紫金山金銅礦地下采場多裝備協同智能開采系統研究及應用

張永璽 項江波 周科平 游新天 傅逸靈 楊承業 徐 春 成錫良

(1.湖南斯福邁智能科技有限責任公司,湖南 長沙 410083;2.中南大學資源與安全工程學院,湖南 長沙 410083;3.紫金礦業集團股份有限公司紫金山金銅礦,福建 龍巖 316000)

地下采礦作為我國有色金屬的主要開采形式,往往伴隨著一系列較高風險的安全隱患和災害[1-4],同時由于多數礦山淺部開采礦石逐漸消耗殆盡,地下金屬礦山越來越趨近于向深部延伸,使得礦山風險等級日趨增大。 目前,國內大部分地下金屬礦山開采系統仍然存在自動化智能化水平低、井下作業人數多、工作環境危險等問題,國家日益增長的安全管控要求與礦山產能需求之間的矛盾問題日益體現。 因此,通過“機械化換人、自動化減人、智能化無人”方式,實現地下礦山規?；陌踩_采已成為國家及礦山行業倡導的主要方向[5-7]。

與傳統采掘技術不同的是,通過裝備實現地下礦山無人化/少人化作業,使得作業人員可以遠離采掘裝備作業的危險工作面[8]。 當作業人員不需要進入直接作業面時,其作業的安全性、舒適度將得到根本性改變,作業人員的工作狀態與工作效率也將隨之大幅提升;同時,由于作業人員遠離采掘工作面,直接工作面的通風降溫要求降低,生產成本也將隨之大幅度下降,既實現了本質安全,又有助于提高回采工作效率以及智能化水平[9-11]。

隨著目前礦山裝備體系日漸完善,自動控制技術與礦山企業輔助支撐配套技術發展突飛猛進,智能開采技術應用于國內地下礦山實現規?；_采前景廣闊,需求迫切[12-14]。 自動化作業的無人開采裝備是無人采礦技術發展的基礎,地下礦山無人開采回采工藝環節的執行層主要包括鑿巖、裝藥、撬毛、支護、出礦、運輸,所涉及的裝備包括鑿巖臺車、鏟運機、裝藥車、撬毛臺車、錨桿/索臺車、運礦卡車、電機車等。 我國無人鑿巖臺車、無人鏟運機、無人裝藥車等智能化裝備的研究和應用相對國外起步較晚,經歷了技術引進、合作制造、自主研發、創新發展等多個階段。 近年來,我國地下金屬礦智能開采裝備技術水平也得到了長足的進步,已研發設計出一批具有國際領先水平的智能化采礦裝備,如地下智能鏟運機、地下智能礦用卡車、智能鑿巖臺車、智能裝藥車等,基本實現了遠程遙控作業及部分環節的自主作業[15]。 特別需要指出的是,現有研究只針對礦山單一工序特定裝備的特定功能,回采工藝全流程使用無人開采裝備作業尚未在我國金屬礦山地下開采中實現,結合無人開采礦山回采裝備的伴行機制,研究無人開采裝備作業環境生成與配置優化、多裝備集群協同調度管理等,具有很好的前瞻性。

從現有國家政策與智能礦山的實際建設情況可以看出,為了實現最終的少人/無人化智能礦山作業模式,勢必涉及到多個工序、裝備進行協同作業問題,如回采工藝環節是一個龐大的多工序多裝備聯合作業系統,涉及的回采裝備種類多,包括鑿巖、裝藥、出礦、運輸,這些工序與對應裝備構成了典型的非線性復雜系統模型,需要考慮的因素錯綜復雜[16-18]。 在礦石流的傳遞過程中,不僅需要各自動化裝備的可靠控制,還需要對上下游工序進行緊密銜接、優化調節,在保障礦山產能的情況下,還需保證以更高的效率、更低的成本完成作業任務。 從礦山智能化建設現狀來看,各個不同智能裝備作業環節仍呈現離散及非線性特征,實時性和可靠性較低,且各裝備系統傳輸冗余數據量大,鑿巖、出礦、支護等各工序所采用的智能裝備之間如何進行有效的數據共享與協同調度,智能裝備采集的數據如何指導實際生產,以及智能化的作業排產及調度問題均是未來智能礦山建設亟須解決的難點問題[19-20]。

為此,本研究以紫金山金銅礦地下開采采場為例,開展了多裝備多工序智能協同作業的探索,研發了適用于該礦的多裝備協同智能化開采方法,在國內首次實現了地下礦山鏟裝、運輸、破碎多工序裝備的無人化協同作業,為實現與推廣地下金屬礦山綠色、高效、安全作業方式提供技術儲備和實踐依據。

1 多裝備協同智能化系統架構及裝備優化選型

1.1 多裝備協同智能化系統架構

紫金山金銅礦地下采礦所采用的是大直徑深孔階段空場嗣后充填采礦法,礦房采出的礦石采用鏟運機裝運卡車,通過運礦卡車運輸至溜井,從溜井進入245 斜坡道膠帶運輸,運至選礦廠進入選礦環節。 該方法單次出礦量大、裝備應用集中連貫,便于實現大規模機械化、智能化技術的推廣應用。 為此,選取紫金山金銅礦深部-50 m 中段作為實踐區域,通過深度融合該礦地采-50 m 中段的生產工藝、裝備配置、組織管理模式,以及實際資源賦存條件、圍巖條件、開采條件等情況,開展井下智能化采礦作業裝備應用、井下裝備集群控制、礦山管控一體化平臺等智能化系統建設工作,如圖1 所示。

為滿足現有中段出礦需求以及適應礦房設計規格,鏟裝環節采用鏟斗容量為4 m3的遙控/無人鏟運機,鏟運機經過電氣化和智能化改造后,可實現遙控/自動模式切換運行。 同時為匹配該型鏟運機和運輸設計條件,最大限度發揮裝備效能并保障出礦效率,運輸環節采用2 臺能力匹配的電控型柴油動力礦卡,礦卡增加了防碰撞檢測、運行監控、視頻輔助駕駛等功能。 為了結合出礦調度組織工作策略,礦卡采用遙控裝礦、卸礦、穿沿脈等聯絡巷遠程遙控/無人駕駛工作模式。 另外,針對溜井大塊度礦石破碎環節,對1臺破碎錘進行遠程遙控改造。 破碎錘保持原裝備系統架構不變,在此基礎上增設遠程控制器以及姿態傳感器,將液壓與動力系統進行平行數字化接入遠程控制系統。 破碎錘還增加了本地/遠程切換、車輛進出站提醒功能。

通過部署鏟運機、礦用運輸卡車、破碎錘等智能化大型設備,并在-50 m 中段鋪設定位、通信等設施,在紫金山金銅礦245 硐口(地表)實現遠程操控和井下無人值守的智能鏟裝—無人駕駛運輸—遠程破碎的一體化應用,打造井下智能化采礦示范采區。

1.2 鏟裝工序裝備選型升級

根據紫金山礦房及巷道礦房條件,選用Sandvik公司LH410 鏟運機,鏟運機外觀如圖2 所示,鏟斗容量為4 m3,額定載荷達10 t,可以滿足現有采礦方法的運輸效能。 鏟運機感知傳感器包括激光掃描儀和車載攝像頭,前后車架分別裝設有激光掃描儀,另外,為獲取視頻信息,分別在前部安裝3 個、后部安裝1個車載攝像頭。 激光掃描儀和車載攝像頭通過工業網絡交換機和無線接入點為遠程中控室傳輸巷道掃描點云信息和視頻信息,激光掃描儀與攝像頭分布位置和安裝實例如圖2 所示。

圖2 鏟運機傳感器布設Fig.2 Layout of scraper sensors

1.3 運礦工序裝備選型升級

為實現紫金山金銅礦地下采礦作業中現有生產工藝配套,運礦工序選用中鴻FT-20 礦用卡車,荷載20 t,車廂容量11 m3,能夠與4 m3LH410 鏟運機完全匹配,充分發揮鏟運機和礦卡裝備效能,如圖3 所示。運礦卡車與鏟運機同樣為中央鉸接式結構,具有轉彎半徑小的優勢,外轉彎半徑7 613 mm,內轉彎半徑4 539 mm。 為減少設備接線,降低因線路接觸不良導致故障率高的問題,整車控制系統采用模塊化設計,利用CAN-BUS 總線通信技術,實現發動機、變速箱、液壓系統、電氣系統等關鍵部分工作狀態自動檢查和監測,保障車機系統安全運行。 同時利用車載控制器采集各狀態參數,上傳至操作臺以實時顯示礦運卡車運行狀態。

圖3 礦卡傳感器布設Fig.3 Layout of ore truck sensors

礦卡的智能化改造包括安裝邊緣計算單元、車輛環境感知傳感器、車載通信模塊等,其中,由激光掃描儀、車載攝像頭、毫米波雷達等傳感器共同構建礦卡環境感知模式基本單元,礦卡感知傳感器分布位置和安裝如圖3 所示。 為保障礦卡遠程遙控/自動駕駛運行安全,通過門禁侵入感知、激光長距掃描、UWB 人機防碰撞、毫米波巷道距離檢測、視頻監控輔助駕駛多級安全監測手段相結合,實現多級防碰撞和人車分離保護機制。

1.4 破碎工序裝備選型升級

由于運輸的礦石中部分塊度較大,無法通過溜井口格篩因而堵住溜井篩孔,需要利用破碎錘對大塊度礦石進行破碎,疏通篩孔,保證礦石能夠正常從溜井下溜至-150 m 中段皮帶運輸系統。 破碎工序采用龍工LG6150 履帶式液壓挖掘機搭配LKB100 破碎錘,在原裝備系統架構不變的情況下,增設遠程控制器,平行接入遠程控制系統;液壓與動力系統進行平行數字化信號連接,如圖4 所示。

圖4 破碎錘傳控系統布設Fig.4 Layout of crushing hammer transmission and control system

2 無人采區多裝備協同系統構建

2.1 通信與定位系統構建

為了減少網絡線路重復敷設,在已建成的井下通信網絡基礎上,最大程度利用已建成的裝備通信專網構建鏟運機、無人礦卡和破碎錘的通信定位系統。 選用Wi-Fi6、UWB 融合基站(圖5),利用UWB 進行定位,通信方式采用多裝備共網接入方式,末端基站采用無線掛載通信,配備超強續航電源,續航能力10 h左右。

圖5 定位與通信基站Fig.5 Positioning and communication base stations

通過基站對區域進行網絡與定位信號覆蓋,實現區域內的人車管控、無人作業區域內人車之間相互識別,同時有助于工序協同中裝備相互位置識別,方便工序協同過程中進行提前動作準備,并為車輛自動駕駛提供加減速區域識別、自動駕駛區域與遙控區域辨識、運輸路線識別等功能。

2.2 多裝備協同總體框架搭建

多裝備協同系統的實現原則包括結合紫金山金銅礦現有工藝技術、設施建設標準,另外,該系統還具備兼容性強、便于操作、易于維護管理的特點。 多裝備協同系統能夠合理配置各工序生產能力,形成“鏟—運—破”工序無縫銜接、多裝備編組調度,保障安全連續生產。 同時,為保障后續新增裝備的接入延展,多裝備協同系統采用多對多架構,具備多端接入能力,可實現多終端、多裝備自由接入。 多裝備協同系統的主要功能是保證多工序之間有序、高效地協同作業,支撐平臺裝備信息互通和協同調度。

多機編組裝備協同技術架構如圖6 所示,由3 個主要部分構成:

圖6 多機編組裝備協同技術架構Fig.6 Collaborative technical framework of multi-machine equipment

(1)第1 部分包括裝備信息的遠程監控,裝備的各項技術參數信息由車載控制器、車載攝像頭以及各類傳感器(如激光掃描儀、毫米波雷達、編碼器等)經過通信系統傳達到遠程監控平臺。 另外,通過搭建數字孿生平臺并接入各類裝備狀態數據,使操作員對現場裝備調度有更加直觀的感知。

(2)第2 部分為網絡通信部分,由井下專用光纖網絡、匯聚層交換機、接入層交換機、無線AP 終端以及井下無線基站共同構成智能化鏟運協同專用網絡系統。

(3)第3 部分為無人終端部分,包括UWB 定位終端、無人鏟運機、礦用無人卡車和遠程遙控破碎錘、紅區管控單元等,無人終端由網絡通信系統接入遠程監控系統,再由遠程服務器完成任務調度、定位信息解算,并將控制指令下發至無人終端,形成系統性的裝備協同交互。

紫金山金銅礦地采-50 m 中段采區無人化鏟運協同運行模式可描述為:無人鏟運機從礦房中鏟礦裝車至無人礦用卡車,礦卡從裝礦點出發,沿重車路線駛向溜井口卸礦,完成卸礦后的礦卡沿輕車路線駛向裝礦點,形成運輸回環。 當遇到大塊度礦石堵塞溜井條篩時,需要遠程遙控啟動破碎錘清理。 由鏟運機、礦卡、破碎錘3 個工序裝備的協同作業,構成“鏟—運—破”工序智能化無人采區閉環。

2.3 多裝備工序協同安全管控措施

2.3.1 運行區域紅區管控

為了精準把握采區內人員、裝備相對位置,實現人機防碰撞探測與警示,本研究通過車載UWB 終端和人員信標實現人員車輛精準定位。 當人機接近時操作臺發出以聲音、振動、界面彈窗等方式的綜合預警,必要時介入裝備控制緊急制動。 除此之外,采區入口設置與裝備控制聯動的行程開關柵欄門禁,并在運輸路線設置彎道、岔路、溜井口視頻監控設施,以實現在非許可進入狀態下對操作人員進行提醒以及聯動停機,如圖7 所示。

圖7 多區域安全監控偵測流程Fig.7 Flow of multiple-area security monitoring and detection

2.3.2 裝備控制狀態優先級管控

多裝備協同安全管控措施的首要問題是確立裝備控制狀態優先級,如圖8 所示。 由于在各種運行狀況下,不同控制指令如人工干預、人工操作、視距遙控操作、遠程遙控、自主操作、故障指令、避障信號等,其關系到設備能否正常運行以及設備運行的安全性和可靠性,因此在不同控制信號到達車載控制終端后,首先需要對控制信號進行甄別,區分信號優先級,有先后、有重點地執行,避免造成指令沖突、誤操作及各種危險情況發生。 裝備本地駕駛、遙控駕駛、無人駕駛等控制狀態優先級處理邏輯如圖8 所示。

圖8 控制狀態優先級處理邏輯思路Fig.8 Logic approach of control state priority processing

裝備異常工況作為安全管控控制狀態的最優先的級別,主要包含行走碰壁、通信中斷、雙車異常交匯等幾個方面,遵循自主解決—視頻監控解決—遙控解決—機器操作解決的順序原則。 各子程序設計過程中,通過對設備硬件增加環境感知系統、設備狀態監測系統和泛在信息采集與傳輸處理系統,故障診斷系統對異常工況和環境異常情況進行提前判斷辨識,提高設備的本質安全水平。

2.4 遙控/自動駕駛模塊構建

車輛遙控/無人駕駛模塊系統架構如圖9 所示。車輛遠程遙控/無人駕駛控制軟件運行于車載邊緣計算機上,軟件基于車載工況傳感器和環境感知傳感器進行持續的迭代計算,軟件同時作為線控模塊與操作臺之間的中間服務軟件,接受上層模塊下發的調度、操作、行駛模式等指令并依據智能決策算法進行執行。 同時,將車載端持續采集分析的工況數據和環境感知數據傳輸給上層,車輛遠程遙控/無人駕駛軟件系統能夠快速響應車輛運動過程中的各種狀況,保障設備無人駕駛/遠程遙控模塊安全運行。

圖9 遙控/無人駕駛軟件系統架構Fig.9 Framework of remote control/driverless software system

車輛定位及輪廓識別原理如圖10 所示。 車輛定位方式通過全域UWB 覆蓋判斷礦卡位置,在主運輸路線原則上全自主駕駛,溜井、裝礦點協同遠程遙控。當裝備出現極限碰壁、裝備故障、會車困難、異常侵入情況時,會解除主運輸線路自主駕駛狀態,切換到遠程遙控狀態,需要進行遠程人工干預甚至有人本地操作。 根據UWB 位置識別,當進入溜井放礦區域內/裝礦點區域內后,自動切換到遠程遙控狀態,并提醒值守人員執行遠程遙控協同作業模式。

圖10 車輛定位及輪廓識別Fig.10 Vehicle localization and profile recognition

同時,考慮到運礦卡車鉸接特點和空載/重載對運動模型的影響等因素,由于運礦卡車自身結構特點,其動態控制模型為模糊模型,控制過程中存在滑移、轉向起始端與負載關聯性多變具有較大不確定性,同時對坡度/地面情況有非線性關聯等因素,直接對裝備運動模型進行精確控制存在較大的不確定性和不可靠性。 基于礦用卡車外形尺寸和紫金山金銅礦運輸巷轉彎半徑設計原則,運礦卡車根據毫米波雷達檢測與雙側巷道壁距離,由車載邊緣計算器根據車輛輪廓進行車輛轉向角度調整,使之滿足裝備直行/轉彎需求。 由激光掃描儀對前后雙向巷道進行探測,指導入彎角度姿態調整。

2.5 多裝備協同控制策略

通過TCP/CAN 數據協議,基于原生C++研發的多裝備調度服務器,通過多個操作臺控制數據的融合、判斷、轉發,以及2 臺礦卡、單臺鏟運機、單臺破碎錘的狀態數據判斷、傳遞,結合UWB 定位與紅區管控數據,實現多裝備的自動/遙控駕駛模式轉換、運行路線控制、任務調度分配等邏輯分配,如圖11 所示。多裝備兼容服務器可同時應用于鏟裝、運輸、破碎裝備,實現多臺裝備間數據共享,實現對鏟運機、運礦卡車、破碎錘多裝備的協同控制,同時實現采區工作環境觀察、運行參數監測以及故障預警。

圖11 多裝備協同控制流程Fig.11 Flow of multi-equipment synergy control

3 應用效果分析及討論

3.1 應用效果

基于上述裝備、軟件系統模塊的開發及組成,在紫金山金銅礦-50 m 中段地下采場開展了多裝備協同智能開采系統的應用研究,如圖12 所示。 通過數據統計發現,全流程遠程遙控與有人駕駛速率相當,為14. 93 min,而采用無人駕駛多裝備協同需要20.34 min,經過全系統流程的運行統計分析得出,無人駕駛效率為人工駕駛的73%。

圖12 地下采場多裝備協同智能開采系統應用Fig.12 Application of multi-equipment cooperative intelligent mining system in underground stope

3.2 討 論

通過系統運行效果的綜合分析,無人駕駛效率折損因素及地下金屬礦山多裝備協同智能化系統的未來研究方向主要體現在以下幾個方面:

(1)地下金屬礦山裝備與工藝的融合創新。 通過紫金山金銅礦系統的運行結果分析可知,鏟運機無人駕駛效率較人工駕駛有所折損、礦卡無人駕駛效率較有人駕駛有所折損、破碎錘和裝卸礦協同環節折損明顯。 主要原因是,原有的開采工藝并未完全適應于全流程智能裝備的開采工況,而裝備的改造升級并未有效協同提升相應的工藝技術水平。 因此,在后續研究中,智能裝備改造應與開采工藝進行適配創新,包括從開拓方式、采準系統、開采、運輸、提升等多個維度進行智能采礦工藝的總體規劃改造,避免出現裝備產能過剩、智能采場產能與提升不匹配等情況(圖13)。 圍繞智能化、連續開采、本質安全等特點,創新和集成非傳統采礦方法與工藝,研究配套工藝技術及參數,形成多作業面協同的連續開采技術,為智能裝備的推廣應用提供條件。

圖13 采礦工藝與智能裝備創新融合模式Fig.13 Mode of innovative integration of mining technology and intelligent equipment

(2)地下金屬礦多裝備智能開采標準化建設。在實際運行過程中,由于原有巷道參照已有的金屬礦山設計標準建設,并非專為智能裝備運行而設計,因此存在多數巷道較窄、直線距離短、彎道多、邊幫超挖、管架突出等影響因素,導致整體多裝備運行效率降低明顯。 參考金川二礦區井下巷道建設及管路敷設情況(圖14)可知,若在巷道頂部敷設管線,可減小巷道兩側的不規則阻擋區域,更有利于擴大智能化設備的自動運行空間,但由于現有巷道的設計標準及相關監管要求不同,多數礦山無法參照金川礦區的相關標準進行巷道布置。

圖14 智能礦山巷道標準化建設案例Fig.14 Case of intelligent mine roadway standardization construction

因此,實現地下金屬礦多裝備智能開采建設時,應對礦山智能開采標準進行修訂,不局限于傳統智能化的內涵標準、系統的數據標準等,應構建符合地下金屬礦山特色的智能化標準,如智能采場建設標準、智能巷道的建設標準等,形成專為智能開采而設計的地下金屬礦山全系統標準,才能更有力地推動地下金屬礦山全系統的智能化改造,實現“自動化減人、智能化無人”的目的。

(3)地下金屬礦山多裝備協同研究。 在系統運行過程中,受限于操作人員熟練程度,尤其是裝卸環節效率折損造成的累加效應突出。 此外,由于駕駛模式的改變,多裝備控制臺可支持多個同種類型的裝備操作,在現場系統運行中,2 臺卡車均由同一人員操作。 為此,未來地下金屬礦山智能開采的裝備控制必然存在多裝備的協同調度問題,亟須發展一種地下智能礦山建設中的多裝備協同調度優化手段,促進智能裝備與采礦工藝的優化匹配,發揮礦山智能化建設中的裝備性能優勢。

事實上,其他領域的學者對這種由多個體協作完成任務的模式進行了深入研究,并提出了多智能體系統(Multi-agent Systems,MASs)的概念。 地下礦山多個裝備、系統進行協同作業,其本質是由這些裝備與系統構成了典型的多智能體系統(Multi-agent system,MAS)。 多智能體系統是由多個獨立的智能體組成的分布式系統,每個智能體均受到獨立控制,但需在同一個環境中與其他智能體交互。 多智能體系統的一致性是指系統中所有智能體都最終收斂至一個相同的狀態,一致性是多智能體系統能否完成協同控制任務的關鍵條件之一。 在礦山惡劣條件下實現智能裝備協同作業的難點可以轉換為系統執行一致性問題,通過對地下礦山智能裝備數據的采集以及系統建模,結合非線性求解手段來尋求智能體系統的共同值,即可探尋地下礦山智能裝備集群的最優調度方案。 目前,雖然智能體系統在地下礦山的應用仍是空白,但是該理念可為地下礦山智能建設過程中的多智能裝備協同調度優化提供一種有效手段。

4 結 論

(1)通過裝備的智能化改造,構建了一種深部“鏟—運—破”三工序多裝備協同智能開采系統架構。 基于激光掃描儀以及毫米波雷達等傳感器,結合Wi-Fi 通信網絡以及UWB 定位,實現了紫金山金銅礦地下開采無人鏟運裝備的自主環境感知與控制決策。 同時,結合多裝備系統管控,可實現鏟運作業“鏟—運—破”三工序減員化和智能化管控,達到采區作業高效循環的目的。

(2)基于設計的智能化裝備架構,結合通信定位及多裝備協同技術,構建了一種地下礦山無人采區多裝備協同系統,并在紫金山金銅礦得到了有效驗證,運行效率可接近實際操作效率的70%,可為推動地下采礦作業的智能化進程提供有益參考。

(3)由于深部采區環境復雜多變,智能化裝備運行效率未能達到人工駕駛水平。 同時,無人化管控區域內裝備數量增多后裝備協同調度系統的性能會有所下降。 未來研究中,應將地下金屬礦山裝備與工藝實現融合創新,同時開展地下金屬礦多裝備智能開采標準化建設,并進一步優化地下金屬礦山多裝備協同交互機制。