摘要：在信息技术快速发展中，数字化矿山建设开始受到党和国家的重视，促使越来越多矿山企业进行数字化矿山建设。而电气运输系统是矿山生产中的重要组成部分，其性能及运行效率直接影响到矿山的生产能力和经济效益。基于数字化时代，矿山行业竞争越来越激烈，要想获取更大的竞争优势，矿山企业只能加大电气运输系统优化设计的力度，才能产生更高的经济效益，以此实现长期稳定发展。但是，从矿山电气运输系统运行情况分析，其依旧存在一些问题。基于此，在数字化背景下，矿山企业应当突出电气运输系统的价值，结合实际运行情况，采取针对性地优化措施，才能不断提升电气运输系统的性能和效率，以此为矿山企业带来更大的经济效益。

　　关键词：数字化矿山；智能控制技术；电气运输系统；蚁群算法

　　数字化矿山是利用现代信息技术对矿山生产全过程进行数字化、智能化管理的矿山，其综合运用地理信息系统（GIS）、遥感技术（RS）、全球定位系统（GPS）、物联网技术、云计算等多种技术手段，实现矿山地质、开采、运输、安全、环保等各个环节的数字化建模、实时监测、智能控制和科学管理。通过实施数字化矿山建设后，可以显著提高矿山生产效率、降低开采成本、增强安全管理能力，推动矿山企业向绿色、高效、可持续方向发展。在市场经济体制形成后，其对矿产资源需求量增加，矿山工程行业开始面临前所未有的挑战与机遇。基于数字化时代的形成，数字化矿山成为矿山行业的发展趋势，其依托多种先进的技术，实现了生产过程的数字化、智能化管理。针对矿山企业而言，电气运输系统作为矿山开采的核心部分，其承担了原材料、采矿人员输送等重要任务，其性能和工作效率直接关乎矿山企业的生产能力和经济效益。基于此，在矿山建设过程中，企业需要认识到电气运输系统优化设计的重要性，结合数字化时代的特点，依托矿山工作的需求，制定符合要求的优化设计方案，以此满足矿山生产的需求。

　　1数字化矿山电气运输系统优化设计的核心技术

       1.1系统集成技术

　　系统集成是将数字化矿山电气运输系统的各个子系统、设备、控制器等结合，从而搭建了一个完全自动化、智能化的运输系统。在数字化矿山电气运输系统优化设计中，需要充分发挥系统集成技术的作用，这是保障电气运输系统高效运转的核心。在具体实施中，选择最先进的集成技术，如物联网、云计算等技术，都可以实现设备的无缝连接，也满足设备间的高效交互，以此实现电气运输系统的稳定。工业以太网作为一种高速、可靠的网络通信技术，具有带宽高、延迟低、扩展性强等优点，适用于矿山电气运输系统的大规模数据传输和实时控制。物联网技术通过将各种传感器、执行器等设备连接到网络中，实现设备之间的信息交互和协同工作，提高了系统的智能化水平。云计算技术为矿山电气运输系统提供了强大的数据处理和存储能力，支持大规模数据的实时分析和智能决策。

       1.2实时监测技术

　　实时监测技术是对矿山电气运输系统的使用情况、生产过程、安全风险等实时跟踪和监测，一旦发现其中存在异常问题，都会按照系统设定的参数进行控制，避免系统运行出现故障，以此降低安全事故发生概率。在数字化矿山电气运输系统优化设计中，需要引入最为先进的传感器技术、数据采集技术等，能够对电气运输系统的各种参数实时监测、分析等，如温度、速度、电压等。通过获取这些参数后，可以作为数字化矿山电气运输系统的智能控制故障诊断的依据。对于数字化矿山电气运输系统而言，在实时监测技术融入后，可以显著提高电气运输系统的安全系数和稳定性。一般情况下，结合实时采集的数据进行分析，可以及时发现电气运输系统潜在的安全隐患、故障等，从而采取针对性的措施处理，以此避免故障的产生。而且，在这种技术运用后，能够为电气运输系统优化设计提供数据支持，以此为矿山企业带来更大的经济效益。

　　1.3智能控制技术

　　智能控制技术是利用先进的算法和模型，结合数字化矿山电气运输系统实时采集的数据分析，从而对其进行智能控制和优化调整。在数字化矿山电气运输系统优化设计中，将智能化技术引入，依托系统的实际运行情况和工作需求，自动对系统的各项参数调整，从而提高电气运输系统的效率和生产效益。智能控制技术可以应用于电气运输系统的多个环节，如电机控制、变频器控制、制动器控制等。通过采用先进的控制算法和模型，但是这些算法和模型种类非常多，每一种的适用范围和针对的内容存在一定的差异，需要从实际情况出发，选择最符合要求的算法和模型，才能对电气运输系统调整优化，也可以实现精准控制。在这些算法和模型使用后，基本上能够对电气运输系统的参数调整优化，也可以保障系统的安全高效运行，以此实现矿山资源的顺利开采。

　　1.4故障诊断技术

　　故障诊断技术是对数字化矿山电气运输系统的运行情况和监测数据分析和处理，及时发现其中存在的异常问题，并立即启动针对性的方案，也会通知相关人员，从而实现系统的安全稳定运行。在数字化矿山电气运输系统优化设计中，需要引入故障诊断算法和传感器技术，能够对电气运输系统进行实时监测，也可以提高系统的安全系数和可靠性。从故障诊断技术的实际运行情况而言，其可以显著减少电气运输系统的停机检修时间，也可以降低系统的维护成本。在故障诊断与维护优化中，需要选择合适的故障诊断算法和传感器技术，实现对系统关键参数的实时监测和故障诊断。同时，需要设计合理的维护策略和计划，定期对系统进行维护和保养，确保系统的正常运行和延长使用寿命。此外，还可以引入先进的远程故障诊断和维护技术，实现系统的远程监测和维护，提高维护效率和降低维护成本。基于这种情况，该技术在数字化矿山电气运输系统产生的作用非常大，也是其中最为核心的技术之一。

　　2数字化矿山电气运输系统优化模型构建

       2.1系统网络搭建

　　针对研究区域的矿山而言，其使用的电气运输系统需要输送矿石、人员、通风、材料等，需要将各个区域的电气运输系统方案融合，搭建整体性的网络系统图。在研究过程中，电气运输系统优化的关键是矿石、人员等运输路线的规划，其起点往往是多个位置，也会经过巷道、竖井、地面轨道等，最终达到相应的目的地。为解决这一问题，需要发挥网络流的作用，将各个节点和节点间的部分纳入一起。在这种网络图中，其具体的运输路线与网络图上的边是相对应的，把原本的电气运输系统转变为网络流，按照最低成本、最快速度综合计算，得出最佳的运输路线，从而形成最合理的运输方案。

　　在网络图具体绘制中，主要包括电气运输方案叠加、节点数据、线性数据、图形整理四个方面的内容。①电气运输方案叠加。在实际运输过程中，将经济和技术可行的各种电气运输方案全部映射到网络图中，图上的各个节点表示出矿点、材料及人员起运点等，边代表各个竖井、巷道等，边是有权值，与电气运输距离及方法存在密切的关系。②节点数据。在该部分中，涵盖了竖井、巷道等两侧的点，也容纳了其他巷道，可以准确识别各个区域的边界。一般情况下，采场出矿点、材料起运地、地表出入口等都与节点、边界存在对应关系，出矿点、材料、人员等都有重量属性。③线性数据。在该部分中，主要包括了井巷线段等，其他多个井巷组成了完整的巷道，各个线段被节点划分，每个线段都有具体的空间坐标。④图形整理。在该部分中，需要将每个独立单元、核心系统全部呈现，可以对矿山电气运输系统进行真实反映，以此明确了各个运输线路的位置、方式等。

　　2.2系统优化目标

　　在数字化矿山电气运输系统优化中，坚持以网络流理论为基础，将设计方案转变为最小成本和最快效率的求解。在这种情况下，将矿山所有位置作为网络流中的一个点位，结合现有电气运输系统的分布情况，计算到每个位置的成本和时间。而到每一个点的路线是多样性的，不仅仅可以从一条路线，也可以从其他路线到达，这就需要考虑到最佳路线，其付出的成本是最低的，效率也是最高的。在模型设计过程中，需要考虑影响最佳路线的因素，才能保障数字化矿山电气运输系统的优化，以此实现矿山资源的高效开采。

　　2.3约束参数

　　在数字化矿山电气运输系统模型搭建中，应当从多个层面考虑，找出其中的影响因素，并且将其作为约束条件，才能得出最佳的优化方案。从矿山电气运输系统而言，这些约束条件与其运输要求是相同的，从中也可以得到相应的约束参数。基于此，坚持从最小成本、最快效率出发，明确运输位置的空间关系，搭建针对性的约束条件。一般情况下，这种约束条件需要包括流量约束、流出总量、起点流量、终点流量四个方面。

　　3复杂网络模型的蚁群算法

       3.1蚁群算法基本原理

　　从蚁群算法来说，其是人类通过观察蚂蚁行为后提出的一种模型进化算法。为模拟蚂蚁的具体行为，需要利用多个要素内容，主要包括蚂蚁数量、节点总数、距离、能见度、转移概率、信息素浓度等。在开始阶段中，每个线路上存在的信息素是相同的，但是蚂蚁系统会随着运动过程，促使信息素得到转移，从而让蚂蚁实现集中。基于这种情况，其决定因素是信息与启发信息的融合，为蚂蚁选择路线提供了信息支持。基于本文研究的矿山而言，也需要利用该蚁群算法，才能实现数字化矿山电气运输系统的优化设计。

　　3.2优化后的蚁群算法

　　为满足数字化矿山电气运输系统优化设计，需要对蚁群算法优化，才能推动矿山数字化建设。基于这种情况，蚁群算法在使用中，其融入分布并行计算机制，很容易和其他方法融合，也有很强的鲁棒性，但是由于问题非常多、规模较大，增大了处理时间。如果蚁群搜索到极限后，也会陷入僵局，最终无法得到最佳的结果，导致整个运算中出现了停滞。针对数字化电气运输系统优化设计工作来说，其需要考虑的因素非常多，仅仅依靠最初始的蚁群算法是不够的，这就需要对其优化处理，在转移规则中加入惩罚方式，提升算法的精度，限制搜索的范围，有利于得到最佳的结果。在概率转移中，一旦得到了多个节点，需要对各个节点的可行性进行分析，选择出其中的最佳节点，才能实现优化目标。一般情况下，在节点选择过程中，往往设置了惩罚条件，如果没有正确选择节点，就会采取相应方式反馈，促使剩余蚂蚁改变路线，以此实现路径的优化。通过采取这种方式，能够显著提升运输效率，也可以缩短运输时间。因此，优化后的蚁群算法是满足当前矿山电气运输系统设计的要求，也可以找出合理的优化路线，以此实现矿山企业的经济效益目标。

　　4模型应用分析

       4.1实例应用

　　在上述研究过程中，得出了具体的模型，但是应当依托实例进行试验，才能判断模型的应用效果。基于此，选择了山东某矿山作为研究对象，将模型进行运用，并对结果分析，从而衡量模型的可行性。从整个矿山来说，多个采场都在开采阶段，每个采场使用的电气运输系统相对独立，这就需要从资源开发和利用情况综合考虑，对当前使用的模型调整，保障资源高效率开采，以此为矿山企业带来更大的经济效益。在实施过程中，需要将所有采场的电气运输系统方案叠加到网络中。为降低模型的复杂程度，每个中段位置都需要标记出具体的采矿点，依托竖井、巷道、地表等运输到选矿厂。另外，人员、材料等运输也需要按照矿石运输方案进行叠加。在该矿山中，通过对地质环境分析，明确了每个巷道的运输成本，为便于开展问题的研究工作，结合电气运输系统初步方案及以往的工作经验对比分析，得出了不同运输方式的单位运输成本及效率。如果仅仅从矿石运输而言，其单位运输成本系数是平巷（2.1元/t·km）、竖井（6.6元/t·km）、斜井（2.6元/t·km）、溜井（1.2元/t·km）、地面轨道（1.0元/t·km）。

　　4.2优化结果

　　在蚁群算法中，其参数并未有明确的理论依据，也没有界定其最佳参数的要求。基于这种情况，蚁群算法中使用的各个参数，其解析算法无法明确最佳的组合。从现阶段研究成果的蚁群算法参数设置可知，其对不同问题使用的蚁群模型也是存在差异的。在以往使用中，最为常用的是Ant－Cycle模型，其最佳的经验结果范围是0≤α≤5，0≤β≤5，0.1≤ρ≤0.99，蚂蚁数目m是问题规模变量的1倍～1.5倍。在实际运用中，搭建了网络流模型，充分发挥MATLAB软件的作用，对当前的蚁群算法优化，找出了出矿点、原材料、人员等运输的最佳路线、最低运输成本、最高效率，并与以往运输路线、成本、效率等比对。在矿山电气运输系统优化前，各个出矿点、原材料、人工等最佳运输路线可以得到明确，但是从数字化矿山电气运输系统优化设计后，矿山从其他点位运输矿石、原材料、人员后，其运输效率得到很大提升，且运输成本得到降低，甚至安全事故发生概率几乎为零。基于此，将数字化矿山电气运输系统优化设计后的运输成本、效率等与之前对比，其都是成本最低、效率最高，从而说明电气运输网络模型的科学性。

　　5结语

　　在本文研究中，依托网络流理论分析了矿山电气运输系统，搭建了基于网络流的数字化矿山电气运输系统优化模型，对整个矿区的电气运输系统调整优化，得出最佳的运输路线，可以显著降低运输成本，也为后续电气运输系统安全、经济等奠定了良好的条件。在数字化矿山电气运输系统优化设计中，其全面落实了全局优化的理念，与以往矿山电气运输系统优化是存在差异的，其对矿区的运输线路都进行考虑，减少了其中使用次数少、运输效率低。运输成本高的线路，有利于实现矿山运输线路的科学管理。针对矿山电气运输系统网络复杂、数据规模大等问题，使用优化后的蚁群算法，可以很好解决问题，以此推动了矿山数字化建设。