智能矿山的基本要素是: ·全矿信息和数据采集系统;
·高速双向全矿通信和信息系统网络(实时监测和控制); ·计算机化信息管理、矿山计划，控制和维护系统; ·与全矿信息系统网络相连接的自动化和遥控的机械设备; ·联通公共网络的通信和监测系统。
智能矿山的基本条件是实时控制能力。这就是说无论内部或外部条件发生什么变化，都能使产值保持在最佳水平。这种控制可以通过改变矿山内部因素来实现.例如: —经济的矿体边界(边界品位、选择性);
—回采面积;
—采矿方法(选择性、生产能力); —机械的自动化水平(效率、费用)。
在变化的条件下保持最佳产值，是一种必须将所有相关因素考虑在内的连续优化方法。因此，除了信息管理系统(可能还有一些相关联的专家系统)之外，还需要具有足够速度和容量的全矿通信和信息网格。
智能矿山的自动化程度取决于设计阶段所必须考虑的诸多技术经济因素。采矿作业的自动化和伴随的维护功能影响着整个矿山生产，在估计整体经济效益时必须予以考虑。而基本的前提是自动化应能提高矿山的整体经济效益。
2 智能矿山的实施
在现已开采的矿山，实现“智能矿山”方案，需要考虑现有实际条件并一步一步完成。研究目标的重点在于最容易获得经济效益，现在是靠提高生产效率和降低成本。
今天，在地下矿扣除由于管理问题而引起的中断时间，两个8小时工作班的实际有效工作时间是10小时。在露天矿，有效工作时间较多些，将近80%。因此，智能矿山技术研究计划的研究开发工作的目的是采用相应设备和方法来实现质量控制和选别回采以及利用信息技术和自动化手段来增加有效工作时间。
通过应用现有适用技术并进一步开发以达到实现自动化矿山的实时过程控制的目标。 这项高技术研究开发工作的三个主要领域是:资源和生产的实时管理，设备自动化以
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及生产和生产维护的自动化.
每一个领域进一步分为三个重点范围，包括若干研究开发项目。目前，这项研究计划包括这五年期间内优先安排的28个研究开发项目。为便于实施，其中三项是预备项目，一项是规划协调项目。
实时矿山模型
2.1资源的实时管理和生产控制
实现矿山实时管理和控制的可行办法有:
·开发快速精确的信息采集系统，包括环境条件、产品价值、设备状况和生产效率，以及设备和人员的位置等信息;
·建立一个具有足够容量能传送声频、数据和视频信息的高速双向全矿信息和通讯网
络;
·应用计算机化信息管理、矿山计划、控制和维护系统。
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2.2矿山自动化
生产设备的自动化能增加有效工作时间和提高生产效率。
这个领域的重点是:采用遥控和自动控制减少机器与操作人员的相关性;开发内部系统向全矿信息网络提供设备状况和生产效率的实时信息;改进设备以适应自动化生产。 这一研究开发领域包括设备导向，以及装药和混凝土喷射的遥控自动化装置的开发.它还包括新设备的开发，如地下移动式破碎机、自动化架线电动汽车、以及无人驾驶的铲运机(LHD)的改进.
2. 3生产自动化
这一研究开发领域就是初步研究应用新技术产生的经济效益和生产效果。这些项目包括开发能够充分利用自动化设备和新技术的系统。
研究的重点是开发维护系统、电气化、材料运搬、地层控制系统和采矿工艺及设备方面的新技术.
3 智能矿山的具体应用
3.1 智能地质普查与测量
专家系统是一种具有人的决策能力的计算机系统，利用各种知识和推理，解决人们难
以解决的问题。专家系统具有特点使它对勘察工作大有益处。它融合了多种地质科学(地质学、地质物理学、地
质化学和遥感技术)数据。同时，它还利用了矿藏模式。它将几乎所有相关地质科学学科专家的智慧集于一个系统。即使一个非专业人员，也可以拿来为我所用;可以促进客观勘察标准的建立。有了这
些标准，便可以对现有数据进行鉴别，从而减少对花费昂贵的野外勘察的需求;促进知识的传播。这一系统的软件将能够充分解释:为什么要进行勘察，为什么值得投资;能无条件地快速、不间断地作出客观反应;能对从事矿藏模式工作的人员进行培训，使他们具备从
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事这项工作的能力。
对勘察数据的收集及整理来说，专家系统及模糊逻辑的应用，益处颇多一矿藏模式的指定，为数据的筛选和分析提供了一个理念性的框架，而专家系统则可对有关的矿藏模式数据进行连续、客观的处理，并能指导勘察工作模糊逻辑作为制作远景地质的基础，其价值非同一般。
有成效的采矿和勘探基卜对自然资源的成功定位勘探工作中的测量和计划对获得成功是至关重要的。全球定位系统(GPS)越来越普遍地应用在勘探露天采矿、采场规划和设计.GPS是利用24个轨道卫星的全球导航系统它利用这些卫星作为基准点，计算地面位置，其精度可达几毫米之内。这一系统可应用于时间基准和同步、车辆导航、大地和土地测量、绘制地图、采矿和勘探等。虽然GPS永远不会完全取代传统的测量方法，但在测量的某些方面，GPS确实具有某种优势。
日本的模块采矿系统有限公司开发了一种全球定位系统，该系统能驾驭已有的采矿数据，并使之服务于采矿作业，利用这种系统定时的提供信息，可以从遥远的办公地点，或从工长车对全矿设备的运转情况和各台机器的状态进行监测、可以辨清矿石车从电铲到堆放处来回的路线，以及用什么电铲、矿石车是否排着队，队有多长等」矿石车的流动可以不断调整，限制矿石车和电铲闲置的时间，从而全面提高生产率，机上设备是由一种32位微处理器组成，安装在一个接线盒内，它是系统的心脏，接线盒内是数据无线电系统，是全球定位系统的接受器，它有一个界面，是连接发动机监测器和车轮监测器的。另外一个32位微处理器可以帮助操作人员输入信息，实时观察各主要运作指示器;调度系统还有扩展功能，与未来各种产品相衔接。
3.2 智能矿山设计智能矿山工程力学分析
采矿是个动态过程。不同的开采过程，采矿结构(采场、边坡)的稳定性及其控制会有所不同。如何获得一个全局最优的采矿布局和开采顺序，是矿山设计要解决的问题。采矿结构的稳定性是不平衡、不可逆的非线性问题。有些现象的数学模型能建立，有些根本无法建立，所以至今，采矿计算还提不出令人信服的定量关系，以供采矿决策。这就需要进行矿山系统的智能设计，引进智能岩石力学、系统科学、优化等进行采矿结构、开采过程的合理确定和设备优选，开发出矿山智能设计系统。这种设计系统可以根据地质和生产情况进行自适应的矿山设计。编制矿山进度计划(包括开拓、剥离、采准等进度计划，而且
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这种计划在实施过程中能根据生产情况进行自适应的调整)。英国的Denby、我国的于学馥教授、云庆夏教授、宋振骥院士、张幼蒂教授、姚建国研究员、李效甫研究员、一些年轻的博士、硕士等都在这方面作出了重要的贡献。
Denby和Schofield 1994年将遗传算法用于露天矿设计与计划，后来又扩展到地下矿。Tolwinski和Underwood于1992年结合随机优化与人工神经网络的概念，给出了一种用于评估露天矿最优进化的算法。其目的在于同时生成增量境界设计和开采计划的过程中，找到一个矿床的最大值路径(定义为一个可能境界到另一个境界的进化)。
通过对矿床所有可能路径的一小部分但希望具有代表性的部分进行取样，该算法试图学习产生高值路径的特性和产生低值路径的特性。从一个境界到下一个境界的转换(状态变化)，是由概率分布支配的，它基于一个特定状态的高值路径上出现的次数。资金的时间价值、边坡约束、设备作业最小宽度以及冶炼厂对矿石流的均衡要求等在该算法中得到考虑。除其操作过程的随机性之外，该算法的主要局限似乎是在一定程度上会受组合激增效应的影响。
东北大学通过十多年的努力，形成了智能采矿岩石力学理论新体系。在智能采矿岩石力学方面，主要研究岩石力学与采矿工程知识的学习、不确定性推理、智能数值分析方法、智能位移反分析法，面向岩石力学问题的全局优化方法、并行计算算法、自适应模式识别 方法等;以信息分形为标度，建立描述岩体变形、破坏、失稳在时间和空间上非线性演化特征的智能辩识;多种分析方法的综合集成计算与决策等。在智能岩石思想的指导下:
针对岩石力学问题的特殊性(在力学分析中存在大量的工程经验)，提出了面向岩石力学问题专家系统模型。
研究了模糊、随机和信息不完全情况下的不确定知识处理方法，提出了一种新的不确定性推理模型，目前专家系统中广泛采用的可信度推理模型是它的特例。
提出了岩石力学与工程智能系统的综合集成方法，它把目前各自为战的方法所积界的知识综合于一个智能系统中，这样就能将基于专家经验和工程类比解决复杂岩石力学问题的传统方法提高、演化到一个更科学的新层次。
提出了岩石力学全智能模型，实现了对逻辑思维、形象思维和创造性思维的综合模拟。 在智能岩石工程研究方面:
提出了岩石工程最佳设计与系统辨识的闭环系统模型。各种行之有效的方法和途径相互补充和校验，形成一个不断逼近岩体实际状态的闭合反馈解法，克服了仅用应力和应变理论确定性求解的局限性。在此基础上，开发了巷道支护优化设计的综合集成智能系统。
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