从单机智能到矿山物联网：数字化液压履带钻机如何推动矿业4.0

引言：矿业智能化的“最后一块拼图”

当矿山开采进入“少人化、无人化”时代，钻探装备作为“矿山的眼睛”，其智能化水平直接决定了地质数据的质量与开采决策的精度。数字化多参数液压履带钻机CMS1 - 7500/75的出现，不仅实现了单机作业的智能升级，更通过数据互联能力，成为矿山物联网（IoT）的关键节点，推动矿业向“4.0”时代加速迈进。

单机智能化：矿业4.0的“基础单元”

感知层：钻机成为“数据采集终端”

CMS1 - 7500/75集成了多维度传感器阵列，构建了覆盖“环境 - 设备 - 工艺”的感知网络：

• 环境感知：瓦斯压力、粉尘浓度、温度湿度（隔爆兼本安设计，适应井下危险环境）；

• 设备感知：液压系统压力/流量、马达转速/扭矩、钻杆振动/位移（采样频率最高100 Hz）；

工艺感知：钻孔深度、倾角、方位角、岩性特征（通过多参数融合算法实现）。

决策层：从“被动执行”到“主动优化”

系统内置智能控制模块，可实现三类决策支持：

• 实时控制：如“瓦斯压力超限→自动停机”“钻杆振动异常→降低推进力”；

• 参数优化：基于历史数据训练的钻进参数模型，自动推荐“回转速度 - 给进压力”组合（如煤层推荐60 r/min + 150 kN，砂岩推荐45 r/min + 210 kN）；

• 故障预警：通过设备状态退化趋势分析，提前72小时预测潜在故障（如液压泵磨损、导轨变形）。

数据互联：矿山物联网的“关键节点”

数据标准与传输协议

CMS1 - 7500/75采用矿用工业以太网与LoRa无线通信双模传输，数据格式符合《煤矿安全生产物联网数据规范》，可无缝对接矿山现有管理平台。传输内容包括：

• 实时数据：每100 ms上传一次关键参数（扭矩、压力、深度）；

• 统计数据：每小时生成钻进效率、耗材消耗、设备状态报告；

• 事件数据：故障报警、岩性变化、安全预警等触发式上传。

与矿山系统的协同应用

以某矿“数字矿山平台”为例，钻机数据实现了三大协同：

• 与安全监控系统联动：钻孔瓦斯数据实时共享，当瓦斯浓度超标时，自动切断作业区域电源；

• 与生产调度系统联动：根据钻机进度自动调整后续工序（如“钻孔完成→通知抽采队下管”）；

与地质建模系统联动：累计钻孔数据用于更新三维地质模型，提升储量计算精度（误差从±10%降至±5%）。

矿业4.0的未来图景：以钻机为核心的智能生态

绿色化

• 能耗优化：变量液压系统根据负载自动调节功率，单孔能耗较传统钻机降低20%；

• 耗材循环：基于全生命周期管理的钻具复用率提升，减少钻具消耗与废水排放。

数字孪生

• 虚实映射：钻机作业数据驱动数字孪生模型，可模拟不同地质条件下的钻进效果，辅助制定最优钻探方案；

• 全流程追溯：从设计、施工到维护的全生命周期数据存储，满足矿山安全生产追溯要求。

结语：钻机智能化是矿业升级的“必答题”

从CMS1 - 7500/75的实践来看，矿业装备的智能化绝非简单“加传感器、连网络”，而是通过数据深度挖掘与系统协同优化，重构矿山生产模式。对于矿山企业而言，拥抱这类“智能装备”，不仅是提升效率与安全的手段，更是在矿业4.0时代抢占竞争先机的战略选择。

注：本文技术分析基于益矿科技实验室提供数据