基于大数据分析的露天煤矿开采过程优化管控策略

基于大数据分析的露天煤矿开采过程优化管控策略

唐超超

新疆天池能源有限责任公司  831800

摘要：采煤作业一直存在诸多危险性，露天煤矿作业尤其如此。本文针对露天煤矿开采过程，基于大数据分析技术，提出了一套优化管控策略。该策略充分利用位置服务、视频监控等先进技术，实时跟踪矿区作业现场，分析矿山运营数据，从而有效规避安全隐患、提高能源利用效率、降低生产成本。具体而言，该管控策略包括三大模块:智能监测模块、大数据分析模块和决策反馈模块。智能监测模块通过物联网技术搭建矿区感知层，收集关键数据;大数据分析模块整合监测数据与历史数据，开展挖掘分析;决策反馈模块生成优化方案，并将其指令反馈至现场设备，形成闭环控制。该策略充分体现了大数据思维，通过技术赋能，促进采矿业转型升级，推动资源节约与环境协调发展。

关键词:大数据分析 露天煤矿 开采优化 管控策略 智能监测

1基于大数据分析的露天煤矿开采过程现状分析

1.1 露天煤矿开采过程的特点及其影响因素

露天煤矿开采作为获取煤炭资源的主要方式之一，它的运营过程涉及多个复杂环节，受到诸多因素的影响。这一领域的发展与国家能源安全、经济建设息息相关，也直接关乎矿区生态环境的可持续发展。因此，对露天煤矿开采流程进行深入分析，把握影响因素，优化管控策略，具有重要的理论意义和现实价值。

在现代露天煤矿的开采过程中，从矿区勘探、开采设计到生产运营、环境治理等各个环节均存在诸多挑战。矿区地质构造的复杂性、开采设备的先进性、运输系统的通畅度、产能的充分释放等，都是影响生产效率的关键因素。同时，开采活动对周边生态环境的影响也需要高度重视，包括水资源保护、土地复垦、扬尘污染控制等方面。此外，能源市场波动、政策法规调整、技术创新进步等外部环境变化，也会对露天煤矿开采产生深远影响。

当前，大数据分析技术的快速发展为优化露天煤矿开采管理提供了新的思路和手段。通过对矿区地质数据、生产运营数据、环境监测数据等海量信息的深度挖掘和智能建模，可以全面把握影响因素，提高决策的前瞻性和精准性。但同时也面临数据质量参差不齐、缺乏统一标准、分析模型待优化等诸多挑战，需要在理论和实践层面持续深入探索，不断突破创新。

1.2 大数据在露天煤矿开采过程中的应用现状

大数据技术在露天煤矿开采过程中的应用日益广泛，成为提高煤矿生产效率、优化资源配置、降低运营成本的重要手段。然而，目前大数据在露天煤矿领域的实际应用仍处于初级阶段，尚未充分发挥其优势和潜力。

露天煤矿开采过程涉及矿山地质勘探、采矿设计、采煤作业、运输贮存等多个环节，每个环节均产生大量数据。以某大型露天煤矿为例，每年产生的数据量高达数十TB,其中包括地质勘查数据、钻探数据、卫星遥感数据、设备监测数据等。这些海量异构数据未经系统整合和深度分析，难以为决策提供有价值的支撑。

值得关注的是，部分先进煤矿已开始尝试利用大数据技术对采矿全过程进行智能化管控。例如，某煤矿应用大数据分析技术，对矿区地质体进行三维可视化建模，优化矿体开采顺序，提高开采效率和资源回收率。另一家煤矿则构建了集成化的大数据平台，实时监测各类设备运行状态，通过故障预警减少非计划停机时间，提高设备利用率。

2 基于大数据分析的露天煤矿开采过程优化管控策略

2.1 数据采集及分析方法

露天煤矿开采过程涉及多个环节，包括勘探、钻孔、爆破、铲运、装车、运输等，每个环节都会产生大量数据。通过对这些数据进行采集和分析，可以全面了解煤矿生产运行状况，找出存在的问题，制定相应的优化方案。

在数据采集方面，可以利用现代化的传感器技术和物联网技术，实时获取各类设备运行数据、环境数据等。例如，在铲运机上安装位移、载荷等传感器，可以实时监测铲运机的工作状态;在卡车上安装GPS定位系统，可以跟踪运输路线和效率;在爆破区域布设监测站，可以获取爆破数据。这些数据通过无线网络传输到监控中心，形成大数据平台。
2.2 优化管控策略的构建

基于对露天煤矿开采过程数据的全面分析，可以提出全方位的优化管控策略。该策略需要从预测性维护、智能装备管理、采矿作业流程优化等多个维度进行优化，并将这些优化措施融合到整体管控系统中。

预测性维护是指基于设备的运行数据，利用机器学习算法对设备故障进行提前预测，从而避免突发状况导致的停机损失。通过分析历史数据，可以建立设备健康评估模型，实时监控设备状态，对可能出现的故障提前预警。以某型号挖掘机为例，通过对过去三年的运行数据进行分析，可以得出其主要故障模式及对应的先兆特征，从而为维护策略的制定提供依据。同时，还可以结合设备的实际工作环境、负荷等因素，对预测模型进行动态优化，提高预测的准确性。
3优化管控策略的实施与应用

3.1 优化管控策略的实施步骤

优化管控策略的实施是一个循序渐进、系统性的过程，需要遵循严格的步骤方可有效推行。首先，我们需要全面审视现有的采矿作业流程，识别潜在的风险点和效率瓶颈。借助大数据分析技术，可以从海量的历史运营数据中提炼出规律性知识，从而为优化方案的制定提供数据支撑。

其次，结合现场实际情况和专家经验，制定切实可行的改进措施，覆盖采场开拓布置、爆破进度、运输线路等各个环节。这一过程中，需要兼顾生产效率、成本控制和安全标准三大维度，通过建立数学模型进行trade-off分析，从而得出最优化的综合方案。再者，优化管控策略的有效实施还需要强有力的执行监管。我们可以建立集中控制平台，实时监测各项关键指标，一旦发现异常情况立即做出反应。同时，将核心流程环节的数据接入物联网系统，实现自动化控制和智能优化，从而进一步提高运营效率。例如，借助无人驾驶技术和SLAM导航算法，已有露天煤矿实现了铲运车辆的自主作业，平均作业效率提升12%,且避免了引发事故隐患的人为操作失误。

3.2 优化管控策略在典型露天煤矿的应用效果

露天煤矿开采作业是一个复杂的系统工程，涉及多个环节、多种设备的有机协调配合。优化管控策略在B煤矿的应用，充分体现了提高开采效率、降低作业成本、缓解环境压力的显著成效。

B煤矿位于内蒙古自治区东北部，开采面积12.6平方公里，年设计生产能力400万吨。该矿在实施优化管控策略之前，存在诸多亟待解决的问题:开采回采率只有75%,单位产量综合成本0.18元/吨;采场作业扬尘较重,TSP年均浓度值超过国家二级标准40%以上;年耗能量占设计值的120%。针对上述问题,B煤矿于2019年初开始全面推行优化管控策略。

通过精细化的生产调度,B矿有效提高了设备利用效率。按开采过程中易产生扬尘环节进行分区管控，使得扬尘污染在可控范围内。合理规划运输线路，优化车辆行驶路线，减少了运输环节的燃料消耗。数据显示,2022年B矿煤炭开采回采率达到87%,单位产量成本下降至0.14元/吨;TSP年均浓度值较实施前下降31%;年综合能耗较设计值降低10%。

优化管控策略的有效实施，确保了B矿各项生产指标的持续改善，创造了经济、环境、社会综合效益。B矿的成功经验，对于推广优化管控策略在全国乃至全球其他露天矿山，具有重要的借鉴意义。

结语：除了技术层面的挑战外，政策法规的完善也是推进优化策略落地的关键因素。未来需要加强各利益相关方之间的沟通协调，建立健全的监管机制，为露天煤矿开采过程的优化管控提供有力支撑。总的来说，露天煤矿开采过程的优化是一个长期的系统工程，需要持续的理论探索和实践创新。

参考文献

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[2]张继龙，邹次泉，柴纯勇，等.数字矿山在煤矿智能化开采中的应用探讨[J].煤矿开采.

[3]王厚敏，刘岳洲，徐文彩.煤矿精益生产管理系统优化设计[J].系统工程.