矿山智能管控平台架构设计及工程应用探讨

徐婉晴¹

（1.中钢石家庄工程设计研究院有限公司，河北 石家庄 050000）

摘要：在全球工业化加速推进的背景下，中国矿山行业面临资源质量下降、开采成本攀升、安全环保压力增大等多重挑战。传统粗放模式难以满足可持续发展需求，行业内部存在地质勘探、生产调度与生态修复等多环节数据割裂问题，三维建模精度不足、开采方案动态优化响应滞后等技术短板制约精细化管控能力。基于矿山生产工艺的需求，构建出通用型智慧矿山平台建设的设计范式，平台融合多项子模块，构建以地质、矿体、采掘、配矿、运输等为主要数据要素的矿山生产管控平台，功能模块可根据实际需求进行自由选择。同时通过对唐山两座矿山智能管控平台的事件分析，验证了该平台设计理念在提升安全生产水平、智能管控水平以及推动矿山数字化、智慧化、绿色化发展中的显著成效。

关键词：智慧矿山；数据融合；精细化管控；AI大模型；中小矿山

0 引言

随着技术手段的进步和人工智能AI的蓬勃发展，我国智慧矿山建设进展迅速，但与矿业发达国家的先进矿山相比仍有一定差距，柳小波等提出未来需要发展智慧矿山生态圈,推进智慧矿山全面发展^[1,2]。王国法等针对智慧矿山系统的发展提出了从系统智能化向矿山全域、全生命周期、全产业链智能系统化迈进等建议^[3]。王连成等提出我国采矿领域尚面临露天开采智能化无人化技术等技术难题^[4]。杨洋等将新型AI识别模型应用到了矿山的安全预警系统中，实现了对矿山生产全过程的实时精准监控^[5]。刘允秋等设计并研发了矿山生产集成与安全应急管控平台，实现对矿山安全生产的全方位智能监控与精准管理^[6]。辛德林等针对大型煤矿提出了“6S”顶层设计理念，为煤炭行业提供了安全、 高效、 绿色、 智慧的建设范式，对于非煤矿山也有重要的借鉴意义^[7]。补建伟等提出数字孪生技术在智慧矿山中的作用意义重大，但运用于矿山领域的技术手段与跨领域交融技术尚需改进^[8]。祝坚等也提出数字孪生技术本应提升矿山的安全保障，然而由于低质量的设备、不能完全确保准确的数据等因素反而导致了更大的风险，还有可能降低生产效率^[9]。

当前矿山在设备协同、数据驱动等关键领域存在瓶颈，设备感知网络覆盖不足，在生产过程中存在多源数据分散、智能化水平不足、安全与效率等痛点。针对上述痛点，本文聚焦国内外新兴矿业市场的智能化升级需求，设计出融合三维数据建模、生态价值动态量化、AI大模型技术的可复制、低成本的通用型智慧矿山平台理念，创新性地提出“通用平台+模块化功能”模式，将地质机理、采矿工艺、选矿流程等专业知识嵌入数字平台中，融入可复用的标准化功能模块（如动态建模、安全监测、生态评估、矿山行业大模型），矿山企业可根据项目阶段或业务重点选择所需模块使用。通过技术创新打通全链条数据壁垒，构建自主可控的解决方案，推动行业向高效、绿色、智慧化方向转型。

1 国内外现状及趋势分析

中国智能矿山市场规模正在快速增长，《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》^[10]、《金属非金属矿山智能化建设指南（2025年版）》^[11]等政策明确要求到2026年建立完整的矿山智能化标准体系，实现环境智能感知、系统智能联动、重大灾害风险智能预警；非煤矿山危险繁重岗位作业智能装备或机器人替代率不低于20%，全国矿山井下人员减少10%以上。

当前，国内外矿山智能化建设多集中于局部环节自动化，部分头部矿山企业完成重点生产环节的无人化改造，然而难以实现全流程协同。国外虽有较成熟的智能矿山案例，但普遍依赖重资产投入，难以推广至中小矿山。国内多数矿山仍处于信息化与自动化并存阶段，缺乏贴合实际工艺场景的轻量化工具，生态修复、智能辅助决策等方面应用薄弱，特别是在三维建模与数据组织效率、专业知识集成等能力上，存在大量亟待提升的空间。

1.1 国际发展现状

国际大型矿企已步入自动化与智能化深度融合阶段，但国外中小型金属矿山的智能化建设呈现出“局部智能、分散集成”的发展特征。以非洲和澳大利亚为代表的资源国的中小矿山，近年来普遍开始引入如物联网传感器、远程监控系统、数字管理平台与无人机遥感等智能化工具，用以提升生产透明度、安全性与运营效率。然而受限于电力、网络、人才与资金等现实条件，这些矿山在系统集成、平台协同与数据闭环等方面仍存在显著不足，尚未形成完整的智能化闭环体系。

在非洲，部分矿山通过部署私有通信网络和基础传感系统，实现了初步的数据采集与远程运维，但普遍缺乏能够整合采、选、运的全流程系统级平台。澳大利亚虽智能化水平整体较高，但其中小矿山在远程作业、绿色能耗管理、智能安全预警等环节仍面临设备老化、系统不兼容、维护能力不足等现实挑战。两地区矿企普遍表达出对“低成本、模块化、易部署、易维护”的智能化解决方案的明确需求，尤其期待可渐进式升级的平台型产品。

中小型矿山经济性需求较强，投资回报率敏感，多品牌设备并存，数据协议不互通（如钻机与卡车调度系统独立），需开发通用中间件平台。可见，中小矿山在智能化转型中不是缺乏意愿，而是门槛过高。这类矿山已成为当前智能化推广中被“技术跳跃”边缘化的群体，反而构成了未来矿业软件服务和系统解决方案企业重要的增量市场与落地场景。总之，国际方案验证单点无人化的可行性，但“封闭系统、亿级投入、大型矿山”专属三大特性阻碍了普及，且生态管理未形成量化闭环。

1.2 国内发展现状

国内矿山受宏观经济政策及政府监管政策影响较大，当前矿山企业普遍面临人力及安全成本升高、一线工人老龄化、招工困难等现状，智能化升级需求迫切。

国内企业多通过工程经验融合，实现渐进式改造，受限于资金和规模，中小型矿山普遍采取“重点场景优先”策略，聚焦固定岗位无人化（如通风、排水）及关键设备远程操控（如凿岩、运输）。四川省要求2026年底前中小型非煤矿山完成“单项智能化建设”。

我国中小型矿山智能化建设整体仍处于初级阶段，相较于大型矿山在自动化和信息化方面的突破，中小矿山普遍依赖传统人工作业，关键环节如掘进、采矿、运输自动化程度低，安全监测、设备管理和调度系统的信息化水平有限，数据孤岛问题突出，智能化能力碎片化、滞后化严重。这种现状不仅影响安全与效率，也在资源紧张和环保要求趋严的背景下暴露出转型压力。

当前，市场需要面向中小矿山的定制化智能化解决方案，涵盖轻量化、模块化、易部署的系统，及低门槛、易维护的服务模式，如云平台和远程支持等。这一领域存在大量尚未被满足的现实需求，具备显著的技术落地与产业化空间。

中小矿山智能化绝非大型方案的“缩微版”，而是需以 “经济性优先、场景聚焦、快速见效” 为铁律。我单位已在唐山某矿山成功应用了智能管控平台，案例表明单点突破虽无法一步到位，但已显著改善安全与效率——这正是中小矿转型的核心诉求。

2 平台功能设计

基于矿山生产工艺的需求，完成通用型智慧矿山平台建设，该平台将融合多项子模块，构建以地质、矿体、采掘、配矿、运输等为主要数据要素的矿山生产管控平台。平台具有可复制性及通用性，该平台融合多项子模块，功能模块可根据实际需求进行自由选择。通过系统平台搭建，从针对中小型矿山提供菜单式服务入手，逐步在国内外的非煤矿山上，推动智慧矿山的EPC项目建设和运维。

2.1 动态地质建模技术体系构建  

由原先的单纯的地表及矿体模型，全面升级为地质全要素模型，覆盖地层结构要素、构造要素、水文地质要素。研发多源异构数据融合的实时建模系统，实现地质模型小时级的更新，降低人工干预率，支撑开采方案的动态优化与安全预警。  

由原先单纯的地表及矿体模型，全面升级为地质全要素模型，覆盖地层结构要素、构造要素、水文地质要素。开发动态地质建模技术，实现模型天级更新，人工干预率降至10%以下。集成钻孔、物探、激光点云、微震监测等多类数据源，构建关联数据库，对地质数据中的实现数据利用率大幅提升。应用隐式迭代插值算法与自适应网格优化技术，较传统方法能大幅提升建模效率，自动识别地质数据偏差并修正，支持轻量级模型生成。  

2.2 生态价值量化与闭环转化  

建立矿山生态价值动态核算模型，推动碳减排效益、修复效益向经济价值转化，形成“开采-修复-交易”全链条闭环。构建植被覆盖率、土壤固碳量与开采强度的动态关联模型，开发生态修复效益评估矩阵，量化单位面积修复成本与收益，对接碳汇交易市场与绿色信贷体系。  

2.3 云端协同服务平台建设  

打造SaaS化智能云端枢纽，大幅降低中小矿山数字化成本，支持大数量矿山并发访问，系统可用性高。用微服务模块化架构，集成多个功能组件（动态建模、生产推演、生态评估等），部署多租户管理系统，支持权限分级与资源隔离。  

2.4 构建非煤矿山大模型与智能分析体系

建立面向非煤矿山垂直领域的AI大模型，构建通用型智能体与专用智能体，实现智能问答、方案辅助生成、环境保护措施等智能辅助工具，提升工作效率，同时根据专业人员的反馈更新知识库。DeepSeek大模型支持自然语言理解，使系统能够理解复杂的调度指令并生成自然语言响应，结合视觉模型实现多源数据融合实现。

3 平台技术架构

3.1 多源异构地质数据融合与动态建模体系

研究地质要素时空关联模型，构建包含地层结构、构造形态、水文地质等各大类要素的三维地质本体框架。突破传统建模仅关注矿体边界的局限，实现全要素耦合建模。

研发实时数据驱动建模引擎，结合检测数据，建立"数据采集-特征提取-模型迭代"的闭环机制。通过自适应网格细分技术，将模型更新延迟大大降低。

动态建模是数据驱动决策的核心技术之一。传统地质模型多基于静态假设，难以适应地质构造的动态演化特性（如断层活动、流体运移）。而动态建模通过集成实时数据与历史数据，结合地质力学、流体动力学等物理规律，构建具有时间维度的四维地质模型。模型能够逐步提升对未知地质现象的泛化能力，显著降低勘探开发中的不确定性。此外，在矿山安全领域，基于岩层应力监测数据的动态更新，可提前预警潜在塌方风险。

图1 动态建模系统机理图

通过整合钻孔数据、物探数据、激光点云等，将不同格式数据转换为统一坐标系，进行自动更新模型内容，即多源数据融合算法，采用改进的贝叶斯概率模型，将钻孔数据、物探数据、微震监测等异构数据进行加权融合，构建概率地质模型。

于八叉树（Octree）的空间分割算法，对重点区域自动加密网格（最小单元5cm³），非重点区域稀疏化处理，平衡计算精度与速度。

3.2 生态价值动态量化模型构建

建立开采-修复动态关联矩阵，研发基于生态影响预测模型，构建包含多个核心指标(植被覆盖度、土壤固碳量等)的量化体系，实现开采方案与生态修复方案的同步优化。

研发多目标优化算法，开发兼顾生产效率、资源回收率、生态效益的优化算法。在同等约束条件下，优化算法较传统方案能大幅提升综合效益。

3.2.1 开采扰动与生态响应的实时反馈闭环系统

开采扰动与生态响应的实时反馈闭环系统，通过五层数据联动动态平衡生态修复与生产活动的协同机制，其五层结构（监测层-分析层-决策层-执行层-反馈层）的逻辑在于通过数据驱动和动态联动的机制，实现生态修复与生产活动的协同。

以下从各层逻辑关系与功能协同角度进行说明。

监测层通过多源监测手段实时捕捉开采活动与生态参数的动态关联。如同步追踪采掘进度、地表形变、水质变化及植被覆盖度等指标，构建时空连续的生态基线数据库，为系统提供原始判断依据。

分析层建立多维研判框架，将实时监测数据与生态承载阈值进行比对。通过识别数据偏离正常区间的趋势，预判潜在生态风险点。这一过程不依赖单一指标超限触发，而是综合评估扰动强度、影响范围及累积效应发生联动关系。

决策层基于风险等级划分制定差异化修复策略。根据生态脆弱性分区结果，优先配置修复资源至高风险区域，同时兼顾开采时序与修复时序的衔接需求。决策逻辑强调修复强度与扰动程度的动态匹配，避免过度修复或治理滞后。

执行层采用人工与生态工程结合的干预方式。通过人工植被补种、地形微整形、土壤改良剂施用等半自然化修复手段，逐步恢复地表覆盖与水土保持功能。实施过程中注重保留自然演替空间，避免刚性工程措施对生态系统的二次干扰。

反馈层建立修复效果后评估机制，将生态恢复指标与治理成本进行关联分析。通过对比预期目标与实际成效的偏差，反向优化监测指标权重与分析模型参数，形成“干预-评估-改进”的螺旋式提升路径，最终实现开采活动与生态修复的动态平衡。

3.2.2 生态价值量化

生态价值量化是通过反馈层进行分析得出最终结果，通过构建涵盖植被恢复成本、碳汇增量收益、水土保持效益及生物多样性价值的多维评估框架，可实现生态投入与经济产出的动态匹配。如将修复区植被群落演替过程纳入碳汇交易市场，利用连续监测数据动态核算固碳量，使生态修复从单纯成本中心转化为可交易的绿色资产。同步建立的生态系统生产总值核算模型，可将水源涵养、土壤保持等服务功能转化为可度量的经济指标，为矿山企业生态补偿提供科学依据。通过碳汇收益与生态产品溢价，在合理周期内实现修复投资的回报，并形成持续的绿色收益流。这种基于全生命周期的成本-效益核算，不仅解决生态保护与经济发展的传统矛盾，更通过市场机制创新将矿山修复转化为区域绿色增长的新动能，为资源型产业转型提供生态经济协同发展的创新路径。具体拓扑图如下图。

图2 生态价值动态量化拓扑图

主要是给矿山生态做个智能记账本，自动计算每挖一吨矿石带来的生态影响，并智能生成建议的修复方案。

3.3 云端协同服务平台研发

在每个矿山配置云上AI管家，提供按需租用服务，无需自己买服务器。系统自动分配计算资源，小矿山用基础版，大矿山用专业版，所有数据安全存储在云端保险箱或在矿山的本地。采用微服务架构Spring Cloud框架，拆分为各个独立的服务模块：地质建模服务（Docker容器部署）、仿真计算服务（Kubernetes自动扩缩容）等模块，由请求量动态分配云计算资源。

3.4 多模态数据治理与智能分析体系构建

针对非煤矿山数据模态割裂、数据价值挖掘不足等问题，重点攻克多源异构数据融合等关键技术，整合地质勘探、设备传感器、环境监测、生产调度等多模态数据，开发非煤矿山的知识增强的Transformer架构，融合地质、采矿等技术专家知识，实现矿山场景的语义理解与逻辑推理。

采用“数据-算法-应用”协同推进路径，构建多源异构数据治理框架，建立矿山专用数据湖并采用主动学习机制持续优化数据质量。利用知识增强型Transformer架构，将地质力学参数、采矿选矿工艺规则等先验知识注入预训练过程，通过注意力机制自适应融合语言大模型与计算机视觉模型，形成具备三维场景理解能力的矿山认知引擎。在此基础上构建多任务学习框架，同步实现设备故障诊断、人员行为安全监测及生产决策优化。最后通过结构化剪枝与动态蒸馏技术压缩模型规模，部署至边缘计算节点，开发轻量级实时推理引擎支撑井下无人化作业闭环控制。

结合语言大模型的数据分析能力和矿山业务数据构建智能体，使系统能够理解复杂的调度指令并生成自然语言响应，实现智能问答、设备故障预测、方案辅助生成、环境保护措施等智能辅助工具。

针对设计方案、投资概算、环保降碳等专项任务，开发参数化决策模块——集成物理仿真模型与强化学习策略，通过多智能体协同机制生成设备选型、工艺优化方案。最终建立RAG（检索增强生成）系统，结合实时传感器数据驱动智能问答与辅助决策闭环。

图3 技术架构图

4 结论及实用价值

本文提出的大模型与全生命周期数据管理的矿山智能管控平台设计理念，并通过唐山两座矿山项目的实践验证了其实用意义。实践表明，在当前政策下遵循该平台设计理念建设智能管控平台，能够提升设计运维效率，实现知识资产沉淀与复用，并培养现阶段所需要的复合型人才队伍，并助力企业构建智能矿山标准体系，建立覆盖矿山全流程的数据资产库，为算法迭代与行业推广提供支撑。本文为矿山的智能化建设提供了可复用、易推广的建设范式，不仅能应用在由于政策以及安全生产压力有智能化升级需求的中小型矿山，还能够进一步扩展到对数据敏感、人员资金充足的大型矿山，满足企业的数据安全以及其他定制化需求。

参考文献

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