摘要：在绿色矿山建设与发展的过程中企业要应用人工智能技术，用以解决矿山开采、储量管理、监测监控、环境保护等各类难题。基于此，矿山企业需要运用人工智能技术构建绿色矿山自动化集中管控平台，并根据发展实况及现实需求打造多个子系统，同时嵌入若干组件，实现多种功能模块，用以满足矿山自动化、综合化、一体化管理需求，继而落实绿色矿山智能化建设与发展的目标。

关键词：人工智能技术；绿色矿山；智能化建设；发展策略

1绿色矿山建设成效

1.1 深化了矿业绿色发展理念

政府、企业以及社会各界在矿产资源规划、勘查、开发利用与保护全过程中贯彻落实绿色发展理念，共同推进绿色矿山建设。政府部门通过完善法律法规，制定相关标准，实施意见或行动方案等，引导矿山企业开展绿色矿山建设，共遴选出4306家矿山企业进入绿色矿山名录库。矿山企业主动适应生态文明建设要求，加大资金和人力投入，通过技术改造升级、生态环境修复等方式，积极提高自身绿色矿山建设能力和水平。矿业协会积极开展绿色矿山宣传、组织研讨和培训工作，高校及科研院所对“绿色矿山”的关注度也逐渐提高。

1.2 提高了资源开发保护水平

矿山建设涉及土地、矿产、林、草、水、气等多种自然资源，应将绿色发展理念贯穿于矿山规划、设计、建设、生产、闭坑修复等全生命周期，在此过程中加强对不同类别资源的综合开发与保护。一方面，注重矿产资源的节约集约利用，加强共伴生矿产的综合利用，通过技术升级改造，进一步提升矿产资源的开采回采率、选矿回收率、综合利用率（简称“三率”），绿色矿山的“三率”水平普遍高于行业均值10%～30%。另一方面，采用环境友好的采矿方式，控制减少能耗、物耗和固体废弃物、废水、废气（简称“三废”）排放，推进无废矿山建设，减少对大气、水源影响，实施“边开采、边治理、边恢复”，提高矿区绿化覆盖率，保护土地和林草资源。

1.3 形成了矿业绿色发展模式

绿色矿山是矿业绿色发展的典型示范，充分发挥其示范引领作用，带动矿山发展模式转型升级。矿产资源开发利用方式从“强化开采、有水快流”向“绿色开采、细水长流”转变，目前形成了三种矿业绿色发展模式：①减量发展模式。推动采矿权关闭整合，淘汰落后低效产能，优化矿山结构，大中型矿山比例显著提高，促进矿山规模化集约化发展。②矿业链条延伸模式。在推进矿产资源绿色高效开发利用的基础上，积极发展下游精深加工产业，构筑产业集群。

2人工智能技术在绿色矿山智能化建设中的发展策略

2.1实现自动化集中管控

人工智能技术具有综合性与集成性，能协助矿山企业展开集中管控工作，为了做到这一点要搭建集中管控平台，为矿山自动化管理提供条件。集中管控平台为自动化管理提供了基本框架，内含若干子系统以及多个基础模块，同时能够接入多类数据以及各种设备。

自动化集中管控平台的主要功能有以下三个：第一，系统集成。该平台可根据矿山企业的运营现况及实际需求灵活增减子系统及功能模块，如人员定位、车辆工时、视频识别、储量模型、三维数据、生产调度、无人值守称重、品质监管等，达到矿山自动化、数字化、集中化管控的效果；第二，框架支撑。该平台可嵌入各类管理组件，并针对企业、用户、部门等进行管理，还可享有相应的服务，以用户管理为例，添加相关组件后专职人员能增减改查用户；第三，物联网接入。该平台能在后台接收来自子系统的数据，还能进行自动化处理，运行可靠、高效、稳定、安全，可打造优质数据接入层，为绿色矿山建设与发展提供各类数据资源，如边坡在线监测数据、环境在线监测数据、车辆定位数据等。在数据清洗功能、日志记录功能、看门狗等功能的支持下，能提高数据综合处理与运用的效率。

2.2构建三维储量管理系统

专职人员依据地质勘查、储量年报及其他资料可应用人工智能技术构建地质地层三维模型以及矿体三维模型，三维模型可直观显示矿石量、资源储量类别、矿石品级等信息，还能记录储量动用信息并进行年度统计，可以在自动化集中管控平台内导入储量块体数据，用不同的颜色代表不同的储量块体，这便于统计分析矿山各区域的块体，同时可导入钻孔化验数据、爆破化验等数据，为可视化、一体化的储量管理给予支持。以年为单位汇聚系统内的数据，在统计表内显示本年度矿产资源储量动用具体信息，信息涉及勘查增减、年末保有、累计查明等方面，专职人员亦可在该系统内查询某个时段的储量动用信息，查询内容涉及矿石品级、类型以及资源储量、矿产名称、主要成分等，继而提高矿山储量管理有效性。此外，在采掘和采矿智能体进行智能化设计时，相关人员应在满足通信、控制以及计算一体化建设的基础上，更注重所有相关运动设备在工作期间的协同性，从而提升人工智能技术的应用效果。

2.3设置防越界电子围栏

在人工智能技术的助力下，企业可在矿山建设GPRS系统，将各类开采设备视为定位终端，使开采信息能传入数据中心，以实景三维模型为依托监控各类设备，亦可实时获取车辆坐标，在此前提下判定开采是否超出了矿界，若判定结果表示超越了矿界，那么系统会迅速发送消息，平台亦会及时响应，通知专职人员解决越界开采问题。防越界电子围栏系统的具体功能作用有以下几个：第一，依托数字系统接收定位信息，借助卫星定位器获悉车辆坐标；第二，查看车辆当前位置，并实时收集与分析行驶信息，如方向、时间、海拔、经纬度等，达到车辆精准定位的目的；第三，分析车辆运行历史轨迹，并展示出采掘实况；第四，以车辆活动轨迹相关数据为依托自动绘制活动热力图，用不同的颜色表示活动的频率，使专职人员能在各个时段科学管控生产活动区域内的车辆；第五，一旦采掘区域超出了矿界，那么系统就会发出越界警告，平台会显示越界车辆相关信息，亦可用定位器加以追踪，以便及时规避越界采掘风险。

2.4提升边坡监测效率

传统矿山建设中所采用的地质灾害监测技术依赖一线调查人员的工作开展，且会受到天气因素、地形因素、人为主观因素等诸多内部、外部因素的限制[3]。可以通过在生产区设置若干边坡监测站点，自动获取边坡位移数据，系统对数据进行自动化处理，处理结果可用来预测边坡位移风险，预警信息能及时传输至管理端，为管理人员采取措施解决边坡位移问题给予支持。基于人工智能技术的自动化集中管控平台能在边坡监测站点的助力下获取表面位移数据，应用GNSS技术手段进行动态监测，将监测到的边坡表面信息输入至控制中心并解算出三维坐标，通过对比分析得出坐标变化量，若变化量符合预警标准，那么平台就会发送预警信息，指导专职人员解决边坡位移问题。该平台还能监测内部位移，在边坡设孔，孔内埋有位移监测装备，用以采集位移信息，利用人工智能技术分析位移风险，并引领专职人员及时关注与规避边坡内部位移风险。

结束语

在生态文明建设发展理念的指引下，各个领域积极寻求社会、经济、环境等方面的动态平衡，继而获取多重效益。矿山能创造经济效益，人工智能技术有着先进、高效、功能较多、可集成等特点，基于此，智能矿山是人工智能技术、大数据技术、物联网和矿山实体的深度融合体[1]。为了提升矿山建设发展水平，探析人工智能技术在绿色矿山智能化建设中的应用策略显得尤为重要。

参考文献：

[1]王国法，庞义辉，任怀伟等.矿山智能化建设的挑战与思考[J].智能矿山，2022，3（10）：2-15.

[2]董丽娜.坚定绿色发展理念推进绿色矿山建设[J].水泥工程，2022（03）：62-64.

[3]李星亚.我国绿色矿山建设规划的路径探索[J].中国金属通报，2022（02）：87-89.

[4]王国法，任世华，庞义辉等.我国智能绿色矿业发展战略研究[J].煤炭经济研究，2021，41（12）：4-10.