智能矿山建设案例

 下面将介绍的5个案例是爱立信（Ericsson）与小松（Komatsu）[小松总部位于日本东京，是一家全球化的重型设备制造企业，所服务的行业涉及建筑业、矿业、林业等。小松为矿业行业提供重要的设备、系统和解决方案。世界各地的矿业企业利用小松的产品开采重要矿物，以满足现代基础设施建设、技术发展和消费品生产对矿产品的需求。小松旗下品牌包括Modular Mining、P&H、Joy和Montabert。这些子公司都为矿业及相关行业提供设备和服务。]和安百拓（Epiroc）[安百拓总部位于瑞典德哥尔摩，是一家旨在提升全球矿业和基础设施行业生产能力的设备制造企业。安百拓利用尖端技术开发和生产创新、安全且可持续的钻机、岩石采掘及建筑设备和工具。该公司也提供世界级的服务和解决方案，满足对自动化和互操作性的需求。]合作开展的研究，确定了智能采矿技术能在短期内创造的最大效益。具体包括：无人驾驶车辆，实时状态监测，遥控凿岩，无人机巡检，智能通风控制。

 （1）研究方法

 自2017年以来，通过与理特管理顾问公司（Arthur D.Little）合作，爱立信发布了一系列关于蜂窝网络连接和5G技术如何为各个工业领域创造价值的研究报告。

 在这项研究中，爱立信扩大了合作范围，包括小松和安百拓，目的是深入研究蜂窝网络和5G技术在智能采矿方面的应用。

 2020年完成的这项合作研究全面、深入地分析了这些技术在矿业行业能创造高附加价值并解决行业最急迫痛点的5个案例。

 为了评估这些案例能够创造的经济、社会和环境效益，根据实际矿山提供的具体并经确认的关键绩效指标，选择了两座基准矿山，包括一座露天矿和一座地下矿，然后，对于部署的每个由蜂窝网络连接赋能的案例，全面分析了其从部署至进入稳定运行状态为矿山创造的附加价值。这些分析结果经过了小松、安百拓和其他专家的仔细确认。

 将每个案例创造的附加价值进行累加，计算得出所有案例创造的总效益。两座基准矿山的基本信息如下：

 露天矿：位于阿根廷的一座金矿，开采规模为2500万吨/年，收入5.3亿美元，毛利润1.7亿美元。

 地下矿：位于巴西的一座金矿，开采规模为200万吨/年，收入1.95亿美元，毛利润8500万美元。

 这两座基准矿山具有足够大的规模，允许详细模拟所有的关键采矿参数和计算各案例创造的实际效益。

 （2）无人驾驶车辆

 虽然工业化矿山内已采用了成本高昂的安全防范措施，但是将矿石从矿山运输至附近堆矿场然后再转运至选厂仍然对工作人员构成严重风险。

 用于矿石运输的车辆通常很大，使驾驶人员的视野常常受到限制。据美国劳工部矿山安全与健康管理局统计，在矿山的所有事故死亡人数中，运输事故的占比高达25%。

 据Robin Burgess-Limerick在人体工程学开放期刊中发表的论文称，对于地下矿，装运卸（LHD）作业发生的事故在所有伤亡事故中的占比高达8%，车辆驾驶人员最常受到伤害。

 运输成本在矿山成本中的占比也非常高。据Boliden于2008年发布的《矿山成本因素》报告称，在一座典型的露天矿，运输成本约占采矿成本的约30%。

 目前，无人驾驶运输系统实现了高度的自动化，所有核心功能实现了自主控制。这类卡车安装有车载传感器和回传系统以及用于进行边缘计算和车辆最终控制的本地计算设备。

 无人驾驶车辆可以显著提高矿山效率和安全性。因此，实施无人驾驶运输不仅能提高安全性，还能显著降低成本。

 截至2020年，只有相对较少的露天矿采用了无人驾驶矿用卡车。因此，在矿业行业推广无人驾驶运输系统仍有很多机会。

 对于矿业行业，无人驾驶运输是一项提高生产能力的开创性技术。作为全球最大的金属和采矿企业之一的力拓集团就是例证。据Sam Francis在《Robotics & Automation》期刊发表的论文称，在采用小松的FrontRunner无人驾驶运输系统之后，该公司的生产能力提高了34%。卡车的控制得到了明显改善，单位运行时间的维修成本平均减少了13%。此外，燃油消耗也有所下降。

 自2008年首次应用以来，无人驾驶运输已经取得长足的进步。最初，运输车辆仅实现辅助性和部分自动化，即其中一些操作决策实现了自动化，并向驾驶人员提供反馈信息，使其提高任务执行的效率。这些应用利用了车辆管理系统和全球导航卫星系统（例如GPS）。后来，运输系统实现了有条件的自动化以及核心功能的自动化。这种自动化使得操作人员只有在必要时或者操作复杂功能时才进行干预。

 稳健的通信网络是无人驾驶运输系统的一项关键赋能技术。5G专用蜂窝网络提供了一个具有高灵活性、高可用性和低延迟的通信网络，以提供所需的覆盖范围、容量和响应能力。

 此外，这些网络可以与许可和未许可的频谱相结合，也就是说，卡车只需要一个回传网络就可以满足所有的通信需求。由于5G网络需要的节点数更少，因此在大多数情况下，矿山需要维护的现场设备也更少。

 无人驾驶运输本身不需要很多的带宽，但是确实需要稳定的网络连接。然而，在地下应用中需要传输视频流，因此自动化装运卸作业对带宽的需求要高得多。在地下应用中，净链路传输能力应允许至少16兆字节/秒。

 随着技术的成熟，实现完全自动化的道路是明确的。完全自动化将使所有功能实现自动控制，包括整个矿山计划的自动执行。

 无人驾驶车辆从矿山工作人员安全性、环境和整体经济性三个方面为矿山创造明确的底线效益。

 这里将基准露天矿的经济效益达到总收入的约1.6%作为年度稳态净值。因此，到第十年时，投资回报率为72%。投资回收期少于7年。

 （3）实时状态监测

 矿山环境非常恶劣。在这样的环境中，设备的使用对部件的寿命和操作人员的安全都有很大的影响。根据对1995~2005年美国采矿作业中与设备相关的致命事故的分析，多达90%的致命采矿事故与设备相关，维修成本占矿山设备成本的41%。

 然而，Stephan Romeder在《预测性维护如何影响未来工厂》论文中指出，通过获取和分析设备数据，可以防止70%与设备相关的故障。

 为了提供具有成本意识且完美的设备维护，必须针对各台设备量身定制维护计划。如果只在需要时才进行维护，矿业企业不仅可以确保其资产始终处于良好状态，而且可以显著降低维护成本。

 实时状态监测优化了设备运行时间，提高了矿山安全性。根据Modular Mining的维护管理网络研讨会，如果从被动维护策略过渡至主动维护策略，则计划外维护工作量可减少25%。这降低了总维护成本，使矿山经营者减少备用设备数量，从而减少总资本支出。在这次网络研讨会上，与会者提出，如果专注于排除特定设备的故障，而不是实施“一刀切”的维护计划，则矿山经营者可以将平均故障间隔时间延长150%。

 考虑到实时状态监测具有许多优势，矿山经营者可以使被监测设备的维护成本平均降低20%。根据模拟结果，80%的设备适合进行实时状态监测。

 采矿设备管理系统已经使用了数十年。现在，对健康和维护过程的实时监测使矿山经营者进行积极主动的维护，从而通过大大减少故障排除和设备维修的时间来优化设备的正常运行时间。这些能力有助于矿山就如何优化维修计划作出知情决策。

 矿山运营商首先通过原始设备制造商的系统或第三方的系统从车载采矿设备获取数据。这些数据被收集于一台车载计算机中，然后通过无线网络传送至中央云计算环境，在那里可以对这些数据进行分析，以提供可视化信息和深度认识。这种对设备状态的“大数据”积累使作业人员不仅能够了解设备的历史和当前状态，而且能够预测设备的未来状态。

 虽然采矿设备的维护管理可以在有限的带宽环境中进行，但是5G专用蜂窝网络可以扩大数据储量，增加捕获的指标个数，增加可监测的机器和设备的数量。随着带宽的增加，可以捕获更多的指标。这包括与设备维护状态可能间接相关的指标，例如温度的变化。

 此外，随着带宽的增加，能够以更高的分辨率捕获指标，以更高的频率捕获和传输数据。在每分钟内仅有一秒钟捕获和传输数据与在每分钟内每一秒钟都捕获和传输数据之间存在很大的差异。连续捕获数据使信息密度增加了60倍。

 实时状态监测不仅能使设备处于良好状态，也能显著提高矿山的总体经济效益以及改善工作人员的安全性。

 这里将基准露天矿的经济效益达到总收入的约1%作为年度稳态净值。因此，到第五年时，投资回报率为288%。投资回收期少于2年。

 （中国地质调查局地学文献中心，国际矿业研究中心矿业科技组编译，张炜审校，陈秀法审核，信息来源：