建設智慧礦山是一項融合物聯網、人工智能、大數據、云計算、自動化控制等現代技術的系統工程，旨在實現礦山安全、高效、綠色、智能運行。其核心工作內容涵蓋多個層面：

一、基礎設施建設與數據感知層

1、泛在網絡覆蓋：在采場、破碎篩分站、儲料場、運輸道路、排土場、辦公區等關鍵區域部署5G專網、工業WiFi6、光纖環網，確保數據高速、低延時、可靠傳輸。在偏遠或移動設備區域，根據需要部署LoRa、4G/5G CPE等作為補充。建設邊緣計算節點（靠近采場、破碎站），用于實時性要求高的數據處理（如自動駕駛避障、設備實時控制）。

2、全方位智能感知：通過部署GNSS位移監測站、邊坡雷達、傾角計、裂縫計、視頻監控、傳感器、掃描儀等進行邊坡監測、粉塵監測、噪聲監測、氣象站、振動監測、關鍵設備狀態、產量/料位監測、粒級監測、人員定位、車輛定位與管理、駕駛員行為監測、視頻智能監控、應用AI視頻分析。

二、生產作業智能化層

3、智能地質與配礦：結合地質勘探數據、爆破鉆孔數據、品位化驗數據（如巖石硬度、含泥量、SiO2含量），構建動態更新的高精度三維礦體模型。基于地質模型和巖性分布，利用軟件優化孔網參數、裝藥量、起爆順序。鉆機導航系統引導精準鉆孔位置和深度。記錄并分析每次爆破效果（大塊率、振動、拋擲距離），用于反饋優化后續設計。根據下游破碎機能力、成品粒級需求、礦石品位（如不同硬度巖石比例），利用模型優化鏟裝計劃，控制進入破碎機的混合料品質，保證產品質量穩定和提高破碎效率。

4、智能采裝與運輸：具備自動定位、導航、自動調平、鉆孔參數自動記錄與上傳功能。安裝傳感器和控制系統，輔助操作手精準控制鏟斗軌跡、自動稱重。基于實時數據利用AI算法進行全局調度，減少空駛里程、等待時間，均衡各環節負荷，提高運輸效率，降低能耗成本。在條件允許的區域，實施礦卡自動駕駛或輔助駕駛。這是石料礦提升效率和安全性的關鍵方向。

5、智能破碎篩分與倉儲：基于給料量、物料特性（硬度、含水量）、目標粒級，利用AI模型自動調節破碎機排礦口、篩分機振動頻率/振幅、給料機速度等參數，實現自適應優化控制，在保證產品質量（粒級達標、針片狀控制）的前提下，提高處理量、降低能耗和襯板磨損。實時監測破碎腔料位、功率、壓力等關鍵參數，防止堵料、過載。利用激光掃描或無人機定期掃描料堆，建立精確的三維料堆模型。料場安裝料位計實時監控。堆取料設備（如堆料機、取料機）實現半自動/自動控制，根據生產計劃和配比要求精準堆料和取料，減少混料和浪費。

三、安全保障智能化層

6、邊坡穩定性智能監測與預警：整合GNSS、雷達、傳感器、視頻等多源數據，建立邊坡穩定性分析模型，實現滑坡風險的超前預測和分級預警。預警信息自動推送至相關管理人員和現場作業人員。

7、爆破作業全過程安全管理：爆破前，系統自動在警戒區域設置電子圍欄，人員定位系統實時監測人員撤離情況，確保安全距離內無人。聯動視頻監控、廣播系統自動發布警報和監控。自動記錄和分析爆破振動數據，評估對周邊環境影響。

8、高風險作業區域監控：采場工作面使用AI視頻監控挖掘、裝車作業安全距離，防止車輛碾壓、邊坡落石傷害。破碎站進料口要監控大塊石、異物、人員靠近風險。對特定區域人員進入進行權限管理和監控。運輸道路要監控超速、違規超車、交叉路口碰撞風險。

9、職業健康與環保實時監控：粉塵監測數據超標時，自動啟動/加大相應區域的噴淋、霧炮降塵設備。生成噪聲分布熱力圖，識別高噪聲區并采取措施。結合人員定位和區域環境數據，評估人員暴露于粉塵、噪聲的風險。

10、智能應急響應：人員SOS求救時，系統精位并聯動附近視頻查看現場，規劃救援路徑。事故模擬推演平臺輔助制定應急預案。

四、管理與決策智能化層

11、智能生產管控中心：建設統一的可視化綜合管控平臺（“礦山大腦”），集成展示所有子系統數據（生產、設備、安全、環保、能源、視頻）。實現集中監控、遠程操作、統一調度、協同指揮。

12、設備全生命周期智能管理：基于設備運行狀態監測數據，利用AI預測關鍵部件（如破碎機襯板、軸承，篩網，發動機）的剩余壽命和故障點，提前安排維護，減少非計劃停機。系統自動生成預防性維護和預測性維護工單，跟蹤執行情況。根據設備狀態預測和維修計劃，優化備件庫存。

13、能源智能管理：對主要用電設備（破碎機、空壓機、風機、水泵）進行分項計量。分析能耗數據，識別高耗能環節和時段，優化設備啟停策略和運行參數（如破碎機負荷率、空壓機壓力設定），降低電耗成本。對燃油車輛進行油耗精細化管理。

14、智能質量管控：整合在線粒度檢測數據、生產過程參數、原料特性數據，建立產品質量追溯和預測模型。自動生成質量報告，發現質量波動及時預警并追溯原因。

15、智能倉儲物流與銷售：自動裝車系統與銷售管理系統對接，實現訂單、裝車、稱重、結算全流程自動化、無人化。實時掌握成品庫存（料位、粒級分布）。優化車輛進廠預約、排隊、裝車流程，提高物流效率。

16、經營決策支持：基于大數據分析，進行成本核算精細化（噸礦開采成本、破碎成本、運輸成本、能耗成本）。優化生產計劃與銷售策略（根據市場需求、庫存、設備狀態、天氣）。對產量、效率、質量、安全、成本等KPI進行多維度分析。

五、支撐保障體系

17、數據治理與融合：建立統一的數據標準和數據平臺，打破各子系統數據孤島，實現數據互聯互通和深度分析。

18、數字孿生應用：構建覆蓋采場、運輸、破碎、儲運全流程的數字孿生模型，用于生產模擬、方案優化（如新爆破設計、運輸路線調整）、人員培訓、虛擬巡檢。

19、工業信息安全：建立涵蓋網絡邊界防護、終端安全、數據安全、應用安全的完整防護體系，保障生產控制系統安全。

20、標準規范與流程再造：制定智慧礦山運行、維護、管理的標準和規范，優化業務流程和組織架構。

21、人才培養：對管理人員、操作人員、維護人員進行智能化系統操作、數據分析、設備維護等技能培訓。

智慧礦山建設的核心工作內容總結

全面感知：利用物聯網技術，讓礦山“看得見、聽得清、感覺得到”。

實時互聯：通過高速網絡，讓數據“流得動、傳得快、連得通”。

智能分析：運用大數據和AI，讓系統“想得深、算得準、判得明”。

自動執行：依托自動化和機器人技術，讓設備“干得好、控得住、做得精”。

協同優化：通過統一平臺，實現全流程“管得住、調得優、決策準”。

本質安全：將安全理念與技術深度融合，實現“風險早知、隱患早治、事故可防”。

智慧礦山建設的目標是大幅提升礦山的生產效率、本質安全水平、資源回收率、經營效益，同時顯著降低人員勞動強度、安全事故風險和環境影響，實現礦山的可持續發展。不同礦種（煤礦、金屬礦、非金屬礦）、不同開采方式（井工、露天）在具體實施細節上會有差異，但上述核心框架是共通的。

延伸閱讀

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• 礦山自動化集中管控系統平臺建設方案
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• 智慧礦山一體化智能管控平臺主要包括
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• 礦山自動化控制系統的用途與優勢
• 智慧礦山系統構架
• 礦山智能管理系統的用途與價值體現
• 礦山智能管理系統價值體現
• 礦山智能化系統包括哪些哪些功能？能為礦山企業帶來什么？
• 礦山自動化這個方向怎么樣？
• 礦山智慧化建設技術痛點
• 智慧礦山規劃的步驟與要點
• 智慧礦山一體化智能管控平臺的價值與用途
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• 骨料生產線集散控制系統