戚志刚

（河北钢铁集团滦县司家营铁矿有限公司）

摘要：我国金属矿山处于数字化转型升级攻坚阶段，传统矿山存在系统孤岛、数据割裂、生产调度依赖人工、能耗高、固废综合利用率低等痛点。以河钢滦县司家营铁矿5G+智能工厂建设为工程实例，系统阐述露天金属智慧矿山四层整体技术架构，分数字孪生集控、采场智能调度、选矿自动化、设备AI运维、能源环保一体化五大核心场景详细介绍智能化落地技术方案，量化项目建设前后生产、能耗、固废、人力关键指标提升数据，分析当前智慧矿山建设瓶颈，提出2026—2028中长期数字化升级路线，形成可推广的大型露天铁矿智慧矿山整体解决方案，为国内金属矿山智能化、绿色化、高效化转型提供实践参考。

关键词：智慧矿山；5G专网；数字孪生；露天铁矿；智能调度；绿色低碳；智能制造

1绪论

1.1行业发展政策与研究背景

工信部、七部委《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》、《原材料工业数字化转型工作方案（2024—2026）》明确要求，到2026年原材料行业智能制造成熟度三级及以上企业占比提升至20%以上，全面推动矿山5G、AI、数字孪生、大数据技术与采矿、选矿、尾矿治理、能源管控深度融合，构建“智慧、安全、绿色”协同发展新模式。
传统露天金属矿山普遍存在如下发展瓶颈：一是各生产、安全、环保、设备系统独立建设，信息孤岛严重，跨业务协同效率低下；二是采场铲运调度依靠人工经验，车铲匹配不合理，车辆空载率高，运输能耗大；三是选矿、破碎设备人工值守多，工艺参数无法智能优化；四是能源、环保数据人工统计，精细化管控缺失，固废、尾矿资源化利用缺乏数字化支撑；五是矿山规划、生产调度无统一可视化平台，决策依靠人工报表，数据滞后。

5G通信、数字孪生、深度学习人工智能、工业物联网技术的成熟应用，为破解上述痛点提供完整技术路径，大型露天铁矿依托完整采选产业链，具备全流程智能化改造的典型示范价值。

1.2项目企业基础概况

河北钢铁集团滦县司家营铁矿为大型国有露天铁矿，矿区南北跨度10km，矿石储量23.48亿吨，完整覆盖采矿、破碎、磨选、尾矿、外运全产业链，2023—2025年资产总额持续增长，2025年主营业务收入24.7亿元，利润率稳定保持40%左右，资金实力雄厚，具备智能化持续投入能力。

企业2021年启动5G+智能工厂建设，总投资2007万元，2026年3月完成一期全部场景落地，智能制造成熟度自评2.79（二级集成级），搭建统一大数据智能管控平台，落地三大AI智能模型、十余套智能化业务系统，实现生产、安全、能源、环保数据互通，形成露天金属矿山智能化标杆工程。

1.3研究内容与技术路线

本文以司家营铁矿智慧矿山全流程建设实践为核心，从顶层架构设计、核心业务场景落地、实施成效、现存问题、中长期规划五大维度展开论述，梳理5G、数字孪生、AI在露天矿山落地关键技术参数与工程方案，量化智能化改造经济、生产、绿色效益，总结金属智慧矿山标准化建设路径。

2智慧矿山整体四层技术架构设计

司家营智慧矿山遵循“纵向贯通、横向协同”原则搭建“感知层-网络层-平台层-应用层”一体化架构，彻底打破原有系统数据壁垒。

2.1感知层（全域智能感知网络）

覆盖采场、破碎、选矿、尾矿、能源、安全全区域，部署多类感知终端。

生产类：车载5G智能终端、GNSS北斗定位、皮带流量传感器、料位计、浓度/压力变送器；

设备类：振动、温度传感、高清AI视觉服务器；

安全环保类：边坡雷达、GNSS位移站、扬尘噪声监测仪、尾矿库液位传感器；

人员类：UWB定位终端、劳保识别摄像头。

全域合计采集12000点工控实时数据，实现矿山“空天地”一体化感知。

2.2网络层（矿山5G工业专网）

搭建矿区专属5G专网，满足远程操控、高清视频、海量数据传输需求，核心指标：传输延迟≤50ms，全年网络可靠运行率≥99.5%，搭配工业防火墙、VPN网关构建网络安全纵深防护体系，隔离工控内网与办公外网，杜绝数据泄露、网络攻击风险，支撑天车远程、选矿集控、采场无人驾驶等低时延控制业务。

2.3平台层（大数据智能管控中台）

搭建统一矿山数据中心，采用Kafka、RabbitMQ消息队列、微服务架构，完成多源异构数据清洗、标准化融合，集成Influx时序数据库、MySQL关系数据库，搭建数字孪生三维可视化底座，统一对接生产、安全、能源、环保十余套业务系统，实现“一数一源、多系统共享”，解决历史信息孤岛问题。

2.4应用层（全业务智能应用场景）

基于数据中台开发十大核心业务子系统，分为四大板块：

生产管控：数字孪生智能集控平台、采场智能调度、选矿远程集控。

设备运维：重点设备AI在线监测系统。

安全管控：AI安全预警、双重预防数字化平台。

绿色低碳：能源智能管控、生态环保智能平台。

3智慧矿山核心场景建设实践

3.1场景一：数字孪生智能调度集控中心（全矿一张图管控）

建设概况：由河钢数字技术承建，总投资498万元，2025.2—2026.3建成，配置12m超大LED大屏，基于Three.js构建全矿1:1三维数字孪生模型，整合采矿、选矿、尾矿、边坡、能源全部实时数据，实现全流程可视化“一张图”管控。

核心功能：三维实景映射：完整还原采场、破碎车间、选矿厂房、尾矿库、道路设施，实时同步设备运行、车辆位置、边坡形变、环保监测动态数据。

集中调度指挥：调度人员在统一工作台完成采场配矿、选矿启停、尾矿输送、能源消耗统一调度，跨部门业务协同时间由4小时缩短至30分钟。

联动预警处置：边坡位移、设备故障、环保超标、人员违章自动在孪生模型高亮告警，一键调取监控、下发处置工单，自动规划避灾、检修路线。

生产指标可视化：实时展示铁精粉产量、矿石开采量、设备利用率、能耗、固废利用率等核心经营指标，自动生成日报、月报。

应用价值：统一调度中心替代分散式车间值守，管理人员无需往返各厂区，调度指令响应时间由15分钟压缩至5分钟，全矿运营统筹效率大幅提升，是智慧矿山顶层可视化核心载体。

3.2场景二：采场5G智能调度系统（露天采矿智能化）

建设方案：总投资383万元，唐山威程科技开发，搭载强化学习智能调度AI模型，矿卡、挖掘机安装5G车载AI识别终端、北斗高精度定位，集成OCR文字识别、目标检测算法，自动识别铲装、运输车辆，智能匹配车铲配比，优化运输路线。

核心功能：智能配矿调度：根据矿石品位实时调整派车方案，稳定精矿综合品位。

空载率优化：AI分析运输车流，减少车辆等待、空驶，车辆空载率降低15%。

电子围栏管控：划定爆破、边坡危险禁入区，车辆越界实时报警。

产量自动统计：车载识别自动记录各挖掘机装载量，取消人工计数，产量数据误差降至1%以内。解决传统人工调度车铲失衡、配矿波动、人工统计误差大等痛点，露天采矿生产效率显著提升。

3.3场景三：选矿全流程远程集中控制系统

覆盖尾矿输送、循环水、氧化/原生选矿五大系列，总投资196万元，采用西门子S7-300PLC分布式控制架构，59路高清视频全覆盖，实现皮带、球磨机、旋流器、尾矿泵远程一键启停，现场操作人员减少9人/班，实现选矿“无人值守、远程集控”。
系统可自动调节矿浆浓度、循环水流量，优化磨矿工艺参数，年增产铁精粉1100吨，循环水系统检修时长缩短20分钟，尾矿输送故障停机时长减少10小时，同时降低现场人工粉尘、噪声暴露风险，兼顾智能生产与安全。

3.4场景四：重点设备AI全生命周期运维平台

投资103万元搭建设备在线监测平台，采集破碎机、球磨机等关键设备振动、温度实时数据，搭载设备劣化深度学习预测模型，提前预判轴承、电机故障，实现预测性维护，替代传统定期人工点检。
改造后关键设备联网率由58%提升至98%，设备综合利用率由81%提升至93%，非计划停机减少30%，运维人力、备件消耗成本显著下降，建立设备从采购、运行、维保、报废全流程数字化档案。

3.5场景五：能源与环保一体化绿色智能管控

能源智能管控平台：总投资189万元，部署智能电表、多路流量计，实时采集全厂水、电消耗，分作业区、分设备统计峰谷用电，系统自动推送节能优化方案。通过避峰生产优化，每年减少峰段用电132万千瓦，创效约80万元；单位产值综合能耗由0.15降至0.13，水资源重复利用率99%。

生态环保智能平台：投资160万元，布设扬尘、噪声在线微型监测站，无人机构建5cm精度矿区三维实景，实时监控厂区扬尘、废水、尾矿堆存状态，固废综合利用率由85%提升至95%，实现尾矿、废石数字化台账管理，支撑绿色矿山、尾矿资源化利用建设。

4智慧矿山建设综合成效

4.1生产运营指标提升

全员劳动生产率由180提升至200.25，提升11.25%；运营成本由226090万元降至185390万元，下降18%；设备联网率、先进过程控制投用率均达98%；产品不良品率由0.05降至0.03，下降40%；采场车辆空载率降低15%，调度响应效率大幅提升。

4.2绿色低碳成效

一般固废综合利用率85%→95%；水资源重复利用率97%→99%；单位产值能耗、碳排放量同步下降；尾矿、废石资源化利用实现数字化统筹，符合绿色矿山建设标准。

4.3人力与安全效益

高危、艰苦岗位减少30余名现场操作人员，岗位向技术管控转型；职业病筛查异常率下降60%，安全隐患预警全覆盖；多系统人工重复统计、值守岗位大幅优化，人力成本降低。

4.4行业示范价值

项目形成露天铁矿完整智能化建设成套方案，配套14项实用新型专利、3套自主AI模型，参与编制《铁矿采选智能化建设指南》团体标准，集团内部多家矿山完成对标复制，2家外部冶金矿山引进同类解决方案，为国内金属矿山智能化转型提供落地范本。

5当前智慧矿山建设现存短板

无人化开采覆盖不足，采场挖掘机、矿卡仍为有人驾驶，露天铲运全流程无人化尚未落地；AI应用场景覆盖面有限，仅设备、安全基础场景部署模型，工艺优化、品位预测等AI功能待开发；供应链协同数字化缺失，原料、辅料、外销数据未打通，上下游协同能力不足；数字孪生仿真深度不足，仅实现静态可视化，缺少开采方案模拟、工艺优化仿真功能；数字化专业人才储备不足，矿山工艺、大数据、AI复合型人员缺口较大。

6中长期智能化升级规划（2026—2028）

2026.4—2027.3无人开采与AI拓展阶段：推进露天矿无人矿卡、自动装载设备部署，实现采场铲运无人化运输；新增工艺优化、铁精粉品位预测、尾矿资源化AI模型，AI场景占比提升至60%。

2027.4—2028.3数字孪生与产业链协同阶段：升级全矿动态数字孪生系统，新增开采仿真、生产方案预演功能；搭建上下游供应链协同平台，打通原料、生产、外销数据；完善碳资产数字化管控系统，持续降低单位产值碳排放。

长期发展目标：至2028年末，采矿无人化覆盖率90%，选矿先进过程控制投用率95%，AI智能模型15个，生产效率再提升20%，运营成本、能耗持续下降，建成国内领先5G+露天智慧铁矿标杆。

7结论

5G工业专网、数字孪生、人工智能、物联网融合应用，是大型露天金属矿山实现智慧、安全、绿色协同发展核心技术路径。司家营铁矿通过四层一体化智慧矿山架构，打通采、选、尾矿、能源、安全全流程数据，落地智能调度、远程集控、AI预测、绿色管控系列场景，显著提升生产效率、降低运营成本、改善安全与环保水平，充分验证智能化改造对传统金属矿山转型升级的赋能作用。

国内同类金属矿山可参考本项目分阶段落地思路，优先建设统一数据中台与数字孪生集控底座，分步推进采场智能调度、选矿远程自动化、设备AI运维等成熟场景，同步布局绿色低碳数字化管控，持续推进少人、无人化开采，以数字化驱动矿山安全高效、低碳循环高质量发展，助力我国矿业产业现代化转型。

参考文献

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