数字化转型对露天矿智能化发展的重要性

马建威

（内蒙古电投能源股份有限公司 南露天煤矿，内蒙古 霍林郭勒 029200）

露天矿生产作业受到赋存条件、人员素质、设备能力的影响而产生效益差距，但在很多信息化系统推广的过程中，应用与收效不明显现象普遍存在。2008—2012 年国内很多露天矿开始引进卡车调度系统，卡车调度系统自动调度算法是自动决策的算法模型，其推广结果不是很理想。西方国家应用卡车调度系统时，将系统作为生产指挥的基础，调车指令、考核、检修、路网维护，业务过程和人员都基于此进行重新安排，作业人员从事生产作业的指令基础是基于系统，而国内露天矿的生产指挥基础是基于人，信息化系统的认知出现了差异。

1 国内外智能化的差异性

1）定位的差异性。国内信息化系统的研发中，大部分基于现有业务流程，将信息化系统只作为无纸化办公和便捷使用的工具，而西方国家是基于数字化转型来充分发挥数字技术的优势与红利，因此需要进行多维度管理创新来配合。

2）目标的差异性。国内智能化的表现形式多为阶段性目标，以实现某一个业务环节、某一部分的智能化及所有集合作为智能化的释义，而西方国家以自动化矿山、效益最大化作为目标，基于数字化转型、自动化改造提升竞争优势。

3）体制机制的差异性。国内露天矿大多为国有或国有控股，长久以来形成的管理模式、组织模式、思维方式、资源网络调整存在的复杂性和风险与数字化转型的显性利益互不相抵，而国外露天矿大多为大型私营集团，按照模式复制的方式进行推广。

2 露天矿智能化与数字化转型的必然联系

2.1 数据治理的复杂性

近些年人工智能、5G、机器视觉技术的逐渐发展，智能化的应用逐渐增加，使得露天矿各类系统数量激增、功能并存，行业形成了避免数据孤岛的共识。

1）二次开发存在困难。数据治理过程中需要修改原有软件的数据格式和数据源，部分软件游离在数据平台外，以独立的逻辑和数据运行后再进行人为维护和补录，错误概率的增加，数据标准的执行力、质量降低。

2）人为阻力。数据治理改造会对其他数据的来源和计算逻辑存在担忧，对责任的划分和业务执行出现了盲区，对基于数据的考核机制、管理权的丧失感到焦虑，人员不能从全局角度考虑问题，反而站在数据的对立面制造困难。

3）治理效果不明显。数据采集属于结论性数据，在进一步应用过程中需要专业和经验的解读，并在此基础上开展创新应用工作，传统意义上的数据管理部门不能发挥创新仲裁一体化的角色。受到各系统间、各设备间相互操作的限制，即便是可以在算法模型上计算，所输出的结果不能直接作用在设备上，不能实现精准施策。上述情况表明，数据治理后数据体量和业务量增加了，但实用性和赋能效果有限，降低了数据治理的动力。

2.2 智能化技术应用效果不佳

1）人员素质差距。指挥人员利用视频、融合通信、三维模型等智能化技术通过经验解读来理解现场情况并实施现场决策指挥，受到经验、精力与管控手段差距影响，每个人的执行结果不同，而人员作为生产作业流程的重要环节，待优化空间巨大。

2）管理范围导向。人为分析范围并非全量全要素，导向更多是针对小范围小目标的优化，这样效益提升不明显，与大数据的基本逻辑不同。

3）技术路线不符。很多从其他行业的移植技术和应用，对于露天矿场景和业务考虑不充分，出现业务与需求不一致的情况，导致应用价值不高。

2.3 技术的发展使转型成为必然

智能化应用、无人技术的出现不断对现有生产指挥方式提出新的挑战。当设备司机离开设备后，设备的管理和运营，当人的指令与人工智能的指令发生冲突后应该怎么判断和抉择，新的运营方式必然需要对新技术的短板和新问题进行有效的补充和增强，这些都成为了转型的必然因素。

3 数字化转型概念

3.1 数字化思维与传统思维

数字技术不能完全支撑与赋能业务，更多的时候系统的复杂性增加了业务人员的负担，生产经营没有系统性的组织起来，需要具备数字化思维。数字化思维与传统思维方式有很多区别。首先数字化思维强调以数据进行决策分析，而传统思维是善于使用经验；其次数字化思维是从全局资产运营最大化角度出发，而传统思维是善于组织结构层级式管理；最后数字化思维是善于与系统和设备对话、赋能将数字技术得到最大化发挥，而传统思维善于将目标抽象和叠加，善于与人进行沟通并将人的能力最大化发挥。数字化思维是善于“求真”，并在此基础上进行过程创新的一种思维方式。

3.2 数字化转型的政策依据

数字化转型并非设备、系统和方法的简单堆叠。数字化转型要求企业发动全员在各个层级、各个价值链上采用数字技术，由此改变运营方式实现业务价值。

2020 年8 月国资委下发《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》提出国有企业要从技术、管理、数据、安全4 个方面，加强对标，夯实数字化转型基础。数字化转型不仅仅是技术渗透和融合的问题，更是一项优化管理模式以适应技术变革的问题，要导入系统化管理体系，有效获取预期的转型成效。2022 年1 月国务院日前印发《“十四五”数字经济发展规划》提出加快能源领域数字化转型，包括建设煤矿领域设备设施、工艺流程的数字化改造[1-2]。

4 数字化转型对露天矿智能化的启示

智能化建设要规划先行，将安全生产、经营、资源管理等业务进行规划，从全局目标出发对运营方式进行规划，并让智能化技术服务于这种运营方式，最终组成露天矿的信息架构从而让业务有序精确的开展。

4.1 数据治理和应用微服务化改造

1）数据治理是数字化转型的基础。露天矿各类系统复杂，系统之间建立起复杂低效的数据关系，很难进行数据决策与挖掘，数据治理已成为行业共识。

2）微服务化改造是必经之路。平台的概念和云、边、端架构是软硬件“捆绑”的分水岭，更是工业物联网的核心，平台的搭建要面向计算机辅助设计、数字孪生技术的高精度、高频率的模拟运算来替代人工低价值重复性工作。1 个平台就需要现有系统进行微服务化改造[3-4]。面向无人驾驶的自动调度算法模型及三维地图的统一修订、路网维护。未来自动调度需要基于三维路网进行运算，面向无人驾驶及混编状态下的生产指挥逻辑，系统具备路权管控功能，能够基于路权管控原则和实时行车预测，在作业开始前根据采场电铲生产能力、卸载点吞吐量、调度优化策略、无人驾驶车辆与有人驾驶车辆的路权等优化求解约束条件进行设置。针对加油、换电、换班进行预测性调度，在车辆加油、维修、状态切换、交接班等情况下完成调度指令的调整。面向无人驾驶的调度算法模型将涵盖所有无人驾驶的云端计算内容，并对终端数据、模型统一，使无人驾驶设备端侧与生产指挥云侧的服务界限更加明确。

4.2 感知与执行

1）丰富的传感器。自动化和集中管控需要全面感知和全链接，增加数据采集广度和精度可以实现更好的判断基础。

2）感知与执行是资源不是独立运行的设备。当设备具备了定义和远控能力，其性能和功能很大程度上受模型影响，成为面向工业互联网IaaS 层的组成部分，而模型的统一管理、可替换迭代变更的特性使得应用变得灵活。从无人驾驶的发展历程来看，无人驾驶的软件边界不断扩展，从车端研发到了云端，然而与露天矿核心应用之间存在功能重叠，因此需要通过微服务化改造与数据治理来实现融合[5-6]。

3）可被淘汰和复用的系统。防碰撞方面，由于无人驾驶所具备的防撞能力将使得现有防碰撞系统逐渐被淘汰，无人驾驶设备具备的RSU、V2X 设备通信，实现机动车、建筑物、人员的动作预判。边坡监测方面，三维激光雷达在进行边坡监测的同时成为矿区三维电子地图更新的数据源。

4.3 建立露天矿数字孪生

1）核心应用融合。数字孪生的含义除了解读和分析还有执行，作用在数字孪生体的操作将根据该孪生体对整个矿山的理解实现运营的精细控制，并利用数据反馈不断迭代完善算法模型。综合考虑矿山地质、测量、采矿等生产环节的核心业务具有很多共性需求，例如共同的地理坐标范围来统一标准，由不同维度的算法模型来交互验证，大量数据交叉引用与业务协同的特性。核心业务的融合是露天矿数字孪生的主要表现行驶。可以让业务过程具备的计算机辅助设计、弱人工智能、数据规律提炼和大数据赋能的介入，设计和计划的指令直接发布到终端，降低沟通成本和管理层级，排土计划、供电移设计划、生产计划用不同形式直接继承到指挥界面内，并自动进行动态核验与复盘验证，达到多点、快速、精确远程生产指挥的目的。从国际发展趋势来看，小松从车端做到了云端一体化，达索系统、海克斯康大量收购并集成核心应用，形成核心业务集中研发与模块化实施的商业模式，并展示出数据打通和转型所产生的巨大优势，国外矿山实现了1 个中心管理多个矿山的远程运营模式。

2）三维模型的动态更新是数字孪生可视化的基础。借助地质统计学理论、最优化方法、可视化仿真技术、软件技术、网络技术和自动化技术构建三维地质模型，面模型与块体模型按设定坐标范围进行交叉合并与渲染压缩预处理，可实现前台展示调用，利用数据库技术按照坐标和颗粒度进行切割编号存储，形成块体数据库。该数据库可被快速调用、建模、重构与计算。块体模型数据库是设计、推演、指挥的基础。当三维模型更新时，同步更新块体数据库的相应数据。

3）时间轴是时空推演和指挥验证的基础。按时空推演方式存储不同时间点的作业计划、作业指令的细节，推演时根据采掘带物料类型自动计算三维块体体积，对每个采掘块体进行路径比对，按运距、优先级、吞吐量进行排序推演。时间轴启动推演时，将匹配结果在界面上模拟输出，采掘带按采掘方向、推进能力，卸载区域按照吞吐量、接收物料数量、排弃顺序模拟增加显示。

4）钻孔爆破设计。沿用时间轴的采掘带计划范围，可在最近更新的块体模型基础上选取钻孔区域，根据孔距、孔网设置、排列方式设置自动生成孔网、孔深以及装药参数等等信息的作业任务计划。爆破设计显示已有钻孔执行结果数据，调用算法模型，根据台阶要素、炮孔不耦合系数、孔径、孔深、超深、抵抗线、孔距、排距、单耗、填塞长度等主要参数之间的关系，精确计算每个炮孔的火药装药区间、充填深度、装药量，形成单个炮孔对应的装药数据库，在三维模型上模拟爆破覆盖范围、起爆顺序设计。也可以由电铲端的爆破效果分析回归到爆破算法模型中进行修正。

5）采装计划。显示目前各电铲所在位置，根据短期推演的电铲推进速度、匹配卸载区、路径等数据，自动确定本周、单日作业块体数据。电铲作业任务下发到电铲上，包括作业区块的三维地理坐标、绑定卸载区、计划完成时间等信息。

6）建立露天矿企业数字孪生。外部系统的的联动将会增加，例如销售管理、装车管理、采购管理、物流管理、供应商管理，决策的算法模型将更加丰富多彩。位置信息、气象信息、图像分析模型等外部数据进行复杂分析，赋能于安全、管控、经营方面。3D 全景建模与数字孪生对调度指挥、胶带系统控制、挖掘机远程控制与无人驾驶等虚拟环境进行离线模拟培训，系统将根据操作时长、操作得分来判断未来智慧矿山从业人员的综合素质[7-8]。

5 数字化转型对露天矿的场景的重构能力

人工智能业务的增加与数字化转型推动运营方式发生变更，具备以下特性：

1）变被动为主动。安全管理人员不需要进行现场安全检查，通过全链接、全感知的智能摄像机、传感器对人员的各类违章、隐患等内容进行24 h 无人监管，在无需人员现场检查的情况下提升安全管理能力。

2）变抽样为全数据。在卡调系统内智能调度以时间综合分析来判断运距、消耗因素，但很多时候因个人因素的存在，运行时间不能够替代油耗，将天气、坡度分析、油耗、时间、状态、电铲效率等信息进行综合分析，提高智能调度模型的精度，更好的指挥设备运行。

3）由粗犷向精细。电铲、链轨推土机在作业过程中很难确定工作位置与计划位置的实际差距，利用高精度定位技术、三维作业任务书进行AR 模拟或二维辅助，设备司机、无人驾驶模型可以清晰地了解工作的范围、边界、状态，实现高质量的生产作业。

4）由分散向集中变化。在采用视频边缘计算之前，视频监控保存在各个部门、设备所在的硬盘录像机内，分析能力固化在摄像机内，当需要系统性分析时并调取相应视频时，非格式化数据分析过程较长，且摄像机的模型固化功能不能调整。

5）由管控向服务倾斜。将企业内控制度进行固化，根据每个人的情况进行分析与查询。考勤信息、考核信息、体检与健康建议、通知与学习内容、职称评定的建议、休假的自动计算与备注、审批进度、五险一金基础与累计金额、个人基础档案等功能。既是对制度最好的执行，也是提供个性化的服务。

6 结语

1）数字化转型是保证智能化技术创造效益的关键软实力。数字化转型是由数字技术专家、业务专家、管理专家、业务参与者融合创新的一个过程，不仅将数字技术的经济效益发挥出来，还需要改变企业管理观念，使人员结构、组织、流程逐渐发生变化。

2）构建露天矿数字孪生具有核心应用融合的趋势。通过核心应用融合具备远程运营能力，提升设计、施工、验收、管理的效率，建设面向工业互联网和人工智能的数字孪生体将拓展采矿技术的发展与想象空间，更好的服务于露天矿安全生产和智能化建设。