数字矿山技术中的决策支持与监控调度

"本文主要介绍了数字矿山技术中的管理决策支持模型及其相关方法，涉及决策支持系统、监控系统、井下定位、调度等多个方面，并探讨了运筹学、统计学、人工智能在决策支持中的应用。" 在数字矿山技术中，管理决策支持模型扮演着至关重要的角色。这些模型旨在通过集成多种技术和方法，帮助管理层做出更有效、更科学的决策。执行与控制层面，模型涵盖了监测与控制、定位技术、远程操作、自动调度以及制造执行系统(MES)。这些工具确保了矿山运营的安全性和效率。 在经营管理上，模型结合了管理信息系统(MIS)和企业资源规划(ERP)，涵盖了人力资源、财务和物资管理，以及调度优化。同时，战略决策层面利用决策支持系统(DSS)对信息进行加工，进行分析、预测，并辅助高层决策者做出明智的选择。运筹学、统计学和人工智能等方法的应用，使得决策过程更加科学和精准。 决策支持模型与方法中，工程决策支持模型涉及矿岩空间和属性的三维及二维块状模型、矿区地质模型、采场模型、地理信息系统模型和虚拟现实模型。例如，矿床建模技术和地矿工程三维可视化及虚拟现实技术能提供直观的工程理解。 此外，工程仿真模型用于模拟工艺流程、计算围岩力场、进行水文地质仿真和分析井下气流。FLAC和ANSYS等软件提供了此类仿真的工具和技术。 规划设计模型，如计算机辅助设计(CAD)软件如AutoCAD、SURPAC和Datamine，将优化的解决方案转化为实际工程操作的依据。 监控系统对于数字矿山来说不可或缺，它包括对井下作业的实时监测和控制，以及井下移动目标的精确定位。调度系统则负责优化生产流程，确保资源的有效分配。 决策支持系统(DSS)是决策支持模型的核心，它不仅仅处理结构化的数据，还应对非结构化和半结构化数据进行处理。早期的DSS侧重于解决结构化和半结构化问题，而现代DSS利用专家系统和人工智能技术，解决了更多非结构化问题，如EDSS、IDSS和GDSS所示。 广义上来讲，任何信息系统，如电子数据处理(EDP)、MIS、计算机集成制造系统(CIMS)等，如果具备数据处理、规律分析和信息获取能力，都可以视为决策支持系统，帮助处理结构化、半结构化和非结构化的问题。 数字矿山技术通过先进的决策支持模型和系统，实现了矿山的智能化管理，提升了资源利用效率，降低了风险，并为可持续发展提供了强有力的技术支撑。