有色矿山如何做？一图快速读懂《有色金属行业数字化转型实施指南》

2024年1月，工业和信息化部等9部门联合印发《原材料工业数字化转型工作方案（2024—2026年）》，其中《有色金属行业数字化转型实施指南》（以下简称《指南》）中关于矿山部分内容：

附件3：有色金属行业数字化转型实施指南

专栏 2 数字化基础提升重点方向提出：

有色金属网络化协同体系。 支持龙头企业按照国家工业互联网大数据中心的统一布局，打造有色金属行业分中心，通过分中心汇聚上中游勘探设计、装备制造、矿山开采、洗选、冶炼、加工、设计、贸易、运销以及下游消费用户，推动关键数据共享和生产资源优化配置，实现跨企业、跨地区、跨行业的研发协同、生产协同、供应协同，以数据网络推动产业链延伸与价值链升级。

有色金属数据标准体系。 支持龙头企业评估存量数据标准对全产业链的影响，以国家相关数据标准为基础，从提高数据共享性、稳定性、可扩展性、前沿性、使用可行性和数据生命周期管理的角度，建立全面覆盖地质、采矿、选矿、冶炼、加工的数据标准体系，规范数据分类、数据仓库分层与元数据、表与字段定义、数据字典、统计维度、计算方式、分析规则等方面的管理，确保内外部数据使用和交换的唯一性、准确性、规范性，并在铝、铜、铅、锌、钼、钨等行业形成应用示范。

有色金属行业工业标识解析二级节点。 支持龙头企业按照国家标识解析节点的统一布局， 规划矿山、冶炼、加工、设计、生产服务的标识解析系统架构，建立有色金属行业工业二级标识解析节点、企业标识解析节点、公共递归解析节点，并纳入国家根节点、顶级节点标识解析体系， 对设备和物品等一切生产要素进行管理，建立机器、物品标识编码，形成产品、设备、车间、工厂、平台纵向连接，上下游企业或集团内企业之间横向连接，设计、生产、物流、应用端到端连接，实现对数据全生命周期信息的及时掌握和工业标识数据管理，实现跨企业、跨行业、跨地区的数据共享和生产系统的精准对接、产品的全生命周期管理和智能化服务。

专栏 3 数字化技术改造提升重点方向

矿山企业。 完善矿山基础网络建设， 整体规划部署矿山工控网、管理网、视频网等网络，建设矿山资源数字化管理系统和综合生产管控平台；对矿用卡车、钻机、凿岩台车、铲运机、电机车、磨机、加药机、浮选机、砂泵等采选设备及其他基础设施进行数字化改造， 实现固定设施自动化系统无人值守、无轨装备和有轨运输系统远程遥控作业、选矿生产系统智能化运行 ；建设以行为管理系统、地压监测系统、尾矿库安全监测系统、边坡安全监测系统为代表的安全管理信息化系统。

专栏 4 智能矿山/冶炼/加工场景和工厂标杆

智能矿山。 完善矿山网络建设，推动矿用卡车、钻机、凿岩台车、铲运机、电机车等装备的数字化升级改造和固定设施自动化系统无人值守、无轨装备与有轨运输系统远程遥控作业，重点建设高可靠、高性能、支持“一网多用、数据融合”服务的多元数据融合网络和矿山生产一体化管控平台， 部署三维矿业建模、采矿设计和排产配矿、矿石质量跟踪等软件，实现矿山环境、装备状态、工况参数、移动巡检等生产数据的全面实时系统化采集，智能装药车、智能铲运机、无人驾驶电机车等智能化装备一体化管控， 以人员定位系统、地压监测系统、尾矿库安全监测系统、边坡安全监测系统为代表的安全管理，建成少人无人、本质安全、资源集约、绿色高效的有色金属智能矿山。

智能选厂。 建设包含基础自动化监控系统、选矿专家智能控制系统、管控平台、生产信息管理系统及移动巡检管理系统，部署浮选、加药、浓密、排尾及尾矿综合利用等先进过程控制软件，保障工艺流程、设备稳定运转，提高生产系统的抗干扰能力及自适应能力，提高回选率，建成厂房内操作无人化、中控室内监控少人化、生产区内无人值守的智能化选矿厂。

专栏 5 数字化转型关键核心技术攻关方向

基础元器件。 重点突破凿岩台车、铲运机、破碎机、磨机、浮选机、熔池熔炼炉、闪速炉、回转窑、沸腾炉、电解槽、铸造机、轧机、挤压机、退火炉等行业专用典型设备的智能传感器与边缘计算单元，铲运机、卡车等矿用车辆无人驾驶控制器；突破一批冶炼加工在线检测仪器仪表，包括铝电解阳极电流分布、“三钢”温度、电解质/铝液水平等在线检测，氧化铝 Nk、原矿粒度与成分、泥层等在线检测，铜铝加工产品表面缺陷检测、产品轮廓检测、冷却强度检测、组织缺陷检测、涡流探伤仪等在线检测以及浮选泡沫图像检测等仪器仪表。

关键软件。 重点突破三维矿业建模软件、设计和排产配矿软件、质量跟踪系统软件、工业自动化控制软件、专家系统软件、生产管控平台软件、原料配方管理软件、生产流程仿真建模软件、产品碳足迹建模软件、有色金属行业通用大模型软件、产品研发及设计协同软件等。

专栏 6 有色金属行业“人工智能”创新应用场景

生产智能控制。 针对工艺参数难检测和非线性、多变量、大时滞生产过程，运用机器学习、神经网络等技术，研究生产过程多维度的 AI 控制模型，丰富智能控制模型库，解决采矿、破碎、尾矿充填、熔炼、溶出、浸出、萃取、电解、铸造、挤压、轧制、退火等关键工序的智能控制难题，推动矿山资源数字化管控、采矿智能作业与协同、采选生产智能协同、铜酸生产智能协同、铜渣生产智能协同等多工序智能创新应用。重点建立铝电解浓度控制、效应控制、出铝换极热量损失与施加补偿电压、物料和能量平衡与生产稳定性的关系等模型；氧化铝矿石粒度与加球、原矿粒度和成分对氧化铝溶出率影响、产线能量平衡与物料平衡等控制模型；铜铝加工产品质量与轧机工艺参数调整、板形控制等模型；选矿矿石粒度和成分与加药、矿石粒度与加球等模型。

生产过程仿真与智能排产。 以全局运行最优为目标，研究人员、产线、库存、物流、交货期等能力约束条件下的成本最优、效率最大、库存最少动态规划模型和求解方法，开发智能排产软件，并进行可视化仿真，持续推动模型迭代升级，解决计划调度长期依靠人工不精准、不合理的难题，实现人、原材料、产品、备品备件、物流车辆等生产资源的优化调度，提升企业生产运行效率和决策智能化水平。如，通过矿山资源大数据与价值模型实现中短期智能排产，实现配矿优化管理；建立矿用车联网平台，通过智能调度系统、智能驾驶系统、智能运维系统的应用，实现人、车、路、矿的最优化管控。

安全环保智能管理。 研究有色金属行业安全与环保典型案例，分析在采选、冶炼、加工过程中音视频异常、运行数据越限、地质条件变化等对生产的影响，挖掘导致安全隐患发生的致因规律，开发安全环保的 AI 大模型系统，并运用语义分析、知识图谱等技术，进行危险源辨识和风险评估，编制应急预案与演练方案，实现基于知识推理的安全环保预警与问题处置。如，通过视觉 AI 技术，判断不同的车辆是否在规定区域按照规定行驶，检测矿山、厂区内人员行为是否规范（是否有穿戴安全防护等），违规作业告警和启动录像；对矿山、厂区内危险作业区等人员禁入区域设立电子围栏，通过 AI 视觉分析，识别人员非法入侵等；建立全厂环境管控平台，通过相关数据采集、传输、统计分析、预警等功能，实现环境智能化管理。

专栏 7 “工业互联网+生产”平台重点领域

工业互联网+矿山安全。 加强卫星遥感、无人机航拍、地测传感器、GIS 等技术和多模态、多时序、多粒度数据融合技术的应用，规划矿山地质环境监测体系，研发地质灾害预警报警、地质灾害应急处置、综合风险评估、灾害态势分析、灾害预警发布等模型，构建地质灾害大数据中心、预测预警信息服务平台、应急指挥调度平台，提高天空地宏观与微观数据综合与分析能力，实现地质矿产与资源环境一张图管理，提升全向互联、全域协同预测预警地质灾害和应急指挥调度及演练方案优化水平。

工业互联网+产业链协同。 针对有色金属行业集团型企业制造基地多、管理模式多元、产能负荷和工艺差异大等特点，建立多基地协同制造平台，实现供应链协同和制造协同。重点发挥铝工业龙头企业的影响力，聚集矿山—氧化铝—电解铝—粗加工—精深加工—阳极与阴极等产业链企业，推动跨区域、跨系统的网络互联，构建基于区块链和分布式数据空间的铝工业产业互联网，推动全产业链上下游企业跨区域、跨系统的网络互联和生产计划、能源供给、物流运输、进销存、共享设备等一体化协同管理，实现全产业链资源优化配置、产能平衡、制造协同、物流优化，提高运行效率，降低运行成本。

工业互联网+设备健康诊断与远程运维。 建设铜、铝、铅、锌、钼、钨工业互联网设备健康诊断与远程运维平台，集成矿山、冶炼、加工生产过程关键设备运行数据，形成生产、装备制造企业以及研究设计单位等多方参与的协同工作环境，推动面向设备安全连续运行的机理模型、经验模型、数字模型应用研究，实时监视设备运行状况，并对异常进行预警报警，提供设备综合效率管理和故障分析，提高生产企业运行维护和装备制造企业线上线下维护维修能力，减少设备停机时间。

（七）筑牢防线，推进网络与数据安全治理

强化政策标准宣贯，指导行业企业开展工业互联网安全分类分级管理。围绕采矿与矿石处理、有色金属冶炼、材料制备加工等业务场景，聚焦矿产资源信息、原辅料及产品库存量、关键工艺过程等数据，深入开展重要数据识别备案和数据安全防护工作。

来源：矿山安全天地

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