智能化露天煤矿分类分级评价体系研究
时间：2023-11-16 来源：中国煤炭杂志官网 分享：科技引领
智能化露天煤矿分类分级评价体系研究
0 引言
智慧露天煤矿建设就是建设一个具有感知、记忆、理解、分析、判断、升华等能力的煤矿生产管理系统，实现煤矿的自主学习和自主决策等，是煤矿建设的最终目标。作为智慧露天煤矿建设的关键一环及前期目标，智能化露天煤矿建设依托物联网、大数据、人工智能等技术，旨在实现露天煤矿的智能化和无人化，从而提高生产效率和质量，降低生产成本和风险。截至2022年，我国露天煤矿智能化转型取得显著成效，在一体化平台、无人卡车、数据管理、安全管控、远程控制等诸多领域积累了大量成功经验和技术，部分大型露天煤矿完成初级智能化改造，正向中级智能化目标迈进[1]。由于客观条件的限制，以及不同地方资源赋存条件的不同，各煤矿企业的智能化技术装备水平差距正在不断拉大，发展越来越不平衡。2020年3月国家八部委发布的《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》提出，要建设智能化示范煤矿、分级建设智能化平台，而露天煤矿智能化如何建、建什么、怎么评价，成为关键内容之一。国内不同区域煤层赋存条件与装备水平、工程基础、建设目标存在较大差异，如何客观、公平、针对性地开展智能化露天煤矿建设值得政府、企业和第三方机构关注和思考，因此亟需开展露天矿智能化分类分级评价体系的研究工作。
国内学者在煤矿智能化领域进行了大量研究。在智慧矿山概念与关键技术方面，徐静等[2-4]进行了早期探讨。煤矿智能化架构方面，王国法等[5]对我国智慧煤矿2025发展路径进行了规划；王忠鑫等[6]提出基于BIM的智慧露天煤矿协同工作平台架构与关键技术；吴群英等[7]基于云计算架构体系，提出智慧矿山的总体架构；张倍宁等[8]提出融合云平台技术的“集团公司-区域子公司-煤矿”三级架构的智能化综合管控平台；张瑞新等[9]提出建设智能化露天煤矿的原则、基本构想、关键技术和基本框架及体系设计。煤矿智能化建设分类分级方面，王国法等[10-12]指出了智能化矿山开采技术的发展方向和智能化煤矿及智能化采煤工作面分类、分级评级指标体系，并编制了相应的标准规范；张科学等[13]对智能化开采工作面适应性进行了评价；贺耀宜[14]对智慧矿山评价指标进行了梳理，并制定了智慧矿山分级评价方法；付恩三等[15]通过对全国45所露天煤矿进行智能化评价，构建了智能露天煤矿的评价体系和评价模型。总体来看，目前国内智能化矿山研究偏井工矿山较多，尚未对智能化露天煤矿建设分类、分级形成统一标准。因此，在团队前期智慧露天煤矿建设规划路径研究成果基础上[16]，通过梳理多个智慧露天煤矿建设初期智能化项目进展情况，提出不同开采条件下露天煤矿分类基础上的以初级、中级、高级3个等级为节点的智能化评价体系和各阶段应当实现的技术目标，以期为智能化露天煤矿建设提供科学依据和建设参考。
1 智能化露天煤矿建设技术要求
1.1 智能化露天煤矿技术架构
智能化露天煤矿技术架构自下而上分别为感知设备层、网络传输层、边缘计算层、云端数据层、业务应用层5层，如图1所示。感知设备层主要包括传感器/仪表、RFID标签设备、控制/执行设备、摄像头等内容，主要负责采集、识别、反馈露天煤矿中人、机、环、管等产生的各种数据；网络传输层主要包含TCP/IP、4G/5G、WIFI、ZigBee、ModBus、RS485、RFID、Bluetooth、NB-IoT、NFC等有线、无线网络通信协议，主要负责感知设备层设备和边缘计算层设备之间数据通信；边缘计算层是利用数据传输路径上的计算、存储与网络资源[17]，为靠近感知设备或应用场景的一侧提供最近端服务，主要包括设备接入、协议解析、边缘数据处理等，同时提供大量AI计算算法；云端数据层是基于云计算平台之上提供数据中台、技术中台、业务中台等数据服务，主要负责边缘计算层数据的汇聚、存储、计算、分配、安全等技术，并为业务应用层提供数据服务；业务应用层主要包括生产调度中心、安全环保中心、综合管理中心、运维服务中心等，主要负责露天煤矿智能化业务管理和生产运营智能管控。
图1 智能化露天煤矿技术架构
1.2 智能化露天煤矿建设分层技术目标
智能化露天煤矿可按照初级、中级、高级3个层级分步骤建设，每个层次确立技术目标和评价标准，指导不同建设阶段不同露天煤矿的智能化系统建设。初级阶段技术目标为单机远程驾驶或无人值守，中级阶段技术目标为机群无人智能作业，高级阶段技术目标为业务系统一体化智慧管控。智能化露天煤矿建设的重点如下所述。
(1)智能化基础设施。初级阶段首先须建成满足现有设备数据传输要求的通信网络，实现作业区5G无线覆盖和办公区4G无线覆盖；主要传输场景下远程驾驶车辆传输速度≥40 Mbps，人工驾驶车辆传输速度≥10 Mbps，其余设备通信和数据传输带宽根据设备实际需求建设，并保证1～3倍网络容量冗余；同时考虑不同业务场景实现网络切片；关键场景网络时延满足生产需求，远程控制双向<50 ms，视频单向传输<200 ms，设备定位单向<100 ms等；建成本地数据中心，满足生产视频数据保存1个月以上。中级阶段传输能力满足无人化生产水平，V2V(车辆与车辆)通信周期≤50 ms，延时≤10 ms，V2N(车辆与网络)通信周期≤300 ms，延时≤100 ms，远程控制双向延时≤30 ms等。高级阶段应在中级基础上提高网络带宽，上行≥200 Mbps，下行≥100 Mbps，满足业务系统实时管控要求。
(2)智能化设计。初级阶段建立地质信息时空数据库，利用无人机三维扫描技术和智能钻探设备获取高精度采场地质数据，建立采场三维地质模型，并保证采场地图每日更新，实现透明地质与三维设计；中级阶段实现地质时空数据与设备时空数据融合并实时更新，基于三维模型实现生产计划方案的智能化设计与推演评估；高级阶段基于矿山大数据和AI智能算法，实现生产计划的虚拟设计与动态仿真，并实现矿山工程的数字孪生与交互设计。
(3)工艺装备智能化。初级阶段实现移动设备远程驾驶和监测，固定设备实现无人值守和远程集控。中级阶段移动设备实现自主行驶、路径规划、自主避障和编组运行，固定设备实现自主运行和故障预测诊断。高级阶段各设备实现健康监测、故障诊断并智能预警，全系统协同自主运行和智慧反馈决策。
(4)智能化综合管控。初级阶段应建成一体化管控平台，融合生产调度管理与综合运营管理两大功能模块；平台应集成下属各子系统数据信息，实现数据集中可视化展示和实时分布式控制，打造分级个性化服务体系。中级阶段管控平台应充分利用矿山大数据实现生产管控的辅助决策。高级阶段管控平台应依托人工智能、数字孪生、大数据、云计算等新一代技术实现智能决策和智慧运营。
2 露天煤矿智能化条件分类评价
2.1 智能化露天煤矿分类指标体系
我国露天煤矿分布地域广，不同露天煤矿之间条件差异很大，为便于企业根据自身条件客观开展智能化建设，必须先根据智能化建设条件对不同露天煤矿进行分类。综合考虑开采条件、经济效益、智能化基础3方面因素[18]，选取工程地质、水文地质、煤层自燃倾向、生产规模、剩余服务年限、煤层条件、开采工艺、设备种类及信息化基础9类影响因素作为分类指标。各分类指标等级划分为I、II、III 3类，采用隶属度函数和归一化原则进行指标量化，见表1。分类等级越高，表示开展智能化建设难度越低，需要投入的技术成本越低。
表1 智能化露天煤矿分类评价指标
目标层分类指标分类标准IIIIII开采条件工程地质简单中等复杂复杂水文地质简单中等复杂煤层自燃倾向不易自燃自燃容易自燃经济效益生产规模≥2 000万t/a400万^<2 000万t/a<400万t/a剩余服务年限≥20 a10^<20 a<10 a煤层条件简单较简单复杂智能化基础开采工艺连续开采工艺半连续开采工艺间断工艺/综合工艺设备种类3^5类6^7类>7类信息化基础高级中级初级
(1)工程地质条件。工程地质主要考虑采场边坡工程地质条件和排土场基底工程地质条件，根据《煤炭工业露天矿边坡工程监测规范》(GB 51214-2017)可分为简单、中等复杂、复杂3级。影响因素包括抗震条件、地质作用、地质环境、地形地貌、地质构造、软弱结构面、含水情况和采空区等8个。具体得分可由地质勘探结果综合评价：
(1)
式中：xi——各影响因素评分。
(2)水文地质条件。综合含水层、裂隙、地表水体、涌水量等条件区分水文地质类型，根据《矿区水文地质工程地质勘查规范》(GB/T 12719-2021)将水文地质分为简单、中等和复杂3级，影响因素包括排水条件、含水层补给条件、第四系覆盖、边界条件、富水性、隔水性、老空水分布、排水坍塌沉降等8个。具体得分可由水文勘探结果综合评价：
(2)
(3)煤自燃倾向。煤自燃倾向性测定主要采用流动色谱吸氧法，根据《煤自燃倾向性色谱吸氧鉴定法》(GB 20104-2006)，将煤自燃倾向性等级分为容易自燃、自燃和不易自燃3类，由一元线性函数表示：
f(z)=-15z+115
(3)
式中：z——煤自燃倾向，不易自燃煤层取1，自燃煤层取2，容易自燃煤层取3。
煤自燃倾向分值曲线如图2(a)所示。
图2 智能化分类评价指标分值曲线
(4)生产规模。当前，如黑岱沟露天煤矿、平朔东露天煤矿等超大型露天煤矿的智能化建设相对标准较高，根据《煤炭工业露天矿设计规范》(GB 50197-2015)中2.3.2一节将生产规模划分标准定为100万、400万、2 000万t/a。
采用分段线性函数式表示生产能力得分，根据《智能化示范煤矿验收管理办法》中智能化露天煤矿评价结果分类，将生产规模100万t/a以下取0～<70分，100万～400万t/a取70～85分，>400万～2 000万t/a取>85～100分，2 000万t/a以上取100分。
(4)
式中：X——生产能力，万t/a。
生产能力分值曲线如图2(b)所示。
(5)剩余服务年限。参考《智能化示范煤矿验收管理办法(试行)》中对矿井剩余服务年限的评分，采用连续函数式表示不同剩余服务年限的影响，具体参数由小样本评价后拟合得出：
(5)
式中：x——剩余服务年限。
剩余服务年限分值曲线如图2(c)所示。
(6)煤层条件。煤层条件包括煤层结构、煤层厚度和采煤台阶内煤层个数等，综合影响选采工艺和设备型号的选择[19]。其中，煤层结构指煤层有无夹矸，根据夹矸程度区分等级。夹矸系数如下所示：
Z1=(1-α)×100%
(6)
式中：α——夹矸率，取0～1。
煤层分为薄煤层(厚度0～<3.5 m)、中厚煤层(厚度3.5～10 m)和厚煤层(厚度>10 m)。将20 m高采煤台阶作为单位台阶，则单位台阶内煤层厚度Z2如式(7)所示：
(7)
式中：yi——煤层厚度；
n——单位台阶内煤层层数。
台阶系数取采煤台阶个数m的倒数：
(8)
则煤层条件评分公式得：
(9)
式中：xi——各项评分，评分超过100则取100。
(7)开采工艺。采用不同开采工艺，生产系统的复杂程度不同，直接导致智能化改造的难度也不同。可用如下分段函数表示开采工艺的影响，开采工艺分值曲线如图2(d)所示。
(10)
(8)设备种类。设备主要可归为穿爆、采装、运输和排弃4类，设备种类越多，生产系统的复杂程度越高。评分公式如下所示：
f(N)=120-5q
(11)
式中：q——设备种类总数，评分低于0则取0。
(9)信息化基础。信息化基础主要包括网络通信、数据存储设施，信息化软件等，可根据专家现场调研对各项综合打分。
(12)
2.2 智能化露天煤矿分类评价方法
智能化露天煤矿9个分类指标的权重分别为：工程地质10%、水文地质5%、煤层自燃倾向5%、生产规模20%、剩余服务年限28%、煤层条件8%、开采工艺10%、设备种类10%、信息化基础4%，如图3所示。智能化分类评价得分W见式(13)：
1—工程地质：2—水文地质；3—煤自燃倾向；4—生产规模；5—剩余服务年限；6—煤层条件；7—开采工艺；8—设备种类；9—信息化基础。
图3 分类评价指标权重
(13)
式中：λi——指标权重；
wi——指标评价得分。
根据《智能化示范煤矿验收管理办法(试行)》智能化露天煤矿评价结果分类：智能化建设条件I类煤矿(100～85分)、智能化建设条件II类煤矿(<85～70分)、智能化建设条件III类煤矿(<70分)，智能化分类评价分类标准为：{I，II，III}={100～85，<85～70，<70}。
3 露天煤矿智能化分级评价
基于上述智能化露天煤矿技术架构和分层技术目标，将露天煤矿智能化建设内容划分为信息基础设施、智能设计系统、智能穿爆系统、智能工艺系统、智能生产辅助、智能综合管控等6个一级指标，各一级指标下将各建设项目作为二级指标。露天煤矿智能化分级评价指标如图4所示。
图4 露天煤矿智能化分级评价指标
3.1 指标权重的确定
通过向煤矿技术人员和专家分发调查问卷的方式，收集评价数据，采用层次分析法[20]确定一级、二级指标权重。分级评价一级指标的权重分别为：信息基础设施25%、智能设计系统15%、智能穿爆系统10%、智能工艺系统27%、智能生产辅助9%、智能综合管控14%。
3.2 指标评价内容细则
(1)信息基础设施。信息基础设施是露天煤矿智能化建设的基础，内容包括通信网络、云数据中心2项。传输能力、网络冗余、无线覆盖、网络隔离、工业防火墙、大容量储存设备、云服务能力、统一数据标准等是评价信息基础设施智能化水平的主要影响因素。评价指标、指标权重及建设目标见表2。
表2 信息基础设施评价指标
评价指标指标权重/%建设阶段建设目标通信网络57初级传输速率满足数据上下行需求,包括设备通信、视频、传感器等,矿区主干网络传输带宽≥10 000 Mbps;双核心环形组网,支持主备切换,异地容灾;考虑不同业务场景,带宽预设1^3倍冗余;作业区5G+办公区4G无线覆盖中级不同场景网络时延应在初级基础上提高1/3^1倍;全矿实现5G无线覆盖高级传输能力和稳定性满足无人化生产水平云数据中心43初级数据编码、接口、协议、标准进行统一,数据编码准确辨别数据来源,与上级单位保持一致;内部网络与公网隔离;建立基础防火墙,具备网络入侵检测功能,网络安全满足二级要求;建立健全大容量、强处理能力、高可靠性的数据处理设备与数据存储设备,实现数据本地存储,本地数据云端备份中级实现内部网络各业务网络传输独立线路;实现上网行为管理、电脑操作审计、数据加密、入侵检测系统(IDS)等;关键场景赋能云计算、云边计算能力高级业务网络内部各切片实现网络隔离;实现主动防御及更高级网络防护,包括蜜罐技术、入侵防御系统(IPS)、数据防泄露等;实现矿级私有云及集团私有云接入
(2)智能设计系统。露天煤矿实施智能化后开采速度变快、设计时间变短，加快设计和施工的需求变得更大，设备间的配合也变得更加灵活，生产中的隐患、风险也在增加。目前，行业内各单位都在进行智能化地质保障、智能化穿孔爆破设计、智能化采矿设计的研究，智能设计系统的突破对于加快开采速度、降低生产中的隐患、风险具有重大意义。基于以上智能设计系统要求，评价指标、指标权重及建设目标见表3。
表3 智能设计系统评价指标
评价指标指标权重/%建设阶段建设目标地质保障50初级建立资源储量管理系统,实现地质信息管理;使用立体化地质勘探技术准确探测和获取地质信息,实现基于多源数据的综合地质建模,地质模型实现三维可视化,工程量精度误差小于3%。中级建立智能化测量管理系统,利用无人机、机器人等技术实现地形数据采集、三维点云或实景模型构建、测量信息三维可视化展示、工程量自动计算等功能高级建立基于时空演化模型的智慧管控平台,实现矿山透明地质穿孔爆破设计25初级设备能力效率等信息、作业人员信息、地质测量信息等基础信息随时获取;穿孔、爆破作业数据管理;具备布孔、连线、装药等爆破设计说明书内容的自动设计生成;爆破孔网参数设计图自动生成、装药量计算表自动输出中级建立智能化爆破三维设计系统,具备爆破参数智能设计、爆破效果智能模拟预测功能高级具备专家系统,实现与智能穿爆系统联动采矿设计25初级利用三维采矿设计软件,辅助进行生产设计工作,可完成开采程序、境界和排土场优化功能中级利用三维采矿设计软件自动算量,自动剥采比均衡,设备自动配置,自动生成生成计划高级对开采工艺、程序、境界和开拓运输系统进行智能优化和决策,可与智能工艺系统联动
(3)智能穿爆系统。在穿孔爆破施工过程中，由于矿区岩层的复杂性和不确定性，爆破设计参数一般基于以往经验设计，主观性较强；同时施工精度不足导致钻孔坐标精度及深度未能达到设计要求，最终可能导致爆破效果与预期相差较大，甚至可能造成一定程度的经济损失与重大安全事故。因此，采用智能穿爆系统在穿爆设备、装药车系统控制、穿爆作业管理等方面智能化提升作业效率和安全。基于上述智能穿爆系统的要求，智能穿爆系统评价指标、指标权重及建设目标见表4。
表4 智能穿爆系统评价指标
评价指标指标权重/%建设阶段建设目标无人驾驶钻机34初级钻头精确定位、精确对孔。可视化远程控制,自动钻进中级岩性识别,智能钻进高级路径规划,自主导航,根据爆破设计自动布孔无人驾驶混装炸药车33初级自动控制混装车生产工艺过程,实时显示生产过程中压力、流量、温度等参数,自动计量炸药生产量数据,异常状态参数报警。根据设计装药参数自动计算装药量、自动装药和自动退管中级依据岩性实现智能装药高级实现自主行驶,协同作业,自主寻孔、对孔穿爆管系统33初级建立爆破孔布置方案数据库。穿爆设备状态可视化监控,钻机终端和调度中心实时显示。实现异常状态报警。调度中心人工划设警戒区域,基于设备及人员的定位信息,系统自动对进入爆区的人员进行通讯告警中级穿爆设备故障诊断,智能预警。警戒区智能划设高级可与智能穿爆设计、智能工艺系统进行联动
(4)智能工艺系统。受矿岩性质、矿体埋藏条件、地形、气候等条件影响，不同露天煤矿会采用不同的开采工艺。我国现采用的主要开采工艺包括间断开采工艺、半连续开采工艺、连续开采工艺和倒堆开采工艺，不同开采工艺下投入的设备种类存在差异。基于不同开采工艺，智能工艺系统评价指标、指标权重及建设目标见表5。
表5 智能工艺系统评价指标
注：若涉及到2种及以上的露天开采工艺，则要在验收时对各露天开采工艺同时验收，以各工艺权重的算术平均值作为工艺项的最终权重。
评价指标指标权重/%建设阶段建设目标间断工艺智能化100初级卡车实现高精定位;运行情况、轮胎信息、油耗、环境等状态信息,油门踏板、档位手柄、举升位置、制动、转向等动作信息,所有信息调度中心实时显示,异常报警;单车复杂环境下路径规划、边界检测、自动驾驶,多类型障碍目标避让、骑行;实现主动或被动的人工远程接管。液压铲精确定位、远程控制、车铲对位,电铲另具备电缆自动收放线;工作高度、工作幅度、挖掘重量、负载过载等信息实时反映在人机交互界面。驾驶室内部及设备工作环境视频监控,运行状态参数机载终端、调度中心显示,状态参数异常报警中级卡车增加高精地图数据采集、更新功能;具备V2X通信,车辆减速跟车,车铲单编组封闭环境下协同运行。液压铲及电铲起重操作接近或超出允许的安全范围时,系统将发出声光报警提醒操作者停止违规作业,继续操作将自动锁死;动态称重及配煤,量化铲斗挖掘重量,自动记录称重结果,称重结果自动累加计算并保存;实现路径规划、自动驾驶,单机自主作业高级实现卡车健康监测,故障诊断,智能预警。液压铲及电铲关键构件、液压系统、电力系统健康状态管理,故障诊断,寿命预测,智能预警,配煤动态调度。整体实现车铲匹配、系统自检、智能收发车、路权管理、实时智能调度等,生产情况下卡车与挖掘机、辅助设备编组协同运行,自主运行半连续工艺智能化100初级(在间断工艺相同设备基础上)破碎站状态实现可视化监控,实现无人值守;卸料信号灯自动控制,给料速度智能控制;具备失速保护功能。带式输送机实现远程PLC控制;实现传感器数据采集,建立远程视频监控,运行状态监测及预警系统,堵料、打滑、拉绳、撕裂、跑偏、温度、振动、功率等预警保护,巡检机器人智能巡检。胶带排土机实现精确定位、远程控制;驾驶室内部及设备工作环境视频监控,运行状态参数机载终端、调度中心显示,开机状态自检,状态参数异常报警中级胶带排土机运行参数自动设置,实现自主运行高级胶带排土机健康监测、寿命预测、故障诊断、智能预警连续工艺智能化100初级(在半连续工艺相同设备基础上)轮斗铲精确定位,有人干预下自动作业;对斗齿磨损状态、行进速率、转台旋转角度、斗轮旋转速率、臂架伸缩长度、臂架倾斜角度、输送带状态、驱动电压、液压油温、油位等数据采集,异常报警;对驾驶室内部和工作面作业情况视频监控中级轮斗铲实现远程控制,主动或被动人工接管高级轮斗铲健康监测、故障诊断预警,实现与皮带车、漏斗车、转载机等协同调度,自主作业;轮斗实现记忆切割。倒堆工艺智能化100初级拉斗铲精确定位,驾驶室内部和作业情况视频监控。对回转角度、回转速率、行进速率等状态数据和关键构件、电力系统和液压系统等设备数据采集,异常报警中级拉斗铲作业半径可视化,有人干预情况下自动作业高级拉斗铲健康监测,故障诊断预警;无人自主作业,远程人工接管
(5)智能生产辅助。智能生产辅助包含维检修、边坡监测、排水供电等辅助系统及辅助设备，评价指标、指标权重及建设目标见表6。
表6 智能生产辅助评价指标
评价指标指标权重/%建设阶段建设目标维检修系统22初级建立机电设备知识库,设备故障数据库。点检管理和维护保养,备品备件管理,故障统计分析中级实现设备故障自动识别和智能预测,维检修的智能预警高级实现维检修的机器人化边坡监测系统26初级采用无人机、GNSS、边坡雷达实现边坡表层位移监测的无人化、常态化监控,采用固定式测斜仪、测斜绳和锚索等实现边坡深层位移监测,实现实时可视化监控和自动报警中级固定式测斜仪、测斜绳和锚索等利用无人车实现无人化布设。系统智能预测、智能预警高级实现智能预警的应急联动防排水系统16初级采集水位数据,水泵远程控制,机器人巡检中级与水文监测系统联动预警与控制,实现无人值守高级实现自主运行供配电系统20初级设备监测保护,供配电系统遥信、遥测、遥控、遥调、遥视四遥功能,供电质量监测控制,巡检机器人,智能消防系统中级实现无人值守+远程控制高级实现自主运行防灭火系统6初级远距离透雾摄像系统,远红外热成像系统,视频图像信息24 h无缝监控,明火、冒烟、高温检测、识别、预警,具备可见光烟火识别和热成像测温报警双模式中级实现与应急系统联动高级实现机器人化道路养护系统10初级推土机、平地机、压路机、洒水车等车辆精确定位、状态采集中级推土机、平地机、压路机、洒水车、指挥车等环境信息采集,推土机自动找平,平路机路面坑陷识别,压路机路面平整度监测,洒水车根据粉尘浓度自动洒水高级所有辅助设备故障诊断,智能预测预警。推土机、平地机、压路机、洒水车等自主作业,与自卸卡车协同作业,自主避让
(6)智能综合管控。智能综合管控目标是打造一个一体化管控平台，平台功能涵盖生产调度管理和综合运营管理两方面。平台打通管理孤岛、数据孤岛，覆盖煤矿的管理决策、财务、生产、人力、物资、预算、安环、调度、项目管理等领域；建设智能化决策体系，实现经营数据、生产数据、绩效数据、管理分析数据等实时展现，为经营决策提供参考、经营管理提供依据、生产提供数据、绩效提供指导；制定、检验生产计划，对历史生产状况回溯以及模拟开采。基于上述功能，评价指标、指标权重及建设目标见表7。
表7 智能综合管控评价指标
评价指标指标权重/%建设阶段建设目标生产调度管理65初级实现年、季、月、周、日、班生产计划的储存与管理。对工程计划、工程文件等数字化管理;具备工程质量检查、评估和统计分析功能。实现能耗、材耗统计分析。具备设备台账信息,运维情况和配件统计功能。实现各系统信息集成,各智能装备集中控制中级依据地质、设备、生产技术、基础设施等数据,构建三维数据模型。模型与数据同步更新,实现数字孪生,辅助决策高级生产调度智能决策,方案智能推演,智能评估。设备故障、安全风险智能分析、预报预警。指挥车进入作业区自动获取最高路权权限,与无人设备实现通信,调度智能调整综合运营管理35初级具备一体化财务,人力资源管理,煤炭运销管理,采购管理,公文管理等功能,形成齿轮联动式协同管控体中级实现露天煤矿智慧园区管理高级与生产调度管理联动,实现智慧决策
3.3 智能化分级达成度评价
智能化分级达成度应充分考虑不同露天煤矿所处的分类等级，结合各评价指标建设程度进行综合评价。达到初级建设目标的取60分，达到中级建设目标的取75分，完全达到高级建设目标的取90分。评价得分乘以权重后相加再乘以分类评价系数，最终得到智能化分级评价总分，如式(14)所示：
(14)
式中：ai——一级指标权重；
bj——二级指标权重；
xj——二级指标得分；
λ——分类评价系数，I、II、III三类分别取1.2、1.1和1.0。
4 结论
智慧露天煤矿建设是一个长期的过程，还需要加大技术研发力度和新技术集成应用力度，笔者仅针对智能化建设的分级分类评价做了一些探索性研究。
(1)依据目前露天煤矿和智能化技术现状，建立了智能化露天煤矿技术架构，并基于智能化基础设施、智能化设计、工艺设备智能化和智能化综合管控4个智能化建设重点，提出智能化露天煤矿建设分层技术目标。
(2)从开采条件、经济效益、智能化基础3个方面选取工程地质、水文地质、煤层自燃倾向、生产规模、剩余服务年限、煤层条件、开采工艺、设备种类及信息化基础9个指标，建立智能化露天煤矿分类指标体系并给出评价方法，分析各指标对开展智能化建设的不同影响及其影响大小。
(3)确立了信息基础设施、智能设计系统、智能穿爆系统、智能设计系统、智能生产辅助和智能综合管控等露天煤矿智能化分级评价6个一级指标及其二级指标，阐述各阶段建设目标，给出各级指标权重，建立达成度数学模型，为量化评价露天煤矿智能化情况提供参考。
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Research on the classification and grading evaluation system of intelligent open-pit mines
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ZHAO Hongze，LU Junyu，LI Yasong，et al. Research on the classification and grading evaluation system of intelligent open-pit mines[J]. China Coal，2023，49(9)：66-76.DOI：10.19880/j.cnki.ccm.2023.09.010
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