礦業系統工程60 年發展與展望

王家臣 ， 劉云熹 ， 李 楊 ， 王 蕾

(1.中國礦業大學(北京) 能源與礦業學院, 北京 100083；2.中國煤炭學會 煤礦系統工程專業委員會, 北京 100013；3.中國煤炭學會, 北京 100013；4.北京市應急管理科學技術研究院, 北京 101101)

礦業是以安全高效綠色開發和清潔高效低碳利用礦產資源為目的行業，也是經濟社會發展的基礎行業。盡管礦業是古老的行業，但現代社會對礦業的依賴程度非但沒有減弱，反而更高，近代戰爭的絕大多數都是由于爭奪礦產資源引發的。2018 年礦業為人類提供了227 億t 能源、金屬和重要非金屬礦產，總產值高達5.9 萬億美元，相當于全球GDP 的6.9%，其中能源礦產占76%，金屬礦產占12%，重要非金屬礦產占12%。美國、俄羅斯、中國是全球主要礦業大國，礦產資源總產量占全球49%，總產值占全球40%。其中，中國礦產資源總產量占全球總產量的31%，位居世界第1。中國是全球最大的金屬礦產和能源礦產消費國[1]。

礦業是一個包含資源、環境、經濟、社會、安全、效率、技術、區域、利益共同體等多因素的復雜大系統。與其他行業相比，礦業受到資源、環境、社會利益等的影響更大，因此統籌考慮影響礦產資源開發的諸多因素，從系統工程視角出發，建立礦業的各層級系統，進行系統規劃、系統研發、系統組織、系統生產等，以期達到安全高效綠色經濟地開發礦產資源的目的。

系統工程的概念早在20 世紀40 年代即已出現，尤其是第二次世界大戰結束后，隨著現代工業化進展，城市人口、就業、環境污染和資源等各種社會問題日趨嚴重，迫切需要用新的方法對這些問題進行綜合研究。系統工程學是把研究的對象看作是一個由很多相互聯系相互制約的組成部分構成的總體，然后運用運籌學的理論和方法以及計算機技術，對構成系統的各組成部分進行分析、預測、評價，最后進行綜合，從而使該系統達到最優。

礦業系統工程始于20 世紀50 年代，是由采礦工程學與系統工程學相結合而形成的一個學科分支[2]，是以運籌學用于礦業研究為標志的。隨著計算機技術的迅速發展，20 世紀60 年代后，將系統論、運籌學、信息論、現代數學和計算機技術等綜合應用于礦業研究，解決礦業工程中的綜合優化問題，從而提高礦業系統效率、可持續性和安全性。如今礦業系統工程是一門涵蓋規劃、設計、建設、運營和管理礦業項目的綜合性學科，包括選址、資源評估、工程設計、采礦工程、設備建設、基礎設施建設、生產管理、設備維護、安全管理和環境管理等多個領域。60 余年來，礦業系統工程取得了豐碩成果，已經貫穿資源規劃、勘探、設計、建設、生產、勞動組織、物流倉儲、運銷、人員管理、區域治理、礦區和諧等各個環節，為礦業發展和提質增效做出了巨大貢獻。

1 礦業系統工程發展綜述

1.1 國際礦業系統工程的發展歷程

1.1.1礦業系統工程的早期研究

礦業系統工程研究的起源可以追溯到20 世紀50 年代初，當時計算機與運籌學在礦業中的應用經歷了迅猛發展。1951 年，HICKS D 發表了《煤炭工業中的運籌學》一文[3]，探討了運籌學方法在英國煤炭工業，尤其是在巷道掘進方面的應用。在1955 年，DUNLAP J W 和JACOBS H H 提出了某磷鹽巖礦索斗鏟作業的模擬模型[4]，這被認為是計算機模擬在礦業中應用研究的經典之作。同年，WARE T M 在巴黎國際采礦會議上發表了《運籌學與未來礦山》的報告[5]，討論了運籌學在礦產勘查、儲量評估、生產計劃與生產作業等方面的可能應用，并于翌年發表了《采礦工業中的運籌學》的論文，強調了將運籌學方法應用于礦山設計及規劃的必要性[6]。1957 年，HYPHER P P 在英國劍橋舉行的第一屆國際運籌學會議上發表了《采礦中的運籌學》的論文[7]，探討了運籌學在規劃與作業中的各種可能應用，并具體討論了排隊論與模擬方法在分析礦山生產系統以提高生產能力的過程中的應用。同年，ALLAIS M 利用概率理論評估了在撒哈拉沙漠實施大規模地質勘查的效果，成為應用隨機理論研究找礦方面的經典[8]。

1.1.2 國際礦業系統工程學術會議

進入20 世紀60 年代，運籌學和計算機廣泛引入礦業領域，礦業系統工程發展迅速，國際計算機與運籌學在礦業中應用學術會議(簡稱APCOM)是全球礦業系統工程發展的縮影。由美國礦業界的4 個學術單位(賓夕法尼亞州立大學、亞利桑那大學、克羅拉多礦業學院和美國采礦工程師學會)聯合發起，于1961 年在美國亞利桑那大學舉辦了第一屆計算機和運籌學在礦業中的應用國際會議，后來逐漸演變為世界性學術會議，成為礦業系統工程研究領域最重要的學術論壇。

起初，該會議僅在美國國內的幾所高校舉行，隨著會議在礦業行業影響力的增強，APCOM 系列會議已經發展成為礦業創新的主要推動力，推動了計算機和運籌學在礦業的應用不斷進步。截至2023 年11 月，APCOM 已成功舉辦了41 屆，在六大洲均有舉辦，其影響力已經遍及全球。參與舉辦的國家包括美國、南非、澳大利亞、德國、英國、加拿大、智利、巴西、哥倫比亞、中國等，如圖1 所示。如今，APCOM已經發展成為一個國際性論壇，旨在展示、討論和研究礦業中最先進和新興的技術。

圖1 APCOM 歷屆會議舉辦地Fig.1 Locations of APCOM sessions

2001 年4 月，中國礦業大學(北京)主辦了第29屆APCOM 會議，這是該會議首次在亞洲和發展中國家召開，也是歷屆規模最大的一次。吸引了來自29個國家的300 余名專家、學者，以及國際知名的礦業軟件公司代表，其中國外代表120 余人。會議共收到500 余篇論文，其中183 篇入選論文集，從論文數量和質量看，這是歷屆APCOM 會議中非常成功的一次。會議主題涵蓋了礦山地質勘探、采礦系統模擬與計算機可視化、露天與地下礦山規劃設計、地面控制和邊坡穩定中的計算機應用、3S 以及3DGM 在采礦業的研究和發展，以及計算機在礦業中應用的其他方面，如人工智能、信息技術和全球定位系統等。

表1 近5 屆APCOM 主題Table 1 Themes of the last 5 APCOM conferences

早期的APCOM 會議主要采用每年1 次的頻率。然而，自1977 年第15 屆會議后，會議的舉辦周期變得不再穩定，每1～3 a 舉辦1 次，但這并未影響會議的持續進行。到2003 年第31 屆會議之后，APCOM 會議的舉辦周期最終穩定為每2 a 舉辦1 次。

近5 屆來，APCOM 會議聚焦于多個重要主題，涵蓋了礦山地質勘探、礦床建模、品味和儲量估算、地質統計學、礦山規劃與設計、地下5G 通信、人工智能技術、智能礦山、全自動物料跟蹤、尾礦和礦山廢物管理、礦物加工和提取、風險與不確定性、模擬以及爆破等領域，見表1。

1.2 我國礦業系統工程的發展歷程

1.2.1 我國礦業系統工程發展

我國的礦業系統工程研究始于20 世紀50 年代后期和60 年代初期，主要限于高等學校的理論研究和課堂教學。隨著計算機技術和科技教育事業的發展，礦業系統工程在我國迎來了蓬勃發展時期。20 世紀80 年代后，礦業系統工程的研究更加深入廣泛，研究成果紛紛涌現。一些礦業高校為本科生、研究生開設了礦業系統工程或相關課程，絕大部分具有研究生招生資格的礦業類高校和研究院所均設定了系統工程培養方向。中國金屬學會、中國有色金屬學會、中國煤炭學會也先后成立了礦山(煤礦)系統工程專業委員會。我國的礦業系統工程研究成果在國際上廣泛發表，標志著我國在這一領域的研究取得了國際認可，并處于先進水平。經過60 余年的發展，我國礦業系統工程研究取得了顯著成果，有力支撐了礦區規劃設計、開采工藝選擇、系統優化、組織管理、高效生產等，不僅在國內占有重要地位，在國際上也具有一定的影響力。

我國礦業系統工程的研究主要包括礦床地質建模、露天礦境界確定、露天礦鏟車配比、露天調度系統、露天礦邊坡隨機分析[9]、礦井(露天礦)生產規模、生產過程優化、安全系統及可靠性、生產系統可靠性、備品備件優化、開采參數優化、信息管理、人員組織等，以及計算機在礦山規劃、設計、施工、生產中各個環節的應用。近年來礦業系統工程的研究除了上述傳統的研究內容外，逐漸聚焦于礦井全生命周期、智能開采、礦業技術經濟、管理信息系統、物流與倉儲等。

1.2.2 我國礦業系統工程學術會議

1978 年改革開放后，礦業迎來了大發展時期，國際國內學術交流逐漸增多，礦業系統工程研究成果相繼涌現，迫切需要學術交流的平臺。在當時，礦業系統工程在國內還屬于礦業領域的新興學科分支，研究人員并不多。在此背景下，1979 年6 月由中國金屬學會采礦分會舉辦的首屆礦山系統工程學術會議在馬鞍山召開，參會的研究、設計、企業單位和高校共17家32 人。會議探討了國外電子計算機在采礦工業中的應用及其發展，介紹了結合我國實際所進行的露天礦系統最優化的研究工作，其中包括最優化的開采境界、礦床數學模型的建立以及編制露天礦的最優化進度計劃和生產過程的隨機模擬等，還討論了如何進一步開展系統工程在礦山的研究和應用問題，使這門新興科學技術盡快地在我國發揮作用，縮短與國外差距。至今，全國性礦業系統工程學術會議已經舉辦了15 屆，每屆會議圍繞生產、管理、規劃、經濟等展開，涉及學科有運籌學、計算機技術、統計等，見表2。歷屆會議的參會人員及會議論文數如圖2 所示。

表2 歷屆礦業(礦山)系統工程會議統計Table 2 Statistics on previous mining (mine) systems engineering conferences

圖2 歷屆會議的參會人員及會議論文數Fig.2 Number of participants and conference papers at previous sessions

第二屆全國礦業系統工程學術會議主要涵蓋了地質統計與礦床模型、露天開采的可行性研究、露天礦最優開采境界與生產進度計劃、線性規劃在礦山工程中的應用、礦山生產系統的最佳匹配、網絡技術在礦山生產管理中的應用等。第三屆礦業系統工程學術會議表明礦山系統工程的研究隊伍有所擴大，從研究、設計單位和高等院校，逐步擴展到廠礦企業和管理機關，科研與生產相結合經濟效果初見成效；礦業系統工程的研究范圍有所擴大，已由礦山設計優化方法的研究擴展到礦山生產技術管理的優化決策與礦山布局與開發規劃等方面，由系統工程在露天礦山的應用擴展到地下礦山的應用；礦山系統工程中應用的優化技術逐漸多樣化，線性規劃的計算法與圖表法，網絡技術，計算機模擬技術，隨機風險決策方法等得到了應用。

第四屆全國礦業系統工程學術交流會的內容包括礦床模型及邊界、采掘計劃、輔助編制計劃、網絡計劃技術、調度方法、采礦方法、輔助管理和經濟分析等方面。礦業系統工程的研究和應用已取得了長足的進步，系統工程專業或學過系統工程專業課的青年學者不斷涌現。此外在研究方法上有了新發展，逐步延拓和深化，如地下采礦方法庫、基于多方法的地下開采設計優化模型、人工智能專家系統技術。如圖3 所示，會議論文主要聚焦于計算機的應用，其次是露天礦、最優化、計算機管理等。

圖3 第四屆系統工程會議論文關鍵詞占比Fig.3 Keyword percentage of papers in the 4th Systems Engineering Conference

第五屆全國礦業系統工程學術會議內容涉及人才培養、礦山計算機輔助設計、管理信息系統、決策支持系統、專家系統、最優化技術、經濟管理系統分析與優化、應用軟件的開發等。此次會議表明礦業系統工程研究的系統越來越大、課題越來越復雜、研究方法逐漸多樣化，新技術新方法開始得到重視，其中突出的是專家系統和系統動力學模型開始應用礦山領域，標志著我國礦山系統工程研究水平已經有了新的提高，礦山系統工程已經面向實用化發展[10]。

第六屆全國礦業系統工程學術會議主要就我國礦業戰線上系統工程研究和應用取得的成果進行了廣泛的交流和深入的探討，內容涉及礦山設計、生產、管理、科研等[11]。經過十幾年廣大科技工作者的努力、我國礦山系統工程的研究和應用得到較好的發展，尤其是計算機的普遍應用，極大地促進了礦山系統工程的應用。但是我國礦山系統工程的研究和應用仍處于較低水平。

第七屆全國礦業系統工程學術會議內容涉及礦山地質、露天開采、地下開采、礦山管理信息系統、礦業經濟、巖石力學、礦物加工和計算機網絡等方面[12]。會議中論述了人工智能、模糊復雜大系統、數學模型在礦業中的應用以及國內外礦山系統工程的應用現狀及發展趨勢。隨著礦山企業科技現代化和管理現代化、計算機的普及和網絡技術的提高，礦業系統工程學科將會有深入的發展和提高。全國第八屆礦業系統工程學術會議探討內容主要為地質礦床建模與資源評價、礦山設計規劃、礦業信息化與可視化技術、人工智能技術在礦業中的應用、礦山監測控制與管理信息系統、礦業可持續發展與物流工程等[13]。礦業系統工程全方位地吸取了相關學科的先進方法和理論，更加注重了學科的交叉、融合、綜合運用和實用性等，礦山企業運用系統工程的理論、方法、思想等方面取得了顯著成績，礦業系統工程具有廣闊的應用前景。

第九屆全國礦業系統工程會議內容涉及到人工智能、虛擬現實、優化算法、系統可靠性、信息系統、決策系統、管理模式、經濟評價、軟件開發等多個方向，緊密圍繞礦山生產企業的技術難題以及礦業系統工程深層次發展的科學問題進行論述和研究。

第十屆全國礦業系統工程學術會議的主題是“全球經濟下的礦業系統工程”。會議論文關鍵詞主要聚焦于礦業系統及數字礦山，依次是露天礦、安全管理、煤炭企業等，如圖4 所示。

圖4 第十屆礦業系統工程會議論文關鍵詞占比Fig.4 Percentage of keywords for papers in the 10th Mining Systems Engineering Conference

2012 年9 月，第十二屆全國礦業系統工程學術會議在葫蘆島召開。會議交流了近年來在煤礦系統工程方面的最新研究成果，其內容主要涉及系統工程基礎理論與計算機技術在礦業中的應用、礦床建模與資源綜合評價、企業管理信息系統與決策支持系統、礦業與資源經濟分析與評價、人工智能方法、工業工程、物流工程、3S 等在礦業中的應用，軟件開發理論、方法與技術等[15]。2015 年9 月，第十三屆全國礦業系統工程學術會議暨中國煤炭學會第四屆煤礦系統工程專業委員會換屆大會在葫蘆島召開，此次會議促進了礦業系統工程工作者的研討交流。會議出版論文集1部，收錄了22 篇學術論文，評出了7 篇優秀論文[16]，這次會議內容除了礦山工程優化、計算機應用、軟件開發、可持續發展以外，還包含了瓦斯治理、沖擊地壓、安全生產與管理等礦山安全內容，以及地熱資源開采等。

2017 年10 月，第十四屆全國礦業系統工程學術會議在遼寧鞍山召開。會議出版論文集1 部，收錄了25 篇學術論文，評出了9 篇優秀論文。2019 年9 月，第十五屆全國礦業系統工程學術會議暨首屆智能采礦學科建設高峰論壇在西安召開，出席本次會議代表60 余人，收錄會議論文30 篇，本次會議主題是“智能礦山、智能生產、智能決策”深入研討人工智能在礦業領域應用的前沿技術及智能采礦學科建設，對國內外智能礦業發展的新理念、新理論、新裝備、新技術進行了學術交流。如圖5 所示，會議論文關鍵詞主要聚焦于生產計劃及露天礦，其次是安全生產、安全管理等。

圖5 第十五屆礦業系統工程會議論文關鍵詞占比Fig.5 Percentage of keywords for papers in the 15th Mining Systems Engineering Conference

自從1979 年6 月召開第一屆全國礦業系統工程學術會議以來，至2019 年9 月共召開了15 屆，由于疫情原因，會議停辦了4 a。在可統計的歷屆會議論文集中，共發表論文311 篇，其中中國礦業大學是發表論文最多的單位，如圖6 所示。

圖6 歷屆會議發表論文的單位統計Fig.6 Statistics on units presenting papers at previous sessions

從歷屆會議的人員規模來看，參會人數不多，雖然圖2 只統計了承辦單位以外的參會人員，實際的參會人員要遠多于上述統計數字，但總體上還是屬于小眾會議。這主要是與系統工程會議的內容相對專一，要求的數學、經濟和計算機方面的知識較豐富有關，參會人員主要來自高校、設計和研究單位，也與會議組織、會議主題設計有關。今后礦業系統工程學術會議要拓展思路、開闊視野，進一步擴大行業和學術影響力。

2 礦業系統工程發展進程可視化

2.1 數據來源

為全面分析目前礦業系統工程領域的研究進展，首先選取CNKI 數據庫作為研究的數據基礎，并限定“礦業工程”學科，去除重復后估計獲得3 789 條檢索結果；此外，增加收集2004—2023 年全國礦業系統工程學術會議論文250 余篇，共計4 000 余篇。將以上檢索結果導入CiteSpace 進行后續分析。

2.2 發文量趨勢分析

通過CiteSpace 篩選近20 a (2004—2023 年)發表的文獻，得到近20 a 相關文獻年發文量分布與變化趨勢，如圖7 所示。由圖7 可知，2004—2009 年礦業系統工程領域年發文量的震蕩上升，在2012 年達到峰值315 篇；2012—2015 年年發文量開始震蕩下降，在2015 年達到最小值157 篇；2016—2020 年數據較為穩定，年平均發文總量平均值為243 篇。2021 年至今，發文量又有上升趨勢。

圖7 近20 a (2004—2023 年)相關文獻年發文量分布與變化趨勢Fig.7 Distribution and trend of annual publication volume of related literature in the last 20 years (2004-2023)

2004 年之前礦業系統工程主要集中在傳統采礦工程的領域；目前，礦業系統工程正經歷數字化和自動化的變革；未來，礦業系統工程朝著更智能、更可持續和更為社會負責的方向邁進。

后腿的灰分含量為1.34%，較其他兩個部分有些差距(p<0.05)；后腿的水分含量為77.45%，其次是前腿76.42%，然后是里脊75.67%，差距不顯著(p<0.05)，這原因可能是犢牛肉的肌纖維之間、蛋白質的組織結構很松散，且為了滿足犢牛肉細胞的快速分裂與生長，也需要更多的水分介質，與陳珍(2016)[8]的結果一致。

2.3 關鍵詞共現分析

通過Citespace 中的“Keyword”將相關文獻按前十年(2004—2013 年)和后十年(2014—2023 年)進行可視化分析，如圖8 所示，運行后得到節點260 和263 個，連接線680 條和310 條，網絡密度為0.020 和0.009，對圖8 中的節點、標簽以及連接線進行調整，設置閾值(Threshold)為2，隱藏了詞頻在2 次以下的關鍵詞，得到如圖8 所示的關鍵詞頻次分布網絡。同時，通過“Summary Table”功能計算關鍵詞的中介中心性，分別篩選前后十年中詞頻排前10 的關鍵詞，去除檢索詞“系統工程”，累計重復次，獲得表3 所示關鍵詞詞頻排序。中介中心性是指一個節點擔任其他兩個結點之間最短路的橋梁的次數，即一個結點充當“中介”的次數越高，該節點所代表的關鍵詞重要程度就越大，見表3。

表3 高頻關鍵詞頻次統計Table 3 Frequency statistics of high-frequency keywords

圖8 關鍵詞頻次分布Fig.8 Keyword frequency distribution

從圖8 節點內部的顏色分布可知，前3 個高頻詞的出現都比較早，并一直持續至今；結合表3 可看到，近20 a 中關鍵詞出現頻次排名前5 的分別為發展趨勢(23 次)、煤礦(23 次)、規劃設計(22 次)、安全管理(21 次)和礦山公園(14 次)；中介中心性大于0.10 的關鍵詞分別為發展趨勢(0.17)、煤礦(0.19)、規劃設計(0.18)、安全管理(0.17)、應用(0.14)和生態修復(0.13)，說明這6 個高頻關鍵詞在本領域的重要程度較高。

2.4 礦業系統工程演進

通過對礦業系統工程發展進程的可視化分析，可以直觀地看到該學科目前對于礦業工程的發展仍然具有十分重要的指導意義。結合該章節展現的數據和我國礦業工程的發展進程得知，在2004 年之前礦業系統工程主要集中在傳統采礦工程的領域，包括勘探、開采、處理和運輸。這一時期主要關注提高礦產資源的勘探效率、提高采礦設備的性能、改進礦石處理技術等方面礦山?？傮w而言，2004 年以前的礦業系統工程的發展主要集中在提高生產效率、自動化技術的引入、環境和社會責任的認識上。

目前，隨著智慧礦山建設的要求愈來愈高，礦業系統工程正在經歷數字化和自動化的變革。數字化礦山涉及大量傳感器、物聯網設備和大數據分析，以實現實時監控、智能決策和提高生產效率。

這些可視化的數據表明，礦業系統工程正在朝著更智能、更可持續和更為社會負責的方向邁進。未來礦業系統工程的研究方向將受到科技、社會和環境等多方面的影響。隨著人工智能、機器學習和大數據分析等技術的不斷發展，礦業系統工程將更加注重智能化。智能礦山將能夠實時監測和響應礦山操作的各個方面，從而提高生產效率、降低成本，并增強安全性。

3 礦業系統工程展望

礦業系統工程的發展，經歷了運籌學和計算機技術在礦業中的應用、礦業工程建模、系統優化、軟件開發、網絡技術、智能開采、智慧礦山等階段。運籌學、系統動力學、人工智能、專家系統、可靠性理論、數據挖掘、資源經濟學等是其主要的理論研究方法。隨著計算機技術進步和各種計算模型的完善，早期的節約計算機內存和減少計算時間等已經不再受到關注，而建立完備的礦業工程各級系統及其邊界，并提煉出符合系統實際的數學模型，以及與現代科技發展密切結合，尤其是與人工智能、網絡技術、數據挖掘等相結合，是下一步礦業系統工程發展的主要方向。

根據系統邊界不同、研究對象不同，礦業系統工程包含的內容和各級子系統的組成要素也不同。根據礦業工程技術的發展，礦業系統工程可包含為科學采礦系統、礦山全生命周期系統、礦山信息與管理系統、智能礦山系統、災害防治系統、巖層控制系統、礦山生產工藝系統、人員管理系統等八大系統，如圖9所示。

圖9 礦業系統工程八大系統Fig.9 Mining systems engineering eight systems

3.1 科學采礦系統

科學采礦系統是以安全生產為前提，以綠色開采技術為支撐，以機械化、自動化、智能化和科學管理為手段，以企業效益為衡量依據，以提高資源回采率、減少對礦區周邊環境影響為目標的煤炭開采系統[17-19]。系統涵蓋安全開采[20]、高效開采[21]、綠色開采[22]、共伴生資源協調開采[23]、節能低碳開采[24]、效益最大化[25]、最小負外部效應子系統[26]，如圖10 所示。

圖10 科學采礦系統Fig.10 Scientific mining systems

隨著智能傳感技術和人工智能的發展，未來科學采礦系統將實現更高級別的事故預測和預防，使用虛擬現實和增強現實技術進行模擬培訓，并引入更先進的自動化系統，包括自主采礦設備、自動駕駛卡車和機器學習優化的生產計劃，提高采礦過程中的精確度和效率。推動綠色采礦技術，如生物礦山技術、更環保的化學提取方法等，引入可再生能源供電，推動更先進的能源管理系統，采用更高效的設備和清潔能源，同時積極采用循環經濟理念，減少廢棄物和資源浪費。引入碳捕獲和碳儲存技術，進一步減少礦業活動的碳足跡。進一步發展綜合礦業技術，使用數據分析和模型來預測共伴生資源的分布，提高資源綜合利用率。為提高交易透明度和效率，引入智能合同和區塊鏈技術，利用大數據分析監測礦業活動對環境和社區的影響，及時預警和處理負面效應?？茖W采礦系統將朝著更智能、更綠色的方向發展，更好地融合創新技術和環境責任，實現資源可持續開發和社會經濟效益的最大化。

3.2 礦山全生命周期系統

礦山全生命周期是一個涵蓋礦山從礦產資源勘探[27]、資源開發規劃[28]、礦山(區)開發設計[29]、礦山(區)開發建設[30]、礦山(區)生產與運營[31]、礦山(區)關閉[32]、礦山(區)環境修復[33]、工業遺跡[34]和礦山(區)資源再利用[35]的全過程綜合管理系統，如圖11所示。該系統旨在通過集成多種技術和工具，實現礦山資源的有效管理和優化利用，提高礦山企業的經濟效益和可持續發展能力。

礦山全生命周期的未來展望涵蓋多個方面。礦產資源勘探利用先進的勘探技術，如遙感、人工智能和機器學習，提高勘探的準確性和效率，自動化勘探和實時數據分析將成為標配，減少勘探階段的時間和成本。資源開發規劃強調可持續性和生態友好的資源規劃，通過模擬和預測技術，更好地考慮礦業活動對生態系統的潛在影響，制定更為靈活和適應性強的開發規劃。礦山(區)開發設計通過引入智能設計工具，利用虛擬現實(VR)和增強現實(AR)等技術，提供更全面的設計方案。礦山(區)開發建設積極推動建設過程的數字化和自動化，使用先進的建筑技術、可再生能源和低碳建筑材料，以減少對生態系統的破壞。礦山(區)生產與運營強調自動化生產和智能化運營，機器學習和人工智能將用于優化生產計劃，提高效率，并減少事故風險。礦山(區)在閉合階段將更注重社會遺產的保護和再利用，制定閉合計劃時，將考慮當地社區的需求，并在閉合后推動遺產保護和旅游。礦山(區)環境修復則引入先進的生態修復技術，如生物工程和土地修復技術，以提高環境修復的效率，同時加強監測系統，確保修復成果的長期可持續性。工業遺跡方面主要是轉變工業遺跡的管理理念，將其視為文化和歷史遺產的一部分。推動工業遺跡的數字化保存和對公眾開放，促進文化遺產的傳承。礦山(區)資源再利用則是進一步推動循環經濟理念，將關閉的礦山區域變為多功能的可持續資源，發展新興產業、推動綠色能源項目，以實現資源再利用的最大化。因此，未來礦山全生命周期將呈現數字、智能、可持續發展的趨勢。

3.3 礦山信息與管理系統

礦山信息與管理系統即應用先進的信息技術去整合礦山現有的規劃、設計、生產、經營和管理并及時地為礦業決策提供準確而有效的數據信息系統。礦山信息與管理系統涵蓋礦產資源儲量信息、生產規模與品質信息、采掘計劃與生產信息[36]、安全管理信息[37]、區域經濟和客戶信息、產銷信息、設備管理信息、備品備件信息等模塊[38]，如圖12 所示。這些系統通過提供準確的地質數據、優化生產流程、保證設備運行效率、確保作業安全、監控環境影響以及管理經濟效益等功能。

信息化既是當今世界經濟和社會發展的大趨勢，也是我國產業升級和實現數字化、智能化的關鍵環節[39-40]。礦產資源儲量信息引入更為先進的勘探技術，如衛星遙感、人工智能地質分析，以提高礦產資源儲量信息的準確性。生產規模與品質信息通過推動生產智能化，采用大數據分析、物聯網和人工智能技術實現生產規模和品質的實時監控與優化。采掘計劃與生產信息結合自主決策系統，結合實時數據和人工智能，實現采掘計劃的動態調整。安全管理信息引入更為先進的安全監測技術，如可穿戴設備、實時定位系統，以提高事故預防和應急響應能力。區域經濟和客戶信息推動區域經濟信息的智能整合，結合大數據分析和人工智能，提高對區域經濟發展的深度理解。產銷信息推動供應鏈數字化，通過區塊鏈確保產銷信息的可信度，引入更智能的市場分析工具，實現市場趨勢的早期預知和更靈活的產銷策略。設備管理信息推動設備智能化，通過物聯網和大數據分析實現設備狀態的實時監測和預測性維護。備品備件信息推動備件管理的智能化，通過大數據分析和人工智能，實現備件庫存的智能優化和自動訂購。

3.4 智能礦山系統

智能礦山系統是指采用先進的信息化技術、自動化技術、通訊技術和人工智能技術，實現礦山生產環節的監測、控制、優化、管理和決策支持的集成系統。它涵蓋了從勘探開發、采礦運輸到選礦加工和管理決策的全過程，目的是實現安全高效、環境友好和資源節約型的礦山生產模式[41]。智能礦山系統包括智能化建設基礎系統、智能化生產系統、智能化安全監測與防控系統和智能化管理與決策系統[42]，其組成如圖13 所示。智能礦山系統的建設并不只是技術層面的革新，更是一種新的生產管理理念，它需要在組織結構和管理模式上進行同步革新[43]。智能礦山的發展方向是朝著無人化、自動化、信息化、生態化和可持續發展的目標前進[44]。

圖13 智能礦山系統Fig.13 Intelligent mining systems

智能化礦山系統未來發展可綜合運用大數據、區塊鏈、量子技術、5G 通訊和機器人等先進科技進行優化。通過大數據分析實現實時優化礦山操作、預測設備故障，提升資源利用率，優化生產計劃與管理。區塊鏈確保透明、安全的數據管理系統。量子技術可解決優化問題，如資源定位、開采路徑規劃和物料調度。5G 的高速傳輸和低延遲支持實時監測和遠程控制，使礦山操作自動化和遠程控制成為可能。機器人技術應用于危險條件或難以到達的區域，無人機和自動化運輸車輛用于運輸和勘查。未來智能礦山系統趨向更智能、高效、安全、環保，技術融合和創新是推動礦業可持續發展的關鍵途徑。

3.5 災害防治系統

礦山災害防治系統是一種集成了多種技術和措施的系統，為了應對礦山環境中的各類風險和災害而設計的綜合性系統，主要包含通風系統、瓦斯、水、火、粉塵、職業健康、逃生系統和應急救援8 個方面[45-52]，如圖14 所示。應用和措施有助構建綜合而高效的礦山災害防治系統，提高礦山生產過程中災害防控的能力，以確保工人的生命安全和礦山生產的可持續發展。

圖14 災害防治系統Fig.14 Disaster prevention and control systems

通風系統方面，建立智能化通風系統，使用無人機巡檢和監測礦井氣體，提高通風系統的效能；瓦斯災害防治方面，推動更靈敏的瓦斯監測技術，例如光纖傳感和新型瓦斯傳感器，加強無人機和機器人的應用；水害防治方面，結合先進的地質勘探技術和實時數據監測，提前識別潛在涌水風險，并發展智能化的排水系統，提高水資源管理的預測和響應能力；火災防治方面，引入更先進的火災檢測技術，如紅外攝像頭和火災預警系統，結合無人機和機器人技術；粉塵治理方面，推動更高效的防塵技術，采用虛擬現實培訓，提高工人對防塵措施的意識和技能；職業健康管理方面，發展個性化職業健康監測系統，結合生物傳感技術和健康數據分析，實現對礦工的全面監測，并推動遠程醫療服務；逃生系統方面，引入更為智能和全方位的逃生系統，包括智能逃生導航、生命探測裝置等；應急救援方面，推動智能救援系統，包括無人機、機器人和遠程操控技術。

3.6 巖層控制系統

巖層控制系統是一種專門設計用于管理和維護地下工程及礦山開采中巖層穩定性的系統，通過監測、分析、控制和決策等環節，實現對采場圍巖的全面控制和管理的綜合性系統，主要可分為采場圍巖控制、巷道圍巖控制、沖擊地壓災害防治、地表沉陷控制與生態環境保護[53-61]，如圖15 所示，旨在預防地質災害，確保礦山和地下工程的安全、高效運營。

圖15 巖層控制系統Fig.15 Rock control systems

未來巖層控制系統將廣泛采用傳感技術，例如高精度地質雷達和微震監測系統，以提高地質信息的準確性，實時監測巖層變化，提前預警潛在地質災害，為礦山生產提供精準數據支持。引入人工智能和機器學習技術，通過深度學習分析歷史和實時監測數據，系統能更好地理解巖層運動規律，提高預測準確性，自主調整支護方案，以適應不同地質條件，提高生產適應性和靈活性。實現全生命周期管理，系統通過全面了解巖層特性，在不同階段提供最佳支護方案，提高資源利用效率，降低礦山生產環境影響。推動自適應支護技術發展，包括智能支柱、可調節支護結構等創新技術的應用，適應巖層和地質條件的變化，提高支護系統效能，延長支護設備壽命，減少維護成本。未來巖層控制系統將智能、環保、全生命周期管理，為礦山工業系統可持續發展做出貢獻。

3.7 礦山生產工藝系統

礦山生產工藝系統是一個復雜而精細的工程體系，涵蓋了從礦石開采到運輸的各個環節。它包括生產設備運行系統、掘進系統、采礦系統、輔助運輸系統和提升系統。其中生產設備運行包括礦山中各種生產設備的運行狀態監測、維護管理以及性能優化[62]；掘進系統涉及到礦山探礦、掘進和爆破等過程，是礦山生產工藝的基礎[63]；采礦系統涉及到礦石的開采、處理和運輸等環節，是礦山生產工藝中的核心環節[64]；輔助運輸系統包括礦石的運輸、搬運和裝卸等環節，為整個礦山生產提供有效的物流支持[65-66]；提升系統涉及到礦石從井下提升至地面的系統，是連接井下和地面的關鍵環節[67]。

隨著科技不斷進步，礦山生產工藝系統正朝著智能化、數字化、生態化和協同化的方向發展，如圖16所示。將充分利用人工智能等智能技術，提升生產設備運行系統的自動化水平。借助高級算法，實時監控設備狀態，預測故障并自動調整，提升安全性和生產效率；數字化通過建立全面的數據管理和分析體系，實現礦山生產工藝系統的數字化監控。通過實時收集掘進系統、采礦系統等環節數據，借助大數據分析，優化開采策略和資源配置；生態化將著重降低采礦對環境的影響，減輕采礦活動對地質環境的破壞；協同化則強調各個子系統間的高效對接。通過全面的信息共享平臺將使得輔助運輸系統、提升系統等緊密協作，提高生產效率和產品質量。

圖16 礦山生產工藝系統Fig.16 Mine production process systems

3.8 人員管理系統

礦山人員管理系統是指一套專為礦山環境設計的、集成了多個子系統的信息管理平臺，它通過運用現代信息技術、數據庫管理以及人力資源管理的最佳實踐，實現對礦山作業人員信息的集中存儲、處理和分析[68]。主要目的是確保員工的健康與安全、提高生產效率、支持決策制定，并促進企業的戰略目標實現[69]。礦山人員管理系統包含人事信息管理、考勤與時間管理、培訓與發展、安全與健康監控、緊急響應機制等關鍵功能，系統組成如圖17 所示。

圖17 礦山人員系統組成[70-72]Fig.17 Component diagram of the mine personnel system[70-72]

礦山人員管理系統經歷了手工記錄、自動化管理軟件、綜合性信息系統、集成現代信息技術和智能化與物聯網的發展階段，未來隨著科技的不斷進步，礦山人員管理系統將持續優化，幫助礦業企業提升管理效率、確保員工安全，并適應可持續發展的戰略目標。未來礦山人員管理系統將越來越多地采用機器學習、區塊鏈等前沿技術，實現更加精細化、個性化和預測性的管理。系統將越來越重視用戶體驗，提供跨平臺、多設備的無縫接入。同時，隱私保護和信息安全也成為設計中的重要考慮因素。

礦山人員管理系統的發展受到多種科學問題的挑戰，這些問題需通過不斷的技術創新和科學研究來解決。面臨的問題包括：礦山作業涉及龐大且多樣化的數據，如何有效地集成和管理這些數據是一個科學挑戰，需要開發先進的數據庫技術和數據融合算法以提高數據的準確性和實時性；復雜的地下礦山環境中實現精確的人員定位存在技術難題，需要開發適合地下環境的定位技術；生命跡象監測難以監測礦區工作人員的生命體征，這需要生物傳感器、遠程監測技術的進步與集成；如何確保系統在惡劣環境下的穩定運行，面對硬件故障、網絡中斷、軟件缺陷等情況依舊保持高度可靠性和自恢復能力，是系統工程和網絡工程領域中重要的研究課題。解決這些科學問題需要跨學科的合作，集合計算機科學、信息技術、數據科學、系統工程、心理學、環境科學等多個領域的專業知識和技術。

4 結 論

礦業系統工程以組織和規劃礦業活動為核心，建立研究對象各級系統，以系統最優化為目標，運用系統科學的理論方法，進行規劃、設計、制造、試驗和使用，有效提高了礦業生產效率、資源利用率、安全性，以及與外部環境的協調性。在優化決策、組織管理、降低成本、科學開采、保護環境等方面，礦業系統工程都發揮著重要的作用。

礦業系統工程學科的誕生與礦山規模增大、采礦技術和裝備進步、運行和組織管理日趨復雜、效益和環境要求更加嚴格，以及現代數學和計算機技術的迅猛發展密切相關。從1961 年的第一屆APCOM 會議算起，至今已有60 余年時間，為礦業系統開發和系統決策做出了巨大貢獻。隨著數學、資源經濟學和計算機技術的迅速發展，尤其是大數據、數字化、可視化和人工智能等領域的進步，礦業系統工程也將面臨一些新的發展機遇和突破，其影響力也必將持續增強。

(1)構建智能智慧礦業。隨著人工智能、物聯網和大數據等技術的不斷進步，利用智能傳感和自動化設備實現自動化或智能化開采、對采礦作業的實時監控和自動化管理，將顯著提高生產效率和管理水平、減輕作業人員勞動強度、改善作業條件。同時利用大數據和信息技術以及數字孿生技術實現對礦山的虛擬仿真和優化管理，將提高決策效率和準確性。礦業系統工程將更加關注智能化、數字化和信息化技術的應用，推動行業的現代化轉型，構建智能智慧礦業。

(2)構建綠色低碳礦業。隨著環保意識提升、“雙碳”目標約束，構建綠色低碳礦業是對礦業發展的必然要求，也是未來發展的必然趨勢。建立人-機-環境-社會等多元大系統，采用先進技術手段減少礦業開發對環境的破壞和污染、節能減排、環境修復，提高礦產及共伴生資源開發、利用效率，實現礦產開發利用與自然、社會的和諧統一與可持續發展，是礦業系統工程面臨的主要任務之一。

(3)構建全生命周期礦業。礦產資源開發從勘探、設計、建設、生產、關閉短則數十年，長則百年以上。在長期的開發過程中，圍繞礦產開發必然形成產業集群和礦區社會，積聚了數以萬計的社會人口。礦產開發以及利用過程中會為礦區社會帶來就業機會、促進區域經濟發展，但也會破壞區域自然環境，以及地下含水層，礦區關閉后，也會留下大量廢棄的露天礦抗、地下井巷、采空區、地面塌陷區、生產和生活設施，因此建立全生命周期礦業系統，從礦產開發的設計源頭，充分考慮礦山關閉后的后采礦時代區域經濟、社會發展、環境整治、人員就業、產業轉型等是礦業系統構建和研究的主要內容之一。

(4)構建融合發展礦業。礦業本身就是多學科交叉融合的技術學科，涉及地質工程、采礦工程、機械工程、工程力學、安全工程、電子工程、環境工程等多個學科，礦業系統工程又將礦業工程與現代數學和計算機技術進行了深度融合，其需要的學科基礎更加廣泛。然而隨著技術進步，礦業系統工程仍然需要大量融合相關學科和其他行業技術，尤其是非線性科學、電子技術、計算機技術、人工智能技術等，同時要深度借鑒國際前沿技術，強化國際學術交流，推動礦業系統工程理論和技術的創新發展，促進技術共享和進步。