山管理、决策阶段信息化矿山使信息系统更聪明主要用在矿山生产装备、作业系统运行阶段智能化矿山资料来源：专家访谈、公开资料、亿欧智库大数据横向打通业务，通过更全面的数据分析，掌握矿山状态，了解问题的根源，制定生产实施计划，为决策做支撑最终目标是解决问题，通过初始化参数，在运行过程中，合理调整参数配置，产生大量数据，通过建模学习，最后使系统越来越聪明。数据采集学习建模自主优化建模仿真评估优化21世纪10年代21世纪20年代21世纪初选择最佳方案时间部门名称主要内容2015年6月国家监管总局关于开展“机械化换人、自动化减人”科技强安专项行动的通知以机械化生产替换人工作业、以自动化控制减少人为操作，大力提高企业安全生产科技保障能力2016年2月发改委、能源局、工信部关于推进“互联网+”智慧能源发展的指导意见以智能化为基础，紧紧围绕构建绿色低碳、安全高效的现代能源体系，促进能源和信息深度融合，推动能源互联网新技术、新模式和新业态发展。2016年6月发改委、能源局能源技术革命创新行动计划（2016-2030年）到2030年重点煤矿区基本实现工作面无人化的规划目标。2020年2月发改委、能源局、应急部、煤矿安监局等八部委关于加快煤矿智能化发展的指导意见将人工智能、工业物联网、云计算、大数据、机器人、智能装备等与现代煤炭开发利用深度融合，形成全面感知、实时互联、分析决策、自主学习、动态预测、协同控制的智能系统，实现煤矿开拓、采掘(剥)、运输、通风、洗选、安全保障、经营管理等过程智能化运行。2020年4月工信部、发改委、自然资源部有色金属行业智能工厂（矿山）建设指南（试行）推动 5G 新技术与有色矿山的融合创新；应用大数据、人工智能、边缘计算等技术提升信息系统学习与认知的能力，利用 AR/VR 等技术形成人机混合增强智能。对金属、非金属矿山、煤矿等矿产资源确立了智能矿山建设的一般原则，规定了在地质与测量、矿产资源储量、矿产资源开采、选矿、资源节约与综合利用、生态环境保护、智能协同管控等方面实现智能化做了基本要求。2021年4月自然资源部智能矿山建设规范（报批稿）坚持分类建设和分级达标相结合，建立健全智能化煤矿建设、评价、验收与奖惩机制。2021年6月能源局、矿山安监局煤矿智能化建设指南（2021年版）1.3.1 政策保障：智能矿山建设规范不断完善，应用范围逐步从煤矿扩展至非煤矿山8u 自2015年以来，国家出台多部智能矿山行业规范、指导意见、建设政策等文件，支持并积极引导智能矿山健康规范地发展；同时，政策与时俱进，不断完善，范围从煤矿扩展到非煤矿山，鼓励所有类型矿山共同向智能化发展。资料来源：政府官网、亿欧智库2035年煤矿智能化全面应用：各类煤矿基本实现智能化，构建多产业链，多系统集成的煤矿智能化系统，建成智能感知、智能决策、自动执行的煤矿智能化体系。2025年示范煤矿中提炼技术规范与标准体系：大型煤矿和灾害严重煤矿基本实现智能化，形成煤矿智能化建设技术规范与标准体系，实现开拓设计、地质保障、采掘（剥）、运输、通风、洗选物流等系统的智能化决策和自动化协同运行，井下重点岗位机器人作业，露天煤矿实现智能连续作业和无人化运输。2021年智能化示范煤矿建设：建成多种类型、不同模式的智能化示范煤矿，初步形成煤矿开拓设计、地质保障、生产、安全等主要环节的信息化传播、自动化运行技术体系，基础实现掘进工作面减人提效、综采工作面内少人或无人操作、井下和露天煤矿固定岗位无人值守与远程监控。我国煤矿智能化发展的阶段性目标提出煤矿和非煤矿机械化、智能化的具体要求，并设立“工矿商贸就业人员十万人生产安全事故死亡率下降20%、煤矿百万吨死亡率下降10%”的目标。2022年4月国务院安全生产委员会“十四五”国家安全生产规划提出面向矿山的5G+工业互联网应用安全技术要求。2021年12月工信部商用密码应用推进标准工作组等工业互联网安全标准体系（2021年版）1.3.2 技术支持：大数据、人工智能、精准定位、物联网等技术与智能矿山深度融合，5G、VR/AR、自动驾驶等新兴技术逐步拓展应用场景9u 大数据、人工智能、精准定位、物联网等技术在矿山流和管理领域得到广泛应用，为矿山智能化转型升级提供技术基础。u 同时，5G、VR/AR、自动驾驶等新兴技术也为智能矿山建设提供了新网络基础和应用场景。资料来源：公开资料、亿欧智库智能矿山大数据技术大数据智能化决策大数据知识沉淀VR/AR 技术三维模拟虚拟现实空间信息技术三维建模地理信息系统定位导航技术云网融合技术云计算物联网射频识别红外感应器虚拟仿真技术事故预测预报灾害预警事故仿真研究安全检查评价自动驾驶技术无人采矿自动化调度矿山技术规范和标准空间数据库动态运筹学资源评价元数据生产管理技术规范空间基准亿欧智库：智能矿山应用技术网络通讯技术5GWIFI6F5G为智能矿山各业务场景提供网络支撑自动驾驶运输人工智能AI视觉识别AI听觉辨别1.3.2 技术支持：新兴技术与智能矿山深度结合，为不同解决方案提供底层技术支持10资料来源：公开资料、亿欧智库亿欧智库：智能矿山解决方案及对应技术云网融合技术空间信息技术虚拟仿真技术自动驾驶技术大数据技术人工智能VR/AR 技术网络通讯技术基础设施网络化生产管理数字化生产装备智能化生产作业系统化安全监管智慧化设备管理预测化企业管理协同化u 从技术应用场景出发，亿欧智库将智能矿山解决方案分为七大模块，并梳理每个模块对应的技术。1.3.3 新动能：智能化是实现安全、绿色低碳矿山的重要手段11u 矿山一直是安全生产重点行业领域，但由于矿山数量众多，地质条件和开采技术条件等具有较高复杂性，安全管理是矿区管理难题之一。智能矿山通过灾害预警、事故仿真研究、实时监控等技术和方式，大大减少危险隐患。u 在“双碳”目标下，低碳、绿色成为矿山发展的新动能，而数字技术则是实现可持续发展的重要手段。根据世界经济论坛数据，至2030年，能源（含资源）业受益于数字技术所减少的碳排放量约为18亿吨。工业4.0阶段，5G、大数据、物联网和人工智能等技术则帮助矿山企业从数字化迈向智能化，将绿色变革推向新阶段。资料来源：国际矿山安全监察局、智能矿山建设规范、亿欧智库亿欧智库：智能矿山实现绿色环保的基本要求生态环境保护资源节约综合利用应建立资源节约与综合利用信息化、智能化管理系统，提高共伴生矿产资源与废弃物资源化的评估、开发和转化能力。资源综合利用加工流程应与生产加工主流程实现集成，通过自动化综合控制、信息化统一管理、智能化科学匹配降低综合利用成本。环境监测应建立信息化管理平台，集中管理环境在线监测数据与检化验数据，并提供数据动态分析与预警功能。应按照预防为主、生产与治理并重原则，实现集中一体化在线监控和管理。亿欧智库：历年矿山发生安全事故数量（起）736658534435461407380366312265779608520352249226224170202020162013912019201220142021201820152017122-14.9%非煤矿煤矿867790640573525484379418348325946598526383333316225178108620182015201620172013201920142012202020211384-15.3%非煤矿煤矿亿欧智库：历年矿山安全事故死亡人数（人）1.4 痛点：智能矿山建设过程中存在缺乏顶层规划、系统兼容性差、智能化水平低、管理效率低等问题12u 现阶段，我国智能矿山建设如火如荼，但由于尚处于智能化发展的初期，仍面临许多难点和挑战。亿欧智库：智能矿山发展的四大痛点01缺乏智能矿山顶层设计规划 目前，虽然有关部门已经出台智能矿山建设规范等相关文件，但是产业政策、技术标准制定等仍滞后于行业发展，导致智能矿山建设尚未实现价值最大化。因此，应重视并加快智能矿山顶层设计，引导智能矿山的软件、硬件设备研发与应用，规范企业的生产管理标准，以实现标准化、整体化管理。03产品智能化水平和应用效果待提升 目前，智能矿山建设智能化基础较为薄弱，叠加对于单机智能和系统智能的理解未形成整体认知，在智能矿山建设中，产品和系统智能化程度发展不均衡。由于部分设备厂商对矿山实际使用场景缺乏充分了解，产品设计理念与应用需求存在一定偏差，以及行业内没有建立矿山智能化生态，导致缺乏适合应用于矿山的高质量智能产品。02子系统数量众多，系统间兼容性差 智能矿山开采环境和技术复杂，非标准化程度高，因此每个矿山的管理流程、生产流程都不一致，通常拥有掘进系统、开采系统等近百个子系统。非标准化的系统叠加系统数量众多，导致不同系统之间的数据兼容、网络兼容、业务兼容和控制兼容效果较差，难以实现系统间智能协同作业。04管理模式落后，技术人才缺失 传统矿山企业属于劳动密集型和资本密集型企业，企业的生产、经营、管理方式没有与新技术更好地融合，导致企业管理效率较低。由于矿山地理位置偏远，引进技术人才难度较高，人才流失率高居不下。资料来源：公开资料、亿欧智库1.5 面对智能矿山的诸多核心痛点，众多智能矿山服务商纷纷入局13u 基于中国智能矿山建设架构，亿欧智库绘制了2022年中国智能矿山产业图谱。矿区自动驾驶厂商信息基础设施厂商勘探、采掘、洗选、加工、运输厂商环保管理厂商智能经营管理系统厂商（ERP、CRM、SRM、OA、运销）智能硬件软件智能分析决策系统厂商（决策支持系统、经营分析系统）智能硬件软件主机厂自动驾驶服务商资料来源：公开资料、企业官网、亿欧智库安全管控厂商智能硬件软件机械化自动化数字化智能化自动驾驶机械化自动化数字化智能化自动驾驶1.6 伴随机械化、自动化基础不同，煤矿与非煤矿山智能化发展难度与潜力呈现不同发展态势14u 煤矿智能化基础较非煤矿山好：煤矿属于软岩开发，且岩层平面性强，开采环境较为简单，整体性强。因此煤矿开采的连续化、规模化发展程度较高，同时机械化水平较高。而非煤矿山作为硬岩开发，装备和生产过程的连续性较差，导致无论是机械化还是自动化水平，非煤矿山相较于煤矿都处于较低水平。u 智能化非煤矿山发展潜力较煤矿大：2021年中国煤矿总数为4500座，并预计与2025年下降至4000座以内。对比而言，我国有3万多座非煤矿山，呈现体量小、数量多、分布广等特点，因此对非煤矿山来说，加快推进智能化建设面临的任务更重、要求更高。资料来源：发改委、亿欧智库气泡大小代表发展潜力煤矿非煤矿山渗透率发展难度亿欧智库：中国矿山领域机械化、自动化、数字化、智能化与自动驾驶发展情况示意图1.7 中国智能矿山蕴含万亿级市场空间，预计未来5年增速超10%，发展前景可期15u 2021年中国煤矿总数为4500座，受绿色矿山政策及环保政策实施影响，行业已经开始出现关停、整合的现象。根据煤炭工业协会“十四五”规划，2025年中国煤矿数量将下降至4000座以内，这一时期的复合增长率为-2.9%。目前，单矿智能软件投入保守测算为1000万元，未来智能化改造投入将持续增长，预计未来5年的复合增长率为20%。u 2021年中国非煤矿山总数超过3万座，但是单矿平均规模小于煤矿，因此智能化投入相对也较少，约为煤矿的1/10。u 经过测算，2022年中国智能矿山市场（包括煤矿和非煤矿山）规模将超过1万亿，2025年这一数值将超过1.5万亿。资料来源：国家统计局、中国煤炭工业协会、应急管理部、专家访谈、亿欧智库454542734500502556116265699641240545052461171282978256977622255492019495720212024E495046782022E2023E2025E2020+7.9%硬件规模软件规模亿欧智库：2019-2025E中国智能煤矿行业市场规模（单位：亿元人民币）29163000320036214098463752472642843203784465276223520516445442022E202039995869328420192025E2023E318020212024E+10.8%硬件规模软件规模亿欧智库：2019-2025E中国智能非煤矿山行业市场规模（单位：亿元人民币）第二章 中国智能矿山整体解决方案2.1.1 矿山种类多样，智能化转型需因矿制宜17u 矿山分类方式多样，其中，按照矿山资源分类，矿山分为煤矿、非煤矿山（黑色、有色金属、建材等）；根据开采方式可以分为露天矿和地下矿；根据开采年限可以分为新老矿山；根据开采规模可以分为大型、中型和小型矿山。u 各类矿山因自身资源水平、经济效应等基础条件不同，智能化转型也需要因矿制宜，充分考虑不同种类矿山的原生条件。资料来源：公开资料、专家访谈、亿欧智库亿欧智库：露天矿智能开采场景示意图亿欧智库：地下矿智能开采场景示意图矿场排土场运输皮带数控中心办公区域GNSS卫星GNSS卫星破碎站通信基站通信基站通信基站通信基站智能调度远程遥控精确制导规划设计排产入口处自动掘进凿岩远程出毛数据采集自主凿岩远程出矿WLAN通信自主机车运行远程大块处理环境监测无人驾驶运输远程监控远程操作1号巷道2号巷道-290水平-360水平数控中心办公区域竖井2.1.3 技术端视角下，智能矿山解决方案技术架构图18u 从技术端视角下，现有智能矿山建设技术架构通常由“感知层”、“传输层”、“边缘层”、“数字平台层”构成，也有总结为“云-边-端”的智能矿山解决方案技术架构。资料来源：煤矿智能化建设指南、公司官网、公开资料、专家访谈、亿欧智库感知层勘测设备类挖掘设备类运输设备类人员类生产环境类图像识别震动识别声音识别电磁识别浓度识别终端技术传输层智能数据网关模块网络基础设施以太光口以太电口CAN4G5GF5GWIFI6eLTE边缘层边缘计算设备边缘计算网关边缘物联代理数字平台层云计算平台物联网管理平台数据中心业务平台设备接入设备权限设备管理设备数据存储分析计算网络数据库/湖仓数据清洗数据分析数据决策采掘安监机电运输调度选洗亿欧智库：智能矿山解决方案技术架构图亿欧智库：智能矿山解决方案全景图2.1.2 业务端视角下，智能矿山解决方案全景图由“生产+管理”双管齐下19u 从业务端视角下，亿欧智库从生产场景和管理场景拆解智能矿山解决方案架构，旨在实现矿山全价值链的智能化。获取审批地质勘探规划设计采掘和爆破装载和传送质量检测矿石加工矿石运输企业管理协同化基础设施网络化办公网络员工福利网络工业控制网络生产装备智能化钻机安全巡检带式传送机挖掘机无人矿卡生产作业系统化智能地质勘探系统智能规划系统智能采矿系统智能矿石流运输系统智能地质保障系统智能通风系统智能选矿系统智能安全监控系统安全监管智慧化人员定位系统检测监控系统通信联络系统微震监测系统边坡监测系统尾矿库监测系统VR安全实训系统设备管理预测化VR设备实训管理场景生产场景勘探和开发管理人力资源管理财务管理设备资产管理物资供应链管理IT架构管理销售和市场管理数据管理安全监测管理生产管理数字化资源管理生产计划生产调度过程台账生产统计分析资料来源：公开资料、专家访谈、亿欧智库价值链采区网络装备作业网络4G/5G基站有线网络调度台数据中心交换机视频监控巷道通信设备监测工作面分散数据采集井下环网地面网络智能矿山环网液压支架风机自卸卡车充填智能控制系统智能供电与排水系统设备状态监测故障智能诊断设备维修设备培训2.2.1 生产场景化解决方案基础设施网络化、生产作业系统化、生产装备智能化，三步走实现智能矿山生产全场景智能化升级u 亿欧智库认为智能矿山生产场景解决方案主要分为三个层次，即基础设施网络化、生产作业系统化和生产装备智能化。通过三步走，能够满足单座矿山的基本智能化条件与要求。资料来源：公开资料、亿欧智库地质勘探规划设计采掘和爆破质量检测矿石加工地表现状模型、地质品位模型、矿体模型开采规划、生产计划、爆破设计不同工作面的具体生产施工在线计量、取样化验矿石破碎、选矿厂实现全业务场景智能化升级1基础设施网络化打造数据通路，保障数据安全构建全场景基础设施网络办公工业控制生活装备作业采区其他3生产装备智能化设备互联，降本增效、节能减排基于生产场景需求升级装备钻机挖掘机自卸卡车破碎机带式传送机智能装药车2生产作业系统化构建智能作业系统，实现安全生产、无人少人的智能矿山综合目标构建关键业务智能系统智能地质保障智能掘进智能采矿智能辅助运输智能安全监控智能矿石流运输智能通风智能供电与供排水20获取审批装载和传送矿石运输皮带、铲装运输、车辆调度开采审批矿石的下一步运输2.2.2 基础设施网络化打造数据通路，保障信息可靠与数据安全u 智能矿山的建设离不开对基础设施的网络化。需要通过网络系统与数据中心的建设，打造数据传输利用通路，保障信息传输与数据安全。u 此外，智能矿山建设的主要场景包括办公区、工业控制区、生活区、装备作业区、采区。办公区员工福利网络工业控制区地面网络采区数据标准化建立标准化的数据体系：规范主数据、数据索引格式、元数据格式、数据表结构、布局方式、存放格式、精度要求、时效设置和编码方案等数据接口可靠支持数据服务、通讯协议、接口，需具备较强兼容性、可靠性、时效性数据安全对访问权限进行从角色到用户、从系统到功能模块的统一化认证，实现各业务系统间的按需访问与安全隔离，保障数据安全可扩展架构采用松耦合分布式架构，优化负载，实现对各项系统服务的资源合理分配，并根据使用需求优化升级架构亿欧智库：智能矿山基础设施网络化资料来源：公开资料、亿欧智库21有线网络智能矿山环网数据中心交换机调度台4G/5G基站装备作业区有线网络+5G+WIFI井下环网4G+WIFI光纤光纤4G/F5G基站巷道通信分散数据采集工作面4G/F5G基站4G/F5G基站视频监控4G/F5G基站设备监测4G/F5G基站WIFIWIFIWIFIWIFIWIFI2.2.3 生产作业系统化针对生产场景需求构建关键业务智能系统，为实现智能矿山生产管理协同做铺垫u 生产作业系统化是智能矿山生产场景建设的第二个层级，通过构建智能生产系统，实现安全生产、降本增效、节能减排、无人化少人化的综合目标。u 生产作业系统化为智能矿山综合管理与智能治理打下业务系统基础，为实现智能矿山生产管理协同做铺垫。智能综合管控平台集成各业务系统数据与感知数据，形成智能生产服务与调度平台、业务综合管理与协同平台，实现各系统间数据智能共享与协同管控智能化园区整合园区各业务系统，形成全面感知、实时互联、分析决策、自主学习、动态预测、协同控制的智能园区管控系统经营管理系统智能经营管理平台能够打通管理孤岛、数据孤岛，智能决策辅助，设备全生命周期管理，一体化集中运销等，实现智能矿山管理生产场景各类系统智能地质勘探系统基于野外数据、地质勘探数据，进行的资源储量估算、勘探设计的智能地址勘探系统智能掘进系统根据矿井掘进地质条件与工艺要求，智能选择适当的掘进技术与装备，实现掘进迎头少人或无人、系统高效协同运行采矿执行系统基于地质资源和开采规划的数据，实现矿山生产计划分派、生产过程调度、生产设备运行监控、生产综合统计与分析。智能矿石流运输系统针对井工、露天不同场景运输方式，以车载智能终端为核心，辅助信号灯控制、智能调度、语音调度等系统，实现业务全场景辅助运输智能地质保障系统深度融合地质数据、工程数据与智能技术装备，并构建自动更新的高精度动态地质模型，实现动态矿山地质信息透明化智能供电、供排水与通风系统通过供电、供排水、通风相关的参数进行智能感知，实现供电系统、通风机无人值守、远程控制、故障自诊断及智能预警等功能，进行智能能耗监测与优化调节，降低成本、提升生产安全管理系统连接管理系统，综合管控实现业务关键场景的系统化、智能化升级提升生产效率、业务协同能力推动少人化、无人化发展智能化节能减排全业务场景升级生产安全业务场景系统化实现智能矿山综合目标亿欧智库：智能矿山生产场景系统化资料来源：公开资料、亿欧智库22煤矿智能地质保障系统深度融合地质数据、工程数据与智能技术装备，并构建自动更新的高精度动态地质模型，实现动态矿山地质信息透明化智能矿石流运输系统针对井工、露天不同场景运输方式，以车载智能终端为核心，辅助信号灯控制、智能调度、语音调度等系统，实现业务全场景辅助运输智能地质勘探系统基于野外数据、地质勘探数据，进行的资源储量估算、勘探设计的智能地址勘探系统智能供电、供排水与通风系统通过供电、供排水、通风相关的参数进行智能感知，实现供电系统、通风机无人值守、远程控制、故障自诊断及智能预警等功能，进行智能能耗监测与优化调节，降低成本、提升生产安全采矿执行系统基于地质资源和开采规划的数据，实现矿山生产计划分派、生产过程调度、生产设备运行监控、生产综合统计与分析。智能装备调度与控制系统通过对装备的定位、轨迹、运输、产量等数据管理，实现对智能装备的实时控制，以及对智能运输设备的实时调度。非煤矿选矿智能系统根据选矿工艺流程数据采集，管控选矿全流程运行，结合监测数据与历史数据进行智能选矿与安全监管智能开采规划系统结合地址勘探形成的数据，形成三维地质模型，并动态地下采矿设计、回采爆破设计、露天开采优化设计、工程测量验收和工程绘制等。2.2.4 生产装备智能化利用智能感知全面采集生产数据，结合矿山生产流程进行装备智能化升级，实现安全生产、减员增效、节能减排u 智能矿山建设的第三个层级是对生产装备的智能化改造，分为智能感知、装备改造两部分。u 智能感知主要是在矿山的生产场景中部署环境感知终端、智能传感器、智能摄像机、无线通信终端、无线定位终端等设备，融合图像识别、震动感知、声音感知、射频识别、电磁感应等技术，实现矿山生产场景、生产装备、工况参数、移动巡检等数据的全面采集。u 在网络覆盖、智能感知的基础上，结合矿山生产工艺流程，采用智能控制等技术对钻机、挖掘机、自卸卡车、破碎机、带式传送机、智能凿岩台车、智能装药车、智能高梯度磁选机等装备智能化改造，实现安全生产、减员增效、节能减排等作用。资料来源：公开资料、亿欧智库智能感知装备智能化全面采集生产数据业务场景数据生产装备数据工况参数移动巡检环境感知终端智能感知终端智能传感器智能摄像机无线通信终端无线定位终端智能感知技术图像识别声音感知震动感知电磁感应射频识别结合矿山生产工艺利用基础设施网络化亿欧智库：智能矿山生产装备智能化其中煤矿智能化场景条件更好、体量更大可以连续作业，因此相较非煤矿，煤矿的装备智能化水平更高钻机23井下场景露天场景井工矿的环境更复杂，光照不足，无法有效利用卫星定位系统，缺少有效通信手段，需要特别注意瓦斯、粉尘、顶板、火、水五大灾害预防露天矿开采空间限制小，可采用大型机械设备，安全性相对较好，但气候影响较大，受矿床条件限制开采范围挖掘机推土机矿卡液压支架凿岩机矿用挖掘机带式传送机2.3.1 管理场景化解决方案以数据驱动管理决策，推动矿山智能化应用效果提升与专业人才队伍建设u 智能矿山不仅体现在生产流程“矿石流”中，还体现在矿山企业的各个管理场景中。其中，既包括对单座矿山的“人财物”、“产运销”的管理，也包括多座矿山的集中管理。亿欧智库将主要管理场景分为：生产管理、安全监管、设备实训和企业管理四类。u 同时因为管理的系统性，这四类管理场景又是相互依存相互促进的。例如生产管理是矿山企业智能化的首要突破点，但生产管理中累积的大量过程数据能够为企业整体的管理提供数据支撑，同时，企业管理的决策也会为生产管理的优化提供指导。资料来源：公开资料、亿欧智库生产管理矿山生产管理是以矿山生产过程数据管理为核心，对累积数据进行分析与挖掘，细化管理维度，为不同层级的管理人员提供决策依据的智能化升级。企业管理企业管理平台化是对矿山企业所拥有的各类资源（人力、财务、设备、矿产、能源）等实现多维度互关联的管理场景。安全监管安全监管的智能化升级主要体现在数字孪生、大数据、云服务等新技术对安全避险“六大系统”的升级改造与VR技术下的安全培训新形式。设备实训设备管理的智能化升级帮助矿山企业实现对设备结构、操作、维修等节点的全面覆盖，实训形式推动企业高效安全地培养智能化专业化人才队伍。提供大量过程数据，为企业管理提供数据依据企业管理决策反过来为生产管理提供优化指导安全监管对新设备的培训提出更高要求设备实训继续提升安全监管的质量安全监管是实现安全生产的重要前提生产管理进一步提升安全监管范围设备是企业管理的关键组成部分企业管理的高效推动设备培训体系化建设亿欧智库：智能矿山四大管理场景242.3.2 安全生产体系化结合，高效同步进行安全与生产管理，打造安全生产双融合体系25u 安全和生产本身并不相互割裂，相反，两者的融合反而能够促进整个矿山管理的整体效率提升。u 例如，在早期对矿山进行勘探建模后，建立的模型既可以用来分析拆解开采规划和生产计划，也可以用来形成现场风险等级地图，布局点监测和区域监测。u 此外，生产计划执行后，点监测和区域监测也能实时更新模型，实现生产对现场结构的安全分析，进一步提升安全管理效率。智能安全体系安全监测安全认知安全管理数字孪生建模生产现场结构分析虚拟仿真培训工艺培训设备培训安全培训模拟演练点监测摄像头风压传感器CO传感器开停传感器区域监测边坡监测微震监测尾矿库监测定位监测人机环的风险管控AI巡检等智能安全监管安全与生产相互融合，共同推进管理效率生产管理体系生产执行生产计划三维可视化管控大数据分析开采规划爆破计划生产计划通风计划 结合“感知+建 模”形成的现场结构计划执行设备管理过程台账统计分析 将安全监测融入生产监测，通过矿山三维模型统一管理 将安全管理融入生产管理，通过大数据分析统一管理资料来源：公开资料、迪迈科技、亿欧智库2.3.3 生产管理数字化生产管理是矿山企业智能化改造的核心环节，资源管理和生产调度成熟度高u 矿山制造企业中实际生产是影响企业经济效益的核心环节，因此矿山智能化改造最为成熟的场景就是生产管理。u 基于矿山的生产环节和流程，智能生产管理可以分为资源管理、生产计划、生产调度、过程台账、生产统计分析五大维度。u 五大维度中，资源管理和生产调度是智能化应用成熟度高的两大维度。资料来源：煤矿智能化建设指南（2021年版）、冶金矿山数字化转型白皮书、公开资料、专家访谈、亿欧智库资源管理生产计划生产调度过程台账生产统计分析地质勘探生产设计生产勘探资源过程管控：结合工艺流程，通过对地质勘探储量、生产勘探储量、生产准备矿量、已消耗矿量的动态变化管理，实现资源使用状况的过程管控，帮助管理人员及时调整开采计划，提高开采计划的科学性。各周期计划拆解生产计划下达生产计划完成情况跟踪生产计划完成情况分析生产计划调整生产过程管控：实现各级生产计划下达、生产质量及完成情况跟踪和分析。1）联通资源管理，科学排产。2）实时拆解原因，提供优化路径。3）及时且科学地调整计划。采矿选矿运矿人员设备运输指挥中心调度系统智能调度管控：智能矿山指挥中心通过调度系统对采矿、选矿、运矿各环节中涉及的人员、设备和运输进行管理。提高生产和运输环节的效率，保障人员和设备安全，提高矿山企业经济效益。设备台账能源台账安全台账人员台账过程台账管控：1）设备管理：降低维保成本，提高设备运行效率。2）人员管理：人员定位和绩效管理。3）安全管理：安全生产。4）能源管理：实现节能降耗，建设绿色矿山。生产结果管控：通过数据采集和数据可视化的方式，对生产计划执行结果进行统计分析。对消耗矿量、人员、设备、能源等环节进行解析，并提出潜在解决方案。数据统计数据可视化智能分析与决策数据中心亿欧智库：生产管理五大维度262.3.4 安全监管智慧化应用边界不断拓展，安监系统更加智能，VR安全实训新形式助力矿山环境安全、生产安全、设备安全与人员安全u 安全一直是矿山开采中的重中之重，自2010年起，安全监管总局下发通知要求煤矿和金属非金属地下矿山安装安全避险“六大系统”以来，以人工智能、云服务为代表的新技术逐渐融入地下矿山的应用场景，不断拓展应用边界至露天矿。u 除此以外，安全监管智能化升级还体现在借助数字孪生、大数据、云服务等技术的安全避险系统的升级改造和借助VR进行的安全培训新形式，帮助矿山企业实现环境、生产、设备和人员安全。亿欧智库：VR安全实训监测监控系统人员定位系统紧急避险系统压风自救系统供水施救系统通信联络系统亿欧智库：原有六大安全避险系统示意图亿欧智库：升级建立高效、安全、稳定、预警的全新智能安监系统资料来源：公开资料、专家访谈、亿欧智库安全操作 设备安全操作培训 借助VR场景，虚拟操作设备，减少培训时间，提高培训效率安全生产流程 对不同类型矿山典型事故案例进行VR场景还原，结合头盔、手柄和座椅，增强事故体验效果结合矿山安全管理流程和体系，提高全员安全意识27 通过VR或实地演练的方式，进行安全事故的定期安全演练安全演练 硐室或救生舱合理布局，隐患排查、改善、复查、治理等环节全闭环管理安全布局 在新兴技术支撑下，形成系统、合理、高效的紧急避险方案 在紧急情况下，进行切实可行的应急指挥应急指挥 安全操作、安全生产流程及安全演习低成本且高效安全培训安全管理体系环境安全边坡、微震、尾矿库监测等各类监测系统，环境安全风险自动预警生产安全检测AI图像分析、生产现场监测，安全生产风险评估，分级管控与自动预警设备安全设备安全操作和设备管理，设备监测与预测性维护人员安全安全培训及演习人员定位监测02040103安全监测体系数字孪生智能感知数据模型私有云部署升级升级拓展2.3.5 设备管理预测化维修和培训双管齐下，提升设备运行效率及推动企业专业化人才队伍建设28u 设备管理通过对于设备的状态监测和故障诊断的大量数据支撑后，能够实现对于设备运行效率、趋势和设备故障的分析，提供可行性的运维改善建议和故障诊断及优化建议，即实现设备的预测性维护。u 同时，部分企业已经开始借助VR设备实训帮助企业营造虚拟生产和设备场景，快速提升培训和设备操作与维护效率。资料来源：公开资料、专家访谈、亿欧智库亿欧智库：设备管理在数据积累支撑下转向全生命周期管理亿欧智库：VR设备实训从设备结构和操作流程两方面帮助提升企业培训效率设备结构通过高度还原的设备操作台包括操控按钮、仪表盘等设备操作，帮助工人快速熟悉设备结构和操作方式，最大程度减少上手时间。设备模拟仿真可实现铲运机、矿用卡车、凿岩台车、综掘机、装药