什么是智慧矿山，智慧矿山建设的意义

智慧矿山的定义

智慧矿山是基于四维地理信息、泛在网、云计算、大数据等技术，集成传感感知、数据通信、自动控制、智能决策等技术，对矿山信息化、工业自动化深度融合，用智能化手段重构业务能力，使整个矿山具有自我学习、分析和决策能力。其本质是矿山企业的数智化转型，根本目的是打造本质安全、绿色、的智慧矿山。

智慧矿山建设的意义与优势

1、提高生产效率：通过智能化设备和技术，如无人驾驶运输车辆、自动化采掘设备等，实现生产过程的自动化和智能化，减少人工干预，提高作业效率和连续性。同时，利用大数据分析和人工智能技术，对生产数据进行实时监测和分析，优化生产流程，提高设备利用率和生产效率

2、提升安全保障水平：借助各类传感器实时监测矿山的温度、湿度、瓦斯浓度、边坡稳定性等环境参数，以及设备的运行状态和人员的位置信息，提前发现潜在的安全隐患，及时采取措施进行和处理，减少事故发生的风险。例如，尾矿库在线监测及预警系统、边坡稳定性监测系统等，可保障矿山的安全生产。

3、生产成本控制：一方面，自动化和智能化的生产设备可以缩减人力成本；另一方面，通过对生产过程的控制和优化，减少资源浪费和能源消耗，减少生产成本。此外，智慧矿山建设还可以提高设备的性和使用寿命，减少设备维修和更换的费用。

4、环境保护：利用智能化设备和技术实现对矿山生态环境的实时监测和动态管理，减少矿山开采对环境的破坏。例如，通过优化开采方案和生产工艺，减少废水、废气和废渣的排放；采用生态修复技术，对矿山生态环境进行恢复和治理；利用大数据分析和预测技术，对环境影响进行评估和预测，制定科学合理的环境保护措施。

5、推动行业转型升级：智慧矿山建设是矿业行业发展的必然趋势，它将推动矿业行业从传统的粗放式发展模式向精细化、智能化、绿色化的现代发展模式转变，提高矿业行业的整体竞争力，矿业行业的可持续发展。

砂石矿山智慧建设怎么做

砂石矿山（骨料矿山）智慧化建设应结合其生产流程相对简单（爆破-铲装-运输-破碎-筛分-储存/发运）、产品同质化程度高、成本敏感性强、环保压力大等特点，围绕安全、效率、成本、环保展开，注重实用性和率。可采取以下步骤：

1、顶层规划与现状评估：

明确目标：智慧矿山建设的目标（如降本增效、安全零伤亡、绿色矿山达标、提升市场竞争力）。

诊断评估：全面梳理现有生产工艺、设备状况、自动化水平、信息系统、管理流程、痛点难点。

制定蓝图：制定符合自身实际的智慧矿山建设总体规划，明确建设内容、技术路线、实施路径（分阶段）、投资预算和预期效益。

2、夯实基础：建设矿山智能感知网络与通信平台：

网络覆盖：部署稳定的有线/无线网络（如工业环网、4G/5G专网、WiFi6），覆盖矿区主要区域（采场、破碎线、筛分线、堆场、磅房、道路等），确保数据传输畅通。

全面感知：

①人员定位：UWB、蓝牙信标等，实现人员定位、轨迹追踪、电子围栏、一键求救。

②车辆定位与调度：为矿卡、挖机、装载机等安装GPS/北斗终端，实现实时位置监控、速度监控、电子围栏。

③设备状态监测：在关键设备（破碎机、振动筛、空压机、风机等）安装振动、温度、电流等传感器，监测运行状态。

④环境监测：部署粉尘浓度监测仪（TSP,PM10）、噪声监测仪、视频监控（带AI识别功能）。

⑤料位监测：在料仓、堆场使用雷达、超声波等料位计。

⑥计量称重：实现地磅自动称重、数据联网。

3、聚焦：打造智能生产与管控：

智能调度系统：

①车辆智能调度：基于实时位置、任务、路况、装载量等，优化派车路线和装载点匹配，减少空驶等待，提升运输效率。

②生产任务管理：根据订单、库存、设备状态智能下达生产任务。

破碎筛分智能控制：

①实施破碎筛分生产线集中监控和自动化控制。通过PLC/DCS系统实现设备启停顺序控制、连锁保护、运行参数监控与调节。

②优化目标：稳定产品质量（粒度级配）、减少能耗（优化设备负荷）、减少设备磨损、提升产能。

③在线粒度分析：引入机器视觉等技术对破碎后物料粒度进行实时检测，反馈调整破碎机参数（如排矿口）。

数字孪生与可视化：

①构建矿山三维可视化模型，集成设备状态、生产数据、环境数据、视频监控、车辆位置等，实现“一图览矿山”。

②为生产监控、调度指挥、应急管理提供直观平台。

4、保障底线：强化智能安全与环保管控：

人员安全：

①人员定位与电子围栏联动声光报警。

②关键区域（破碎口、边坡下）智能视频监控识别人员入侵并报警。

③车辆防碰撞系统（尤其矿卡盲区监测）。

边坡安全：部署边坡位移、裂缝、降雨监测传感器，结合地质模型进行稳定性分析和预警。

环保智能：

①粉尘智能治理：粉尘监测数据联动智能喷淋/喷雾系统（如堆场、破碎口、装车点、道路），按需自动启停，降尘，减少水电浪费。

②废水处理监控：监测处理设施运行状态和水质。

③噪声监控与治理：识别超标区域，采取降噪措施。

智能视频分析：应用于安全帽/反光衣穿戴识别、烟火识别、区域入侵、运输车辆覆盖识别等。

5、优化运营：构建智能管理与决策支持：

集成平台：建立统一的数据集成平台（或矿山大脑），汇聚生产、安全、设备、能耗、物资、销售、财务等数据。

数据分析与应用：

①设备健康管理：基于设备运行数据，建立预测性维护模型，减少故障停机。

②能耗精细化管理：分析各环节能耗，识别节能潜力点（如优化破碎机运行参数、空压机群控）。

③成本核算与分析：实现吨矿成本的精细化核算，指导降本增效。

④生产报表与KPI管理：自动生成各类生产报表，实时监控关键绩效指标。

移动应用：开发移动APP，方便管理人员和现场人员随地查看信息、处理任务、接收报警。

6、分步实施，持续迭代：

从痛点切入，效益优先：优先实施率高的项目（如车辆智能调度、破碎线集中监控、粉尘智能治理、人员车辆定位）。

试点先行，逐步推广：在关键环节或区域进行试点，验证效果后再推广。

标准先行，互联互通：遵循相关技术标准和规范，确保系统兼容性和数据互通性。

重视数据治理：建立数据采集、存储、管理、应用的标准和流程。

人才培养与组织变革：加强员工技能培训，适应智能化操作和管理模式；要时调整组织架构和流程。