安徽理工大学"爆破智匠"系统实现矿山智能化新突破

近日，安徽理工大学研究生团队研发的"爆破智匠"智能爆破优化系统在多个金属矿山成功应用，该团队的矿山爆破技术智能化路线有了新的进展。该系统由研究生许博领衔，戴增杰、刘佳乐、宋宝露等成员共同研发，已获3项国家发明专利，相关成果发表在《Rock Mechanics and Rock Engineering》等国际期刊。

"爆破智匠"系统的核心突破在于将传统依赖经验的爆破设计转变为数据驱动的智能化决策过程。团队开发的轻量神经网络模型通过跨矿山数据融合技术，在保证92%预测精度的前提下，将所需数据量缩减至传统方法的40%。在露天矿的实际应用中，该系统对爆破块度、震动等关键指标的精准预测，显著降低了安全整改成本。

图1 爆破智匠系统

智能化设计系统采用多模态协同训练模型，将爆破方案设计周期缩短50%，同时将模型误差率控制在优秀水平。系统整合的爆破语义大模型具备自动校验功能，可确保设计方案完全符合安全规范，有效规避了人为失误风险。

团队创新研发的三维点云语义分割算法，实现了对爆堆岩体92%的精准识别。这项技术为后续工序提供了可靠数据支持。在露天矿的应用中，该技术帮助矿山降低设备闲置率，减少二次破碎能源消耗，实现显著的综合成本节约。

系统采用模块化设计，可根据不同矿山需求灵活配置。技术团队特别注重系统的实用性和可操作性，确保其能适应矿山现场的复杂环境。在数据处理方面，系统实现了对地质勘探数据、历史爆破数据、实时监测数据等多源数据的高效整合。

图2 方案输出系统

合作矿山技术负责人表示："该系统实现了从经验决策到数据驱动的根本转变，在提升本质安全水平方面表现突出。"多位业内专家认为，该技术为解决矿山爆破领域长期存在的技术难题提供了创新思路。

学术层面，团队研究成果已在相关国际期刊发表。已获授权的3项国家发明专利，涵盖了系统核心算法和关键技术。研究团队表示，将继续完善系统功能，扩大应用范围，并探索与其他智能化技术的融合应用。

图3 团队合影

团队正致力于建立更完善的行业数据库，计划进一步优化算法模型，为智能化爆破技术发展提供数据支撑。

该项目的成功实施，展现了安徽理工大学研究生团队在解决行业实际问题方面的创新能力和实践精神，也为矿山智能化转型贡献一份力量。随着系统的持续优化和推广应用，预计将为矿山行业带来更大的经济效益和社会价值。