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数字矿山还有很长的路要走

--矿业人工智能与大数据应用观察

文章来源:中国黄金网撰写时间:2019-12-27作者:谭向杰


  12月23日至24日,中国矿产资源与材料全产业链大会在北京召开。一些专家、学者就矿业政策、人工智能与大数据、“一带一路”等内容展开了讨论,为提升矿业企业的核心竞争力、促进我国矿业科学的可持续发展提供了借鉴。

 

  要把握局部,首先要总揽全局。只有站在中国矿产资源与材料全产业链的高度,才能深刻理解这个产业链近年来所遭遇的挑战。尽管行业日子艰难,但办法总比困难多。敞开怀抱拥抱高科技,就是这个行业开展的自救。

  2019中国矿产资源与材料全产业链大会的一个分论坛就是“人工智能与大数据板块”。在这个分论坛上,主办方举行中国矿产资源与材料应用创新联盟人工智能与大数据专家委员会及秘书处成立仪式,并为各位专家颁发了证书。

 

  拥抱新科技

 

  在工业领域,矿业行业可能是科技水平最落后的一个领域了,即使与油气行业相比,科技水平也落后10年。落后的原因主要有几个:一是这个行业领域广、投资高、周期长;二是这在很大程度上是一门经验科学;三是跨领域人才少,高新科技很难照搬到这个领域。

  虽然落后,门槛却不低。尽管这些年来新科技行业虎视眈眈地想分一杯羹,但一直难以进入矿业领域。正如中国的改革很多情况下都是倒逼的结果一样,今天的矿业领域,除了主动与材料行业结成联盟以共度时艰外,也向新科技真诚敞开了怀抱。

  在分论坛上,中国科学院院士王成善发表了《迎接数字革命时代:深时数字地球大科学计划》的演讲。王成善认为,21世纪的地学使命有两个基本目标:一是理解记载整个地球历史中形成的岩石里的信息;二是了解我们所居住星球的结构和状态。这两个目标的结合共同指向了深空、深地、深海。在观察“三深”演化时,深时自然就进入科学家的视野,因此,地球是一个四维地球,而了解四维地球,对宜居地球、资源分布、灾害防治有重大意义。对“四深”的探索与第四次科技与产业革命共同激荡,使得因果关系非必要前提成为新的研究范式,而互联网、大数据和人工智能,既是新研究范式的产物,也是新研究范式的方法,两者之间形成辩证关系。

  在这次分论坛上,华为、蚂蚁金服这些“高大上”的新科技企业开始展示他们这些年在矿业领域所取得的成果。

 

  看上去很美

 

  华为技术有限公司中国区制造业解决方案总监王希政发表了《联结+智能,构造智能矿山数字化底座》的演讲。王希政认为,这些年里,尽管信息化技术、自动化技术已经在矿山有了实践和应用,也取得了一些成效,但矿山远没有做到真正的互联,可挖掘潜力依然巨大。以物联网、机器人、大数据为特征的“联结+智能”是构造智能矿山数字化的底座。这几年,华为的一些产品已经在一些矿山实现初步应用。

  蚂蚁金服高级解决方案架构师吴方发表了《区块链+实体经济产业实践》的演讲,展示了企业产品在矿山物流、票据等细分领域的应用。

  相对于华为、蚂蚁金服的“高大上”,产学研结合领域的一些研究成效显得实实在在。洛阳钼业集团研究院院长何亚清在《基于5G技术的三道庄露天矿智能矿山建设》的演讲中,介绍了5G技术在所属矿山的成功应用,改变了传统的露天矿山作业方式。何亚清说,5G技术与矿业的深度融合将开启矿业智能化时代,让未来矿工工作更有尊严、生活更有质量。

  在《自动驾驶重卡在矿业领域的应用探索》的演讲中,北京图森未来科技有限公司高级副总裁吴楠介绍了图森自动重卡无人驾驶技术在美国一些长途运输中的成功应用。在从矿山到港口的道路上,他们进行了队列跟驰技术试验。试验数据揭示,几辆各自带挂的重卡,在第一辆车有司机驾驶的情况下,通过队列跟驰技术,可以做到后面的车辆无人驾驶、同时行驶。除了节省人工成本外,还可以节约8%的燃油费。

  上海交通大学机动学院教授高峰发表了《极端服役环境智能采矿机器人发展的思考》的演讲。高峰说,不同矿山所处环境差异很大,如秘鲁有的金矿海拔5000米、南非的兰德金矿深度达3600米、山东的三山岛金矿在海底下。这些高海拔、高危险、深海底等多种极端环境下的采矿需要多种功能的智能机器人代替人劳动,而现代机器人技术如两足机器人、四足机器人、六足机器人和轮腿式机器人等,使极端服役环境采矿成为可能。他们的实验室已经在机器人多功能实验、复杂环境适应性、负重能力、避障和作业能力、制造与加工能力、沙漠环境适应性、消防救援作业等方面取得了较好的实验数据。

 

  存在的共性问题

 

  尽管人工智能与大数据技术的应用在矿业领域多点开花,看上去很美,但与会演讲嘉宾在圆桌论坛上仍然有一个共同的观点:大多数产品在某种程度上可以说“有多少智能、就有多少人工”,因此,距离成熟的实际应用还有很长的路要走。

  高峰认为,我们并不缺大数据,但要把数据变得有用,需要智慧把其挖出来。机器人智能是行为智能,要把行为和任务结合起来。拿采矿来说,现场清理、操控设备和测量设备,这3个方面是井下采矿的共性问题,要仔细审视机器人在哪个方面有应用潜力、潜力到底有多大。

  吴楠认为,矿山恶劣的环境对卡车的传感器影响很大,因此传感器的防护要考虑到粉尘等因素,有时即使路上溅起的一颗小石子都有可能破坏传感器。因此,如何根据作业逻辑设计无人驾驶,是当前需要解决的重要问题。此外,还得考虑数据的质量,无人驾驶测试一般来说需要采集连续几百公里长的公路数据,仅仅几公里的测试数据,远远不能得出普适的结论。因此如何选择最合适的场景,然后尽快实现落地,这是人工智能与大数据在矿业行业成功应用的关键。

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