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疫情之下,矿业寒春,什么才是矿业未来发展方向?

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新冠疫情的爆发,对全国的工业生产和社会经济活动造成了极大的冲击。矿业系统内,也因为隔离的需要,众多的矿山至今没有复工复产;具备复工条件的矿山企业,为了加强人员的防护,也是投入了很大人力、物力,必然造成生产成本的上升。

在疫情发展之前,关于推进智慧矿山的讨论已经进行了很多年。已经有具备技术能力的企业开始实践智慧矿山的建设。智慧化的热潮已经在各行各业掀起来了。未来,矿山的作业中,一线作业人员将越来越少,矿山会越来越安全,采矿会越来越高效。

有关报告提出,要加快推动新一代信息技术与制造技术融合发展,把智能制造作为两化(信息化和工业化)深度融合的主攻方向;着力发展智能装备和产品,推进生产过程智能化,培育新型生产方式,全面提升企业研发、生产、管理和服务的智能化水平。《全国矿产资源规划(2016-2020年)》明确提出,要大力推进矿业领域科技创新,加快建设数字化、智能化、信息化、自动化矿山,大力发展“互联网+矿业”。

“智能化、少人化”是矿业发展的必由之路。应抢抓发展机遇、扬长避短、深化“智能化、少人化”,加快推进智能化矿山建设进程,推动我国矿山建设向安全、高效、经济、绿色与可持续发展方向迈进,提升产业层次、创新能力、质量效益。

01 智能化矿山方兴未艾

2018年5月1日,国家标准《智慧矿山信息系统通用技术规范》正式颁布实施,标志着我国智能化矿山建设已开始真正落地。总体来看,我国仍存在着缺乏顶层设计与规划、缺乏相关标准的指导与约束、关键技术突破难、研发资金投入不足、生产环节复杂带来的应用接受度低、效益不显著等问题,制约了我国智能化矿山建设的推进步伐。

另一方面,目前我国矿山安全生产形势仍然严峻。尽管前些年国家在瓦斯突出、透水等安全灾害治理上投入了较大资源,有效地遏制了重大安全事故频发,但机电、运输等零星事故仍然多发。如何彻底解决这些安全问题?只有用智能化、少人化技术来取代井下人员数量,是提质增效、保证安全生产的重要举措。

包括新冠疫情这样的突发事件在内,以上这些因素,都是必须推动矿业转向‘智能化、少人化’发展的重要内因。

02 需要统筹协调顶层设计

智能化矿山建设需要从国家层面上进一步加强统筹协调和顶层设计。

由国家有关部门牵头,强化智能化矿山建设的规划部署,建立智能化矿山建设协同推进机制,研究制定促进智能化矿山建设的相关产业政策,加大资金和财税支持力度,可参照既往安全生产基金做法,激励企业进行技术改造,协调解决发展中出现的重大问题,敦促有关部门制定相关的技术规范和标准并加快推广应用,为智能化矿山建设营造良好的发展环境。

矿山企业具有复杂的生产流程,生产工序众多、工艺流程复杂,“智能化、少人化”技术应用难度非常高,智能化矿山应在大数据服务、实体应用、技术保障上具备安全可信的决策模型,服务于生产经营,从订单到排产,覆盖计划智能生成、自主作业执行、物料流转管控等所有环节,实现全流程再造,属于重资本投入领域。加之矿业市场容量趋于恒定,增长趋势不明显,投入产出比不高,受经济规律驱使,民间资本流入少。

因此,要加大对智能化矿山关键技术、装备研发及应用支持力度。一是瞄准世界科技前沿,加强自主创新,将智能化矿山重大科学研究和关键技术攻关纳入国家科技重大计划,鼓励大型企业、高等院校、科研院所建立产学研一体化的科技创新体系,支持有条件、有能力的企业和科研单位集中优势资源突破核心技术,共建国家地方联合智能化矿山技术工程研究中心、国家智能化矿山重点实验室、技术创新联盟,通过统一规划,使成员单位各自从事其擅长的专业领域,避免无序开展工作,系统重复建设、兼容性差、获取了海量数据却无法得到有效共享和融合分析;二是政府与国内有实力的大企业进行政企合作,设立产业投资基金,带动社会资本投入,实行母子基金运作模式,实现基金集群总规模增长;三是推动设立专项保险,允许一定的容错,为“智能化、少人化”应用企业解决后顾之忧。

可以以安全生产科技创新为突破口,强化‘机械化换人、自动化减人’的思想,相关部门加强安全监察工作,为推进智能化矿山建设打下良好的基础。建议相关部门深入贯彻国家安全生产科技创新工作的政策,一方面通过安全监察,坚持问题导向,坚持标本兼治的思想,着力抓重点、抓关键、抓薄弱环节,在这一过程中要求矿山企业积极转变“增产靠增人”的传统观念,结合自身实际,逐步学习、引进、应用新技术,减少或合并工作环节,积极推进“一岗多责、一职多能”,合理进行人员与岗位及设备的优化配置,为今后由安全生产科技创新过渡为远程遥控、智能化操作打下良好的基础。

03 关于智慧矿山建设的5大关键系统

具体到落实层面,智慧矿山的5大关键系统你要了解!

1)系统设备层

智慧矿山系统首先要感知、采集数据,因此智慧矿山系统的最底层应包括与矿山生产环境、生产过程监测相关的各种传感器、监控视频、监控音频,比如粉尘、烟雾、水、气等的监测设备,为智慧矿山提供原始数据;另一方面,这也是执行各类操作的地方,因此也有包括掘进、开采、机电、探测等设备的综合自动化系统。由此可见,设备层在智慧矿山中关乎矿山人员的安全,是非常重要的一层。

2)传输与汇接层

智慧矿山的原始数据,都需要经无线、有线的网络以及工业以太网,传输到分析处理数据主机或机房,因此网络传输层应覆盖整个矿山。主机接到数据后,需要处理各个类型的接入方式、接入协议。比如,物联网设备的数据用消息队列遥测传输处理,传统工业自动化设备的数据用Modbus和OPC处理,而自定义ETL组件或开源工具Sqoop可以处理文本类型的以及传统关系型数据库的数据,等等。最后,Hadoop分布式文件系统可以用来保存这些数据。保存时,应区分非结构化数据、半结构化数据、结构化数据。

3)数据分析层

由于智慧矿山中的数据量非常大,而且结构各不相同,需要多种数据分析方法、分析组件,所以,可以增加基于Docker技术的容器层,从而在统一基础计算平台中同时运行多种异构分析业务应用。其上,大规模并行处理之类的数据分析工具(比如Teradata、Greenplum)能够处理高密度价值的结构化数据;Hadoop框架的上层组件Hive、Impala能够分析半结构化数据、海量结构化数据;而实时流计算工具Storm、SparkStreaming能够处理测控数据、非结构化数据。

4)数据可视层

智慧矿山系统应能够用表格、统计图等多种方式展现数据,并且针对其中的异常数据发出警报,以便矿山管理人员利用。矿山管理人员一般不懂得编程,因此数据的提取和查询、报表的制作都应尽可能简单、可视化,还可以以三维技术、虚拟现实的形式展现。

5)决策控制层

智慧矿山的最后一层应能指挥矿山生产的所有环节,所以功能有应急救援、应急演练、调度指挥通信、经营管理决策,等等。本层可应用人工智能技术,不断学习管理人员针对各种情况的决策,从而向管理人员推荐决策、预计决策的效果。
 

这场疫情攻坚战必定胜利

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