孟 丹，刘建业，杨 博，张孝平，施海亭，郑建隆，邱 佳

(1.天河道云(北京)科技有限公司，北京 100176；2.加拿大北方先进矿业技术中心，加拿大 多伦多M4Y 0E9)

一场数字化转型浪潮正在席卷全球，改变着时代面貌，助推各行各业转型升级，也为企业带来了前所未有的新机遇。最近，我国国务院国有资产监督管理委员会印发了《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》[1]，其中把企业数字化转型提高到企业高质量发展的重要引擎、构筑国际竞争新优势的有效路径以及构建创新驱动发展格局的有力抓手等战略认识高度；尤其是明确指出：要充分发掘数字孪生通用技术能力，要求加速突破数字孪生等国际先进技术，打造安全、可控的数字化转型技术体系。

目前数字孪生(Digital Twin)已成为各界关注重点，成为众多具体行业数字化转型的标配技术。全球权威信息技术咨询机构Gartner将数字孪生技术列为十大战略科技发展趋势之一。预计到2021年年底全球将会有超过50%的大型工业企业使用数字孪生技术，预期生产效率将会提高10%[2]。

数字孪生技术可以应用于很多行业，例如工业制造、石油天然气、智慧城市、国防和矿业等，并且会在越来越多的行业领域发力。及早评估和采用数字孪生的企业，将获得巨大的竞争优势；而不重视数字孪生应用的企业，将会错失很多发展机遇[3-8]。

广义的数字孪生，是指现实世界的实体或系统的数字化表示[4]。这是一个关于数字孪生的一般定义。不同应用领域的数字孪生又有各自的进一步具象化延伸；恰似动物界例如狮子、老虎和家猫等都有猫科动物的一般共性，但同时又各自有自己的特点和习性。

当数字孪生应用到工业制造、智慧城市、数字矿山等不同领域时，人们首先注意到的是那些通用技术应用的有效性，例如设备设施数字化管理就是数字孪生在一般工业领域的普遍技术应用。利用物联网、人工智能、大数据和虚拟现实等技术，数字孪生提供了与工业设备设施实体对象之间的交互式智能平台，通过数字化手段对实体对象进行动态仿真、监测、分析和控制，以实现业务流程自动化、方案规划和系统优化[9]。数字孪生在历史数据管理和快速智能化分析方面具有显著优势，可以更容易地跨越时空对全业务流程和全生命周期各阶段进行优化，实现企业经营长期效益最大化，帮助用户在与同行竞争中取得战略性优势。

目前，矿业数字化转型正处于“百花齐放、百家争鸣”繁荣发展阶段，还没有比较成熟的、具有普遍推广意义的矿业数字化转型标准和建成案例，各矿业机构均在进行积极的探索和试验[10-11]。按照“解决发展瓶颈、实施长远布局”的建设原则，我们在学习和吸收国内外先进行业和先进矿山企业成熟技术的基础上，基于数字孪生通用能力，充分结合矿山实际情况，结合大数据、人工智能、物联网、移动互联网、云计算等新信息技术[12](统称“大智物移云”新技术)以及三维激光扫描和倾斜摄影等实景复制[13-14]、三维模型轻量化、虚拟现实[15]等矿山建模技术，开展数字孪生矿山理论和技术研究以及应用。

2020年初开始的这场席卷全球的新冠病毒给各国经济发展带来极大的危害，对矿业的影响后果正在不断地显现。从积极方面看，新冠病毒的泛滥对采矿作业数字化和遥控自动化提出了更为迫切的要求[16]。而这些方面正是数字孪生技术的用武之地。

本文介绍了数字孪生的基本概念及其矿山应用特点，并结合已经完成的几个项目实例说明数字孪生在矿业数字化转型中的作用。

1 数字孪生的矿山应用

1.1 数字孪生概念的提出

各种新兴信息技术共同作用，在持续催生新兴产业的同时，不断激发传统产业的发展活力，助推各行各业转型升级。实体世界(Physical World，有人称之为“物理世界”)和与之对应的数字世界(Digital World，或称Virtual World即虚拟世界)正在形成两大体系平行发展，并且相互作用；数字世界是为了服务实体世界而被人们所创建出来，实体世界通过与数字世界相互作用而被优化从而变得高效有序。在这种背景下，数字孪生应运而生。

数字孪生(Digital Twin)的概念最早于2003年由美国密歇根大学Grieves教授提出[3]。后来，数字孪生概念被美国国家航空航天局(NASA)阿波罗航天项目借鉴并拓展[5]。NASA在此项目中制造了两个完全一样的空间飞行器：地面上的飞行器被称为孪生体(Twin)，它可以用来仿真太空中的空间飞行器的工作状态。此外，在飞行器做飞行准备期间，孪生的飞行器被用于仿真训练；在执行太空飞行任务期间，孪生飞行器则在太空模拟环境中进行仿真试验，精确地反映和预测太空中空间飞行器的工作状态，从而协助太空中的航天员遇到紧急情况时做出正确决策。

孪生体必须实时反映实体的真实运行情况，其特点是：

1)孪生体与其所要反映的实体在外形(几何形状和尺寸)、内容(指产品结构组成及其宏观和微观物理性质)以及属性(指产品功能和性能)等方面基本一样；

2)通过虚拟仿真等方式来映射或反映实体的运行环境和状态。

特别指出，在上述NASA阿波罗航天项目中使用的孪生体，还是半实物的形式，并不是完全数字化形式。随着虚拟仿真技术的发展，才使得完全数字化的虚拟孪生体成为可能。

数字孪生具有三个要素：

1)数字模型：采用虚拟仿真的数字化表达方式，建立一个与实体在外形、内容和属性基本一样的数字模型；

2)空间关联：通过物联网建立数字空间和实体空间之间的关联，二者之间可以进行全要素、全生命周期的数据交互；

3)实时监测：一方面实体空间的动态更新数据要实时地在数字孪生体系反映出来；另一方面，数字孪生基于实测感知大数据进行分析和决策，进而反馈到实体空间，实现对实体对象的控制。

2011年之后，数字孪生迎来了新的发展契机。当前，随着“大智物移云”新技术应用普及，高性能计算、分布式边缘计算以及机器学习、深度学习等智能优化算法的推广应用，企业动态业务数据逐步实现实时采集、快速分析与交互，实现了数字空间和实体空间的实时关联与互动，从而促进了数字孪生概念在企业的普及和应用。

1.2 数字孪生矿山的技术特性

矿业与加工制造业相比，二者的新技术应用有诸多相通之处，许多数字化技术和实践经验可以直接移植到矿业数字化转型建设；另一方面，矿业又有其特殊性，主要表现为矿山资源不可再生性、矿山企业经济效益的递减性、矿山作业场所的移动性带来开采条件的复杂性等，因此矿业数字化转型建设又必须顾及矿山行业自身特点和发展规律。

数字孪生通用能力应用于矿业数字化转型，具备以下技术特性：

1)双向映射

数字孪生矿山与实体矿山是双向忠实映射的，数字孪生矿山是对实体矿山高度真实的数字化建模和仿真。利用“大智物移云”、虚拟现实、增强现实等技术，通过勘探资料、设计图纸以及现场三维激光扫描数据，对矿山地质、矿产资源、巷道工程、采场及工作面、设备设施、人员进行全面三维建模，在矿山现场各个层面布设传感器，对矿山运行状态进行充分感知、动态监测，在数字虚拟空间记录实体矿山的演化过程。同时，实体矿山忠实地执行数字孪生矿山定义的生产过程，严格按照数字孪生矿山定义的生产过程以及仿真和优化结果安排生产，使生产过程不断得到优化。数字孪生矿山与实体矿山并行存在，形影相随，共同进化。

2)实时交互

数字孪生矿山与实体矿山是实时交互的。生产现场的所有数据通过物联网传送给数字孪生矿山。数字孪生矿山对生产现场的运行状态进行优化分析做出决策，对矿山生产现场进行指挥调度，由此实现实体矿山与数字孪生矿山之间的实时交互。

矿山设备设施一经运行、各类工程一经变动即有数据记录，人员进矿即有信息反馈。在矿山现场可通过移动互联网客户端观察各类数据的历史记录，在矿山虚拟空间可搜索各类信息；矿山设计规划、建设、生产以及人员活动，不仅存在于实体空间，而且在虚拟空间得到记录和分析扩充，真正做到信息可见、轨迹可循、状态可查、虚拟协同、实时交互，共同定义矿山未来发展新模式。

3)数据驱动

数字孪生矿山以实体矿山的模型数据和感知数据为基础，通过数据驱动实现自身的运行以及虚实之间的交互，不断地完善和优化生产进度计划。

首先，数字孪生矿山接收矿山生产现场的实时状态数据，并生成初始的生产进度计划，并在数字孪生矿山环境中进行仿真、分析和优化，生成最优生产进度计划，通过指挥控制中心将计划以生产过程运行指令的形式下达至生产现场。

在生产过程中，在现场实时运行数据的驱动下，数字孪生矿山通过实时的仿真分析及关联、预测及调控等，采用以技术经济指标为目标的生产过程优化运行、优化控制与优化管理技术，使生产进度计划不断完善和优化，使矿山生产能够高效进行。

1.3 数字孪生矿山的建模方法

目前关于数字孪生技术及其应用价值有很多论述，但是对于数字孪生与地质资源和岩土工程环境之间的关系及相互作用却很少提及。我们尝试使用三维激光扫描仪、无人机载激光雷达、摄影测量等三维空间数据采集技术手段，创建数字孪生矿山的三维模型，其中包括设备设施和开采地质环境、随着开采推进而变化的采矿工作面岩土工程环境和矿山地形地貌等[13]。

利用三维模型编辑软件，对矿山设备设施模型进行处理并确定其地理定位(移动设备则单独处理)；细化出设备设施组成部件至最小管理单位零部件，并附加所有与之相关的属性信息，例如零件ID、制造厂家、型号、出厂及安装日期、服务信息、维护保养数据、用户手册等。由此形成数字孪生矿山设备设施三维模型数据。

设备实时运行数据诸如转速、温度、流量、耗油、耗电等通过物联网传输到数字孪生协同管理平台，用户就可以远程监控设备设施实时运行状况，分布在不同区域的各专业技术人员和外部咨询顾问对生产中出现的疑难问题进行诊断；通过数字孪生与人工智能和机器学习相结合，实现在线自动化智能化分析；最终达到改善生产运营决策、提高生产绩效的目的。

1.4 数字孪生矿山设备设施智能管理

数字孪生发端于工业制造领域，已经产生了显著的经济效益。其经过实践验证的方案可以快速方便地应用于矿山生产管理。

数字孪生技术应用于工业设备设施智能管控，其输入量与业务过程均可以用科学和工程规律和设备进行准确定义和测量，输出量可以准确预测，在其他工业领域有比较成熟的技术案例可以借用。本着“先局部后全面、先设备设施后地质资源、先拿来后创造”的原则，我们首先把在工业制造领域已经有成熟利用的数字孪生技术[17-18]，应用于矿山设备设施的智能管理，提高生产效率，降低生产运营成本。

简单地说，数字孪生矿山是对实体矿山设备设施以及地质资源和岩土工程环境的数字化三维表示，同时也是一个开放的、互联的业务数据环境，包含了实体对象的属性信息，例如温度、转速、压力、润滑油、耗电量等设备参数，以及相关的智能分析功能。矿山实体对象与其数字化三维表达之间同步进行数据更新，实现实时在线的矿山生产信息和反馈控制信息的双向流通。通过数字孪生交互式智能管理，用户能够在远离矿山生产现场的控制中心或办公室在线测量获取矿山三维地理信息，分析设备和系统的实时数据，对设备运行情况进行评估，制定设备维护计划，优化生产作业流程和进度计划。

利用数字孪生建立矿山设备设施的数字化模型，并基于数据驱动进行智能化生产决策，可以在以下方面创造显著的价值：

1)数据集中管理

在数据维度，数字孪生便于对设备设施数据进行采集、检查、处理、分发和共享；通过将多源异构数据融合到一个集中的虚拟现实模型中，有助于避免数据错误和重复，保证数据的单一来源性，增加数据的时效性，帮助发现缺乏数据监控的业务环节，将注意力引导到出现问题的业务环节。帮助实时优化矿山设备设施、系统和流程的运营维护，从而大幅提高生产效率。

2)跨区域跨专业协同作业

在空间维度，数字孪生为不同地理位置的各个专业团队之间的协作提供了自动化智能化沟通平台，促进各方的有效合作。基于三维现实场景数据、规划设计数据和设备设施实时运行数据，就像是有了矿山生产现场的实时渲染版本，可以便于对矿山生产进行智能化协同管理，快速进行各种方案分析比较，并进行及时的生产决策和即时管控。

3)人工智能和数据分析应用平台

数字孪生为矿山应用人工智能(AI)和机器学习(ML)提供了完善的数据分析应用和场景仿真平台，可以对不同的实现目标和场景进行不同方案的仿真推演，在不影响实际生产和人员安全的条件下，找到更好的解决方案。矿山运营历史大数据分析需要强大的计算能力，而云计算平台则是经济合理的解决方案。先从相对简单的仿真分析模型开始，模型中使用的数据越多，就越接近现实，因此将越具有可靠的预测性。然后逐渐将成熟经验推向全价值链应用。

4)设备设施预防性维修

通过数字孪生交互式智能化协同管理平台，可以查询设备设施的内部运行状态，并且以全景沉浸方式进行各专业角色的协同作业，帮助建立完善的设备设施运营计划，进行预防性维护和管理。各专业角色所使用的数据都是来自于实体系统的、准确的实时数据，由数据中心统一管理。尤其是能够及早发现设备故障隐患，并进行预防性维修，可以大大降低设备故障成本和停机时间，从而提高设备使用效率。

5)全生命周期管理

在时间维度，数字孪生利用可视化手段对矿山生产设备设施进行全生命期管理，有效地跟踪设备设施运营状况变化，提供智能化分析工具，以优化设备设施的使用和维护，使其始终处于最佳运营状态。利用传统的技术手段很难在资产的全生命周期中进行信息管理。数字孪生是实体设备设施、业务流程和系统的虚拟副本，通过物联网数据可以处理和存储所有的核心要素和动态信息，以真实与虚拟之间互动的方式反映资产全生命周期的变化和信息更新，因而可以容易地在资产全生命周期管理中发挥独特的作用。

2 数字孪生矿山建设实例

作者自2016年开始数字孪生矿山的理论研究和技术研发工作，期间完成了诸多实际的数字孪生矿山建设项目。项目以数字孪生为矿业数字化业务协同管理的底层支撑，各专业、各部门在同一平台上进行工作，数据实时共享、跨阶段调用，大大降低了沟通损耗，提高矿山运营管理的质量和效率；同时，数字孪生矿山将地质模型、工程设计、矿山运营、边坡监测等统一起来，实现了矿山多源异构数据的同步统一存储、三维模型轻量化处理和云端调用。

本文将重点介绍数字孪生矿山在有效利用矿产资源、生产质量动态控制、安全生产监测监控和环境保护等方面的应用。

2.1 数字孪生矿山建设目的

1)有效利用矿产资源

为实现矿山的可持续发展，需要对矿山资源进行精细化管理。通过建立数字孪生矿山三维地质模型，摸清家底，提高矿山资源综合利用率，加强对不同品位矿石的合理搭配，进行有效的综合利用资源规划，通过规范开采，科学搭配，多方式利用，最大程度地利用矿产资源。

2)生产质量动态控制

矿石品位质量监控是矿山生产的重点。目前生产作业车辆以人为调度为主，质量波动较大，效率低下。对生产质量的动态控制需要采用智能化手段，通过数字孪生矿山三维可视化智能管控平台进行矿石运输调度和配矿，结合在线分析仪(或实时取样化验数据)和计量系统数据，科学调整车辆运输比例，将高低品位矿石合理配矿进入生产线。

3)加强安全生产监测监控和环境保护

安全生产监测监控和环境保护是矿山生产的头等大事。矿山采场生产过程需要视频实时监控，矿山边坡需要安全监测与预警，矿山采场按照国家安全规程的要求要定期进行安全检查及隐患排查，采场扬尘、风速、雨量等环境指标需要实时监测，保证开采过程绿色可持续。通过数字孪生搭建的可视化矿山监测监控和环境保护系统，为矿山安全生产保驾护航。

4)矿山生产数据融合分析

数字孪生帮助矿山安全生产各系统数据实现集中管控和显示，同时整合生产统计数据、隐患排查治理数据、视频监控数据、边坡监测数据、环境监测数据、计量管理数据等，实现矿山生产的可视化、精细化、合理化，监测监控系统的实时化、远程化，数据的高度集成化和智能化。

2.2 数字孪生矿山建设内容

2.2.1 数字孪生矿山三维可视化系统

数字孪生矿山建设以矿山安全、环保、生产管理为目标，以矿山生产和安环监测数据及空间数据库为基础，利用三维地质建模、三维GIS、虚拟现实、地表倾斜摄影、三维激光扫描、360°实景复制等技术手段，将矿山地表、地下工程和矿体、采矿设备和设施、生产作业和环境、安全与环境监测等矿山要素进行数字孪生矿山三维数字化建模以及实时三维可视化，解决矿山信息化建设过程中基础信息不足、信息孤岛和可视化等方面的问题，加强信息融合(见图1)。

图1 数字孪生矿山三维模型及实时可视化Fig.1 3D models and real-time visualization of digital twin mine

数字孪生矿山三维可视化实现设计阶段的生产仿真与模拟、生产阶段的监测与管控、技改阶段的生产回放与过程分析、灾变发生时的可视化应急指挥等矿山关键业务过程支持，为矿山生产与决策提供重要的过程数据，同时需进行信息集成管理，对各子系统实时数据统一存储、透明化管理、实时分析、集中监控、集中发布、智能管控，实现对矿山开发与运行的科学预测、规划、控制和决策指挥(见图2和图3)。提高矿山企业的运作效率、安全生产水平，增强矿山企业的竞争力，实现可持续发展。

图3 数字孪生矿山选矿厂数据分析优化Fig.3 Data analytics and visualization of milling process in digital twin mine

2.2.2 数字矿山系统

地质模型(包括地质资源、工程地质和水文地质信息)为矿山设计和运营提供必要的自然环境信息。地质建模信息来自于直接和间接勘察，并借助于非直接观测数据的“融合”解译。岩石力学模型包括岩性、结构、岩体特征和水文地质等信息，可以与地质资源模型相结合，帮助优化矿山设计。岩石力学模型建立于一系列直接勘察数据(钻探和爆破钻孔、岩芯、物探等来源的数据)和间接勘察数据(钻孔之间地球物理计算)，不确定性的随机模拟，以及这些勘察数据和其他来源数据的插值、解译和预测。从矿山建设开始的那一刻，地质模型就在不断测试和验证。

数字孪生矿山的数字矿山系统，是使用矿山地质软件创建矿区矿体模型、品位模型、地质构造模型以及其他地质模型。

露天采矿模块在相当程度上类似于CAD辅助设计功能，主要是依据露天地表模型，结合矿体赋存模型，进行露天采矿设计、生产进度计划与和采矿作业仿真的数字化工具集成平台。

2.2.3 数字孪生矿山测绘数据云服务系统

矿山测绘对矿山规划设计、生产安全管理、闭坑复垦等起着决定性作用。测绘数据是智能矿山建设的基础。但是传统测绘一直存在误差大、效率低等困难，根本无法满足矿业数字化转型建设迅速发展的业务需要。无人机航测技术尤其是倾斜摄影技术的出现，实现了多角度获取测绘区域信息的目的，显著提高了测绘精度和速度，因此很快在矿山测量中得到应用[13-14]。

无人机航测等先进测绘技术应用于矿山测量，矿山需要有与之配套的数据处理设施、应用软件和技术人才，而这些专业软件的购置成本、使用难度、后期维护成本都很高，计算设备设施更新速度很快，而且相关技术人才很难被矿山招聘。这些都是先进测绘技术应用于矿山测量所遇到的瓶颈。不解决这些问题，对于先进测绘技术应用，矿山只能望洋兴叹。

云计算技术可以解决这些困难。云计算就是通过大量云端资源进行计算，即“资源共享”，为用户提供开放性的高性能、高效率服务，完全满足矿山测绘数据云服务的要求[19-20]。

数字孪生矿山集成了先进的矿山测绘数据云端存储、数据生产、工程应用以及人工智能分析等功能[19]。数字孪生矿山测绘数据云服务内容包括：

1)云端在线处理、查看矿山测绘数据和成果

矿山的所有测绘测量数据包括航测数据(含倾斜摄影数据)、三维激光扫描数据、工程设计CAD数据等，都能在云端进行存储、处理、管理、查看和分发。正射影像图、坡面图、DSM、三维模型都可以实现全自动处理。并可以导出点云成果(.las)、DOM成果(.tiff)、地形图(.dwg)，供各类软件分析查看(见图4)。

图4 数字孪生矿山云端在线查看矿山现场二维和三维数据Fig.4 Cloud on-line view of 2D/3D data of mine

2)爆堆体积以及剥采工程量计算

可查看每一个爆堆、料堆、台阶推进工作量、剥采工作量的体积、占地面积和重量。根据此信息，可计算储量、安排生产调度和配矿计划。

3)运输道路综合分析优化

可自动提取矿山运输道路边界、宽度、坡度、等级，自动鉴别狭窄路面、危险坡度、不平整路面、排水不良路面。通过综合分析，判断出是否需要对道路进行维护，对危险地段进行警告提示，确保安全，提高生产效率。同时还可以监控排水系统。

4)边坡与挡墙安全分析

查看边坡坡顶、坡底以及坡度。自动识别道路挡墙的高度、宽度和坡度。根据几何信息自动识别危险隐患。

5)数字孪生矿山与云端协同作业

根据矿山的三维测量数据，在云端实景复制生成数字孪生矿山三维实景，可以进行三维漫游，并且将能够结合现场的各类传感器来进行综合检测。相关业务人员使用PC、智能手机等，可以随时随地登录云端。进行协同作业，分享各种与矿山现场有关的信息，对现场的各类情况快速做出注释、批示并能上传各种资料附件，来快速的做出准确决策，让一切业务都能够可追溯，有效地管理矿山安全生产业务(见图5)。

图5 数字孪生矿山和云端在线边坡安全分析Fig.5 Digital twin mine and cloud collaborative operation

2.2.4 车辆调度

数字孪生矿山车辆调度系统包括生产配矿、生产计划、执行调度、统计分析等模块(见图6)。

图6 数字孪生矿山车辆调度系统界面Fig.6 Fleet dispatch system in digital twin mine

需要采场配矿的矿山，在数字孪生矿山场景里以爆堆的位置信息、体积信息、质量品位信息为依据，设置配矿目标，系统自动计算配矿，生成配矿计划(见图7)。

图7 数字孪生矿山生产配矿系统界面Fig.7 Ore blending system in digital twin mine

结合矿山现有设备的产能及基础信息自动或手动完成日生产计划，系统自动推送给相关执行人员，通过手机APP接收生产任务指令。

任务执行过程中，系统实时查看车辆的位置、状态、速度等信息，当生产线矿石质量异常时，系统自动接收、计算、优化调度车辆，保障供矿质量的稳定。

通过系统还可以实现车辆轨迹回放、车辆异常预警、安全运行统计分析、车载计量统计分析等。

数字孪生矿山车辆调度系统由通信网络、车载定位终端、Web端、移动端及管理中心五部分组成。

2.2.5 环境监测

数字孪生矿山环境在线监测系统由在线监测、数据采集和传输系统、视频监控系统、后台数据处理系统及信息监控管理平台共四部分组成。数字孪生矿山集成了物联网、大数据和云计算技术，通过监测设备，实现了实时、远程、自动监控颗粒物浓度；数据通过采用3G网络传输，可以在智能移动平台、桌面PC机等多终端访问；监控平台还具有多种统计和高浓度报警功能。满足矿山作业环保统计的要求，为矿产开发的污染控制、污染治理、生态保护提供环境信息支持和管理决策依据。

2.2.6 边坡监测

随着露天矿山开采工作的进行，露天边坡越来越高，加之爆破工作的影响，边坡稳稳定性将越来越差，会有发生滑坡等地质灾害的可能，将严重影响矿山日常生产，对露天边坡的监测，将实测数值传输到数字孪生矿山，技术人员可以实时了解边坡变形情况，并进行预警，实现对矿山生产保驾护航。

数字孪生矿山监测云平台以物联网、互联网、北斗+等技术为基础，结合种类丰富的传感器，向用户提供及时、准确的监测数据。通过对矿山边坡不同部位裂缝、岩土体移动与坍塌，地下和地面沉降位移，以及气象等外部环境变化进行监测，预测矿山边坡失稳的可能性和矿山边坡的危险性，为防治矿山边坡及矿山边坡变形提供可靠依据。

三维激光扫描是非接触式测量，可以重复快速采集边坡的点云数据(见图8)，上传到数字孪生矿山监测云平台，分析边坡位移量和速度，实现边坡的全面监测(见图9)。三维激光扫描仪可以长期定点监测，也可以采用车载方式对多个边坡轮流进行监测。

图8 部署在矿山现场的三维激光扫描边坡监测(图示Maptek XR3扫描仪)Fig.8 Site deployment of slope monitoring with 3D laser scanner (illustrated with Maptek XR3 scanner)

图9 数字孪生矿山远程三维激光扫描边坡位移分析(图示Maptek Sentry多功能边坡位移监测分析预警成果)Fig.9 Remote slope stability analysis in digital twin mine (illustrated with Maptek Sentry)

3 数字孪生矿山的未来

数字孪生是一项重要的未来技术。数字孪生矿山的目标是整个矿山价值链的优化，利用矿山的历史和当前数据，针对不同的地质条件对勘探、回采、破碎、配矿、选矿等流程环节进行综合优化，成功实现矿业数字化转型。

矿业资源和市场需求的一个最大特点就是不确定性。矿山企业经营好坏，首先取决于地质矿产资源赋存条件和勘探能力。随着靠近地表、开采条件好、品位高矿体越采越少，矿山开采逐步走向深部，品位较低，开采困难，提升运输复杂，同时安全环保的要求也越来越高。矿山企业承受着提高效率和降低成本的双重压力。而运营优化是数字孪生的强项。在提高效率、降低成本和处理资源与市场的不确定性方面，数字孪生将会发挥前所未有的强大技术推动作用。

由于矿产资源的信息具有明显的不确定性，会随着回采过程以及勘探数据的不断积累，促使地质矿产资源模型必须不断更新；矿山岩土工程也是一个需要解决信息不确定性的学科。目前，不确定性的数字孪生优化技术仍在积极探讨和实践中，将另辟专题专门讨论这方面的问题。

虽然数字孪生得到了制造业的重视，并在数字化转型业务中的应用进行了初步研究和探索，但数字孪生在实际应用过程中仍存在许多不足，尤其是数字孪生矿山更是缺乏系统的理论、方法及技术支撑。我们希望，数字孪生在矿业数字化转型中的受重视程度和前进的步子，将会超越数字孪生技术发源地工业制造领域。这个希望同时也是乐观的预判。我们的责任就是把美好希望变成现实。

4 结语

数字化转型正在成为企业的重要战略，而数字孪生则成为全新焦点。本文通过介绍数字孪生矿山的来源、基础知识和应用，提供了一套矿业数字化转型落地的可行方法。随着越来越多的矿山企业认识到数字孪生在数字化转型中的重要性，将会进一步推动数字孪生矿山的理论研究和实际应用。

数字孪生给矿业数字化转型提供了坚实的技术支撑。以矿山生产的安全、高效、绿色、可持续发展为发展目标，利用最新信息技术和矿业工程专业技术，打造高度智能化、大数据化、协同工作、云端服务的数字孪生矿山，是矿业数字化转型理论研究和实践的前进目标。目前离理想的数字孪生矿山还有相当大的差距，与先进制造业数字孪生应用程度相比差距很大，这就需要广大矿业从业人员的共同努力和循序推进。

作者研发的数字孪生矿山实际应用系统，充分吸收了国内外专家的研究成果，借鉴其他行业的宝贵经验，初步实现了数字孪生在矿山的落地应用，基本可以满足矿山安全生产日常业务需求，包括数字矿山、矿山测绘云服务、生产配矿、车辆定位调度、视频监控、边坡监测、环境监测、无人值守计量系统、安全检查与隐患治理系统等，帮助矿山企业实现了各部门与各系统之间的信息共享、矿山安全生产的三维可视化管控、以及矿山测绘业务的云端在线操作。