数字孪生技术赋能矿山数字化转型

数字孪生技术赋能矿山数字化转型

当前,世界正处于百年未有之大变局,在变局和危机中,各行各业转型升级的需求十分迫切。数字化转型和智能化升级已经成为释放巨大发展动能的关键因素,也成为了各国关于未来全球发展的共识。对于采矿业来说,要走科技含量高、经济效益好、资源消耗低、环境污染少、人力资源优势得到充分发挥的新型工业化道路,数字化、信息化是其发展的必然趋势。实行数字化管理,可综合考虑生产、经营、管理、环境、资源、安全和效益等各种因素,使矿山规划管理具有更高的效率、更丰富的表现手法、更多的信息量、更高的分析能力和准确性,从而提高矿山生产和管理的时效性、有效性、资源优化配置水平及综合实力,促进矿山的可持续发展,达到提高整体效益、市场竞争力和适应能力的目的。

数字孪生是以多维模型和融合数据为驱动,通过实时连接、映射、分析、交互来刻画、仿真、预测、优化和控制物理世界,使物理系统的全要素、全过程、全价值链达到最大限度的优化。数字孪生与各产业的深化融合能够有力推动各产业数字化、网络化、智能化发展进程,成为了产业变革的强大助力。数字孪生是矿山数字化转型快速有效的使能技术;基于数字孪生建立矿山智能管控系统,对矿山设备进行实时监控,便于技术人员和专家为矿山提供更好的远程服务,对采集到数据进行智能分析,优化矿山运营,保证矿山生产高效、安全地进行

“数字化矿山”的概念由来已久,其真正的含义是什么?它又包括了哪些内容?矿山企业该如何朝着真正的数字化方向发展,以实现我国矿业企业现代化管理与国际先进管理方式的接轨?

早在十几年前,中国工程院院士于润沧就提出,对数字化矿山的概念可以表述为由初级到高级的三个层次:矿山数字化信息管理系统、反映真实矿山整体及相关现象的虚拟矿山、无人矿井的远程操控操作和自动化采矿(Mine Automation,Telemining,Robotic mining)

矿山数字化信息系统包括以下子系统:矿区地表及矿床模型三维可视化信息系统,矿山工程地质、水文地质及岩石力学数据采集、处理、传输、存储、显示与探采工程分布集成系统,矿山规划与开采方案决策优化系统,矿山主要设备运转状态信息系统,生产环节监控与调度系统,矿山环境变化及灾害预警信息系统,矿山经营管理及经济活动分析信息系统。

数字化虚拟矿山是在上述信息系统的基础上,增加实时动态响应和更广泛的集成,运用多媒体、模拟、仿真、虚拟技术使真实矿山整体及其相关现象实现数字化再现,为矿山实现科学管理提供非常便捷的手段。

远程遥控和自动化采矿:在上述数字化的基础上,增加设备自动化、智能化,地下通信及实时自动定位和导航技术,实现矿山生产过程的远程遥控操作和自动化采矿,从单个工序到整体矿山,使矿山生产实现数字化、办公室化。

于润沧院士认为,数字化矿山能极大地提高劳动生产率,降低生产成本;能适应日益增多的深井开采的条件,使矿工远离高地温、岩爆威胁等恶劣操作环境,彻底改善矿工的安全和健康状况,实现采矿办公室化。数字化矿山的终极目标是为了实现矿山真正安全、高效、经济开采。而矿业发展的终极目标应当是既能满足人类对矿产资源的需求,也能适应生态、环境系统的承载能力,达到可持续发展的目标。因此,数字化矿山具有极其重要的意义和强烈的吸引力,同时也具有广阔的创新空间。

中国是工业大国,数字孪生的研究和应用有非常广阔的空间,也得到了相关政策的大力支持。今年以来,国家发改委、工业和信息化部、国资委等部门相继出台相关文件,部署发展数字孪生技术,发挥其在培育新经济发展、国企数字化转型等领域的积极作用。

数字孪生的起源与数字孪生矿山

模型是数字孪生的核心要素,而从模型到数字孪生经历了物理的“实物模型”到数字化展示的“数字化模型”再到物理对象与虚拟模型交互共生的数字孪生的技术发展过程。数字孪生可追溯至美国密歇根大学的Michael Grieves教授于2002年在其产品生命周期管理(product lifecycle management, PLM)课程上提出的“与物理产品等价的虚拟数字表达”(a virtual, digital equivalent to a physical product)的概念。虽然这个概念在当时并没有称为数字孪生,但却具备了数字孪生的基本组成要素,因此可以被认为是数字孪生的雏形。2010 年,“数字孪生”才由美国国家航空航天局(NASA)首次书面提出并得到了进一步发展。NASA 在《Modeling, simulation, information technology & processing roadmap》中详细说明了对于航天器数字孪生的定义和功能。与此同时,2011年,美国空军研究实验室(Air Force Research Laboratory, AFRL)在一次演讲中也明确提到了数字孪生,AFRL希望利用数字孪生来解决战斗机机体(Airframe)的维护问题。2012年,NASA和AFRL合作共同提出了未来飞行器的数字孪生体范例,以应对面对未来飞行器高负载、轻质量以及极端环境下服役更长时间的需求。

2017年以来,数字孪生的研究和应用越来越热,并开始在很多生产生活场景中得以应用。在制造领域,通用电气公司利用数字孪生技术,对飞机发动机进行实时监控、故障检测和预测性维护,防患于未然;法国达索系统公司基于数字孪生开展对汽车研发的模拟仿真,为宝马、特斯拉、丰田等优化产品设计,显著缩短研发周期,大大降低了传统物理测试方式的成本。虽然数字孪生得到了业界广泛关注和研究,但数字孪生在概念和内涵上却并没有一个统一的定义。随着数字孪生研究和实践的不断推进,人们赋予了数字孪生的各种定义。

数字孪生发端于航空航天等先进制造业领域,已产生了显著的经济效益。其经过实践验证的解决方案可以方便地应用于矿山生产管理。矿业与其他行业例如先进制造业有诸多相通之处,因此许多先进制造业通用数字化技术和实践经验可以直接移植到矿业中去;另一方面,矿业又有其特殊性,主要表现为矿山资源不可再生性、矿山企业经济效益的递减性、矿山作业场所的移动性带来开采条件的复杂性等,因此数字孪生在矿业的应用又必须顾及矿山行业自身特点、作业环境和价值链特点。

简单地说,数字孪生矿山是对实体矿山设备设施的实时三维映射以及对地质资源和岩土工程环境的即时数据三维表示,同时也是一个开放的、互联的业务数据环境,包含了实体对象的属性信息,例如温度、转速、压力、润滑油、耗电量等设备参数及与其相关的智能分析功能,以及地质环境数据的及时采集、分析和使用。矿山实体对象与其数字化三维表达之间进行实时或即时的数据更新,实现在线的矿山生产信息和反馈控制信息的双向流通。

数字孪生在智能矿山中的典型应用

01 瑞海金矿数字孪生系统

2016年,中国工程院院士、中国恩菲高级顾问专家于润沧与招金矿业合作建立了“招金矿业院士工作站”,旨在针对行业重点、难点问题开展技术研发,推动自动化、智能化矿山建设更好发展。

院士工作站积极推进瑞海金矿数字化、智能化建设,研发了瑞海金矿数字孪生系统。瑞海金矿数字孪生系统将矿山建设的全生命周期进行平台化管理,从三维设计开始,形成规范的设备、图纸库,通过唯一的标识进行全流程属性追踪;从设计阶段建立数字孪生平台,定义智慧矿山数据组织方式,到实现设计施工、运维阶段的数据贯通。平台的功能包括数字探矿、MIM设计、智慧工地、智能采矿和智能选矿五个模块。实现地表设施、矿体、开拓运输系统的数字化,实现工艺流程的动态直观展示。

02 江华稀土智慧环境管理平台

江华稀土智慧环境管理平台以“全面感知、标准引领、平台支撑、智慧应用”为设计理念,采用无人机航测、三维实景建模、GIS系统、数据挖掘等技术方法,通过整合集成矿区自然地理环境、主要生产和环保设施、主要环境监测数据、污染防控措施等信息,构建环保“一张图”。该平台现已在五矿稀土江华有限公司投入使用,实现环境预警和环境事件处置功能,从数据中感知环境、监控污染、预警和管控风险,以更加精细、高效和动态的方式实现环境管理的数字化、智慧化,有效提高矿山生态环境科学监管能力。

小结

数字孪生技术将是未来智能系统的重要组成部分,是推动决策与控制一体化的重要数字媒介。数字孪生的发展将从一个产品、一台设备、一条生产线等的孪生演进到更为复杂的以整个企业组织为对象的孪生,从而为工业企业生产经营提供智能决策辅助,最终从企业内部的协同走向产业链上下游的协同和优化。对数字孪生的深入研究和应用将有助于企业更好地参与到国内国际两个经济循环当中去。

参考文献:

《数字化矿山矿业发展的未来趋势—访著名矿山工程设计专家中国工程院院士于润沧[J].科技创新与品牌,2008》

《 Tao, Fei, Qi Qinglin. Make more digital twins. Nature, 2019》

《Grieves M, Vickers J. Digital twin: Mitigating unpredictable, undesirable emergent behavior in complex systems[M]. Transdisciplinary perspectives on complex systems. Springer, Cham, 2017》

《陶飞, 张贺,戚庆林,等. 数字孪生模型构建理论及应用[J]. 计算机集成制造系统, 2021》

《陶飞, 刘蔚然, 张萌, 等. 数字孪生五维模型及十大领域应用[J]. 计算机集成制造系统, 2019》

《Grieves M. Digital twin: manufacturing excellence through virtual factory replication[J]. White paper》

|来源:矿业信息化协同创新

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