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矿山智能调度方案
智能调度方案
一、矿山调度系统介绍
智慧矿山生产调度管控系统是建立在数字化、信息化、虚拟化、智能化、集成化基础上,综合考虑生产、管理、经营、安全、效益、环境和资源等各类因素,并运用计算机、网络、通信、虚拟仿真、自动控制及监测等技术对矿山各类信息资源进行全面、高效、有序管理的系统,改善企业经营管理模式,让经营管理更加公平、公正、安全、合理、高效。
智能化生产调度系统涵盖了矿山企业生产经营的全过程。
系统通过对矿山生产、经营与管理的各个环节与生产要素实现网络化、数字化、模型化、可视化、集成化和科学化管理,达到安全、高效、低耗生产的过程。
1.1智能调度的目的与意义
●降低矿山劳动强度,提高工作效率
通过矿山智能调度系统,可以了解整个矿山所涉及的信息过程,特别是矿山系统多体之间信息的联系和相互作用的规律。
以计算机为工具建立的原始资料数据库和矿床模型,可随时在计算机上高效、便捷查寻。
利用这些数据建立地质模型;进行不同矿种不同品位的资源管理和资源评估,也可以利用地质模型进行矿山设计、井下测量、安排生产进度、优化参数等功能。
矿山智能调度系统以开采生产计划编制为基础,依据实际的矿石开采量和矿石品质数据,调整计划目标和重新编制生产计划。
针对实际生产过程中设备生产能力改变、突发故障等不确定情况,研究采矿设备调度优化方法,在无线网络的支持下,对现场开采生产进行监控并提出动态调整建议和措施,使得采矿生产满足计划要求以及采矿生产成本最小化,提高生产效益和社会效益。
●减少矿山风险隐患,增强安全体系
矿山智能调度系统的目的,就是要通过将矿山各种信息系统、计算技术和工业控制的有机整合,最大限度合理调配各种资源,最优化地控制与调度各种装备与设备,实现矿山管理的科学性和生产的安全、高效、经济和矿产资源利用的最优化。
矿山智能调度系统是对真实矿山整体及其相关现象的统一性认识与数字化再现,可以有效利用数字化的方式,对环境进行监测和监视。
对生产空间的各种信息进行采集,建立各种分析模型。
对采集的信息进行加工处理,化解开采过程中的高危险、高危害因素,预防可能发生的种灾害事故,做到重大事故的提前处理,把事故消灭在隐患之中。
降低开采风险,降低工人劳动强度和保障生产人员的安全。
通过智慧矿山生产调度管控系统,提高矿山安全生产管理能力,进一步提升矿山技术管理水平,为安全生产决策提供技术保障,最终实现基于数字化、信息化和管理现代化的本质安全型矿井。
●合理开发资源,减少资源浪费和环境污染
随着现在高品位的矿山、易采矿石越来越少,低品位矿石和埋藏深度大的矿石越来越多,越来越难采、难选。
矿山智能调度系统,一方面可以重新圈定矿体和计算储量,另一方面也可以为降低采矿成本提供有效的途径。
智能调度系统,可优化工业指标,根据不同产品的厂家对原料的要求,通过有目的、有计划地采矿,富矿石与中低品位矿石按一定比例配矿成为商品矿,也增加了中贫矿石的利用率。
数字矿山有利于合理开发资源,充分利用中低品位矿石,综合利用多组分矿物资源,优化品位指标。
同时,通过建立矿物模型,查明三维空间各矿物定量分布规律,通过定点采矿和按比例配矿,保持人选矿石中矿物含量有利配比,提高选矿回收率,降低选矿药剂的用量,减少资源浪费和环境污染。
二、调度系统功能
2.1实时监控调度
将GPS/北斗定位技术、4G/5G无线通讯网络、GoogleMap等前沿技术,应用于露天矿作业设备的动态实时跟踪,管理人员可实时掌握车辆的作业位置及矿区作业车辆分布情况。
系统对车辆的作业区域及车辆的速度状态实时进行预警提示,大大提高采矿生产管理的管理水平。
立足于露天矿山生产车辆的优化调度,利用矿业系统工程、排队论等相关理论,将新一代物联网技术等高新技术和露天矿车铲车调度进行有机结合,对露天矿车辆运输进行动态车流规划,对露天矿卡车和挖机进行实时科学调度,避免了车辆乱拉乱跑、长时间空等排队等现象,改变传统调度方式,使设备作业效率能够显著提高10%-15%。
图1智能调度示意图
●算法框架
算法拟采用迭代邻域搜索(ILS,IteratedLocalSearch)框架实现,迭代局部搜索算法的步骤如下:
步骤1:
利用基于规则的启发式算法生成初始解(或从输入得到既定初始解),转至步骤2;
步骤2:
对当前解进行扰动操作,得到扰动解转至步骤3;
步骤3:
从扰动解出发进行邻域搜索,得到邻域解,转至步骤4;
步骤4:
判断是否接受邻域解,若是的话更新最优解与当前解为邻域解,转至步骤5;
步骤5:
判断是否满足停止准则,若是,则输出最优解,算法结束;反之,则返回步骤2。
●初始解构造
(1)基于业务规则
对所有运单按一定经验规则进行排序(例如:
按运单紧急度、按车型大小、按经销商运单量等),依次对每个运单选择合适的轿运车进行装载。
(2)由输入得到初始解
由输入得到部分运单与轿运车的绑定关系(可以是全部也可以是部分),若有剩余运单及运力,再按照
(1)中规则构造完整的初始解。
●扰动解构造
扰动操作的主要目的为增加解的多样性,可一定程度上避免算法陷入局部最优。
主要思路为从当前解中删除一定数量的车货绑定关系,再将被释放的运单重新选择合适的轿运车进行装载。
●邻域解构造
主要思路为构建一定数量的邻域规则,利用邻域规则构造邻域解(邻域解是当前解的“邻居”,通常保留有当前解的大部分性质,在小部分上进行改动)。
邻域规则为算法优化提供了探索方向,若邻域解优于最优解,则更新最优解与当前解为邻域解,并进行下一次迭代。
●算法停止准则
(1)最大运行时间
算法迭代优化过程中设置有最大运行时间限制。
当算法运行时间达到最大运行时间时,不论问题规模多大,算法立即停止并输出当前的最优解作为此次调度的最终输出方案。
在算法运行时间不变的情况下,问题规模越大,理论上迭代的次数就越少,方案得到优化的程度也就越低。
(2)最大迭代次数
算法迭代优化过程中设置有最大迭代次数限制。
当邻域搜索的迭代次数达到最大迭代次数时,算法立即停止并输出当前的最优解作为此次调度的最终输出方案。
理论上每次迭代的时间会随着问题的规模增大而增大。
(3)最大无改进迭代次数
算法迭代优化过程中设置有最大无改进迭代次数限制。
当邻域搜索的连续迭代的无改进次数达到最大无改进迭代次数时,算法立即停止并输出当前的最优解作为此次调度的最终输出方案。
每当当前迭代中解有改进时,连续迭代的无改进次数重新置为0。
图2算法框架
图3算法流程图
2.2自动计量统计
利用先进的远距离RFID无线射频识别技术与高精度定位设备相结合,将自动化识别与车辆装载轨迹相结合,采用自动计量算法,全程无需人工干预,实现了露天矿车辆运输矿岩量自动、快速、准确计量,消除了单靠历史轨迹的计量误差,撤销计量员岗位,避免传统的矿岩运输量人工计量的弊端,大大提高露天矿车辆运输效率。
2.3装载量智能识别
利用图像采集技术实时采集车辆的装车情况,利用AI图像智能识别算法,动态分析车辆矿石或矿渣的满载情况,将满载率情况实时反馈调度管理人员,并定期进行车辆满载率状况的智能分析,为优化车辆运输提供决策依据,实现了车辆运输的精细化管理。
方案一:
VGG16/ResNet
网络层数深,分类效果好,网络自动提取特征,计算量大,硬件设备要求高。
方案二:
支持向量机
适合用于二分类的场景,人工提取特征,泛化能力强,计算量小。
图4sift算子识别装载量
2.4设备健康智能分析
利用车辆数据采集接口和GPS定位跟踪技术,实时采集车辆运行的水温、油耗、发动机运行时间、电瓶电压等关键参数,利用作业设备故障诊断技术对异常情况及时进行智能分析和提醒。
构建设备远程智能监控与预维护系统,提升设备最大处理能力并保证设备安全,降低系统维护工作量,减少生产故障导致的停车时间。
针对矿山生产装备、生产流程操作以及生产管理等多级监测、控制以及决策优化系统,鼓励有条件的矿山实现故障诊断定位、分析以及纠偏。
建设由能耗计量装置、数据传输系统及监控平台组成的矿山能耗实时监测系统,实现矿山固定设施及大型作业装备等的实时能源消耗监测、能耗统计、故障分析、数据追溯。
鼓励有条件的矿山采用具有无线抄表功能的智能化能耗监测方案,降低系统部署及运维成本。
鼓励企业建设矿山能耗优化调度系统,以企业能源实时成本、产能指标、生产计划为决策依据,建立矿山能耗优化模型,动态调节矿山大型用电耗能设施、装置的作业计划,降低矿山整体能耗水平,优化生产能耗成本。
图5设备健康状况分析
2.5矿业大数据智能分析
通过建立中心数据库等方式,强化了智慧矿山管理资源共享功能,实现数据更新及时化、集中化、高效化、构成完善的矿业大数据智能分析体系,实现数据化决策和信息化管理。
●车辆运行状态分析:
车辆通过定点的次数、停车等待时间、行驶速度、铲卡读取、空间定位等进行实时智能分析,得出运行的状态;
●设备检修数据分析:
针对挖机、卡车的报修类别、报修次数的合理制定维修排队序列,并指导维修部备品备件的存储。
图6矿业大数据分析
三、调度系统搭建
3.1总体设计
基于工业互联网平台的云、边、端架构,建立面向“矿石流”的全流程智能生产管控系统,将矿山大量基于传统IT架构的信息系统作为工业互联网平台的数据源,继续发挥系统剩余价值,同时逐步推进传统信息化业务云化部署,实现矿山全流程的少人无人化生产。
参考架构如图所示:
图7总体设计架构
3.1.1智能感知
端:
通过对生产设备进行智能化改造和成套智能装备的应用,实现全面感知和精准控制。
边:
充分利用矿山原有及新建控制系统数据,汇聚区域数据资源,实现边缘侧的数据分析和实时决策。
云:
集成工业微服务、大数据服务、应用开发与部署等功能,实现海量异构数据汇聚与建模分析、工业经验知识软件化与模块化、各类创新应用开发与运行。
3.1.2智能应用
智能生产与管理:
聚焦矿山采选和运营管理层面,通过对实时生产数据的全面感知、实时分析、科学决策和精准执行,实现面向“矿山规划-地质建模-采掘计划-采矿设计-采矿作业(落矿-出矿-运输-提升)-选矿(破碎-球磨-浮选-浓密-脱水)-尾矿充填-尾矿排放”全流程的、以“矿石流”为主线的生产过程优化;通过对质量、能源、成本等数据的分析,实现管理决策优化。
智能服务:
聚焦供应链层面,通过对供需信息、制造资源等数据的分析,实现资源优化配置。
协同创新:
聚焦数据价值挖掘,通过对生产过程数据和矿山运营数据的分析、挖掘,不断形成创新应用。
本地服务器G404X2
●处理器IntelXeonSilver
●内存32GB
●GPUGeForceRTX3080
●存储8TB
云服务器适应场景
●高网络包收发场景,例如视频弹幕、电信业务转发等
●各种类型和规模的企业级应用
●网站和应用服务器
●游戏服务器
●中小型数据库系统、缓存、搜索集群
●数据分析和计算
3.2数字化改造与建设
结合矿山生产工艺流程,应用自动控制、智能感知等技术对凿岩台车、铲运机、卡车、装药车、破碎机、磨机、浮选机、浓密机等采选工业设备及其他基础设施进行数字化改造,完善工业网络及信息安全建设,通过生产设备的自动化、集成化、智能化改造替代人工操作,以设备改造提升实现节能减排,减员增效,提高劳动生产率和资源综合利用率。
3.2.1智能感知
鼓励矿山企业加快部署环境感知终端、智能传感器、智能摄像机、无线通信终端、无线定位终端等数字化工具和设备,融合图像识别、振动感知、声音感知、射频识别、电磁感应等关键技术,实现矿山环境数据、采矿装备状态信息、工况参数、选矿检测分析数据、尾矿输送自动化监测数据、尾矿充填工艺数据、移动巡检数据等生产现场数据的全面采集,实时感知生产过程和关键装备运行数据和状态。
通用仪器仪表:
智能摄像机、实时定位系统等。
采矿仪器仪表:
风压传感器、风速传感器、应力应变传感器、位移传感器、流量传感器、料位传感器、液位传感器、浓度传感器、微震传感器、有毒有害气体传感器、三维激光扫描仪、卫星测量仪、雷达遥感测量仪、无人机航测系统等。
3.2.2网络建设
统筹工业互联网内外网络建设,整体规划部署矿山控制网、生产网、办公网、监控网等网络,采用工业以太网、无线通信等技术实现包括但不限于生产实时数据、多媒体信息和管理数据等的传输交互,优先保障控制网的通信畅通与冗余安全,实现主要办公区、主要巷道、受控区域(包括但不限于水泵房、变电所、炸药库、避灾硐室等)、装备作业区等重点区域的网络全覆盖。
搭建矿山物联网平台,提升网络的布局布点与覆盖范围,实现地面与井下的无障碍通讯,满足大批量人员与移动设备精确定位、设备实时控制、大批量实时工业数据的采集与传输等要求。
对工业互联网内网进行改造,鼓励有条件的矿山开展IPv6、5G、NB-IoT(窄带物联网)等新型技术的规模化试验和应用部署,采用无线Mesh网络、Ad-hoc网络等技术实现全部移动装备和作业人员的无缝信息交互。
鼓励矿山配备高系统容量、高传输速率、多容错机制、低延时的高性能网络设备,采用分布式工业控制网络,建设基于软件定义的敏捷网络,实现网络资源优化配置。
3.3矿山信息管理系统
3.3.1不停车计票系统(待定)
通过研发传感、处理、交互、嵌入式一体化硬件设备,将矿山的采掘机械、运输车辆、工作人员、采场、堆场、库房等进行有机链接,将数据自动采集传输到服务器,为下一步运算提供基础数据支持。
图8不停车计票系统
3.3.2矿石分类运输和堆砌记录系统
矿车能够在采掘点通过高速无线通信技术获取挖掘机的矿石类型信息,装载完成之后携带矿石类型信息到指定的堆场。
当矿车进错场之后会收到错误提示,并要求司机改正。
图9矿石分类运输
3.4数字化管理平台
在三维可视化平台下,建设集地质资源管理、测量管理、采矿智能设计等功能于一体的矿山资源数字化系统,实现矿山地质资源模型的精确构建与实时更新,并通过数据存储、传输、表述、深加工和融合等数据处理环节,使地质资源信息在矿山地质、测量和采矿之间数字化流转,实现矿山地质资源信息的精准统计、高效处理和实时共享,支撑矿山规划设计,形成矿山智能生产的基础条件。
图10数字化管理平台
3.5矿山生产与过程控制
结合有色金属矿山开采环境复杂、作业地点分散、生产流程不连续、大部分矿山生产规模较小等实际情况,在凿岩、装药、出矿、支护、溜井放矿、运输、提升等采矿重点作业环节,设备分散、动态性强、作业环境恶劣、安全隐患突出,鼓励矿山企业利用机理建模、虚拟仿真、自动控制、人工智能等多种手段,应用先进工业控制软件,实现先进控制层的参数优化与协同,实现自动控制与自主运行。
(1)采矿固定设施运行过程自动控制
针对矿山的供电、压风、通风、排水、充填、提升等位置固定、设备运转规律性强且操控方式相对简单的作业,建设固定设施自动控制系统,在实现现场无人化操作的前提下,通过智能控制算法保证系统连续高效运转,实现无人值守。
(2)采矿装备智能控制
针对矿山凿岩、装药、出矿、支护、溜井放矿、运输等作业地点分散、动态性强的作业,建设采矿装备智能控制系统,实现采矿装备运行状态监控、装备高精度定位、无轨装备作业过程远程操控、破碎及放矿装备作业过程远距离控制、溜井料位实时监测、有轨装备远程控制、斜坡道信号自动控制、地下采矿生产调度、露天采矿生产调度等功能,达到主生产作业或危险区域设备自主运行、作业现场少人无人化的目的。
(3)破碎过程智能化操作控制
通过破碎全流程视频监测、基于矿石块度图像分析等技术实现故障报警,实现破碎过程的智能化操作,降低破碎停车故障,提高破碎运行效率。
(4)磨矿分级过程智能化操作控制
结合矿石块度图像分析、磨机负荷和分级粒度检测技术、磨机衬板磨损在线检测技术等,建立磨矿分级专家控制系统,实现磨矿分级的智能操作和分级粒度的闭环控制,稳定磨矿分级产品粒度、浓度技术指标,减少波动。
3.6矿山虚拟仿真
利用高性能计算、AR/VR(增强现实/虚拟现实)、区块链、人工智能、GIS(地理信息系统)、通信、传感、控制与定位等技术建设矿山生产场景和关键设备或工序的虚拟化仿真模型,通过与物理系统进行数据实时交互,打造数据孪生体系。
鼓励企业建设全流程的矿山虚拟仿真系统,实时展示矿山生产状态、设备运行工况、人员及移动设备位置,预测矿山生产指标、分析生产的瓶颈环节,优化生产工艺流程及设备匹配关系,实现生产辅助决策与动态优化。
鼓励企业通过应急疏散仿真,合理规划疏散设施及路线,根据事故场景确定最优救援方案,为疏散及救援提供最优方案辅助决策。
虚拟采矿:
通过虚拟现实、GIS(地理信息系统)、通信、传感、控制与定位等技术,建设有色金属采矿三维可视化虚拟集中管控系统,将真实矿山生产场景在虚拟环境中平行体现,实时展示矿山开采状态、设备运行工况、人员及移动设备位置,并进行综合分析、预警告警和全局决策分析。
虚拟采矿核心建设内容如下:
关键设备数学建模:
对铲运机、凿岩台车、装药车、破碎机、半自磨/球磨机、旋流器、浮选机/柱、浓密机、仓/池、泵等的机理进行分析,结合数据模型,实现模块化应用。
全流程模拟与实体指标预测:
对凿岩、爆破、铲装、运输、破碎、磨矿、分级、选别、浓密等流程组态进行仿真模拟,预测实体采选过程指标,包括损失贫化率、出矿品位、出矿量、碎磨粒度、浓度、填充量,浮选时间、浮选浓细度、品位,浓密沉降参数以及过程能耗等。
全流程生产指标优化:
开展超实时模拟计算,根据预测结果给出操作建议,通过改变操作变量,对自动控制操作进行纠偏,实现节能控制与操作优化,降低凿岩、装药、铲装、运输、磨矿、选别、浓缩脱水等工序能耗,提升工序技术指标。
四、调度系统性能指标
4.1硬件性能指标
●GPRS数据上传稳定
●GPS定位精度<3m、速度<0.2m/s
●系统故障率小于十万分之一
●工作环境温度-30℃—85℃、湿度95%不冷凝
●防震IP66防护等级
4.2软件性能指标
●可运行云服务器
●手机客户端功能
●实景地图实时监测
●生产数据实时展示
●生产数据实时分析
●语音消息提醒
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