数字矿山建设目标、任务与方法_毕林.pdf

数字矿山建设目标、 任务与方法 毕林 1， 2 王晋淼 1， 2 （1. 中南大学资源与安全工程学院， 湖南 长沙 410083； 2. 中南大学数字矿山研究中心， 湖南 长沙 410083） 摘要通过分析人们对数字矿山的认识以及数字矿山发展现状， 进一步梳理了数字矿山及其与其他相关概 念的关系， 明确了数字矿山的主体任务及发展主题， 提出了现阶段数字矿山建设的基本思路和方法。根据数字矿 山建设的根本需求对数字矿山进行了重新定义， 并借鉴建筑行业的建筑信息模型 （BIM） ， 提出矿山信息模型 （MIM） ， 该模型包括数字模型、 业务模型与方法模型等三方面基本内容。阐述了以MIM作为基本理念的数字矿山 建设基本手段和方法， 以实现矿山全生命周期业务手段数字化、 流程标准化及信息共享、 协同工作， 为数字矿山建 设及相关产品研发提供重要依据和参考。 关键词数字矿山矿山全生命周期管理协同作业矿山信息模型BIM 中图分类号TD672文献标志码A文章编号1001-1250 （2019） -06-148-09 DOI10.19614/ki.jsks.201906027 Construction Target， Task and of Digital Mine Bi Lin1， 2Wang Jinmiao1， 22 （1. School of Resources and Safety Engineering， Central South University， Changsha 410083， China； 2. Digital Mine Research Center， Central South University， Changsha 410083， China） AbstractBy analyzing peoples understanding of digital mine and the current development status of digital mine，the relationship between digital mine and other related concepts has been further combed，the main tasks and development themes of digital mines are clarified， and the basic ideas and s for the construction of digital mines at the present stage are proposed. According to the basic requirements of digital mine construction， the concept of digital mine is redefined. Based on this， the basic idea of Mining Ination Modeling（MIM）was proposed by reference to the Building Ination Model- ing（BIM）for the construction industry，which includes three basic contents of digital model，business model and model. In addition， the basic means and s of digital mine construction based on MIM are expounded. Finally， the digi- talization of business means，standardization of processes，ination sharing and collaborative work for mine life cycle will be realized，which will provide the important basis and reference for digital mine construction and research and development of related product. KeywordsDigital mine， Life-cycle management of mine， Collaboration， Mining Ination Modeling， BIM 收稿日期2019-04-09 基金项目国家自然科学基金项目编号 41572317， 国家重点研发计划项目 （编号 2017YFC0602905） ， 中央高校基本科研业务费专项 （编号 2017zzts189） 。 作者简介毕林 （1975） ， 男， 副教授， 博士。 总第 516 期 2019 年第 6 期 金属矿山 METAL MINE Series No. 516 June 2019 自1999年首届 “国际数字地球” 大会上提出了 “数字矿山”（Digital Mine， 简称DM） 概念以来， 数字矿 山理论研究、 技术攻关以及建设实践已悄然兴起 ［1］。 国家政策及科技项目资助方面， 从 “十五” 到 “十三五” 期间公布与印发了一系列战略规划与重大政策， 通过 政策指导与关键技术攻关资助等方面推动我国矿山 数字化与信息化建设； 理论研究方面， 吴立新 ［2-4］、 王李 管 ［5］、 王青［6］、 卢新民［7］以及孙豁然［8-9］等国内矿业知名 学者分别从不同角度探讨了数字矿山的定义、 建设 框架、 建设内容以及关键技术等， 为我国数字矿山建 设奠定了理论基础； 产品研发与应用方面， 长沙迪迈 数码科技股份有限公司开发了系列矿山数字化产品 及系统 （DIMINE数字采矿软件、 矿山资源管理系统 DMRES、 矿山生产执行系统DMMES、 矿山生产调度 机电与自动化 148 ChaoXing 系统DMSCH、 矿山应急救援指挥系统DMERCS等） ， 北京三地曼矿业软件科技有限公司开发了3DMine、 3Dvent、 3DGPS以及3DCtrl等系列矿业软件， 北京龙 软科技股份有限公司开发了地测空间信息管理系 统、 采矿辅助设计系统、 资源储量管理信息系统等相 关矿山软件产品等， 并在中国铝业、 中国五矿集团、 中国黄金以及神华集团等国内大型矿业集团得到推 广与应用， 加速推动了我国数字矿山建设 ［10-13］。 经历了近20年的发展， 在我国政府部门、 科研学 者以及矿业从业者的共同努力下， 我国数字矿山建 设成效显著， 形成了一系列数字矿山理论、 规范、 技 术以及产品。但笔者认为距离数字矿山建设的目标 还有很大的距离。首先是数字矿山建设的目标不明 确、 主体不清晰、 主题不明了， 即矿业学者及从业者 对数字矿山建设的目标各持己见， 且对数字矿山建 设的主体对象及发展主题、 现实意义及历史使命仍 模糊不清； 其次是缺乏统一的理论支持及系统框架， 即缺乏能够支持数字矿山全生命周期建设的理论指 导以及相应的系统框架， 因而其结果难以形成整体 规划， 系统建设各自为政， 信息孤岛严重， 数据不能 共享， 互联互通困难； 另外传统观念改变难， 思维定 势， 过度依赖传统手段和工具； 最后数字矿山的基 础、 数字化的承载对象数据也没有引起重视。 存在以上问题的根本原因是目标、 任务不明确， 以及没有合理的技术框架和实现方法将数字矿山建 设付诸实践。其中， 在方法上缺乏一种理念及基于 这种理念之上的一系列标准 （模型分类和编码体系、 模型存储标准、 应用模式及软件技术与信息交换标 准等） 。本文通过分析数字矿山建设发展动态以及 研究学者对数字矿山及其相关概念的定义， 重新定 义数字矿山的概念以明确数字矿山的目标与任务， 并参考建筑行业内正广泛推广的建筑信息模型 （BIM） ， 提出一种适应于矿山行业的新的理念矿 山信息模型 （Mining Ination Modeling， MIM） ， 并详 细分析了该模型的理论依据、 组成及实践意义。 1数字矿山概念、 内涵及与其他相关概念的 关系 1. 1数字矿山的概念及内涵 自1999年国内正式提出 “数字矿山” 概念后， 国 内许多专家学者围绕它进行了深入研究与讨论， 并 各自提出了其对数字矿山的认识［14-18］。分析各位学 者对数字矿山的认识。各位学者从数字矿山发展的 不同历史阶段与不同视角上将其理解为 “硅质矿 山” 、“矿山GIS” 、“3S技术在矿山的集成应用” 、“虚拟 矿山” 、“智慧矿山” 等。笔者以为数字矿山与智能矿 山 （包括智慧矿山） 应该是矿山进化的两个不同阶 段， 不能将其相互包含与混淆， 它们具有各自的历史 使命、 发展主题， 具有各自的内在含义、 特征、 任务、 方法以及历史使命， 应该予以区别 ［19］。根据多年的 实践， 笔者以为“数字矿山是以矿山开采环境、 对象 及过程信息数字化为基础， 构建数据的采集、 传输、 存储、 处理和反馈的信息化闭环， 并持续应用于资源 勘探、 开采规划、 采矿设计、 开采计划和生产管理等 矿山全生命周期的新型矿山技术体系和管理模式。 ” 数字矿山的概念如图1所示， 其中矿山开采环 境、 对象及过程信息数字化是数字矿山建设的基础， 也是实现数字矿山的前提条件， 包括矿山地理信息、 地质信息、 资源信息、 工程信息、 生产计划信息， 以及 测量验收信息、 计量化验等其他生产管理信息。“数 字化” 是将许多复杂多变的信息转变为可以度量的 数字、 数据， 再以这些数字、 数据建立适当的数字化 模型， 并将其转变为一系列二进制代码， 引入计算机 内部， 进行统一处理， 即数字化的基本过程 ［20］。矿山 全生命周期业务则是由资源勘探、 规划设计、 计划编 制、 生产组织、 经营管理等构成， 是矿山开采必须面 对的具体业务问题； 而数字矿山的本质特征就是在 数字化基础上应用信息化技术解决这些业务问题。 其中信息技术包括CAD、 OA、 计算机仿真及评估与优 化等， 也包括数据的数据库管理及信息与业务流程 的互联网传输， 并将这些信息化手段和方法持续应 用于矿山生产全生命周期。技术手段的改变必将驱 动矿山生产技术管理流程的数字化再造， 从而深层 次改变传统技术与生产管理模式。因此， 数字矿山 是不同于传统矿山生产技术与管理方式， 是一种新 型矿山技术体系和管理模式。 数字矿山的主体对象是矿山开采环境、 对象、 活 动及过程， 而数字矿山的主题则是应用信息化手段 处理作用于这些主体对象的业务过程。数字矿山的 本质特征是数字化和信息化； 其中数字化是基础， 是 实现数字矿山的基本前提， 也是必由之路； 信息化是 在数字化基础上的技术与管理手段。 毕林等 数字矿山建设目标、 任务与方法2019年第6期 149 ChaoXing 1. 2数字矿山与其他相关概念的关系 1. 2. 1数字矿山与智能矿山 数字矿山是以数字化为基础， 以信息化为技术 手段解决矿山全生命周期中技术与管理业务， 它是 一种新型矿山技术体系和生产管理模式； 而智能矿 山则是在数字矿山的基础上， 利用系统工程理论及 网络、 自动控制和人工智能等技术， 以开采环境数字 化和采掘装备自动化为特质， 实现采矿设计、 计划、 生产、 调度和决策等过程的智能化， 是现代矿山信息 化发展的新阶段。由此可见， 数字矿山是实现智能 矿山的基础， 而智能矿山是数字矿山发展的终极目 标， 两者处于矿山信息化的不同阶段， 相互渗透、 相 互融合， 前者重点关注资源、 规划、 设计、 计划和过程 管理的数字化建模、 仿真、 优化和评估， 而后者侧重 于生产装备、 系统和过程的智能化和无人化。 数字矿山与智能矿山是矿山进化的两个不同阶 段。数字矿山是智能矿山的基础， 是智能矿山的必 经之路。一个矿山应用了智能装备， 那不叫智能矿 山； 遥控采矿与单个装备的自动化、 智能化不是智能 矿山。智能矿山不仅包括装备的智能化， 更重要的 体现在矿山开采系统的智能化， 矿山开采系统的智 能化必须建立在矿山的数字化基础之上， 只有对资 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， 方可实现系统的智能化； 矿山智能 化在学术研究上可以与数字化并行， 可以为数字化 提供需求， 但在实践上不可逾越数字化。 1. 2. 2智能矿山与智慧矿山 目前， 矿业研究学者对 “智能矿山” 与 “智慧矿 山” 这两个词的理解有不同的见解 ［21-22］。笔者认为首 先应该从 “智能” 与 “智慧” 两个词本身的含义上进行 理解，“智能” 是智力和能力的表现， 智力是指认识、 理解客观事物并运用知识、 经验等解决问题的能力， 包括记忆、 观察、 想象、 思考、 判断等； 能力则是完成 一项目标或者任务所体现出来的综合素质。而 “智 慧” 是辨析判断和发明创造的能力， 是生物所具有的 基于神经器官 （物质基础） 一种高级的综合能力， 包 含有感知、 知识、 记忆、 理解、 联想、 情感、 逻辑、 辨别、 计算、 分析、 判断、 文化、 中庸、 包容、 决定等多种能 力。孔子说“知者乐水， 仁者乐山。 ” 这句话告诉我 们 智慧具有流变、 灵动、 变通的特性。“智慧” 除了有 智能的意义外还有 “人文” 、“精神” 、“情感” 方面的含 义， 而这些对于矿山开采注重提高生产力的应用场 景来看，“文艺” 、“情感” 应该是剩余价值了。因此， 智能矿山比智慧矿山更贴合矿山需求实际。 2数字矿山的建设目标和任务 2. 1数字矿山建设目标 在明确数字矿山概念及内涵的基础上， 通过分 析数字矿山与其他相关概念的关系， 进而明确数字 矿山建设目标 是以矿山开采环境、 对象、 活动及过 程为主体， 在这些主体相互作用过程中产生的信息 数字化基础上， 运用软件技术、 网络技术、 数据库技 术、 可视化仿真技术、 地质统计学理论与最优化方法 等理论与技术， 对矿山全生命周期业务过程进行信 息化处理， 实现三维地质模型、 资源可视化评价、 矿 山开采计算机辅助设计、 开采方案与采矿设计计算 机仿真与优化、 测量验收过程全数字化、 设计与验收 成果数字化存储与传输、 开采过程数字化监控监测、 计量化验数据的数字化采集与传输。即实现矿山开 采过程的全流程、 全过程数字化， 并将这些数据进行 有效存储和管理， 进而持续应用于生产过程并优化 生产， 以保障矿山生产安全、 提高矿山生产效率以及 提升矿山经济效益与综合竞争力， 最终实现矿山的 高效、 安全、 绿色与可持续发展。 2. 2数字矿山建设任务 数字矿山的本质特征是数字化和信息化， 其中 数字化的目的是为了便于信息的存取、 传输、 可视化 表达， 是实现数字矿山的基本前提； 而信息化则是获 取数据的技术与管理手段。矿山数字化是指将开采 环境、 对象、 活动及过程等信息转变为可以度量的数 字、 数据， 其特征是可存取、 可计算、 可认知； 矿山信 息化则是在数字化的基础上， 广泛利用 “互联网数 据库” 信息技术， 并深入开发将其应用于矿山资源管 理、 开采规划与设计、 矿山安全管理、 生产组织以及 经营管理等各个业务层面， 提高矿山生产效率和经 营管理水平， 推动矿山加速实现现代化。因此， 围绕 数字矿山的数字化与信息化两大本质特征， 数字矿 山的建设任务具体有 2. 2. 1矿山全生命周期开采环境、 对象、 活动及过 程信息的数字化 矿山全生命周期开采环境、 对象、 活动及过程信 息的数字化包含 ①开采环境的数字化， 包括矿区地 理环境数字化、 地质环境数字化， 以及作业环境的数 字化； ②开采资源数字化， 包括矿体赋存情况、 资源 类型、 资源分布、 资源储量等信息的数字化； ③开采 工程数字化， 主要是开拓、 采准、 回采等采矿工程对 象的数字化； ④开采活动的数字化， 包括人的位置及 行为状态、 设备工况等的数字化； ⑤生产台账的数字 化， 包括资源储量、 掘进进尺、 凿岩量、 爆破量、 出矿 量等信息的数字化。 金属矿山2019年第6期总第516期 150 ChaoXing 矿山全生命周期开采环境、 对象、 活动及过程的 数字化则通常借助于三维矿业软件、 矢量化工具、 监 测监控系统以及自动化系统等， 实现从矿床三维地 质建模、 储量计算与动态管理、 生产组织与管理、 作 业环境以及安全状态、 人的状态及设备工况等信息 的数字化。 2. 2. 2矿山业务处理过程及结果的数字化 矿山业务处理过程及结果的数字化， 即矿山地、 测、 采等各专业业务， 包括地质勘探、 生产勘探、 开采 规划、 采矿设计、 生产计划、 生产组织以及测量验收 等业务处理过程产生的各种结果具有数字化特征， 即可存取、 可计算与可认知。矿山业务处理需借助 数字化采集、 处理、 存储、 传输等工具， 所涉及到的业 务过程包括地质勘探、 化验取样、 地下矿开采系统设 计、 开采单体设计、 回采爆破设计、 生产计划编制、 露 天境界优化、 露天采场设计、 采剥顺序优化与计划编 制、 各种工程图表生成以及测量验收与成图、 任务分 解与分配、 生产执行与监管、 计量化验等工作所需的 地理信息系统、 三维矿业软件、 采矿生产执行系统及 自动化数据采集系统等数字化手段。 2. 2. 3矿山全生命周期业务流程信息化 矿山业务流程信息化有 ①矿山业务流程信息 化， 即矿山资源勘探、 矿山规划、 开采设计、 生产计划 以及生产管理等矿山全生命周期业务流程实现信息 化； ②业务流程规范化， 在信息技术的支撑下各业务 按规范执行， 以信息化业务驱动数据高效流转， 实现 信息互联互通； ③矿山信息标准化， 即矿山信息在采 集、 加工、 存储、 传输、 应用过程中具有统一的规范和 标准， 实现数据自动流转以及信息共享， 避免信息采 集、 存储和管理上重复、 浪费。矿山业务流程信息化 则需借助互联网与数据库等技术手段， 实现矿山全 生命周期业务流程的数据标准化与流程规范化。 2. 2. 4为智能矿山提供数据支撑 智能矿山是数字矿山发展的更高目标， 智能矿 山包含装备的智能化与系统的智能化， 其中系统的 智能化是勘探、 规划设计、 计划、 生产、 调度和决策等 过程的智能化。实现系统的智能化， 则需以矿山全 过程海量数据为基础， 进行大数据集成、 分析与挖 掘， 并借助人工智能技术， 使矿山开采规划设计与生 产计划优化、 调度与决策等业务过程具备自主分析、 自主运行以及自主决策等智能化特征。矿山的智能 化必然需要大量的数据作为支撑， 而数字矿山的发 展必将沉淀大量的数据， 包括环境数据、 资源数据、 工程数据、 生产计划数据、 生产管理数据、 装备运行 数据、 自动化采集数据及测量验收数据等矿山全过 程海量数据。 3数字矿山建设现状分析 3. 1数字矿山建设存在的问题 在理论研究方面， 已有较明确的建设思路， 并且 在指导数字矿山建设方面取得了显著成果； 实践方 面， 各个矿山为实现数字矿山， 矿山根据各自对数字 化与信息化需求程度， 不同程度地研发与部署了三 维矿业软件、 可视化系统、 安全生产管理系统、 OA与 ERP系统、 监测监控系统以及自动化系统等， 在矿山 开采规划设计、 生产与安全管理过程中发挥了较大 作用。但我国数字矿山建设仍存在目标不明确、 主 体不清晰、 主题不明了、 缺乏顶层设计与整体规划、 基础理论研究不够、 信息孤岛依然严重等问题， 具体 如下 ①数字矿山的概念不统一， 缺乏基础理论、 关 键技术的研究； ②数字矿山相关产品缺乏统一的标 准和规范， 业务流程不通畅； ③现有产品难以支撑矿 山全生命周期业务流程全数字化作业； ④缺乏切实 可行的理念指导数字矿山产品研发与建设实践； ⑤ 矿山传统的作业方式及管理模式与信息化要求存在 较大差异。 3. 2数字矿山建设问题的解决途径 对数字矿山建设存在的问题进一步分析， 主要 缺乏一种指导数字矿山建设的理念， 及以此理念衍 生的一系列标准规范和矿山数字化关键技术要求。 笔者参考建筑行业内正广泛推广的建筑信息模型 （BIM） ， 提出一种适应于矿山行业的新的理念矿 山信息模型 （Mining Ination Modeling， MIM） ， 并在 该理念的支持下提出相关标准、 规范、 技术等要求， 以解决数字矿山建设存在的主要问题， 实现在矿山 全生命周期基于 “同一模型” 的信息共享与协同作 业， 并形成数字矿山建设的方法体系。 4矿山信息模型 （MIM） 4. 1概念及内涵 1975年 “BIM之父” Eastman教授在其研究的课题 “Building Description System” 中提出 “一种基于计算 机描述的建筑模型” ［23］。美国国家BIM标准 （NBIMS） 对BIM的定义， BIM即Building Ination Modeling， 是一个设施 （建设项目） 物理和功能特性的数字表 达。BIM不是一项技术， 而是一套方法体系， 作为支 撑建设领域的新技术， 涉及不同应用方、 不同专业、 不同项目阶段的应用； BIM的精髓在于将信息贯穿项 目的整个寿命期， 对项目的建造以及后期运营管理 综合集成意义重大 ［24-25］。BIM的出现为建筑全生命 周期各个阶段建筑信息的协作、 管理搭建了平台， 有 助于解决建筑全生命周期各阶段、 各参与方之间的 毕林等 数字矿山建设目标、 任务与方法2019年第6期 151 ChaoXing “信息隔断” 和 “交流阻碍” 等问题， 能够促进各参与 方之间的交流， 在节约成本、 保证工程进度、 提高产 业效率和质量安全管理能力以及建筑的运营维护等 方面均具有重要的应用价值 ［26-28］。 通过上述分析， 借鉴BIM的核心理念与思想， 提 出一种适应于矿山行业的新的理念矿山信息模 型 （Mining Ination Modeling， MIM） ， 它是通过对矿 山开采资源与环境及开采工程对象的数字表达， 同 时通过矿山全生命周期业务流程数字化再造， 实现 信息共享、 协同工作， 解决矿山行业的信息孤岛问 题， 实现各业务主体信息互联互通， 提高矿山开采的 效率与质量。其内容包括①数字模型， 即地理信息、 地质与工程对象的几何和空间关系、 资源数量与品 质及其分布； ②业务模型， 即矿山在全寿命期内建立 和应用矿山数据进行资源勘探、 开采设计、 基建施 工、 开采过程管理等业务过程； ③方法模型， 即指利 用矿山信息模型支持矿山全生命期信息共享的业务 流程组织和控制过程。矿山信息模型 （MIM） 是由以 上3个既独立又相互关联的部分组成统一体。 矿山信息模型 （MIM） 中， M即Mining， 是矿山开 采全生命周期过程中所涉及的与地、 测、 采等专业业 务有关的地质勘探、 资源勘探、 资源开采与过程管理 以及测量验收等业务过程及其对象， 包括地质工程、 资源勘查工程、 生产勘探工程、 采矿工程以及测量工 程等， 其体现在矿山的环境模型、 地质模型、 资源模 型、 工程模型； I即Ination， 应包含两层意思， 一是 矿山开采环境、 对象、 过程及活动中所包含的所有信 息， 二是矿山开采过程中所采用的信息化手段与方 法； M即Modeling， 是包括勘探、 规划、 设计、 生产管 理、 复垦与绿化等矿山全生命周期的各参与方协同 作业数字化模拟的过程， 可理解为 “塑模” 的过程。 矿山信息模型来源于建筑信息模型， 但不同于 建筑信息模型， 两者的核心理念是一致的， 即模型信 息的全生命周期的集成与管理， 其不同在于模型的 特征不一样且业务流程差别很大。从全生命周期来 看， 矿山模型是 “增强改变型” ， 即矿山模型是从最初 的地质几何模型， 经地质勘探与资源勘探， 不断完善 地质模型内的地质构造形态、 构造关系及地质体内 部属性变化规律， 并在地质模型内模拟出符合边界 品位要求的资源模型， 再在地质模型与资源模型内 部进行开拓、 采切、 回采、 爆破、 支护、 充填等工程， 将 矿体从地质体中安全、 高效地开采出来， 在其整个全 生命周期内矿山模型是不断被增强表达、 丰富完善 的； 而建筑模型是 “增加叠加型” ， 即建筑模型是策划 与规划以及勘察设计的基础上， 从地基处理、 施工、 到整个建筑物完工的整个过程， 通过混凝土、 钢筋、 砖、 门、 窗等不断增加、 叠加而成。矿山开采的业务 流程通常为 资源勘探、 基建施工、 开采规划设计、 开 采过程管理、 复垦与绿化， 其中开采过程管理是持续 时间最长且往返循环多次， 也是最重要的环节； 而建 筑行业的流程为 策划与规划、 勘察与设计、 施工与 监理、 运行与维护、 改造与拆除5个阶段， 其中运行与 维护是持续时间最长但其重要性一般。 4. 2MIM的数字模型 矿山信息模型 （MIM） 的数字模型是矿山开采资 源、 环境与开采工程对象的数字化表达， 是矿山资源 开发相关方的共享知识资源， 为矿山全寿命期内所 有业务提供可靠的信息支持。MIM的数字模型的最 开始是地质模型， 包括岩层、 构造、 结构等； 根据资源 勘探， 在地质模型中圈出符合边界品位的部分即资 源模型； 为了将资源开采出来， 在地质模型与资源模 型的基础上， 通过规划设计， 在地质模型与资源模型 中需进一步施工形成各种工程模型， 包括开拓、 采 准、 采切、 回采等工程， 即形成各种 “开挖模型”（在地 质模型中形成的开挖模型） ； 在采掘工程施工及生产 组织过程中， 需进行生产管理与测量验收等业务工 作。MIM的数字模型示意如图2所示， 内层是地质模 型， 外层是主体业务， 资源模型存在于地质模型中， 在地质模型中通过 “开挖” 形成工程模型。 数字化建模是在MIM理念的基础上， 依据不同 数据采集手段获取矿山全生命周期的地质数据、 测 量数据、 工程数据、 过程数据及管理数据， 构建地质 模型、 资源模型与工程模型等共同组成的数字模型， 包括承载于其上的各类信息， 即信息化的数字模型， 即 “同一模型” ， 以服务于矿山全生命周期业务流程 的不同参与方、 不同专业、 不同岗位。将MIM的数字 模型定义为 “同一模型” 。 4. 3MIM的业务模型 MIM的业务模型是指在矿山数字模型的支持下 金属矿山2019年第6期总第516期 152 ChaoXing 构建表征矿山全生命期信息共享的业务流程组织和 控制过程。通过该流程实现集中和可视化沟通、 更 早进行多方案比较、 可持续分析、 高效设计、 多专业 集成、 作业过程控制、 竣工资料记录等。 依据图2矿山全生命周期工作流程及其成果图， 将矿山全生命周期工作流程抽象成具有普适性且能 表征整个矿山全生命周期业务流及相互关系的模 型， 如图3所示。业务流程模型最开始部分是地质勘 探， 再到基建施工， 中间为业务流程的核心部分即资 源开采， 最后到矿山的闭坑与复垦。其中资源开采 部分为一闭环， 包括生产勘探、 规划、 设计、 生产计 划、 生产管理以及实测验收等， 直到整个矿山资源开 采完成， 该过程不断循环多次， 持续时间较长。 4. 4MIM的方法模型 MIM的方法模型是矿山在全生命周期内建立和 应用矿山数据进行资源勘探、 开采设计、 基建施工、 开采过程管理等业务的方法及技术体系， 允许所有 相关方在不同阶段、 不同任务、 不同专业之间通过不 同技术平台的数据的互相操作实现信息共享、 互联 互通。 MIM的方法模型如图4所示， 包括5层 第一层 为数据层， 存储所有数据， 包括数字模型、 承载于数 字模型的所有信息及管理过程数据； 第二层为数据 交换层， 根据数据标准实现各个业务体系产生的数 据进行交换， 同时满足中心数据库对数据的存储要 求； 第三层为协同平台层， 协同平台是以互联网为技 术手段， 以矿山全生命周期业务流为基础， 以工具软 件标准接口为支撑， 形成协同作业、 信息共享平台； 第四层为工具集， 主要是矿山全生命周期业务流程 中需要的工具软件， 包括地质建模、 资源管理、 井巷 工程、 采矿设计、 爆破设计、 通风优化、 生产计划、 生 产执行系统、 管控系统以及测量验收等一系列软件， 这些软件是通过协同平台上的标准接口与协同平台 相连接， 其数据来源于中心数据库， 且其成果再反馈 给中心数据库， 从而保证数据互联互通以及共享； 第 五层为业务层， 即矿山全生命周期所包含的地、 测、 采以及生产管理等业务， 通过工具集层中相对应的 业务工具软件， 完成具体的业务工作。 5基于MIM的数字矿山建设方法 5. 1数字矿山总体要求 （1） 以MIM的理念为指导。现有的数字矿山建 设存在 ①数字矿山相关产品缺乏统一的标准和规 范； ②现有产品难以支撑矿山全生命周期业务流程 全数字化作业； ③矿山传统的作业方式及管理模式 与产品所定义的流程存在较大差异； ④缺乏切实可 行的理念指导数字矿山产品研发与建设实践。其中 ④是最核心最根本的原因。而MIM的理念则是在矿 山开采环境、 对象、 活动及过程等数字化的基础上， 对矿山全生命周期业务流程进行数字化再造， 实现 矿山全生命周期信息共享与协同作业。基于MIM的 毕林等 数字矿山建设目标、 任务与方法2019年第6期 153 ChaoXing 理念指导数字矿山的基础理论与关键技术研究、 数 字矿山相关产品的研发以及数字矿山建设实践， 以 彻底解决信息孤岛以及数字矿山产品无法支撑矿山 全生命周期业务流程全数字化作业等问题。 （2） 数字化先行、 信息化跟进。各个矿业集团或 企业在数字矿山建设实践过程热衷于部署或安装三 维矿业软件、 信息系统或者自动化系统等软硬件系 统， 矿山企业的信息化程度提高了， 但忽视了数字矿 山建设过程中最重要最基础的部分数字化以及 数字化的数据。数字化与信息化是数字矿山的本质 特征， 数字化的数据是各个系统互联互通的本质要 求， 而信息化是在数字化基础上的技术与管理手 段。因此， 数字矿山建设实践过程中应优先进行矿 山开采环境、 对象、 活动及过程的全面数字化， 在此 基础上， 借助信息获取技术、 信息传递技术、 信息存 储技术、 信息加工技术及信息|化应用技术等信息化 手段， 将数字化产生的数据进行有效的组织与管理 及标准化处理， 以保证数据高效流转以及共享， 提高 数据的应用价值。 5. 2数字化建模 数字模型的数据源包括地质数据、 测量数据、 工 程数据等数据， 其中地质数据包括样品的长度、 样品 中元素含量、 岩性类型、 RQD值、 节理裂隙分布等数 据； 测量数据则包括矿区地表平面控制测量数据、 矿 区地表高程控制测量数据、 地形测量数据、 地面线路 测量数据、 矿井联系测量数据、 井下控制测量和掘进 给向测量数据、 采场测量数据、 竖井施工测量数据、 贯通测量数据、 岩层移动与地表移动观测数据、 露天 矿平面与高程控制测量数据、 采剥场测量数据、 生产 测量数据以及边坡移动观测数据等； 工程数据包括 平硐、 竖井、 斜井、 斜坡道、 石门、 阶段运输巷、 主溜 井、 主充填井以及井底车场附近的巷道与硐室工程 等矿山开采工程设计及其实测成果数据， 以及通风 巷、 溜井、 平巷、 穿脉、 充填井、 电耙巷道、 天井以及电 梯井等辅助工程设计及其实测成果数据。 目前基于矿体轮廓线进行三维重建与体数据等 值面法等构建的地质模型、 资源模型以及工程模型 等模型是完全独立存在的， 各模型之间无法集成与 融合， 而基于MIM的理念构建的数字模型， 是不同参 与方、 不同专业、 不同岗位在矿山全生命周期共同构 建的 “同一模型” 。因而需改进已有的建模方法， 制 定相应的模型标准及数据交换标准， 使构建的地质 模型、 资源模型以及工程模型等模型高度集成与融 合， 形成 “同一模型” ， 以解决地、 测、 采等各个专业业 务需求， 实现模型共享与协同工作。 5. 3数据库管理数据 数字化建模构建的数字模型， 即 “同一模型” ， 是 由勘探、 规划设计、 生产计划、 生产管理、 实测验收等 矿山全生命周期业务流程产生的所有数据的高度集 成与融合而成， 而矿山全生命周期业务过程产生的 数据则来自不同参与方、 不同岗位、 不同专业， 数据 格式存在多样性以及数据间存在不一致性， 不便于 数据统一组织、 管理和分析以及数据共享等。在数 据标准的基础上通过数据库将矿山各类数据集中、 统一与组织管理， 建立数据之间的关联关系， 实现数 据的同步、 共享； 也可通过空间数据库的强大空间分 析功能实现复杂的空间数据查询、 分析、 统计和管 理； 同时在数据库的基础上提供开放体系与接口以 服务于不同厂商； 利用数据库的权限控制实现用户 对数据的访问权限管理， 保证数据的安全。因此， 将 传统碎片化的文件管理模式改为数据库管理， 保证 矿山全生命周期业务流程中数字模型的数据在统一 的数据标准及编码体系下的标准化、 集中化管理， 从 而实现数据共享与同步以及数据的全面性、 实时性、 客观准确性、 可追溯性等， 提高系统的可扩展性及可 维护性。 5. 4业务流程再造 矿山传统模式下的业务流程存在职责不清、 管 理交叉、 业务之间信息流转不畅等问题， 无法满足基 于MIM理念的矿山全生命周期业务流程中不同参与 方、 不同专业、 不同岗位的协同作业， 业务数据的高 效流转， 以及信息协同共享等。因此， 在MIM理念的 指导下， 通过厘清矿山现有的业务流程与工作方式， 结合数字矿山数字化与信息化手段的要求， 进行业 务流程再造， 规范化矿山全生命周期业务流程。 为实现各参与方、 各专业、 各岗位在矿山全生命 周期内严格按照定义的业务流程规范协同作业， 则 需研发一个协同作业的平台， 即协同平台。协同平 台是以互联网为技术手段， 以矿山全生命周期业务 内容及流程为出发点， 形成统一的数据标准与业务 流程规范， 开发一系列标准接口以连接矿山全生命 周期业务技术与管理软件， 并在数字模型的基础上， 使不同参与方、 不同专业、 不同岗位的技术与管理人 员能够利用协同平台协作处理地质、 测量、 采矿等技 术和生产管理工作， 从而实现矿山全生命周期业务 数据标准化与流程规范化， 最终实现矿山全生命周 期数据的自动、 高效流转以及信息共享。 5. 5基于MIM的工具软件系统 现有的大部分数字矿山相关工具软件系统 （如 Surpac、 Datamine、 MineSight、 Micromine、 Vulcan、 DI- 金属矿山2019年第6期总第516期 154 ChaoXing ［1］ ［2］ ［3］ ［4］ ［5］ ［6］ ［7］ ［8］ ［9］ ［10］ ［11］ MINE、 3DMine以及LongruanGIS等） 是以各专业业务 为出发点研发的， 即地、 测、 采等各专业业务工具软 件系统仅仅考虑各自的专业业务问题的解决， 缺乏 考虑基于 “同一模型” 的各个专业业务相互之间数据 的关联性以及相互之间数据流转， 因而随着业务流 程的流转业务之间数据更新相当困难且业务数据的 差异性越来越大， 从而弱化了各专业工具软件系统 解决实际问题的能力。 基于MIM的工具软件系统则是在勘探、 规划、 设 计、 生产管理、 闭坑以及复垦等矿山全生命周期内不 同参与方、 不同专业、 不同岗位基于 “同一模型” 运用 相对应的专业业务软件系统协同作业的过程。因 此， 基于MIM的工具软件系统研发应考虑基于 “同一 模型” 或其对应的相关标准处理相关专业业务