近年来，随着矿业行业加快培育新质生产力、推进数字化绿色化协同转型，传统矿山正在告别“凭经验设计、靠手感生产”的老路。在前不久举行的第五届熠星大赛资源开发赛道常州站复选路演上，多家央企国企纷纷展示智慧矿山系统、设备。

　　从露天开采方案智能优化到磨矿工序数字孪生管控，多种智慧矿山技术成果为产业提质增效开辟了全新路径。但多位业内专家直言，这些技术成果要在矿山生产一线真正“扎下根”，仍需跨过多重关卡。

　　开采方案设计“有智慧”

　　矿山开采方案设计是资源开发利用的第一步，而一次设计的服务年限短则5年、长可达30年以上。在漫长周期内，采矿设备迭代、技术标准更新、产业政策调整、环保要求升级等变数层出不穷，矿山开采方案必须动态调整，才能持续保障开采质量与综合效益。

　　这对矿山开采方案的前瞻性提出了很高要求。“如果不能实现前瞻、精准有序的设计规划，不仅会降低开采效益，还会给后续的生态恢复等环节带来问题。”本溪钢铁（集团）矿业有限责任公司首席工程师范立军说。

　　然而，在传统设计模式下，一套完整的矿山开采方案往往需要10—30人的专业团队才能完成，不少矿山难以配齐这样的技术力量。同时，部分通用CAD（计算机辅助设计）软件在矿山领域的专业化程度不足，难以适配国内矿山的复杂工况。“大量烦杂的数据统计、图纸绘制工作都依赖人工完成，技术人员的精力大量消耗在基础事务上，反而难以聚焦方案本身的论证与优化。”范立军说。

　　为解决矿山开采方案设计难题，本溪钢铁（集团）矿业有限责任公司联合东北大学等单位，开发了露天矿开采方案整体模拟软件系统，实现了地质、市场、设备、技术经济参数动态变化下的开采方案动态优化。

　　记者看到，在系统操作页面，工作人员只需输入产量要求、矿山品位、边坡角度等基础参数，软件即可自动生成多套可选的矿山设计方案，还可按需生成分期开采方案，直接指导开拓运输系统、工业场地等工程的规划布置。

　　“过去我们大量时间都耗在做表格、画图纸上，现在相当于把基础重复工作交给了系统。”范立军打了个比方，“这就像房屋装修，软件能直接生成10套方案供选择，我们可以把有限的精力集中在方案的研讨和优化上，整体工作效率大幅提升。”

　　记者了解到，目前该系统已经成功应用于本溪钢铁（集团）矿业有限责任公司南芬露天铁矿等矿山。“系统的应用给矿山带来了可观的经济效益。仅是优化运输系统、降低平均运距一项，就为我们节约了8321万元。”范立军说，“通过开采工艺优化，矿山铁路运输升级为公路运输，仅在歪头山铁矿就省掉铁路路基辅助剥岩量431万吨，已带来经济效益1365万元。”

　　磨矿不再“两眼一抹黑”

　　矿石被开采出来后，还要经过破碎、磨矿、浮选等工序。然而，在选矿生产过程中，磨矿的关键工艺参数调节长期依赖人工经验，比如给矿量和补加水的调节往往要靠熟练操作工的经验，缺少精准的量化依据和科学的数据支撑。

　　“磨矿位于选矿工序上游，也是整个选矿流程中耗能最高的环节。磨矿产品粒度、浓度直接决定下游矿产资源的回收效率与综合利用水平。”矿冶科技集团有限公司自动化所工程师张康辉说，为破解传统磨矿“凭经验、摸黑干”的行业难题，实现提质降耗，他和团队研发出“DeepGrind-M3：图像与工艺数字孪生驱动的磨矿多模态智能融合决策平台”，推动磨矿从经验驱动向数据驱动转型。

　　磨矿智能决策的核心痛点，是磨机在工作时操作人员无法了解内部状态，无法掌握关键工艺参数。为解决这一问题，团队在进料端部署2D和3D相机，构建基于提示学习的自动标注等系统。“系统可快速识别矿石轮廓、物料分布状态等信息，相当于给磨矿生产线装上了一双‘智能眼睛’。”张康辉说，此后，识别出的矿石分布等特征，与现场采集的温度、压力、流量等多源传感数据一同接入数字孪生模型，用于精准推演磨机内部的实时工况，让磨机循环负荷、运行效率等过去无法直接测量的核心参数可测可控。

　　打开磨机的“黑匣子”只是第一步。张康辉告诉记者，结合进料端的图像、视频，以及数字孪生模型输出的诊断信息、工艺矿物学和流程考察报告文本信息，决策平台通过多模态大模型进一步融会贯通，整合多源信息，持续输出磨矿调整策略，让平台真正成为指导磨矿的“智慧大脑”。

　　目前，该平台已在江西、甘肃等多个矿山应用。落地应用后的数据显示，该平台让磨矿过程稳定性提升10%以上，单位产品能耗降低3%以上，产品粒度合格率稳定保持在90%以上，实现了提质、降耗、稳质的多重效益。

　　场景化落地要迈“三道坎”

　　先进技术固然提升了矿山效益，但要想大规模推广开来，还需迈过“三道坎”。

　　首先是场景差异化带来的适配难题。不同矿山的矿石品位、设备配置、工艺流程、生产指标千差万别，这就要求智能控制系统必须具备较强泛化能力，才能适配各类生产场景。“而且在真实生产场景中，留给智能系统调试优化的窗口期非常有限，我们必须快速完成参数适配与持续迭代，才能保障正常生产节奏不被打乱。”张康辉说。

　　其次是选厂信息化程度不高造成的数据质量短板。智能模型的训练与决策高度依赖精准的现场数据，但目前不少矿山的检测装置配置并不完善。张康辉坦言：“有的磨矿车间没有配备粒度检测装置，有的车间虽有浓度检测设备但数据准确度欠佳。这些传感器的数据质量会直接影响模型训练效率，也会制约后续磨矿调控方案的稳定性。”

　　在他看来，矿山需进一步完善数字化基础建设，做好仪器仪表的定期校准与运维保障，切实提升各类传感设备使用率与数据可靠性，为智能系统筑牢数据根基。

　　最后，一线操作人员的接受度与信任度，也是决定落地成效的关键。AI技术最终要服务于生产实际，系统好不好用、能不能推广，不仅取决于现场工艺流程、设备、检测仪器的稳定性与可靠性，还需要经验丰富的操作人员的大力支持与协同配合，尤其是遇到异常工况、偶发突发事件时。

　　因此，智慧矿山系统要真正从“装得上”走向“用得好”，不能只停留在技术功能的升级。“未来，我们需持续提升系统的安全性、稳定性与长期可靠性，在真实生产场景中反复验证、迭代优化，用稳定的实效赢得一线认可，走通场景化落地的‘最后一公里’。”张康辉说。（记者 吴叶凡）

　　 转自：科技日报