地下金属矿开采装备短间隔智能调度体系研究

侯 杰 王 浩 陈连韫 李国清 郭广军 于倩倩 童 川,

(1.北京科技大学土木与资源工程学院,北京 100083;2.煤炭科学研究总院有限公司矿山大数据研究院,北京 100013;3.山东黄金矿业(莱州)有限公司焦家金矿,山东 莱州 261441)

构建与现代矿山相匹配的智能管控模式是智能矿山建设的重要内容。 目前,我国地下矿山数字化、智能化建设已经取得了阶段性进展,在智能开采装备、智能采矿方法、智能生产环境等方面取得了显著的成果,但是与之匹配的管理方式却存在一定程度的滞后,是矿山智能化进一步推进的瓶颈环节之一。

新一代信息技术与矿山生产的深度融合正在引领全球采矿行业迈向智能矿山时代[1-5]。 近年来,我国不断加大数字矿山、智能矿山领域的投入力度,开展了一批科技攻关项目研究,大幅推进了我国数字矿山与智能矿山技术的发展[6-9]。 装备是矿山智能化的基本要素,2020 年4 月28 日,工业和信息化部、国家发展和改革委员会、自然资源部印发实施了《有色金属行业智能矿山建设指南(试行)》,明确指出了鼓励生产劳动作业强度大、作业环境恶劣(高温、多粉尘、噪音大等)、人员安全风险大的凿岩、装药、支护、铲装、运输等岗位应用具备自主行驶与自主作业功能的开采装备进行作业,降低人员劳动强度,提高生产安全性、质量稳定性和生产效率[10-13]。

高效精准的调度管控是实现矿山智能化作业的重要保障,是生产计划落实到装备执行的关键环节。传统的矿山生产调度通常以调度室为中心,下达对生产的指挥和安排,主要工作是“上情下达,下情上报”,井上调度指挥主体为值班调度员,井下被调度主体为作业人员,本质上是一种“人对人”的管理模式。 随着智能矿山的发展与智能开采装备的推广应用,井下生产模式由人员控制装备转变为人员辅助装备完成生产,井下被调度主体也随之转变为各种大型智能化开采装备[14-17]。 在此条件下,传统以调度员经验为依据的调度方式已经趋近矿山生产作业信息处理瓶颈,难以提高集群装备的协同作业效率。 受限于知识和经验边界,大量潜在价值难以充分发挥,依靠人工经验的调度方式已经不能满足现代化矿山对智能开采装备的控制需求[18-20]。

针对现代矿山数字化、智能化生产方式所带来的生产变革,本研究以地下金属矿开采装备调度过程为例,采用短间隔控制理论,从精细化管理、智能化决策、一体化管控角度出发,构建地下金属矿开采装备短间隔智能调度管控体系,增强开采作业过程的可预测性与可控性,提高整个采矿过程的透明度,实现开采装备精准调度和作业过程的降本增效。

1 现代地下金属矿山开采装备调度新需求

随着机械化、智能化水平的不断提高,现代地下金属矿山开采作业调度面临精细化与智能化管控新需求,需要构建以决策为中心的调度指挥模式。 为实现矿山开采作业的精细化管理和智能化调度,需要以开采作业进度的透明化、调度指令的扁平化和调度决策的智能化为目标,构建立足矿山现状、放眼未来发展的调度管控模式。

矿山生产调度以生产计划为依据,对日常生产活动进行有效指挥、监督和控制,使各个生产过程与环节均衡协调进行,并通过各种信息的收集和处理,及时解决和预防生产中的事故和失衡,保障计划的全面推进。 矿山生产计划虽然对生产活动作了较为具体的安排,但不能完全预见生产中的一切变化,在执行生产计划过程中必然会出现新的矛盾和不平衡现象。生产调度工作就是要及时地解决这些矛盾和不平衡问题,使生产过程中各个环节能够彼此协调地进行生产。 生产调度管理是矿山生产管理的核心之一,是联通矿山生产各个环节的枢纽,是组织日常生产的指挥中心和参谋中心。

矿山调度的基本任务是在日常生产活动中,根据生产作业计划,定期检查计划的执行情况,及时发现生产中出现的问题,并积极釆取措施,从而保证生产均衡进行,任务按时完成。 矿山生产调度过程的本质可以理解为收集信息、整理信息、分析信息和决策反馈的信息交互循环过程,该过程主要由值班调度员完成。 调度员通过与各作业地点负责人定期联系的方式采集生产进度并下达作业指令。 在实际生产中,调度员耗时最多的工作依次为通信联络、数据编录与汇总、作业计划编制、信息分析与决策,由于通信和基础数据统计在调度管理中占用了大量时间,导致调度员缺少足够的时间进行分析与决策。

早期地下矿山在通信联络方面效率较低,生产作业任务通常在作业人员下井前通过班前会的方式下达给带班长,由带班长负责现场的生产指挥工作,调度员通过调度电话完成与井下带班长的沟通,这种方式仅能完成一些重要情况的处理。 为了掌握现场运行情况并指挥生产,调度管理人员需要编制大量信息图表,诸如生产调度日报表、日生产作业指示图表、采掘调度图表、行车调度图表、工程作业调度图表、电力调度图表等。 在每班次整理统计调度数据和调度图表的基础上,需要按照日、旬、月、年进行汇总,包括采掘量、损失贫化率、设备利用率、工程进度等大量生产作业指标,而不同的管理口径和管理部门对数据的统计维度、统计周期、数据细度的需求差异较大,造成了生产调度管理人员陷入重复而繁杂的报表统计与制作工作中,且存在较大的数据误差风险。

传统的生产调度管理不仅占用了大量时间,而且很难实时反馈矿山的生产状况,导致无法及时了解井下人员、设备、关键地点的工作状态,造成指挥调度的盲目性与滞后性,严重制约了矿山的生产能力。

随着现代矿山基础设施和技术水平的提高,沿用这种旧的调度方式已经不能满足矿山对精细化管理的需求,需要构建以决策为中心的调度指挥模式。 传统的调度管理方法与现代矿山生产需求之间存在矛盾,核心问题见表1。

表1 现代矿山生产调度的核心问题Table 1 Core problems of modern mine production scheduling

现代矿山已经能够实现主要开采工艺的机械化和自动化,并在部分环节实现智能化和无人化。 结合矿山生产管理新形势,面对新的生产装备主体和调度环境特征,需要构建符合现代矿山要求的智能管控新模式。 在大数据、机器学习、物联网等技术的基础上,把核心关键的人、设备、矿石、业务进行集成,通过主动感知和分析数据,快速做出调度决策,提高预测预判能力,提升矿山的生产调度管理水平。

面对新形势,把握新需求,矿山亟须构建适应现代矿山生产管理特征和管控需求的智能调度新体系,促使生产调度从“一个生产周期后的问题处理”转向“生产过程的快速、实时、智能决策与反馈”。

2 地下金属矿开采装备短间隔调度方法

2.1 管理模式基础

矿山开采作业需要为所有人员、装备、物资按照班次、工种进行具体的生产任务分配,并按照整体作业计划统筹规划协调,提高作业效率,完成接续滚动的生产目标。 单体任务的延迟或中断将产生连锁反应,影响后续任务执行,从而影响整体生产作业进度。导致延迟或中断的原因包括装备故障、岩石失稳、环境变化、操作失误等,在精益生产理论中,这类因计划外原因导致延迟或中断的情况称为“时间浪费”,是导致生产效率降低的重要原因。 “时间浪费”无法完全消除,但可以通过提升管理水平而减少。 短间隔控制通过对“时间浪费”进行快速响应,使不利影响最小化,提升生产效率,能够有效实现地下矿山的精益生产[21]。

短间隔控制理念极大程度上契合了地下矿山精细化管理需求,其目标是提高增值活动效率,减少非增值活动时间,尽量消除浪费活动。 短间隔控制在生产作业期间通过缩短调度间隔以推动改进,由一线生产人员在一定间隔时间内对所执行任务做出阶段性总结,与传统的矿山调度管理方法相比,可以快速发现不利于生产的各项因素,为下一阶段生产及时做出反应和决策。

2.2 实施框架

短间隔控制作为一种短周期高频率的管理框架,需要将生产计划进行精准执行和高效落地,使矿山达到预期的生产目标。 整体实施框架紧密围绕地下金属矿山的开采作业过程,其核心是计划的精细化分解、作业任务的科学化分配、作业进度及时纠偏和作业效果的闭环反馈。

根据短间隔控制的业务流程,针对地下金属矿山开采作业特征,将开采装备的短间隔控制细分为任务分解与作业计划生成、装备配置与调度排产、矿石流质量控制与运输调度、短间隔装备指令下达、短间隔响应与调度修正、短间隔分析与闭环反馈6 个实施单元,实施框架如图1 所示。

图1 开采装备调度的短间隔控制实施框架Fig.1 Implementation framework of short interval control for mining equipment scheduling

各单元间的逻辑关系如下:

(1)任务分解与作业计划生成。 以短期生产计划为基础,根据开采条件和能力制定未来1 ～2 周的作业计划。

(2)装备配置与调度排产。 根据作业计划和装备的出勤计划,编制未来5 ～7 d 的采场作业调度计划。

(3)矿石流质量控制与运输调度。 根据采场作业调度计划,编制未来2 ～3 班(24 h)的矿石运输调度计划。

(4)短间隔装备指令下达。 根据调度计划将具体的作业指令下达至机台。

(5)短间隔响应与调度修正。 作业执行单元在短间隔周期内上报作业进度和事件,调度指挥中心根据全局情况进行响应和调度修正。

(6)短间隔分析与闭环反馈。 对一个周期内的数据进行汇总分析,优化下一周期的调度计划,生成调度报表并推送至相关人员。

2.3 决策支持算法库

决策支持算法是开采装备智能调度的“大脑”,负责为调度指挥人员提供高效、精准、快捷的决策建议。 传统上采用经验法或有限的计算机辅助方法,本质上仍需要人工对作业任务和装备之间进行关联编排,面对复杂约束条件关系难以直观获得最优解,充分发挥生产效率。 因此,建立精细化的井下开采调度约束关系,构建调度决策支持算法库是井下开采装备调度的必然发展趋势。

地下金属矿山开采装备智能调度是一项复杂的系统工程,对开采作业过程由全局到局部、由整体到细节逐级优化,优化算法间逐级递进,相互关联,最终形成上承计划、下接执行的完整调度优化链。 开采装备任务配置与调度优化算法根据空间、时间、工序、装备等要求确定开采作业任务的动态分配,面向多级动态配矿的矿石流优化算法进一步明确了矿石的运输路径、时间和方式,实现了矿石流量、品位和成本的优化配置。 在此基础上,无轨装备集群调度控制优化算法针对狭小井巷空间内的冲突和避让问题优化了无轨 装备集群的运行过程。 算法间逻辑关联如图2 所示。

图2 智能调度决策支持算法框架Fig.2 Framework of intelligent scheduling decision support algorithm

(1)开采装备任务配置与调度优化算法。 地下金属矿山通常有数个至数十个作业面同时进行开采作业,涉及大量不同类型的开采作业装备,其时空关系、工序关系十分复杂。 在复杂的地下开采约束条件下应用开采装备任务配置与调度优化算法能够进行装备配置与任务分配,使作业序列合理化,最大限度地提高开采作业效率和接续性。 在大规模生产、多循环约束场景下达到了72.57 t/h 的开采效率,在同样产能要素条件下生产效率提升了16.11%,并通过短间隔动态调整实现了方案的滚动优化。

(2)面向多级动态配矿的矿石流优化算法。 品位和矿石量波动是影响金属矿山生产的关键因素之一,保证矿石流的稳定性是矿山开采作业的重要目标。 在地下金属矿山复杂运输网络条件下应用面向多级动态配矿的矿石运输优化算法能够充分利用井下多级溜井的缓存能力,合理调配运输能力、运输路径和运输量,通过动态配矿使矿石流波动最小化,为后续的选矿作业提供稳定可靠的矿石流。 通过复杂运输网络下的场景验证,结果表明:优化方法在控制矿石流波动的同时,使吨矿运输成本下降了5.83%。

(3)无轨装备集群调度控制优化算法。 地下矿山中大量移动装备置于狭窄的巷道空间内,包括各类台车、铲运机、卡车、辅助车辆等,构成无轨装备集群,实际行驶过程中发生大量冲突和避让,装备集群的不合理调度将导致井巷的低效运行,无法按时完成既定行驶任务。 无轨装备集群调度控制优化算法的目的是在矿石流的运输任务基础上对同一运行空间(通常为中段)内的无轨装备行驶过程进行合理调配,减少移动装备间的避让时间,在保证集群整体运行效率的同时优化个体间的协同关系,使无轨装备系统集群化、协同化和高效化。 应用验证表明:在相同装备配置下,优化模型使总运输时长缩短了11. 96%,平均速度提高了14.34%。

3 短间隔智能调度体系的综合应用

短间隔智能调度体系在山东省某金矿示范采区成功进行了现场应用与示范,并随着规模化和深部化开采的推进逐渐扩展至全矿,并推广至类似条件的矿山。 通过构建综合调度管控平台,实现了地下金属矿山开采装备短间隔调度过程的实时化、动态化和综合集成可视化。 平台架构体系如图3 所示。 通过大量物联网传感器与移动终端实现开采作业实体的状态感知,利用数字孪生数据融合将状态信息映射至虚拟仿真空间,为调度指挥人员提供高透明度和高还原度的作业信息,在此基础上利用调度指挥决策相关模型和工具完成作业指令的制定和下达,实现对开采作业实体的控制。

图3 平台架构Fig.3 Platform structure

示范应用结果表明,短间隔智能调度体系有助于缩短井下调度管理周期、提高井下生产透明性、发挥矿山生产潜能。 主要应用效果如下:

(1)信息透明。平台有助于迅速、直观、可视化地发现生产瓶颈,提高事件的响应速度,有效降低作业过程中计划外事件的负面影响。

(2)柔性调度。 有效缩短井下调度管控周期,可以快速调整作业顺序、重新部署作业任务,保障生产秩序,实现了井下快速调度和快速响应。

(3)科学决策。 利用优化算法等智能化决策手段,科学合理地分配井下资源,减少闲置和冲突,加强了生产调度组织的针对性,有效提升了开采作业过程的科学、精确和可操作性,使得矿山开采更加平衡、有序、可持续。

(4)成本控制。 矿石流的精细化管控有助于降低矿石流波动与运输成本,使矿山能够合理有效地控制生产成本。

(5)精益生产。 平台梳理和优化了矿山生产调度流程,实现了调度的智能化管控,可以促进管理水平提升,将调度管理人员从大量的、重复性的、低管理含量的工作中解脱出来,工作效率和质量得到了明显提高,更加有助于管理人员从简单重复劳动向决策优化型管理方向转变,对矿山的生产经济效果产生了积极影响。

4 结 论

针对现代地下金属矿山开采作业调度精细化与智能化管控新需求,以开采装备为核心,以精益生产为目标,提出了面向短间隔控制的地下金属矿山生产装备智能调度新模式,对生产进度进行反馈闭环,及时采取修正措施使进度偏差最小化,提高整体生产效率。 所得结论如下:

(1)生产调度管理是影响矿山生产效率的主要因素,在全面推进智能矿山建设的大趋势下,实现与现代矿山技术装备水平相匹配的生产调度管理模式非常重要。 矿山智能化建设不仅包括装备改造和技术升级,也需要与之匹配的智能化管理体系。 在开采装备主体和开采环境支撑的基础上,构建精细化的管控模式和智能化的决策支持方法,是实现地下金属矿山开采装备智能调度的核心要素。

(2)现代矿山生产条件下的调度面临新形势,需要实现生产过程的精细化管理、调度的快速响应、生产任务的智能分配、矿石流的智能跟踪、装备的集群管控、调度过程的一体化管控等需求。 采用精益生产理论分析矿山开采效率的提升途径,在此基础上将短间隔控制方法引入开采装备调度管控过程中,以短间隔控制方法、智能决策方法和智能管控平台为支撑,形成任务分解—任务配置—运输配置—作业指令—响应修正—分析反馈的短间隔闭环调度框架。

(3)智能化决策支持方法是支撑短间隔快速决策与反馈的核心,以开采装备的智能调度决策为目标,构建包括装备任务配置、矿石流控制、无轨装备集群管控在内的调度优化模型算法库。 通过对开采作业过程进行由全局到局部、由整体到细节逐级优化,优化算法间逐级递进,相互关联,形成上承计划、下接执行的完整调度优化链,弥补了依赖人工决策的不足,实现科学高效的调度管控。

(4)地下金属矿调度是一项复杂的系统工程,短间隔智能调度体系尽管在示范应用中取得阶段性进展,但仍需要进行大量的优化算法模型与现场应用的验证与迭代完善。