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1、计算机在矿山工业中的应用与发展计算机在矿山工业中的应用与发展 摘 要 随着计算机工业的大力发展, 微型机在采矿工业中的应用也越来越广泛,其应用深度和广度也日益增加。采矿等传统产业要实现飞跃发展, 必须与信息科技相结合。目前我国矿山企业信息化改造的薄弱环节是生产技术的改造, 有必要将信息技术直接嵌入到采矿生产工艺与过程中去。本文将对计算机技术在采矿工业中的应用进行分支综述,并对其发展趋势和应用前景进行扼要分析。 关键词 采矿工业 计算机应用 人工智能 通信 一、矿山系统工程理论知识的发展与应用 计算机在采矿工业中应用的一个重要方面是矿山系统工程。矿山系统工程始于 50 年代, 源于计算机与运筹学

2、在矿业中的应用, 当时只是运用运筹学的一些方法来解决那些运算工作量不很大的采矿工业中的一些实际问题; 到了 70 年代中期, 计算机在采矿工业中得到了应用, 从而促进了矿山系统工程的发展; 到了 70 年代末 80 年代初, 采矿工业中已应用大中型计算机来解决科研、设计、生产中的一些复杂与运算工作量很大的实际问题, 我国的矿山系统工程有了进一步的发展; 近几年来微型计算机的普遍使用, 多种计算机技术的引进与开发使得矿山系统工程向纵深发展,计算机在采矿工业中的应用亦更广泛、更深入, 几乎涉及到了采矿工业中的各个方面。 由于采矿工程研究的对象是一个复杂的大系统, 采用传统的手工设计方法难以实现矿山

3、设计的优化。同时, 现在的矿山企业处于激烈的市场竞争中, 只有作出生产成本最低、产品质量最好的开采计划, 优化开采作业, 才能在市场竞争 中稳步发展。而传统的手工方法编制开采计划过于繁琐, 常常是计划完成时已过时而不能用; 受时间限制, 也不能进行风险评价和敏感分析及编制多方案计划进行比选。计算机技术和矿山系统工程的发展为此提供了有效的手段。其 应用领域主要包括: 矿山开采优化设计、采掘接替专家系统、矿山生产动态管理系统、矿山信息管理系统等。 二、计算机技术在采矿工业中的应用 在采矿工业中, 计算机作为科研与管理人员的辅助工具, 主要用来进行数值计算、数据管理、绘图模拟, 后来发展到知识处理和

4、图像分析。采矿系统的规划与决策、矿岩稳定性分析与力学性质的预测、工程设计参数的确定与优化等, 都离不开数值计算, 尤其是其中一些计算方法( 如: 有限元法) 复杂、计算量大, 需借助计算机来实现。采矿工业在数值计算方面的发展主要是采用和研究一些新的算法和数学理论, 如: 神经网络计算、遗传算法等, 并与灰色理论、模糊数学、小波分析或其他算法相结合, 以便解决采矿工业中不确定因素较多, 数学模型难以建立的实际问题。 计算机绘图在采矿工业中应用日益广泛。首先, 绘图与数值计算结合紧密, 由最初的计算曲线绘制发展到三维数值模拟。现已建立了各种三维模型, 如: 三维矿床模型、采矿或岩体工程的开挖与充填

5、三维模型、露天矿边坡稳定性分析三维模型、等等。另一方面, 应用计算机辅助设计( CAD) 技术进行工程制图和工艺设备的设计。随着地下矿山的开采深度增加, 许多露天矿也已转入深凹开采, 需要研制新型采掘与运输工艺设备, 因此, CAD 技术在这方面有着广阔应用 前景。图像分析技术也逐渐应用于采矿工业中。利用摄像或 CT 探测技术获取图 像, 由计算机对图像进行分析处理, 从中获取某些特征参数或信息。该技术可用于地质勘探、矿物鉴别、矿岩节理与断层识别、露天矿爆堆块度分析, 等等。 采矿生产过程依赖于各种采矿知识和工程经验, 如: 矿体特征、岩石的类型、结构和性质、锚杆支护和采运设备选型、采矿方法选

6、择, 等等。为此, 人们建立了各种各样的矿业知识库和专家系统, 以实现矿业知识的获取、存储和处理, 并且逐步将各种人工智能理论与技术应用到采矿工业中。 1. 计算机辅助设计技术 计算机辅助设计( ComputerAidedDesign, 简称 CAD) 作为一种成熟的计算机技术已广泛应用于机械设计、建筑工程等领域, 矿业领域也不例外。该技术主要通过二维或三维图形进行工程设计与优化。在采矿工业中, 最常用的辅助设计开发软件是 AutoCAD, 它具有较强的绘图功能和开放的体系结构, 可作为二次开发平台, 方便的进行功能的扩展, 在国内外矿山得到广泛的应用。目前, 我国的许多矿山和大学科研机构合作

7、在 Auto-CAD 平台上开发出多种实用的矿山辅助设计软件。 2. 数据库管理信息系统 数据库管理信息系统是在采矿工业中应用最早也是最成熟的计算机技术,它的研制与应用使得大量数据能在计算机中进行存储、加工、查询、更新和修改。目前它已被广泛应用于地质勘探、矿山设计、生产管理等日常生产活动。在这些实际应用中, 有的是仅仅应用数据库管理信息系统, 有的是把数据库管理信息系统与其它应用软件结合起来应用。目前新开发的数据库管理信息系统是智能数据库系统( IDS) , 这种数据库系统在新的数据加入原数据库后, 原数据库可以自动对整个数据进行重新组织或安排, 以保证对数据查询和处理的有效性和快速性。 3.

8、 人工智能 人工智能技术主要包括专家系统、人工神经网络、遗传算法等技术。在 20 世纪 80 年代以来,人工智能技术在矿业中得到了较为广泛的应用。实际上, 就其研究成果和发展趋势来看, 人工智能大致包括符号智能、计算智能和人工生命等 3 个方面。 3.1 符号智能 符号智能与专家系统在采矿工业中的应用符号智能是以物理符号系统为基础, 研究知识的表示、获取和推理。这就是以知识为基础的传统人工智能( 或称为知识工程阶段) 。专家系统是该阶段的典型代表, 从 80 年代起就开始广泛应用, 并出现了各种专家系统开发工具。专家系统也是人工智能在采矿工业中应用最早、最广泛的领域。在 90 年代, 各种各样

9、的矿业专家系统纷纷面世, 比如: 岩石力学与工程专家系统,矿山井巷工程专家系统、采矿方案与设备选择专家系统、矿山安全专家系统, 等等。具体应用包括: 工程岩体的分级与分区, 边坡和围岩的稳定性分析, 顶板锚杆支护和巷道围岩支护的设计, 采矿方法选择、开拓运输方案选择、铲运机选型、爆破设计、瓦斯或事故的预防, 等等。应用几乎涉及到采矿生产过程的各个方面。矿业专家系统将来的发展主要是综合应用人工智能的理论与方法。在知识获取方面, 除了引入神经网络的学习功能外, 还可研究和综合应用诸如归纳学习、类比学习、解释学习、遗传学习、知识发现等各种机器学习方法, 以实现知识的自动获取。在知识表示与推理方面,

10、除了引入模糊逻辑之外, 还需研究其它更有效的方法, 特别是高效的不确定性推理和基于范例的推理方法。 3.2 计算智能 （1) 专家系统是人工智能的一个重要分支, 它将人类专家的经验转化为计算机程序, 进行智能化决策, 也就是说, 专家系统是一种模拟专家决策能力的计算机系统。目前在采矿工业中开发研制的专家系统有: 露天矿边坡稳定性分析专家系统、矿山设备选型决策支持专家系统、煤层自燃发火预测专家系统、矿山锚杆支护设计与选型专家系统和露天矿爆破专家系统等。 （2) 人工神经网络对专家的思维进行模拟, 利用它的良好的自学习、联想、非线性动态处理、自适应等方法, 从积累的工程事例中获取知识, 形成实用的

11、网络模型, 主要用于推理决策。人工神经网络可以用来解决矿业中的模式识别、分类、预测、函数映射、组合优化、知识获取等一系列问题。自 90 年代初期以来, 它在矿业中得到了广泛的应用。具体应用实例有: 地下巷道或采场顶板可能破坏模式的识别、机器状态模式识别与故障诊断、岩石分级、崩落矿岩流动性分级、矿石品位估算、矿山压力预测、泥化夹层错动带残余强度预测、矿山顶板初次或周期来压步距预测、矿岩力学参数和设计参数的预测、岩爆与瓦斯预报、矿业可持续发展评价、矿山损失贫化分析、岩体工程可靠性分析、采矿方法选择, 等等。人工神经网络在矿业领域的发展主要是学习算法的改进, 同其它数学理论与方 法和专家系统等智能技

12、术相结合, 并且扩大应用、增强解决实际问题能力。目前, 在地下采矿方法合理识别、矿石品位估计等方面得到应用。 （3) 模糊系统( Fuzzy Systems) 是对人脑的模糊性软件思维能力的模拟, 它以模糊集合论为基础,利用人类模糊性语言描述的知识经验来分析和解决 问题。采矿工业中存在很多模糊的不确定信息, 矿业专家的很多经验和推理方法也很难用精确的公式来表达, 为了解决这类问题, 人们引入了模糊理论。模糊理论在矿业中的应用可分两大类: 数值计算和不确定性推理, 智能模糊系统主要指后一种应用。在矿业专家系统中, 不确定性知识的表示与推理可以采用基于模糊逻辑的处理方法。 （4） 遗传算法是根据大

13、自然遗传的适者生存原则,模拟生物进化过程来完成优化搜索, 通过将实际问题编码,然后进行一系列遗传操作, 如复制、交叉和突变等达到问题的优化。如英国诺丁汉大学的 B. Denby 等利用遗传算法优化了露天开采程序和开采境界。遗传算法的基本思想是: 对问题求解的决策变量进行编码, 构成一群 染色体, 根据遗传理论和适者生存原则, 使之以某种概率进行选择、交叉、变异等操作后, 生成下一代 染色体 群, 如此循环, 直至群体平均适应度( 或最优个体适应度) 提高到某一极限。因此, 它是一种全局优化概率搜索算法。近几年来, 已有人开始将遗传算法应用于矿业领域中, 主要目的是改善人工神经网络的性能, 用于

14、矿山压力预报、实测数据预测建模、矿石品位估算, 等等。预计遗传算法还可以应用于矿业的优化决策、生产调度、矿业知识系统的自动学习、图像处理等方面。4. 虚拟现实技术。 虚拟现实技术( Virtual Reality, 简称 VR) 是近几年来发展起来的高新技术。该技术利用计算机生成逼真的三维空间环境, 通过多种传感器设备使用户进入到该环境中, 实现用户与环境直接进行交互的技术。VR 与传统的 CAD 及其它软件相比差别在于人机的交互性, 即人通过专用设备不仅可参与到虚拟的环境, 而且可对此虚拟环境中的对象进行操作, 而这一环境随之会做出相应的动态反映。VR 的雏形起源于 50 年代后期, 经过近

15、 40 年的发展, 已趋于成熟。尤其是 90 年代以来, 计算机硬件、软件功能的不断强化和成本下降为 VR 的发展和应用创 造了条件。因此, VR 理论和应用研究日趋广泛, 并且在医药、化学分析、数据识别、建筑、教育和娱乐等方面取得了令人注目的成就。在矿业领域内, 虚拟现实技术也初步得到应用, 目前已开发出多个虚拟现实系统, 如英国诺丁汉大学 AIMS 研究中心开发出井下虚拟采矿环境 SAFE- VR 系统和矿山作业人员的安全技术培训等系统。通过这些矿山 VR 软件辅助人们了解实际的矿山作业环境, 进行风险预测和典型事故的分析和再现等。此外, VR 技术在矿山灾害识别、救灾训练等方面也得到广泛

16、的应用。虚拟现实技术的研究与应用无疑对提高煤矿安全生产、矿工的安全意识具有重要的实用价值。目前我国对 VR 的研究尚处于初级阶段, 相信随着这一技术的发展, 必将对我国采矿业的发展具有重要的意义。 5 通信技术在采矿工业中的应用 信息的传输和共享需借助通信技术来实现。除了普通电话以外, 目前, 在采矿工业中应用的通信技术主要有两种, 计算机网络技术和无线通信技术( 包括卫星通信在内) 。 ( 1) 计算机网络。在采矿工业中, 计算机局域网( LAN) 主要是作为 MIS 系统的平台, 用于企业的经营与管理。随着采矿生产技术水平的提高和工艺设备的革新, 借助计算机网络也可实现生产的调度与监控。也

17、有一些企业的内部网接入了 Internet 网, 主要应用于: 企业和产品的广告宣传、收发电子邮件和获取有关信息等; 以后将会朝着电子商务的方向发展, 实现网上交易。 ( 2) 无线通信。无线通信技术主要应用于矿山企业的生产调度。以德兴铜矿的生产调度为例, 该矿最初采用无线对讲机对卡车、电铲等主要采矿设备进行调度。后来, 德兴铜矿又从美国引进了卡车计算机调度系统 DISPATCH, 该系统借助于无线通信和 GPS 卫星定位系统, 将安装在卡车、电铲、钻机、破碎机等设备上的车载计算机收集到的各种数据( 如: 设备状态、载荷、位置等) 和边坡监测数据实时地传送到中央计算机, 由中央计算机进行处理和

18、调度。这样, 可解决车铲设备的最佳配合和设备中途出故障后的动态重组等问题, 以提高设备的台时效率, 实现采矿作业的最优化。另外, DISPATCH 的钻机管理部分利用高精度 GPS 定位系统, 可实现爆破孔的自动定位。无线通信技术在采矿工业中的发展将由目前的露天开采推广应用到地下开采, 由采矿作业调度推广应用到矿山安全报警。 三、结 论 计算机技术的飞速发展已促进了矿业计算机应用的深度和广度, 系统工程、人工智能和 VR 技术在矿业中的综合应用, 使矿业计算机应用向更深更广的方向发展。随着 PC 机性能的提高和价格的降低, 微机版的采矿软件包的开发和应用将更加广泛, 计算机软件也必将向标准化、

19、通用化、三维化和易操作化方向发展。而虚拟现实技术的日趋成熟, 也必将给采矿业的发展带来革命性的变化。总而言之, 信息科技作为一种辅助支持手段, 在采矿工业中目前主要用于设计计算和决策分析, 由一般的数值计算发展到智能计算, 由常规的数据处发展到集成的智能决策。同时, 信息科技将逐渐与采矿生产实践紧密结合。目前, 我国矿山企业信 息化改造的薄弱环节和难点是生产技术的改造。采矿生产中的检测、控制、调度、监视、报警等方面都可引入信息技术, 进行实时处理。只有将信息技术直接嵌入采矿生产工艺中, 软硬结合, 才有可能最终实现采矿生产调度和作业全自动化, 即无人化采矿。这一发展将结合矿区特征和可持续发展战

20、略有针对 性的逐步实施。由于微型计算机的成本降低，运算速度加快，并且有图形处理与显示功能，微机的应用广度和深度也日益增加。在采矿工业中计算机应用范围包括：信息数据处理、矿床模型建立、矿山设计与生产计划、矿山设备选型与矿山生产系统分析等。毫无疑问，计算机在采矿工业中的应用几乎涉及到了采矿工程的各个方面，然而，这些应用都是以数据处理、数学运算和图形绘制的方式来解决采矿工程中的问题。众所周知，许多复杂工程问题的解决常常需要涉及到大量的经验知识和对不确定性因素的分析处理，换句话说，就是要用启发式方法(Heuristic Method)做出决策或判断。采矿工程中所遇到的问题正是属于这一类复杂的工程问题。

21、这一类工程问题的解决有赖于智能计算机软件(或称以知识为基础的计算机软件)的开发与研制。专家们预测，将来的软件是智能计算机软件和传统计算机软件相结合的产物，它们之间可以取长补短，各自的优点都能得到最大的发挥。1 目前在采矿工业中应用的计算机技术51.1 数据库管理信息系统数据库管理信息系统是在采矿工业中应用最早也是最成熟的计算机技术，它的研制与应用使得大量数据能在计算机中进行存储、加工、查询、更新和修改。目前它已被广泛应用于地质勘探、矿山设计、生产管理等日常生产活动。在这些实际应用中，有的是仅仅应用数据库管理信息系统，有的是把数据库管理信息系统与其它应用软件结合起来应用。目前新开发的数据库管理信

22、息系统是智能数据库系统(IDS)，这种数据库系统在新的数据加入原数据库后，原数据库可以自动对整个数据进行重新组织或安排，以保证对数据查询和处理的有效性和快速性。1.2 计算机辅助设计技术6早期的计算机辅助设计主要是用于绘制工程图和二维图形显示，而今天的 CAD 技术可以随意产生三维图形，如三维矿床模型和露天矿边坡稳定性分析三维模型。在采矿工业中，最常用的计算机辅助设计开发软件是 Auto CAD。另外目前尚有一些 CAD 系统开发软件是专为采矿工业研制的，这些软件包括：DATAMINE、SURPAC 和 LYNX。在实际应用中，这些系统软件常与 Auto CAD 连接使用，这样使它们的图形显示

23、与处理功能大大增加。1.3 图像分析技术6图像分析技术主要包括图像的摄取和图像的计算机处理。通过对图像的分析处理，以获得有用的信息和资料，这种技术在采矿工业中具有很大的应用潜力。图 1 是某一露天矿爆破优化的数字图像分析系统示意图。图 1 爆堆块度优化图像分析示意图从图 1 可以看出，图像分析技术大致可以分为下列五步：(1)使用摄影技术获取图像；(2)将图像转换成数字信息；(3)计算机图像处理；(4)对求解参数进行衡量和评定；(5)确定图像分析求解的参数与实际的现场实测参数之间的关系(或称确定修正系数)；图像分析技术已经用于地质勘探和矿物鉴别。英国诺丁汉大学目前也正在进行图像分析技术在采矿工程

24、中应用的研究工作，他们的研究包括：露天矿爆堆块度分析和露天矿设备位置监控。2 计算机技术在采矿工业中应用展望人工智能(AI)作为一门新兴的前沿学科，专家们预测，下一个世纪将会是人工智能的时代。目前人工智能在各个领域都或多或少有所研究和应用，采矿工业对人工智能的研究仍属起步阶段，几乎还没有什么实际应用，这方面的主要原因是：一是缺乏对人工智能技术的了解和理解；二是把采矿工程问题抽象出来用人工智能技术来解决还有困难；三是缺乏合适的人工智能软、硬件环境。但是，这些问题也只是暂时的，随着人工智能技术的迅猛发展，不久的将来，把人工智能技术应用于采矿工业是必定无疑的。下面着重讨论有关人工智能在采矿工业中的几

25、个可能应用分支。2.1 专家系统2 4专家系统(也称为以知识为基础的智能计算机系统)是人工智能的一个重要分支，我们不妨把专家系统做如下定义：“专家系统是一种智能计算机程序，这种程序使用知识、经验和信息进行判断推理，以解决需要大量人类专家才能解决的难题” 。它的特点是以启发式方法为基础进行推理。组成系统的基本要素是：事实、经验、不确定因素、知识以及相互间的关系。开发专家系统的工具很多，常用的专家系统开发语言有 Lisp和 Prolog，目前开发专家系统更方便的工具是专家系统框架(Expert System Shell)像 XI-PLUS 等。目前在采矿工业中正在开发研制的专家系统有：露天矿边坡稳

26、定性分析专家系统、矿山设备选型决策支持专家系统，煤层自燃发火预测专家系统、矿山锚杆支护设计与选型专家系统和露天矿爆破专家系统等。2.2 知识归纳系统知识归纳(或称机器学习)是计算机自动获取知识的过程，它往往是专家系统中不可缺少的一个组成部分，这是因为专家系统是依靠运用知识来解决问题或做出判断的，而知识获取来源于客观世界，要使系统能够不断适应外界环境的变化，提高系统解决问题的能力，显然需要像人类专家那样，能够通过学习积累经验、增长知识，因此，使计算机具有学习能力便成为人工智能领域中重要的研究内容。学习系统是在与环境的相互作用中，不断使知识完善、更新的系统，因此，学习必然要与环境相互作用，根据环境

27、提供的信息级别高低(高级信息一般指比较抽象的信息，而低级的信息一般指比较具体的信息)，机器学习方法可分为下列四类：(1)通过“死记硬背”学习(或称机械式学习)；(2)通过指导或教授学习；(3)通过实例学习；(4)通过类比学习。机器学习在采矿工业中最新研究方向是：矿藏勘探机器学习系统和矿藏经济模型机器学习系统。2.3 基于实例的推理系统这种推理系统以经验和实例为基础。当用这种方法解决某一特定问题时，该系统首先在实例库中搜寻与待解决问题类似的经验和实例，然后根据系统中提供的推理、判断方法做出判断。该系统的最大特点是：可以向人类专家提供大量的与待解决问题相似的实例和经验，这些实例和经验对专家解决问题

28、来说无疑是很有参考价值。关于这方面的研究工作已经在医学和工程领域展开，目前在采矿工业中，这方面的应用研究还很少，据有关文献介绍，采矿界正在进行的研究之一是：地下矿山混凝土结构有效使用期限评估系统，这个系统以大量的经验和实例为评估依据，对新建的和正在使用的地下矿山混凝土结构的使用期限进行预测。2.4 人工神经网络系统1人工神经网络系统就是利用计算机模拟技术，来模仿人类大脑神经的活动。在人工神经网络系统中，类似大脑的一个神经单元称为处理元素(Processing element)，一个神经网络系统就是有许多这样简单的处理元素组成的，这些处理元素的有机结合就形成了一个完整的知识系统，这样的知识系统像

29、人类大脑一样具有学习功能和物体识别功能。每个神经网络系统都是由三个神经原层组成的，即输入层、中间层和输出层。一个人工神经网络系统必须经过反复的测试或检验，并根据检验结构对系统进行调整。在采矿工业中，人工神经网络系统目前的研究工作有：岩体破坏模式的识别、矿床品位分析和生产过程控制等。3 锚杆支护设计与选型专家系统简介4该专家系统是作者在英国诺丁汉大学学习期间完成的，所选用的专家系统建造工具是一种功能较强的专家系统框架3XI-PLUS。建立这个专家系统的目的是为锚杆支护设计与选型提供一个实用且经济的方法。组成该系统的知识库有五个，并且还有一个数据库和一个图形库作为系统的两个外部程序。该系统可以从几

30、个主要的设计要点对用户进行咨询。系统的功能包括下列几个方面：(1)决定锚杆形式和锚固方式；(2)给出所选锚杆的设计参数值；(3)给出锚杆的布置方式；(4)给出推荐的锚杆布置图；(5)作为参考，给出在同等条件下，德国和法国锚杆设计参数值。专家系统的核心是知识库的建立，该系统知识库所涉及的知识包括定性的定量的知识，这些知识共用了近两百条规则来表示，知识库间的控制转移如图 2 所示。图 2 知识库间控制转移图图 2 中，决策层控制判断层的执行，而判断层的执行又需要从原始条件层获得信息和有关数据。该专家系统除了 5 个知识库外，还连接运行了两个外部程序：数据库程序和图形库程序。数据库中收集了中国、德国

31、和法国在锚杆设计方面的常用参数，图形库中包含了一些常用的锚杆布置图。系统完成后，用几个现场实例进行检验，系统给出的结果是非常令人满意的。4 结 论计算机技术日新月异的向前发展，并且在采矿工业中的应用潜能巨大，传统的计算机技术和人工智能技术的联合使用将会使过去认为难以解决的采矿工程问题得以解决，这些技术的发展和应用必定大大推动矿山生产和管理的计算机化，采矿工程师们的日常繁重劳动将由计算机取代或部分地取代。作者简介 张金山 包头钢铁学院副教授 硕士研究生导师 留英访问学者张金山（包头钢铁学院.014010）参考文献计算机在采矿工程中的应用 模拟工作面 开采矿产资源的过程和作业叫做采矿。采矿工作有以

32、下显著特点： （1）.矿山建设受矿产资源的限制，不能自由选择矿址。 （2）.采矿工作的对象是矿产资源，因此矿山也存在着一定的服务年限。 （3）.采矿工作的地点由于受到矿产资源赋存条件多样而随着工作面的推进而变换。 （4）.降低采矿工作的贫化率和损失率是采矿工作中重要的质量要求 （5）.采矿工作受客观条件的限制，特别是地下采矿。劳动强度大，工作条件恶劣，安全性差，不易实施机械化和自动化作业。 基于上述几点，采矿工程需要做到高产高效，而工作面的内部工序匹配，是被能力配套，生产环节协调，工艺参数优化组合效果的分析和检验是高产高效矿井开采模式有效期的保证，也是高产高效矿井开采模式风险降到最低的先决条件

33、。 因此利用计算机模拟出合适工作面显得尤为重要。 采煤工作面生产过程中的计算机模拟是利用计算机对采煤工作面生产系统的结构行为动态模仿，从中得到人们需要的信息。 其模拟特点是： 多种工序同时模拟。本模拟系统以普采工作面生产过程为基础模拟对象，可转化为终采工作面生产过程。 本模拟系统输出主要以工作面单产为主，并同时输出相应的各种工作面工艺参数，如采煤机运行速度，支柱，回柱，柱梁速度，支架放煤速度，工作面长度，开机率等，从而确定合理的工作面参数。 模拟模型的规则： 在采煤机进刀过程中发生故障概率忽略不计。 在生产过程中，某段开始回柱，若采煤机进刀后又返回此段时，柱子仍未回完，则发生停机回柱故障。 柱梁，支柱工序若滞后采煤机安全距离，则发生停机挂梁，停机支柱故障。 因此可以看出计算机在采矿工作中的重要地位。