智能化露天煤矿分类分级评价体系研究

赵红泽，陆俊宇，李亚松，张 宇，徐洪洋，郭卫洪，张振宇，秦博强

(1. 中国矿业大学〈北京〉能源与矿业学院，北京市海淀区，100083；2. 中国矿业大学〈北京〉深部岩石力学与地下工程国家重点实验室，北京市海淀区，100083)

0 引言

智慧露天煤矿建设就是建设一个具有感知、记忆、理解、分析、判断、升华等能力的煤矿生产管理系统，实现煤矿的自主学习和自主决策等，是煤矿建设的最终目标。作为智慧露天煤矿建设的关键一环及前期目标，智能化露天煤矿建设依托物联网、大数据、人工智能等技术，旨在实现露天煤矿的智能化和无人化，从而提高生产效率和质量，降低生产成本和风险。截至2022年，我国露天煤矿智能化转型取得显著成效，在一体化平台、无人卡车、数据管理、安全管控、远程控制等诸多领域积累了大量成功经验和技术，部分大型露天煤矿完成初级智能化改造，正向中级智能化目标迈进[1]。由于客观条件的限制，以及不同地方资源赋存条件的不同，各煤矿企业的智能化技术装备水平差距正在不断拉大，发展越来越不平衡。2020年3月国家八部委发布的《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》提出，要建设智能化示范煤矿、分级建设智能化平台，而露天煤矿智能化如何建、建什么、怎么评价，成为关键内容之一。国内不同区域煤层赋存条件与装备水平、工程基础、建设目标存在较大差异，如何客观、公平、针对性地开展智能化露天煤矿建设值得政府、企业和第三方机构关注和思考，因此亟需开展露天矿智能化分类分级评价体系的研究工作。

国内学者在煤矿智能化领域进行了大量研究。在智慧矿山概念与关键技术方面，徐静等[2-4]进行了早期探讨。煤矿智能化架构方面，王国法等[5]对我国智慧煤矿2025发展路径进行了规划；王忠鑫等[6]提出基于BIM的智慧露天煤矿协同工作平台架构与关键技术；吴群英等[7]基于云计算架构体系，提出智慧矿山的总体架构；张倍宁等[8]提出融合云平台技术的“集团公司-区域子公司-煤矿”三级架构的智能化综合管控平台；张瑞新等[9]提出建设智能化露天煤矿的原则、基本构想、关键技术和基本框架及体系设计。煤矿智能化建设分类分级方面，王国法等[10-12]指出了智能化矿山开采技术的发展方向和智能化煤矿及智能化采煤工作面分类、分级评级指标体系，并编制了相应的标准规范；张科学等[13]对智能化开采工作面适应性进行了评价；贺耀宜[14]对智慧矿山评价指标进行了梳理，并制定了智慧矿山分级评价方法；付恩三等[15]通过对全国45所露天煤矿进行智能化评价，构建了智能露天煤矿的评价体系和评价模型。总体来看，目前国内智能化矿山研究偏井工矿山较多，尚未对智能化露天煤矿建设分类、分级形成统一标准。因此，在团队前期智慧露天煤矿建设规划路径研究成果基础上[16]，通过梳理多个智慧露天煤矿建设初期智能化项目进展情况，提出不同开采条件下露天煤矿分类基础上的以初级、中级、高级3个等级为节点的智能化评价体系和各阶段应当实现的技术目标，以期为智能化露天煤矿建设提供科学依据和建设参考。

1 智能化露天煤矿建设技术要求

1.1 智能化露天煤矿技术架构

智能化露天煤矿技术架构自下而上分别为感知设备层、网络传输层、边缘计算层、云端数据层、业务应用层5层，如图1所示。感知设备层主要包括传感器/仪表、RFID标签设备、控制/执行设备、摄像头等内容，主要负责采集、识别、反馈露天煤矿中人、机、环、管等产生的各种数据；网络传输层主要包含TCP/IP、4G/5G、WIFI、ZigBee、ModBus、RS485、RFID、Bluetooth、NB-IoT、NFC等有线、无线网络通信协议，主要负责感知设备层设备和边缘计算层设备之间数据通信；边缘计算层是利用数据传输路径上的计算、存储与网络资源[17]，为靠近感知设备或应用场景的一侧提供最近端服务，主要包括设备接入、协议解析、边缘数据处理等，同时提供大量AI计算算法；云端数据层是基于云计算平台之上提供数据中台、技术中台、业务中台等数据服务，主要负责边缘计算层数据的汇聚、存储、计算、分配、安全等技术，并为业务应用层提供数据服务；业务应用层主要包括生产调度中心、安全环保中心、综合管理中心、运维服务中心等，主要负责露天煤矿智能化业务管理和生产运营智能管控。

图1 智能化露天煤矿技术架构

1.2 智能化露天煤矿建设分层技术目标

智能化露天煤矿可按照初级、中级、高级3个层级分步骤建设，每个层次确立技术目标和评价标准，指导不同建设阶段不同露天煤矿的智能化系统建设。初级阶段技术目标为单机远程驾驶或无人值守，中级阶段技术目标为机群无人智能作业，高级阶段技术目标为业务系统一体化智慧管控。智能化露天煤矿建设的重点如下所述。

(1)智能化基础设施。初级阶段首先须建成满足现有设备数据传输要求的通信网络，实现作业区5G无线覆盖和办公区4G无线覆盖；主要传输场景下远程驾驶车辆传输速度≥40 Mbps，人工驾驶车辆传输速度≥10 Mbps，其余设备通信和数据传输带宽根据设备实际需求建设，并保证1～3倍网络容量冗余；同时考虑不同业务场景实现网络切片；关键场景网络时延满足生产需求，远程控制双向<50 ms，视频单向传输<200 ms，设备定位单向<100 ms等；建成本地数据中心，满足生产视频数据保存1个月以上。中级阶段传输能力满足无人化生产水平，V2V(车辆与车辆)通信周期≤50 ms，延时≤10 ms，V2N(车辆与网络)通信周期≤300 ms，延时≤100 ms，远程控制双向延时≤30 ms等。高级阶段应在中级基础上提高网络带宽，上行≥200 Mbps，下行≥100 Mbps，满足业务系统实时管控要求。

(2)智能化设计。初级阶段建立地质信息时空数据库，利用无人机三维扫描技术和智能钻探设备获取高精度采场地质数据，建立采场三维地质模型，并保证采场地图每日更新，实现透明地质与三维设计；中级阶段实现地质时空数据与设备时空数据融合并实时更新，基于三维模型实现生产计划方案的智能化设计与推演评估；高级阶段基于矿山大数据和AI智能算法，实现生产计划的虚拟设计与动态仿真，并实现矿山工程的数字孪生与交互设计。

(3)工艺装备智能化。初级阶段实现移动设备远程驾驶和监测，固定设备实现无人值守和远程集控。中级阶段移动设备实现自主行驶、路径规划、自主避障和编组运行，固定设备实现自主运行和故障预测诊断。高级阶段各设备实现健康监测、故障诊断并智能预警，全系统协同自主运行和智慧反馈决策。

(4)智能化综合管控。初级阶段应建成一体化管控平台，融合生产调度管理与综合运营管理两大功能模块；平台应集成下属各子系统数据信息，实现数据集中可视化展示和实时分布式控制，打造分级个性化服务体系。中级阶段管控平台应充分利用矿山大数据实现生产管控的辅助决策。高级阶段管控平台应依托人工智能、数字孪生、大数据、云计算等新一代技术实现智能决策和智慧运营。

2 露天煤矿智能化条件分类评价

2.1 智能化露天煤矿分类指标体系

我国露天煤矿分布地域广，不同露天煤矿之间条件差异很大，为便于企业根据自身条件客观开展智能化建设，必须先根据智能化建设条件对不同露天煤矿进行分类。综合考虑开采条件、经济效益、智能化基础3方面因素[18]，选取工程地质、水文地质、煤层自燃倾向、生产规模、剩余服务年限、煤层条件、开采工艺、设备种类及信息化基础9类影响因素作为分类指标。各分类指标等级划分为I、II、III 3类，采用隶属度函数和归一化原则进行指标量化，见表1。分类等级越高，表示开展智能化建设难度越低，需要投入的技术成本越低。

表1 智能化露天煤矿分类评价指标

(1)工程地质条件。工程地质主要考虑采场边坡工程地质条件和排土场基底工程地质条件，根据《煤炭工业露天矿边坡工程监测规范》(GB 51214-2017)可分为简单、中等复杂、复杂3级。影响因素包括抗震条件、地质作用、地质环境、地形地貌、地质构造、软弱结构面、含水情况和采空区等8个。具体得分可由地质勘探结果综合评价：

(1)

式中：xi——各影响因素评分。

(2)水文地质条件。综合含水层、裂隙、地表水体、涌水量等条件区分水文地质类型，根据《矿区水文地质工程地质勘查规范》(GB/T 12719-2021)将水文地质分为简单、中等和复杂3级，影响因素包括排水条件、含水层补给条件、第四系覆盖、边界条件、富水性、隔水性、老空水分布、排水坍塌沉降等8个。具体得分可由水文勘探结果综合评价：

(2)

(3)煤自燃倾向。煤自燃倾向性测定主要采用流动色谱吸氧法，根据《煤自燃倾向性色谱吸氧鉴定法》(GB 20104-2006)，将煤自燃倾向性等级分为容易自燃、自燃和不易自燃3类，由一元线性函数表示：

f(z)=-15z+115

(3)

式中：z——煤自燃倾向，不易自燃煤层取1，自燃煤层取2，容易自燃煤层取3。

煤自燃倾向分值曲线如图2(a)所示。

图2 智能化分类评价指标分值曲线

(4)生产规模。当前，如黑岱沟露天煤矿、平朔东露天煤矿等超大型露天煤矿的智能化建设相对标准较高，根据《煤炭工业露天矿设计规范》(GB 50197-2015)中2.3.2一节将生产规模划分标准定为100万、400万、2 000万t/a。

采用分段线性函数式表示生产能力得分，根据《智能化示范煤矿验收管理办法》中智能化露天煤矿评价结果分类，将生产规模100万t/a以下取0～<70分，100万～400万t/a取70～85分，>400万～2 000万t/a取>85～100分，2 000万t/a以上取100分。

(4)

式中：X——生产能力，万t/a。

生产能力分值曲线如图2(b)所示。

(5)剩余服务年限。参考《智能化示范煤矿验收管理办法(试行)》中对矿井剩余服务年限的评分，采用连续函数式表示不同剩余服务年限的影响，具体参数由小样本评价后拟合得出：

(5)

式中：x——剩余服务年限。

剩余服务年限分值曲线如图2(c)所示。

(6)煤层条件。煤层条件包括煤层结构、煤层厚度和采煤台阶内煤层个数等，综合影响选采工艺和设备型号的选择[19]。其中，煤层结构指煤层有无夹矸，根据夹矸程度区分等级。夹矸系数如下所示：

Z1=(1-α)×100%

(6)

式中：α——夹矸率，取0～1。

煤层分为薄煤层(厚度0～<3.5 m)、中厚煤层(厚度3.5～10 m)和厚煤层(厚度>10 m)。将20 m高采煤台阶作为单位台阶，则单位台阶内煤层厚度Z2如式(7)所示：

(7)

式中：yi——煤层厚度；

n——单位台阶内煤层层数。

台阶系数取采煤台阶个数m的倒数：

(8)

则煤层条件评分公式得：

(9)

式中：xi——各项评分，评分超过100则取100。

(7)开采工艺。采用不同开采工艺，生产系统的复杂程度不同，直接导致智能化改造的难度也不同。可用如下分段函数表示开采工艺的影响，开采工艺分值曲线如图2(d)所示。

(10)

(8)设备种类。设备主要可归为穿爆、采装、运输和排弃4类，设备种类越多，生产系统的复杂程度越高。评分公式如下所示：

f(N)=120-5q

(11)

式中：q——设备种类总数，评分低于0则取0。

(9)信息化基础。信息化基础主要包括网络通信、数据存储设施，信息化软件等，可根据专家现场调研对各项综合打分。

(12)

2.2 智能化露天煤矿分类评价方法

智能化露天煤矿9个分类指标的权重分别为：工程地质10%、水文地质5%、煤层自燃倾向5%、生产规模20%、剩余服务年限28%、煤层条件8%、开采工艺10%、设备种类10%、信息化基础4%，如图3所示。智能化分类评价得分W见式(13)：

1—工程地质：2—水文地质；3—煤自燃倾向；4—生产规模；5—剩余服务年限；6—煤层条件；7—开采工艺；8—设备种类；9—信息化基础。

(13)

式中：λi——指标权重；

wi——指标评价得分。

3 露天煤矿智能化分级评价

基于上述智能化露天煤矿技术架构和分层技术目标，将露天煤矿智能化建设内容划分为信息基础设施、智能设计系统、智能穿爆系统、智能工艺系统、智能生产辅助、智能综合管控等6个一级指标，各一级指标下将各建设项目作为二级指标。露天煤矿智能化分级评价指标如图4所示。

图4 露天煤矿智能化分级评价指标

3.1 指标权重的确定

通过向煤矿技术人员和专家分发调查问卷的方式，收集评价数据，采用层次分析法[20]确定一级、二级指标权重。分级评价一级指标的权重分别为：信息基础设施25%、智能设计系统15%、智能穿爆系统10%、智能工艺系统27%、智能生产辅助9%、智能综合管控14%。

3.2 指标评价内容细则

(1)信息基础设施。信息基础设施是露天煤矿智能化建设的基础，内容包括通信网络、云数据中心2项。传输能力、网络冗余、无线覆盖、网络隔离、工业防火墙、大容量储存设备、云服务能力、统一数据标准等是评价信息基础设施智能化水平的主要影响因素。评价指标、指标权重及建设目标见表2。

表2 信息基础设施评价指标

(2)智能设计系统。露天煤矿实施智能化后开采速度变快、设计时间变短，加快设计和施工的需求变得更大，设备间的配合也变得更加灵活，生产中的隐患、风险也在增加。目前，行业内各单位都在进行智能化地质保障、智能化穿孔爆破设计、智能化采矿设计的研究，智能设计系统的突破对于加快开采速度、降低生产中的隐患、风险具有重大意义。基于以上智能设计系统要求，评价指标、指标权重及建设目标见表3。

表3 智能设计系统评价指标

(3)智能穿爆系统。在穿孔爆破施工过程中，由于矿区岩层的复杂性和不确定性，爆破设计参数一般基于以往经验设计，主观性较强；同时施工精度不足导致钻孔坐标精度及深度未能达到设计要求，最终可能导致爆破效果与预期相差较大，甚至可能造成一定程度的经济损失与重大安全事故。因此，采用智能穿爆系统在穿爆设备、装药车系统控制、穿爆作业管理等方面智能化提升作业效率和安全。基于上述智能穿爆系统的要求，智能穿爆系统评价指标、指标权重及建设目标见表4。

表4 智能穿爆系统评价指标

(4)智能工艺系统。受矿岩性质、矿体埋藏条件、地形、气候等条件影响，不同露天煤矿会采用不同的开采工艺。我国现采用的主要开采工艺包括间断开采工艺、半连续开采工艺、连续开采工艺和倒堆开采工艺，不同开采工艺下投入的设备种类存在差异。基于不同开采工艺，智能工艺系统评价指标、指标权重及建设目标见表5。

表5 智能工艺系统评价指标

(5)智能生产辅助。智能生产辅助包含维检修、边坡监测、排水供电等辅助系统及辅助设备，评价指标、指标权重及建设目标见表6。

61例患者中单发转移瘤48例，同一肺叶存在≥2个转移瘤13例。转移瘤位于右肺上叶8例，右肺中叶3例，右肺下叶25例，左肺上叶7例，左下叶18例。全组患者转移瘤平均直径为3.03 cm，直径≥3 cm 有26例，直径<3 cm有35例(多发转移瘤患者的肿瘤最大直径取其中最大肿瘤的直径计算)。61例患者中共有25例患者的胸部CT表现为毛刺样、分叶状、密度不均匀或厚壁空洞状的不典型肺部转移瘤表现，36例患者的胸部CT表现为多发但局限于同肺叶、大小不一、密度均匀、轮廓清楚的圆形或类圆形的较为典型的转移病灶。

表6 智能生产辅助评价指标

(6)智能综合管控。智能综合管控目标是打造一个一体化管控平台，平台功能涵盖生产调度管理和综合运营管理两方面。平台打通管理孤岛、数据孤岛，覆盖煤矿的管理决策、财务、生产、人力、物资、预算、安环、调度、项目管理等领域；建设智能化决策体系，实现经营数据、生产数据、绩效数据、管理分析数据等实时展现，为经营决策提供参考、经营管理提供依据、生产提供数据、绩效提供指导；制定、检验生产计划，对历史生产状况回溯以及模拟开采。基于上述功能，评价指标、指标权重及建设目标见表7。

表7 智能综合管控评价指标

3.3 智能化分级达成度评价

智能化分级达成度应充分考虑不同露天煤矿所处的分类等级，结合各评价指标建设程度进行综合评价。达到初级建设目标的取60分，达到中级建设目标的取75分，完全达到高级建设目标的取90分。评价得分乘以权重后相加再乘以分类评价系数，最终得到智能化分级评价总分，如式(14)所示：

(14)

式中：ai——一级指标权重；

bj——二级指标权重；

xj——二级指标得分；

λ——分类评价系数，I、II、III三类分别取1.2、1.1和1.0。

4 结论

智慧露天煤矿建设是一个长期的过程，还需要加大技术研发力度和新技术集成应用力度，笔者仅针对智能化建设的分级分类评价做了一些探索性研究。

(1)依据目前露天煤矿和智能化技术现状，建立了智能化露天煤矿技术架构，并基于智能化基础设施、智能化设计、工艺设备智能化和智能化综合管控4个智能化建设重点，提出智能化露天煤矿建设分层技术目标。

(2)从开采条件、经济效益、智能化基础3个方面选取工程地质、水文地质、煤层自燃倾向、生产规模、剩余服务年限、煤层条件、开采工艺、设备种类及信息化基础9个指标，建立智能化露天煤矿分类指标体系并给出评价方法，分析各指标对开展智能化建设的不同影响及其影响大小。

(3)确立了信息基础设施、智能设计系统、智能穿爆系统、智能设计系统、智能生产辅助和智能综合管控等露天煤矿智能化分级评价6个一级指标及其二级指标，阐述各阶段建设目标，给出各级指标权重，建立达成度数学模型，为量化评价露天煤矿智能化情况提供参考。