摘要：随着经济的发展和社会的进步，我国矿山企业向信息化发展，但矿山企业信息化发展技术相对落后，要想实现企业信息化，应将计算机技术应用于采矿工程中。采矿工业中计算机应用范围包括信息数据处理，矿床模型建立等，如何将计算机技术运用于采矿工作是亟待解决的问题。针对采矿工程特点进行研究，提出采矿工程施工中出现的问题，对人工智能在采矿工程中的应用进行分析，为采矿企业信息化发展提供参考。

关键词：人工智能;采矿系统;现状;展望

引言

我国正处于经济结构转型升级的关键时期，随着“互联网+”等国家行动计划的实施，传统生产方式势必发生重大变革。智慧矿山建设是加快实现矿业转型升级的重要途径，越来越多的矿企加快了矿山信息化和智能化建设。而在较为传统的矿山企业，信息化人才缺口是长期且巨大的。当前大数据技术迅猛发展，系统掌握采矿工程技术和信息化技术的工程师必将成为整个矿山行业炙手可热的人才。目前，为适应日新月异的智慧矿山建设对人才的需求，已有部分高校开设了智能采矿专业，对采矿工程专业培养目标、教学内容、课程体系和组织方式等进行改革和优化，并取得了一定成效，但在多学科交叉融合与课程体系特色建设等方面尚显不足，很少将物联网、云计算、大数据、人工智能等多学科与传统采矿学科融合起来，采矿专业人才培养模式尚不能满足矿山企业发展的人才需求。针对上述现象和问题，本研究在人才培养方案设计、课程教学体系建设、教学内容更新和教材建设、实践教学环节优化等方面进行了一些探讨和实践，为升级传统采矿专业人才培养模式、满足人工智能时代矿山企业对采矿专业人才的需求提供一些思路和参考。

1采矿方法选择概述

①采矿方法选择的作用。对于一个国家综合实力的提升而言，矿物质资源具有重要的影响，其也会对国家经济发展产生影响，由此可见，采矿方法的选择对于整体采矿行业乃至国家都具有深远的意义。另外，采矿方法的选择对于投入成本的降低、生产作业的安全性、作业生产率的提升、矿石产量的增加以及矿石贫化率与损失率的降低也有较大影响。采矿方法的选择属于系统较为复杂的工程，矿体的赋存条件以及矿床的地质条件和采矿方法的选择息息相关，涉及众多影响因素，而部分因素却拥有不确定性以及模糊性。另外，各地区选择采矿方法的准则也各有差异，使得此项工作层次、目标都较多，这也为此项工作的开展制造了诸多困难。②传统采矿方法选择的技术。在传统的选择采矿方法工作中，通常会有三步工作，分别为初选采矿方法、分析技术经济以及综合比较分析。详细来看，就是采矿企业应当严格按照矿床的地质特点以及企业自身掌握的采矿技术，对可行性的采矿方案进行初选，随后对其技术经济展开全面分析，若各项比对方案并没有较为明显的差距，专业人员还应当开展更加细致的综合性比对、分析，进而做出最优选择。这种模式较为依赖专业人员的个人经验，但也被个人能力所限制，同时充满了主观上的随意性，使得最终结果较为片面、主观。

2人工智能背景下采矿系统工程的发展

2.1采矿工程复合型人才培养方案设计

采用“平台+系列课程群”模式构建课程体系。平台是根据学生的共性发展和学科专业特征要求设置的，包括公共基础平台、通识教育平台和专业平台。公共基础平台开设的主要目的是实现学生基本素质的培养，对学生正确“三观”的形成、从业基本要求的训练以及专业课程的学习等均起到重要作用。开设通识教育平台的主要目的是拓宽学生的知识面，优化学生的知识结构，使学生掌握比较宽厚的基础理论，体现学科交融、跨学科渗透的精神。专业平台设有采矿工程专业和信息化专业交叉的主体课程。系列课程群是在平台之外，根据学生个性发展要求和综合素质教育的需要设置，旨在拓展学生知识、素质和能力的若干课程系列，体现了个性化教育，反映了人才培养知识综合性、学科交融性和个性要求的结合。为了突出对学生实践能力、创新能力和学科融合能力的培养，根据智能科学和采矿工程专业的特点，组织教师深化对专业升级改造内涵的理解，将实践课贯穿于整个教学过程。

2.2采矿工程中计算机技术的应用

采矿工程中计算机技术的应用主要包括数值模拟技术，GIS信息监管系统，计算机采掘规划等。数值模拟技术应用于采矿工程中，通过计算方法分析围岩稳定性等，在完成数据采集后形成理想化模型，运行后进行整合计算，使用到有限元分析，有限差分法等，常见的数值模拟软件包括ANSYA，通过应用软件实现有限元分析。利用流体理论测试分析填充材料性能，在分析热力学后，解决热动力为开采造成的限制。数值模拟分析可预测采矿中出现的地下渗水等问题。利用UDEC可模拟围岩稳定性，通过弹性理论避免岩体破坏等现象，可掌握不同岩性地质情况。按照非线性与微观线性弹性划分法，使微元间出现非连续特征，可为巷道围压提供准确信息。

2.3计算机编程计算

在借助数学方法优选采矿方法时，可以使用计算机展开科学计算，并且这种方式能够使计算流程更简单，计算软件也在随着时代的发展不断优化和更新，其计算速度极快，而精准度也很高。在借助数学方法优选采矿方法时，有关部门还应当意识到模糊数学的优势：对采矿作业的采矿方法选择工作而言，其拥有较多的影响因素，包括了矿体有用成分的分布、矿岩的自身性质、矿石的价值以及矿体的产状等，很多时候人们对这些因素的描述都较为模糊。对于模糊数学而言，其模糊现象为一部分客观事物间的重要差异在过渡过程中出现的不确定性，即模糊目标或者模糊约束，在采矿行业中包括了采矿作业影响地表的程度、矿体的形态、规模、产状、采矿施工的安全性、矿岩自身的物理力学特性、地质水文环境以及矿石自身的价值等。由此可见，选择采矿方法属于一类模糊问题。正如上文所述，采矿方法的传统选择方法缺点很多，不良影响也较大。但是在模糊数学中，我们可以探寻出较为有效的处理措施。由于矿体位于构造较为复杂的应力场内，开采技术条件模糊性较大，未知性以及随机性也较高，所以，有关人员在选择采矿方法时也会伴随这些模糊性、未知性以及随机性。

2.4人才培养模式智能化升级价值分析

研究提出的采矿专业人才培养模式智能化升级，包括采矿工程复合型人才培养方案设计、课程教学体系建设、教学内容更新和教材建设、实践教学环节优化等，其价值主要体现在以下几方面：①以“矿业大数据”市场需求为导向，设计灵活的人才培养方案，既高度重视交叉学科理论知识的学习，又加强了对应用实践能力的培养，为学生搭建矿山智能化实践平台，拓宽实践渠道;②打破传统教学内容和课程设置的限制，将“矿业大数据”相关的最新理论和工程实践紧密结合，通过实战内容带动理论学习;③加强教学条件的软硬件设施建设：加强采矿工程专业实验室建设、加大系统软硬件的投入力度，加大矿山无人采矿自主运行模拟实践平台、数字化虚拟仿真实验平台建设，从而改善采矿工程专业教学和科研效果;

结语

在大数据人工智能时代，为使采矿专业人才培养模式更好地满足矿山企业及社会需求，本研究以培养采矿专业信息化综合型人才为目标，系统性地探讨和设计了采矿工程专业人才培养智能化升级模式，从而加强采矿工程人才培养的多学科交叉融合程度，提高学生专业实践应用和创新创业等能力，使采矿工程专业学生更加符合人工智能时代矿山企业对人才的需求。

参考文献

[1]朱兢.我国矿山数字系统的研究[J].数字通信世界，2019（05）：155.

[2]虹润人工智能温控器喜获三项国家发明专利[J].化工自动化及仪表，2018，45（04）：306.

[3]许建辉.基于AI的煤炭资源采矿权案例估价模型研究[D].西安科技大学，2017.

*任文刚为本文通讯作者