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自主智能无人机在地下矿山测量中的应用(下)

自主智能无人机在地下矿山测量中的应用(下)

  • 分类:道云视角
  • 作者:
  • 来源:
  • 发布时间:2022-09-29
  • 访问量:0

【概要描述】自主智能无人机应用于地下矿山采场和井巷工程的三维空间数据采集,具有安全、高效、简便等不可替代的优势。与现有的空区测量技术以及传统的激光扫描技术相比,无人机采集数据时间更短,同时将人员暴露在危险区域的机会降至最低,可以极大提高矿山作业安全和生产效率,已经在很多国内外许多矿山获得成功应用案例。该项自主智能无人机创新技术来自于澳洲科学与工业研究组织CSIRO旗下的翼目神公司,已经被天河道云成功引进国内地

自主智能无人机在地下矿山测量中的应用(下)

【概要描述】自主智能无人机应用于地下矿山采场和井巷工程的三维空间数据采集,具有安全、高效、简便等不可替代的优势。与现有的空区测量技术以及传统的激光扫描技术相比,无人机采集数据时间更短,同时将人员暴露在危险区域的机会降至最低,可以极大提高矿山作业安全和生产效率,已经在很多国内外许多矿山获得成功应用案例。该项自主智能无人机创新技术来自于澳洲科学与工业研究组织CSIRO旗下的翼目神公司,已经被天河道云成功引进国内地

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  摘要

  自主智能无人机应用于地下矿山采场和井巷工程的三维空间数据采集,具有安全、高效、简便等不可替代的优势。与现有的空区测量技术以及传统的激光扫描技术相比,无人机采集数据时间更短,同时将人员暴露在危险区域的机会降至最低,可以极大提高矿山作业安全和生产效率,已经在很多国内外许多矿山获得成功应用案例。该项自主智能无人机创新技术来自于澳洲科学与工业研究组织CSIRO旗下的翼目神公司,已经被天河道云成功引进国内地下矿山,备受客户好评。

  

 

  三地下矿山无人机测量案例

  3.1采场三维扫描测量分析

  采场生产整合计算分析效果,在很大程度上依赖于采场扫描数据质量。

  CMS属于定点扫描,其扫描数据质量通常受到扫描地点、地下空间尺度及形状的影响,点云数据空间点密度极不均匀,并且有很多扫描死角。由于点云密度低和扫描死角的存在,扫描数据无法精确反映超欠挖工程量,影响采场体积计算、岩层分析和安全隐患的发现。

  相比之下,无人机载扫描仪会连续飞行到采场每一区域,采集数据在空间上均匀连续,扫描死角大大减少。

  高分辨率点云数据有很多优势。例如,对高分辨率数据进行的计算分析可以对得出精确的最终采出矿量,以调节产量,做好充填准备(对于充填采矿方法)。

  采场超欠挖的计算更准确,可以帮助解释发生机制。此外,岩石力学工程师可以识别采场内的断层和和节理结构面。以前使用CMS进行测量得到的数据质量则无法支持此类计算。

  

 

  无人机采场测量示例:

  无人机与CMS数据的比较

  无人机数据中的色码表示高度

  

 

  无人机测量点云数据应用示例:

  左图为结构不连续迹线

  右图为节理结构面细节

  

 

  无人机采集的采场点云数据:

  清晰揭露岩体节理结构

  

 

  无人机采集的采场点云数据:

  岩体节理结构面分析

  

 

  无人机采集的采场点云数据:

  矿体超挖(贫化)欠挖(损失)分析

  3.2充填作业精准监控

  空场嗣后充填采矿方法具有安全、高效、环保等优点。在高应力矿山条件下,为了保证采场生产效率、降低损失贫化率,嗣后充填是一个适当的选择,它可以保持一定的采场矿岩稳定性,类似于矿柱法控制采场上盘和下盘闭合。

  因此,准确监测充填材料在采场的回填位置,有助于严格按照设计进行回采作业,准确定量控制充填。

  无论是采用废石充填还是膏体充填,掌握采场内的剩余空间体积有助于充填作业生产调度。使用无人机快速获取采场内空间数据,可以获得有关回填位置、高度和体积的准确信息。

  

 

  图 采场充填过程的扫描数据侧视图,显示回填堆积情况

  红线为无人机飞行路线

  3.3放矿口堵塞检查

  空场法和崩落法回采矿的放矿口堵塞处理,具有严重的安全隐患问题,是造成矿山意外停产的重要原因之一。

  常见的放矿口堵塞处理方法包括爆破和水炮,以清除堵塞放矿口的矿石。使用无人机对放矿口堵塞部位进行测量,可以清楚地了解堵塞情况,以便让作业人员采取相应的措施进行清理。

  下图显示了一个自然崩落法放矿口堵塞的例子。无人机飞手远离放矿口,以保证人身安全,无人机沿出矿巷道飞向放矿口。无人机飞越放矿闸门,进入采场进行查看。矿工通过传来的数据,清楚地观察到堵塞情况,可以制定出安全、快速的处理方案。

  

 

  使用无人机对放矿口堵塞进行检查

  现场情况

  

 

  使用无人机对放矿口堵塞进行检查

  点云数据剖面图

  红线表示无人机飞行路线

  

 

  使用无人机对放矿口堵塞进行检查

  视频影像数据

  3.4巷道支护分析和变形监测

  大部分安全隐患存在于开拓巷道。必须高度重视巷道支护,监测巷道稳定性和断面收敛。

  无论是采用飞行机载、车载还是手持扫描设备采集数据,都能帮助识别收敛趋势,并检测出超过10毫米的岩层移动区域。

  与传统大尺度观测手段相比,使用无人机测量技术,可以对巷道稳定性有更深入的了解,可以得到全景安全信息,包括岩石锚杆支护、网筛支护、通风以及其他服务设施。

  通过定期扫描测量,可以得到巷道收敛速度,准确掌握收敛剩余量,有利于提前制定好巷道修复计划。测量位移提供定量数据,用于制定生产计划;同时通过点云数据的反射强度属性可视化,有助于特征识别,帮助改进质量管理方法。

  

 

  巷道扫描点云数据示例

  不同颜色表示不同的反射强度

  

 

  巷道扫描点云数据示例

  不同颜色表示不同的反射强度,

  有助于识别和定位场景内的特征,

  包括岩石锚杆、网筛和服务设备设施。

  3.5井筒健康状况检测

  竖井井筒包括主副井、通风井、溜井等,测量和监测难度大、成本高。测量设备必须选择没有掉落危险的。钻孔扫描仪通常成本高、危险大、耗时长,需要在井筒停止使用时才可以进行测量工作。

  尽管如此,井筒检测仍然是必不可少的工作。由于井筒的围岩应力条件、约束限制条件的变化,或是由于材料磨损而不断掉落(如矿石溜井),甚至由于有些类型的竖井没有支护,因此特别容易造成井壁破坏性垮塌。

  翼目神Hovermap为监测和管理这类井筒提供了低成本、高效率的测量数据采集方法。如果井筒的空间够大,可以采用无人机载方式采集数据;或者将Hovermap测量装置放在防护笼或机动小车里,连接到绳索上由绞车沿井筒放下。后一种方法非常适合于溜井检测。采集到的点云数据可用于检查溜井井壁的凹凸、破坏、堵塞和磨损。

  

 

  井筒内壁的凹凸形状分析实例

  显示问题的位置和严重程度

  

 

  通过绞车缆绳

  将翼目神Hovermap沿井筒中心放下,

  井筒直径5米,深度500米。

  

 

  上述井筒测量点云数据

  3.6矿山基础设施检测

  过去矿山一直依赖架站式激光扫描仪对地面和地下基础设施进行扫描,采集点云数据,进行基础设施三维建模。这种扫描方法的点云数据质量尚可,但是作业时间非常长,并且对人员无法到达区域和危险区域无能为力。另外,这种数据采集方法存在大量扫描死角,点云密度不均匀,因此无法保证三维模型的完整性和精准度。

  使用移动式激光扫描仪,不但可以快速获取数据,而且扫描死角比较少,点云密度分布均匀。无论通过无人机、手持设备、车辆还是绳索等不同平台,点云数据均可使用点云数据处理软件PointStudio通过标准测量控制点注册到矿山坐标系中,并自动拼接,形成矿山基础设施的完整数字孪生体。

  

 

  图 矿石转运设施的移动扫描生成点云数据

  3.7废旧矿山设施摸底调查

  废弃多年的区域和设备设施处于高风险环境状态。利用无人机测量技术,矿山测量人员可以停留在安全区域,有效地对所有区域的设备设施进行数据采集和摸底调查,以供矿山管理人员和外界人士决策参考。

  

 

  图 某地下矿山的废旧区域设备设施扫描

  四 总结与展望

  4.1地下矿山测量应用总结

  国内外地下矿山都面临着安全生产挑战。充分利用先进技术,实现危险作业的最终解决方案“消除、替代和分离”,是实现矿山本质安全的根本解决之道。

  自主智能无人机应用于地下矿山测量,具有以下显著优势:

  l 安全

  测绘人员无需进入危险区域

  l 高效

  从准备到完成20分钟测完一个采场

  l 无盲区

  可以探测常规激光扫描手段无法测到的区域

  l 易操作

  自动避障,自主飞行,易于操作

  l 数据无阴影

  数据齐全,无人机可以飞近采场的所有部位

  l 数据详尽

  岩石节理结构清晰可见,方便岩土工程分析应用

  l 搭载平台多样化

  可用于地下、地表、手持、车载等应用场景

  自主智能无人机地下矿山测量技术,能够实现矿山作业的本质安全。自主智能无人机在地下矿山测量中的应用内容见下表。

  

 

  表 自主智能无人机在地下矿山测量中的应用内容列表

  4.2智能矿山延伸应用展望

  近年来,以开采环境数字化和采掘装备自动化为主导,以采矿设计、计划、生产、调度和决策等过程的数字化、信息化与智能化为建设内容的智能矿山,正在如火如荼地进行。而采场生产环境三维空间信息数据实时采集与分析应用智能矿山建设的基础的第一步。

  随着矿山开采越来越走向深部开采、边远高寒地区开采,恶劣的地下作业环境更应该是智能矿山“自动化换人”的核心领域。由于地下环境无GPS信号、通讯条件差、粉尘影响视觉条件、空间环境复杂,井下移动设备稍微操作不当容易造成磕碰或损坏。目前井下凿岩、爆破、铲装、运输等各个生产环节所需要的移动采矿设备急需找到机器人解决方案,而首先要有可靠的移动设备避障技术。

  

 

  图 井下自行设备智能作业需要完善的防碰撞设施和自行规划路径能力

  通过研发自主智能无人机而获得的地下空间SLAM快速自行构建局部地图能力,进一步与图像识别、光谱分析、深度学习、自动控制等技术融合发展,可以帮助井下自行设备实现自主避障和规划路径。

  

 

  图 基于SLAM的地下铲运机具有智能避障和自动规划路径的功能

  基于SLAM的行走机器人与矿物成分分析设备相结合,可以实现自动绘制带有矿岩分布和矿石品位的空间模型。

  SLAM技术与视觉分析和深度学习相结合,实现井下设备自动寻孔、自动装药以及其他机器人智能采矿装备应用。

  基于SLAM的翼目神自主智能技术属于商业化货架产品(COTS, Commercial Off The Shelves)。国内从事地下矿山自行设备研发的同行,可以直接集成翼目神自主智能模块。

  总之,我们可以应用翼目神自主智能技术构建智能矿山生态系统。技术架构图如下,供感兴趣做延伸应用的矿业同行参考:

  

 

  图 基于无人机测量技术的地下矿山自主智能解决方案生态系统技术架构

  作者简介

  孟丹,天河道云(北京)科技有限公司首席科学家兼副总经理,中国矿业信息化协同创新北京市工程研究中心专家,加拿大北方先进矿业技术中心执行主任兼首席咨询顾问。

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