Депутат Всекитайского собрания народных представителей Юань Лян: Как решить проблемы, связанные с глубокозалегающей добычей угля? 

Во-вторых, риски обеспечения совместимости в сфере безопасности в процессе интеллектуальной трансформации являются существенными.

Несмотря на то, что доля интеллектуальных угольных шахт в Китае превысила 65%, точность и надежность интеллектуального сенсорного оборудования в условиях глубоких и сложных геологических условий все еще недостаточны. Ключевые технологии, такие как распознавание границы раздела уголь-порода и моделирование геологической динамики, еще не полностью освоены. Традиционная система управления безопасностью несовместима с беспилотным режимом добычи с небольшим количеством персонала, что приводит к таким проблемам, как низкая адаптивность оборудования и низкий уровень эксплуатации.

В-третьих, противоречие между безопасностью и экологически чистым развитием в рамках цели «двойного углеродного баланса» усилилось .

В настоящее время добыча полезных ископаемых в Китае ежегодно приводит к выбросу примерно 30 миллиардов кубометров газа, при этом коэффициент его использования составляет всего 16,7%. Традиционные модели управления газом с трудом справляются с одновременным достижением двух целей: «предотвращение внезапных выбросов газа и снижение числа катастроф» и «повышение эффективности и сокращение выбросов». Кроме того, увеличение глубины добычи приводит к более широкому спектру повреждений вскрышных пород . На востоке проседание грунта и накопление воды, вызванные добычей мощных и многопластовых угольных пластов, демонстрируют кумулятивный эффект, что делает традиционную модель «сначала добыча, затем обработка» неустойчивой. На западе глубокая добыча представляет собой более сложный механизм воздействия на мелководные системы, создавая совершенно новые проблемы для водосберегающей добычи. Глубокая добыча вызывает гораздо большее воздействие на структуры вскрышных пород и системы грунтовых вод, чем поверхностная добыча, и возникающий в результате экологический ущерб может легко спровоцировать вторичные катастрофы.

В-четвертых, система управления и контроля безопасности на протяжении всего жизненного цикла еще не совершенна.

Техническая система крепления шахт и тоннелей, а также передовые методы управления чрезвычайными ситуациями на этапе строительства глубоких шахт недостаточно развиты, возможности предотвращения и контроля рисков при строительстве скважин глубиной в километры недостаточны, а теория управления безопасностью для новых моделей, таких как «совместная добыча полезных ископаемых с использованием подземных и наземных скважин» , еще не разработана.

Необходимо придерживаться принципа комплексного развития науки и техники, оборудования и кадров.

«Безопасность при глубокой добыче полезных ископаемых — это системная борьба, требующая комплексного развития технологий, оборудования и квалифицированных кадров. Ключевой подход заключается в интеллектуализации, сокращении численности персонала и беспилотном управлении», — сказал Юань Лян.

Еще в 2017 году Юань Лян предложил концепцию «точной добычи угля», основанную на прозрачной космической геофизике и многофизическом взаимодействии полей, учитывающую нарушения в процессе добычи, факторы, вызывающие катастрофы, и экологическую обстановку, для достижения интегрированной интеллектуальной добычи с меньшим количеством людей или без них, а также предотвращения и контроля катастроф.

Во-первых, мы должны полагаться на прозрачные геологические гарантии, чтобы "ясно видеть" подземные условия.

Юань Лян заявил, что наибольший риск при глубокой добыче полезных ископаемых заключается в ее «невидимости». Крайне важно преодолеть технологический барьер, позволяющий сделать геологические структуры в глубоких пластах прозрачными, создав трехмерную разведочную модель на основе высокоточной 3D-сейсмической разведки и интегрировав многофизические полевые данные . Это позволит уточнить залегание угольных пластов, точно определить скрытые факторы, вызывающие катастрофы, такие как газоносные зоны и водопроводящие каналы, и добиться точной цифровой реконструкции геологических условий от всей шахты до забоя. Интеграция динамических данных, полученных с помощью волоконно-оптического зондирования и микросейсмического мониторинга, позволит построить прозрачную геологическую модель , отражающую нарушения в процессе добычи в реальном времени , и количественно прогнозировать передачу и эволюцию напряжений и энергии во время добычи.

«Только понимая невидимые геологические условия, мы сможем получить действительно ясное представление о ситуации и разработать эффективные стратегии», — сказал Юань Лян.

Во-вторых, мы должны использовать интеллектуальные технологии и оборудование в качестве движущей силы для сокращения числа рабочих мест с высоким риском.

Например, благодаря созданию полностью механизированных беспилотных забоев и применению технологии дистанционного управления 5G, шахтеры могут выполнять работы по добыче угля из интеллектуального диспетчерского центра на земле, избегая рисков катастроф; благодаря интеллектуальному сбору данных и их анализу, можно заблаговременно предупреждать о потенциальных опасностях, таких как утечка газа и воды, что способствует переходу от управления безопасностью «после инцидента» к «предотвращению инцидента»; а использование интеллектуальных инспекционных роботов для замены ручного труда в опасных зонах позволяет снизить риски для безопасности и повысить качество инспекции.

Юань Лян считает, что новые и расширяемые глубокие шахты в принципе должны проектироваться и строиться в соответствии с интеллектуальными стандартами, а модернизация технологий и оборудования существующих шахт должна осуществляться с учетом местных условий. Ключевым моментом является сосредоточение внимания на проблемах адаптации к сложной глубинной среде и подлинное совершенствование интеллектуальных сенсорных технологий в условиях высоких температур, высокого давления и запыленности, позволяющих датчикам точно фиксировать ключевые параметры, такие как напряжение, газ и гидрология. На основе динамических и прозрачных геологических моделей следует разработать интеллектуальные технологии навигации и точной идентификации границы раздела уголь-порода для горнодобывающего оборудования, чтобы обеспечить интеллектуальное планирование траекторий добычи и динамическую оптимизацию параметров рудного шельфа.

«Я всегда подчеркивал, что угольная промышленность уникальна тем, что подземная среда сложна. Зрелые технологии на поверхности могут быть неприменимы под землей. Например, пыль может мешать визуальному распознаванию, электромагнитная обстановка может влиять на передачу данных, а замкнутые пространства могут ограничивать развертывание оборудования», — сказал Юань Лян. Он добавил, что необходимо быть прагматичным, последовательно двигаться от конкретных задач к более широкому масштабу, действительно решать проблемы на месте и в конечном итоге создать интеллектуальную систему управления и контроля безопасности, которая объединит всю цепочку восприятия, передачи данных, принятия решений, управления и реагирования на чрезвычайные ситуации.

Наконец, мы должны обеспечить наличие многопрофильной рабочей силы для повышения квалификации наших сотрудников.

Юань Лян заявил, что интеллектуализация — это не просто «замена людей машинами», а скорее сотрудничество человека и машины. Например, интеллектуальные рабочие места, созданные в горнодобывающем районе Хуайнань, не просто сокращают численность персонала, но и позволяют сотрудникам выполнять более сложные с технической точки зрения задачи в более безопасных условиях. Это требует от рядовых сотрудников сочетания навыков, включая понимание горнодобывающей промышленности, обработки данных и технического обслуживания.

«Только освободив сотрудников от работы на опасных участках и предоставив им возможность стать операторами и менеджерами, использующими передовые технологии, можно добиться подлинной безопасности при глубоководной добыче полезных ископаемых», — сказал Юань Лян.

В настоящее время Юань Лян и его команда реализуют программу обучения «Цифровой специалист в горнодобывающей промышленности», опираясь на отраслевые организации для проведения многоуровневого и систематизированного обучения; а также содействуют совместным усилиям университетов и предприятий по проведению обучения на основе заданий и повышению квалификации на рабочем месте. Юань Лян предлагает соответствующим ведомствам совместно создать систему сертификации «Интеллектуальный горняк», включив в оценку такие прикладные возможности, как искусственный интеллект.

Содействовать глубокой интеграции научно-технических и промышленных инноваций.

«По мере увеличения глубины добычи различные катастрофы, такие как затопление, пожары, выбросы газа и горные обвалы, становятся все более взаимосвязанными и внезапными, что затрудняет выявление рисков на ранних стадиях с помощью традиционных методов мониторинга и оценок, основанных на опыте», — сказал Юань Лян. «В этом контексте особенно актуально содействие глубокой интеграции технологических и промышленных инноваций».

Юань Лян заявил о необходимости усиления руководящей роли высокоуровневых платформ и использования преимуществ совместных исследований и разработок с участием промышленности, академических кругов и научно-исследовательских учреждений. Этого можно достичь, опираясь на национальные ключевые лаборатории, такие как лаборатории по безопасности глубоких угольных шахт и охране окружающей среды, цифровым и интеллектуальным технологиям для беспилотной добычи угля, усовершенствованной разведке и интеллектуальному развитию угольных месторождений, а также интеллектуальной добыче угля и контролю пластов. Можно построить модель совместных исследований, где платформы выступают в качестве центра, и обеспечить глубокую интеграцию промышленности, академических кругов и научных исследований. Это предполагает не только сбор инновационных ресурсов университетов и научно-исследовательских институтов, но и глубокое вовлечение инженерно-технического персонала предприятий, позволяя идеям ученых сопоставляться с практическим опытом инженеров и обеспечивая проверку результатов лабораторных исследований на местах, что действительно позволит преодолеть разрыв между фундаментальными исследованиями и инженерными приложениями.

для содействия цифровой и интеллектуальной трансформации крайне важно придерживаться подхода, основанного на использовании технологий и данных . В настоящее время данные о безопасности шахт разбросаны по различным системам, что приводит к недостаточным возможностям для прогнозирования системных рисков и раннего предупреждения. В качестве примера можно привести горнодобывающий район Лянхуай: в этом регионе высокая доля глубокой добычи, сложные геологические структуры, многочисленные взаимосвязанные катастрофы и сосуществование старых и новых систем, что делает предотвращение и контроль рисков крайне сложными. Зависимость от передовых технологий здесь значительно превосходит аналогичные показатели в типичных горнодобывающих районах, что требует технологических инноваций для решения этих проблем.

«С этой целью мы предлагаем использовать технологии искусственного интеллекта для оптимизации планов добычи угля, обеспечения точной добычи и снижения рисков для безопасности; а также использовать технологии дополненной и виртуальной реальности для повышения интуитивности и эффективности дистанционных проверок и диагностики неисправностей», — сказал Юань Лян. Он добавил, что необходимо преодолеть разрозненность данных, создать платформу данных на уровне провинции или даже отрасли , собрать взаимосвязанные данные по нескольким месторождениям с типичных шахт по всей стране, создать «единую карту рисков для безопасности», обеспечить поддержку обучения адаптивных алгоритмов оборудования и действительно добиться интеллектуального управления всей цепочкой «добычи, проходки, транспортировки и промывки».

Юань Лян предложил содействовать созданию замкнутого цикла образования, науки и техники, а также талантов, и решить проблему «последней мили» в преобразовании результатов исследований.

В ответ на проблемы низкой коммерциализации результатов научных исследований в университетах и нехватки квалифицированных специалистов в области трансфера технологий, Юань Лян отметил необходимость углубления реформы системы и механизма научно-технического развития, предоставления стратегическим научно-техническим специалистам большей власти в принятии решений относительно технических направлений и распределения ресурсов; одновременно необходимо воспитывать многопрофильных специалистов, обладающих способностью к трансферу и преобразованию результатов научных исследований, привлечению инвестиций и финансированию, а также выходу на рынок.