矿业系统工程60 年发展与展望

王家臣 ， 刘云熹 ， 李 杨 ， 王 蕾

(1.中国矿业大学(北京) 能源与矿业学院, 北京 100083；2.中国煤炭学会 煤矿系统工程专业委员会, 北京 100013；3.中国煤炭学会, 北京 100013；4.北京市应急管理科学技术研究院, 北京 101101)

矿业是以安全高效绿色开发和清洁高效低碳利用矿产资源为目的行业，也是经济社会发展的基础行业。尽管矿业是古老的行业，但现代社会对矿业的依赖程度非但没有减弱，反而更高，近代战争的绝大多数都是由于争夺矿产资源引发的。2018 年矿业为人类提供了227 亿t 能源、金属和重要非金属矿产，总产值高达5.9 万亿美元，相当于全球GDP 的6.9%，其中能源矿产占76%，金属矿产占12%，重要非金属矿产占12%。美国、俄罗斯、中国是全球主要矿业大国，矿产资源总产量占全球49%，总产值占全球40%。其中，中国矿产资源总产量占全球总产量的31%，位居世界第1。中国是全球最大的金属矿产和能源矿产消费国[1]。

矿业是一个包含资源、环境、经济、社会、安全、效率、技术、区域、利益共同体等多因素的复杂大系统。与其他行业相比，矿业受到资源、环境、社会利益等的影响更大，因此统筹考虑影响矿产资源开发的诸多因素，从系统工程视角出发，建立矿业的各层级系统，进行系统规划、系统研发、系统组织、系统生产等，以期达到安全高效绿色经济地开发矿产资源的目的。

系统工程的概念早在20 世纪40 年代即已出现，尤其是第二次世界大战结束后，随着现代工业化进展，城市人口、就业、环境污染和资源等各种社会问题日趋严重，迫切需要用新的方法对这些问题进行综合研究。系统工程学是把研究的对象看作是一个由很多相互联系相互制约的组成部分构成的总体，然后运用运筹学的理论和方法以及计算机技术，对构成系统的各组成部分进行分析、预测、评价，最后进行综合，从而使该系统达到最优。

矿业系统工程始于20 世纪50 年代，是由采矿工程学与系统工程学相结合而形成的一个学科分支[2]，是以运筹学用于矿业研究为标志的。随着计算机技术的迅速发展，20 世纪60 年代后，将系统论、运筹学、信息论、现代数学和计算机技术等综合应用于矿业研究，解决矿业工程中的综合优化问题，从而提高矿业系统效率、可持续性和安全性。如今矿业系统工程是一门涵盖规划、设计、建设、运营和管理矿业项目的综合性学科，包括选址、资源评估、工程设计、采矿工程、设备建设、基础设施建设、生产管理、设备维护、安全管理和环境管理等多个领域。60 余年来，矿业系统工程取得了丰硕成果，已经贯穿资源规划、勘探、设计、建设、生产、劳动组织、物流仓储、运销、人员管理、区域治理、矿区和谐等各个环节，为矿业发展和提质增效做出了巨大贡献。

1 矿业系统工程发展综述

1.1 国际矿业系统工程的发展历程

1.1.1矿业系统工程的早期研究

矿业系统工程研究的起源可以追溯到20 世纪50 年代初，当时计算机与运筹学在矿业中的应用经历了迅猛发展。1951 年，HICKS D 发表了《煤炭工业中的运筹学》一文[3]，探讨了运筹学方法在英国煤炭工业，尤其是在巷道掘进方面的应用。在1955 年，DUNLAP J W 和JACOBS H H 提出了某磷盐岩矿索斗铲作业的模拟模型[4]，这被认为是计算机模拟在矿业中应用研究的经典之作。同年，WARE T M 在巴黎国际采矿会议上发表了《运筹学与未来矿山》的报告[5]，讨论了运筹学在矿产勘查、储量评估、生产计划与生产作业等方面的可能应用，并于翌年发表了《采矿工业中的运筹学》的论文，强调了将运筹学方法应用于矿山设计及规划的必要性[6]。1957 年，HYPHER P P 在英国剑桥举行的第一届国际运筹学会议上发表了《采矿中的运筹学》的论文[7]，探讨了运筹学在规划与作业中的各种可能应用，并具体讨论了排队论与模拟方法在分析矿山生产系统以提高生产能力的过程中的应用。同年，ALLAIS M 利用概率理论评估了在撒哈拉沙漠实施大规模地质勘查的效果，成为应用随机理论研究找矿方面的经典[8]。

1.1.2 国际矿业系统工程学术会议

进入20 世纪60 年代，运筹学和计算机广泛引入矿业领域，矿业系统工程发展迅速，国际计算机与运筹学在矿业中应用学术会议(简称APCOM)是全球矿业系统工程发展的缩影。由美国矿业界的4 个学术单位(宾夕法尼亚州立大学、亚利桑那大学、克罗拉多矿业学院和美国采矿工程师学会)联合发起，于1961 年在美国亚利桑那大学举办了第一届计算机和运筹学在矿业中的应用国际会议，后来逐渐演变为世界性学术会议，成为矿业系统工程研究领域最重要的学术论坛。

起初，该会议仅在美国国内的几所高校举行，随着会议在矿业行业影响力的增强，APCOM 系列会议已经发展成为矿业创新的主要推动力，推动了计算机和运筹学在矿业的应用不断进步。截至2023 年11 月，APCOM 已成功举办了41 届，在六大洲均有举办，其影响力已经遍及全球。参与举办的国家包括美国、南非、澳大利亚、德国、英国、加拿大、智利、巴西、哥伦比亚、中国等，如图1 所示。如今，APCOM已经发展成为一个国际性论坛，旨在展示、讨论和研究矿业中最先进和新兴的技术。

图1 APCOM 历届会议举办地Fig.1 Locations of APCOM sessions

2001 年4 月，中国矿业大学(北京)主办了第29届APCOM 会议，这是该会议首次在亚洲和发展中国家召开，也是历届规模最大的一次。吸引了来自29个国家的300 余名专家、学者，以及国际知名的矿业软件公司代表，其中国外代表120 余人。会议共收到500 余篇论文，其中183 篇入选论文集，从论文数量和质量看，这是历届APCOM 会议中非常成功的一次。会议主题涵盖了矿山地质勘探、采矿系统模拟与计算机可视化、露天与地下矿山规划设计、地面控制和边坡稳定中的计算机应用、3S 以及3DGM 在采矿业的研究和发展，以及计算机在矿业中应用的其他方面，如人工智能、信息技术和全球定位系统等。

表1 近5 届APCOM 主题Table 1 Themes of the last 5 APCOM conferences

早期的APCOM 会议主要采用每年1 次的频率。然而，自1977 年第15 届会议后，会议的举办周期变得不再稳定，每1～3 a 举办1 次，但这并未影响会议的持续进行。到2003 年第31 届会议之后，APCOM 会议的举办周期最终稳定为每2 a 举办1 次。

近5 届来，APCOM 会议聚焦于多个重要主题，涵盖了矿山地质勘探、矿床建模、品味和储量估算、地质统计学、矿山规划与设计、地下5G 通信、人工智能技术、智能矿山、全自动物料跟踪、尾矿和矿山废物管理、矿物加工和提取、风险与不确定性、模拟以及爆破等领域，见表1。

1.2 我国矿业系统工程的发展历程

1.2.1 我国矿业系统工程发展

我国的矿业系统工程研究始于20 世纪50 年代后期和60 年代初期，主要限于高等学校的理论研究和课堂教学。随着计算机技术和科技教育事业的发展，矿业系统工程在我国迎来了蓬勃发展时期。20 世纪80 年代后，矿业系统工程的研究更加深入广泛，研究成果纷纷涌现。一些矿业高校为本科生、研究生开设了矿业系统工程或相关课程，绝大部分具有研究生招生资格的矿业类高校和研究院所均设定了系统工程培养方向。中国金属学会、中国有色金属学会、中国煤炭学会也先后成立了矿山(煤矿)系统工程专业委员会。我国的矿业系统工程研究成果在国际上广泛发表，标志着我国在这一领域的研究取得了国际认可，并处于先进水平。经过60 余年的发展，我国矿业系统工程研究取得了显著成果，有力支撑了矿区规划设计、开采工艺选择、系统优化、组织管理、高效生产等，不仅在国内占有重要地位，在国际上也具有一定的影响力。

我国矿业系统工程的研究主要包括矿床地质建模、露天矿境界确定、露天矿铲车配比、露天调度系统、露天矿边坡随机分析[9]、矿井(露天矿)生产规模、生产过程优化、安全系统及可靠性、生产系统可靠性、备品备件优化、开采参数优化、信息管理、人员组织等，以及计算机在矿山规划、设计、施工、生产中各个环节的应用。近年来矿业系统工程的研究除了上述传统的研究内容外，逐渐聚焦于矿井全生命周期、智能开采、矿业技术经济、管理信息系统、物流与仓储等。

1.2.2 我国矿业系统工程学术会议

1978 年改革开放后，矿业迎来了大发展时期，国际国内学术交流逐渐增多，矿业系统工程研究成果相继涌现，迫切需要学术交流的平台。在当时，矿业系统工程在国内还属于矿业领域的新兴学科分支，研究人员并不多。在此背景下，1979 年6 月由中国金属学会采矿分会举办的首届矿山系统工程学术会议在马鞍山召开，参会的研究、设计、企业单位和高校共17家32 人。会议探讨了国外电子计算机在采矿工业中的应用及其发展，介绍了结合我国实际所进行的露天矿系统最优化的研究工作，其中包括最优化的开采境界、矿床数学模型的建立以及编制露天矿的最优化进度计划和生产过程的随机模拟等，还讨论了如何进一步开展系统工程在矿山的研究和应用问题，使这门新兴科学技术尽快地在我国发挥作用，缩短与国外差距。至今，全国性矿业系统工程学术会议已经举办了15 届，每届会议围绕生产、管理、规划、经济等展开，涉及学科有运筹学、计算机技术、统计等，见表2。历届会议的参会人员及会议论文数如图2 所示。

表2 历届矿业(矿山)系统工程会议统计Table 2 Statistics on previous mining (mine) systems engineering conferences

图2 历届会议的参会人员及会议论文数Fig.2 Number of participants and conference papers at previous sessions

第二届全国矿业系统工程学术会议主要涵盖了地质统计与矿床模型、露天开采的可行性研究、露天矿最优开采境界与生产进度计划、线性规划在矿山工程中的应用、矿山生产系统的最佳匹配、网络技术在矿山生产管理中的应用等。第三届矿业系统工程学术会议表明矿山系统工程的研究队伍有所扩大，从研究、设计单位和高等院校，逐步扩展到厂矿企业和管理机关，科研与生产相结合经济效果初见成效；矿业系统工程的研究范围有所扩大，已由矿山设计优化方法的研究扩展到矿山生产技术管理的优化决策与矿山布局与开发规划等方面，由系统工程在露天矿山的应用扩展到地下矿山的应用；矿山系统工程中应用的优化技术逐渐多样化，线性规划的计算法与图表法，网络技术，计算机模拟技术，随机风险决策方法等得到了应用。

第四届全国矿业系统工程学术交流会的内容包括矿床模型及边界、采掘计划、辅助编制计划、网络计划技术、调度方法、采矿方法、辅助管理和经济分析等方面。矿业系统工程的研究和应用已取得了长足的进步，系统工程专业或学过系统工程专业课的青年学者不断涌现。此外在研究方法上有了新发展，逐步延拓和深化，如地下采矿方法库、基于多方法的地下开采设计优化模型、人工智能专家系统技术。如图3 所示，会议论文主要聚焦于计算机的应用，其次是露天矿、最优化、计算机管理等。

图3 第四届系统工程会议论文关键词占比Fig.3 Keyword percentage of papers in the 4th Systems Engineering Conference

第五届全国矿业系统工程学术会议内容涉及人才培养、矿山计算机辅助设计、管理信息系统、决策支持系统、专家系统、最优化技术、经济管理系统分析与优化、应用软件的开发等。此次会议表明矿业系统工程研究的系统越来越大、课题越来越复杂、研究方法逐渐多样化，新技术新方法开始得到重视，其中突出的是专家系统和系统动力学模型开始应用矿山领域，标志着我国矿山系统工程研究水平已经有了新的提高，矿山系统工程已经面向实用化发展[10]。

第六届全国矿业系统工程学术会议主要就我国矿业战线上系统工程研究和应用取得的成果进行了广泛的交流和深入的探讨，内容涉及矿山设计、生产、管理、科研等[11]。经过十几年广大科技工作者的努力、我国矿山系统工程的研究和应用得到较好的发展，尤其是计算机的普遍应用，极大地促进了矿山系统工程的应用。但是我国矿山系统工程的研究和应用仍处于较低水平。

第七届全国矿业系统工程学术会议内容涉及矿山地质、露天开采、地下开采、矿山管理信息系统、矿业经济、岩石力学、矿物加工和计算机网络等方面[12]。会议中论述了人工智能、模糊复杂大系统、数学模型在矿业中的应用以及国内外矿山系统工程的应用现状及发展趋势。随着矿山企业科技现代化和管理现代化、计算机的普及和网络技术的提高，矿业系统工程学科将会有深入的发展和提高。全国第八届矿业系统工程学术会议探讨内容主要为地质矿床建模与资源评价、矿山设计规划、矿业信息化与可视化技术、人工智能技术在矿业中的应用、矿山监测控制与管理信息系统、矿业可持续发展与物流工程等[13]。矿业系统工程全方位地吸取了相关学科的先进方法和理论，更加注重了学科的交叉、融合、综合运用和实用性等，矿山企业运用系统工程的理论、方法、思想等方面取得了显著成绩，矿业系统工程具有广阔的应用前景。

第九届全国矿业系统工程会议内容涉及到人工智能、虚拟现实、优化算法、系统可靠性、信息系统、决策系统、管理模式、经济评价、软件开发等多个方向，紧密围绕矿山生产企业的技术难题以及矿业系统工程深层次发展的科学问题进行论述和研究。

第十届全国矿业系统工程学术会议的主题是“全球经济下的矿业系统工程”。会议论文关键词主要聚焦于矿业系统及数字矿山，依次是露天矿、安全管理、煤炭企业等，如图4 所示。

图4 第十届矿业系统工程会议论文关键词占比Fig.4 Percentage of keywords for papers in the 10th Mining Systems Engineering Conference

2012 年9 月，第十二届全国矿业系统工程学术会议在葫芦岛召开。会议交流了近年来在煤矿系统工程方面的最新研究成果，其内容主要涉及系统工程基础理论与计算机技术在矿业中的应用、矿床建模与资源综合评价、企业管理信息系统与决策支持系统、矿业与资源经济分析与评价、人工智能方法、工业工程、物流工程、3S 等在矿业中的应用，软件开发理论、方法与技术等[15]。2015 年9 月，第十三届全国矿业系统工程学术会议暨中国煤炭学会第四届煤矿系统工程专业委员会换届大会在葫芦岛召开，此次会议促进了矿业系统工程工作者的研讨交流。会议出版论文集1部，收录了22 篇学术论文，评出了7 篇优秀论文[16]，这次会议内容除了矿山工程优化、计算机应用、软件开发、可持续发展以外，还包含了瓦斯治理、冲击地压、安全生产与管理等矿山安全内容，以及地热资源开采等。

2017 年10 月，第十四届全国矿业系统工程学术会议在辽宁鞍山召开。会议出版论文集1 部，收录了25 篇学术论文，评出了9 篇优秀论文。2019 年9 月，第十五届全国矿业系统工程学术会议暨首届智能采矿学科建设高峰论坛在西安召开，出席本次会议代表60 余人，收录会议论文30 篇，本次会议主题是“智能矿山、智能生产、智能决策”深入研讨人工智能在矿业领域应用的前沿技术及智能采矿学科建设，对国内外智能矿业发展的新理念、新理论、新装备、新技术进行了学术交流。如图5 所示，会议论文关键词主要聚焦于生产计划及露天矿，其次是安全生产、安全管理等。

图5 第十五届矿业系统工程会议论文关键词占比Fig.5 Percentage of keywords for papers in the 15th Mining Systems Engineering Conference

自从1979 年6 月召开第一届全国矿业系统工程学术会议以来，至2019 年9 月共召开了15 届，由于疫情原因，会议停办了4 a。在可统计的历届会议论文集中，共发表论文311 篇，其中中国矿业大学是发表论文最多的单位，如图6 所示。

图6 历届会议发表论文的单位统计Fig.6 Statistics on units presenting papers at previous sessions

从历届会议的人员规模来看，参会人数不多，虽然图2 只统计了承办单位以外的参会人员，实际的参会人员要远多于上述统计数字，但总体上还是属于小众会议。这主要是与系统工程会议的内容相对专一，要求的数学、经济和计算机方面的知识较丰富有关，参会人员主要来自高校、设计和研究单位，也与会议组织、会议主题设计有关。今后矿业系统工程学术会议要拓展思路、开阔视野，进一步扩大行业和学术影响力。

2 矿业系统工程发展进程可视化

2.1 数据来源

为全面分析目前矿业系统工程领域的研究进展，首先选取CNKI 数据库作为研究的数据基础，并限定“矿业工程”学科，去除重复后估计获得3 789 条检索结果；此外，增加收集2004—2023 年全国矿业系统工程学术会议论文250 余篇，共计4 000 余篇。将以上检索结果导入CiteSpace 进行后续分析。

2.2 发文量趋势分析

通过CiteSpace 筛选近20 a (2004—2023 年)发表的文献，得到近20 a 相关文献年发文量分布与变化趋势，如图7 所示。由图7 可知，2004—2009 年矿业系统工程领域年发文量的震荡上升，在2012 年达到峰值315 篇；2012—2015 年年发文量开始震荡下降，在2015 年达到最小值157 篇；2016—2020 年数据较为稳定，年平均发文总量平均值为243 篇。2021 年至今，发文量又有上升趋势。

图7 近20 a (2004—2023 年)相关文献年发文量分布与变化趋势Fig.7 Distribution and trend of annual publication volume of related literature in the last 20 years (2004-2023)

2004 年之前矿业系统工程主要集中在传统采矿工程的领域；目前，矿业系统工程正经历数字化和自动化的变革；未来，矿业系统工程朝着更智能、更可持续和更为社会负责的方向迈进。

后腿的灰分含量为1.34%，较其他两个部分有些差距(p<0.05)；后腿的水分含量为77.45%，其次是前腿76.42%，然后是里脊75.67%，差距不显著(p<0.05)，这原因可能是犊牛肉的肌纤维之间、蛋白质的组织结构很松散，且为了满足犊牛肉细胞的快速分裂与生长，也需要更多的水分介质，与陈珍(2016)[8]的结果一致。

2.3 关键词共现分析

通过Citespace 中的“Keyword”将相关文献按前十年(2004—2013 年)和后十年(2014—2023 年)进行可视化分析，如图8 所示，运行后得到节点260 和263 个，连接线680 条和310 条，网络密度为0.020 和0.009，对图8 中的节点、标签以及连接线进行调整，设置阈值(Threshold)为2，隐藏了词频在2 次以下的关键词，得到如图8 所示的关键词频次分布网络。同时，通过“Summary Table”功能计算关键词的中介中心性，分别筛选前后十年中词频排前10 的关键词，去除检索词“系统工程”，累计重复次，获得表3 所示关键词词频排序。中介中心性是指一个节点担任其他两个结点之间最短路的桥梁的次数，即一个结点充当“中介”的次数越高，该节点所代表的关键词重要程度就越大，见表3。

表3 高频关键词频次统计Table 3 Frequency statistics of high-frequency keywords

图8 关键词频次分布Fig.8 Keyword frequency distribution

从图8 节点内部的颜色分布可知，前3 个高频词的出现都比较早，并一直持续至今；结合表3 可看到，近20 a 中关键词出现频次排名前5 的分别为发展趋势(23 次)、煤矿(23 次)、规划设计(22 次)、安全管理(21 次)和矿山公园(14 次)；中介中心性大于0.10 的关键词分别为发展趋势(0.17)、煤矿(0.19)、规划设计(0.18)、安全管理(0.17)、应用(0.14)和生态修复(0.13)，说明这6 个高频关键词在本领域的重要程度较高。

2.4 矿业系统工程演进

通过对矿业系统工程发展进程的可视化分析，可以直观地看到该学科目前对于矿业工程的发展仍然具有十分重要的指导意义。结合该章节展现的数据和我国矿业工程的发展进程得知，在2004 年之前矿业系统工程主要集中在传统采矿工程的领域，包括勘探、开采、处理和运输。这一时期主要关注提高矿产资源的勘探效率、提高采矿设备的性能、改进矿石处理技术等方面矿山。总体而言，2004 年以前的矿业系统工程的发展主要集中在提高生产效率、自动化技术的引入、环境和社会责任的认识上。

目前，随着智慧矿山建设的要求愈来愈高，矿业系统工程正在经历数字化和自动化的变革。数字化矿山涉及大量传感器、物联网设备和大数据分析，以实现实时监控、智能决策和提高生产效率。

这些可视化的数据表明，矿业系统工程正在朝着更智能、更可持续和更为社会负责的方向迈进。未来矿业系统工程的研究方向将受到科技、社会和环境等多方面的影响。随着人工智能、机器学习和大数据分析等技术的不断发展，矿业系统工程将更加注重智能化。智能矿山将能够实时监测和响应矿山操作的各个方面，从而提高生产效率、降低成本，并增强安全性。

3 矿业系统工程展望

矿业系统工程的发展，经历了运筹学和计算机技术在矿业中的应用、矿业工程建模、系统优化、软件开发、网络技术、智能开采、智慧矿山等阶段。运筹学、系统动力学、人工智能、专家系统、可靠性理论、数据挖掘、资源经济学等是其主要的理论研究方法。随着计算机技术进步和各种计算模型的完善，早期的节约计算机内存和减少计算时间等已经不再受到关注，而建立完备的矿业工程各级系统及其边界，并提炼出符合系统实际的数学模型，以及与现代科技发展密切结合，尤其是与人工智能、网络技术、数据挖掘等相结合，是下一步矿业系统工程发展的主要方向。

根据系统边界不同、研究对象不同，矿业系统工程包含的内容和各级子系统的组成要素也不同。根据矿业工程技术的发展，矿业系统工程可包含为科学采矿系统、矿山全生命周期系统、矿山信息与管理系统、智能矿山系统、灾害防治系统、岩层控制系统、矿山生产工艺系统、人员管理系统等八大系统，如图9所示。

图9 矿业系统工程八大系统Fig.9 Mining systems engineering eight systems

3.1 科学采矿系统

科学采矿系统是以安全生产为前提，以绿色开采技术为支撑，以机械化、自动化、智能化和科学管理为手段，以企业效益为衡量依据，以提高资源回采率、减少对矿区周边环境影响为目标的煤炭开采系统[17-19]。系统涵盖安全开采[20]、高效开采[21]、绿色开采[22]、共伴生资源协调开采[23]、节能低碳开采[24]、效益最大化[25]、最小负外部效应子系统[26]，如图10 所示。

图10 科学采矿系统Fig.10 Scientific mining systems

随着智能传感技术和人工智能的发展，未来科学采矿系统将实现更高级别的事故预测和预防，使用虚拟现实和增强现实技术进行模拟培训，并引入更先进的自动化系统，包括自主采矿设备、自动驾驶卡车和机器学习优化的生产计划，提高采矿过程中的精确度和效率。推动绿色采矿技术，如生物矿山技术、更环保的化学提取方法等，引入可再生能源供电，推动更先进的能源管理系统，采用更高效的设备和清洁能源，同时积极采用循环经济理念，减少废弃物和资源浪费。引入碳捕获和碳储存技术，进一步减少矿业活动的碳足迹。进一步发展综合矿业技术，使用数据分析和模型来预测共伴生资源的分布，提高资源综合利用率。为提高交易透明度和效率，引入智能合同和区块链技术，利用大数据分析监测矿业活动对环境和社区的影响，及时预警和处理负面效应。科学采矿系统将朝着更智能、更绿色的方向发展，更好地融合创新技术和环境责任，实现资源可持续开发和社会经济效益的最大化。

3.2 矿山全生命周期系统

矿山全生命周期是一个涵盖矿山从矿产资源勘探[27]、资源开发规划[28]、矿山(区)开发设计[29]、矿山(区)开发建设[30]、矿山(区)生产与运营[31]、矿山(区)关闭[32]、矿山(区)环境修复[33]、工业遗迹[34]和矿山(区)资源再利用[35]的全过程综合管理系统，如图11所示。该系统旨在通过集成多种技术和工具，实现矿山资源的有效管理和优化利用，提高矿山企业的经济效益和可持续发展能力。

矿山全生命周期的未来展望涵盖多个方面。矿产资源勘探利用先进的勘探技术，如遥感、人工智能和机器学习，提高勘探的准确性和效率，自动化勘探和实时数据分析将成为标配，减少勘探阶段的时间和成本。资源开发规划强调可持续性和生态友好的资源规划，通过模拟和预测技术，更好地考虑矿业活动对生态系统的潜在影响，制定更为灵活和适应性强的开发规划。矿山(区)开发设计通过引入智能设计工具，利用虚拟现实(VR)和增强现实(AR)等技术，提供更全面的设计方案。矿山(区)开发建设积极推动建设过程的数字化和自动化，使用先进的建筑技术、可再生能源和低碳建筑材料，以减少对生态系统的破坏。矿山(区)生产与运营强调自动化生产和智能化运营，机器学习和人工智能将用于优化生产计划，提高效率，并减少事故风险。矿山(区)在闭合阶段将更注重社会遗产的保护和再利用，制定闭合计划时，将考虑当地社区的需求，并在闭合后推动遗产保护和旅游。矿山(区)环境修复则引入先进的生态修复技术，如生物工程和土地修复技术，以提高环境修复的效率，同时加强监测系统，确保修复成果的长期可持续性。工业遗迹方面主要是转变工业遗迹的管理理念，将其视为文化和历史遗产的一部分。推动工业遗迹的数字化保存和对公众开放，促进文化遗产的传承。矿山(区)资源再利用则是进一步推动循环经济理念，将关闭的矿山区域变为多功能的可持续资源，发展新兴产业、推动绿色能源项目，以实现资源再利用的最大化。因此，未来矿山全生命周期将呈现数字、智能、可持续发展的趋势。

3.3 矿山信息与管理系统

矿山信息与管理系统即应用先进的信息技术去整合矿山现有的规划、设计、生产、经营和管理并及时地为矿业决策提供准确而有效的数据信息系统。矿山信息与管理系统涵盖矿产资源储量信息、生产规模与品质信息、采掘计划与生产信息[36]、安全管理信息[37]、区域经济和客户信息、产销信息、设备管理信息、备品备件信息等模块[38]，如图12 所示。这些系统通过提供准确的地质数据、优化生产流程、保证设备运行效率、确保作业安全、监控环境影响以及管理经济效益等功能。

信息化既是当今世界经济和社会发展的大趋势，也是我国产业升级和实现数字化、智能化的关键环节[39-40]。矿产资源储量信息引入更为先进的勘探技术，如卫星遥感、人工智能地质分析，以提高矿产资源储量信息的准确性。生产规模与品质信息通过推动生产智能化，采用大数据分析、物联网和人工智能技术实现生产规模和品质的实时监控与优化。采掘计划与生产信息结合自主决策系统，结合实时数据和人工智能，实现采掘计划的动态调整。安全管理信息引入更为先进的安全监测技术，如可穿戴设备、实时定位系统，以提高事故预防和应急响应能力。区域经济和客户信息推动区域经济信息的智能整合，结合大数据分析和人工智能，提高对区域经济发展的深度理解。产销信息推动供应链数字化，通过区块链确保产销信息的可信度，引入更智能的市场分析工具，实现市场趋势的早期预知和更灵活的产销策略。设备管理信息推动设备智能化，通过物联网和大数据分析实现设备状态的实时监测和预测性维护。备品备件信息推动备件管理的智能化，通过大数据分析和人工智能，实现备件库存的智能优化和自动订购。

3.4 智能矿山系统

智能矿山系统是指采用先进的信息化技术、自动化技术、通讯技术和人工智能技术，实现矿山生产环节的监测、控制、优化、管理和决策支持的集成系统。它涵盖了从勘探开发、采矿运输到选矿加工和管理决策的全过程，目的是实现安全高效、环境友好和资源节约型的矿山生产模式[41]。智能矿山系统包括智能化建设基础系统、智能化生产系统、智能化安全监测与防控系统和智能化管理与决策系统[42]，其组成如图13 所示。智能矿山系统的建设并不只是技术层面的革新，更是一种新的生产管理理念，它需要在组织结构和管理模式上进行同步革新[43]。智能矿山的发展方向是朝着无人化、自动化、信息化、生态化和可持续发展的目标前进[44]。

图13 智能矿山系统Fig.13 Intelligent mining systems

智能化矿山系统未来发展可综合运用大数据、区块链、量子技术、5G 通讯和机器人等先进科技进行优化。通过大数据分析实现实时优化矿山操作、预测设备故障，提升资源利用率，优化生产计划与管理。区块链确保透明、安全的数据管理系统。量子技术可解决优化问题，如资源定位、开采路径规划和物料调度。5G 的高速传输和低延迟支持实时监测和远程控制，使矿山操作自动化和远程控制成为可能。机器人技术应用于危险条件或难以到达的区域，无人机和自动化运输车辆用于运输和勘查。未来智能矿山系统趋向更智能、高效、安全、环保，技术融合和创新是推动矿业可持续发展的关键途径。

3.5 灾害防治系统

矿山灾害防治系统是一种集成了多种技术和措施的系统，为了应对矿山环境中的各类风险和灾害而设计的综合性系统，主要包含通风系统、瓦斯、水、火、粉尘、职业健康、逃生系统和应急救援8 个方面[45-52]，如图14 所示。应用和措施有助构建综合而高效的矿山灾害防治系统，提高矿山生产过程中灾害防控的能力，以确保工人的生命安全和矿山生产的可持续发展。

图14 灾害防治系统Fig.14 Disaster prevention and control systems

通风系统方面，建立智能化通风系统，使用无人机巡检和监测矿井气体，提高通风系统的效能；瓦斯灾害防治方面，推动更灵敏的瓦斯监测技术，例如光纤传感和新型瓦斯传感器，加强无人机和机器人的应用；水害防治方面，结合先进的地质勘探技术和实时数据监测，提前识别潜在涌水风险，并发展智能化的排水系统，提高水资源管理的预测和响应能力；火灾防治方面，引入更先进的火灾检测技术，如红外摄像头和火灾预警系统，结合无人机和机器人技术；粉尘治理方面，推动更高效的防尘技术，采用虚拟现实培训，提高工人对防尘措施的意识和技能；职业健康管理方面，发展个性化职业健康监测系统，结合生物传感技术和健康数据分析，实现对矿工的全面监测，并推动远程医疗服务；逃生系统方面，引入更为智能和全方位的逃生系统，包括智能逃生导航、生命探测装置等；应急救援方面，推动智能救援系统，包括无人机、机器人和远程操控技术。

3.6 岩层控制系统

岩层控制系统是一种专门设计用于管理和维护地下工程及矿山开采中岩层稳定性的系统，通过监测、分析、控制和决策等环节，实现对采场围岩的全面控制和管理的综合性系统，主要可分为采场围岩控制、巷道围岩控制、冲击地压灾害防治、地表沉陷控制与生态环境保护[53-61]，如图15 所示，旨在预防地质灾害，确保矿山和地下工程的安全、高效运营。

图15 岩层控制系统Fig.15 Rock control systems

未来岩层控制系统将广泛采用传感技术，例如高精度地质雷达和微震监测系统，以提高地质信息的准确性，实时监测岩层变化，提前预警潜在地质灾害，为矿山生产提供精准数据支持。引入人工智能和机器学习技术，通过深度学习分析历史和实时监测数据，系统能更好地理解岩层运动规律，提高预测准确性，自主调整支护方案，以适应不同地质条件，提高生产适应性和灵活性。实现全生命周期管理，系统通过全面了解岩层特性，在不同阶段提供最佳支护方案，提高资源利用效率，降低矿山生产环境影响。推动自适应支护技术发展，包括智能支柱、可调节支护结构等创新技术的应用，适应岩层和地质条件的变化，提高支护系统效能，延长支护设备寿命，减少维护成本。未来岩层控制系统将智能、环保、全生命周期管理，为矿山工业系统可持续发展做出贡献。

3.7 矿山生产工艺系统

矿山生产工艺系统是一个复杂而精细的工程体系，涵盖了从矿石开采到运输的各个环节。它包括生产设备运行系统、掘进系统、采矿系统、辅助运输系统和提升系统。其中生产设备运行包括矿山中各种生产设备的运行状态监测、维护管理以及性能优化[62]；掘进系统涉及到矿山探矿、掘进和爆破等过程，是矿山生产工艺的基础[63]；采矿系统涉及到矿石的开采、处理和运输等环节，是矿山生产工艺中的核心环节[64]；辅助运输系统包括矿石的运输、搬运和装卸等环节，为整个矿山生产提供有效的物流支持[65-66]；提升系统涉及到矿石从井下提升至地面的系统，是连接井下和地面的关键环节[67]。

随着科技不断进步，矿山生产工艺系统正朝着智能化、数字化、生态化和协同化的方向发展，如图16所示。将充分利用人工智能等智能技术，提升生产设备运行系统的自动化水平。借助高级算法，实时监控设备状态，预测故障并自动调整，提升安全性和生产效率；数字化通过建立全面的数据管理和分析体系，实现矿山生产工艺系统的数字化监控。通过实时收集掘进系统、采矿系统等环节数据，借助大数据分析，优化开采策略和资源配置；生态化将着重降低采矿对环境的影响，减轻采矿活动对地质环境的破坏；协同化则强调各个子系统间的高效对接。通过全面的信息共享平台将使得辅助运输系统、提升系统等紧密协作，提高生产效率和产品质量。

图16 矿山生产工艺系统Fig.16 Mine production process systems

3.8 人员管理系统

矿山人员管理系统是指一套专为矿山环境设计的、集成了多个子系统的信息管理平台，它通过运用现代信息技术、数据库管理以及人力资源管理的最佳实践，实现对矿山作业人员信息的集中存储、处理和分析[68]。主要目的是确保员工的健康与安全、提高生产效率、支持决策制定，并促进企业的战略目标实现[69]。矿山人员管理系统包含人事信息管理、考勤与时间管理、培训与发展、安全与健康监控、紧急响应机制等关键功能，系统组成如图17 所示。

图17 矿山人员系统组成[70-72]Fig.17 Component diagram of the mine personnel system[70-72]

矿山人员管理系统经历了手工记录、自动化管理软件、综合性信息系统、集成现代信息技术和智能化与物联网的发展阶段，未来随着科技的不断进步，矿山人员管理系统将持续优化，帮助矿业企业提升管理效率、确保员工安全，并适应可持续发展的战略目标。未来矿山人员管理系统将越来越多地采用机器学习、区块链等前沿技术，实现更加精细化、个性化和预测性的管理。系统将越来越重视用户体验，提供跨平台、多设备的无缝接入。同时，隐私保护和信息安全也成为设计中的重要考虑因素。

矿山人员管理系统的发展受到多种科学问题的挑战，这些问题需通过不断的技术创新和科学研究来解决。面临的问题包括：矿山作业涉及庞大且多样化的数据，如何有效地集成和管理这些数据是一个科学挑战，需要开发先进的数据库技术和数据融合算法以提高数据的准确性和实时性；复杂的地下矿山环境中实现精确的人员定位存在技术难题，需要开发适合地下环境的定位技术；生命迹象监测难以监测矿区工作人员的生命体征，这需要生物传感器、远程监测技术的进步与集成；如何确保系统在恶劣环境下的稳定运行，面对硬件故障、网络中断、软件缺陷等情况依旧保持高度可靠性和自恢复能力，是系统工程和网络工程领域中重要的研究课题。解决这些科学问题需要跨学科的合作，集合计算机科学、信息技术、数据科学、系统工程、心理学、环境科学等多个领域的专业知识和技术。

4 结 论

矿业系统工程以组织和规划矿业活动为核心，建立研究对象各级系统，以系统最优化为目标，运用系统科学的理论方法，进行规划、设计、制造、试验和使用，有效提高了矿业生产效率、资源利用率、安全性，以及与外部环境的协调性。在优化决策、组织管理、降低成本、科学开采、保护环境等方面，矿业系统工程都发挥着重要的作用。

矿业系统工程学科的诞生与矿山规模增大、采矿技术和装备进步、运行和组织管理日趋复杂、效益和环境要求更加严格，以及现代数学和计算机技术的迅猛发展密切相关。从1961 年的第一届APCOM 会议算起，至今已有60 余年时间，为矿业系统开发和系统决策做出了巨大贡献。随着数学、资源经济学和计算机技术的迅速发展，尤其是大数据、数字化、可视化和人工智能等领域的进步，矿业系统工程也将面临一些新的发展机遇和突破，其影响力也必将持续增强。

(1)构建智能智慧矿业。随着人工智能、物联网和大数据等技术的不断进步，利用智能传感和自动化设备实现自动化或智能化开采、对采矿作业的实时监控和自动化管理，将显著提高生产效率和管理水平、减轻作业人员劳动强度、改善作业条件。同时利用大数据和信息技术以及数字孪生技术实现对矿山的虚拟仿真和优化管理，将提高决策效率和准确性。矿业系统工程将更加关注智能化、数字化和信息化技术的应用，推动行业的现代化转型，构建智能智慧矿业。

(2)构建绿色低碳矿业。随着环保意识提升、“双碳”目标约束，构建绿色低碳矿业是对矿业发展的必然要求，也是未来发展的必然趋势。建立人-机-环境-社会等多元大系统，采用先进技术手段减少矿业开发对环境的破坏和污染、节能减排、环境修复，提高矿产及共伴生资源开发、利用效率，实现矿产开发利用与自然、社会的和谐统一与可持续发展，是矿业系统工程面临的主要任务之一。

(3)构建全生命周期矿业。矿产资源开发从勘探、设计、建设、生产、关闭短则数十年，长则百年以上。在长期的开发过程中，围绕矿产开发必然形成产业集群和矿区社会，积聚了数以万计的社会人口。矿产开发以及利用过程中会为矿区社会带来就业机会、促进区域经济发展，但也会破坏区域自然环境，以及地下含水层，矿区关闭后，也会留下大量废弃的露天矿抗、地下井巷、采空区、地面塌陷区、生产和生活设施，因此建立全生命周期矿业系统，从矿产开发的设计源头，充分考虑矿山关闭后的后采矿时代区域经济、社会发展、环境整治、人员就业、产业转型等是矿业系统构建和研究的主要内容之一。

(4)构建融合发展矿业。矿业本身就是多学科交叉融合的技术学科，涉及地质工程、采矿工程、机械工程、工程力学、安全工程、电子工程、环境工程等多个学科，矿业系统工程又将矿业工程与现代数学和计算机技术进行了深度融合，其需要的学科基础更加广泛。然而随着技术进步，矿业系统工程仍然需要大量融合相关学科和其他行业技术，尤其是非线性科学、电子技术、计算机技术、人工智能技术等，同时要深度借鉴国际前沿技术，强化国际学术交流，推动矿业系统工程理论和技术的创新发展，促进技术共享和进步。