董志富 翟会超 季现伟 杨 勇 胡巍巍 孙长坤
(云南黄金矿业集团股份有限公司,昆明 650200)
近年来,随着信息技术的快速发展,我国矿山企业信息化建设速度明显加快,各矿山企业在进行技术改造、提升生产设备的智能化和实现生产过程自动化的同时,也不断利用信息化技术对企业管理进行标准化、规范化与制度化建设[1-4]。北衙露天金矿早在10年前就着手开始矿山数字化方面的工作,并且在胶带运输、计量、选矿设备在线监测、边坡在线监测、尾矿库在线监测、安全环保管理等方面开展信息化建设,提升了企业生产效率和生产管控水平。但是,对比国内外矿山信息化发展趋势,还存在较大的差距,成效不明显,并且在前期矿山各板块信息化建设中整体性较差,各板块独立运行,各类生产信息未能进行及时有效的共享和相关性分析,信息孤岛现象日益凸显,所以融合矿山各板块进行全面数字矿山建设是矿山实现安全、高效、经济效益最大化的关键一步。
立足矿山现状,以矿山资源综合利用为原则,以品位控制为核心,贯穿矿山地质-测量-采矿-选矿领域,开展企业数据中心、生产调度指挥中心、采矿生产技术平台、露天卡车调度系统、选矿自动化、生产执行系统和三维可视化管控平台建设工作。通过网络建设及数据采集平台搭建,将各个子系统实时数据进行集成和共享,形成企业数据中心,为矿山技术管理、生产管控、企业经营决策提供数据来源,通过矿山生产数据分析与提炼,形成矿山生产执行系统(MES),利用虚拟仿真技术,集成矿山各个子系统数据,真实展现矿山的实时生产状态、监测监控数据,从而实现矿山各子系统实时数据统一存储、数据共享和统一管控。数字矿山建设总体架构见图1。
图1 数字矿山总体架构Fig.1 Digital mine overall architecture
1)企业数据中心
通过企业数据中心的建立,实现数字矿山建设的各系统间、各业务模块间数据采集、数据授权、数据备份、数据维护以及数据使用,提高系统的可扩展性及可维护性。
将技术平台数据、自动化系统数据、安全生产管理数据、生产数据通过不同的采集方式进行采集。同时开发与原建设的各系统间的数据接口,各系统间数据汇总于企业数据中心,为后期各项数据的相互调用与共享提供充足的数据基础。有效解决各系统之间因数据独立、冗余等造成的信息孤岛现象。数据中心的数据集成如图2。
图2 数据中心的数据采集Fig.2 Data collection in the data center
2)生产技术平台
矿山于2013年引进了SURPAC数字采矿软件,构建了矿山三维矿体模型、地表模型和块段模型等并定期更新,模型成果应用于三维地质建模和管理、测量验收等业务。
本次建设运用DIMINE三维软件在原有基础上进行完善和修复地质勘探模型;结合地质勘探数据、生产勘探数据建立采矿生产模型;利用数字采矿软件平台,通过生产探勘和炮孔取样数据的更新建立品位模型,新的地质模型体系的建立为后期的生产计划、配矿计划等系统的建设积累坚实的技术基础(地质模型体系如图3所示)。
通过采矿生产技术平台的建设,形成贯穿露天开采全流程的品位控制执行技术、方法和手段,并对各个环节完善相应标准和规范,以保证在执行层面上降低矿山贫化与损失,提高资源利用率。从地质和采矿两大业务体系出发,将资源、规划、设计、爆破、生产管理、过程管控等关键环节融为一体,形成露天开采品位控制体系,如图4所示。
图3 地质模型体系Fig.3 Geological model system
图4 品位控制体系Fig.4 Grade control system
3)生产执行系统(MES)
北衙露天金矿从生产计划到执行过程,工作流程上还处于纸质文件传递阶段,源头上是因为生产计划编制需要大量时间,配矿计划下达过程主要通过早会的形式,造成生产效率相对较低,生产执行过程主要依靠个人的生产经验的局面。本次针对北衙露天金矿实际特点采用定制开发方式,在Dimine软件中增加短期计划一键报量功能,系统自动输出矿岩量等相关信息,再通过价值模型构建进行生产计划的编制,编制完成后在MES平台进行审批及下达生产指令,日常配矿工作通过软件及开发手机调度APP进行联动工作下发至调度人员进行现场调度(如图5所示)。同步为提高各基础配矿单元的准确性,开发定制炮孔取样APP自动匹配爆堆属性,更新爆堆品位信息,提高每日配矿工作准确性(如图6所示)。进一步提高生产力和劳动生产率,实现精益生产,增强指标控制能力。
图5 MES系统的生产计划相关功能模块及手机调度APPFig.5 Production planning related functional modules of MES system and mobile scheduling APP
1)北衙金矿长期以来的各系统的独立建设形成了各自封闭的生产工艺数据配置标准,企业数据中心建立后,数据中心的各项数据被相互共享、相互利用效果不佳,数据收集重复,以及一些重要数据的冗余问题仍然突出[5-6]。
2)地质模型体系建立后,地质资源模型对应中长期计划、年计划,采矿生产模型对应月计划,品位模型对应配矿计划,各级模型数据更为精确[7]。品位模型需要长时间足够多的炮孔数据作为支撑,以及采矿生产模型的建立需要不断加强生产勘探和地质勘探的融合,需要更为专业的技术人员进行更新处理,矿山现阶段相关的人才储备较为欠缺[8]。
3)首先,生产执行系统(MES)建立后将矿山各类原本的纸质数据全部数据库化,数据资源有了深度发掘的空间,但是缺乏相关的专业人才对数据进行分析和综合利用,导致数据库的利用率较低;其次,由于相关的管理及监督制度不完善,前端的录入及采集数据不准确和不规范也造成数据难以准确利用。
4)数字矿山根据炮孔取样数据建立的配矿模型可直接进行智能配矿,使得配矿方案更为科学合理,减少了人为的干预。但在实际生产中由于管理制度不完善,使得取样数据的收集不合理或较少,建成的配矿模型仍然和预期有着较大差距,而且矿山数量庞大的矿堆也极大地干扰了智能配矿的准确性。
图6 软件定制开发模块及炮孔取样APPFig.6 Software customized development module and blast hole sampling APP
1)数字矿山建设作为一项系统工程,涵盖矿山生产的各个生产环节,为保证整个系统的高效、统一的运行,矿山整体的标准化建设是很有必要的。数据前端的收集与录入、过程中的处理和调用以及未来形成庞大企业数据库的分析均需要依赖各项标准化建设作为基础。针对矿山的标准化建设需要梳理各个生产环节之间的相互联系,统一优化各环节之间的衔接关系,需要矿山有针对性地对管理、技术团队进行整合构建,进一步促使标准化的形成。
2)地质模型体系的构建过程中对逐级地质资源数据更为精确和系统化,这对相关专业的技术人员提出了更为全面的要求,也对现有的资源模型进行了更为细化的分级,为达成模型体系的构建,矿山需要进行相关技术人才的储备,加强与相关研究机构的合作[6]。
3)生产执行系统的建立进一步为企业数据库的形成奠定了基础,企业数据库作为矿山生产经营各项经验的汇集,长期的数据收集为矿山应对风险、优化决策、扩大效益提供了准确的数据支持。因此现阶段矿山需要进行相关方面的人才培养、引进,加强数据分析和综合利用,充分发挥企业数据库的作用。
4)加快推进配矿体系的完善,进一步削弱矿石供应源头上的人为主观因素,在关键指标下达后准确、合理地规划配矿单元。加大对庞大储备矿堆的探查力度,进一步完善配矿模型的基础数据;配套的管理、技术制度也需尽快完成建设。
北衙露天金矿的数字矿山建设进一步优化了现有的生产管理方式,通过生产执行系统的建设有效链接原有的各子系统,并通过企业数据中心进行整合,为矿山在管理、设计、施工、安全、监控监测等方面提供了更为有利的决策依据。数字矿山建设加强了矿山标准化建设,可以对矿山进行精细化管理,大大提高矿山资源利用率及生产效率。充分利用软件系统中各平台收集及挖掘的数据资源,充分运用于精细化生产作业计划制定和现场调度中,降低了一系列过程成本,提高了企业经济效益。