作者简介：
孙健东（1988-）博士，博士后，现任应急管理部-华北科技学院-智能化无人开采研究所副所长，中国矿业大学（北京）矿业及计算机应用研究所副主任。主要从事露天开采工艺优化设计、露天开采装备智能化等研究工作。邮箱：sjd_xx@126.com。
张瑞新（1964-）博士、教授、博士生导师，现任应急管理部华北科技学院校长，中国矿业大学（北京）教授，主要从事露天开采工艺优化设计、数字化矿山、安全生产信息化等研究工作。
引
当前新一轮科技革命和产业变革与我国加快转变经济发展方式形成历史性交汇，以人工智能、机器人等技术为代表的第四次工业革命给中国煤炭工业带来了新的挑战与机遇。2015年以来，国家高度重视基础工业智能化转型的重大问题，相继出台“中国制造2025”等一系列政策措施推进我国工业智能化转型，为企业提高盈利能力、应对激烈国际竞争指引了明确的方向。煤炭工业作为关系我国经济命脉和能源安全的重要基础产业，智能化是其发展的必由之路，采用智能化高新技术带动传统矿业的转型和升级，可从本质上提升矿企的核心竞争力，从而推动我国矿业向安全、高效、经济、绿色与可持续的目标发展。
与地下开采不同的是，露天开采作业本质上是大型的地面土石方剥离工程，作业空间开放、基础设施的建设成本低，高带宽、高质量的通讯传输技术及高精度的定位技术易于实现，装备智能化改造中无需考虑瓦斯等易燃易爆气体带来的安全隐患，因此与地下矿井智能化升级改造工作相比，露天矿山具备着无可比拟的优势。针对当前露天矿山智能化发展趋势进行分析，明确未来发展方向、归纳总结当前规划中存在的核心问题，并对解决方案提出建设性建议，将对于我国露天矿山科学技术的发展与进步起到重要的促进作用。
1 我国露天煤矿智能化发展中面临的机遇与挑战
1.1 我国露天煤矿规模发展概况
尽管近年来我国煤炭市场整体下滑，但露天煤炭产量一直保持着良好的增长势头，占全国煤炭总产量的比重稳步升高[1]。2003年全国露天煤炭产量仅为0.8亿t，随着开采工艺及装备的发展，2016年全国露天煤炭产量已经达7.2亿t，占全国煤炭产量比重达21.4%。截止至2018年，全国439座露天煤矿总年产能约为9.22亿t，其中超过60%的露天原煤产能来源于40余座“高效、绿色、安全、环保”的大型、特大型露天矿山。当前露天开采在中国煤炭开采中的地位不断上升，生产规模与体量也已经远超美国、澳大利亚等世界发达国家（美国2017年露天原煤产量约为4.5亿t[2]，澳大利亚2016年露天原煤产量约为4.2亿t[3-4]）。
1.2 我国露天煤矿智能化发展现状
自从1999年首届“国际数字地球”大会上提出了“数字矿山”概念以来，国内大型露天煤矿即着手以安全生产、降本增效两条主线逐步开展数字矿山信息化建设工作，具有代表性的信息化建设案例为华能伊敏露天矿、神华准能集团（黑岱沟、哈尔乌素）和中煤平朔集团（安太堡、安家岭、东露天矿）等大型矿山。上述矿山的建设工作主要以基础通讯网络平台建设为基础，逐步形成了矿床地质模型及辅助优化设计系统、生产调度与监控系统（例如GPS车辆智能调度管理系统）、矿山MIS(信息管理)／ERP(企业资源规划)系统等一系列数字矿山建设内容。在一定程度上提升了数字化设计工具普及率、关键工艺流程数控化率以及矿山生产运营管理的自动化程度。
结合国外露天矿山智能化发展现状及趋势，对国内智能化发展现状详细分析如下：
1）在矿山装备智能化方面，当前边坡远程智能监测、卡车防碰撞、超速报警等相对独立的系统模块应用较为成熟，钻机自动导航钻孔也在神华准能有了成功应用，但已经广泛推广应用的卡车调度管理系统并未实现真正意义上的智能化调度功能，在现场中更多是作为车铲位置可视化及生产统计报系统应用。
按照智慧露天矿山建设的“数字化、自动化、智能化”宏观三阶段来看，当前露天矿山装备系统智能化建设中仅实现了部分环节的自动化，整体尚处于较为初级的数字化建设阶段。未来重点研究方向具体包括：穿孔环节智能化（钻机状态自动检测、钻机自动导航及钻进控制、地层岩性识别）、爆破环节智能化（装药车自动导航及装药、爆破效果自动评价）、采装环节智能化（电铲远程监控功能、在线动态数字化称重、辅助/自主挖掘与装载）、运输环节智能化（卡车安全管理数字化、燃油胎压数字化监控、辅助/无人驾驶卡车、智能化卡车调度系统）、排弃环节智能化（推土机自动找平系统、远程遥控系统）、地面生产系统智能化（破碎站无人值守、胶带输送机集中控制、胶带巡检机器人、自动堆取料机、料场储量监控）以及检修智能化（设备故障自动诊断、预警）等。
2）当前我国露天矿山的智能化发展主要体现在矿山管理及安全生产的信息化，侧重于矿山企业信息采集整理、网络化传输、自动化操控、可视化展示、规范化集成等方面内容。例如华能伊敏煤电公司露天矿从1997年开始先后建立了卡车自动化调度系统、管理信息系统（MIS）、生产决策支持系统、生产调度监控系统、管理信息系统、疏干集控系统、破碎-皮带集控系统等等，同时建设了以光纤为基础的高速企业网。神华准能公司从2000年初逐步开展信息化建设，已经形成了监测系统（地面生产系统集控系统、卡车调度系统、车辆防碰撞预警系统、边坡稳定监测系统等）、生产管理系统（综合监控与调度指挥、生产执行系统、班组管理系统等）、经营管理系统（ERP、OA）等等。
然而当前普遍存在一个问题，即现有系统尚处于独立运行状态，仅通过MIS系统在一定程度上实现了数据共享，系统综合性能未能充分发挥[5]。因此信息化数据链的集成、数据共享是未来的重点发展方向。考虑到随着露天矿山数字化进程的不断加快，信息量将呈几何倍数快速增加，因此大型专家知识库和数据仓库技术将成为支撑智慧化露天矿的建设的关键。
3）矿山生产设计智能化主要包括地质数据精确化、设计方法精细化等。在地质测绘方面，当前激光扫描仪、无人机倾斜摄影等地表建模手段手段已经在国内大型露天矿山得到了初步应用，例如中煤平朔已经初步构建了露天矿山无人机航测体系，逐渐成为人工测绘的有力补充。在设计软件及方法方面，矿床地质模型及辅助优化设计系统（例如3Dmine、Surpac、Vulcan等）已经基本普及，但开采设计相关系统（三维辅助设计系统、地测辅助设计CAD系统、采矿计划系统等）本质上仍是基于矿床模型的土石方算量，对于设备实际作业特性、生产中存在的随机事件等考虑相对较少，与国外当前的开采设计方案预演仿真方法相比落后较大。
值得重视的是，当前国外推行的 “矿山工程设计-施工的一体化管控”必然是未来矿山设计生产运营的核心思路，国内当前尚未形成一整套从地质基础到采矿管控，从企业宏观生产计划到现场具体施工环节的数字化采矿集中管控系统，对生产数据的分析及决策还有待投入更多的关注和开发。
综上所述，与世界发达国家相比，尽管近年来露天开采在中国煤炭开采中的地位不断上升，但由于我国露天采矿起步相对较晚，生产技术水平进步缓慢，开采成本，劳动生产率等方面差距极为显著，体量的增长本质上是依靠生产要素的投入。尤其是智能化发展新形势下，科学技术水平整体落后于国外，数字化矿山建设工作尚处于起步阶段，装备的自动化、设计与管理的信息化水平等尚不能满足智能开采要求，在工业智能化改革浪潮中凸显乏力，转型升级和跨越发展的任务紧迫而艰巨。因此面对信息化和工业化深度融合进程中不断涌现的新技术、新理念，应积极探索新形势条件下露天开采转型方向，为露天矿山未来规划发展政策的制定与执行提供依据。
2 世界范围内露天开采技术的智能化发展趋势
从上世纪90年代开始，美国、加拿大、芬兰、澳大利亚等世界发达国家不断加大在露天矿山开采自动化、信息化等方面的研究投入，先后制定了“智能化矿山”和“无人化矿山”的发展规划，经过近30年来的研究与发展，在露天矿山生产中已经初步实现了预期建设目标。根据美国能源信息管理总署公布数据显示，2010年美国露天煤矿雇员人数为28709名，平均单工开采效率（全员劳动生产率）为9.46 t/h[6-7]；2017年美国露天煤矿雇员人数相比2010年减少了25.08％，达到21509名，而平均单工开采效率提高到了10.92 t/h，增长幅度达15.43％[8]，“减人增效”成果显著。在过去的1~2年内，国外露天煤炭工业更是进入到了跨时代发展的关键阶段，2018年8月，力拓公司（Rio Tinto）宣布在西澳洲Koodaideri矿启动全球首个“纯智能化矿山”项目[9]，矿山改造预计将于2021年完成，届时Koodaideri矿的生产系统将由一个遍布着机器人、无人驾驶矿车、无人卡车、无人钻机和无人运货火车的智能设备网络所组成，成为真正意义上的无人化智慧露天矿山。结合智能化技术特点及露天矿山生产实际需求，可将国外露天矿山智能化发展情况归纳为以下三个方面：
2.1 露天矿山自动化、智能化装备及系统的大范围应用
人与设备是露天开采作业中的核心要素，露天矿山科技的发展历程整体呈现出“机械化换人、自动化减人、智能化无人”的趋势特征。在生产过程中，对于重复性、机械性的操作行为及简单的逻辑判断行为，系统的“机械化、自动化、智能化”升级可以逐步减少人的局限性对系统能力的造成的限制，促进核心要素所创造的劳动生产率不断提高。
国外发达国家充分发挥自身装备及系统研发制造优势，从上世纪90年代就已经对露天矿山自动化、智能化装备及系统中投入了大量研发工作。主要体现在露天矿山作业环境的动态感知、“穿-采-运”设备的自动化作业，全工艺系统环节的数据采集与分析等方面。当前具有代表性的智能化设备如下。
2.2 信息化数据链的集成、数据处理和辅助决策
以往受限于技术手段，露天矿山各个生产环节采用的是碎片化管理，各环节的关键信息往往缺乏采集必须的采集手段、或者无法互联互通。而近十年来国外数字矿山的建设为解决这一问题提供了可能，利用传感器采集技术、数据分析技术等等对整个生产过程中的人员作业行为、设备作业工况、生产工作环境、生产成本波动等等大量数据进行综合分析，可实现生产大系统中各生产环节的协同管理、协同作业，进而显著的提升矿山的运行效率，降低作业成本。
当前国外信息化管理的发展主要体现在“多环节协同优化、设施设备远程诊断与智能维护、信息共享服务”等方面。以设施设备远程诊断与智能维护为例，当前国外先进矿山已经应用以预知维修理论、决策理论以及可靠性理论为指导的现代化的设备维检方法，以设备海量运行参数为基础，进行设备状态的实时监控及仿真预测，结合专家辅助决策系统，实现设备故障的远程诊断，提高了设备维检作业的针对性、时效性与经济性[12-13]。
2.3 生产设计智能化与矿山工程设计-施工的一体化管控
露天矿山施工工程存在着极为明显的粗放特征，一方面由于开采条件、开采工艺、外部环境的复杂特点，矿山短期、中长期设计工作需要丰富的经验支撑；另一方面受限于以经验为主导的生产组织管理模式，生产中对工程掌控程度有限，造成施工工程难以严格按照设计开展。得益于数字矿山的建设，国外地质（钻孔、煤质、岩性、采场三维模型等）、装备（作业效率、作业成本等）数据库逐步建设完善，使得矿山设计中可以有效模拟真实环境。因此近年来国外新兴了一大批露天矿山虚拟仿真平台，通过基于仿真模型的推演对多种设计方案的进行评价决策、提前预知生产中存在的问题，进而提高设计的准确性与可靠性。
在露天矿山自动化、智能化装备及系统建设的基础上，生产设计所形成的施工计划直接推送至工程机械上，实现机械作业的智能引导、辅助操作、甚至无人操作等功能。例如推土机自动找平系统中，推土机利用GPS、惯性导航等技术手段实时获取当前自身位置及轨迹信息，严格与无线终端所接收的生产计划采场模型进行比对，以增强现实、虚拟现实等手段将挖掘、回填物料区域、物料量等诸多信息呈现给操作人员，确保了施工精度。
3 国内矿山智能化规划设计方面的代表性研究成果综述
国内露天煤炭工业的稳定发展以及面临的智能化转型升级局面创造了对智能化技术、智能化产品、智能化服务的新需求。在当前形势下，以需求为导向，针对露天煤炭工业转型升级中对智能化现代高新技术的迫切需要开展提前规划布局，不仅可以有效推动国家露天煤炭工业高效、安全、绿色与可持续发展，切实增强我国煤炭工业的核心竞争能力，还可以有效促进我国产业变革的核心技术体系的形成，同时带动电力、冶炼等下游行业的发展。
由于矿山智能化作为新兴事物，其概念尚未达成共识，因此当前针对矿山智能化存在多种理解及表述方式。针对这一问题，作者一方面考虑了研究者的不同视角（例如以数字矿山为视角、以工业4.0或物联网为视角、以信息物理系统为视角），另一方面考虑了研究者的专业学术领域背景（例如信息化领域学者、矿山开采领域学者、信号通讯领域学者、矿山安全领域学者），整理出国内具有典型代表性的研究工作如下：
3.1 传统数字矿山视角下的矿山智能化理论及建设相关研究
吴立新等[14-16]以数据流与功能流特征提出数字矿山5层框架模型：“采集、调度、应用、过滤、核心”系统，数字矿山建设中必须围绕“矿山数据仓库、矿山数据挖掘、真3DGM与可视化”等9项关键技术开展。王金华等[17]基于《工业企业信息化集成系统规范》，提出了数字矿山5层架构模型：“决策支持层、经营管理层、生产执行层、控制层、设备层”，并对“以太环网、私有云数据中心、安全生产管控平台”等5项关键技术进行了分析。毛善君[18-19]提出数字矿山、智慧矿山的6层架构模型：“数据采集及执行层、数据传输层、数据存储层、系统控制层、管理决策层、表现层”。提出信息化建设中的3个关键历程为：“数字煤矿”、“智慧煤矿”、“少人或无人煤矿”。张申等[21-22]基于数字矿山及矿山综合自动化二者概念的融合，从数字矿山建设的实用角度提出了数字矿山建设的3层结构模型：“信息采集与施用层、信息集成层与管理决策层”，模型根据矿山具体情况可进行灵活调整。王青等[23]以软硬件系统构成为重点提出了数字矿山7层框架模型：“基础数据层、模型层、模拟优化层、设计层、执行与控制层、管理层、决策支持层”。数字矿山应包括“数据获取与管理、数字开采、矿区地理信息”等6大系统。僧德文等[24]提出数字矿山是一个复杂巨系统，系统结构自下而上可分为7层系统结构：“数据层、模型层、模拟优化层、设计层、执行与控制层、管理层、决策支持层”，按数据流和功能流进行剖分，数字矿山包括5大类系统。孙效玉等[25]提出了数字露天矿山的4大组成部分为：核心系统、生产决策支持系统、生产调度监控系统及管理信息系统，其中后3部分与露天煤矿决策、生产、管理3大业务相对应，是数字露天煤矿的重要组成部分。张瑞新等[26]提出了智慧露天矿山建设原则和分期建设的“1+4”智慧化系统，即：露天矿山基础支撑基础平台，露天矿山时空演化系统、露天矿山设备及工艺系统、露天矿山生产计划与工程管理系统、露天矿山综合管理系统。
3.2 互联网+、工业4.0等视角下的矿山智能化理论及建设相关研究
孙继平[27-28]基于煤矿信息化与智能化特点及煤矿安全生产需求，提出了煤矿信息化与智能化3层应用架构：“监控监视与通信层、生产与安全管理层、经营管理与决策支持层”，并提出了相应的4项关键技术。王安等[29]参照“互联网+”理念及“工业4.0”战略，提出了“互联网+矿业”及“矿山工业4.0”的内涵与架构。并提出多源异构数据的集成管理、矿山工业的大数据分析研究、一体化系统平台的建立三项重点研究方向。霍中刚[30]提出智慧矿山建设主要体现在生产、安全、管理的信息化和矿山机械的智能化上，需要通过物联网、大数据、“互联网+”等信息技术的应用、采掘设备智能化升级换代来实现。王国法等[31-35]提出智慧矿山是将物联网、云计算等关键技术与矿山开发技术融合，形成完整智能系统：智慧生产系统、智慧职业健康与安全系统、智慧后勤保障系统，从而实现矿井生产等全过程智能化运行。孙彦景等[37-38]从信息物理系统的角度，提出矿山生产活动过程从单一设备、单一系统运行状态控制上升到全系统过程协同的难题，并提出多源信息感知、时空信息融合交互、异构网络统一传输、协同控制和工程标准化等技术挑战。
3.3 研究现状分析
智能化矿山是一个复杂的综合性系统，涉及到多学科的融合、多专业的交叉、各种技术的集成，它几乎涉及到矿山的各技术领域和组织部门，需要不同专业领域背景的专家学者共同完成。当前矿山智能化（及类似概念）的内涵及框架结构等基础理论处于百家争鸣的时期，作者将不同领域学者构建矿山智能化规划框架时的依据及侧重点归纳为3类，即：侧重业务逻辑的“工作流”（以采矿专家为主，如王金华、孙效玉等）；侧重数据流动的“信息流”（以信息化专家为主，如吴立新、毛善君等）；侧重功能实现的“技术途径流”（以计算机通讯等领域专家为主，如孙继平等）。
由上可以看出，系统框架的构建思路在一定程度上受研究者专业背景所影响，各种思维方式下形成的侧重点都是源于不同视角、不同领域所提炼出的精华，也是其他专家由于学术领域限制可能未重视的。因此，为了实现“学科交叉、共通共融”，有必要综合兼顾“工作流、信息流、技术途径流”三项侧重点，形成一套综合性、全面性的表述方式。
另外，由于当前矿山智能化仍处于初步探索阶段，研究中普遍是自上而下的提出类似“决策-管理-执行”的宏观结构、类似“数据采集系统、应用系统、过滤系统和核心系统”的宏观建设目标、类似“物联网、大数据及人工智能、云计算技术”的宏观技术手段，但对于“跨部件、跨设备、跨环节、跨系统、跨业务范畴”的业务逻辑关系、信息流动的来龙去脉，以及智能化系统之间“交叉、同属、隶属”的复杂关系分析尚不深入。整个宏观架构仅是描述了业务之间“表象”的关联状态，难以对数据的深度挖掘与有效利用提供指导。因此调研中，露天矿山企业往往表示：矿山智能化“大致的基本轮廓已经形成，但具体细节依旧模糊，貌似清楚实际糊涂，具体实施方案依旧无从下手”。
4 我国露天矿山智能化规划工作中存在的关键问题
笔者近年来针对准格尔、宝日希勒、伊敏、霍林河、平朔等矿区的数十个大型、特大型露天矿山的智能化规划开展了大量的调研，发现当前在国家政策支持及技术创新的驱动下，传统露天矿山企业的智能化转型工作已经在积极地筹划之中，但当前存在以下关键问题影响了露天矿山转型工作的开展：
1）露天矿山智能化的概念与内涵较为模糊
近几年来“矿山信息化”、“数字化矿山”、“互联网+矿山”“矿山物联网”、“信息物理系统”等新兴概念层出不穷，矿业领域的各方对上述概念的准确涵义、实施方法、达成目标等基本问题的理解和把握不尽统一，对煤炭工业智能化升级工作造成了困扰。另外一方面，当前现有研究成果主要集中在地下矿井智能化开采问题上，考虑到露天开采与地下开采的情况存在着天壤之别，因此有必要结合露天矿山特点，针对露天矿山智能化的概念、内涵等构建相关理论体系，科学合理的阐述智慧露天矿山“是什么”、“如何实现”、“如何建设”等基础问题，形成智能化露天矿山升级转型的基本建设思路，确定智能化规划的基本原则，以统一认识，凝聚共识。
2）露天矿山智能化改造涉及的规划内容、实施途径等尚未体系化
露天矿山是一个复杂的大系统，智能化露天矿山建设是大系统各组成环节全面升级转型的过程，智能化不仅体现在“单一部件、单机设备、单一环节”上，更主要的体现在“跨部件、跨设备、跨环节、跨系统、跨业务范畴”的全局化信息流动、共通共享、高效应用上。然而露天采矿大系统业务层次多、系统结构复杂，各个环节关联形成的智能化应用场景数量不胜枚举，要求的关键技术及实施途径也不尽相同，对露天矿山科学、系统、有序的升级改造工作造成了极大的困难。因此当前亟待形成一套涵盖常规业务流程、智能化规划内容、实施途径等内容的专业领域知识体系。
3）专业学科交叉中存在知识壁垒
露天矿山的智能化建设工作中会涉及露天采矿、计算机信息科学等诸多学科的交叉，实际开展过程中既需要以采矿人员为主体围绕露天采矿基本业务提出应用场景的需求，又需要以计算机信息科学相关人员针对需求提出解决方案。然而调研时发现这种跨专业合作并不顺利，一方面原因在于露天采矿人员不清楚信息化技术可以解决什么问题，提出的需求可能不具备技术可行性；另一方面原因在于露天采矿专业性强、覆盖知识面广，计算机信息科学领域相关人员矿山对露天矿的认识缺乏层次性与逻辑性，短时间难以深刻把握矿山某一环节需求与其他诸多生产环节的复杂关系。因此在构建露天采矿专业领域知识体系基础上，还需要进一步构建智能化技术知识体系，明确智能化升级中的技术要素、实施手段、关联环节等，从而共享知识领域，实现交叉融通。
4）缺乏合理的“投入-产出”评价标准
对于企业而言，任何新技术、新工艺、新设备的投资均有很强的目的性，企业经济利益的根本目标是利润最大化。矿山开采本质上也是一种经济行为，智慧露天矿山转型发展的目的是在高效、安全、绿色与可持续发展的前提下，尽可能提高劳动生产率，降低生产成本，增加企业盈利能力。然而各个矿山的自身条件千差万别，盲目的高投入反而会阻碍企业的智能化发展道路。因此建设工作的重点是结合矿山资源赋存条件、地理位置、煤质条件、现有信息化水平等等自身条件，确定合理的投入规模及相关建设项目，即根据自身条件确定合理的智慧程度。但当前矿山智能化改造过程中的投入与产出既无翔实的案例可供参考，又无体系化的分析方法供借鉴，因此当前急需一套定性定量相结合的研判方法，科学地确定合理的投入规模及合理的智慧程度，为矿山转型发展规划提供坚实基础依据。
5）缺乏各规划内容优先级的决策依据
露天矿山的智能化升级工作是一项复杂的系统工程，期间会涉及研发费用、改造费用、维护费用、培训费用等等，整个升级过程投入庞大，周期漫长。考虑到露天矿山智能化升级是从底层到上层逐步建设的过程，必然会存在以下的情况：不同的规划内容都需要对同样的业务单元进行改造、某些规划内容包含于其他规划内容；某些规划内容之间无直接关系，但同属于更高一层的规划内容等等，上述情况还可能会同时出现。如果不科学地决策各项规划内容的升级改造次序，难免会出现重复建设、重复投入或者出现超前投入、滞后产出等情况，延缓矿山智能化升级改造进程。因此在开展智能化露天矿山建设工作前，一方面必须依据实际应用需求在宏观上设定合理的阶段建设目标，另一方面还需要确定阶段内各项智能化功能升级的先后次序，因此当前迫切的需求科学的决策方法来指导规划内容的优先级问题。
5 关于解决方案的建议
上文总结得出的5大问题是基础工业领域智能化升级中面临的共性问题，其根本原因是智能化作为新兴的专业交叉领域，当前一方面缺乏针对矿业特殊场景下业务关联关系及信息流动逻辑的知识体系，另一方面缺乏矿业、计算机、自动化等交叉专业学科领域经验共享的知识体系。为解决上述问题，作者认为当前最为关键的基础工作为：露天矿山智能化知识图谱的构建研究、矿山合理智慧程度评价体系的构建研究、规划内容优先级的决策方法研究，具体如下：
5.1 解决方案之一：构建露天矿山智能化知识图谱
露天矿山的智能化应用场景不胜枚举，且智能化应用场景相互的关联关系极为复杂，为了后续规划决策工作能有定性、定量的科学依据，就必须清晰的描述各项规划内容、技术要素、实施途径与业务单元之间的关系，为达到这一目的，就必须构建露天矿山智能化规划的知识图谱。主要包括：
1）工作流知识图谱。对露天矿山大系统的业务逻辑结构进行解构，对露天矿山生产过程中关键环节的作业流程及各操作步骤之间业务规则进行清晰的描述；
2）信息流知识图谱。对各业务单元层级按照信息的流动逻辑进行解构，对露天矿山跨业务范畴、跨系统、跨环节、跨设备等信息流动规则进行清晰的描述；
3）技术途径流知识图谱。按照“感知-分析决策-执行”的四步骤对具体业务场景的核心要素进行解构，对智能化手段的实施途径、实现方法等进行清晰的描述。
5.2 解决方案之二：构建矿山合理智慧程度评价体系
矿山智能化转型发展的根本目的是增加企业盈利能力，因此智能化转型工作的重中之重是结合矿山自身条件，确定合理的投资规模及升级后所要达到的智慧程度。考虑到各项规划内容中存在着复杂的关联关系，因此需要在露天矿山智能化知识图谱的基础上，以业务单元为基本单位估算整体规划的投入产出，并构建相关的评价体系，主要研究内容包括：
1）智能化升级的“投入-产出”估算方法研究。研究各个业务单元升级的“投入-产出”的估算方法，对各项规划内容涉及到的业务单元升级总投入、总产出进行统计；
2）露天矿山合理投入规模决策模型研究。研究矿山企业盈利能力与合理投入规模的计算模型；
3）露天矿山合理智慧程度评价体系研。结合矿山特点，依据合理投资规模，决策矿山具体的规划内容，结合规划所需总投资及合理投资，构建合理智慧程度评价体系，研究评价算法。
5.3 解决方案之三：规划内容优先级的决策方法
确定规划内容升级的先后次序时，一方面要考虑到规划内容之间的复杂关联关系，尽可能合理规划建设次序，避免重复建设；另一方面要考虑到露天矿山现有信息化水平及生产特点，达到系统整体投入最少、产出最优的目的。为实现上述目标，就必须构建相关决策方法。主要研究内容如下：
1）基于规划内容关联关系的规划内容优先级决策方法研究：在知识图谱的基础上，定义不同规划内容的逻辑关联关系，根据相关关系研究整体建设成本最低的优先级决策方法；
2）基于矿山偏好的规划内容优先级评价方法研究：综合考虑矿山信息化水平等特点，研究构建基于矿山偏好的评价指标体系，在上一步关联关系决策结果的基础上进一步评价各项规划内容的优先级。
6 结论
1）近20年来，我国露天煤矿开采的体量始终保持稳步增长，但受限于相对薄弱的基础，当前仍处于较为初级的信息化建设阶段，开采成本，劳动生产率等方面差距极为显著，体量的增长主要依赖于生产要素的投入，转型升级和跨越发展的任务紧迫而艰巨。
2）通过针对国内外露天矿山当前智能化发展现状的分析，提出当前露天矿山智能化发展趋势为：露天矿山自动化装备及自动化系统的大范围应用、信息化数据链的集成、数据处理和决策、生产智能化设计与矿山工程设计-施工的一体化管控。
3）当前根据智能化矿山规划框架的依据及侧重点，可将学者们的研究工作分为侧重业务逻辑的“工作流”、侧重数据流动的“信息流”、 侧重功能实现的“技术途径流”，为了实现“学科交叉、共通共融”，有必要综合兼顾“工作流、信息流、技术途径流”三项侧重点，形成一套综合性、全面性的表述方式。
4）当前我国智能化规划前期存在的关键问题为：露天矿山智能化的概念与内涵较为模糊、露天矿山智能化改造涉及的规划内容、实施途径等尚未体系化、专业学科交叉中存在知识壁垒、缺乏合理的“投入-产出”评价标准、缺乏各规划内容优先级的决策依据。
5）为解决存在的关键问题，当前重要的基础工作为：露天矿山智能化知识图谱的构建研究、矿山合理智慧程度评价体系的构建研究、规划内容优先级的决策方法研究。
参考文献
[1] 中国煤炭学会露天开采专业委员会.中国露天煤炭事业发展报告（1914- 2007）[M]. 北京: 煤炭工业出版社, 2010.
[2] U.S. Energy Information Administration [EB/OL]. https://www.eia.gov/coal/annual/xls/table_es1.xls
[3] 2017 Global Coal Production, Export And Import Countries And Regions Ranking. [EB/OL]. https://baijiahao.baidu.com/s?id=1594166031401368272&wfr=spider&for=pc
[4] Zhengdian International Australia Division. Coal resource reserves distribution, production and export, introduction of major coal companies [EB/OL]. http://www.qqfx.com.cn/news/120177.html
[5] 孙效玉,王冰莹,刘建国等.数字矿山建设探索与实践[J].露天采矿技术,2008(06):1-3+6.
[6] U.S. Energy Information Administration [EB/OL].https://www.eia.gov/coal/annual/archive/05842010.pdf
[7] U.S. Energy Information Administration [EB/OL].https://www.eia.gov/coal/annual/xls/table18.xls
[8] U.S. Energy Information Administration [EB/OL].https://www.eia.gov/coal/annual/xls/table_es2.xls
[9] Rio Tinto to invest $146million to create first “intelligent mine” [EB/OL].https://www.miningglobal.com/technology/rio-tinto-invest-146million-create-first-intelligent-mine
[10] 萧其林.国外牙轮钻机的技术特点与新发展(一)[J].矿业装备,2014(03):82-84.
[11] 萧其林.国外牙轮钻机的技术特点与新发展(二)[J].矿业装备,2014(04):102-106.
[12] 孙健东,张瑞新,程鹏等.我国露天煤矿拉斗铲倒堆工艺应用综述[J].煤炭工程,2019,51(01):28-34.
[13] Vahed, Amir Taghizadeh, and Nuray Demirel. Classification of Draglines Failure Types Using Multilayer Perceptron and Radial Basis Function [C] Conference: 25th International Mining Congress and Exhibition of Turkey IMCET, 2017.
[14] 吴立新,殷作如,邓智毅等.论21世纪的矿山——数字矿山[J].煤炭学报,2000(04):337-342.
[15] 吴立新,汪云甲,丁恩杰等.三论数字矿山——借力物联网保障矿山安全与智能采矿[J].煤炭学报,2012,37(03):357-365.
[16] 吴立新,殷作如,钟亚平.再论数字矿山:特征、框架与关键技术[J].煤炭学报,2003(01):1-7.
[17] 王金华,汪有刚,傅俊皓.数字矿山关键技术研究与示范[J].煤炭学报,2016,41(06):1323-133
[18] 毛善君.“高科技煤矿”信息化建设的战略思考及关键技术[J].煤炭学报,2014,39(08):1572-1583.
[19] 毛善君,崔建军,令狐建设等.透明化矿山管控平台的设计与关键技术[J].煤炭学报,2018,43(12):3539-3548.
[20] 张申,丁恩杰,赵小虎等.数字矿山及其两大基础平台建设[J].煤炭学报,2007(09):997-1001.
[21] 张申,刘鹏,张彭.感知矿山物联网云计算应用探索[J].煤炭科学技术,2012,40(09):72-75.
[22] 张申,赵小虎.论感知矿山物联网与矿山综合自动化[J].煤炭科学技术,2012,40(01):83-86+91.
[23] 王青,吴惠城,牛京考.数字矿山的功能内涵及系统构成[J].中国矿业,2004(01):8-11.
[24] 僧德文,李仲学,张顺堂等.数字矿山系统框架与关键技术研究[J].金属矿山,2005(12):47-50.
[25] 孙效玉,姚常明,高登来等.数字矿山建设是解决露天煤矿信息化应用深层次问题的有效途径[J].科技导报,2004(06):45-47.
[26] 张瑞新,毛善君,赵红泽等.智慧露天矿山建设基本框架及体系设计[J].煤炭科学技术,2019,47(10):1-23.
[27] 孙继平.煤矿物联网特点与关键技术研究[J].煤炭学报,2011(01):167-171.
[28] 孙继平.“互联网+煤炭”与煤矿信息化[J].煤炭经济研究,2015,35(10):16-19.
[29] 王安,杨真,张农等.矿山工业4.0与“互联网+矿业”:内涵、架构与关键问题[J].中国矿业大学学报(社会科学版),2017,19(02):54-60+2.
[30] 霍中刚,武先利.互联网+智慧矿山发展方向[J].煤炭科学技术,2016,44(07):28-33+63.
[31] 王国法,王虹,任怀伟等.智慧煤矿2025情景目标和发展路径[J].煤炭学报,2018,43(02):295-305.
[32] 王国法,赵国瑞,任怀伟.智慧煤矿与智能化开采关键核心技术分析[J]. 煤炭学报, 2019, 44(1): 34-41.
[33] 王国法，杜毅博. 智慧煤矿与智能化开采技术的发展方向[J]. 煤炭科学技术, 2019, 47(01): 1-10.
[34]任怀伟,王国法,赵国瑞等.智慧煤矿信息逻辑模型及开采系统决策控制方法[J].煤炭学报,2019,44(09):2923-2935.
[35]王国法,刘峰,孟祥军等.煤矿智能化(初级阶段)研究与实践[J].煤炭科学技术,2019,47(08):1-36.
[36]庞义辉,王国法,任怀伟.智慧煤矿主体架构设计与系统平台建设关键技术[J].煤炭科学技术,2019,47(03):35-42.
[37] 孙彦景,华钢,窦林名等.矿山工程信息物理系统研究及挑战[J].煤炭科学技术,2018,46(02):103-111.
[38] 孙彦景,于满,何妍君.煤矿信息物理融合系统模型[J].计算机研究与发展,2011,48(S2):295-301.
ref
+https://zhuanlan.zhihu.com/p/128704978
原创文章，作者：奋斗，如若转载，请注明出处：https://blog.ytso.com/225187.html