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礦冶科技集團(tuán)有限公司首席科學(xué)家、中國(guó)工程院院士沈政昌

數(shù)字孿生技術(shù)作為一種可以實(shí)現(xiàn)物理世界與信息世界交互融合的技術(shù)手段，是實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和促進(jìn)智能化升級(jí)的重要途徑之一，也是全球新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動(dòng)力量之一，廣泛應(yīng)用于制造業(yè)、航空航天、智慧城市、醫(yī)療健康、資源能源等領(lǐng)域。

6月4日，在2025年（第二十一屆）中國(guó)有色金屬礦業(yè)大會(huì)上，礦冶科技集團(tuán)有限公司首席科學(xué)家、中國(guó)工程院院士沈政昌系統(tǒng)介紹了選礦數(shù)字孿生技術(shù)的開(kāi)發(fā)與應(yīng)用，為選礦領(lǐng)域應(yīng)用推廣數(shù)字孿生技術(shù)提供了理論參考。以下摘編部分報(bào)告內(nèi)容與讀者共享。

數(shù)字孿生通用技術(shù)

數(shù)字孿生技術(shù)的發(fā)展歷經(jīng)了技術(shù)積累期、概念發(fā)展期和應(yīng)用萌芽期，當(dāng)前正處于快速發(fā)展期。

在2000年之前，CAM、PLM等工業(yè)軟件的問(wèn)世為數(shù)字孿生技術(shù)的出現(xiàn)奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。2010年11月，美國(guó)國(guó)家航空航天局（NASA）在其發(fā)布的技術(shù)路線圖報(bào)告《Draft modeling, simulation, information technology & processing roadmap》中首次使用了數(shù)字孿生一詞，并開(kāi)始嘗試建立一個(gè)數(shù)字孿生系統(tǒng)。此后，數(shù)字孿生的概念不斷發(fā)展。2016年，美國(guó)密歇根大學(xué)教授Michael Grieves與美國(guó)國(guó)家航空航天局研究員John Vickers提出了數(shù)字孿生的基礎(chǔ)概念，并以一種數(shù)字孿生實(shí)例的方式定義了基本的數(shù)字孿生結(jié)構(gòu)：即數(shù)字孿生的類型（DTP）、數(shù)字孿生的實(shí)例（DTI）、數(shù)字孿生的集合（DTA）、數(shù)字孿生的環(huán)境（DTE）。

數(shù)字孿生技術(shù)的“物理實(shí)體、虛擬模型、數(shù)據(jù)流”核心三要素在不同階段不斷演進(jìn)完善，為各領(lǐng)域應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。尤其是在2020年以后，數(shù)字孿生技術(shù)和產(chǎn)業(yè)生態(tài)迎來(lái)了爆發(fā)期，市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)Gartner就將其列為未來(lái)十大先進(jìn)技術(shù)之一。

2020年，歐洲地平線項(xiàng)目《COGNITWIN》將流程工業(yè)數(shù)字孿生分為數(shù)字孿生、混合孿生和認(rèn)知孿生。數(shù)字孿生通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型、數(shù)值模型等實(shí)現(xiàn)對(duì)工業(yè)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)映射；混合孿生融合數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)、復(fù)合數(shù)據(jù)模型服務(wù)等，增強(qiáng)系統(tǒng)的綜合性能；認(rèn)知孿生則借助知識(shí)提取、專家知識(shí)等，提升系統(tǒng)的智能決策能力。

2021年，工業(yè)4.0研究院院長(zhǎng)、數(shù)字孿生體聯(lián)盟理事長(zhǎng)胡權(quán)在《數(shù)字孿生體——第四次工業(yè)革命的通用目的技術(shù)》一書(shū)中，將數(shù)字孿生技術(shù)抽象為“新一代通用目的技術(shù)”，并劃分為五級(jí)。第一級(jí)是幾何模型，以建立幾何模型為目標(biāo)；第二級(jí)是數(shù)據(jù)描述，以仿真為目標(biāo)的描述；第三級(jí)是數(shù)據(jù)融合，實(shí)現(xiàn)多尺度場(chǎng)景的數(shù)據(jù)融合；第四級(jí)為面向建造和運(yùn)行的動(dòng)態(tài)孿生；第五級(jí)為具有自適應(yīng)能力的自主孿生。

沈政昌介紹，從技術(shù)層面考量，幾何建模被用于構(gòu)建精確的物理實(shí)體虛擬模型，數(shù)據(jù)描述實(shí)現(xiàn)對(duì)各類信息的精準(zhǔn)表達(dá)，數(shù)據(jù)融合解決多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的整合問(wèn)題，動(dòng)態(tài)孿生確保模型與實(shí)際系統(tǒng)的同步變化，自主孿生使系統(tǒng)具備一定的自主決策和適應(yīng)能力。

選礦機(jī)理模型發(fā)展歷程和進(jìn)展

選礦機(jī)理模型的發(fā)展可追溯至19世紀(jì)，經(jīng)歷了多個(gè)關(guān)鍵階段。

19世紀(jì)至20世紀(jì)60年代，Von Rittinger、Kick、Bond等學(xué)者提出了早期的破碎理論，為選礦機(jī)理模型研究奠定了基礎(chǔ)。20世紀(jì)60年代至80年代，Whiten、Lynch and Rao、Herbst and Fuerstenau等學(xué)者在浮選動(dòng)力學(xué)、磨礦流程模型框架等方面取得重要進(jìn)展，推動(dòng)了選礦機(jī)理模型的初步形成。20世紀(jì)80年代至21世紀(jì)初，Austin、Leung、Napier-Munn、Morrell、Harris等學(xué)者進(jìn)一步完善了磨礦、浮選等過(guò)程的模型，使其更貼近實(shí)際生產(chǎn)。

21世紀(jì)以來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和人工智能的發(fā)展，Gupta、Koh、Vallejos、Hilden等學(xué)者將數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法與傳統(tǒng)機(jī)理模型相結(jié)合，開(kāi)發(fā)出了更智能、更精準(zhǔn)的選礦模型，如聯(lián)合流程模擬模型和人工智能方法的選礦過(guò)程優(yōu)化與控制算法等。

20多年來(lái)，我國(guó)礦物加工流程建模仿真基礎(chǔ)研究已取得長(zhǎng)足進(jìn)步。2005年，原北京礦冶研究總院在國(guó)際科技合作計(jì)劃項(xiàng)目《CFD在BGRIMM浮選機(jī)建模中的應(yīng)用研究》中，與澳大利亞聯(lián)邦科學(xué)與工業(yè)研究組織聯(lián)合開(kāi)展了CFD技術(shù)在浮選機(jī)研制過(guò)程中的應(yīng)用技術(shù)研究,此后陸續(xù)逐漸開(kāi)展礦物加工流程建模研究，并成為AMIRA P9Q項(xiàng)目贊助商，與南非開(kāi)普敦大學(xué)合作開(kāi)展研究。

在軟件工具方面，從早期的MetSim simulator、JKSimMet、JKSimFloat，到后來(lái)的IES-Integrated Extraction Simulator等，不斷更新迭代，也為選礦機(jī)理模型的應(yīng)用提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持。

選礦數(shù)字孿生關(guān)鍵技術(shù)

沈政昌介紹，選礦過(guò)程具有原料復(fù)雜，物料變化非線性；設(shè)備數(shù)量多，參數(shù)多，在線檢測(cè)難度大；設(shè)備尺度大，系統(tǒng)存在大滯后；流程參數(shù)關(guān)聯(lián)且存在返回通道，具有強(qiáng)耦合特征等特點(diǎn)。這使得選礦數(shù)字孿生技術(shù)面臨諸多挑戰(zhàn)。

針對(duì)料倉(cāng)料位、磨礦產(chǎn)品粒度等孿生對(duì)象存在測(cè)量干擾多、測(cè)不準(zhǔn)、周期長(zhǎng)的問(wèn)題，磨礦濃度、磨機(jī)填充率等孿生對(duì)象存在測(cè)量環(huán)境限制、無(wú)法直接測(cè)量的問(wèn)題，以及磨礦流程循環(huán)負(fù)荷、浮選泡沫礦化程度等孿生對(duì)象存在測(cè)量對(duì)象抽象、無(wú)法通過(guò)單一傳感器測(cè)量的問(wèn)題，可以分別采用數(shù)據(jù)補(bǔ)償模型、設(shè)備孿生模型、流程孿生模型等解決思路，通過(guò)建立數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型、質(zhì)量平衡模型、物料堆積模型等，實(shí)現(xiàn)對(duì)這些參數(shù)的智能補(bǔ)償和精確預(yù)測(cè)。例如，料位計(jì)數(shù)字孿生通過(guò)歷史布料過(guò)程數(shù)據(jù)分析和物料平衡原理，可解決料位計(jì)數(shù)據(jù)異常跳變問(wèn)題；礦漿流量計(jì)數(shù)字孿生結(jié)合設(shè)備機(jī)理模型和歷史數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型，可以提高流量計(jì)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

沈政昌對(duì)數(shù)字孿生技術(shù)在應(yīng)用環(huán)境中存在的復(fù)雜工況多源干擾下的動(dòng)態(tài)測(cè)量誤差補(bǔ)償、受限場(chǎng)景的間接變量建模與智能感知、流程級(jí)抽象參數(shù)的跨維度協(xié)同評(píng)價(jià)等科學(xué)問(wèn)題進(jìn)行了分類講解，并提出了相應(yīng)解決思路。

數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用優(yōu)勢(shì)顯著。在設(shè)備故障診斷方面，基于數(shù)字孿生技術(shù)，通過(guò)對(duì)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析，可建立設(shè)備故障特征模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備故障的早期預(yù)警和精準(zhǔn)診斷。

在礦石性質(zhì)分類方面，利用數(shù)字孿生技術(shù)對(duì)礦石的物理化學(xué)性質(zhì)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析和建模，可實(shí)現(xiàn)對(duì)礦石性質(zhì)的快速分類和識(shí)別，為選礦工藝的優(yōu)化提供依據(jù)。

在流程控制方面，針對(duì)磨礦、浮選、濃密等過(guò)程的特點(diǎn)，開(kāi)發(fā)相應(yīng)的控制算法，可實(shí)現(xiàn)基于數(shù)字孿生的選礦閉環(huán)控制。其中，磨礦過(guò)程采用“數(shù)字孿生預(yù)測(cè)”+“專家控制”+“預(yù)測(cè)控制”算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)磨機(jī)給礦量、給水、泵池補(bǔ)加水、泵速等參數(shù)的優(yōu)化控制；浮選過(guò)程采用“數(shù)字孿生預(yù)測(cè)”+“專家控制”+“解耦控制”算法，解決多變量強(qiáng)耦合問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)浮選設(shè)備安全、指標(biāo)滿足工藝要求、流程穩(wěn)定、回收率和品位等多目標(biāo)的優(yōu)化；濃密過(guò)程采用“濃密機(jī)內(nèi)部狀態(tài)建模”+“滾動(dòng)優(yōu)化”算法，在保證濃密機(jī)安全的前提下，盡可能充分利用濃密機(jī)的重力沉降作用，協(xié)調(diào)濃密-壓濾脫水效率，提高生產(chǎn)效率和經(jīng)濟(jì)效益。

選礦數(shù)字孿生系統(tǒng)典型應(yīng)用

目前，我國(guó)先進(jìn)的選礦數(shù)字孿生系統(tǒng)——BPM-G磨礦專家系統(tǒng)已在銅陵有色銅冠（廬江）礦業(yè)公司選礦廠、江銅集團(tuán)德興銅礦大山選礦廠等企業(yè)的實(shí)際應(yīng)用中取得了顯著成效。該系統(tǒng)針對(duì)礦石硬度大/難磨、半自磨機(jī)控制難度大等問(wèn)題，通過(guò)基礎(chǔ)自動(dòng)化平臺(tái)、BPM選礦專家控制軟件和BPM Web數(shù)據(jù)可視化軟件等模塊的協(xié)同工作，實(shí)現(xiàn)了對(duì)磨礦過(guò)程的智能化控制，保障了生產(chǎn)的安全、平穩(wěn)、高效。除磨礦專家系統(tǒng)外，針對(duì)浮選和濃密流程的專家系統(tǒng)也已經(jīng)在工業(yè)實(shí)踐中得到檢驗(yàn)。

專家控制系統(tǒng)應(yīng)用效果表明，在磨礦流程，電單耗減少2.8%以上，綜合臺(tái)時(shí)處理量提升5%；在浮選流程，捕收劑節(jié)省20%，關(guān)鍵指標(biāo)波動(dòng)減少10%以上，浮選回收率提高0.46%；在濃縮脫水流程，濃密機(jī)底流濃度穩(wěn)定性提高，低濃度運(yùn)行時(shí)間減少。同時(shí)，智能布料控制系統(tǒng)減少了布料作業(yè)流程操作人員，提高了粉礦倉(cāng)布料均衡性，降低了因料位異常導(dǎo)致的小車誤動(dòng)作幾率。

在礦冶垂類大模型驅(qū)動(dòng)的選礦智能專家系統(tǒng)研發(fā)中，科研人員在通用大模型底座的基礎(chǔ)上，通過(guò)多模態(tài)語(yǔ)義分析重組等訓(xùn)練，構(gòu)建了礦冶“大腦”。礦冶“大腦”整合了大模型接口、礦性智能自適應(yīng)等功能，能夠?qū)崟r(shí)感知格柵磨損、頑石狀態(tài)等信息，并結(jié)合科研文獻(xiàn)、技術(shù)報(bào)告等資料，為選礦生產(chǎn)提供智能化的決策支持，推動(dòng)選礦行業(yè)向數(shù)字化、智能化方向發(fā)展。

選礦數(shù)字孿生技術(shù)通過(guò)整合數(shù)字孿生通用技術(shù)、優(yōu)化選礦機(jī)理模型、突破關(guān)鍵技術(shù)瓶頸，并在實(shí)際生產(chǎn)中進(jìn)行典型應(yīng)用，為選礦行業(yè)帶來(lái)了顯著的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益，展現(xiàn)了其在提升選礦生產(chǎn)效率、降低能耗、提高資源利用率等方面的巨大潛力。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和創(chuàng)新，選礦數(shù)字孿生技術(shù)將在未來(lái)的礦產(chǎn)資源開(kāi)發(fā)中發(fā)揮更加重要的作用。