人工基础智能与应用 3

人工智能技术及应用——下篇目录01能源产业概述02勘探智能化应用03采矿智能化应用04选矿智能化应用

小结0501能源产业概述能源定义能源是自然界中能为人类提供某种形式能量的物质资源。我国的《能源百科全书》说：“能源是可以直接或经转换提供人类所需的光、热、动力等任一形式能量的载能体资源。”能源亦称能量资源或能源资源。是指可产生各种能量（如热量、电能、光能和机械能等）或可作功的物质的统称。是指能够直接取得或者通过加工、转换而取得有用能的各种资源，包括煤炭、原油、天然气、水能、核能、风能、太阳能、地热能、生物质能、电力、热力、成品油等等。能源分类按产生分类01按污染分类03按性质分类02按使用类型分类04一次能源二次能源燃料型能源非燃料型能源清洁型能源污染型能源常规能源新型能源能源变革的历史进程第一次能源变革煤炭时代（1800-1900年）蒸汽机内燃机第二次能源变革石油时代（20世纪）天然气核能风能太阳能第三次能源变革？？？中国能源现状能源资源总量比较丰富。中国拥有较为丰富的化石能源资源，但人均能源资源拥有量较低。中国人口众多，人均能源资源拥有量在世界上处于较低水平。煤炭和水力资源人均拥有量相当于世界平均水平的50%，石油、天然气人均资源量仅为世界平均水平的1/15左右。耕地资源不足世界人均水平的30%，制约了生物质能源的开发。能源资源赋存分布不均衡。能源利用效率不高，总体来看，我国目前的能源利用效率低于国际先进水平10个百分点以上。国民经济的一些主要部门，如工业部门、交通部门、建筑部门及居民，对能源利用的效率普遍都很低。中国能源现状中国能源资源分布广泛但不均衡。煤炭资源主要赋存在华北、西北地区，水力资源主要分布在西南地区，石油、天然气资源主要赋存在东、中、西部地区和海域。中国主要的能源消费地区集中在东南沿海经济发达地区，资源赋存与能源消费地域存在明显差别。大规模、长距离的北煤南运、北油南运、西气东输、西电东送，是中国能源流向的显着特征和能源运输的基本格局能源资源开发难度较大。与世界相比，中国煤炭资源地质开采条件较差，大部分储量需要井工开采，极少量可供露天开采。石油天然气资源地质条件复杂，埋藏深，勘探开发技术要求较高。能源革命与“碳中和”2020年9月22日,第七十五届联合国大会，国家主席习近平发表重要讲话，中国将提高国家自主贡献力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和。2030碳达峰2060碳中和：二氧化碳排放与吸收平衡，净碳排放为零。能源革命与“碳中和”碳中和增加碳吸收减少碳排放森林碳汇新兴技术新能源传统化石燃料提升技术水平、改进工艺流程、节能降耗采用碳捕集、利用与封存（CCUS）、生物质能碳捕集与封存（BECCS）等植树造林、绿水青山发展太阳能、风能、生物质能、地热、氢能、核电等清洁能源中国能源战略1.长期坚持节能降耗，提高能源利用率的战略

随着经济的增长，各个国家都已经把节能降耗，提高能源的利用率作为能源发展的目标。我国能源的利用率比较低，能源浪费的现象比比皆是。因此，在我国实行节能降耗和提高能效有着巨大的潜力和可能。中国要以较少能源投入实现经济增长的目标，很大程度上取决于节能潜力的挖掘。因此，应将节能放在能源战略的首要地位，持之以恒地坚持节能降耗，提高能源利用率的战略。中国能源战略2.加速能源结构调整，大力发展清洁能源的战略

为了保护环境，实现能源、环境、经济的协调发展，世界各国都非常重视洁净能源的发展，以加速能源结构调整步伐。自2005年2月16日《联合国气候变化公约京都议定书》正式生效实施后，二氧化碳减排额将成为一种商品在世界流通。目前我国二氧化碳排放量已位居世界第二，其他温室气体排放量也居世界前列。如不加以控制，在将来受到具体减排指标约束时，很多行业会大受冲击，不得不花费大量资金向排放量较小的国家购买排放权。中国能源战略3.积极开发和利用可再生能源的战略

随着技术和管理水平的不断提高、产业规模的不断扩大，可再生能源在保障能源供应、实现可持续发展等方面将发挥越来越重要的作用，而且越来越受到各国政府的重视。开发利用可再生能源已经成为世界能源可持续发展战略的重点，成为大多数发达国家和部分发展中国家21世纪能源发展战略的重要组成部分。国际能源机构预测，到2020年，可再生能源在全球能源消费中的比例将达到30%。中国能源战略4.大力发展智能采矿，提高回采效率，降低人力资源使用率。现阶段煤炭仍然是我国的主要能源之一。在我国的能源结构中，煤炭始终是支撑经济发展的主体能源，在国民经济建设中有着举足轻重的地位。在未来相当长时期内，煤炭仍然是我国经济高速增长的重要保障，以煤炭为主的能源消费格局在未来很长时间内都无法改变。随着我国国民经济的快速发展，对煤炭的需求量逐年加大，导致近年来煤炭开采速度加快，煤炭开采所面临的地质条件越来越复杂，于是，开采难度也在不断加深。为了提高回采的效率和降低人力资源的使用率，我国开始着手研究智能采矿。中国的能源发展战略实施的措施和建议1.培养节能意识

当前，我国能源浪费现象比较严重，很多地方对能源浪费现象还没有引起足够的重视和关注。倡导全社会节能降耗，培养全民的节能意识，对我国能源发展具有举足轻重的作用。

2.加强对开发利用新能源和可再生能源的认识

随着经济发展和环境保护意识的加强，开发和利用新能源越来越受到世界各国的重视。当前我国能源结构不合理，对发展新能源和可再生能源方面认识还不充分，应该加强对这方面的认识，促进我国能源发展。中国的能源发展战略实施的措施和建议3.借鉴国外先进技术和经验，加速能源结构调整

当前，由于我国能源结构不合理，已经对环境造成了巨大的压力。为了保护环境，应该积极吸收和推广国内外能源领域的先进技术，推进能源结构的调整，实现能源的可持续发展。

4.修订和制定能源政策

为了促进能源的发展，应充分发挥政策对新世纪能源战略实施的服务功能和保障机制作用。要加强对新世纪能源政策的研究和资金的投入，吸收外国能源政策的经验和成果，结合我国实际，制定和完善我国能源政策。02勘探智能化应用地质工作的对象是地球，尤其是岩石圈的表层地壳。地质工作者通过实地调查、观测监测、工程揭露、物探、化探、遥感、分析测试、综合研究等工作手段，揭示地球尤其是地壳表层的物质组成、结构及其演化，获取人类社会发展所需要的化石能源和矿物资源的赋存信息，获取与人类生活相关的地球空间环境信息，为社会经济的高质量发展提供基础支撑。研究对象数字化阶段：20世纪60年代至2002年左右，以野外数字采集仪成功开发为结束标志。网络化阶段：约为2002年至2016年，以开始实施地质大数据工程为结束标志。大数据阶段：约开始于2016年，该阶段主要特征是数据快速集聚、信息化设施虚拟化管理、数据挖掘与融合分析。地质信息化发展印度板块向北俯冲欧亚板块我国地质勘探智能化技术，已从勘探业务流程的信息化，向勘探过程智能化为重心转移，新一代“地质大脑+人工智能”的地质勘探智能化工作模式。地质智能化信息获取地质信息智能化地质对象（如岩性、地质填图单位、古生物、综合地质对象）的分类与智能识别技术方法研究和流程。遥感地质信息智能化综合应用现代遥感技术来研究地质规律，进行地质调查和资源勘察的一种方法。从宏观的角度，着眼于由空中取得的地质信息，即以各种地质体对电磁辐射的反应作为基本依据，结合其他各种地质资料及遥感资料的综合应用，以分析、判断一定地区内的地质情况。1

地质资料智能化（一）地质调查（二）三维地质建模（三）智能空间平台搭建2遥感地质信息获取智能化（一）遥感信息提取方法（二）岩石与矿物信息提取方法（三）主成分分析（四）矿物指数法（五）光谱角度填图方法地质调查主流程信息化团队通过近几年的技术积累和深化研究，在阿尔金成矿带地质云、二连东乌旗智能填图示范等研究应用基础上，逐步完善了地质调查智能空间的基本内涵、架构与核心技术体系。特别针对传统行业如何能让真正的云计算和大数据落地，开启从数字革命到智能革命，从单一的数据制造模式到多方位的数据创造的变革，提出、研究和开发了地质调查智能空间AiSpace体系及平台，即构建一个嵌入了计算、数据知识、信息设备和多模态的传感装置的地质调查工作空间，一个赋能地质调查人工智能+大数据+云计算的工作模式。为此在基于云计算+大数据+人工智能算法为核心的智能空间平台，重点开展了数据+大计算为基础的数据资源池、计算资源池、网络资源池及知识库的建设研究和应用示范，在打造从人脑+电脑到电脑+人脑的过程基础知识库描述框架构建，在定量、非结构化地质数据挖掘传统机器学习算法，在地质填图地质对象识别与分类的深度学习等内容落地应用并取得了实际应用进展。（一）地质调查在知识库构建方面，开展了地质分词库(非结构化数据可计算）、地质报告目录树知识库（内容分类）、岩石分类和命名知识库（深度学习约束）、三维建模地质对象描述知识框架（模型样本）、地质填图单位描述知识库框架（模型样本）、岩性样本描述框架（标签）的构建。在地质填图地质对象识别与分类的深度学习研究方面，以ILSVRC20145ResNet152冠军算法为基础，同时加入了多分支模型、多HOT编码技术及岩石分类和命名知识库、野外岩性宏观与微观的结合等内容为一体的建模技术，在数字地质调查系统建立了野外填图岩石分类与识别模型。基于“地质云”基础设施，搭建了面向各试点的基于“人工智能+大数据+云计算”、以“大数据+大计算”为特点的数据管理、数据处理、数据服务为一体的地质调查智能空间平台，形成了按照工作区域、地区、地质对象、用户群快速构建不同种类的智能地质调查工作环境，为基于云和大数据技术的数据采集、管理、处理、建模和知识服务全过程的智能地质调查工作模式应用奠定基础。中国地质调查局智能地质调查研发团队在明确智能地质调查2018年度主要技术突破点和重点工作基础上，结合各试点情况，开展基于深度学习的地质调查对象智能分类与识别流程试验、面向地质调查对象的地质空间模式构建和应用流程试验，推进基于云环境的开放式通用地质数据采集与集成技术方法在试点中的落地应用，完善基于知识库描述框架的地质图PRB三维建模技术方法。自1993年加拿大SimonW.Houlding首次提出三维地质建模的概念以来，三维地质建模技术的研究、开发与应用已成为计算机科学、岩土工程、地质学等多学科交叉领域的研究热点。所谓三维地质建模，就是运用计算机技术，在三维环境下，将空间信息管理、地质解译、空间分析和预测、地学统计、实体内容分析以及图形可视化等工具结合起来，用于地质研究的一门新技术。中国自上世纪80年代末开始引入，也已经发展了快二十年。如：朱瑞等利用物探解译成果结合少量钻孔资料快速实现三维地质BIM精细化建模，为精细三维地质BIM建模提供了一种新思路。苏学斌等提出一种地层/岩性混合的三维地质建模方法明显提高建模精度，可用于刻画含铀砂层非连续发育的砂岩型铀矿床的复杂地质结构。（二）三维地质建模发展历程（二）三维地质建模发展现状

二步建模或相控建模，即首先建立沉积相、储层结构或流动单元模型，然后根据不同沉积相（砂体类型或流动单元）的储层参数定量分布规律，分相（砂体类型或流动单元）进行井间插值或随即模拟，建立储层参数分布模型。

三步建模，相控建模表征了层面的非均质性。为表征垂向的非均质性，人们开始采用三步建模。即利用沉积微相图约束岩相建模；再利用所建立的岩相模型，进一步约束孔、渗、饱等属性参数建模。由于研究的深入，过去储层表征、随机建模领域主要利用井资料分析相带空间展布及物性空间特征的基本格局正在被突破!地震资料在储层随机建模中的应用越来越多，如岩相建模时地震速度的应用，模拟退火算法中地震资料和露头及井资料的结合等。由于这些进展，随机建模的思路与方法也开始在地震反演中得到应用。三维地质建模方法离散点源法：在地质找矿、预测等工作中需要了解地质体形状，地质体形状经常需要根据少量的离散点采样数据(如地质测绘或钻孔资料)来获取，因此，实现空间离散点数据场可视化的方法的研究具有十分重要的意义。对于离散点源法重点在对基于离散点的建模方法的研究以及方法的优化。陈明晶对空间离散点的三维Delaunay三角剖分算法进行了研究。在逐点插入算法的基本思想上，以Bowyer/Watson算法(即Delaunay空腔算法)为基础，对算法实现过程中的关键环节进行了优化和改进，有效地减少了点定位的时间提高了三维Delaunay三角剖分的整体效率。吕志强在研究离散点集的凸壳求取中，结合了四面体剖分算法和快速凸包技术，并将快速凸包技术应运于三维点集的凸壳算法中，实现了凸壳地质体的建模和体积计算。刘乐等通过用反距离加权平均法和克里格插值法两种插值方法建立某铜铅锌矿的铜矿体表面模型，并得出在数据不均匀的情况下克里金插值法形成的表面更合理，而在数据量大且均匀的情况下反距离加权插值法得到等高线更平滑。三维地质建模计算在地质工程、地球物理、矿产勘査等领域获得了广泛的应用，常用软件包括GOCAD、Surpac、XModel、DMine等。通过三维地质建模，既可以表达空间几何对象，也可以表现空间属性分布，进而实现地下三维空间可视化、地质解释和分析的功能。三维地质建模最复杂最耗时的是各类基础地质资料的准备工作。通过真实案例进行实际操作训练，结合前期开发的小软件及数据处理工具，使学员快速掌握三维地质建模数据准备的基本操作，并在此基础上学会三维地质建模基本流程，并具备一定解决实际问题的能力。剖面框架法：是用收集的地质勘探资料建立分类数据，在生成大量二维剖面图的基础上应用曲面构造法生成各层位面表达三维地质模型。剖面信息建立的三维模型对在对复杂地质适应性方面有更好的效果，该方法具有很大的发展空间，成为当前地质建模的主要方法之一。王波等采用基于综合地质剖面构建三维地质模型的方法进行成都市三维地质模型建设。并提出了解决了剖面构建过程中遇到的同时代、同层位的不同地层之间的连接问题的方法，即断层分隔、相变连接、地层尖灭。王诏等提出了一种基于剖面、适合于局部建模的断层建模方法。此方法的优势在于能够充分利用图形资料中的数据解决了断层数据量少建模困难的问题，通过对断层模型的局部添加和修改，降低了断层建模难度。多源数据集合法：随着三维建模技术的发展人们对地质模型要求也在不断提高，希望能够建立高精度和高复杂度的地质模型，更好的方法是通过增加约束信息来对初始地质模型进行细化，这就涉及多源数据融合来建立地质模型的问题。三维地质建模的数据融合包含两方面的内容：一是数据参照系的融合，即在同一坐标系下进行数据集成；二是地质认知的融合，就是保持不同来源地质数据之间的地质意义上具有一致性。吴志春等通过介绍江西相山火山盆地三维地质建模过程，表明了三维地质建模过程中多源数据融合的处理方法。包括数据预处理，统一数据比例尺和坐标系，建立原始数据库。不同地表数据、地表数据和地下数据、不同精度数据的融合、主要建模数据与次要建模数据的融合以及数据融合的重点约束建模技术。何紫兰等将多源数据融合的方法应用在相山火山盆地三维地质建模中，实现了模型成果可任意方向、角度切剖面，进行细致的观察与分析。李健等在数据融合的基础上提出了一种基于规则体元分裂的三维地质建模方法。此模型的优点在于即能精确表达地质体内部属性又能光滑表示地质体表面。三维地质建模软件随着三维建模技术的不断发展，三维建模软件也不断出现。国内外都研发出了许多用于三维地质建模的商业化软件，常见的有GoCAD、3DMine、Vulcan、Surpac、MapGIS等。三维地质建模软件在国内外在各大矿山企业及地质领域、采矿领域、测量领域都有着广泛的应用。GoCAD(GeologicalObjectComputerAidedDesign)：主要应用于地质领域的三维可视化建模软件，由法国Nancy大学开发的。该软件具有强大的三维建模、可视化、地质解译和分析的功能。是国际上公认的主流建模软件。在地质工程、地球物理勘探、矿业开发、水利工程中有广泛的应用。耿瑞瑞等采用GoCAD软件建立了苗儿山矿田豆乍山地区的沙子江铀矿床的三维地质模型，充分利用了GoCAD强大的空间分析功能进行地质体、构造、不同岩性接触界面、地球物理场等三维空间属性的统计分析及成矿信息提取。3DMine：三维矿业工程软件是一款国产的三维地质建模软件其主要功能有三维可视化核心、CAD辅助设计与原始资料处理、勘探和炮孔数据库、矿山地质建模、地质储量估算等。其将二维模式和三维模式置于同一图形界面窗口，实现了图形和数字之间的相互转换。在我国地质建模软件中具有较好的应用前景。张阳等采用3Dmine矿业工程软件建立了于河北省滦县东的某尾矿库三维地质模型，应用此模型在尾矿库筑坝量和尾矿排放量计算、尾矿库库容分析、动态检查等方面进行应用。对利用3Dmine软件开展类似矿山尾矿库安全性分析提供了很好的借鉴意义。Surpac软件：Surpac软件是法国达索公司旗下推出大型数字化三维地质建模软件。Surpac软件拥有的强大的数据统计能力，主要用于地质勘探领域、采矿领域和测量领域等。杨春雨运用Surpac软件对乌山铜钼矿露天采场进行有效设计，应用软件建立地表模型，设计出一个合理且精确的最终开采境界。郑正华在紫金山露采铜矿资源模型以及空区测量结果的基础上应用Surpac软件对紫金山金铜矿资源空区充填后的矿石、废石和矿柱混合体进行品位模拟和三维建模，实现铜矿资源储量精细化动态管理，为采剥计划提供可靠资源依据。MapGIS：中国地质大学开发地理信息系统软件，实现了丰富的三维建模方法，多样化的模型可视化表达，2D、3D一体化的数据处理分析和专业特色的三维分析应用等功能。在地质、煤矿等行业有广泛的应用。吴茹娟以敦煌磷钒矿为例应用MapGISK9建立三维地质模型。介绍了MapGIS地质体建模的基本方法。应用MapGISK9软件建立三维地质模型操作简单灵活，且易于更新，取得了较好的效果。林邓伟采用MapGIS-TDE平台建立煤矿地下通道的三维模型。采用层次结构的插件实现软件的二次开发。（三）智能空间平台目前，各地质大国的地质调查工作进入数据密集时代，数据密集特点正影响和改造地质调查研究和工作模式(YangZongxi,2013)，中国的情况也是如此，地质人员对收集到的数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，希望从中挖掘新知识、创造新价值、提升新能力。为满足地质人员对深入研究需要，可基于人工智能、云计算、大数据技术、通讯（卫星、互联网）信息技术等新一代信息技术，以地质数据发现与挖掘服务为基础，构建支撑数据密集型工作的“地质调查业务全流程+信息化”环境，提升在具体数据规模和密集特点情况下应用数据、处理数据和智能服务的能力。（三）智能空间平台地质调查智能空间平台的特点（1）智能空间内调查过程数据的动态汇集与管理，虚拟化计算资源的便捷共享和应用。（2）面向不同需求、不同粒度的地质调查智能空间应用环境快速搭建能力，形成了基于权限规则的权限管理框架和授权、鉴权机制，形成了基于用户驱动的各类数据资源在智能空间环境中的自动化发布与服务机制。（3）构建了基于空间位置和地质调查对象（要素和特征）关联的地质知识在线服务模式。（4）融合业务管理，提供野外互动和远程指导的新的业务场景。（5）野外云端可自适应获取智能空间提供的基于高斯-克里格投影的高精度卫星影像与地理底图在线数据，改变了传统地理底图服务模式。智能空间平台服务事例主要用于区域地质调查，矿产地质调查以及物化遥等综合地质调查的数据采集、处理、分析和成图等工作。作为一个地质调查信息综合平台，功能覆盖了地质调查工作去流程，包括综合地质调查模板设计、野外路线设计、地质路线数据处理，地质剖面数据处理，探矿工程数据处理与成图，数字地质图生成，空间数据库建立、三维地质数据建模等，并提供相关地质数据处理、分析、预测及评价等功能。遥感平台航天遥感——卫星传输的数据

卫片航空遥感——飞机拍摄的照片

航片天气预报、环境监测、地矿勘查、资源评价地形测绘、城市规划、水利工程、交通运输广义遥感——雷达、声纳探测仪、地震波谱仪等记录的数据、图形；医疗诊断仪器所形成的影像、图片。国防、军事海洋、生态农业、林业灾害治理遥感地质，地质学分支学科，又称地质遥感，是综合应用现代遥感技术来研究地质规律，进行地质调查和资源勘察的一种方法。它从宏观的角度，着眼于由空中取得的地质信息，即以各种地质体对电磁辐射的反应作为基本依据，结合其他各种地质资料及遥感资料的综合应用，以分析、判断一定地区内的地质构造情况。2遥感地质信息获取智能化依据《ASTER矿物指数处理手册》的数据处理程序进行暗像元纠正，以消除大气散射对图像的影响。依据直方图找出各波段最小值的像元，像元的每个波段最小值代表或近似于大气辐射的影响，减去最小值的像元即可。ASTER图像经过暗像元处理后相当于进行了一次背景值滤波，使短波红外区间的特征更加明显，有利于提取矿物指数，从而提取岩矿信息。可见光-近红外波段区域对赤铁矿、针铁矿和黄钾铁矾等铁氧化物敏感，而短波红外波段可以探测粘土和层状硅酸岩矿物的特征吸收，实现更为详细的矿物岩石识别。主成分分析是遥感地质最有效和最常用的图像信息提取方法之一，它是将原始的遥感数据集变换成非常小且易于解译的不相关变量，这些变量含有原始数据中大部分信息，通过正交变换去除多波段图像中的相关信息，使新的组分图像之间互不相关，各自包含不同的地物信息，这是一种重要的图像增强方法。遥感信息定量化的要求使得高光谱遥感信息的定量分析与应用成为迫切的需要。高光谱遥感器的光谱分辩率已达数纳米，空间分辩率仅几十厘米，对应图象任一像元反演的地物光谱，可与地面实测值相比拟，这将便于实验室地物光谱分析模型直接应用到高光谱遥感的处理和分析研究，以及利用计算机自动进行地物的光谱分类和匹配识别研究。波段波长（μm）TM波段主要特性及用途TM10.45—0.52能穿透水体，用于沿海水域制图；区分土壤和植物。TM20.52—0.60探测植物的绿色反射率，评价生长状态。TM30.63—0.69叶绿素的吸收波段，可用来进行植物分类。TM40.76—0.90叶绿素的反射波段，可用TM4/3——植被指数区分植被与非植被区；另外可判别水中生物含量及水域边界，对含水断裂显示较好。TM51.55—1.75信息量最大（最丰富）的波段，绝大部分造岩矿物波谱响应曲线高峰段；另外可探测植物及土壤含水量。TM72.08—2.35信息量较多的波段，探测岩石的热流蚀变及特征谱带；可区分岩石及蚀变类型、各种构造边界等。TM610.45—12.50探测土壤含水量、水温及地热（温泉）；可用于测制地表热异常图等。TM波段的光谱特性及主要用途

美国Landsat-5TM图像的观测参数波段波长（μm）分辨率覆盖范围TM10.45～0.52蓝色30m185×170Km2TM20.52～0.60绿色30mTM30.63～0.69红色30mTM40.76～0.90近红外30mTM51.55～1.75短波红外30mTM72.08～2.35短波红外30mTM610.4～12.5热红外120m美国Landsat-7ETM

图像的观测参数波段波长（μm）分辨率覆盖范围ETM10.45～0.52蓝色30m183×170Km2ETM20.52～0.60绿色30mETM30.63～0.69红色30mETM40.76～0.90近红外30mETM51.55～1.75短波红外30mETM72.08～2.35短波红外30mETM610.4～12.5热红外60mETM80.50～0.90全色15mETM+遥感不同波段的用途741

741波段组合图像具有兼容中红外、近红外及可见光波段信息的优势，图面色彩丰富，层次感好，具有极为丰富的地质信息和地表环境信息；而且清晰度高，干扰信息少，地质可解译程度高，各种构造形迹（褶皱及断裂）显示清楚，不同类型的岩石区边界清晰，岩石地层单元的边界、特殊岩性的展布以及火山机构也显示清楚。453

遥感图像是卫星遥感TM波段4(红)、波段5(绿)、波段3(蓝)。成像时期晚稻接近收获，且稻田中不存积水，因此耕地类型中的水田色调呈粉红色；旱地由于作物大多收获，且土壤水分少而呈灰白色；菜地则由于蔬菜长势好，色调鲜亮并呈猩红色。园地色调呈浅褐色，且地块规则整齐、轮廓清晰。林地中乔木林色调呈深褐色，而分布于喀斯特山地丘陵等地区的灌丛则呈黄到黄褐色。牧草地大多呈黄绿色调。建设用地中的城镇呈蓝色；公路呈线状，色调灰白；铁路呈线条状，色调为浅蓝；机场跑道为蓝色直线，背景草地呈蓝绿色；在建新机场建设场地为白色长方形；备用旧机场为白色色调，外形轮廓清晰、较规则。

水库和河流则都呈深蓝色调。453

采取4、5、3波段分别赋红、绿、蓝色合成的图像，色彩反差明显，层次丰富，而且各类地物的色彩显示规律与常规合成片相似，符合过去常规片的目视判读习惯。451

TM图像的光波信息具有3～4维结构，其物理含义相当于亮度、绿度、热度和湿度。在TM7个波段光谱图像中，一般第5个波段包含的地物信息最丰富。三危山—小宛南山一带TM741（局部增强）图像3个可见光波段（即第1、2、3波段）之间，两个中红外波段（即第4、7波段）之间相关性很高，表明这些波段的信息中有相当大的重复性或者冗余性。第4、6波段较特殊，尤其是第4波段与其他波段的相关性得很低，表明这个波段信息有很大的独立性。白银矿田TM541（色彩增强）图像白银矿田（折腰山）TM741（色彩变换）图像李子园—西安河一带TM541图像李子园地区碎石子一带TM541（局部增强）图像

计算10种组合的熵值的结果表明，由一个可见光波段、一个中红外波段及第4波段组合而成的彩色合成图像一般具有最丰富的地物信息，其中又常以4，5，3或4，5，1波段的组合为最佳。第7波段只是在探测森林火灾、岩矿蚀变带及土壤粘土矿物类型等方面有特殊的作用。最佳波段组合选出后，要想得到最佳彩色合成图像，还必须考虑赋色问题。人眼最敏感的颜色是绿色，其次是红色、蓝色。因此，应将绿色赋予方差最大的波段。信息提取

遥感信息在地质找矿中可以提供大量的地质素材,得到与成矿作用有关的控矿构造资料,还可以在适当条件下,提出与已知矿床产出特征有关的地物的同类标志信息区,例如矿化蚀变带等。遥感地质找矿的成效,关键在于合理选用遥感资料及图像处理方法,最大限度地提取和增强致矿信息。遥感图像的数字增强技术与方法边缘增强比值处理线性拉伸滤波锐化主成分变换彩色合成指数变换直方图调整非线性扩展色彩变换伪彩色数据融合密度分割图像采样遥感数据融合存在问题及发展趋势

遥感影像数据融合还是一门很不成熟的技术，有待于进一步解决的关键问题有：（1）空间配准模型（2）建立统一的数学融合模型（3）提高数据预处理过程的精度

（4）提高精确度与可信度

随着计算机技术、通讯技术的发展，新的理论和方法的不断出现，遥感影像数据融合技术将日趋成熟，从理论研究转入到实际更广泛的应用，最终必将向智能化、实时化方向发展，并同GIS结合，实现实时动态融合用于更新和监测。

地质智能化应用和发展前景当前，地质工作正经历由粗放型向精准型，由单一型向综合型调查，由单项、单要素调查向多要素调查等转变，这些都与信息化建设密切相关，都需要对多类数据进行综合分析，形成新认识、提出新观点、服务新需求。应当看到，地质工作已经进入了数据密集型科研范式的新时代。、研究制定地质数据表达模型和相关标准，规范原始数据采集地质数据采集来源于多种方式、多种空间平台、多个单位，国家公益性地质调查单位应研究制定地质数据表达的通用模型和各专业模型。表达模型应该朝着结构化表达和方便后续处理的目标，在此基础上形成行业标准，以此引领和规范地质工作野外数据采集、地球物理勘探数据采集、地球化学勘探数据采集、分析测试数据采集和各种处理分析成果数据的表达，为地质大数据的快速汇聚奠定基础。二、整合地质数据资源，推进地质信息服务上台阶进一步整合地质数据资源，实现依托地质调查项目汇聚的地质调查数据和依托地质资料管理体系汇交的地质资料数据的有效融合，形成国家地质大数据中心，丰富地质信息服务的数据资源。加强专业化服务，充分发挥专业地质单位熟悉专业地质数据的优势，促进专业地质单位为社会提供专业特色的数据以及专业化的数据处理和信息服务。进一步优化整合地质信息服务平台，提升数据检索查询的精准性，优化概要浏览、在线浏览、在线调用、下载、专题服务等功能，提升地质信息服务的能力和水平。三、完善数字地质调查系统，实现高质量的地质调查主流程信息化数字地质调查系统已在区域地质调查、矿产资源调查等专业领域得到广泛推广应用，并依托“地质云”，采用大数据、人工智能、无线通信等新一代信息技术，实现了部分智能地质调查功能。另外，数字地质调查技术还在地质灾害调查、地下水资源调查、地质环境调查等领域进行了本土化研发和推广。应继续完善系统应用的友好性，使用户体验更顺畅、更方便、更符合地质工作的习惯和特点；深化人工智能的地质应用，开发完善野外肉眼尺度的岩石、矿物、古生物自动识别，优化基于位置的地质数据信息自动服务，研发集成基于专家经验的数据分析模型，并形成相应的系统模块；延长系统服务链，涵盖项目申请、项目设计编写、数据采集、数据整理与处理、成果图件编绘与成果报告编写等主要环节；拓展系统覆盖的业务领域，扩充覆盖到地质工作的所有专业，分专业实现地质调查主流程的数字化、结构化、信息化和智能化。四、优化业务管理模型和部署方式，实现管理信息系统业务化运行进一步整合、集成已有的各种业务管理系统，以法人单位为基本单元，以项目为基本管理对象，以业务管理环节为基本主线，涵盖单位的技术、财务、人力资源、仪器设备等领域，梳理业务管理流程和责任分解，形成程序科学、层级清晰、责任明确、纵横结构合理、覆盖所有方面和环节的业务管理模型，开发完善单位业务管理信息系统，实现业务管理核心数据共享和关键环节的协同，并部署到中国地质调查局所有直属单位，实现完全的业务化运行。升级完善中国地质调查局本级业务管理系统，该系统以局属法人单位业务管理系统为基础或基本数据源，能够实现数据的有效查询、调用、汇聚和分析，并具有中国地质调查局本级的业务管理功能。五、优化“地质云”平台结构，提升地质信息化基本能力完善地质调查业务网，提高节点之间网络专线的带宽；加强主节点建设，提高主节点计算能力和存储能力；提高主节点与广域互联网链接的带宽，逐步减少区域或专业分节点的实体建设，形成基础设施相对集中、分节点逻辑分布合理的结构。逐步形成业务网上的“地质云”，作为一个大节点与广域网链接，通过国际互联网为社会提供服务，提高网络基础设施资源的利用率和效率，提升地质云的应用水平。案例分析【案例描述】自然资源部中国地质调查局“地质云”矿物、岩石识别系统，是人工智能（AI）技术在地质信息化中的典型应用。这款软件系统有手机Android版和电脑网页版两个版本，对提供的图片进行分析识别后提供几种可能答案，并以相似度高低为序进行排列。你可以通过自己拍照或上传相册图片至地质云系统，经过对比分析处理，实现对矿物、岩石的实时“刷脸识别”。目前，该系统可以快速识别100类矿物，识别精度达70%以上。【案例分析】这款软件系统的基本原理是——采用人工智能方式，把已确认的矿物、岩石图片存放于地质云服务器中，建立识别模型，通过计算机深度学习方式，对新采集的矿物、岩石图像进行识别。这个系统是地质专业初学者及非地质工作人员快速了解和识别矿物、岩石的辅助工具。当你在野外调查或旅游时遇到独特的岩石、奇石、玉石，但又不知道是否具有可利用价值，且身边没有专家协助确认，“地质云”——智能识别矿物系统就可以派上用场，它可以为你提供智能解决方案：点击进入中国地质调查局官网，依次点击“地质云”-“云工具”-“岩矿智能识别”，即可选择扫码下载手机APP了。有了这款软件，就可以随时随地快速、便捷地了解和识别矿物、岩石，有兴趣的地学爱好者还可以深入去了解有关矿物与岩石的知识。软件中包含了上百种矿物和岩石的相关资料，在“矿物”标签下点击对应的图片便可以进入详细页面进行浏览，查看矿石学名、化学式、硬度等多种属性。目前，软件系统已收集矿物图片15万张、岩石照片4万多张，可供查询和浏览。在“岩石”标签下，你可以选择平铺或树形视图进行查找，树形视图下对岩石进行详细分类。软件可以根据图片识别出矿物或者岩石种类，准确率相当高，矿物、岩石识别系统对矿物的识别已达到75%，对岩石的识别率达40%-50%。03采矿智能化应用1.矿山技术发展历程原始阶段1机械化2数字化信息化3智慧化4

矿山技术发展大体经历了原始阶段、机械化阶段、数字化、信息化阶段后，正快速迈向智慧化时代。智慧就是对事物能迅速、灵活、正确地理解和处理的能力。1.矿山技术发展历程原始阶段1最早的采煤运输方式——人采骡拉原始开采阶段：人们主要通过手工和简单的工具稿刨、锨挖进行矿山的采掘活动，生产主要靠人力，效率极低。1.矿山技术发展历程机械化阶段2矿山在采掘、运输、提升、以及生产辅助方面采用大量机械设备和爆破施工，生产效率得到大大提高，矿井用人数量大大减少。机器替代了人力1.矿山技术发展历程数字化/信息化阶段3计算机技术的飞速发展，给传统产业的发展带来了巨大机遇，“用信息技术改造传统产业，提升传统产业实现跨越式发展”也成为国家战略，煤矿开展的“两化融合”、“三网合一”等工作就是这一阶段的的典型代表。语音、数据、视频从字面意义上来讲，数字化就是将“书面”信息转变成电子信息数字信息，对矿山人、机、环境进行实时三维数字化测控；信息化主要是解决数据传输、数据呈现问题。1.矿山技术发展历程智慧化阶段4智慧化阶段，当前发达国家在各个领域都快速的向智慧时代飞进，尤其在军事领域，如无人飞机、机器战士，无人战车等等。智慧就是具有人类一样的思维能力，就是可以代替人处理复杂的工作，就是“无人”，智慧矿山能够主动的感知、自动分析、并能够正确快速地处理的矿山系统。信息化数字化与智慧化的区别标志就是是否实现了“无人”。2.数字矿山数字矿山定义：以矿产资源开发过程中的数字化信息为基础，对资源、规划、设计、生产和管理进行数字化的建模、仿真、评估和优化，并持续应用于矿山生产全过程的新型矿山技术体系和生产组织方式，也称数字化矿山。数字矿山的发展趋势：现代采矿科学技术发展很快，新学术思想、理论、技术不新涌现，极大地拓展了采矿科学技术的发展空间。受国外发达采矿国家矿山信息化的影响，越来越多的中国矿业科技人员在思考如何推进中国矿山信息化改造与发展数字矿山技术，政府和相关部门也对数字矿山高度重视。3.数字矿山的基本架构1)高效的多源数据采集系统-负责数据的采集、处理与更新数据采集系统测量数据地质勘探数据现场传感数据矿山设计数据及其他文档数据3.数字矿山的基本架构2)高速宽带网络传输系统高速宽带网络是数字化矿山的基石。

数字化矿山的建设与矿山业务运行是以高速企业网为基础，在数字化系统中所处理的业务不但有语音、视频、数据业务，还有大量的与模型库交互的三维数据。建立宽带、高速和双向的通讯网络，确保海量矿山数据在企业内部、甚至是与网络快速传递都是十分必要的。3.数字矿山的基本架构3)全矿井综合自动化系统矿井生产执行系统（MES）过程控制系统（PCS）企业资源计划系统（ERP）将先进的控制技术、计算机技术等信息技术与先进的矿井生产工艺技术、现代管理技术相结合。3.数字矿山的基本架构4)四维时空地理信息系统平台三维地质体建模系统三维图形显示系统矿山专题GIS系统矿山虚拟现实系统地测GIS输配电GIS综合管线GIS井下人员定位GIS等

负责矿山地物对象的拓扑建立与维护、空间查询与分析、矿山制图与输出等基本功能，并进行数据访问控制。3.数字矿山的基本架构5)矿山应用系统采矿CAD系统（MCAD）虚拟采矿系统（VM）矿山模拟系统（MS）工程计算系统（EC）科学计算可视化（SV）。。。应用系统如：储量计算，开采沉陷预测等

为矿山业务流程和决策所需的各类工程计算与应用分析提供功能服务。3.数字矿山的基本架构6)矿山监测与管理系统①综合安全监控系统及开采环境监测系统②设备管理系统③物资管理系统④人力资源管理系统⑤定销存管理系统⑥客户关系和供应链管理⑦项目管理系统⑧综合调度指挥系统4.智慧矿山智慧矿山定义：智慧矿山在矿山数字化的基础上，基于现代智慧理念，将物联网、云计算、大数据、人工智能、自动控制、移动互联网、机器人化装备等与现代矿山开发技术融合，形成矿山感知、互联、分析、自学习、预测、决策、控制的完整智能系统，实现矿井开拓、采掘、运输、洗选、安全保障、生态保护、生产管理等全过程智能化运行。智慧矿山的显著标志就是“无人”国内智能化开采案例案例分析：补连塔煤矿于2020年11月建成12415智能综采工作面，设计采高5m，工作面长度330m。工作面采煤机采用记忆割煤模式，为自适应采煤机割煤速度，液压支架在自动跟机拉架基础上，提出“分组”跟机拉架模式，满足采煤机10m/min的落煤速度，单班产量高达7500t，生产岗位由13人减少至5人，减员60%。补连塔煤矿连采工作面采用双巷掘进，由连续采煤机、梭车、联运一号车、四臂锚杆机协同配合完成。工作面多个移动设备之间协同需要设备频繁移动，给现场安全管理工作带来很大挑战。2021年4月，补连塔煤矿掘锚三队投入使用掘进工作面人员接近防护系统，该系统集成人机电磁波精确定位和红外热成像定位技术，具备连续采煤机100m范围内作业区域人员与设备移动双向预警、设备远程智能急停功能，从根本上保障了掘进工作面作业人员安全。国内智能化开采案例案例启示：智能化开采涉及多部门、多厂家技术联合、装备配合，以实现综采工作面常态化无人作业为目标，以采煤机记忆截割、液压支架自动跟机及可视化远程监控为基础，以生产系统智能化控制软件为核心，实现在地面（顺槽）综合监控中心对综采设备的智能监测与集中控制，确保工作面割煤、推溜、移架、运输、消尘等智能化运行，达到工作面连续、安全、高效开采。智慧矿山的本质是安全矿山、高效矿山、清洁矿山;矿山的数字化、信息化是智慧矿山建设的前提和基础，但同时智慧矿山的建设是逐步实现的，具有明显的阶段性。04选矿智能化应用选矿工业概述选矿，是利用物理、化学的方法，对天然矿物资源进行选别、分离、富集其中的有用矿物，其目的是为后续的电力、冶金、化工、建材等行业提供合格的原料。选矿的定义矿产资源是社会生产发展的重要物质基础，完整的工业体系离不开丰富矿产资源和完整矿产行业的支撑；工业增加值的增长，工业经济的平稳运行的背后，离不开矿产行业的发。矿物资源是重要的自然资源，煤、石油、天然气等能源矿产行业为生产和生活提供了必须的能源；铜矿、铁矿等有色金属、黑色金属矿产行业提供了制造各种工具、机器和生活用器的金属材料；石英、长石、石灰石等非金属矿产行业提供了制造玻璃、水泥、陶瓷等建筑材料的非金属原料。但是自然界中只有少数的富矿在开采后可直接利用，大部分的矿产资源都需要进行选矿后才能被后续工业利用。选矿的意义选矿工业的发展与智能选矿的出现古代选矿主要通过手工作业从天然矿石中的到矿物资源。古代选矿2003年，湖北黄石大冶市《阳新大路铺》遗址新石器时代文化层出土“铜片1件，“矿冶遗物9件，其中有矿石4件、炉壁1件、炼渣4件”。铜片经过X射线荧光分析为Cu-Sn-Pb三元合金。矿石标本03ET2307⑦岩相结果为孔雀石、石英、高岭石。矿石标本03ET2506⑦岩相结果为辉石、铜蓝、孔雀石。有冶炼业的确切证据来证明这一地区进入青铜时代的具体时间为新石器时代晚期，即后石家河时代，也就是相当于夏代的早期。至少，这一时期黄石地区已经出现了矿冶业的萌芽。矿石标本03ET2307矿石标本03ET2306选矿工业的发展与智能选矿的出现近代选矿工业主要通过各种机械设备处理天然矿物资源。近代选矿19世纪末到20世纪20年代，世界工业快速发展，对矿物原料的需求增大，促进了选矿技术由手工向工业技术转变，一系列的选矿设备如颚式破碎机、球磨机、机械分级机、重选、磁选、浮选设备及浮选药剂的发明，使选矿技术已可以处理大部分天然矿物原料。颚式破碎机螺旋分级机振动筛磁选机浮选机选矿工业的发展与智能选矿的出现现代选矿工业在近代选矿工业基本实现机械化的基础上，开始向自动化与智能化方向发展。现代选矿20世纪50年代以前，选矿机械设备参数的调节基本上是人工操作。到了20世纪60年代初，随着金属探测器、矿浆浓度计，矿浆pH计等研制成功，初步实现了破碎筛分的时序控制和连锁保护，以及磨矿与分级的给矿量、分级溢流浓度自动调节。从20世纪60年代初到70年代，自动检测技术有了突破，研制出了在线X荧光分析仪、电子秤等，在与电子计算机配套后，实现了对浮选过程的实时控制。20世纪70年代末，以微处理器为基础的集中分散型控制系统（DCS）开始应用到选矿厂中进行分散控制和集中管理。近年来在选矿过程自动检测和控制的基础上，一些基于专家系统、模糊控制和神经网络理论的智能控制技术开始进入实用阶段。色选机选矿厂智能化建设规范与内容选矿厂智能化建设规范中华人民共和国自然资源于2021年发布了《智能矿山建设规范》（DZ/T0376-2021），确立了适用于金属矿、非金属矿、煤矿的智能矿山建设的一般原则。选矿生产应采用工艺模型、数据分析、专家决策、机器学习等技术在线或离线归纳总结工艺规律，形成控制策略，实现选矿生产全流程自适应、自决策的智能控制。选矿厂应根据智能化程度，设置适宜的岗位和人员数量。入选原料应具备配矿措施并实现配矿优化控制，稳定原矿品位和性质（煤质）。选矿厂应建立回收组分平衡分析系统，实现回收组分平衡的动态管理，具备在线监测和流程诊断功能，实现预报预警，提高资源利用率。选矿厂智能化建设规范与内容选矿厂智能化建设内容（1）选矿生产过程智能控制①选厂智能运行操作优化系统建设装备远程智能监控和预测性维护系统，提高装备运转率；建设有色金属选矿全流程智能化控制系统，结合专家经验形成控制规则库，实现少人无人操作调控，稳定工艺流程，优化操作岗位，稳定选矿工艺技术指标。破碎过程智能化操作控制磨矿分级过程智能化操作控制选别过程智能化操作控制浓缩脱水过程智能化操作控制选矿全流程优化决策系统选矿厂智能化建设规范与内容选矿厂智能化建设内容（2）虚拟选厂核心建设内容①关键设备数学建模。对破碎机、自磨/球磨机、旋流器、浮选机/柱、浓密机等设备的机理进行分析，结合数据模型，实现模块化应用。②全流程模拟与试题指标预测。对破碎、磨矿、分级、选别、浓密等流程组态进行仿真模拟，预测实体选矿过程指标，包括破磨粒度、浓度、填充量、浮选时间、浮选浓细度、品位、浓密沉降参数及过程耗能等。③全流程生产指标优化。开展超实时模拟计算，根据预测结果给出操作建议，通过改变操作变量，对自动控制操作进行纠偏，实现节能控制与操作优化，降低磨矿、选别、浓缩脱水等工序能耗，提升工序技术指标。④数字孪生。创建设备、管线、物料、仪表等对象模型，实现虚拟集成平台应用。建设采选设备三维虚拟对象模型、检测仪表及辅助设备三维虚拟对象模型以及各个交互系统，实现孪生数据集成、交互式遨游、模拟试验等功能。1.块煤排矸智能化技术粒度名称粒度符号粒度尺寸/mm特大块T>100大块D50~100中块Z25~50小块X13~25粒煤L6~13粉煤F<6什么是块煤，为什么要块煤排矸？煤炭粒度分级块煤排矸的目的是排除块煤种的块状矸石，减少后续作业的负荷、磨损和运营成本。1.块煤排矸智能化技术(1)块煤排矸智能化的必要性人工作业矸石拣出率低，矸石存在泥化，影响后续洗选能力，增加洗选加工成本。人工拣矸作业受人为因素影响，经常会出现由于人员疲惫和疏忽，矸石拣出率不能保证；并带来如下问题：一是增加煤泥水系统负担，由于大块矸石拣出率不高，大块煤中未拣出矸石经破碎后进入洗选系统，矸石见水泥化，可能产生大量次生煤泥，增加了煤泥水系统的负担；二是恶化分选效果，矸石次生煤泥不易沉降，导致煤泥水系统负荷大，循环水浓度增高，重介和浮选分选效果变差，介耗升高，现场只能通过采用降低入选量至210t/h和延长煤泥水系统生产时间的方式维持生产；三是增加块煤破碎机功耗及维修量；四是增加洗选加工成本，未拣出矸石进入洗选系统，既增加了选煤厂的生产负荷，又增加了加工成本，此外矸石对管道、溜槽、设备等磨损严重，无形中增加了设备损耗。人工拣矸作业作为选煤厂的传统作业环节，一直存在工人劳动强度高、噪声大、粉尘大、工作环境差的问题。选煤厂的自动化水平较高，将人工拣矸作业改为智能排矸后，真正实现选煤厂全厂的自动化生产。基于以上原因，为了提高矸石拣出率、减少矸石泥化、降低生产成本、提高企业经济效益，同时进一步提高选煤厂的自动化水平，解放人工拣矸作业工人繁重的劳动强度，将选煤厂人工拣矸作业升级改造为TDS智能排矸十分必要。选矿工业概述选矿，是利用物理、化学的方法，对天然矿物资源进行选别、分离、富集其中的有用矿物，其目的是为后续的电力、冶金、化工、建材等行业提供合格的原料。选矿的定义矿产资源是社会生产发展的重要物质基础，完整的工业体系离不开丰富矿产资源和完整矿产行业的支撑；工业增加值的增长，工业经济的平稳运行的背后，离不开矿产行业的发。矿物资源是重要的自然资源，煤、石油、天然气等能源矿产行业为生产和生活提供了必须的能源；铜矿、铁矿等有色金属、黑色金属矿产行业提供了制造各种工具、机器和生活用器的金属材料；石英、长石、石灰石等非金属矿产行业提供了制造玻璃、水泥、陶瓷等建筑材料的非金属原料。但是自然界中只有少数的富矿在开采后可直接利用，大部分的矿产资源都需要进行选矿后才能被后续工业利用。选矿的意义选矿工业的发展与智能选矿的出现古代选矿主要通过手工作业从天然矿石中的到矿物资源。古代选矿2003年，湖北黄石大冶市《阳新大路铺》遗址新石器时代文化层出土“铜片1件，“矿冶遗物9件，其中有矿石4件、炉壁1件、炼渣4件”。铜片经过X射线荧光分析为Cu-Sn-Pb三元合金。矿石标本03ET2307⑦岩相结果为孔雀石、石英、高岭石。矿石标本03ET2506⑦岩相结果为辉石、铜蓝、孔雀石。有冶炼业的确切证据来证明这一地区进入青铜时代的具体时间为新石器时代晚期，即后石家河时代，也就是相当于夏代的早期。至少，这一时期黄石地区已经出现了矿冶业的萌芽。矿石标本03ET2307矿石标本03ET2306选矿工业的发展与智能选矿的出现近代选矿工业主要通过各种机械设备处理天然矿物资源。近代选矿19世纪末到20世纪20年代，世界工业快速发展，对矿物原料的需求增大，促进了选矿技术由手工向工业技术转变，一系列的选矿设备如颚式破碎机、球磨机、机械分级机、重选、磁选、浮选设备及浮选药剂的发明，使选矿技术已可以处理大部分天然矿物原料。颚式破碎机螺旋分级机振动筛磁选机浮选机选矿工业的发展与智能选矿的出现现代选矿工业在近代选矿工业基本实现机械化的基础上，开始向自动化与智能化方向发展。现代选矿20世纪50年代以前，选矿机械设备参数的调节基本上是人工操作。到了20世纪60年代初，随着金属探测器、矿浆浓度计，矿浆pH计等研制成功，初步实现了破碎筛分的时序控制和连锁保护，以及磨矿与分级的给矿量、分级溢流浓度自动调节。从20世纪60年代初到70年代，自动检测技术有了突破，研制出了在线X荧光分析仪、电子秤等，在与电子计算机配套后，实现了对浮选过程的实时控制。20世纪70年代末，以微处理器为基础的集中分散型控制系统（DCS）开始应用到选矿厂中进行分散控制和集中管理。近年来在选矿过程自动检测和控制的基础上，一些基于专家系统、模糊控制和神经网络理论的智能控制技术开始进入实用阶段。色选机选矿厂智能化建设规范与内容选矿厂智能化建设规范中华人民共和国自然资源于2021年发布了《智能矿山建设规范》（DZ/T0376-2021），确立了适用于金属矿、非金属矿、煤矿的智能矿山建设的一般原则。选矿生产应采用工艺模型、数据分析、专家决策、机器学习等技术在线或离线归纳总结工艺规律，形成控制策略，实现选矿生产全流程自适应、自决策的智能控制。选矿厂应根据智能化程度，设置适宜的岗位和人员数量。入选原料应具备配矿措施并实现配矿优化控制，稳定原矿品位和性质（煤质）。选矿厂应建立回收组分平衡分析系统，实现回收组分平衡的动态管理，具备在线监测和流程诊断功能，实现预报预警，提高资源利用率。选矿厂智能化建设规范与内容选矿厂智能化建设内容（1）选矿生产过程智能控制①选厂智能运行操作优化系统建设装备远程智能监控和预测性维护系统，提高装备运转率；建设有色金属选矿全流程智能化控制系统，结合专家经验形成控制规则库，实现少人无人操作调控，稳定工艺流程，优化操作岗位，稳定选矿工艺技术指标。破碎过程智能化操作控制磨矿分级过程智能化操作控制选别过程智能化操作控制浓缩脱水过程智能化操作控制选矿全流程优化决策系统选矿厂智能化建设规范与内容选矿厂智能化建设内容（2）虚拟选厂核心建设内容①关键设备数学建模。对破碎机、自磨/球磨机、旋流器、浮选机/柱、浓密机等设备的机理进行分析，结合数据模型，实现模块化应用。②全流程模拟与试题指标预测。对破碎、磨矿、分级、选别、浓密等流程组态进行仿真模拟，预测实体选矿过程指标，包括破磨粒度、浓度、填充量、浮选时间、浮选浓细度、品位、浓密沉降参数及过程耗能等。③全流程生产指标优化。开展超实时模拟计算，根据预测结果给出操作建议，通过改变操作变量，对自动控制操作进行纠偏，实现节能控制与操作优化，降低磨矿、选别、浓缩脱水等工序能耗，提升工序技术指标。④数字孪生。创建设备、管线、物料、仪表等对象模型，实现虚拟集成平台应用。建设采选设备三维虚拟对象模型、检测仪表及辅助设备三维虚拟对象模型以及各个交互系统，实现孪生数据集成、交互式遨游、模拟试验等功能。1.块煤排矸智能化技术粒度名称粒度符号粒度尺寸/mm特大块T>100大块D50~100中块Z25~50小块X13~25粒煤L6~13粉煤F<6什么是块煤，为什么要块煤排矸？煤炭粒度分级块煤排矸的目的是排除块煤种的块状矸石，减少后续作业的负荷、磨损和运营成本。1.块煤排矸智能化技术(1)块煤排矸智能化的必要性人工作业矸石拣出率低，矸石存在泥化，影响后续洗选能力，增加洗选加工成本。人工拣矸作业受人为因素影响，经常会出现由于人员疲惫和疏忽，矸石拣出率不能保证；并带来如下问题：一是增加煤泥水系统负担，由于大块矸石拣出率不高，大块煤中未拣出矸石经破碎后进入洗选系统，矸石见水泥化，可能产生大量次生煤泥，增加了煤泥水系统的负担；二是恶化分选效果，矸石次生煤泥不易沉降，导致煤泥水系统负荷大，循环水浓度增高，重介和浮选分选效果变差，介耗升高，现场只能通过采用降低入选量至210t/h和延长煤泥水系统生产时间的方式维持生产；三是增加块煤破碎机功耗及维修量；四是增加洗选加工成本，未拣出矸石进入洗选系统，既增加了选煤厂的生产负荷，又增加了加工成本，此外矸石对管道、溜槽、设备等磨损严重，无形中增加了设备损耗。人工拣矸作业作为选煤厂的传统作业环节，一直存在工人劳动强度高、噪声大、粉尘大、工作环境差的问题。选煤厂的自动化水平较高，将人工拣矸作业改为智能排矸后，真正实现选煤厂全厂的自动化生产。基于以上原因，为了提高矸石拣出率、减少矸石泥化、降低生产成本、提高企业经济效益，同时进一步提高选煤厂的自动化水平，解放人工拣矸作业工人繁重的劳动强度，将选煤厂人工拣矸作业升级改造为TDS智能排矸十分必要。1.块煤排矸智能化技术(2)TDS智能干选机分选原理TDS智能干选机通过X射线技术，根据不同密度的物料对X射线吸收量不同，煤和矸石从而在X射线扫描图像上呈现出不同的阴影，利用图像识别技术，通过大数据分析来从X射线扫描图中识别煤和矸石，发现矸石后，以高压气体将矸石吹出，实现煤和矸石分离。TDS智能干选机排矸系统由振动给料机、TDS智能干选机、空气压缩机和块煤破碎机组成。1.块煤排矸智能化技术(3)TDS智能干选机技术特点分选精度高。TDS智能干选机分选精度已经能够达到矸中带煤率为1%～3%，煤中带矸率为1%～3%，分选精度远优于传统动筛排矸，接近于重介浅槽分选机。处理能力大。目前TDS智能干选机最大单台处理量能够达到380t/h。处理粒级宽。TDS智能干选机可处理25～100mm的中块原煤和50～300mm的大块原煤，适用粒度范围为25～300mm。运行成本低。TDS智能干选机结构简单，不需要借助水和其他介质，没有产品脱水、脱介环节，运行成本低。智能程度高。随着TDS智能干选机处理数据量的增大，分选精度会不断提高，对煤质的适应性也越来越强。安全性能好。TDS智能干选机按防爆标准设计，已通过一类防爆认证，取得了煤安认证；采用铅板全密封屏蔽辐射，已取得辐射安全许可证，辐射防爆达到国际标准，且X射线装置断电后不产生辐射。2.重力选矿智能化技术(1)重介质选矿概况在煤炭分选中，重介质选矿是应用最为广泛的重力选矿技术，是指在密度大于水的介质中，按颗粒密度差异进行分选。重介质选矿所用的重介质有两类：重液和重悬浮液。重液是各种可溶性的高密度盐类的水溶液（如氯化锌的水溶液等）或某些高密度的有机液体（如三溴甲烷、四氯化碳等）。重悬浮液是由高密度的矿物细粉（如磁铁矿、黄土等）在水中形成悬浮状态的混合液。重液的性质稳定,但价格高，不易回收，腐蚀性强，多数有毒，工业上很少采用。重悬浮液价格便宜，容易回收，无毒，无腐蚀性，配制的悬浮液密度范围宽，因此，工业上广泛采用重悬浮液。2.重力选矿智能化技术(2)重介质选矿智能化的必要性在重介质选煤过程中，影响分选效果最主要的因素是重悬浮液的性质。重悬浮液的两个主要工艺参数是密度和黏度。在选煤过程中悬浮液的密度直接影响精煤的灰分和回收率，必须设法稳定在给定值附近，不能远离给定值。黏度的高低直接影响悬浮液的稳定性和分选效率。重悬浮液是由水、加重剂和细粒煤泥组成的，黏度过小容易导致沉淀和分层现象，悬浮液稳定性低，严重时会影响正常工作；黏度过高则会影响小颗粒物料的分选过程，降低分选效率。因此，重介质选矿智能化的主要目标是使重悬浮液的密度和黏度维持在最佳状态，从而使重悬浮液有足够高的分选效率和稳定性。为了控制重悬浮液的密度和黏度，需要对重介质选矿过程进行检测，并根据检测结果调整重悬浮液的密度。2.重力选矿智能化技术(3)重介质分选智能检测技术重介分选过程中的主要控制对象为合介桶中的重介质悬浮液密度，而密度的控制涉及密度反馈与灰分反馈，密度反馈用来对合介桶中的悬浮液密度进行闭环调节，灰分反馈用来对分选产品质量进行监控，根据灰分结果对重介质悬浮液密度给定值进行调整，以达到稳定产品质量的目的。1）在线灰分检测目前，精煤灰分在线检测主要采用三种技术：双能量γ投射技术、天然γ测量技术、X射线吸收技术。三种技术都可以实现精煤灰分的实时动态测量，不需要人工取样、破碎等操作，可直接在传送带上进行测量，是非接触测量，对生产没有影响。但在现场的使用过程中，发现灰分仪容易受现场各种因素的制约与影响，造成灰分仪检测数据误差较大。要实现高精度精煤灰分在线检测，需要围绕检测装置安装位置、安装方式、检测方式与检测方法开展探索和研究。此外精煤统计过程控制也是精煤灰分检测的重要一环。由于煤炭本身具有天然的随机特性，精煤同样也具有随机特性，因此即使分选条件相同，精煤灰分也会有一定的随机特性，因此也需要通过智能系统研究产品质量指标的统计特性。2.重力选矿智能化技术(3)重介质分选智能检测技术2）在线密度检测差压式密度计具有精度高、安装简单、易于维护等优点，被广泛应用于重介质选煤中。差压式密度计的原理基于流体在不同密度下的静压力差异。当流体通过差压传感器时，由于密度不同，流体对差压传感器产生了不同的压力效应。所以可以通过测量传感器两侧的压力来计算密度。同时，为了提高测量的准确性，差压式密度计通常还会监测流体的温度，以校正密度值。同位素密度计是一种非接触式的悬浮液密度检测装置。同位素密度计仪器内设有放射性同位素辐射源。它的放射性辐射（例如γ射线），在透过一定厚度的被测样品后被射线检测器所接收。一定厚度的样品对射线的吸收量与该样品的密度有关，而射线检测器的信号则与该吸收量有关，因此反映出样品的密度。2.重力选矿智能化技术(4)重介悬浮液密度智能控制灰分在线回控系统由内外两层控制系统构成。因此影响精煤产品输出的控制环节有两个，即重介质悬浮液密度控制环节和密度给定环节。因此重介质悬浮液密度智能控制根据这两个闭环控制分为两部分，外环控制为通过灰分给定值确定重介质悬浮液密度值，即根据灰分反馈预测重介质悬浮液密度；内环控制位通过控制补水阀和加介阀控制密度，密度计可反馈实际密度数值，即根据密度计来控制悬浮液密度。2.重力选矿智能化技术(4)重介悬浮液密度智能控制1）悬浮液密度预测外环根据灰分反馈预测重介质悬浮液密度，目前主要采用最小二乘支持向量机方法，即通过分析前一时刻的历史数据建立灰分和密度的关系模型，