新一代信息技术在智能矿山中的研究与应用综述

【编者按】近年来，云计算、大数据、物联网、人工智能、5G等新一代信息技术在矿山领域逐步深入应用，促使智能矿山建设加速，有效推动了行业提效增安、转型升级与高质量发展。2024年4月，国家矿山安监局等七部门发布《关于深入推进矿山智能化建设 促进矿山安全发展的指导意见》，指出我国矿山智能化建设仍存在发展不平衡、不充分、不协调等问题，要突破关键技术，推进工业互联网、人工智能、数字孪生等新技术与传统矿山开采融合应用。为总结交流科研成果，进一步推动智能矿山领域基础理论与关键技术研究与应用，助力矿山智能化建设和行业高质量发展，《工矿自动化》编辑部特邀中国矿业大学程德强教授担任客座主编，中煤科工集团常州研究院有限公司贺耀宜研究员为客座副主编，于2024 年第11 期组织出版“新一代信息技术在智能矿山中研究与应用”专题。在专题刊出之际，衷心感谢各位专家学者的大力支持！

文章编号：1671−251X（2024）11−0001−16 DOI：10.13272/j.issn.1671-251x.18225

关键词：智能矿山；新一代信息技术；大数据分析；工业物联网；人工智能；数字孪生；机器人；5G 通信

中图分类号：TD67 文献标志码：A

0引言

鉴于矿业面临的多重挑战和日益增长的安全与效率需求，传统的矿山管理方式已无法满足现代化企业发展要求，亟需通过智能化转型来应对安全事故频发、资源枯竭、环境污染等问题。智能矿山的概念源于矿业数字化转型的趋势，旨在通过信息化、数字化和智能化手段，提高生产效率和安全性[1]，是矿业转型升级的重要方向[2]。

新一代信息技术是指具有高效、智能、灵活等特征的先进技术，如：人工智能（Artificial Intelligence，AI），通过机器学习、深度学习等技术提升数据分析能力，实现智能决策；物联网，通过传感器和网络设备，实现设备、人员和环境的实时监测与管理；大数据分析，对海量数据进行分析，挖掘有价值的信息，辅助决策；云计算，提供灵活的计算和存储资源，实现数据共享与远程协作；区块链，确保数据的安全性和透明性，提升供应链管理效率等。随着新一代信息技术进步，以及矿山智能化转型升级的需求和政策推动，新一代信息技术逐渐应用于矿山安全监控、设备维护、物流管理、资源勘探等领域。物联网、AI、大数据分析等技术可实现对矿山作业的实时监测和数据分析，提前发现安全隐患，降低事故风险，同时能优化生产流程和管理决策，提高资源利用效率和管理水平[3]，降低运营成本。区块链、5G 通信、数字孪生等新技术与矿山开采技术的进一步融合，将推动整个行业向更高效和可持续的方向发展。

本文对新一代信息技术在智能矿山建设中研究与应用的关键技术、应用场景和发展趋势等进行分类阐述，旨在对相关技术在智能矿山后期建设中的应用指明方向。

1矿山信息化、数字化与智能化理论

信息化、数字化与智能化技术为传统矿业带来了前所未有的变革机遇[4]，不仅深刻改变了矿山的生产方式，还提升了管理效率，增强了安全性能，促进矿山可持续发展。

1.1信息化：矿山的数字神经

信息化是矿山转型的第1 步。它利用现代信息技术，如传感器、网络通信、数据库等，实现矿山数据的实时采集、传输和存储，为矿山数字化和智能化奠定坚实的基础。

1） 数据采集。它是矿山信息化、数字化与智能化的基础环节，涉及矿山生产现场部署的各类传感器和监测设备，用于实时获取关键的生产、环境和设备状态数据，如：地质传感器用于测量矿石的品位和地质结构，环境参数传感器用于监测有害气体浓度、空气温/湿度、水质等，设备传感器用于监测机械设备运行状态、能耗、磨损情况等。数据采集的精准度和广泛性直接影响后续分析和决策的准确性。现代矿山通常采用高精度、多功能的传感器，以确保捕捉到重要的生产参数和环境信息。

2） 数据传输。它是将采集数据从生产现场传输到中央处理系统的过程。该过程依赖于现代通信技术，如无线通信、光纤网络、物联网技术。在矿山环境中，由于矿井深部信号覆盖的局限性，通常需要使用高带宽、低延迟的通信方式来保障数据高效传输。此外，数据传输过程中的安全性和可靠性至关重要，特别是在处理一些敏感的生产数据和安全信息时，必须采取加密和认证措施，防止数据泄露和篡改。现代露天矿山往往采用多层次的通信架构，包括局域网、广域网和卫星通信网络，以确保数据实时、准确传输。文献[5]给出了利用5G 云网融合智慧矿山的部署方案，如图1 所示。

3） 数据存储。它是矿山信息化、数字化与智能化的关键部分，用于持久化地保存采集和传输的数据。随着矿山生产数据量日益增大，传统的关系型数据库已难以满足海量数据的存储需求。现代矿山常采用分布式存储系统和高性能的云存储方案，不仅能够处理大量的结构化和非结构化数据，还具备高可用性和可扩展性，以应对数据量的快速增长和各种突发需求[6]。数据存储系统需具备强大的数据备份和恢复能力，确保在硬件故障或自然灾害等情况下，数据得到安全保护并迅速恢复。通过高效的数据存储，矿山企业可对历史数据进行深入分析，挖掘潜在的生产优化和安全改进机会，进一步提升矿山运营水平。

1.2 数字化：矿山的虚拟映射

数字化是在信息化的基础上，利用三维建模、大数据分析等技术，将矿山实际情况进行数字化模拟和呈现[7-8]，使矿山管理者能够直观了解矿山的运营状况。其主要包括以下3 个方面。

1） 三维建模。它是实现矿山虚拟映射的基础技术之一。通过精确的三维建模，可将矿山的地表、地下地质结构、设备设施等所有物理要素数字化。具体来说，三维建模技术利用激光扫描、摄影测量、计算机辅助设计（Computer Aided Design， CAD） 等方法，对矿山各部分进行高精度的数字化重建，如使用地震数据和钻孔信息来构建地下矿体的三维模型、通过CAD 软件创建矿山设备和设施的三维模型。这些模型不仅能直观地展示矿山的物理结构，还可用于模拟开采过程、设备安装和维护等操作，大大提高了矿山的规划和设计效率。

2） 大数据分析。随着矿山生产数据的不断积累，传统的小规模数据处理方法已无法满足实际需求。大数据分析技术通过使用分布式计算、机器学习、数据挖掘等先进算法，可处理和分析海量的矿山生产数据、环境数据和设备数据，如：通过分析历史开采数据，可优化开采路径，提高矿石回收率；通过分析环境数据，可预测地质灾害，提高矿山安全性。此外，大数据分析技术可帮助矿山管理者识别出潜在的生产瓶颈和效率低下环节，从而制定更加科学合理的生产计划和决策[9]。

3） 虚拟映射。通过虚拟映射技术，工作人员可实时监控矿山的开采进度、设备状态、安全隐患，如在虚拟矿山中精准追踪矿车运行轨迹，提前发现可能的故障。该技术还可模拟开采方案，对比不同方案优劣，为实际开采提供最优解。数字化的虚拟映射不仅提高了开采效率，还保障了生产安全。

1.3智能化：矿山的智慧大脑

智能化是在数字化和信息化基础上，利用AI、物联网、机器人等技术，实现矿山的自主决策、自动控制和智能管理，使矿山能够自主应对复杂多变的开采环境，提高安全性和生产效率。其主要体现在以下3 个方面。

1） 智能监控。它是矿山智能化的基石，利用先进的传感器、物联网和大数据分析技术，对矿山各环节进行全天候、全方位的监测监控[10]。通过部署在矿山各场所的高清摄像头、环境监测传感器和地质监测设备，实时监测矿山的安全生产状况、环境参数及地质变动情况，如图2 所示。智能监控系统能自动识别潜在的安全隐患，如瓦斯浓度超标、山体滑坡前兆等，并立即发出警报，为矿山安全提供有力保障。此外，该系统能对矿山设备运行状态进行监控，预测设备故障，提前进行维护，减少因设备故障导致的生产中断。

2） 智能开采。它是矿山智能化的核心，利用先进的自动化控制和AI 技术，实现矿山开采的自动化、智能化。通过引入无人驾驶的采矿设备、智能调度系统和远程控制系统，可实现对矿山开采过程的精准控制。智能开采系统可根据矿山的实际情况，自动规划开采路径，优化开采方案，减少资源浪费，还能实时监测开采过程中的矿石质量和产量，为矿山管理提供准确的数据支持，帮助管理者及时调整开采策略，提高矿石的回收率和利用率。

3） 智能决策。它是矿山智能化的高级阶段，利用大数据分析和AI 技术，对矿山生产数据进行深度挖掘和分析，为矿山管理提供科学的决策支持。通过构建智能决策系统，可以实现对矿山生产过程的全面监控和预测，帮助管理者及时发现潜在的生产问题，制定有效的应对措施。智能决策系统还能根据矿山的实际情况，自动调整生产计划、资源配置和开采策略，实现矿山生产的优化调度[11]，提高资源利用效率和经济效益。

1.4可持续发展：矿山的绿色未来

在矿山信息化、数字化与智能化建设过程中，可持续发展始终是一个重要议题。通过优化资源利用、减少环境污染、保障人员安全等措施，矿业可实现更加绿色、可持续的发展。

1） 资源高效利用。这是矿山实现可持续发展的关键。在矿产资源开采过程中，采用先进的开采技术和设备可显著提高矿石的采出率和利用率，减少资源浪费。这包括优化开采方案、精确控制开采过程及采用高效的矿石分选和加工技术[12]。此外，还需加强资源的循环利用，通过回收利用矿山废弃物中的有用成分，如尾矿中的金属元素，来减少资源浪费，降低对原生矿产资源的依赖。

2） 环保措施实施。这是矿山实现绿色发展的必要条件。矿山在开采过程中会产生大量的废水、废气和固体废弃物，若不妥善处理，会对周边生态环境造成严重破坏。矿山需建立完善的废水处理系统，对废水进行净化处理，确保排放水质达到环保标准[13]。应加强废气治理，采用高效的除尘设备和废气净化装置，减少粉尘和有害气体排放。对于固体废弃物，应进行分类处理，将可回收部分再利用，不可回收部分安全填埋或无害化处理。

3） 矿工安全保障。这是矿山实现和谐发展的关键因素。矿山开采过程中存在坍塌、滑坡、瓦斯爆炸等安全隐患，对矿工人身安全构成威胁。矿山需建立完善的安全管理体系，包括制定严格的安全规章制度、加强安全培训和教育、定期进行安全检查等[14]。同时，加强安全设施的建设和维护，如安装防护网、安全警示标志等。

2智能矿山监测监控技术

2.1监测监控技术核心构成

2.1.1高精度传感器网络

高精度传感器网络是智能矿山监测监控技术的基石， 用于实时、准确采集矿山环境中的各类数据[15]。这些传感器布设在矿山各生产环节，如开采工作面、运输巷道、通风系统等。其具备以下3 个特征。

1） 传感器类型多样化。高精度传感器网络由多种类型的传感器组成，包括振动传感器、温度传感器、气体浓度传感器、压力传感器等。每种传感器针对特定的监测对象设计，能捕捉到极其细微的环境变化[16]。

2） 高精度与稳定性。传感器的高精度和长期稳定性是确保监测数据准确的关键。现代高精度传感器采用先进的材料和技术，能在极端环境下保持稳定的性能，提供可靠的数据支持[17]。此外，传感器具备自我校准功能，能自动调整参数，确保数据准确。

3） 无线传输与低功耗。高精度传感器网络采用无线通信技术，如WiFi，5G 等，实现数据实时传输。这不仅提高了数据传输的效率和可靠性，还降低了布线成本和维护难度。传感器采用低功耗设计，延长电池寿命，减少电池更换频率。

2.1.2物联网

物联网技术是智能矿山监测监控的核心技术，实现传感器网络与中央控制室之间的无缝连接。其应用主要体现在以下2 个方面。

1） 设备互联与协同工作。物联网技术的应用实现了矿山设备的互联和协同工作，如图3 所示。通过物联网平台，各设备可相互通信，共享数据[18]，实现智能和高效作业，如矿井瓦斯浓度超标时，物联网平台可自动触发通风系统，将有害气体排出。

2） 远程监控与故障诊断。物联网技术的应用使得矿山管理者可远程监控设备的运行状态，及时发现并处理潜在故障。通过物联网平台，管理者可实时查看设备的运行数据、报警信息等，对设备进行远程调试和维护，降低运维成本。

2.1.3大数据分析与AI

大数据分析与AI 是智能矿山监测监控的智能大脑，可对传感器网络采集的数据进行深度挖掘和分析，为矿山安全生产提供科学依据。其应用包括以下2 个方面。

1） AI 预测分析。AI 算法可基于大数据分析结果进行更加精准的预测和分析，如利用深度学习算法预测设备故障，可提前发现设备的潜在问题，避免事故发生。AI 算法还可对矿山生产数据进行智能优化，从而提高生产效率。

2） 智能决策支持。大数据分析与AI 技术相结合，可以构建智能决策支持系统。该系统可根据实时监测数据和历史数据，为矿山管理者提供科学的决策建议，如当矿井环境参数异常时，系统可自动生成应对措施，确保矿山安全生产。

2.2 智能监测监控技术应用

智能矿山监测监控技术与装备的应用正深刻改变传统矿山的运营模式，提升了矿山安全管理水平，提高了资源利用效率。以下介绍智能监测监控技术的2种典型应用。

1） 露天矿山全景智能监控系统。某大型露天矿山引入该系统，通过单台设备即可实现对整座矿山的全场景监控覆盖，如图4所示。系统可自动检测、定位、识别、跟踪及告警人、车、飞行器等目标，提升了矿山作业的安全性和运营效率[19]。系统支持无压缩存储和视频回溯，为灾后应急救援提供高清数据支持。

2） 煤矿井下智能监控系统。某煤矿引入该系统，在主副井口、风井口、车辆出入口等关键区域进行实时数据采集，监测作业人员出入井信息、安全防护装备是否穿戴、运输设备运行状态等，并实时上报至相关监管平台[20]。系统还能对井下监控场景进行智能识别分析，实时监测和预警生产过程中的异常事件、违规操作、安全隐患等，显著提升了煤矿安全生产水平。

2.3发展趋势

随着物联网、大数据、云计算、AI等先进技术不断融合与创新，智能矿山监测监控技术未来将呈现更加智能化、高效化、绿色化的趋势。

1） 智能矿山监测监控技术将进一步深化与物联网技术的融合。物联网技术可实现矿山设备、传感器、监控平台之间的无缝连接，构建一个全面覆盖、实时响应的矿山物联网系统。通过该系统，矿山管理者可随时随地掌握矿山的运行状态，实现对矿山生产过程的精准控制和优化调度。物联网技术还能为矿山安全监控提供更加全面、及时的数据支持，有效预防矿山事故发生。

2） 大数据与AI 技术的应用将进一步提升矿山监测监控智能化水平。通过大数据分析，矿山监测监控系统可对生产数据进行深度挖掘，识别出潜在风险和异常，为管理者提供科学的决策依据。AI 算法可实现对矿山生产过程的智能预测和优化，提高矿山生产效率和资源利用效率。未来，智能矿山监测监控系统将更加注重数据的实时性和准确性，通过不断优化AI 算法和模型，实现对矿山生产过程更加精准和智能的监控[21]。

3） 在矿山监测监控技术创新方面，将不断探索新的应用领域和技术路径。如利用虚拟现实（VirtualReality， VR）和增强现实（Augmented Reality， AR）技术，可实现矿山生产现场的远程监控和虚拟巡检，提高矿山的安全性和运营效率[22]。此外，随着新一代通信技术的不断发展，智能矿山监测监控系统的数据传输速度和稳定性将得到进一步提升。

3矿山大数据智能分析与决策技术

3.1大数据收集与整合

矿山大数据来源广泛，包括但不限于地质勘探数据、开采作业数据、设备运行状态数据、环境监测数据、人员定位与安全监控数据等。这些数据具有海量、多维、异构等特点，因此，需建立一套高效的数据采集、存储与管理系统，确保数据的完整性、准确性和时效性[23]。其中涉及传感器网络实时采集现场数据、物联网技术实现设备互联、分布式数据库与云计算平台处理和分析海量数据，从而优化采矿作业，提高生产效率，减少资源浪费。

3.2 数据智能分析

1） 数据挖掘与机器学习。通过对历史数据进行深度挖掘，可得出生产过程中的潜在规律、异常模式及关联关系[24]。机器学习算法（聚类分析、回归分析、分类预测等）能够自动学习数据特征，为决策支持提供科学依据，如通过分析设备振动数据预测设备故障，利用产量与能耗数据优化生产计划等。

2） 深度学习。该技术在图像识别、语音识别等领域展现出强大能力，目前开始应用于矿山安全监测监控中，如自动识别矿山作业环境中人员异常行为、设备违规操作等[25-26]，提高安全预警的准确性和及时性。

3） 时空数据分析。矿山作业往往涉及复杂的空间布局和时间序列变化，时空数据分析技术能够综合考虑地理位置和时间因素，揭示资源分布、开采进度与环境影响之间的动态关系，为资源优化配置和环境保护提供决策依据。

3.3决策支持

基于大数据智能分析技术，构建矿山大数据决策支持系统，旨在实现智能化、自动化的决策过程。该系统可生成可视化的决策报告和策略建议，涵盖生产调度优化、资源高效配置、节能减排方案、安全管理体系优化等[27]。系统还具备自适应学习能力，能根据外部环境变化、生产条件调整等因素，动态调整决策策略，确保决策持续有效。这不仅能提升矿山的运营效率和资源利用率，还可增强矿山抗风险和可持续发展能力。

矿山大数据决策支持系统通常采用分层技术架构，包括数据层、服务层、应用层等，以实现功能模块化和可扩展性。系统采用云平台部署，保证系统的高可用性，满足大规模数据处理需求。同时构建微服务体系，将系统功能拆分为独立的微服务，实现灵活部署和维护。系统采用数据挖掘、机器学习、AI 等技术，整合矿山运营过程中的各种数据，挖掘其中隐含的知识并提供给决策者。

矿山大数据决策支持系统广泛应用于矿山各环节。在生产管理方面，可优化生产计划、预测设备故障和维护决策、优化矿石品质和选矿工艺。在安全管理方面，可识别和评估安全风险、预警安全隐患并提供应急响应支持[28]。在环境管理方面，可评估水资源保护、废物处理和处置等决策[29]。系统还能辅助进行成本分析和控制、投资决策支持、市场预测和分析等经济管理活动。

目前矿山大数据智能分析与决策技术发展仍面临数据质量不高、隐私保护难题、技术成熟度不一、专业人才短缺等挑战。随着5G、物联网、机器学习、AI 等技术持续进步，以及矿山企业对智能化转型认识的加深，该技术将更加成熟、精准，推动矿业可持续发展[30]。

4矿用设备预测性维护技术

预测性维护是一种基于数据分析的维护策略，其目标是在设备出现故障之前，利用实时监测和数据分析技术对设备状态进行评估[31]，预测潜在的故障，从而制定合理的维护计划。该方法相比传统的定期维护（时间驱动）和响应性维护（故障驱动）更高效，可显著减少不必要的停机时间和维护成本[32]。矿用设备预测性维护技术主要包括数据采集、数据分析、故障诊断和维护策略优化。

4.1数据采集

数据采集的主要目标是获取准确、全面的信息，涉及从矿用设备和相关环境中收集实时数据。数据采集系统将采集数据传输至中央控制系统，以便进行后续分析和决策。

在矿用设备上安装多种类型的传感器，实时监测设备的运行状态，关键参数包括温度、振动、压力、转速、电流等。温度变化指示设备可能过载或润滑不足，振动监测能够识别机械故障，压力异常表明可能存在泄漏，转速变化会影响设备性能，电流和功率的变化可反映设备工作效率[33]。采集数据通过有线或无线网络传输到中央数据库或云端[34]进行存储和分析。

数据采集是整个预测性维护流程的基础，为后续数据分析和故障预测提供准确和全面的数据。

4.2数据分析

进行数据分析前需对原始数据进行清洗和预处理，以去除噪声和异常值、填补缺失值和标准化数据格式，确保数据质量和可靠性[35]。

探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是数据分析过程中的关键环节，旨在通过可视化和统计方法深入理解数据集的特征和结构。首先，了解数据集的来源、维度和列的名称及数据类型。其次，进行描述性统计，计算均值、标准差、最小值、最大值等，以获取数据的集中趋势和离散程度，同时通过直方图、条形图等可视化手段检查数据分布，对于双变量可使用散点图和箱线图、多变量使用热力图来研究变量之间的关系。然后，在特征工程阶段，提取和选择有意义的特征，以提升模型效果。最后，记录观察结果和分析结论，通过可视化报告予以呈现。EDA 是一个动态过程，随着采集新数据定期更新分析结果，为后续建模提供基础。

在数据分析阶段，还可采用回归分析、聚类分析、分类算法等统计学和机器学习方法，识别设备运行中的异常模式。这些方法通过建立正常运行状态的模型，帮助识别偏离正常状态的情况，如振动分析可揭示设备的机械故障，而温度变化则可能指示润滑不良或其他故障。

4.3故障诊断

完成数据分析后，建立预警机制是关键环节。在设备状态实时监控过程中，一旦监测到某参数超出正常范围（设定的阈值），便会自动发出报警，为维护人员及时提供信息，使其迅速采取措施，减少故障导致的停机时间和损失。

故障诊断是识别机器运行状态的技术，研究的是机器运行状态变化在诊断信息上的反映，涉及状态监测、故障识别、趋势预测等。利用机器学习和数据挖掘技术，可对历史数据进行分析，识别出不同故障模式的特征[36-37]，如通过分析振动信号可发现不平衡、轴承故障或齿轮磨损等问题。该过程通常涉及特征选择和提取，将影响设备健康的重要特征从大量数据中提取出来。

在矿用设备故障诊断过程中，通过对采集的设备运行数据进行处理和分析，识别出潜在的故障，并发出预警信号。预警信号通常在控制室监控系统中显示。维护人员基于故障诊断信息，制定相应的维护策略，如更换零部件、调整设备设置、清洁设备等，从而降低故障发生概率，延长设备使用寿命。

故障诊断还涉及根本原因分析。当设备发生故障时，通过对监测数据和历史故障案例进行对比分析，可帮助确定故障的根本原因。这种分析不仅有助于解决当前的问题，还能为未来的维护决策提供指导，避免类似故障再次发生。

故障诊断可通过先进的技术手段进行优化，如使用AI 和深度学习算法分析更复杂的数据集，从中提取潜在的故障特征，并提升诊断的准确性和可靠性。结合历史故障数据和运行环境因素，智能化的预测模型能够更好地预测故障发生的时间和类型，帮助矿山企业在设备故障前采取预防措施。

4.4维护决策优化

以往矿用设备通常采用定期维护方式，以固定时间间隔进行检查和保养。该方式虽能保证设备在一定程度上保持良好状态，但存在盲目性和不经济的问题，如设备在未出现明显故障情况下停机维护，会产生一定的生产损失。

为了优化维护决策，可引入基于物联网和大数据的预测性维护系统。在矿用设备上安装多个传感器，实时监测设备运行状态[38]。通过数据采集和分析处理，生成设备的健康评分，并与历史数据进行对比，识别出潜在的故障模式。以矿用挖掘机为例，若监测数据显示油温持续高于正常范围，且振动幅度逐渐增大，通过分析判断可能存在液压系统泄漏或泵损坏现象。该情况下维护人员不再根据预定的维护时间表，而是及时制定针对性的维护计划，对设备进行详细检查，在故障发生前及时干预，避免设备全面故障和停机。

预测性维护技术的维护决策优化不仅依赖于实时数据的监测和分析，还需要维护人员的快速响应和决策能力。该流程的实施可提高矿山企业日常运营的灵活性，增强对设备状态的掌控能力，使资源配置和维护得以优化，帮助企业在提升生产效率的同时降低运营成本。

5智能矿山工业物联网技术

工业物联网将智能感知设备、移动计算和广泛的网络通信应用于工业生产的各个环节，以提升制造效率，确保产品质量，降低成本并减少污染，最终实现智能化的工业生产[39]，其核心在于建立人与工业系统各要素之间的全面互联。研究工业物联网技术是一项跨学科的工程，涵盖了传感技术、数据交互技术和信息处理等多个领域[40]。

智能矿山工业物联网技术旨在通过先进的传感器、数据通信和分析工具，提升矿山开采的效率与安全性。其架构包括感知层、网络层和应用层。感知层由各种传感器和设备组成，用于实时监测矿山的环境和设备状态；网络层通过无线或有线网络将数据传输到数据中心或云平台；应用层利用数据分析和AI 技术处理和分析采集数据，以支持决策和优化操作。

为确保感知信息高效处理和实时连接， 文献[16]借鉴工业互联网的云、边、端架构[41]，对智能矿山数据感知进行系统化管理，如图5所示。

智能矿山工业物联网的主要应用包括实时监控、自动化作业、智能调度和安全管理。实时监控可对矿山设备和环境进行24 h 不间断监测，及时发现潜在风险；自动化作业通过无人化设备和自动控制系统提高作业效率；智能调度利用数据分析优化生产作业计划；安全管理则在可能发生危险时发出预警，保障生产和人员安全。本文以安全管控和环境监测为例进行介绍。

1） 工业物联网在矿山安全管控方面的应用。在井工矿、露天矿山中，通过部署传感器实时监测矿井内气体浓度、温度、湿度等参数，及时识别有害气体或火灾风险，确保人员安全。当发生异常时，安全管控系统立即发出警报，并自动启动通风设备。采用视频监控和人脸识别技术，监控矿工进出井口。矿工佩戴的智能安全帽内置传感器，可监测体温、心率及位置。系统设置轻量级矿工安全帽实时检测算法[42]、运煤胶带异物识别算法[43]等，保障煤矿安全生产。地面监控管理中心可实时显示视频监控界面及设备运行状况，如图6 所示。通过数据分析，系统可进行故障预测、报警，并给出解决方案。

2） 工业物联网在矿山环境监测中的应用。通过工业物联网技术，矿山管理人员可24 h 远程监测矿井的环境参数，及时响应突发事件，如部署传感器实时监测矿区周围的水质、土壤质量、噪声水平等，评估矿山生产对生态环境的影响。通过数据分析，制定相应的减排和治理措施，优化资源使用，确保矿山可持续发展。

6智能矿山AI技术

AI与采矿技术深度融合正逐步改变矿山企业的生产和运营方式。本文以AI 在预测性维护与自我优化、人机协作与自动化控制方面的应用为例进行说明。

6.1预测性维护与自我优化

通过集成先进的传感器技术和数据分析工具，矿山企业能实时监测设备状态，从而有效实现预测性维护。例如，某大型金矿采用基于AI 的设备监控系统，实时分析采矿设备的振动、温度、压力等数据，检测到数据异常波动时，立即发出警报，提示工作人员检修。

井工矿和露天矿山可部署基于AI 的无人驾驶车辆（图7），实现矿石自动化运输。这些车辆通过全球定位系统（Global Positioning System， GPS） 、传感器网络等实时获取位置信息，自主选择最佳路径并避开障碍物，确保安全运输。在操作员的监督下，无人驾驶车辆能在复杂的矿区环境中灵活应对不同情况，显著提高运输效率，降低人力成本和事故风险。AI 算法可通过分析实时和历史数据优化运输路线和调度系统，如文献[44]采用AI 系统分析不同运输方式的效率与成本，并根据矿石产出量和市场需求自动调整运输计划，确保在需求高峰时加大运输，在需求低谷时减少运输，从而提高资源利用率，增强运输管理响应能力。

此外，AI 技术可整合来自不同设备和操作环节的数据，通过建立全局优化模型，实现采矿、运输、加工各环节协调，提升整个矿山的生产运营效率。

6.2人机协作与自动化控制

传统的矿山自动化控制系统通常依赖预设的规则和逻辑，而AI 技术能够处理大量数据并进行自我学习和优化。将AI 技术用于人机协作与自动化控制不仅能提升设备的自动化水平，还可提高人机协作效率，使矿山作业更加安全、高效。

AI系统可根据生产需求和设备状况动态调整作业流程，如矿山企业管理人员利用AI 分析历史生产数据，制定更加合理的生产方案。人机协作不仅提升了生产效率，还通过实时反馈机制，使得操作员可以根据AI 系统生成方案做出及时的调整，确保生产过程的持续优化。某大型露天矿采用配备了先进传感器和AI 算法的智能化采矿设备，操作员通过集成的监控系统实时观察设备状态并通过人机协作交互平台操控设备，如图8 所示。

基于AI 技术实现人机协作与自动化控制的结合，不仅提高了矿山作业效率和安全性，而且为企业智能化转型提供了有力支撑[45]。

7矿山数字孪生技术

传统的矿山管理模式由于信息获取滞后、实时监控困难等问题，导致生产效率低下、事故频发。数字孪生技术的出现为解决这些问题提供了全新的思路和解决方案[46]。该技术通过将物理矿山与虚拟矿山进行实时同步映射，实现对矿山各个环节的全面监控与智能预测。这种虚实结合的方式不仅能够实时采集和分析矿山的运营数据，帮助管理人员及时识别潜在风险，还能优化资源配置和作业流程，提高生产效率。同时，数字孪生为矿山的安全管理提供了强有力的支持[47]。

7.1矿山数字孪生核心技术

1） 物联网。它是实现矿山数字孪生的基础技术之一，通过在露天矿和井工矿部署多种传感器实时采集设备状态、环境信息、作业流程等数据。这些数据通过传输网络发送至中央数字平台，为后续数字孪生建模和分析提供基础。同时，物联网技术实现了矿用设备互联互通，使各环节信息流更加顺畅。

2） 三维可视化与建模。它是矿山数字孪生技术的核心， 旨在构建与物理矿山相对应的虚拟模型[48]。传统的矿山建模依赖地质勘测和历史数据，往往无法及时反映矿山环境变化。数字孪生技术通过引入激光雷达、无人机等先进设备，结合实时传感器数据，快速采集矿山的地形、矿石分布和设施位置等数据。使用建筑信息模型（Building Information Modeling， BIM） 和地理信息系统（GeographicInformation System，GIS）等技术对矿山进行数字化重建，从而得到直观的三维展示，如图9 所示。三维可视化模型不仅能够提供矿山布局的清晰视图，还能模拟不同的作业场景，从而优化矿山规划与资源配置，实现更高效的矿山运营。

借助增强现实（Augmented Reality， AR）和虚拟现实（Virtual Reality，VR）技术，在虚拟环境中模拟矿山作业和应急处理，可使安全培训更加高效。这种沉浸式培训方式不仅能够提高矿工对开采环境的熟悉程度，还使其在模拟的危险情境中学习如何应对各种突发事件，减少误操作和事故发生率。研究表明，通过VR/AR 培训的人员在实际环境中的安全意识和应对能力明显提升。

3） AI 与机器学习。其主要用于数据分析和预测。机器学习通过对历史数据进行分析和训练，识别设备运行规律，准确预测设备运行寿命和故障发生概率[49-50]，实现预测性维护，降低设备故障率近30%。在矿山风险预测领域，通过高精度传感和分析技术，实时监测和分析传感器数据，获取矿山环境中有害气体浓度、地质变化等参数，一旦检测到异常情况即迅速发出预警，结合AI 算法进行风险预测，如识别可能的地质灾害或安全隐患，并自动生成应急响应方案，指导管理人员及时采取有效措施[51-52]。AI 技术通过实时分析海量数据并从中提取有价值的信息，可识别设备运转和开采环境状况，帮助矿山管理人员优化资源配置，确保各项作业流程高效运行，提升矿山整体效率。

4） 高可靠通信技术。它为矿山数字孪生实时数据传输提供强有力支持，如5G 通信技术具备高带宽、低延迟的特点，使大量传感器数据迅速、稳定地传输到中央控制系统，确保物理矿山与数字孪生系统之间的同步性，使管理人员可以即时获取重要信息，做出快速、准确的反应。5G 网络的广泛覆盖和高连接密度使矿山中大量的设备可无缝连接，实现更高效的资源管理和调度。

7.2发展趋势

1） 具有更高的实时性和精准度。随着5G 技术和下一代物联网技术快速发展，矿山数字孪生系统的实时性将得到显著提升。量子传感技术的应用将进一步提高传感器精度，使矿山监控数据采集更加精准，如量子传感器能以极高的灵敏度监测微小的环境参数变化，使矿山管理者能实时了解矿山运行状态，从而更快做出响应。此外，结合边缘计算技术，数据可在传感器层面进行初步处理，不仅减少延迟，提高响应速度，还能增强数据安全性。

2） 增强自主学习能力。随着AI 技术的迅速发展，矿山数字孪生将具备更加完善的自我学习和智能决策能力。通过不断积累和分析历史数据，数字孪生系统逐步优化矿山生产调度、设备维护等操作，实现从人工决策向智能决策的转变[53]，从而提高矿山运行效率，降低人工成本，优化资源分配。

3） 注重生态环境影响评估与管理。未来矿山数字孪生技术将更加重视对生态环境的影响评估。通过对矿山生态系统进行全面模拟和监测，数字孪生技术能预测采矿活动对周边环境的具体影响，如水资源污染、土壤退化、生物多样性损失等。这种前瞻性的评估能力将为矿山企业提供科学依据，帮助其制定可持续的采矿方案。此外，通过在数字孪生模型中引入生态环境因素，管理者可评估不同开采方案对生态系统的长期影响，进而优化资源利用，减少对环境的负面影响。

8矿山机器人技术

矿山长期以来面临作业环境恶劣、开采困难、安全风险高等挑战。传统的矿山开采模式对矿工的人身安全带来了极大威胁。矿山机器人基于AI、定位、高精度通信等技术，实现自主运行和智能操作，能够在危险或复杂环境中执行采矿、运输、监测、维护等任务，逐步发展为提高生产效率和安全性的重要工具。

8.1矿山机器人典型应用

8.1.1无人驾驶

无人驾驶是矿山机器人应用的重要方向，其主要依赖高精度定位、激光雷达和视觉识别。机器人通过实时传感器数据自主避障并执行挖掘和运输任务，在复杂地形中保持稳定运行[54]，大幅提高采矿效率。该技术减少了对人工操作的依赖，降低了矿工面临的安全风险。典型的无人驾驶系统原理如图10所示[55]。

近年来，无人驾驶运输车在矿山运输领域取得显著进展。特别是在露天矿山领域，无人驾驶车辆融合GPS 定位技术和激光雷达传感技术，精准识别和避让障碍物，依靠自主导航系统和路径优化算法实现自动化运输，提高了运输效率和安全性。

8.1.2智能采矿

智能采矿机器人近年来在露天矿山中得到广泛应用，特别是在高效采掘方面表现出色。露天矿作业空间较开阔，与井工矿相比不受狭窄作业空间限制，为智能采矿机器人行动和作业提供了充足的空间。采矿机器人运用图像识别技术，如利用超分辨率重建算法改善昏暗模糊、边缘不清晰的矿井图像[56]，来精准识别不同类型的矿石，实现高效自动采掘。此外，智能采矿机器人通过集成AI 技术[57]，能根据实时环境和矿石特性自动调整采掘参数，以达到最佳采矿效率，减少资源浪费。

8.1.3环境感知与监测

机器人通过多种传感器实时监测矿山环境信息[58]，全面了解动态环境变化，及时预警潜在的安全隐患。文献[54]展示了一种煤矿巡检机器人， 如图11 所示。机器人配备先进的气体检测器和温度传感器，可实时监测矿井中空气质量，及时识别有害气体浓度超标或温度异常等潜在风险[59]。部分巡检机器人还集成地震传感器，可在地质活动发生前发出预警。根据统计，基于机器人的环境监测技术应用于高危矿区可降低约20% 的事故发生率，为矿山安全管理提供了强有力的技术支撑。

8.1.4多机器人协同作业

多机器人协同作业技术通过对机器人任务分配和信息共享，提高作业效率和安全性。操作人员可通过远程终端实时监控和控制多机器人作业，实现灵活、高效的作业管理[60]。

在大型矿区，多机器人协同作业系统展示了巨大的生产潜力。这些系统通过调度算法和实时通信技术，使不同类型的机器人有效协作，完成采矿、运输、设备维护等任务[61-62]，如开采机器人和运输机器人可无缝衔接，通过智能调度实现开挖、装载和运输高效联动。这种协同作业方式不仅提高了作业效率，还优化了资源配置。

8.2发展趋势

1）智能化与自主学习。未来矿山机器人将实现更高水平的智能化，具备自主学习能力，能适应不同作业环境。通过大量数据的深度学习训练，矿山机器人能分析和理解各类操作场景，进而优化自身决策过程。这种智能化的演进可增强机器人的作业能力，提高采矿效率和精确度。

2）智能协同能力提升。随着AI 和通信技术的不断进步，多机器人协同作业的智能化水平将得到显著提升。未来，矿山将形成基于机器人集群的智能协同系统，每台机器人能根据任务需求和环境变化进行动态角色转换。智能协同能力的提升将使机器人集群更好地应对突发情况，实现高效的自我调整和任务分配，推动矿山作业向更加智能化、灵活化的方向发展。

3）可持续采矿与环保技术集成。未来矿山机器人将更加注重可持续采矿和环境保护。通过结合环保技术，机器人能识别和监测采矿过程中的环境污染源，并采取措施减少其影响，如机器人可实时监测矿井水质和空气质量，确保不超标排放。在矿山开采过程中，机器人将主动识别低效或高风险操作，优化开采模式，以减少对环境的破坏。随着环保意识的提升，矿山机器人将成为实现资源可持续利用的重要工具，推动矿业向绿色、低碳方向发展。

4） 极端环境中应用。矿山机器人的应用范围将不断扩展，包括极端环境下的采矿作业，如深海矿产开采、极地矿山作业等。这就要求矿山机器人具备抗高温、耐腐蚀等特性，能够在极端条件下稳定运行，如在深海环境中机器人需抵抗高压和盐腐蚀影响，而在极地环境中需应对低温和冰雪的挑战。这种环境适应性的发展为高难度的资源开采提供解决方案，使恶劣环境中的资源开采成为可能。随着技术不断演进，矿山机器人将在更多复杂的采矿环境中发挥重要作用。

9矿山5G通信技术

5G等新一代移动通信技术通过支持矿山设备远程控制、环境监测和智能调度[63-64]，推动矿山行业向智能化、无人化和自动化方向发展。

9.1 5G技术核心优势

1）高速率。5G技术相比于4G，数据传输速率提高了数十倍[65]。这一核心优势使矿山大规模数据实时传输成为可能，满足高清摄像头和各类传感器对高频数据实时传输的需求。在矿山监控系统中，5G技术支持高清视频流的即时传输，确保操作人员在任何时刻都能获得实时监控画面，从而快速作出决策。这也为提升矿山生产效率和安全管理水平提供了强有力的技术支持。

2） 低延迟。5G 技术的毫秒级低延迟特性为矿山远程操控和无人驾驶应用提供了坚实基础[66]。目前远程操控和无人驾驶技术在露天矿的应用较为广泛且发展迅速，在井工矿中远程操控技术已有了一定应用，但由于工作环境复杂，无人驾驶技术的应用尚不成熟。在高危作业场景中，低延迟传输可使操作人员迅速对突发事件进行判断和调整。无人驾驶车辆运行中，5G网络能实时传输环境数据，让车辆操控系统快速分析并采取避障措施，以避免发生事故。此外，5G 技术用于远程监控和指挥使矿山应急响应能力得以增强，确保在突发事件中迅速做出反应，提高矿山生产安全性。

3） 大连接密度。5G网络支持超大设备连接数量，满足矿山内多种设备和传感器的联网需求。该特点使得矿山能在广泛的区域内部署大量智能传感器，实现全面的实时监测，如通过传感器监测环境变化、地质情况、设备状态等。矿山管理者可实时获取关键信息，便于智能调度和资源管理，不仅提高了作业效率，也为矿山生产流程优化提供可靠的数据基础。设备间的互联互通能形成数据共享和协同工作机制，为矿山智能化升级奠定基础。

4） 高可靠性与稳定性。矿山通常位于偏远地区，地质条件复杂，对于通信网络的可靠性和稳定性要求极高。5G 技术在恶劣环境中能保持数据传输的高可靠性，为矿山日常生产和应急指挥提供保障[67]。

9.2 5G技术在矿山的典型应用

1）多传感器融合监测。随着5G技术的快速发展，矿山多传感器监测系统逐渐形成并得到应用。这些系统通过5G网络将各类感知数据快速汇总，实现高精度监测，及时发现潜在风险，如有害气体超标或地质变化，帮助矿山及时采取有效措施进行干预，从而提升矿山作业的安全性和环境保护能力。

2） 无人驾驶。目前越来越多的大型矿山开始投入商用化的无人驾驶矿车。这些矿车通过5G 网络实现精准调度和路径规划，实现在复杂矿区环境中稳定运行，不仅提升了运输效率，还显著降低了事故发生率[68-69]。

3） 5G边缘计算。矿山数据量庞大，且对时效性要求极高，这使得5G 边缘计算的应用尤为重要[70]。通过在矿山现场部署5G 边缘计算节点，数据可就近处理而无需全部上传至远程服务器，从而提升数据处理的响应速度，保障监测和控制的实时性。边缘计算设备能及时分析矿山环境的变化，快速作出反应，如在检测到有害气体浓度升高时可报警并迅速启动应急措施，从而提升矿山安全生产和管理水平。

4） VR/AR。5G的高速率特性使VR，AR 技术在矿山管理中得以广泛应用。VR 技术多被用于矿工安全培训，通过创建虚拟场景，矿工可在虚拟环境中进行操作训练，提升其应急响应能力和操作技能。AR 技术可通过AR 眼镜为矿山管理人员提供实时设备状态信息及维修指导，使设备维护更加高效。

10结语

新一代信息技术在智能矿山中的应用加速了矿业向数字化、智能化转型。通过物联网、大数据、AI、云计算、5G等技术的融合，智能矿山可实现全流程的实时监控、数据分析和智能决策，提高了生产效率和安全性，促进了资源可持续开发利用和环境保护。