矿产行业智能化矿产勘探与开发方案

矿产行业智能化矿产勘探与开发方案The"MineralIndustryIntelligentMineralExplorationandDevelopmentScheme"isdesignedtorevolutionizethemineralindustrybyintegratingadvancedtechnologies.Thiscomprehensiveplanfocusesonleveragingartificialintelligenceandautomationtostreamlineexplorationanddevelopmentprocesses,ultimatelyenhancingefficiencyandaccuracy.Theapplicationofthisschemespansacrossvariousstagesofmining,frominitialprospectingtotheextractionandprocessingofminerals.Thisintelligentmineralexplorationanddevelopmentschemeisparticularlybeneficialinregionswheretraditionalmethodsaretime-consumingandlessefficient.Itisidealforuseinareaswithcomplexgeologicalformations,whereadeeperunderstandingofthesubsurfaceiscrucial.Byadoptingthisscheme,miningcompaniescanreducecosts,minimizeenvironmentalimpact,andincreasetheoverallproductivityoftheiroperations.RequirementsforimplementingthisintelligentmineralexplorationanddevelopmentschemeincludetheintegrationofAI-drivendataanalysistools,thedeploymentofautonomousdrillingandminingequipment,andtheestablishmentofarobustcommunicationnetworktofacilitatereal-timedatasharing.Thesuccessfulimplementationofthisschemewillrequireacollaborativeeffortfromvariousstakeholders,includingminingcompanies,technologyproviders,andregulatorybodies.矿产行业智能化矿产勘探与开发方案详细内容如下：第一章矿产资源智能化勘探概述1.1矿产资源智能化勘探的意义科学技术的不断进步和我国矿产资源的日益紧张，矿产资源智能化勘探成为推动矿业发展的重要途径。矿产资源智能化勘探是指运用现代信息技术、人工智能、大数据分析等手段，对矿产资源进行高效、精确的勘探与评价。其意义主要体现在以下几个方面：（1）提高勘探效率矿产资源智能化勘探能够实现勘探数据的实时采集、处理和分析，大大提高了勘探效率，缩短了勘探周期。这有助于企业降低成本，提高市场竞争力。（2）提高勘探精度智能化勘探技术能够对勘探数据进行精确分析，提高了矿产资源的勘探精度。这有助于企业减少资源浪费，提高资源利用率。（3）降低勘探风险矿产资源智能化勘探能够预测和评估勘探过程中可能遇到的风险，为企业提供决策依据。这有助于降低勘探风险，保障企业利益。（4）促进产业升级矿产资源智能化勘探技术的发展，将推动矿业产业的技术创新和产业升级，为我国矿业可持续发展奠定基础。1.2智能化矿产勘探技术的发展趋势科技的不断进步，智能化矿产勘探技术呈现出以下发展趋势：（1）勘探技术多元化智能化矿产勘探技术将融合地质、地球物理、地球化学等多种勘探手段，实现多学科、多技术的综合应用。（2）数据驱动的勘探方法大数据技术在矿产勘探领域的应用逐渐深入，数据驱动的勘探方法将成为未来勘探技术的重要发展方向。（3）人工智能技术的广泛应用人工智能技术在矿产勘探领域具有巨大潜力，未来将在资源预测、风险评估等方面发挥重要作用。（4）勘探装备的智能化升级勘探装备的智能化升级是提高勘探效率的关键。未来，勘探装备将实现自动化、智能化，提高勘探精度和效率。（5）绿色勘探技术的研发环保意识的不断提高，绿色勘探技术将成为未来矿产勘探的重要研究方向。这包括降低勘探过程中的能耗、减少环境污染等方面。（6）国际合作与交流矿产资源智能化勘探技术的发展需要全球范围内的合作与交流，以推动技术创新和产业升级。第二章智能化矿产勘探技术体系2.1地质数据采集与分析科技的发展，地质数据采集与分析在矿产勘探中发挥着越来越重要的作用。智能化矿产勘探技术体系首先从地质数据采集与分析入手，保证数据的准确性和有效性。2.1.1地质数据采集地质数据采集包括地面调查、钻孔取样、地球化学测量等多种方法。在智能化矿产勘探中，以下几种采集手段得到了广泛应用：（1）无人机航测：通过无人机搭载的高精度相机和传感器，对矿区进行航空摄影，获取地表地形、地貌、植被等信息。（2）激光雷达（LiDAR）：利用激光雷达技术对地表进行扫描，获取高精度地形数据，为地质分析提供基础数据。（3）地球化学测量：采用地球化学方法，对土壤、水、岩石等样品进行分析，获取矿产资源的地球化学特征。2.1.2地质数据分析地质数据分析是对采集到的地质数据进行处理、解释和评价的过程。以下几种方法在智能化矿产勘探中具有重要作用：（1）地理信息系统（GIS）：将地质数据整合到GIS平台，进行空间分析和可视化展示，提高数据解释的准确性。（2）数据挖掘技术：运用数据挖掘算法对地质数据进行分析，挖掘潜在的资源信息。（2）人工智能算法：利用机器学习、深度学习等人工智能算法，对地质数据进行智能分析，提高勘探效率。2.2遥感技术与地质勘探遥感技术在地质勘探中的应用，为矿产资源的发觉和评价提供了新的手段。以下几种遥感技术在智能化矿产勘探中具有重要意义：2.2.1多光谱遥感多光谱遥感技术可以获取地表物质的波谱特征，通过分析波谱特征，识别矿产资源的类型和分布。在智能化矿产勘探中，多光谱遥感技术可应用于以下几个方面：（1）矿产资源识别：根据波谱特征，识别不同类型的矿产资源。（2）地质构造分析：分析遥感影像，识别地质构造，为矿产勘探提供依据。2.2.2高分辨率遥感高分辨率遥感技术可以获取地表细节信息，为地质勘探提供高精度的数据。以下几种高分辨率遥感技术在智能化矿产勘探中的应用：（1）矿物识别：通过分析高分辨率遥感影像，识别地表矿物。（2）地质体分析：分析地质体的空间分布，为矿产勘探提供依据。2.3地球物理勘探技术地球物理勘探技术在矿产勘探中具有重要作用，以下几种地球物理勘探技术在智能化矿产勘探中得到了广泛应用：2.3.1地震勘探地震勘探是通过地震波在地下介质中的传播特性，探测地下构造和矿产资源的一种方法。在智能化矿产勘探中，地震勘探技术主要包括以下几种：（1）三维地震勘探：通过三维地震数据，获取地下构造的三维图像。（2）地震属性分析：对地震数据进行分析，提取反映地下介质特性的参数。2.3.2电法勘探电法勘探是利用电磁波在地下介质中的传播特性，探测地下构造和矿产资源的一种方法。以下几种电法勘探技术在智能化矿产勘探中具有重要作用：（1）大地电磁法（MT）：通过测量电磁场的变化，获取地下介质的电性参数。（2）激发极化法（IP）：通过测量电极间的电位差，获取地下介质的极化特性。2.3.3磁法勘探磁法勘探是利用磁力计测量地下磁场的强度和方向，探测地下构造和矿产资源的一种方法。以下几种磁法勘探技术在智能化矿产勘探中得到了广泛应用：（1）磁异常识别：通过识别磁异常，推测地下矿体的分布。（2）磁化率测量：通过测量磁化率，了解地下介质的磁性特征。第三章智能化矿产勘探数据处理与分析3.1数据预处理与清洗数据预处理与清洗是智能化矿产勘探数据处理与分析的基础环节。在矿产勘探过程中，采集到的数据往往存在缺失、异常、重复等问题，这些问题的存在会对后续的数据挖掘与分析产生不良影响。因此，数据预处理与清洗的主要任务是对原始数据进行有效性检验、异常值处理、缺失值填补、重复数据删除等操作，以保证数据的准确性和可靠性。有效性检验是对数据进行初步筛选，排除不符合要求的数据，如数据类型、数据范围和数据格式等。异常值处理是识别并处理数据中的异常值，可以采用箱线图、标准差等方法检测异常值，并通过剔除、替换或修正等手段进行处理。缺失值填补是对缺失数据进行估计和填充，常用的方法包括均值填补、中位数填补、众数填补和插值填补等。重复数据删除是找出并删除数据集中的重复记录，以保证数据的唯一性。3.2数据挖掘与信息提取数据挖掘是从大量数据中提取隐藏的、未知的、有价值的信息和知识的过程。在智能化矿产勘探数据处理与分析中，数据挖掘技术主要用于发觉矿产勘探数据中的规律、趋势和关联性，为矿产资源的开发和利用提供决策支持。数据挖掘方法主要包括分类、聚类、关联规则挖掘和时序分析等。分类是根据已知样本的特征，将其划分为预定义的类别；聚类是将相似的数据对象划分为同一类别，以发觉数据中的层次结构和内在规律；关联规则挖掘是寻找数据中各项之间的关联性，揭示不同特征之间的相互关系；时序分析是对时间序列数据进行趋势预测和分析，为矿产资源的开发提供时间维度的信息。3.3数据可视化与分析数据可视化是将数据以图形、图像和动画等形式展示出来，以便于人们直观地观察和理解数据。在智能化矿产勘探数据处理与分析中，数据可视化技术有助于发觉数据中的规律、异常和关联性，为矿产资源的开发和利用提供直观的支持。数据可视化方法包括散点图、折线图、柱状图、饼图等基本图形，以及三维图形、动态图形等高级图形。通过对矿产勘探数据的可视化展示，可以分析矿产资源的空间分布、品位变化、开发程度等因素，为矿产资源的合理开发提供依据。数据分析方法包括统计分析、多维尺度分析、主成分分析等。统计分析是对数据进行描述性分析，包括均值、方差、标准差等指标的计算；多维尺度分析是将高维数据映射到低维空间，以便于观察和分析数据的结构；主成分分析是对数据进行降维处理，提取主要特征，以便于发觉数据中的关键信息。通过对矿产勘探数据的分析，可以揭示矿产资源的内在规律，为矿产资源的开发和利用提供科学依据。第四章智能化矿产勘探决策支持系统4.1决策支持系统的设计与实现4.1.1系统设计理念智能化矿产勘探决策支持系统的设计理念旨在整合各类数据资源，运用先进的信息技术，为矿产勘探提供科学、高效的决策支持。系统设计应遵循以下原则：（1）实用性：系统应能满足实际工作中对矿产勘探决策的需求，提高工作效率。（2）先进性：采用前沿技术，保证系统具有较长的生命周期。（3）可扩展性：系统应具备良好的扩展性，以适应未来技术发展和业务需求的变化。4.1.2系统架构智能化矿产勘探决策支持系统采用分层架构，包括数据层、服务层和应用层。数据层负责存储各类矿产勘探数据；服务层提供数据处理、分析和决策支持等服务；应用层则为用户提供操作界面和功能模块。4.1.3系统功能模块系统主要包括以下功能模块：（1）数据采集与处理：自动采集各类矿产勘探数据，进行预处理和清洗。（2）数据挖掘与分析：运用数据挖掘技术，提取有用信息，为决策提供依据。（3）决策模型与算法：构建决策模型，运用优化算法求解，为用户提供决策建议。（4）风险评估与预警：评估勘探项目风险，提供预警信息。4.2预测模型与优化算法4.2.1预测模型构建预测模型是智能化矿产勘探决策支持系统的核心部分。根据矿产勘探的特点，可以采用以下预测模型：（1）时间序列模型：适用于预测矿产资源的产量、价格等。（2）回归模型：适用于预测矿产资源的品位、储量等。（3）神经网络模型：适用于预测复杂非线性关系。4.2.2优化算法选择优化算法是求解决策模型的关键。以下几种优化算法可供选择：（1）遗传算法：适用于求解非线性、多目标优化问题。（2）模拟退火算法：适用于求解连续优化问题。（3）蚁群算法：适用于求解组合优化问题。4.3风险评估与决策建议4.3.1风险评估方法风险评估是智能化矿产勘探决策支持系统的重要组成部分。以下几种风险评估方法可供选择：（1）定性评估：通过专家评分、德尔菲法等方法，对勘探项目的风险进行定性评估。（2）定量评估：运用概率论、数理统计等方法，对勘探项目的风险进行定量评估。（3）综合评估：将定性评估和定量评估相结合，对勘探项目的风险进行全面评估。4.3.2决策建议根据风险评估结果，系统可提供以下决策建议：（1）项目优先级排序：根据风险大小，对勘探项目进行排序，优先考虑风险较小的项目。（2）投资策略调整：根据风险评估结果，调整投资策略，降低风险。（3）风险应对措施：针对评估出的风险，提出相应的风险应对措施，保证勘探项目的顺利进行。第五章智能化矿产开发方案设计5.1矿产资源开发策略在智能化矿产开发方案设计中，首先需要确立矿产资源的开发策略。该策略旨在通过科学、高效的方式，实现矿产资源的最大化利用。以下为几个关键的开发策略：（1）资源评估：在开发前，对矿产资源的品质、储量、分布等进行全面评估，为后续开发提供准确的数据支持。（2）技术创新：积极引入智能化技术，如物联网、大数据、云计算等，提高矿产开发的效率和精度。（3）环境保护：在开发过程中，注重环境保护，保证矿产资源开发与生态环境的和谐共生。（4）安全生产：强化安全生产意识，保证矿产资源开发过程中的安全风险得到有效控制。5.2开发方案制定与优化根据矿产资源开发策略，制定具体的开发方案。以下为开发方案的主要内容：（1）开发目标：明确矿产资源的开发目标，包括开发规模、开发周期、开发效益等。（2）开发布局：合理规划矿产资源的开发布局，保证资源开发与地区经济、社会发展的协调性。（3）开发技术：选择适合的智能化技术，提高矿产资源的开发效率。（4）开发投资：合理估算开发投资，保证矿产资源开发项目的经济效益。在制定开发方案的基础上，还需不断进行优化。以下为优化策略：（1）技术升级：及时跟踪国内外智能化技术的最新发展，将先进技术引入矿产资源开发。（2）管理创新：优化管理流程，提高矿产资源开发的组织效率。（3）市场拓展：积极开拓市场，提高矿产资源的销售渠道和销售效益。5.3开发过程管理与监控为保证矿产资源开发方案的顺利实施，需对开发过程进行严格的管理与监控。以下为几个关键的管理与监控措施：（1）项目管理：建立完善的项目管理体系，对矿产资源开发项目的进度、质量、成本等进行全面管理。（2）风险控制：对矿产资源开发过程中的各类风险进行识别、评估和控制，保证项目顺利进行。（3）质量控制：加强矿产资源开发过程中的质量控制，保证矿产资源的品质满足标准要求。（4）环境保护与安全生产：强化环境保护和安全生产意识，保证矿产资源开发与生态环境的和谐共生。（5）数据监测：利用智能化技术对矿产资源开发过程进行实时监测，为项目管理提供数据支持。第六章智能化矿产开发技术与装备6.1智能化采矿技术与设备6.1.1概述科学技术的不断发展，智能化采矿技术已成为矿产行业发展的必然趋势。智能化采矿技术与设备的应用，可以有效提高矿产资源开采效率，降低生产成本，减少环境污染，保证矿山安全生产。6.1.2智能化采矿技术（1）智能勘探技术：通过地质勘探数据采集、处理和分析，实现对矿产资源分布、品位及储量的精确预测。（2）智能爆破技术：采用计算机辅助设计，优化爆破方案，提高爆破效果，降低炸药消耗。（3）智能开采技术：运用自动化、数字化、网络化技术，实现矿山生产过程的实时监控、远程控制及自动化运行。6.1.3智能化采矿设备（1）智能矿山设备：包括智能挖掘机、智能装载机、智能钻机等，具备自主导航、自动作业、故障诊断等功能。（2）无人驾驶运输设备：采用无人驾驶技术，提高运输效率，降低人工成本。（3）智能监控系统：实现对矿山生产环境的实时监测，保证安全生产。6.2智能化选矿技术与设备6.2.1概述智能化选矿技术是矿产行业实现高效、环保、低耗的关键环节。通过智能化选矿技术与设备的应用，可以提高选矿效率，降低选矿成本，提高矿产资源利用率。6.2.2智能化选矿技术（1）智能矿物识别技术：通过对矿物成分、结构、性质等特征的分析，实现对矿物的快速识别和分类。（2）智能磨矿技术：采用智能控制系统，实现磨矿过程的自动化控制，提高磨矿效率。（3）智能浮选技术：运用计算机辅助设计，优化浮选工艺，提高浮选指标。6.2.3智能化选矿设备（1）智能磨机：具备自动调节磨矿参数、故障诊断等功能，提高磨矿效率。（2）智能浮选机：实现对浮选过程的实时监控和自动调节，提高浮选效果。（3）智能检测设备：实现对选矿产品品质的在线检测，保证产品质量。6.3智能化尾矿处理技术与设备6.3.1概述智能化尾矿处理技术是解决矿山环境问题、提高矿产资源利用率的重要途径。通过智能化尾矿处理技术与设备的应用，可以实现尾矿的资源化利用，减轻环境负担。6.3.2智能化尾矿处理技术（1）尾矿干排技术：采用高效脱水设备，实现尾矿的干排，降低尾矿库容量。（2）尾矿资源化利用技术：通过对尾矿进行物理、化学处理，提取有用组分，实现尾矿的资源化利用。（3）尾矿充填技术：将尾矿用于矿山充填，提高矿山安全生产水平。6.3.3智能化尾矿处理设备（1）高效脱水设备：如带式压滤机、离心脱水机等，提高尾矿脱水效率。（2）尾矿资源化利用设备：如尾矿破碎机、尾矿磨机等，实现尾矿的物理、化学处理。（3）尾矿充填系统：实现对尾矿的自动输送、配料、充填，提高矿山充填效果。第七章智能化矿产开发环境监测与保护7.1环境监测技术与设备7.1.1概述矿产行业智能化程度的不断提高，环境监测在矿产开发中的地位日益凸显。环境监测技术与设备的应用，旨在实时掌握矿产开发过程中对环境的影响，为环境保护提供科学依据。7.1.2监测技术环境监测技术主要包括以下几种：（1）遥感技术：通过卫星遥感、航空遥感等手段，对矿区地表、植被、土壤等生态环境进行监测。（2）地理信息系统（GIS）：利用GIS技术，对矿区环境信息进行集成、管理和分析，为环境监测提供数据支持。（3）自动化监测设备：采用自动化监测设备，如无人飞机、传感器等，对矿区环境进行实时监测。（4）大数据分析：运用大数据技术，对监测数据进行挖掘和分析，提高环境监测的准确性。7.1.3监测设备环境监测设备主要包括以下几种：（1）环境监测仪器：如空气质量监测仪、水质监测仪、土壤监测仪等。（2）在线监测系统：通过实时采集矿区环境数据，传输至数据处理中心，实现环境监测的实时性和准确性。（3）无人机监测系统：利用无人机搭载监测设备，对矿区环境进行空中监测。7.2环境保护措施与政策7.2.1环境保护措施在矿产开发过程中，应采取以下环境保护措施：（1）优化开采工艺，减少资源浪费和环境污染。（2）实施生态修复工程，恢复矿区生态环境。（3）加强矿区废弃物处理和综合利用。（4）严格控制污染物排放，保证环境质量达标。7.2.2政策法规我国针对矿产资源开发过程中的环境保护问题，制定了一系列政策法规，主要包括：（1）矿产资源法：明确矿产资源开发过程中的环境保护责任。（2）环境保护法：规定矿产资源开发企业必须遵守的环境保护要求。（3）环境影响评价法：对矿产资源开发项目进行环境影响评价，保证项目符合环境保护要求。（4）相关地方性法规和部门规章：对矿产资源开发过程中的环境保护进行具体规定。7.3环境风险预警与应对7.3.1风险预警环境风险预警主要包括以下内容：（1）对矿区环境质量进行实时监测，发觉异常情况及时预警。（2）分析监测数据，预测可能出现的污染。（3）制定应急预案，保证在污染发生时能够迅速应对。7.3.2应对措施针对环境风险，应采取以下应对措施：（1）加强环境监测，及时发觉和解决环境问题。（2）完善应急预案，提高应对突发污染的能力。（3）加强环境保护宣传教育，提高矿区居民的环境意识。（4）加强与企业和社会各界的沟通协作，共同应对环境风险。第八章智能化矿产开发项目管理与评价8.1项目管理流程与方法8.1.1项目启动阶段在智能化矿产开发项目管理中，首先需进行项目启动。此阶段主要包括项目立项、项目可行性研究、项目预算编制等环节。项目立项需根据国家政策、市场需求及企业发展战略进行，保证项目符合政策导向和市场需求。项目可行性研究应结合地质条件、技术可行性、经济效益等因素，全面评估项目的可行性。项目预算编制则需充分考虑项目实施过程中的人力、物力、财力等资源需求。8.1.2项目规划阶段项目规划阶段主要包括项目设计、项目进度计划、项目组织结构设计等环节。项目设计需遵循智能化、绿色、高效的原则，保证项目技术方案的科学性和合理性。项目进度计划应明确各阶段任务节点，保证项目按期完成。项目组织结构设计需明确各部门职责，提高项目管理的协同效率。8.1.3项目实施阶段项目实施阶段主要包括项目施工、设备安装、调试及验收等环节。项目施工需严格按照设计方案和施工规范进行，保证施工质量。设备安装应遵循相关标准，保证设备正常运行。调试及验收阶段需对项目进行全面检查，保证项目达到预期目标。8.1.4项目监控与调整阶段项目监控与调整阶段主要包括项目进度监控、项目成本监控、项目质量监控等环节。项目进度监控需定期对项目进度进行检查，保证项目按计划进行。项目成本监控应关注项目预算执行情况，合理控制成本。项目质量监控需对项目施工、设备安装等环节进行严格把关，保证项目质量。8.2项目评价体系与指标8.2.1评价体系构建智能化矿产开发项目评价体系应包括经济效益、社会效益、环境效益等多个方面。评价体系构建需遵循以下原则：（1）全面性：评价体系应涵盖项目实施过程中的各个方面。（2）科学性：评价体系应基于客观事实和可靠数据。（3）实用性：评价体系应便于操作，易于理解。8.2.2评价指标设定评价指标是评价体系的核心，以下为部分评价指标：（1）经济效益指标：投资收益率、投资回收期、成本利润率等。（2）社会效益指标：就业人数、税收贡献、带动相关产业发展等。（3）环境效益指标：节能减排、生态修复、环保设施投入等。8.3项目风险管理与控制8.3.1风险识别项目风险识别主要包括以下几个方面：（1）技术风险：技术方案、设备选型、施工工艺等。（2）市场风险：市场需求、市场竞争、政策变化等。（3）财务风险：资金筹集、投资回报、汇率变动等。（4）环境风险：自然环境、社会环境、政策环境等。8.3.2风险评估项目风险评估需对识别出的风险进行量化分析，评估风险发生的概率和影响程度。以下为常用的风险评估方法：（1）定性评估：通过专家评分、访谈等方法，对风险进行定性描述。（2）定量评估：通过数据分析、模型构建等方法，对风险进行量化计算。8.3.3风险应对策略根据风险评估结果，制定以下风险应对策略：（1）风险规避：对可能导致项目失败的极端风险，采取规避措施。（2）风险减轻：对可预见的较小风险，采取减轻措施。（3）风险转移：通过保险、合同等方式，将部分风险转移给第三方。（4）风险接受：对不可预见的风险，制定应对措施，降低风险影响。第九章智能化矿产开发人才培养与技术创新9.1人才培养模式与策略9.1.1建立多元化的培养模式为适应矿产行业智能化发展的需求，我国应建立多元化的矿产开发人才培养模式，包括学历教育、职业培训、企业实训等。在学历教育方面，高校应优化课程设置，加强地质学、采矿工程、信息技术等交叉学科的建设，培养具备跨学科知识体系的专业人才。9.1.2强化实践教学实践教学是提高人才培养质量的关键环节。高校和企业应加强合作，建立产学研一体化的实践教学基地，让学生在实际工作中掌握智能化矿产开发的技术和方法。同时鼓励学生参加各类竞赛、实习和实践项目，提升其实践能力和创新能力。9.1.3加强师资队伍建设提高师资队伍的整体素质是保障人才培养质量的重要措施。高校应引进和培养具有丰富实践经验和理论基础的高层次人才，加强教师队伍建设。同时鼓励教师参与企业项目，提高其在智能化矿产开发领域的教学和科研能力。9.2技术创新体系建设9.2.1构建产学研技术创新联盟矿产行业智能化发展需要构建产学研技术创新联盟，实现优势互补、资源共享。企业、高校和科研机构应共同参与，以项目为纽带，开展技术创新和成果转化。9.2.2建立技术创新激励机制为激发企业、高校和科研机构的技术创新活力，应建立技术创新激励机制。对企业，可采取税收优惠、资金支持等措施；对高校和科研机构，可设立科研基金、职称晋升等方面的激励政策。9.2.3加强技术创新平台建设技术创新平台是推动矿产行业智能化发展的重要载体。我国应加大投入，建设一批具有国际先进水平的实验室、工程研究中心等技术创新平台，为矿产行业智能化发展提供技术支撑。9.3国际合作与交流9.3.1扩大国际合作渠道为推动矿产行业智能化发