中国矿山面临的挑战和机遇

建国以来，中国矿业经过半个世纪的快速发展，已建成国有矿山近万座，集体矿山和其他非国有矿山20多万座，年开采矿石量超过50亿t，从业人员 2100万，带动了300座以采矿和矿产品加工为支柱产业的矿业城市的兴起（其中煤炭城市54座）。乡及乡以上的矿产采选业产值占GDP的6.27% (1997年)；全国固体矿产产值占世界产值的16.5%(1996年)，居世界第二位，能源矿产产值占世界的9.1%（1996年），居世界第三位。中国已由一个矿业弱国跃入世界矿业大国的行列[6]。但近5年来，中国矿业与矿业城市遇到了空前的生存与发展困境，如矿竭城衰、减产限产、低位运行、大量失业等。原因主要是[6]：1）矿业投入不足，后备储量缺乏，技术装备普遍落后于国外15~20年；2）矿产资源利用水平不高，全国矿产资源总回收率为30~50%，比发达国家低 10~20%；3）矿业开发过程中生态环境问题日趋突出，采选所造成的环境污染严重，来自环境的压力与日俱增。此外，来自国际市场的高产、高效、高质量、低成本的矿产品的竞争，以及来自非法掠夺式开采和国内市场的非正当竞争，也是一个不可忽视的重要方面。国家“十五信息化发展规划”中明确指出要利用信息技术改造和提升传统产业，中国矿山作为一类典型的传统采矿业，已经或正在面临信息技术的挑战和洗礼。近年，中国矿山行业的信息化建设虽然有了较大发展，但总体状况仍然很不乐观。中国矿山在矿山勘察、规划、设计、生产、管理、全过程监控等信息化“软”领域，与发达采矿国家的差距越来越大。中国矿山既没有把信息资源当作矿山的重要战略资源之一加以统筹开发和综合利用，更没有形成系统性能稳定、信息资源充足的矿山信息基础设施（Mine Infrastructure）。分析认为：我国矿山企业信息化建设的“无路无车”、“有路无车”或“车货不一”情况[7]的出现，是因为中国矿山的决策者、管理者和研磨技术人员，在矿山信息化建设方面存在因循守旧、短期效益、重硬轻软和事不关己4种情结[8]。这4种不良情结影响甚至限制了矿山信息化建设的健康发展。3 数字矿山的基本特征基于DM的定义[7，9]，分析认为，DM应具有以下六大特征：以高速企业网为“路网”、以采矿CAD（MCAD）、虚拟现实（VR）、仿真（CS）、科学计算（SC）与可视化（VS）为“车辆”、以矿业数据和矿业应用模型为“货物”、以真三维地学模拟（3DGM）和数据挖掘为“包装”、以多源异质矿业数据采集与更新系统为“保障” 和以矿山GIS（MGIS）为“调度”。DM的最终表现为矿山的高度信息化、自动化和高效率，以至无人采矿和遥控采矿。1) 以高速企业网为“路网”DM的建设与矿山业务运行是以高速企业网为基础，逐渐建立宽带、高速和双向的通讯网络，确保海量矿山数据在企业内部、省内与省际矿业网络[1]快速传递。同时，还必须与NII（National Information Infrastructure）与DC建设相协调，以利于矿山产品、经营等社会化信息在Internet上的快速传递，便于矿山信息的公众共享和产品市场的实时运作。因此，高速企业网技术是关键之一。2）以MCAD、VM、MS、SC、AI与SV为“车辆”为满足不断扩展的矿山需求，必须开发适合不同用户层次、具有不同功能的矿山应用系统和软件模块，即需要制造多品种、多型号的“车辆”：如采矿 CAD、采矿仿真技术、各类科学计算工具（如有限元、离散元、边界元和有限差分模型等）和3D可视化工具等。随计算机性能的不断提高和并行计算技术的采用，矿山业主和技术人员不仅可以对采矿活动造成的地层环境影响进行大规模模拟与虚拟分析，而且可对矿工进行虚拟岗前培训，提高矿工的安全意识、防灾减灾能力和作业工作效率。3) 以矿业数据和应用模型为“货物”DM的核心是数据仓库。DM数据仓库由两部分组成，就象人的左右心室：一侧为数据仓库，管理海量的矿山地物的几何信息、拓扑信息和属性信息；另一侧为模型仓库，管理各类为矿业研磨、生产、安全、经营、管理、决策等服务的各类专业应用模型，如开采沉陷计算、开采沉陷预计、顶板垮落计算、围岩运动模型、储量计算、通风网络解算、瓦斯聚集模型、涌水计算等。数据仓库所管理的海量数据与模型仓库所管理的矿业模型，就是可以被各类“车辆”在DM“路网”上运输的数字“货物”。4）以3DGM和数据挖掘为“包装”为满足不同用户和不同目的的需要，必须对“数据与模型仓库”中的海量数据与模型进行相应“包装”处理，即进行数据与模型的过滤和重组。三维地学模拟（3DGM）是DM的技术核心之一。它是基于钻孔资料、地震资料、开挖设计数据及各类物探、化探资料，来建立矿山井田、矿体与采区巷道及开挖空间矢栅整合的真3D模型。立式破碎机型号。在此基础上进行矿床地质条件评估、地质构造预测、精细地学参量半定量分析、深部成矿定位预测、矿产资储量管理、经济可采性评估、开拓设计、支护设计和风险评估等，从而辅助矿山决策，确保矿山研磨的科学、可靠与安全。数据挖掘是利用基于知识的研磨（KBE）技术和人工智能，从DM中的海量矿山数据中为用户挖掘有用数据、获取决策信息，以及建立求解各类具体研磨、生产、管理与经营等问题的应用模型，是DM的实用化工具。只有当DM能够方便、快速地从其数据仓库中提取用户所需的显式数据与模型，智能、快速地从其数据仓库中重新组织并产生用户所需的隐式数据与模型的能力时，DM的海量矿山信息才能被未经过特别培训的用户和各业务部门所共享。5) 以多源异质矿业数据采集与更新为“保障”DM必须以测量（遥感RS、全球定位系统GPS、数字摄影测量DP、常规地面测量NS和井下测量US等）、勘探（钻探、槽探、山地研磨、地球物理物探、化探等）、传感（指各类接触式与非接触式矿山专用传感与监视设备/仪器采集系统，如应力传感、应变传感、瓦斯传感、自动监测、机械信号与故障传感、工业电视等）和文档录入（法规、法令、文件、档案、统计数据等）为综合手段，来建立精确、动态和全面的矿山综合信息采集与数据更新系统。只有实现了矿业综合数据的动态采集与快速更新，才能为动态时效的3DGM与MGIS提供数据粮食，为遥控采矿或无人采矿提供信息保障。此外，还要在 3DGM的基础上，基于统一的时空参照、元数据和编码，根据需要将上述多源异质数据进行有选择的融合和分类，形成无缝无斥的数据组织。5) 以MGIS为“调度”DM是以MGIS作为矿山整体信息与办公决策的公共载体和总“调度”。在统一的时空间参照下进行采矿动态组织与管理，并调度和控制各类“车辆” 与设备的使用和运行、“货物”的制造、管理与包装等系统功能。面向21世纪DM的MGIS系统应该是一个能为采矿业提供基于4D时空信息的动态模拟、可视化、分析与决策支持的复杂巨系统。它允许在2D或3D TIN表面上叠加影像、图片、测量数据、地震资料、纹理及其它数据。它应具有3DGM整合、3D空间网络分析、多目标决策分析、飞行模拟等基本功能，并实现以下应用功能：辅助勘探、交互式采矿设计与规划、实时开采模拟、作业安排与监测、资源动态管理、地质统计、地下水模拟、开采沉陷动态模拟、地表数据整合、支持复垦规划、生态恢复和矿区可持续发展多目标决策等。中国矿业要走出困境，面向21世纪寻求可持续发展，必须走DM之路。通过信息化改造和DM技术的推行，使传统的采矿业在采矿工艺、生产管理、组织结构、研磨决策等方面有大的调整。只有这样，才能在未来5～10年内，力争实现矿业科技与矿业生产工艺的跨越式发展。同时，必须清醒的认识到，矿山信息化改造与DM建设是一项复杂、系统而艰巨的工作，有人的因素，也有技术的因素和资金的制约，必须在资金与人才方面兼顾，有计划、有步骤地稳步推进。 (责任编辑：admin)

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