摘要：随着大数据时代的到来，对各行业领域的发展都带来了深远的影响，其中矿山开采领域，通过云计算、互联网、大数据、自动化等先进技术与现代开采过程有效结合，对自动控制技术进行创新和构建，使核心能源发展质量有效提高，并形成自动化智慧矿井模式。通过矿山系统生产、数字技术发展以及智能特点和需求，对矿山开发、运输、采矿、环境保护等环节运行更加安全、高效。本文就智能化技术在自动化智慧矿井模式中的应用以及未来矿山发展目标进行分析和探讨。
关键词：大数据；矿山开采智能化技术；自动化智慧矿井
一、矿山开采及智能化技术应用概述
在矿山开采过程中，采用大量的机械设备对矿产资源进行开采作业，其中地面设备包含了压气、通风机、运输等设备，地下工程还包括变配电、皮带运输、排水、放矿漏斗等地下工程。目前传统的矿山开采系统在采矿工程各个领域中得到广泛应用，随着矿山开采行业的不断发展，采矿工程中传统生产方式及生产项目的不确定性普遍存在，并且作业环境恶劣、作业范围广、影响因素众多、作业面分散等弊端也日益凸现[1]。因此在矿山开采加强智能化技术和信息技术的应用至关重要。通过数字化技术和自动化技术的引入，使无人采矿和遥控采矿得以实现，同时智能化技术在高度信息化、智能化、自动化以及高效安全开采中充分发挥作用和价值。另外矿山开采也将朝着综合自动化、智能化、数学化方面发展，并以感知矿山、智能矿山、智慧矿山等形式进行体现。
二、智能化技术应用研究和分析
（一）大数据、物联网、人工智能、云计算技术的应用
随着数字化金属矿山及大数据技术的发展，在此基础上，通过大数据、物联网、人工智能、云计算等关键技术的引入，对矿山开采系统中的数据处理决策、系统架构、高级算法以及数据互通等问题予以有效解决，同时在数字化矿山的架构基础上，通过智能化技术的运用，对云计算和物联网为核心的智慧决策平台予以构建，同时智能化技术的研究力度和应用水平对矿山开采及其发展水平有着直接的影响作用[2]。
（二）构建基于互联网+的物联网平台
通过对基于互联网+的物联网平台进行构建，能够确保矿山信息数据传输的可靠性、稳定性、高效性以及精确性，充分发挥智能化技术应用优势，并对矿山系统整体的稳定性和可靠性起到有效保障的作用。因此进行矿山物联网平台构建时，应对其协调一致、准确定位、综合地理信息整合、统一指挥等特征予以充分体现。
（三）大数据及人工智能技术
随着矿山的发展，海量数据信息的不断涌现，对大数据进行深度挖掘成为了未来矿山发展的核心技术之一。在矿山开采用，通过传感器的应用能够采集到海量数据信息，随着数据规模的增加，对数据分析、管理、存储提出了更高的要求。通过大数据等技术的运用，对数据背后的知识和发展规律进行挖掘，从而为矿山开采、生产管理、安全等决策提供可靠全面的数据支持。
作为近年来热门的科学技术以及未来重要的发展领域，人工智能是基于大数据技术，进一步对人类智能进行研究，并进行模拟、扩展和延伸的重要技术和手段。人工智能技术的引入，对于矿山开采的可持续发展有着重要而深远的影响，同时利用人工智能的深度学习，使系统自主升级和更新实现。
（四）机器人化智能开采系统
在矿山开采中，机器人化开采系统的运用需要首先确保机器人群组精准配合开采条件精准感知、矿山压力精准预警、截割轨迹精准调控得以实现。并利用拟人化的装备，对工作面所涉及的各关键环节进行处理，使无人智能化生产得以实现，并通过自动调节采矿高度，以及支架结构等，使开采空间安全维护需求得以有效满足，另外可以对工作面的平整性得以保证，并有效协调和统一金属矿山采矿设备的运输速度，使机器人群组的精准控制、智能感知、群组协调得以实现。
三、矿山开采发展目标分析
（一）金属矿山发展目标
随着科学技术研究力度的不断加大，科学技术的不断得高，金属矿山发展和改进过程具有长期性和持续性。通过智能化技术应用力度的加大，矿山开采从数字化阶段朝着智能化阶段发展，同时其发展目标主要包括以下几个方面：
首先需要对混合型系统进行设计，通过智能化技术与个体系统的有效结合，使生产中某个岗位和系统实现无人作业，此目标已不少矿井已经完成；其次对多系统信息融合的智能化矿山综合框架进行构建，使主矿流运输、工作面开采等自动协同作业及系统区域智能决策，以及采掘面无人作业得以实现：最后是针对整个矿山及矿区，对多产业链、多单元、多系统的一体化智能矿山自动化控制系统进行全面构建，使管理信息及生产要素的准确实时采集、数字化、可视化、实时传输得以实现。并在主要生产环节如：开采、排水、通信、运输等，通过智能决策和自动化操作的运用, 使全矿井实现自动化、数字化、智能化的发展目标得以实现。
（二）评价和技术标准体系建立
在矿山技术标准及评价体系建立中，需要结合矿井建设条件、矿层赋存条件、效益要求、生产目标等，对评价矿井的合理建设标准进行制定，并在该标准的基础上，结合上述评价指标体系，进一步对各评价指标值进行优先排序，按照层次分析法，对各评价指标的权重值进行确定。针对矿山系统的评价权重集、因素集以及评价结果集，可以利用模糊系统理论进行建立，并对矿井的智能化技术应用程度进行综合评价，对矿井综合智慧程度进行确定。
结束语：随着大数据时代的到到来，在矿山开采中通过大数据、物联网、人工智能、云计算的运用，进一步促进智慧矿山模式的形成，基于数字矿山架构，对物联网和云计算为核心的人工智能决策平台进行构建，并在此平台上对应用智能化技术和装备进行研究和开发，同时还需要利用科学设计和评价方式，对矿山建设的规范化指标体系和标准进行建立，使多产业链、多要素、多系统融合、多信息的自动化运行及智能化决策的矿山新模式得到形成。
参考文献：
[1]刘瑞, 厉彦凤. 大数据时代下矿山开采的智能化技术研究分析[J]. 数码世界, 2019.
[2]王国法, 杜毅博. 智慧煤矿与智能化开采技术的发展方向[J]. 煤炭科学技术, 2019, 47(01):6-15.