6 信息与通讯技术及基于大数据采矿技术的发展

 6.3 使用无人机系统进行矿山管理

 3D矿山建模是矿山规划和优化中最重要的流程之一。露天矿和地下矿的中短期生产和开发计划的决策都是基于3D矿山模型进行的。近年来，能够有效覆盖广泛地区的精确地面和航空测量技术开始被应用于矿业行业。典型实例包括使用高分辨率卫星数据构建3D地表模型的光度技术，以及使用地面激光扫描（TLS）和航空激光扫描（ALS）的LiDAR技术，这些技术与无人驾驶运输卡车的事故预防系统中使用的实时扫描技术类似。

 作为无人机系统（UAS）中的一类，无人机（drone）被用于矿山管理的各个环节。在露天矿运营自动化运输系统的情况下，无人机常被用于构建矿山的3D模型，并向集成矿山运营中心和包括无人驾驶运输卡车在内的矿山自动化设备传输更新后的数据。构建的3D矿山模型也有许多其他用途，例如爆堆体积的计算，边坡、运输道路和尾矿坝安全的监测。最近，一套完全自主飞行无人机已经实现了商业化，无需操作人员的控制。无人机从充电模块起飞，在指定时间按输入的路线飞行，并向矿山运营中心实时传输数据。

 在地下矿，空区扫描系统（CMS）是扫描开放空间最常用的方法。由于不均匀的采场表面会遮挡隐藏区域，空区扫描系统很难扫描开放空间的准确形态，这是该系统的致命缺陷。为了解决这些问题，澳大利亚联邦科学与工业研究组织的Data61团队开发了使用无人机扫描地下矿的Hovermap系统（图5）。Hovermap系统采用了基于同步定位与建图（SLAM）的LiDAR系统，根据无人机的实时移动生成地下平巷或采场的3D模型。Hovermap系统可以装备多种传感器或摄像机，在人无法进入的区域进行测量和监控。

图5 使用了空区扫描系统和Hovermap系统的常见采场测量

 6.4 钻探数据分析系统

 随钻测量（MWD）和随钻测井（LWD）技术在油气钻井领域被当作一项重要技术来开发。随钻测量是一种用于测量钻探相关数据的技术，而随钻测井是一种用于监测钻探位置处地层特征的技术。

 相比于油气行业，矿业行业生产所需的岩石钻探深度较浅。因此，开发了用于揭示钻探数据（即机械钻速、旋转力、冲击力和进给力）与具体岩体特征之间关系的随钻测量和随钻测井技术。近年来，钻孔数据分析技术采用了自动化钻探系统。该系统搭配使用了无线电识别系统的矿石追踪系统，以提高矿山产能。例如，必和必拓正在其位于智利的Escondida铜矿开发一种采矿决策支持系统，以将铜矿石回收率提高10%（图6）。这些随钻测量技术有助于识别区域上的岩体，以及降低针对矿山生产流程中基于地质统计学建立的矿体模型的不确定性。此外，这些技术能够通过降低贫化率来优化矿山生产。

 6.5 矿山生产优化

 地下金属矿使用钻探和爆破技术面临的最大挑战是矿体边界的超挖和欠挖导致的计划外矿石贫化。废石混入矿石流会给随后的流程（运输、矿石分级、破碎）带来巨大负担，更重要的是会降低矿石回收率。

图6 必和必拓在智利Escondida矿使用的采矿决策支持系统

 稳定性图表法被广泛用于地下采矿的稳定性分析和贫化管理。然而，由于未考虑采场生产工序和爆破设计参数产生的诱导应力，这种方法无法直接用于采场贫化管理。实际上采场生产过程中超挖和欠挖的出现是非常复杂的现象，受到各种条件的影响，包括采场的规格和形态、采场周边的应力、爆破设计参数、岩体的工程和地质特征、以及人为失误。因此，建立合适的超欠管理系统对于有效管理超欠现象至关重要。

 Jang（2014）开发的超欠优化器（UBO）是一套使用了人工神经网络和模糊专家系统的超欠管理系统。超欠预测模型可以定量预测地下采场爆破中每个爆破孔的超欠现象，并在采场实际生产之前提供一个预测得到的岩石破碎范围。澳大利亚科廷大学的西澳大利亚矿业学院（WASM）正在推动超欠优化器的商业化。图7示出了超欠优化器的基本结构（a）以及超欠优化器在实地采场爆破的一个应用实例（b）。

 6.6 矿石追踪系统

图7 超欠优化器的结构及其在地下采场生产爆破中的应用

 地下矿，特别是大型地下矿的崩落流监测（如矿块崩落或分段崩落采矿法）也会使用这些矿石追踪系统。实时的崩落流监测对于崩落采矿法至关重要。崩落流对于贫化控制极为重要，因为在矿石进入放矿漏斗后，立刻就有废石快速混入。澳大利亚合作研究中心（CRC）与纽克雷斯特矿业公司（Newcrest）、力拓集团等矿业企业的一项合作研究开发了地下矿石追踪系统“Cave Tracker”，已被应用于数座大型地下矿，包括力拓集团在蒙古运营的Oyu Tolgoi矿。

图8 使用RFID技术在生产阶段进行矿石品位控制

 （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写，张炜审校，陈秀法审核）