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“數字礦山”基本框架及其構建技術的研究

2009-04-29 00:00:00刁鑫鵬賈朋風
企業導報 2009年4期

【摘要】 回顧了數字礦山產生的背景,介紹了目前國內的幾種數字礦山架構,并評價了他們的特點及存在的問題,還重點闡述了在構建DM過程中所運用的主要技術、存在的瓶頸。

【關鍵詞】 數字礦山;背景;架構;3S技術;瓶頸

一、數字礦山的概念及產生背景

1.數字礦山(DigitalMine,DM)的概念

所謂數字礦山就是指在礦山范圍內建立一個以三維坐標為主線,將礦山信息構建成一個礦山信息模型。描述礦山中每一點的全部信息,按三維坐標組織,存儲起來,并提供有效、方便和直觀的檢索手段和顯示手段。使有關人員都可以快速準確、充分和完整地了解及利用礦山各方面的信息。可以說,數字礦山就是一個礦山范圍內的以三維坐標信息及其相互關系為基礎而組成的信息框架,并在該框架內嵌入所獲信息的總稱。

2.數字礦山產生的背景

21世紀,是信息時代和數字時代,特別在以計算機為核心的信息技術早在全世界掀起了一場技術革命的風暴,信息化已成為社會發展的必然趨勢,給各行各業的發展帶來了全新的機遇和挑戰。自1998年,美國副總統戈爾在做過題為《數字地球——對21世紀人類星球的認識》的演講中提出“數字地球”的概念以來。世界各國相繼提出了本國數字化的各種設想。我國也提出了建設數字中國的構想、緊接著諸如數字中國、數字城市和數字礦山等的數字工程也先后被提出了。其中數字礦山(DigitalMine,DM)概念的提出源于1999年首屆“國際數字地球”大會。

二、數字礦山的幾種基本框架

1.框架1

中國礦大的吳立新教授的觀點:他認為DM作為一個復雜的系統,具有同心圓型的層次結構特點。按數據流和功能流進行剖分,DM結構由外向里依次為采集系統、調度系統、應用系統、過濾系統、核心系統共5部分。

2.框架2

中科院畢思文老師從基礎理論和模型、技術支撐、系統工程和建設有中國特色的“數字礦山”部分思路的角度出發進行數字礦山架構的研究。其核心和目的是匯集并處理巨量的礦山信息,進而對礦山系統高分辨率、四維的描述。它由呈現某種可瀏覽的、適合于各種分辨率的多維礦山圖像界面的用戶界面和一種快速增長、連網的礦山信息系統,與整合和顯示來自不同渠道的信息機制這兩部分組成。

3.框架3

露天礦作為礦業組成的一部分也提出了自己的總體架構,即由核心系統、生產決策系統、生產調度監控系統、管理信息系統4個部分組成。其中后3部分與露天礦的決策、生產、管理3大業務相對應。核心系統將這3部分中分散的業務系統分層次有機合理地聯系起來。形成統一完整的露天框信息系統,實現這3部分的信息集成與綜合管理,并預留與數字礦區、數字行業的接口。

三、數字礦山的關鍵技術

1.3S及其集成技術

3S技術即指全球定位系統(GPS)、遙感(RS)和地理信息系統(GIS)。作為數字地球的基礎核心技術,3S及其集成技術在我國的快速發展,使得數字礦山這一設想成為可能。我們使用GPS進行定位與導航,確定目標地物的位置及高程;運用RS技術拍攝高分辨率、多時相的衛星遙感影像,獲取地物信息;最后利用GIS中對數據進行空間分析處理,為方案的實施提供依據。然而,當前3S及其集成技術在礦山的應用研究中還有很多問題急需解決,這也為我國的礦業提供了難得的發展機遇。

2.數據倉庫、數據挖掘與知識發現技術

數據倉庫 (DataWarehouse,DW)概念的創始人W.H.Inmon給數據倉庫下的定義是:“數據倉庫就是面向主題的、集成的、穩定的、不同時間和空間的數據的集合,用來支持經營管理中的決策過程”。而從數據倉庫中提取出有用的信息、知識或規律稱為數據挖掘(DataMining)或知識發現。針對礦山信息復雜多樣、不確定、海量動態和多精度、多尺度的特點,必須要研究出適合于礦山信息存儲、管理、分析的數據倉庫技術和高效智能的數據挖掘技術,用于指導和預測礦山的生產、管理等活動。

3.三維可視化與虛擬現實技術

在DM的建設中,我們需要通過以地質層面、地質體三維可視化為主要研究內容的三維地學建模(3DGeologyModeling,3DGM)對不同來源和性質的空間數據進行集成,生成三維模型,進行可視化的表達、模擬和分析。通過虛擬現實技術在計算機的虛擬環境中,以極其逼真的效果來模擬各種礦業生產活動,像虛擬開采、虛擬爆破等,為生產活動的可行性、安全性提供判斷依據,減少生產活動中的不必要的風險和損失。

4.人工智能技術

人工智能(ArtificialIntelligence,AI)利用計算機技術研究并模擬人類的智能行為的現代計算機科學中的一個重要分支,它在礦業工程中也得到了廣泛的應用,先后經歷了專家系統和神經網絡兩個階段,開發出了像采礦方法選擇系統、礦井通風設計專家系統、瓦斯危害預報專家系統等專家系統和測井資料巖性自動識別、爆破參數神經網絡預測、礦產品成本預測系統等神經網絡系統。這些高水平智能系統的出現極大地促進了礦業技術向更高水平的發展。

四、存在的“瓶頸”

1.礦內原有的管理系統不適用

數字礦山相對與原有經典管理模式下的礦山而言是一個新生事物,因此原有的管理系統、習慣的管理思維、管理方式與數字礦山存在不相匹配問題,使構建數字礦山的難度加大,引起礦山領導產生畏難情緒。甚至有的礦山害怕構建過程中引起管理混亂,出現安全事故或造成經濟效益滑坡而敬而遠之。

2.歷史原因各礦信息基礎太差

我國很多企業一方面由于多種原因對基礎數據、信息不夠重視,有的不全、有的遺失、有的混亂。另一方面對有的數據、信息企業本來就不知道采集。在殘缺不全的信息基礎上是不可能構建有效的數字礦山,勉強構建起來也只能是形象工程,沒有實際意義。

3.各礦經濟狀態不同

由于歷史原因很多礦的經濟狀況不是太好,有的剛剛才從過去的虧損轉為盈利,根本無余力進行數字礦山的建設。有的雖有盈利但懼怕投資過大、周期過長。達數十年的周期,數千萬的投入,開灤煤礦的數字化建設已使許多礦山產生了懼怕心理。

五、結束語

DM是未來礦山發展的必然方向,也是礦山工業可持續發展的必經之路。黨在2007年的十七大報告再次強調要加強能源資源節約和生態環境保護,并指出,必須把建設資源節約型、環境友好型社會放在工業化、現代化發展戰略的突出位置,這也是對我國礦山工業的一個要求。總之,DM對我國的礦山工業來說,是一種機遇,更是一種挑戰。

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