地下金屬礦開采裝備短間隔智能調度體系研究

侯 杰 王 浩 陳連韞 李國清 郭廣軍 于倩倩 童 川,

(1.北京科技大學土木與資源工程學院,北京 100083;2.煤炭科學研究總院有限公司礦山大數據研究院,北京 100013;3.山東黃金礦業(萊州)有限公司焦家金礦,山東 萊州 261441)

構建與現代礦山相匹配的智能管控模式是智能礦山建設的重要內容。 目前,我國地下礦山數字化、智能化建設已經取得了階段性進展,在智能開采裝備、智能采礦方法、智能生產環境等方面取得了顯著的成果,但是與之匹配的管理方式卻存在一定程度的滯后,是礦山智能化進一步推進的瓶頸環節之一。

新一代信息技術與礦山生產的深度融合正在引領全球采礦行業邁向智能礦山時代[1-5]。 近年來,我國不斷加大數字礦山、智能礦山領域的投入力度,開展了一批科技攻關項目研究,大幅推進了我國數字礦山與智能礦山技術的發展[6-9]。 裝備是礦山智能化的基本要素,2020 年4 月28 日,工業和信息化部、國家發展和改革委員會、自然資源部印發實施了《有色金屬行業智能礦山建設指南(試行)》,明確指出了鼓勵生產勞動作業強度大、作業環境惡劣(高溫、多粉塵、噪音大等)、人員安全風險大的鑿巖、裝藥、支護、鏟裝、運輸等崗位應用具備自主行駛與自主作業功能的開采裝備進行作業,降低人員勞動強度,提高生產安全性、質量穩定性和生產效率[10-13]。

高效精準的調度管控是實現礦山智能化作業的重要保障,是生產計劃落實到裝備執行的關鍵環節。傳統的礦山生產調度通常以調度室為中心,下達對生產的指揮和安排,主要工作是“上情下達,下情上報”,井上調度指揮主體為值班調度員,井下被調度主體為作業人員,本質上是一種“人對人”的管理模式。 隨著智能礦山的發展與智能開采裝備的推廣應用,井下生產模式由人員控制裝備轉變為人員輔助裝備完成生產,井下被調度主體也隨之轉變為各種大型智能化開采裝備[14-17]。 在此條件下,傳統以調度員經驗為依據的調度方式已經趨近礦山生產作業信息處理瓶頸,難以提高集群裝備的協同作業效率。 受限于知識和經驗邊界,大量潛在價值難以充分發揮,依靠人工經驗的調度方式已經不能滿足現代化礦山對智能開采裝備的控制需求[18-20]。

針對現代礦山數字化、智能化生產方式所帶來的生產變革,本研究以地下金屬礦開采裝備調度過程為例,采用短間隔控制理論,從精細化管理、智能化決策、一體化管控角度出發,構建地下金屬礦開采裝備短間隔智能調度管控體系,增強開采作業過程的可預測性與可控性,提高整個采礦過程的透明度,實現開采裝備精準調度和作業過程的降本增效。

1 現代地下金屬礦山開采裝備調度新需求

隨著機械化、智能化水平的不斷提高,現代地下金屬礦山開采作業調度面臨精細化與智能化管控新需求,需要構建以決策為中心的調度指揮模式。 為實現礦山開采作業的精細化管理和智能化調度,需要以開采作業進度的透明化、調度指令的扁平化和調度決策的智能化為目標,構建立足礦山現狀、放眼未來發展的調度管控模式。

礦山生產調度以生產計劃為依據,對日常生產活動進行有效指揮、監督和控制,使各個生產過程與環節均衡協調進行,并通過各種信息的收集和處理,及時解決和預防生產中的事故和失衡,保障計劃的全面推進。 礦山生產計劃雖然對生產活動作了較為具體的安排,但不能完全預見生產中的一切變化,在執行生產計劃過程中必然會出現新的矛盾和不平衡現象。生產調度工作就是要及時地解決這些矛盾和不平衡問題,使生產過程中各個環節能夠彼此協調地進行生產。 生產調度管理是礦山生產管理的核心之一,是聯通礦山生產各個環節的樞紐,是組織日常生產的指揮中心和參謀中心。

礦山調度的基本任務是在日常生產活動中,根據生產作業計劃,定期檢查計劃的執行情況,及時發現生產中出現的問題,并積極釆取措施,從而保證生產均衡進行,任務按時完成。 礦山生產調度過程的本質可以理解為收集信息、整理信息、分析信息和決策反饋的信息交互循環過程,該過程主要由值班調度員完成。 調度員通過與各作業地點負責人定期聯系的方式采集生產進度并下達作業指令。 在實際生產中,調度員耗時最多的工作依次為通信聯絡、數據編錄與匯總、作業計劃編制、信息分析與決策,由于通信和基礎數據統計在調度管理中占用了大量時間,導致調度員缺少足夠的時間進行分析與決策。

早期地下礦山在通信聯絡方面效率較低,生產作業任務通常在作業人員下井前通過班前會的方式下達給帶班長,由帶班長負責現場的生產指揮工作,調度員通過調度電話完成與井下帶班長的溝通,這種方式僅能完成一些重要情況的處理。 為了掌握現場運行情況并指揮生產,調度管理人員需要編制大量信息圖表,諸如生產調度日報表、日生產作業指示圖表、采掘調度圖表、行車調度圖表、工程作業調度圖表、電力調度圖表等。 在每班次整理統計調度數據和調度圖表的基礎上,需要按照日、旬、月、年進行匯總,包括采掘量、損失貧化率、設備利用率、工程進度等大量生產作業指標,而不同的管理口徑和管理部門對數據的統計維度、統計周期、數據細度的需求差異較大,造成了生產調度管理人員陷入重復而繁雜的報表統計與制作工作中,且存在較大的數據誤差風險。

傳統的生產調度管理不僅占用了大量時間,而且很難實時反饋礦山的生產狀況,導致無法及時了解井下人員、設備、關鍵地點的工作狀態,造成指揮調度的盲目性與滯后性,嚴重制約了礦山的生產能力。

隨著現代礦山基礎設施和技術水平的提高,沿用這種舊的調度方式已經不能滿足礦山對精細化管理的需求,需要構建以決策為中心的調度指揮模式。 傳統的調度管理方法與現代礦山生產需求之間存在矛盾,核心問題見表1。

表1 現代礦山生產調度的核心問題Table 1 Core problems of modern mine production scheduling

現代礦山已經能夠實現主要開采工藝的機械化和自動化,并在部分環節實現智能化和無人化。 結合礦山生產管理新形勢,面對新的生產裝備主體和調度環境特征,需要構建符合現代礦山要求的智能管控新模式。 在大數據、機器學習、物聯網等技術的基礎上,把核心關鍵的人、設備、礦石、業務進行集成,通過主動感知和分析數據,快速做出調度決策,提高預測預判能力,提升礦山的生產調度管理水平。

面對新形勢,把握新需求,礦山亟須構建適應現代礦山生產管理特征和管控需求的智能調度新體系,促使生產調度從“一個生產周期后的問題處理”轉向“生產過程的快速、實時、智能決策與反饋”。

2 地下金屬礦開采裝備短間隔調度方法

2.1 管理模式基礎

礦山開采作業需要為所有人員、裝備、物資按照班次、工種進行具體的生產任務分配,并按照整體作業計劃統籌規劃協調,提高作業效率,完成接續滾動的生產目標。 單體任務的延遲或中斷將產生連鎖反應,影響后續任務執行,從而影響整體生產作業進度。導致延遲或中斷的原因包括裝備故障、巖石失穩、環境變化、操作失誤等,在精益生產理論中,這類因計劃外原因導致延遲或中斷的情況稱為“時間浪費”,是導致生產效率降低的重要原因。 “時間浪費”無法完全消除,但可以通過提升管理水平而減少。 短間隔控制通過對“時間浪費”進行快速響應,使不利影響最小化,提升生產效率,能夠有效實現地下礦山的精益生產[21]。

短間隔控制理念極大程度上契合了地下礦山精細化管理需求,其目標是提高增值活動效率,減少非增值活動時間,盡量消除浪費活動。 短間隔控制在生產作業期間通過縮短調度間隔以推動改進,由一線生產人員在一定間隔時間內對所執行任務做出階段性總結,與傳統的礦山調度管理方法相比,可以快速發現不利于生產的各項因素,為下一階段生產及時做出反應和決策。

2.2 實施框架

短間隔控制作為一種短周期高頻率的管理框架,需要將生產計劃進行精準執行和高效落地,使礦山達到預期的生產目標。 整體實施框架緊密圍繞地下金屬礦山的開采作業過程,其核心是計劃的精細化分解、作業任務的科學化分配、作業進度及時糾偏和作業效果的閉環反饋。

根據短間隔控制的業務流程,針對地下金屬礦山開采作業特征,將開采裝備的短間隔控制細分為任務分解與作業計劃生成、裝備配置與調度排產、礦石流質量控制與運輸調度、短間隔裝備指令下達、短間隔響應與調度修正、短間隔分析與閉環反饋6 個實施單元,實施框架如圖1 所示。

圖1 開采裝備調度的短間隔控制實施框架Fig.1 Implementation framework of short interval control for mining equipment scheduling

各單元間的邏輯關系如下:

(1)任務分解與作業計劃生成。 以短期生產計劃為基礎,根據開采條件和能力制定未來1 ～2 周的作業計劃。

(2)裝備配置與調度排產。 根據作業計劃和裝備的出勤計劃,編制未來5 ～7 d 的采場作業調度計劃。

(3)礦石流質量控制與運輸調度。 根據采場作業調度計劃,編制未來2 ～3 班(24 h)的礦石運輸調度計劃。

(4)短間隔裝備指令下達。 根據調度計劃將具體的作業指令下達至機臺。

(5)短間隔響應與調度修正。 作業執行單元在短間隔周期內上報作業進度和事件,調度指揮中心根據全局情況進行響應和調度修正。

(6)短間隔分析與閉環反饋。 對一個周期內的數據進行匯總分析,優化下一周期的調度計劃,生成調度報表并推送至相關人員。

2.3 決策支持算法庫

決策支持算法是開采裝備智能調度的“大腦”,負責為調度指揮人員提供高效、精準、快捷的決策建議。 傳統上采用經驗法或有限的計算機輔助方法,本質上仍需要人工對作業任務和裝備之間進行關聯編排,面對復雜約束條件關系難以直觀獲得最優解,充分發揮生產效率。 因此,建立精細化的井下開采調度約束關系,構建調度決策支持算法庫是井下開采裝備調度的必然發展趨勢。

地下金屬礦山開采裝備智能調度是一項復雜的系統工程,對開采作業過程由全局到局部、由整體到細節逐級優化,優化算法間逐級遞進,相互關聯,最終形成上承計劃、下接執行的完整調度優化鏈。 開采裝備任務配置與調度優化算法根據空間、時間、工序、裝備等要求確定開采作業任務的動態分配,面向多級動態配礦的礦石流優化算法進一步明確了礦石的運輸路徑、時間和方式,實現了礦石流量、品位和成本的優化配置。 在此基礎上,無軌裝備集群調度控制優化算法針對狹小井巷空間內的沖突和避讓問題優化了無軌 裝備集群的運行過程。 算法間邏輯關聯如圖2 所示。

圖2 智能調度決策支持算法框架Fig.2 Framework of intelligent scheduling decision support algorithm

(1)開采裝備任務配置與調度優化算法。 地下金屬礦山通常有數個至數十個作業面同時進行開采作業,涉及大量不同類型的開采作業裝備,其時空關系、工序關系十分復雜。 在復雜的地下開采約束條件下應用開采裝備任務配置與調度優化算法能夠進行裝備配置與任務分配,使作業序列合理化,最大限度地提高開采作業效率和接續性。 在大規模生產、多循環約束場景下達到了72.57 t/h 的開采效率,在同樣產能要素條件下生產效率提升了16.11%,并通過短間隔動態調整實現了方案的滾動優化。

(2)面向多級動態配礦的礦石流優化算法。 品位和礦石量波動是影響金屬礦山生產的關鍵因素之一,保證礦石流的穩定性是礦山開采作業的重要目標。 在地下金屬礦山復雜運輸網絡條件下應用面向多級動態配礦的礦石運輸優化算法能夠充分利用井下多級溜井的緩存能力,合理調配運輸能力、運輸路徑和運輸量,通過動態配礦使礦石流波動最小化,為后續的選礦作業提供穩定可靠的礦石流。 通過復雜運輸網絡下的場景驗證,結果表明:優化方法在控制礦石流波動的同時,使噸礦運輸成本下降了5.83%。

(3)無軌裝備集群調度控制優化算法。 地下礦山中大量移動裝備置于狹窄的巷道空間內,包括各類臺車、鏟運機、卡車、輔助車輛等,構成無軌裝備集群,實際行駛過程中發生大量沖突和避讓,裝備集群的不合理調度將導致井巷的低效運行,無法按時完成既定行駛任務。 無軌裝備集群調度控制優化算法的目的是在礦石流的運輸任務基礎上對同一運行空間(通常為中段)內的無軌裝備行駛過程進行合理調配,減少移動裝備間的避讓時間,在保證集群整體運行效率的同時優化個體間的協同關系,使無軌裝備系統集群化、協同化和高效化。 應用驗證表明:在相同裝備配置下,優化模型使總運輸時長縮短了11. 96%,平均速度提高了14.34%。

3 短間隔智能調度體系的綜合應用

短間隔智能調度體系在山東省某金礦示范采區成功進行了現場應用與示范,并隨著規?；蜕畈炕_采的推進逐漸擴展至全礦,并推廣至類似條件的礦山。 通過構建綜合調度管控平臺,實現了地下金屬礦山開采裝備短間隔調度過程的實時化、動態化和綜合集成可視化。 平臺架構體系如圖3 所示。 通過大量物聯網傳感器與移動終端實現開采作業實體的狀態感知,利用數字孿生數據融合將狀態信息映射至虛擬仿真空間,為調度指揮人員提供高透明度和高還原度的作業信息,在此基礎上利用調度指揮決策相關模型和工具完成作業指令的制定和下達,實現對開采作業實體的控制。

圖3 平臺架構Fig.3 Platform structure

示范應用結果表明,短間隔智能調度體系有助于縮短井下調度管理周期、提高井下生產透明性、發揮礦山生產潛能。 主要應用效果如下:

(1)信息透明。平臺有助于迅速、直觀、可視化地發現生產瓶頸,提高事件的響應速度,有效降低作業過程中計劃外事件的負面影響。

(2)柔性調度。 有效縮短井下調度管控周期,可以快速調整作業順序、重新部署作業任務,保障生產秩序,實現了井下快速調度和快速響應。

(3)科學決策。 利用優化算法等智能化決策手段,科學合理地分配井下資源,減少閑置和沖突,加強了生產調度組織的針對性,有效提升了開采作業過程的科學、精確和可操作性,使得礦山開采更加平衡、有序、可持續。

(4)成本控制。 礦石流的精細化管控有助于降低礦石流波動與運輸成本,使礦山能夠合理有效地控制生產成本。

(5)精益生產。 平臺梳理和優化了礦山生產調度流程,實現了調度的智能化管控,可以促進管理水平提升,將調度管理人員從大量的、重復性的、低管理含量的工作中解脫出來,工作效率和質量得到了明顯提高,更加有助于管理人員從簡單重復勞動向決策優化型管理方向轉變,對礦山的生產經濟效果產生了積極影響。

4 結 論

針對現代地下金屬礦山開采作業調度精細化與智能化管控新需求,以開采裝備為核心,以精益生產為目標,提出了面向短間隔控制的地下金屬礦山生產裝備智能調度新模式,對生產進度進行反饋閉環,及時采取修正措施使進度偏差最小化,提高整體生產效率。 所得結論如下:

(1)生產調度管理是影響礦山生產效率的主要因素,在全面推進智能礦山建設的大趨勢下,實現與現代礦山技術裝備水平相匹配的生產調度管理模式非常重要。 礦山智能化建設不僅包括裝備改造和技術升級,也需要與之匹配的智能化管理體系。 在開采裝備主體和開采環境支撐的基礎上,構建精細化的管控模式和智能化的決策支持方法,是實現地下金屬礦山開采裝備智能調度的核心要素。

(2)現代礦山生產條件下的調度面臨新形勢,需要實現生產過程的精細化管理、調度的快速響應、生產任務的智能分配、礦石流的智能跟蹤、裝備的集群管控、調度過程的一體化管控等需求。 采用精益生產理論分析礦山開采效率的提升途徑,在此基礎上將短間隔控制方法引入開采裝備調度管控過程中,以短間隔控制方法、智能決策方法和智能管控平臺為支撐,形成任務分解—任務配置—運輸配置—作業指令—響應修正—分析反饋的短間隔閉環調度框架。

(3)智能化決策支持方法是支撐短間隔快速決策與反饋的核心,以開采裝備的智能調度決策為目標,構建包括裝備任務配置、礦石流控制、無軌裝備集群管控在內的調度優化模型算法庫。 通過對開采作業過程進行由全局到局部、由整體到細節逐級優化,優化算法間逐級遞進,相互關聯,形成上承計劃、下接執行的完整調度優化鏈,彌補了依賴人工決策的不足,實現科學高效的調度管控。

(4)地下金屬礦調度是一項復雜的系統工程,短間隔智能調度體系盡管在示范應用中取得階段性進展,但仍需要進行大量的優化算法模型與現場應用的驗證與迭代完善。