1、項(xiàng)目背景

鋼鐵號(hào)稱工業(yè)的糧食，是人類使用最多的金屬材料，適合于大規(guī)模生產(chǎn)，是不可或缺的戰(zhàn)略性基礎(chǔ)工業(yè)品。我國(guó)鐵礦特點(diǎn)是貧礦多、富礦少，導(dǎo)致長(zhǎng)期依賴大量進(jìn)口礦石。我國(guó)鐵礦資源量雖位居世界第四，但品位低、利用率低。在貧鐵礦開(kāi)發(fā)上，以傳統(tǒng)的人工經(jīng)驗(yàn)為主，自有資源產(chǎn)出量低。近十年間，我國(guó)鐵礦石進(jìn)口總量由7.4億噸增加到11.1億噸，對(duì)外依存度超過(guò)80%。近年來(lái)世界逆全球化趨勢(shì)加劇，迫切使我國(guó)鋼鐵產(chǎn)品需進(jìn)一步提高國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力。因此，打破自產(chǎn)礦石桎梏，突破傳統(tǒng)選礦技術(shù)瓶頸，有效提升選礦加工提純能力已迫在眉睫，對(duì)于提高我國(guó)戰(zhàn)略性礦產(chǎn)資源的安全保障能力具有重要意義。建設(shè)智慧礦山是落實(shí)國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略的現(xiàn)實(shí)需要。習(xí)近平總書(shū)記指出，加快數(shù)字中國(guó)建設(shè)，就是要適應(yīng)我國(guó)發(fā)展新的歷史方位，全面貫徹新發(fā)展理念，以信息化培育新動(dòng)能，用新動(dòng)能推動(dòng)新發(fā)展，以新發(fā)展創(chuàng)造新輝煌。多個(gè)國(guó)家級(jí)文件也闡述了礦產(chǎn)資源轉(zhuǎn)型的重要性。《全國(guó)礦產(chǎn)資源規(guī)劃》指出要大力推進(jìn)礦業(yè)領(lǐng)域科技創(chuàng)新，加快建設(shè)自動(dòng)化、信息化、數(shù)字化、智能化礦山。《中國(guó)制造2025》和《“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)指導(dǎo)意見(jiàn)》提出打造創(chuàng)新型智慧礦山，推動(dòng)傳統(tǒng)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，以推進(jìn)智能制造為主攻方向，帶領(lǐng)中國(guó)產(chǎn)業(yè)邁向全球價(jià)值鏈中高端。

鞍鋼集團(tuán)礦業(yè)有限公司（以下簡(jiǎn)稱鞍鋼礦業(yè)）是鞍鋼的主要礦石原料生產(chǎn)基地，是集勘探、采礦、選礦、民爆工程、礦山設(shè)備制造和資源綜合利用等為一體的特大型礦業(yè)集團(tuán)。主要包括8座鐵礦山、8個(gè)選礦廠、1個(gè)燒結(jié)廠、2個(gè)球團(tuán)廠、5座輔料礦山和1個(gè)設(shè)計(jì)研究院。面向新發(fā)展階段，聚焦“立足于世界格局、國(guó)家戰(zhàn)略，加快推動(dòng)礦產(chǎn)資源事業(yè)發(fā)展，建設(shè)世界領(lǐng)先資源開(kāi)發(fā)企業(yè)，發(fā)揮好央企‘穩(wěn)定器’‘壓艙石’作用”的發(fā)展理念，加快智慧礦山建設(shè)。

中國(guó)科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所以數(shù)字化智能制造的管理、工藝、檢測(cè)、控制與集成為重點(diǎn)研究領(lǐng)域，在優(yōu)化與仿真方法、質(zhì)量在線檢測(cè)、制造執(zhí)行系統(tǒng)技術(shù)、工業(yè)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)、工業(yè)云服務(wù)技術(shù)等方面取得了豐碩成果，并通過(guò)行業(yè)應(yīng)用取得了顯著的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益。多年以來(lái)，研究所一直致力于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的技術(shù)研究與產(chǎn)品研發(fā)，打造了具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的“中科云翼”工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)。以服務(wù)層為核心構(gòu)建分布式容器、數(shù)字工廠建模、模型/知識(shí)庫(kù)、微服務(wù)組件庫(kù)和AI大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)服務(wù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的廣泛接入、集成和邊緣計(jì)算，形成面向不同場(chǎng)景的互聯(lián)制造應(yīng)用，為企業(yè)提供公有云、私有云和混合云智造服務(wù)解決方案。相關(guān)成果先后獲得2020中國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)優(yōu)秀推薦產(chǎn)品獎(jiǎng)、2021遼寧省跨行業(yè)跨領(lǐng)域工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、2021自動(dòng)化產(chǎn)業(yè)年會(huì)年度最具競(jìng)爭(zhēng)力創(chuàng)新產(chǎn)品等獎(jiǎng)項(xiàng)。研究所承擔(dān)中國(guó)科學(xué)院科技服務(wù)網(wǎng)絡(luò)計(jì)劃（STS）區(qū)域重點(diǎn)項(xiàng)目“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)助推遼寧智慧礦山建設(shè)”重點(diǎn)任務(wù)，針對(duì)礦山企業(yè)存在的工業(yè)互聯(lián)、選礦過(guò)程優(yōu)化及采選協(xié)同管控等難題，突破基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的礦山生產(chǎn)智能管控關(guān)鍵技術(shù)，為形成“中科云翼”智慧礦山解決方案提供了核心技術(shù)支撐。

研究所與鞍鋼集團(tuán)礦業(yè)有限公司簽訂戰(zhàn)略合作協(xié)議，開(kāi)展產(chǎn)研結(jié)合，推動(dòng)科技成果賦能。以“關(guān)寶山礦業(yè)有限公司智慧工廠建設(shè)項(xiàng)目”為試點(diǎn)，加快推動(dòng)智慧礦山整體建設(shè)。項(xiàng)目基于先進(jìn)的“端、邊、網(wǎng)、云”工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)，采用云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能、邊緣計(jì)算等技術(shù)與生產(chǎn)實(shí)際需求相結(jié)合，打通采礦、選礦業(yè)務(wù)全流程，實(shí)現(xiàn)礦山采選協(xié)同一體化管控，“礦石流、信息流、能量流”三流合一，打造信息全面采集、管控高度智能、生產(chǎn)安全高效、現(xiàn)場(chǎng)少人、無(wú)人的選礦“黑燈工廠”。

2、項(xiàng)目目標(biāo)與原則

關(guān)寶山智慧工廠建設(shè)采用基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的端邊網(wǎng)云架構(gòu)，將礦山大量基于傳統(tǒng)IT架構(gòu)的信息系統(tǒng)作為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的數(shù)據(jù)源，繼續(xù)發(fā)揮系統(tǒng)剩余價(jià)值，同時(shí)逐步推進(jìn)傳統(tǒng)信息化業(yè)務(wù)云化部署，實(shí)現(xiàn)礦山全流程的少人化、無(wú)人化智慧生產(chǎn)。結(jié)合關(guān)寶山礦山開(kāi)采環(huán)境復(fù)雜、生產(chǎn)流程不連續(xù)、安全管理壓力大、多元素資源共生等特點(diǎn)，在關(guān)寶山已有自動(dòng)化、信息化建設(shè)基礎(chǔ)上，結(jié)合“五品聯(lián)動(dòng)”礦冶系統(tǒng)工程理論思想，推進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、邊緣計(jì)算、虛擬現(xiàn)實(shí)等前沿技術(shù)在礦山的應(yīng)用，構(gòu)建集全工藝流程控制、計(jì)劃指標(biāo)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、生產(chǎn)監(jiān)控實(shí)時(shí)預(yù)警、工藝過(guò)程智能調(diào)優(yōu)、指標(biāo)分析智能決策為一體的選礦智能工廠，促進(jìn)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)、高質(zhì)量發(fā)展，提升綠色礦山和智慧礦山建設(shè)水平，實(shí)現(xiàn)提高生產(chǎn)質(zhì)量和經(jīng)濟(jì)效益的目標(biāo)。為建設(shè)少人化、無(wú)人化的“黑燈工廠”、拉動(dòng)企業(yè)管理模式變革提供不竭動(dòng)力。

3、項(xiàng)目實(shí)施與應(yīng)用

3.1 總體思路

針對(duì)選礦工藝控制難、生產(chǎn)過(guò)程追蹤難、生產(chǎn)協(xié)同管理難等問(wèn)題，本項(xiàng)目開(kāi)展了貧鐵礦選礦全流程智能優(yōu)化控制與智慧決策技術(shù)研究及工業(yè)應(yīng)用，基于貧鐵礦選礦過(guò)程中存在的共性問(wèn)題，提出了全流程智能選礦總體架構(gòu)研究；采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與知識(shí)驅(qū)動(dòng)相融合的智能決策方法，創(chuàng)立了基于大數(shù)據(jù)+知識(shí)圖譜的選礦過(guò)程決策推理機(jī)制；通過(guò)融合專家知識(shí)經(jīng)驗(yàn)和選礦工藝機(jī)理，建立了可視化礦石流跟蹤與智能配礦模型；基于智慧礦山工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)與云邊協(xié)同架構(gòu)，開(kāi)發(fā)了邊云協(xié)同的選礦全流程智能管控系統(tǒng)。通過(guò)在關(guān)寶山選礦廠的破碎、磨礦、磁選、浮選、精尾等工序開(kāi)展協(xié)同管控應(yīng)用與示范，創(chuàng)立了“礦石流跟蹤可視化-品位檢測(cè)在線化-過(guò)程決策智能化-生產(chǎn)指標(biāo)預(yù)測(cè)化-選礦工廠數(shù)字化”的黑燈工廠智慧模式，建設(shè)了首個(gè)選礦行業(yè)的“黑燈工廠”。總體架構(gòu)如圖1所示。

圖1 端邊云總體架構(gòu)

端層：實(shí)現(xiàn)了通訊、網(wǎng)絡(luò)、視頻監(jiān)控、門禁、對(duì)講和PLC集控等系統(tǒng)，并已建成覆蓋破碎、磨磁、浮選、精尾選礦工藝全流程的ROC智能調(diào)度中心，能夠?qū)崿F(xiàn)遠(yuǎn)程集中控制，局部環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)無(wú)人化自動(dòng)化閉環(huán)控制。現(xiàn)場(chǎng)視頻集中監(jiān)控、通訊指揮統(tǒng)一調(diào)度，建設(shè)在線品位分析儀、非核源濃度計(jì)、礦漿粒度分析儀、浮選泡沫分析儀等儀器儀表，提升選礦生產(chǎn)過(guò)程指標(biāo)的實(shí)時(shí)性，為智能優(yōu)化控制打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

邊層：與端層互聯(lián)互通，前移人工智能技術(shù)，構(gòu)建快速響應(yīng)，離線響應(yīng)的邊緣計(jì)算設(shè)備，實(shí)現(xiàn)可以快速擴(kuò)展、快速部署、快速更新的自動(dòng)管控體系。同時(shí)，建設(shè)基于大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)的邊緣優(yōu)化控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)磨磁、浮選等選礦核心工藝流程的智能優(yōu)化控制，穩(wěn)定生產(chǎn)指標(biāo)，提高生產(chǎn)效率。

云層：基于中國(guó)科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所自主研發(fā)的“中科云翼”智慧協(xié)同管控云平臺(tái)，建設(shè)鞍鋼礦業(yè)私有云平臺(tái)。對(duì)接工業(yè)設(shè)備和設(shè)施；并基于國(guó)際主流PaaS平臺(tái)技術(shù)構(gòu)建，把技術(shù)、知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)等資源固化為可移植、可復(fù)用的軟件和開(kāi)發(fā)工具，構(gòu)建云端開(kāi)放共享開(kāi)發(fā)環(huán)境；應(yīng)用層面向礦業(yè)生產(chǎn)全生命周期相關(guān)業(yè)務(wù)的場(chǎng)景需求，封裝成工業(yè)APP，建立選礦、安全、能源、設(shè)備、決策等維度一體化的礦業(yè)應(yīng)用，通過(guò)統(tǒng)一平臺(tái)門戶、三維仿真、移動(dòng)應(yīng)用等形式，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)合化、精細(xì)化管理的新模式。

3.2 建設(shè)內(nèi)容

3.2.1 智能在線檢測(cè)與工藝優(yōu)化控制

基于總體架構(gòu)，分別對(duì)貧鐵礦選礦過(guò)程中關(guān)鍵指標(biāo)在線檢測(cè)、生產(chǎn)過(guò)程智能控制展開(kāi)研究。以質(zhì)量在線檢測(cè)技術(shù)為支撐，通過(guò)大數(shù)據(jù)+知識(shí)圖譜的選礦過(guò)程決策推理機(jī)制。以全流程“數(shù)據(jù)流”為基礎(chǔ)，以選礦控制邏輯為主導(dǎo)，以云計(jì)算、大數(shù)據(jù)分析、邊緣計(jì)算為技術(shù)手段，建立選礦工藝全流程智能優(yōu)化控制模型，實(shí)現(xiàn)了破碎、磨礦、磁選、浮選、壓濾等各工序間閉環(huán)優(yōu)化控制。

（1）智能在線檢測(cè)儀表

礦漿濃度、品位、塊度、泡沫狀態(tài)等指標(biāo)是選礦流程中重要的判斷依據(jù)和參考指標(biāo)。采用核輻射濃度計(jì)需要放射源，放射源本身危害性極大，有著非常嚴(yán)格的使用流程和制度，報(bào)批手續(xù)過(guò)程復(fù)雜。本項(xiàng)目采用非核源新型智能在線濃度檢測(cè)系統(tǒng)，測(cè)量精度高、安裝簡(jiǎn)單、免維護(hù)、無(wú)輻射，用于在線連續(xù)測(cè)量礦漿濃度。

在礦物選別生產(chǎn)中，浮選泡沫表面視覺(jué)特征如大小、流速、紋理等不僅可直接反映浮選生產(chǎn)過(guò)程工況，還可以作為生產(chǎn)工藝參數(shù)控制加藥設(shè)備。本項(xiàng)目運(yùn)用泡沫分析儀，分析測(cè)量泡沫泡沫速度、顏色、穩(wěn)定不同大小的泡沫所占百分比等指標(biāo)。為浮選機(jī)錐閥、充氣量調(diào)整提供決策依據(jù)。

此外，礦漿的品位在線檢測(cè)一直是行業(yè)難題，傳統(tǒng)的人工取樣化驗(yàn)費(fèi)時(shí)、費(fèi)力。結(jié)果嚴(yán)重滯后，對(duì)工藝的控制起不到及時(shí)的指導(dǎo)。本項(xiàng)目創(chuàng)新性的采用SIA-LIBSlurry礦漿品位在線分析儀，通過(guò)激光誘導(dǎo)擊穿光譜技術(shù)，檢測(cè)偏差值僅為1%，優(yōu)于行業(yè)內(nèi)其他儀器精度（1-4%），達(dá)到國(guó)際領(lǐng)先水平。

（2）破碎智能優(yōu)化控制

破碎篩分流程為三段一閉路流程，破碎是大塊物料在機(jī)械力作用下粒度變小的過(guò)程，是高能耗的作業(yè)過(guò)程。系統(tǒng)根據(jù)各個(gè)設(shè)備的控制邏輯關(guān)系制定控制系統(tǒng)，輔助工人進(jìn)行自動(dòng)化調(diào)整設(shè)備運(yùn)行參數(shù)。利用傳感器和數(shù)據(jù)采集設(shè)備監(jiān)測(cè)破碎設(shè)備的工作狀態(tài)，通過(guò)算法和模型分析數(shù)據(jù)，自動(dòng)調(diào)整破碎工藝的參數(shù)，以實(shí)現(xiàn)最佳的破碎效果和處理效率。破碎系統(tǒng)主要是提高破碎機(jī)的通過(guò)能力，其主要取決于圓錐破碎機(jī)效率以及振動(dòng)篩篩分效率。圓錐破碎機(jī)的恒功率控制是解決問(wèn)題的關(guān)鍵，同等的條件下破碎機(jī)的能耗轉(zhuǎn)換效率高，還能實(shí)現(xiàn)擠滿式給料。這種給料方式在破碎機(jī)能力允許的情況下給料量是變頻式給入，根據(jù)功率調(diào)整給料量，保持料倉(cāng)有一定的料位，使進(jìn)入料倉(cāng)的物料有充足的時(shí)間進(jìn)行破碎。擠滿式給料會(huì)使物料之間具有擠壓力，實(shí)現(xiàn)物料間的互相破碎的作用，提高破碎機(jī)效率。

（3）磨磁智能優(yōu)化控制

對(duì)于一段磨礦分級(jí)和二段磨礦分級(jí)，建立了磨機(jī)負(fù)荷和磨機(jī)濃度機(jī)理模型、粒度和旋給濃度預(yù)測(cè)模型以及磨礦控制知識(shí)圖譜。智能控制臺(tái)時(shí)設(shè)定、沉砂補(bǔ)加水、旋給壓力、泵池補(bǔ)加水量、旋給泵頻，保證一段磨礦-200目粒度穩(wěn)定合格，提升磨機(jī)效率，以及二段磨礦-325目粒度合格穩(wěn)定、6臺(tái)立磨的粒度均衡。對(duì)于一段磁選和二段磁選，建立強(qiáng)磁分量知識(shí)圖譜，控制強(qiáng)磁機(jī)給礦閥、強(qiáng)磁前大井頻率、強(qiáng)磁機(jī)啟停狀態(tài)。保證強(qiáng)磁分量均勻、保證混磁精品位穩(wěn)定合格、降低強(qiáng)磁尾0.2%。

本項(xiàng)目運(yùn)用知識(shí)圖譜結(jié)合大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)技術(shù)，以一段磨礦知識(shí)圖譜控制模型以一次溢流粒度為知識(shí)主線，基于粒度的動(dòng)態(tài)變化情況，以及臺(tái)時(shí)、旋給壓力和磨機(jī)濃度數(shù)值區(qū)間，構(gòu)建動(dòng)態(tài)可擴(kuò)展的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)。按可自學(xué)習(xí)步長(zhǎng)來(lái)優(yōu)化調(diào)控旋給壓力、沉砂水和臺(tái)時(shí)設(shè)定，實(shí)現(xiàn)一次溢流粒度穩(wěn)定在58~62%，臺(tái)時(shí)、磨機(jī)效率最大化。實(shí)施后，一次溢流粒度合格率超過(guò)90%。

二段磨礦知識(shí)圖譜控制模型以二次溢流粒度為知識(shí)主線，基于粒度的動(dòng)態(tài)變化情況，以及旋給壓力和磨機(jī)濃度數(shù)值區(qū)間，構(gòu)建動(dòng)態(tài)可擴(kuò)展的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)。保證2個(gè)系列的3臺(tái)立磨機(jī)旋溢粒度達(dá)到合格范圍，并均衡3臺(tái)立磨機(jī)旋溢粒度相差5%以內(nèi)。強(qiáng)磁知識(shí)圖譜控制模型保證各系列的強(qiáng)磁機(jī)尾礦閥開(kāi)度相差3%以內(nèi)，保證分量均勻。

（4）浮選智能優(yōu)化控制

在浮選工藝優(yōu)化中，總體思維是在穩(wěn)定粗選泵池液位和掃選泵池液位的前提下，保證浮精品位在合格范圍內(nèi)，并盡可能降低尾礦。在浮選優(yōu)化控制過(guò)程中，時(shí)刻檢查浮選前大井、浮選機(jī)等設(shè)備是否正常運(yùn)行。通過(guò)調(diào)節(jié)浮選前大井泵頻保持浮選前大井濃度和流量在正常生產(chǎn)范圍內(nèi)，通過(guò)調(diào)節(jié)浮選機(jī)充氣量和錐閥保持浮選機(jī)電流正常。在保持泵池液位穩(wěn)定的優(yōu)化控制中，以浮選機(jī)錐閥和充氣量、浮選前大井流速、泵池流速等為參數(shù)，使用大數(shù)據(jù)算法預(yù)測(cè)出泵池液位在當(dāng)前狀態(tài)下一小段時(shí)間內(nèi)的變化趨勢(shì)，保持泵池在小范圍內(nèi)波動(dòng)。在保持浮精品位保持穩(wěn)定模型中，以粗精選浮選機(jī)、一掃浮選機(jī)的錐閥和充氣量和藥劑流速為參數(shù)，通過(guò)大數(shù)據(jù)算法獲取一段時(shí)間內(nèi)多個(gè)浮精品位預(yù)測(cè)值，保證浮精品位穩(wěn)定。基于此，構(gòu)建出反浮選的知識(shí)圖譜模型。

基于混磁精品位、混磁尾品位、二次粒度等磨磁指標(biāo)，以及浮選負(fù)荷、浮選選別效果等浮選工況，綜合進(jìn)行二段場(chǎng)強(qiáng)設(shè)定，保證磁選與浮選整體選別的指標(biāo)穩(wěn)定；進(jìn)一步，通過(guò)錐閥、充氣、泵頻、加藥的智能調(diào)控，實(shí)現(xiàn)浮選液位穩(wěn)定、循環(huán)量穩(wěn)定，保障選別整體穩(wěn)定性，穩(wěn)精降尾。實(shí)施后，液位穩(wěn)定提升37%，浮精品位合格率提高2.2%，浮尾品位降低1%。

（5）壓濾機(jī)智能優(yōu)化控制

基于浮選精礦濃度，智能調(diào)控壓濾機(jī)攪拌桶給礦膠堵、壓濾機(jī)啟停狀態(tài)，提高壓濾效率、降低壓濾機(jī)電耗。進(jìn)一步，針對(duì)每臺(tái)壓濾機(jī)，智能調(diào)控注礦時(shí)間、隔膜時(shí)間和干燥時(shí)間，實(shí)現(xiàn)臺(tái)時(shí)最大化，提升壓濾機(jī)作業(yè)效率，節(jié)約生產(chǎn)成本。

在PLC實(shí)現(xiàn)的自動(dòng)控制閉環(huán)邏輯基礎(chǔ)上，基于知識(shí)圖譜，實(shí)現(xiàn)壓濾機(jī)智能啟停控制，對(duì)壓濾機(jī)單體設(shè)備智能運(yùn)行進(jìn)行邏輯梳理。根據(jù)運(yùn)行趨勢(shì)，利用大數(shù)據(jù)計(jì)算運(yùn)行趨勢(shì)的一次函數(shù)，根據(jù)斜率尋找最佳注礦時(shí)間，標(biāo)注出注礦壓力的上下限以保證壓濾機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行。以上基礎(chǔ)工作完成后，進(jìn)行注礦時(shí)間調(diào)節(jié)，對(duì)調(diào)節(jié)后的臺(tái)時(shí)情況及歷史手動(dòng)調(diào)節(jié)情況進(jìn)行對(duì)比，通過(guò)大數(shù)據(jù)自主學(xué)習(xí)不斷優(yōu)化調(diào)整步頻與步幅，經(jīng)過(guò)多輪調(diào)試以后，形成一套大數(shù)據(jù)計(jì)算的函數(shù)算法。此算法制約包括濃度、流量、濾布循環(huán)數(shù)、注礦頻率上下限、注礦壓力、注礦時(shí)間等參數(shù)，在此基礎(chǔ)上，尋求最優(yōu)壓濾機(jī)單體智能運(yùn)行方案。實(shí)施后，注礦時(shí)間大幅提高。

3.2.2 可視化礦石流跟蹤與智能配礦

以原礦入選礦石性質(zhì)為依據(jù)，結(jié)合破碎工藝流程中圓筒倉(cāng)、U型倉(cāng)（或粉礦倉(cāng)）料位情況，以不同礦種（品位、碳酸鐵、亞鐵等）進(jìn)行區(qū)分實(shí)時(shí)跟蹤，并按照不同顏色進(jìn)行可視化展示。同時(shí)，系統(tǒng)可根據(jù)磨磁、浮選生產(chǎn)指標(biāo)情況或人工生產(chǎn)指令，形成優(yōu)化配礦策略，聯(lián)動(dòng)智能布料小車和給料器，實(shí)現(xiàn)給料器自動(dòng)切換，礦倉(cāng)斷料、堵料、異常預(yù)警，根據(jù)優(yōu)先、禁用、礦石性質(zhì)等多種規(guī)則優(yōu)化配礦。系統(tǒng)自動(dòng)尋優(yōu)，找到最佳礦倉(cāng)放料，避免切換給料器臺(tái)時(shí)損失，解放崗位雙手。提升磨機(jī)處理量，提高營(yíng)業(yè)收入。通過(guò)該系統(tǒng)的實(shí)施，關(guān)寶山礦業(yè)可增加年處理量約5.8萬(wàn)噸/年，增加精礦產(chǎn)量1.7萬(wàn)噸/年，預(yù)計(jì)可實(shí)現(xiàn)增收1000萬(wàn)元/年。

3.2.3 選礦全流程智能協(xié)同管控系統(tǒng)

基于總體框架，以業(yè)務(wù)管理為基礎(chǔ)，以生產(chǎn)過(guò)程管控為核心，以生產(chǎn)工藝為主線，利用業(yè)務(wù)流程內(nèi)含的信息流整合生產(chǎn)過(guò)程中物流、工藝流所涉及的人、機(jī)、物、法、環(huán)等諸多生產(chǎn)要素。采用業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)和數(shù)字驅(qū)動(dòng)相結(jié)合的管理理念，圍繞設(shè)備、能耗、化驗(yàn)、計(jì)量、物流等選廠核心業(yè)務(wù)主線，建設(shè)集成、智能、協(xié)同的選礦生產(chǎn)過(guò)程管控應(yīng)用。

基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，建設(shè)智能協(xié)同管控系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一平臺(tái)下的數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，全流程生產(chǎn)業(yè)務(wù)協(xié)同聯(lián)動(dòng)。并且，通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)閥門和PLC升級(jí)改造，實(shí)現(xiàn)ROC遠(yuǎn)程集中控制所有設(shè)備機(jī)臺(tái)。實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場(chǎng)無(wú)人值守，提升過(guò)程控制的及時(shí)性，提升生產(chǎn)管理效率。

（1）數(shù)字工廠建模

通過(guò)工廠模型的方式構(gòu)建“人機(jī)料法環(huán)測(cè)”的全面物理資產(chǎn)的數(shù)字映射，為各項(xiàng)管理功能的運(yùn)行提供基礎(chǔ)調(diào)用對(duì)象，為生產(chǎn)管控系統(tǒng)與外部系統(tǒng)間的集成提供統(tǒng)一的標(biāo)識(shí)方法，基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)提供的工廠建模服務(wù)進(jìn)行構(gòu)建。

以選礦工藝為主線，圍繞“破碎篩分—磨磁—浮選—壓濾精尾”流程，包含作業(yè)區(qū)、設(shè)備、人員的生產(chǎn)資源的組織結(jié)構(gòu)模型，以及包含工藝路線、標(biāo)準(zhǔn)及參數(shù)的生產(chǎn)工藝模型。實(shí)現(xiàn)了“生產(chǎn)什么、有什么生產(chǎn)資源、如何生產(chǎn)”的核心生產(chǎn)要素的數(shù)字化描述，進(jìn)而為生產(chǎn)計(jì)劃組織、過(guò)程監(jiān)控跟蹤、質(zhì)量檢測(cè)控制以及設(shè)備運(yùn)行維護(hù)等業(yè)務(wù)功能奠定了基礎(chǔ)。

（2）生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度

根據(jù)制定的年度、季度生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)計(jì)劃，分解制定月度生產(chǎn)計(jì)劃，確定月度鐵精礦產(chǎn)量，在原料供應(yīng)、能源供應(yīng)、設(shè)備能力、質(zhì)量要求、人員組織等限定條件下，通過(guò)產(chǎn)能效率平衡等相關(guān)計(jì)算，制定產(chǎn)量、物料消耗、能源消耗、設(shè)備運(yùn)行、產(chǎn)品質(zhì)量計(jì)劃，以及主要技術(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)計(jì)劃，并對(duì)計(jì)劃執(zhí)行結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。在計(jì)劃排產(chǎn)的基礎(chǔ)上，將選礦生產(chǎn)計(jì)劃目標(biāo)轉(zhuǎn)化為選礦生產(chǎn)工藝要求，并將實(shí)際生產(chǎn)作業(yè)任務(wù)分解到各個(gè)生產(chǎn)作業(yè)區(qū)。根據(jù)瓶頸工序產(chǎn)能負(fù)荷和其他工序的產(chǎn)能配置情況、設(shè)備維修維護(hù)及能源消耗情況，綜合優(yōu)化作業(yè)調(diào)度，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)能、質(zhì)量與消耗平衡。

（3）質(zhì)量管理

質(zhì)檢化驗(yàn)和在線質(zhì)量檢測(cè)數(shù)據(jù)是評(píng)估選廠生產(chǎn)情況、指導(dǎo)選廠生產(chǎn)的重要依據(jù)，質(zhì)量管理模塊能夠?qū)崿F(xiàn)質(zhì)檢化驗(yàn)數(shù)據(jù)的在線采集、存儲(chǔ)和共享，實(shí)現(xiàn)選廠質(zhì)量數(shù)據(jù)不落地，為上層業(yè)務(wù)系統(tǒng)提供可靠的數(shù)據(jù)源。

（4）能源管理

基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)以及大量分布式能源采集裝置構(gòu)建能源監(jiān)測(cè)平臺(tái)，并通過(guò)大規(guī)模深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建能源互聯(lián)模型，將電力、熱力、天然氣等能源節(jié)點(diǎn)互聯(lián)起來(lái)，形成能源綜合監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。基于歷史能源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)構(gòu)建能源分析模型，覆蓋行業(yè)級(jí)、企業(yè)級(jí)、工序級(jí)、用能設(shè)備級(jí)，包含能源流向、平衡分析、用能異常分析等功能。形成集團(tuán)化能源統(tǒng)一管控，提高企業(yè)精細(xì)化、透明化、即時(shí)化能源管理能力，為企業(yè)提供高效的能源規(guī)劃決策支持。

（5）安全管理

依托智能攝像頭和安全生產(chǎn)管理系統(tǒng)，基于智能傳感、機(jī)器視覺(jué)、行為特征分析等技術(shù)，通過(guò)AI視頻分析對(duì)生產(chǎn)作業(yè)區(qū)建立電子圍欄，并對(duì)現(xiàn)場(chǎng)施工人員的不安全行為（如：未佩戴安全帽）進(jìn)行識(shí)別、分析與報(bào)警，實(shí)現(xiàn)安全事件快速響應(yīng)和智能處置，解決作業(yè)區(qū)現(xiàn)場(chǎng)人員操作施工不安全行為感知難、無(wú)法及時(shí)提醒和快速處置的難題。

（6）生產(chǎn)綜合分析

面向選礦廠生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的各個(gè)管理維度，建立涵蓋生產(chǎn)效率、質(zhì)量、消耗成本、人員績(jī)效的統(tǒng)一綜合指標(biāo)體系，按照運(yùn)營(yíng)管理層、生產(chǎn)管控層和過(guò)程監(jiān)控層等不同管理需求，形成綜合指標(biāo)的逐層分解。在指標(biāo)體系建立的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)各級(jí)指標(biāo)的計(jì)算、匯聚與統(tǒng)計(jì)，輸出各類個(gè)性化統(tǒng)計(jì)報(bào)表與分析結(jié)果，形成生產(chǎn)駕駛艙，通過(guò)主題訂閱的方式主動(dòng)、及時(shí)推送給不同的分析管理人員。利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，實(shí)現(xiàn)指標(biāo)關(guān)聯(lián)分析與數(shù)據(jù)挖掘。

（7）三維仿真選廠

基于實(shí)體礦廠的選礦設(shè)備、工廠基礎(chǔ)設(shè)施生產(chǎn)運(yùn)行數(shù)據(jù)與三維仿真系統(tǒng)相結(jié)合，呈現(xiàn)三維虛擬選礦工廠。對(duì)實(shí)體選礦廠實(shí)時(shí)監(jiān)控，以枚舉的方式還原現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)/動(dòng)作，可以更直觀地掌握生產(chǎn)/設(shè)備等現(xiàn)場(chǎng)的綜合運(yùn)作情況。并通過(guò)不同視角方向以設(shè)定的路線虛擬仿真巡邏選礦廠，把所有建筑、廠區(qū)內(nèi)場(chǎng)景一一還原。設(shè)備建模范圍和接入數(shù)據(jù)內(nèi)容。

3.2.4 設(shè)備預(yù)知性維修

以數(shù)字孿生預(yù)知維修系統(tǒng)為支撐，變預(yù)防維修為預(yù)知維修，達(dá)到設(shè)備遠(yuǎn)程預(yù)知診斷與產(chǎn)線運(yùn)行穩(wěn)定可控，最終實(shí)現(xiàn)設(shè)備預(yù)知維修，解決選礦設(shè)備長(zhǎng)期被動(dòng)維修的模式。對(duì)設(shè)備的溫度、振動(dòng)等進(jìn)行監(jiān)測(cè)分析，診斷設(shè)備缺陷，合理提出設(shè)備預(yù)知維修計(jì)劃（單體設(shè)備、單區(qū)域、全產(chǎn)線）。降低設(shè)備故障率，實(shí)現(xiàn)設(shè)備長(zhǎng)周期穩(wěn)定運(yùn)行。

采集現(xiàn)有破碎機(jī)、球磨機(jī)、壓濾機(jī)等主體設(shè)備的電流、電壓、溫度、振動(dòng)等運(yùn)行和狀態(tài)參數(shù)，實(shí)現(xiàn)在線監(jiān)測(cè)。通過(guò)球磨機(jī)襯板傳感器提前預(yù)判磨損到限的準(zhǔn)確時(shí)間。采用油脂在線分析和應(yīng)力波分析等技術(shù)，提前發(fā)現(xiàn)潛在隱患，實(shí)現(xiàn)預(yù)知預(yù)判。

根據(jù)預(yù)知維修計(jì)劃執(zhí)行結(jié)果，自動(dòng)找出與核心設(shè)備壽命不匹配的設(shè)備壽命數(shù)據(jù)，分析偏離的具體原因。根據(jù)分析出的原因提出改進(jìn)策略，通過(guò)實(shí)施優(yōu)質(zhì)采購(gòu)、完善維修方案，同步優(yōu)化備件壽命、維修質(zhì)量等，確保產(chǎn)線實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)周期穩(wěn)定高效運(yùn)行。例如，球磨機(jī)為選礦產(chǎn)線核心設(shè)備，通過(guò)制造工藝提升，筒體襯板壽命從之前1700小時(shí)、3000小時(shí)逐步優(yōu)化并穩(wěn)定至4300小時(shí)（半年），作為基準(zhǔn)定修周期，并擴(kuò)展上下游設(shè)備壽命實(shí)現(xiàn)同步或成倍數(shù)關(guān)系。

3.2.5 智能機(jī)器人

（1）氧化鈣智能加藥機(jī)器人

長(zhǎng)期以來(lái)，浮選傳統(tǒng)人工配藥方式具有臟、累、差的特性，尤其是氧化鈣藥劑在配制過(guò)程中粉塵大容易被人體吸入、人工搬運(yùn)體力消耗大、接觸皮膚產(chǎn)生灼燒感，給職工工作帶來(lái)諸多挑戰(zhàn)。同時(shí)，人工配制藥劑無(wú)法保證及時(shí)精確，藥劑濃度波動(dòng)較大，影響浮選生產(chǎn)指標(biāo)。

解決這一系列難題，在本項(xiàng)目中建設(shè)了一套智能加藥機(jī)器人系統(tǒng)，系統(tǒng)主要由一臺(tái)6軸機(jī)械手、一輛AGV搬運(yùn)車、2臺(tái)螺旋輸送機(jī)和1個(gè)廢料箱等設(shè)備組成。軟件系統(tǒng)與關(guān)寶山邊緣優(yōu)化控制系統(tǒng)緊密集成，操作工只需要在ROC集控室的電腦上遠(yuǎn)程一鍵啟動(dòng)，機(jī)器人即可高效、精準(zhǔn)地完成投料配藥的全流程工作。這一突破性進(jìn)展徹底解決了配藥前依賴人工投料流程，極大地解放了配藥職工的雙手，同時(shí)系統(tǒng)能夠自動(dòng)監(jiān)測(cè)配藥桶液位，自動(dòng)投藥、加水，穩(wěn)定桶內(nèi)藥劑濃度，使工作效率和生產(chǎn)指標(biāo)均得到顯著提升。

（2）成品庫(kù)自動(dòng)裝車機(jī)器人

成品庫(kù)區(qū)作為生產(chǎn)流程中物流銜接和生產(chǎn)節(jié)奏控制的重要樞紐，是工廠無(wú)人化和智能化建設(shè)的基礎(chǔ)，而桁車則是庫(kù)區(qū)最重要的執(zhí)行單元。無(wú)人桁車、自動(dòng)裝車，將從根本上改變成品庫(kù)區(qū)的作業(yè)模式，能夠降低生產(chǎn)成本，改善產(chǎn)品質(zhì)量。

使用激光雷達(dá)結(jié)合三維重建算法建立成品庫(kù)模型，對(duì)礦堆、火車廠區(qū)環(huán)境等進(jìn)行三維掃描與重建。同時(shí)基于實(shí)時(shí)環(huán)境感知與傳感技術(shù)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)全環(huán)境進(jìn)行虛擬現(xiàn)實(shí)仿真，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)端監(jiān)控的可視化和臨場(chǎng)感。并對(duì)抓斗的運(yùn)行情況和受力情況進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)。

抓斗控制方式改造為既可現(xiàn)場(chǎng)手動(dòng)操控也可遠(yuǎn)端控制方式。通過(guò)多傳感環(huán)境感知系統(tǒng)時(shí)獲取現(xiàn)場(chǎng)礦堆和設(shè)備數(shù)據(jù)，并通過(guò)非線性PID控制算法、MPC模型預(yù)測(cè)算法實(shí)現(xiàn)協(xié)調(diào)抓斗作業(yè)流程。運(yùn)用自主移料與裝車控制算法實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的自動(dòng)抓取裝車作業(yè)。安裝車間激光雷達(dá)，裝配調(diào)度室遙操作控制臺(tái)，遠(yuǎn)端監(jiān)控和管理成品庫(kù)裝車車間環(huán)境，實(shí)現(xiàn)全環(huán)境的虛擬現(xiàn)實(shí)實(shí)時(shí)仿真。

（3）磨磁巡檢機(jī)器人

采用智能巡檢機(jī)器人、后臺(tái)服務(wù)器、遠(yuǎn)程集控中心三層架構(gòu)，通過(guò)無(wú)線完成數(shù)據(jù)傳輸；巡檢機(jī)器人集成可見(jiàn)光、紅外熱成像儀、拾音器、振動(dòng)傳感器等多種傳感器，完成圖像識(shí)別、溫度場(chǎng)測(cè)量、聲音和振動(dòng)采集和分析。系統(tǒng)可以自動(dòng)構(gòu)建地圖和自動(dòng)充電，機(jī)器人可以完成自主導(dǎo)航和數(shù)據(jù)采集，也可以由操作員進(jìn)行遠(yuǎn)程遙控；巡檢數(shù)據(jù)自動(dòng)進(jìn)行管理；在滿足日常巡檢需求的基礎(chǔ)上，有效提升巡檢效率，進(jìn)而提升工廠智能化水平。

3.3 項(xiàng)目創(chuàng)新性

本項(xiàng)目構(gòu)建了“礦石流跟蹤可視化-品位檢測(cè)在線化-過(guò)程決策智能化-生產(chǎn)指標(biāo)預(yù)測(cè)化-選礦工廠數(shù)字化”的選礦“黑燈工廠”智慧模式，具體取得的創(chuàng)新成果如下：

創(chuàng)新點(diǎn)1：建設(shè)了智慧礦山工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)。遵循工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)標(biāo)準(zhǔn)體系，構(gòu)建“端邊云”一體化協(xié)同運(yùn)行結(jié)構(gòu)，提供多協(xié)議支持的互聯(lián)接入、高可靠消息總線、大數(shù)據(jù)分析及多維數(shù)據(jù)可視化等共性平臺(tái)服務(wù)。

創(chuàng)新點(diǎn)2：創(chuàng)立了基于大數(shù)據(jù)+知識(shí)圖譜的選礦過(guò)程決策推理機(jī)制。采用數(shù)據(jù)與知識(shí)融合驅(qū)動(dòng)的智能決策方法，實(shí)現(xiàn)了破碎、磨礦、磁選、浮選、壓濾等各工序間閉環(huán)優(yōu)化控制。

創(chuàng)新點(diǎn)3：建立了可視化礦石流跟蹤與智能配礦模型。通過(guò)專家知識(shí)經(jīng)驗(yàn)和選礦工藝機(jī)理，創(chuàng)建了礦石性質(zhì)綜合評(píng)價(jià)方法與生產(chǎn)指標(biāo)預(yù)測(cè)方法，實(shí)現(xiàn)了選礦生產(chǎn)全過(guò)程的動(dòng)態(tài)跟蹤與優(yōu)化決策。

創(chuàng)新點(diǎn)4：開(kāi)發(fā)了邊云協(xié)同的選礦全流程智能管控系統(tǒng)。運(yùn)用智慧礦山工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)與邊緣計(jì)算架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了統(tǒng)一平臺(tái)下生產(chǎn)計(jì)劃調(diào)度、質(zhì)量過(guò)程控制、能源管理、預(yù)知性維修等業(yè)務(wù)的協(xié)同聯(lián)動(dòng)。 

4、效益分析

4.1 經(jīng)濟(jì)效益分析

本項(xiàng)目從2021年6月開(kāi)始實(shí)施，到2022年8月正式竣工。各系統(tǒng)已上線穩(wěn)定運(yùn)行約2年，產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益如下表所示：

經(jīng)濟(jì)效益額的計(jì)算依據(jù)：

2023年：

（1）壓濾邊緣系統(tǒng)提升壓濾效率12噸/時(shí)，磨礦、浮選、破碎等系統(tǒng)效率提升降低系統(tǒng)精礦電單耗預(yù)計(jì)8.33元/千瓦時(shí)噸，8.33元/千瓦時(shí)噸*176萬(wàn)噸=1466萬(wàn)元。

因此，2023年節(jié)支總額1466萬(wàn)元。

（2）在關(guān)寶山進(jìn)行試驗(yàn)應(yīng)用項(xiàng)目成果后：

磨礦系統(tǒng)、礦石流系統(tǒng)應(yīng)用提高球磨機(jī)臺(tái)時(shí)20噸/時(shí)，20噸/時(shí)*2臺(tái)*339日*24時(shí)/3.17=102662噸。102662噸*利潤(rùn)420元/噸=4312萬(wàn)元；

磁選邊緣系統(tǒng)降低磁選尾礦品位0.4%，折合綜合尾品0.28%，0.28%*300噸*339日=28476噸。28476噸*精礦售價(jià)980元/噸=2341萬(wàn)元；

浮選邊緣系統(tǒng)降低浮選尾礦品位1%，折合綜合尾品0.3%，0.3*300噸*339日=30510噸。30510噸*精礦售價(jià)980元/噸=2890萬(wàn)元；

通過(guò)預(yù)知維修，實(shí)現(xiàn)全年作業(yè)率提高1.3%，共計(jì)96小時(shí)，360噸/時(shí)*110小時(shí)*2臺(tái)/3.17*420元/噸=1049萬(wàn)元

新增利潤(rùn)=4312+2341+2890+1049=10592萬(wàn)元。

（3）合計(jì)創(chuàng)效1466+10592=12058萬(wàn)元。

2024年：

（1）節(jié)支總額

系統(tǒng)提升壓濾效率13噸/時(shí)，磨礦、浮選、破碎等系統(tǒng)效率提升降低系統(tǒng)精礦電單耗預(yù)計(jì)8.66元/千瓦時(shí)噸：

8.66元/千瓦時(shí)噸*201萬(wàn)噸=1740萬(wàn)元。

因此，節(jié)支總額1706萬(wàn)元。

（2）新增利潤(rùn)：

應(yīng)用提高球磨機(jī)臺(tái)時(shí)26噸/時(shí)，26噸/時(shí)*2臺(tái)*339日*24時(shí)/3.17=133461噸。133461噸*利潤(rùn)300元/噸=4137萬(wàn)元；

系統(tǒng)降低磁選尾礦品位0.48%，折合綜合尾品0.33%，0.33%*300噸*339日=33561噸。33561噸*精礦售價(jià)790元/噸=2651萬(wàn)元；

系統(tǒng)降低浮選尾礦品位1.2%，折合綜合尾品0.36%，0.36*300噸*339日=36612噸。36612噸*精礦售價(jià)790元/噸=2892萬(wàn)元；

通過(guò)預(yù)知維修，實(shí)現(xiàn)全年作業(yè)率提高1.6%，共計(jì)118小時(shí)，366噸/時(shí)*110小時(shí)*2臺(tái)/3.17*300元/噸=762萬(wàn)元

因此，新增利潤(rùn)=4137+2651+2892+762=10442萬(wàn)元。

（3）合計(jì)創(chuàng)效1706+10442=12148萬(wàn)元。

因此，2023年-2024年合計(jì)創(chuàng)效12058+12148=24206萬(wàn)元

4.2 社會(huì)效益分析

（1）提升了鐵礦資源的競(jìng)爭(zhēng)力

推動(dòng)了鞍鋼礦業(yè)智慧礦山建設(shè)進(jìn)程，綜合生產(chǎn)效率大幅提高，選礦成本顯著降低，有利提升了鐵礦石原礦的競(jìng)爭(zhēng)力。

（2）加速了行業(yè)智能礦山建設(shè)進(jìn)程

以選礦過(guò)程工藝智能優(yōu)化控制為主線，構(gòu)建了選礦黑燈工廠智慧模式，實(shí)現(xiàn)了工藝流程自動(dòng)化、過(guò)程控制智能化、實(shí)體工廠數(shù)字化的關(guān)鍵技術(shù)突破，推動(dòng)了信息技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，不僅夯實(shí)了企業(yè)資源發(fā)展的基礎(chǔ)，對(duì)加速我國(guó)礦山行業(yè)智慧礦山建設(shè)進(jìn)程、實(shí)施產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)再造工程和重大技術(shù)裝備攻關(guān)工程，推動(dòng)礦業(yè)高端化、智能化、綠色化發(fā)展具有重要意義。

（3）提升了智能選礦全流程安全生產(chǎn)能力

推動(dòng)鐵礦選礦生產(chǎn)方式智能化，構(gòu)建科技含量高、安全生產(chǎn)、環(huán)境污染少的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和生產(chǎn)方式，促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、資源、安全、環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展。

（4）減少了選礦過(guò)程碳排放

提高企業(yè)生產(chǎn)效率，增加能源精準(zhǔn)投入，減少碳排放。同時(shí)，降低了選礦行業(yè)的能源消耗，從而有效降低碳排放。有利推進(jìn)我國(guó)碳減排目標(biāo)的順利實(shí)現(xiàn)。

（5）推動(dòng)了礦業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，助力行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)

二十大報(bào)告指出要加快構(gòu)建新發(fā)展格局，著力推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展，需要建設(shè)現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系，提升戰(zhàn)略性資源供應(yīng)保障能力。該成果是落實(shí)二十大精神的具體體現(xiàn)，是行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的典型與示范。該成果堅(jiān)持智能開(kāi)采和生產(chǎn)結(jié)構(gòu)優(yōu)化雙輪驅(qū)動(dòng)，是東北老工業(yè)基地創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、智能制造、持續(xù)創(chuàng)效的典范，實(shí)現(xiàn)了國(guó)家、社會(huì)和企業(yè)利益有機(jī)統(tǒng)一，是新時(shí)代鞍鋼憲法的生動(dòng)詮釋，已成為智慧礦山建設(shè)的重要貢獻(xiàn)者和行業(yè)引領(lǐng)者。

項(xiàng)目面向國(guó)家戰(zhàn)略性礦產(chǎn)資源安全保障與鐵礦山行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)需求，結(jié)合鞍鋼集團(tuán)“立足于世界格局、國(guó)家戰(zhàn)略，加快推動(dòng)礦產(chǎn)資源事業(yè)發(fā)展，建設(shè)世界領(lǐng)先資源開(kāi)發(fā)企業(yè)，發(fā)揮好央企‘穩(wěn)定器’‘壓艙石’作用”的發(fā)展理念，研發(fā)了基于中國(guó)科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所“中科云翼”工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、人工智能、機(jī)器人等智能制造先進(jìn)技術(shù)的智慧礦山解決方案，建成了行業(yè)內(nèi)首個(gè)選礦“黑燈”智能工廠，取得了顯著的經(jīng)濟(jì)效益和行業(yè)示范引領(lǐng)效應(yīng)，具有很好的推廣價(jià)值。