露天煤矿智能开采技术现状及应用

露天煤矿智能开采技术现状及应用

陈功平,1

1. 西安科技大学，能源学院，陕西 西安，710054

摘要：本文立足大学生社会实践工作的开展，以西安科技大学能源学院“扬帆煤海·逐梦天山”发展成就观察团实践工作为切入点，总结了智能化技术在露天煤矿的实际应用及未来发展方向。人员、集装箱定位系统，5G+技术引领下的无人驾驶，边坡三维模型实时监测，场景机器人自动巡检，大数据融合管控系统与公共服务平台，汽车防撞，边坡雷达，自动装车等技术的应用，实现了煤矿人、机、环境与智能化管理系统感知层、传输层、平台层、应用层数据共享互联互通。

关键词：西安科技大学；大学生社会实践；智能化露天煤矿；无人驾驶；场景机器人；大数据融合

   2022年7月17日，西安科技大学能源学院发展成就观察团去往新疆准东地区某煤矿进行参观学习。据新疆维吾尔自治区国资委介绍，准东煤田预测煤炭资源储量3900亿吨，占全疆储量（2.19万亿吨）的17.8%，全国煤炭储量（5.56万亿吨）的7%。目前已探明煤炭资源储量2136亿吨，它是中国乃至世界上最大的整装煤田。基于“碳中和，碳达峰”的战略目标下，露天煤矿走向高效化、智能化已成必然。而“大数据”“互联网+”时代背景下露天煤矿智能化发展主要集中在地质数据的精准化处理、远程操控设备、设计方法的精细化控制以及先进设备在地质测绘中的应用。如包括三维地质模型在内的透明化工作面动态构建、高精度导航定位、带式输送机无人值守、基于地理信息系统的可视化管控平台和智能化开采与透明化工作面的融合等。

   该露天矿开采工艺为单斗—卡车—半固定破碎工艺，开采方法按工作线布置方式为横向布置采剥法。露天煤矿开采工艺是指采剥、运输、排土、三个工艺环节机械设备作业方式的总称，该矿的物料流为半连续式，其原煤由反铲挖掘机采下，由单斗卡车装运至半移动式破碎站。

在生产一线实地参观学习下，该矿无人驾驶技术及带式输送机巡检机器人自动巡检技术已然趋于成熟。这两项技术均涉及到对“场景”的感知识别并进行自主决策，如车辆行驶过程中遇路面障碍的情况下能够做到及时感知并做出绕开的决策，又或者是输送机巡检机器人巡检过程中感知到皮带纵向撕裂或跑偏，能够及时做出报警的决策。

露天煤矿采场到外排土场运输距离长达数千米，重载自卸卡车爬坡行驶，空载车辆下坡行驶。单斗—卡车工艺是露天矿生产运输的重要环节，采场剥离运输费用占生产成本 60%以上，卡车智能化调度系统是间断开采、半连续开采工艺关键技术之一。卡车智能调度中心设置在调度室，调度员指挥调度生产的工作平台系统包括监控系统、报警系统、调度指挥控制系统和维修调度管理系统。

一个大规模的露天矿场，在工作中的卡车往往在百辆以上，并且露天煤矿两大危险源，一是煤灰、瓦斯，二是运输环节。在运输环节发生事故的案例不在少数，所以想要做到煤矿安全高效生产，卡车的智能调度系统必须可靠，智能调度系统不止是感知现场情况并下令将卡车调度至相应的装车点、排土点，更要做到现场人员及卡车的实时定位及测速，每当卡车有超速、偏离轨迹、安全距离过小、违规超车、疲劳驾驶等违规操作时能够做到监测并警报，及时提醒工作人员纠正。

场景是露天煤矿智能化实施过程中的最小单元。一个智能化场景可以依托若干种技术实现，但如果技术脱离了场景就只是技术，不再具有实际意义。场景生态建设的重要基础便是互联网技术，物联网技术是指将所有物理对象通过射频识别等信息传感设备与互联网连接起来，实现智能化的识别与管理。物联网技术主要影响“场”中的空间及“景”中的情景与交互方式，使矿山生产更加可视化、物理化和实时化等。

想要构建场景生态建设，其基础便是矿床地面信息模型建设。该矿智能卡车调度系统模型的建设是依据无人机技术收集现场地面信息数据并绘制二维模型，能够做到定期更新。而在三维边坡模型的建设基础上加装多台边坡雷达装置，实时地监测矿场边坡情况，一旦边坡位移量过生产红线，便开启一级警报。

综上便是作者在生产一线、调度中心参观学习下所总结的该矿智能化建设现状，该矿地质条件简单，煤炭储存量大，煤质较厚且为低瓦斯煤层，其智能化建设刚起步便能做到跨越性的提高。露天煤矿的智慧化建设与管控工作是一项复杂的系统工程，整个过程投入庞大，周期漫长。露天煤矿的智慧化建设，需要结合新技术新理论，实现整个露天煤矿的智慧感知、智慧生产、智慧决策，最终向无人化、绿色高效露天矿山目标迈进。在整个建设过程中要对整体建设过程进行科学规划，对各个分支的建设或升级要合理有序，避免出现重复建设、重复投入或者出现超前投入、滞后产出等情况。实现露天煤矿生产过程中的资源优化配置，建设成生产过程看得见、经营决策管控好的露天煤矿。

参考文献：

[1] 露天煤矿智慧化建设关键技术及智能管控理念［J］.煤矿安全，2020，51（10）：298-304.

[2] 创新·融合·共赢———畅谈智能建筑行业新发展［J］． 智能建筑，2017(02):13－13．