矿业：“智探矿脉，office mining”重塑矿区生产
思瀚产业研究院    2025-09-20

矿业是人类社会繁荣发展不可或缺的基础产业，从石器时代到工业革命，再到信息时代，每一次文明的跃升都离不开矿产资源的支撑。国际能源署（IEA）预测：即使可再生能源加速渗透，2035 年化石能源仍将占据全球能源结构的 60% 以上，石油、天然气及锂、铜等关键矿产的需求持续高位运行。

然而，正所谓“登天容易，入地难”，现代矿业开发面临各种复杂科学技术难题和自然环境的挑战，随着浅层资源开发逐步枯竭，深地、深海、复杂地质条件开采成为必然选择。

全球待发现油气资源中，70% 位于深层 / 超深层。深水油气产量占比将在 2035 年达到海洋总产量的 25%；同时，传统的粗放式开发模式也将越来越难以满足安全、高效的开发要求。在此背景下，量子计算、纳米技术等高新尖端技术成为油气开采的基础能力，数智技术也正在加快与油气矿山开发技术深度融合。

油气和矿山的勘探开发及生产活动，都将是基于对可获得地质、生产等数据的治理和预测，AI 技术正从辅助工具属性逐步蜕变为产业重构的核心引擎。过去三十年，从 3D 地震成像到纳米传感器的技术创新完成了量变积累，而未来十年，AI 将带来一场质变的冲击波，它正在重新定义油气矿山行业的技术逻辑与竞争规则。

2035 年的矿业版图将由智能化技术重构勘探、开采、生产全链条，实现“地质透视化、开采工厂化、生产无人化”的科技跃迁：钻进过程中，“透视钻头”实时回传数据，AI 系统动态校准模型并优化轨迹，形成“数据采集 - 高性能计算建模 -AI 解译 - 实钻反馈”的全息勘探闭环，推动石油勘探从“盲人摸象”到“地壳 CT 扫描”的范式跃迁；

油气开采将形成从储层改造到末端处理的井下技术闭环，开辟“井下工厂”开发新模式，高精准智能压裂、原位改质技术、纳米驱油剂和井下油水分离系统等技术协同突破单井综合采收率极限，降低作业成本，彻底改变传统开采模式；海洋油气生产将进入智能化海底工厂时代，实现海洋油气生产全海底化、自动化、智能化、远程化、无人化；

陆上开采依托数字孪生技术实现全生命周期管控，通过百万级物联网节点实时优化生产参数，并基于 5G-A/6G 网络由远程智能中心协同全球生产链，将高危区域人力介入降至极限，最终形成“生产面零人力”的全新业态。

慧眼识矿，让勘探更高效

未来场景：AI 驱动的智能地质勘探，让勘探更高效更准确

勘探业务正经历由传统方法向智能化驱动的范式跃迁，AI 技术的深度融合正在重塑地质勘探全流程。到 2035 年，勘探将进入“全息地壳透视”时代，形成“数据采集 - 量子建模 -AI 解释 - 实钻反馈”的闭环系统。这一变革的核心是AI 地质勘探，其通过集成量子计算、智能传感和实时反馈机制，实现从地质解释到地壳认知的革命性提升。与此同时，数据洪流和实时回传对存储、计算能力和高速网络带宽提出更高要求。

数据采集阶段：构建天 - 地 - 井 - 海的实时数据基座

未来十年，勘探业务的数据采集上将构建起全时域全地域协同网络。通过陆域自动驾驶节点车队与无人机集群实现地震节点自主布设，海域 AUV 自组网实现无缆全域探测，井下纳米传感器与量子重力梯度仪形成微米级监测层，构建起四位一体的实时数据链。该技术体系突破传统人工布设与拖缆船作业的物理限制，使勘探周期从月级压缩至周级，最终形成全域感知、自主协同、持续进化的智能勘探神经网。

此外，AI 地质勘探的数据采集依托智能传感技术扩展探测半径，填补传统方法盲区。随钻前探与随钻远探技术将会在随钻油藏描述和随钻地质导向方面发挥更大的作用，探测的更多、更准、更远、更快；远探与前探测井技术利用声波、电磁波等测井技术，将测井作业的探测范围由现在的数十米大幅提高到井旁数百米和井间数千米，能有效填补传统测井与井间地震之间的探测空白，并在钻进过程中实时回传底层数据，形成地层实时扫描的“透视钻头”，同步启动卫星遥感与无人机光谱扫描，实现地表地质特征的广域覆盖。这些技术生成海量多源数据，包括地震、钻井和遥感信息，为后续建模提供高精度输入。

例如，随钻远探技术通过电磁波或声波传感，实时捕捉井旁流体分布和油藏边界，增强对地层的三维认知。这种一体化数据基座不仅提升采集效率，还通过 AI 算法优化传感器部署，减少人为误差，确保数据完整性和实时性。2035 年，多源融合单勘探项目采集的原始数据量在 PB 级；实时回传“透视钻头”数据需依赖井下 5G-A/6G 网络全覆盖，同时通过边缘计算可帮助降低回传带宽压力。

数据处理阶段：量子计算驱动的高分辨率

建模数据处理阶段，地震、钻井、卫星遥感的海量数据通过量子计算芯片可在短时间内完成传统需数月的储层反演计算，实现三维地质模型分辨率数量级提升。量子计算芯片具备超快并行能力，当海底光纤阵列持续输入 PB 级勘探数据时，集成量子计算芯片的 AI 中枢可在数小时内完成传统需数月的反演流程，同步整合卫星监测、无人机高光谱扫描及井下纳米传感网络，构建动态更新的地质元宇宙。

弹性波成像技术突破传统声波局限，通过纵横波联合采集和全波形反演，实现全波场成像，提供更翔实的储层预测结果。这一过程结合压缩感知地震勘探技术，利用非规则优化采样减少数据冗余，提升成像效率。例如，弹性波全波形反演（EFWI）软件通过矢量信号处理，生成高保真地下图像，为 AI 解释奠定基础。

依据行业经验，地震数据处理流程所需要的存储至少需要比原始数据量多出 10 ～ 15 倍的存储进行匹配。预测到 2035 年，单油田年累计存储数据量从 PB 级跃迁到 EB 级。EFWI算力需求也从 PFLOPS 级到 EFLOPS 级跃迁。数据洪流倒逼 AI 预处理压缩技术的普及，降低存储压力。量子计算的应用不仅能加速反演，还能优化模型参数，使储层描述更贴近真实地质条件，从源头上提升勘探精度。

地震解释阶段：AI 实现厘米级智能解译

地震解释阶段是 AI 地质勘探的核心，人工智能技术实现断层识别和储层预测的微观化。基于人工智能的地震解释技术利用深度学习和机器学习算法，自动处理地震属性数据，实现厘米级断层识别和岩相分类。

这取代了传统手工解释的不准确性，通过大数据分析直接从三维数据体预测油气分布。例如，多层神经网络嵌入解释平台，生成概率性岩相数据体，量化不确定性，提高钻探成功率。预测到 2035 年AI 地质建模勘探目标识别误差率商业应用从传统的 15%-20% 降低到 5% 以内。AI 系统还能整合多学科数据，如测井和地质调查信息，在智慧地质平台上实现协同分析，大幅缩短解释周期。这使勘探目标评价更精准，减少无效钻井风险，推动增储上产。

实时验证阶段：闭环反馈与动态优化实时验证阶段

通过 AI 系统实现模型自校准和钻井轨迹优化，形成勘探闭环。“透视钻头”在钻进过程中持续回传地层数据，AI 系统即时比对预测模型，动态调整参数。例如，随钻前探技术结合井下传感器，实时识别“甜点”位置，引导钻头精准钻达目标层位。为不影响钻井轨迹优化效率，边缘计算实时处理响应（动态建模）时延需要 <100ms。同时，远程实时智能控制中心利用 5G/6G 和物联网技术，处理现场数据并输出优化指令，实现地质导向的自动调整。这种反馈机制不仅验证模型准确性，还通过机器学习迭代提升预测能力，最终达成“地壳 CT 扫描”的跃迁，从被动响应变为主动认知。

综上，AI 地质勘探通过全流程智能化，彻底改变勘探范式。数据采集构建一体化基座，量子计算加速高分辨率建模，AI 解释实现精准解译，实时反馈完成闭环优化，共同推动油气勘探从离散快照式勘测跃迁为持续自进化的地壳 CT扫描，彻底颠覆人工解释周期长、精度受限的传统范式。这不仅提升资源发现效率，还将大幅降低勘探成本，为可持续能源开发提供技术支撑。

重塑矿区生产，打造绿色无人矿区

当前矿山智能化虽已起步——露天矿无人驾驶进入“准成熟期”：截至 2024 年 9 月，全国已建成 1642 个智能化采掘工作面，部署超千台无人矿卡和机器人，渗透率达 20%。然而，井下复杂场景仍依赖人工决策（无人矿卡渗透率＜ 5%），设备协同精度不足，数据孤岛尚未完全打通，本质安全目标远未实现。展望未来，彻底消除矿工接触塌方、爆炸等高风险环境，实现“零伤亡”生产目标是打造无人矿区的首要目标。

国家发展改革委、国家能源局下发的《能源技术革命创新行动计划（2016—2030 年）》提出 , 到 2030 年实现煤炭智能化开采 , 重点煤矿区基本实现工作面无人化。2035 年矿山全面走向无人化开采，现场无人化成为生产主流方式。中国矿业大学预测，2040 年中国基本告别真人矿工。要实现这个目标，需要在矿区作业环节、运输环节和安监环节全面实现无人化。

未来场景： 矿区自主运行生态系统

到 2035 年，矿山将进化为全流程自主运行的生态系统。量子传感网络与人工智能中枢深度融合，实现地质勘探、采掘、运输到安监的全生命周期无人化闭环。

智能采掘：毫米级精准开采与自适应控制

采掘环节由仿生机械臂与智能装备主导，借助透明地质模型实现装备群自主协同，矿区作业流程自动化率达 100%。机械臂集成多光谱视觉系统与力反馈装置，通过激光雷达扫描岩体裂隙分布（识别精度 0.1mm），结合液压支架压力传感器数据，采用惯性导航技术动态调整截割轨迹，替代传统经验判断，使采煤机在复杂地质条件下自动避障，提升开采效率。

同时，高精度爆破技术通过三维激光扫描技术定位岩层弱面，AI 算法动态计算炸药用量，实现能量定向释放，将矿石损失率降低，同时减少对围岩的扰动。这一变革使矿山从“局部自动化”跃升为“全域自决策”，彻底告别“真人矿工”时代。

无人运输：动态调度与协同作业网络

2035 年无人驾驶将实现全场景 100% 覆盖，从“辅助运输”走到“全域无人化”。运输环节以无人矿卡集群为核心，构建动态调度网络，通过 Cellular-V2X 技术调度无人矿卡与铲运机，车铲协同算法提升效率，实现 24 小时不间断作业。无人矿卡搭载激光雷达 - 毫米波雷达融合感知系统，通过 5G-A/6G 专网实现毫秒级通信支持实时避障。云端 AI 中枢基于深度强化学习算法，综合分析矿石品位、设备状态、能耗数据，动态规划最优路径，避开障碍物并进行高效的物料运输。

皮带输送系统也实现智能化，通过在线监测皮带运行状态和载荷，实现输送系统的优化调度和故障预防。安装在皮带输送机上的传感器实时监测皮带磨损度、物料流量和成分等信息，一旦发现异常，系统会自动发出警报并采取相应的措施，确保输送系统的稳定运行。相较当前仅露天矿试点的无人运输，2035 年技术将覆盖地下 50km 巷道，导航精度达厘米级。 预测到 2035 年无人矿卡在露天矿实现 100% 覆盖，地下矿突破 50%。

全域安监：安全监控与风险预警

安全监控完成从“被动响应”到“主动预警”的转变。光量子传感网络以纳特斯拉级灵敏度监测微震波，为岩爆预警争取关键时间；防爆巡检机器人通过激光光谱秒级识别瓦斯泄漏。远程控制中心依托 VR 技术映射井下实景，操作员可像“实况电玩”般遥控设备，彻底消除人工进入高危环境的必要性。

当前的安监系统虽能实现粉尘预警，但多系统割裂导致响应延迟；而 2035 年岩爆预警可直接触发采掘机械臂避障，粉尘超标联动矿卡降速，形成全流程自响应机制，应急响应速度从小时级压缩至分钟级，安全事故归零从愿景变为常态。此外，井下固定岗位由巡检机器人全覆盖。作业机器人集群重构生产链，预测到 2035 年 100% 高危场景作业机器人可替代。

通过采掘、运输、安监三大环节的深度集成与协同优化，智能矿山最终形成了完整的自主运行生态系统。这一系统不仅实现了全流程无人化作业，更通过量子传感网络与人工智能中枢的深度融合，构建了具有自感知、自决策、自执行能力的矿山“智能体”。矿山生产正式从“人力密集型”转向“技术密集型”，为全球矿业可持续发展树立了新的标杆，最终实现彻底告别“真人矿工”的时代愿景。

结语

2035 年的矿山将实现 " 地质透视化、开采工厂化、生产无人化 " 的科技跃迁。到 2035 年，地质勘探将实现从“AI 解释”到“全息地壳透视”的跨越。AI 建模目标识别误差率从当前的 15%-20% 降至 <5%，断层识别精度突破厘米级，彻底解决传统勘探中“盲人摸象”的局限。单次勘探数据量同步从 PB 级跃升至 EB 级（增长 1000 倍），算力需求因弹性波全波形反演（EFWI）技术升级而跃迁：从 PFLOPS 级增至 EFLOPS 级（提升 1000 倍），支撑高分辨率建模与实时反馈。边缘随钻动态建模时延压缩至 <100ms，依托 5G-A/6G 与边缘计算实现“透视钻头”秒级数据回传。同时，矿山生产将告别“真人矿工”时代，迈向全域无人化。

采掘 - 运输 - 安监全流程自动化率实现 100%，仿生机械臂凭借量子扭矩传感技术实现毫米级精准截割。露天矿无人驾驶渗透率从当前的 20%升至100%，地下矿从 <5% 提升至 50%，矿卡集群通过 5G-A/6G 专网实现厘米级导航与毫秒级协同调度。岩爆预警系统联动设备自主避障，应急响应速度从小时级压缩至分钟级，安全事故趋近归零。

高危场景机器人替代率达 100%。算力（EFLOPS）、存力（EB 级）、时延（毫秒级）的跃迁，推动矿业从劳动密集转向技术密集转型，最终实现资源开发效率与本质安全的双重突破。这不仅是技术革新，更是矿业走向全面智能化时代的重要跨越。

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