李全生 ，劉舉慶 ，李 軍，張成業(yè)，郭俊廷，王興娟，冉文艷

(1.煤炭開采水資源保護與利用國家重點實驗室,北京 102209；2.中國礦業(yè)大學(北京)地球科學與測繪工程學院,北京 100083；3.Department of Geomatics Engineering,University of Calgary,Calgary T2N1N4；4.北京低碳清潔能源研究院,北京 102211)

煤炭具有基礎能源和工業(yè)原料的雙重屬性，長期以來為我國經濟社會的高速發(fā)展做出了突出貢獻[1]。在能源屬性方面，由于我國的“富煤，貧油，少氣”的獨特資源稟賦特點，從1949 年至今累計生產煤量達960 億t 以上，在一次能源消費結構中占70%以上，支撐國內生產總值年均增長9.5%[2]，近10 a 來煤炭在一次能源消費結構中仍然占比60%左右，屬于我國的絕對主體能源，為國家能源保供發(fā)揮了不可替代的作用[3]。作為重要工業(yè)原料，煤炭經過現(xiàn)代化工技術能夠實現(xiàn)煤的清潔高效轉化，生產特種油品和高端化工產品，也被廣泛用于冶煉、建筑、紡織、農業(yè)種植等領域，被譽為國民經濟發(fā)展的“工業(yè)糧食”[4-5]。在能源和原料的雙重屬性加持下，煤炭在未來較長時期內仍將扮演著重要角色。

煤炭開采會不可避免地對礦區(qū)生態(tài)環(huán)境產生破壞，帶來環(huán)境污染、水土流失、地下水位下降、生態(tài)退化等一系列問題，加劇著經濟社會建設與生態(tài)環(huán)境保護之間的矛盾[6-8]。黨的十八大以來，國家各級政府高度重視生態(tài)環(huán)境保護，先后發(fā)布了一系列環(huán)保政策，如生態(tài)文明建設、“30·60”雙碳戰(zhàn)略等，對煤礦綠色低碳開采提出了高標準要求[9]。尤其是黨的二十大提出的中國式現(xiàn)代化更需要煤礦開采與生態(tài)環(huán)境保護治理協(xié)調發(fā)展，以促進人與自然的和諧共生。在現(xiàn)實問題和戰(zhàn)略需求的雙重背景下，礦山生態(tài)環(huán)境治理成為保障國民經濟發(fā)展和生態(tài)環(huán)境保護的重要舉措之一，是架在“綠水青山”與“金山銀山”之間的重要橋梁。因此，如何科學有效地開展礦山生態(tài)環(huán)境治理變得尤為重要，受到工業(yè)界、學術界及各級政府的廣泛關注，也成為國內外學者的研究熱點[10-12]。

煤礦區(qū)生態(tài)環(huán)境是承載著煤炭開采活動的一種特定的生態(tài)環(huán)境場景，往往呈現(xiàn)生態(tài)本底弱、擾動強度大、破壞時間長、擾動具有立體性等特點[13]?，F(xiàn)有常規(guī)技術難以支撐礦區(qū)生態(tài)環(huán)境的高效精準監(jiān)測與治理，迫切需要借助大數據、人工智能、機器人、物聯(lián)網、云計算、無線通信等新一代信息技術促進礦區(qū)生態(tài)環(huán)境信息采集、管理、計算分析、可視化等全鏈條環(huán)節(jié)進步[14-16]。特別地，各類新一代信息技術的發(fā)展促生了數字孿生技術，為礦山生態(tài)環(huán)境治理提供新的研究視角。具體來講，數字孿生技術具有數據共享性、過程演繹性、虛實互動性、決策自主性等典型特征，可以將真實礦山生態(tài)環(huán)境全要素融合表達，對生態(tài)演變過程動態(tài)模擬，構建一個虛擬的礦山生態(tài)環(huán)境，支撐礦山生態(tài)全過程治理的感知、表達、監(jiān)測、模擬、仿真、預測與控制，以提高我國在礦山生態(tài)環(huán)境治理方面的信息化與現(xiàn)代化水平。

在此背景下，筆者旨在深入剖析當前礦山生態(tài)環(huán)境治理的信息化建設進展及存在的不足之處，提出礦山生態(tài)環(huán)境數字孿生技術，明確其內涵及特點，在此基礎上面對新時期生態(tài)治理要求設計礦山生態(tài)環(huán)境數字孿生的總體架構和功能，并進一步介紹構建礦山生態(tài)環(huán)境數字孿生系統(tǒng)的技術架構及關鍵技術，為推進礦山生態(tài)環(huán)境治理信息化建設，實現(xiàn)全過程數字孿生提供理論和技術支撐。

1 礦山生態(tài)環(huán)境治理信息化現(xiàn)狀

21 世紀初，伴隨著計算機技術、通信技術的突破性進展，我國環(huán)境信息技術得到快速發(fā)展，生態(tài)環(huán)境監(jiān)測與治理信息化建設拉開序幕。隨后，生態(tài)環(huán)境信息化建設在“十二五”、“十三五”10 a 間得到迅猛發(fā)展，尤其是2017 年我國把生態(tài)文明建設納入中國特色社會主義事業(yè)“五位一體”總布局的戰(zhàn)略決策。與此同時，在礦山信息化建設方面，我國數字礦山在理論研究、技術攻關、平臺研發(fā)及應用實踐上同步推進，其中吳立新[17]、盧新明[18]等先后對數字礦山的概念、內涵、特征、關鍵技術等進行了探討與完善；在此基礎上，部分學者基于空間信息技術、三維地質建模、計算機網絡通信技術等初步設計了數字礦山基礎平臺及系統(tǒng)軟件[19-20]，各大礦山企業(yè)如神華集團、紫金礦業(yè)等也紛紛提出數字礦山建設方案并進行示范應用[21-22]。

在生態(tài)環(huán)境信息化與數字礦山建設并行背景下，礦山生態(tài)環(huán)境作為我國重要的一類生態(tài)環(huán)境，也作為數字礦山建設的重要一環(huán)，在信息化建設方面也取得較大進步。主要有3 方面：

(1)礦山生態(tài)環(huán)境調查監(jiān)測手段的信息化現(xiàn)狀。作為治理工作的基礎前提，礦山企業(yè)和學者們采用了各式各樣的調查監(jiān)測技術和設備實現(xiàn)礦區(qū)生態(tài)要素監(jiān)測與參數采集，包括：地面生態(tài)監(jiān)測傳感網絡、三維激光雷達、地球物理勘探、航空/航天遙感平臺等。例如，有些學者設計各類監(jiān)測傳感器如土壤溫度傳感器、粉塵濃度傳感器、地表水質監(jiān)測儀等對礦區(qū)地表溫度、粉塵濃度、水質參數等生態(tài)要素動態(tài)監(jiān)測[23-24]；針對煤礦開采引起的地表沉陷問題，一些學者利用水準監(jiān)測網、干涉合成孔徑雷達(InSAR)、三維激光雷達等技術對采煤礦區(qū)巖層、地表的移動與變形全過程監(jiān)測，以預防生態(tài)地質災害的發(fā)生[25-28]；還有學者針對地下生態(tài)要素如煤層、地質構造、地下水等，通過三維地震勘探技術、高精度探地雷達、水位傳感網等手段對其進行監(jiān)測，獲取地下煤層構造、地下裂縫以及地下水位等信息[23,29-30]；多源遙感技術也被廣泛應用到礦區(qū)生態(tài)大范圍、多要素協(xié)同監(jiān)測中[31-33]，如部分學者將無人機遙感技術應用到礦區(qū)地表沉陷信息提取[34]、地質災害探測[35]、土地復墾效果監(jiān)測[36]等多個方面；李軍等[13]提出基于定量遙感技術的礦區(qū)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測評價技術框架，對礦區(qū)植被、土壤、水體、大氣等多類生態(tài)環(huán)境要素進行綜合監(jiān)測。

(2)礦山生態(tài)環(huán)境數據管理與分析的信息化現(xiàn)狀。基于各類監(jiān)測手段獲取的礦山生態(tài)環(huán)境信息均以數字化形式存在，為了更好地管理好這些監(jiān)測數據并從中提取有價值的信息，政府、企業(yè)和學者們開展了大量的探索工作。一方面，利用GIS 和數據庫技術對礦區(qū)生態(tài)環(huán)境數據實現(xiàn)統(tǒng)一管理，如曹志國等[37]基于Web-GIS 構建了礦區(qū)生態(tài)監(jiān)測與管理信息系統(tǒng)，實現(xiàn)了對礦區(qū)生態(tài)環(huán)境各類監(jiān)測數據、工程數據的存儲、管理和展示；KIM 等[38]重點針對礦區(qū)生態(tài)環(huán)境治理環(huán)節(jié)開發(fā)了GIS 拓展模塊，實現(xiàn)礦區(qū)地形、地質構造、采礦專題數據(如礦井、鉆孔等)等信息的組織管理，為礦區(qū)生態(tài)環(huán)境修復提供數據支撐。另一方面，研究時空分析方法、數理統(tǒng)計法等理論方法對礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測數據進行深入分析，以獲取礦區(qū)生態(tài)演變的過程和規(guī)律，例如一些學者針對礦區(qū)生態(tài)特定場景，提出了各種礦山生態(tài)環(huán)境質量指數[39-41]，另有學者利用回歸分析、機器學習、人工神經網絡等實現(xiàn)礦山生態(tài)演變驅動機制分析建模[42-45]。此外，云計算技術也逐漸被應用到礦山生態(tài)環(huán)境分析中，如肖武等[46-47]利用Google Earth Engine 對淮南采煤沉陷區(qū)積水變化和蒙東礦區(qū)的土地復墾過程進行了分析。

(3)礦山生態(tài)環(huán)境治理的信息化現(xiàn)狀。為了使礦山生態(tài)環(huán)境的治理過程更自動化、更有效，學者們也嘗試將信息化技術應用于治理過程中。首先，一些學者將各類礦山生態(tài)環(huán)境數據聚合成圖，為生態(tài)治理規(guī)劃提供基礎底圖如土地復墾專題圖、煤矸石山地形圖等[48-49]；還有學者通過各類生態(tài)指數構建評價指標體系，對礦區(qū)生態(tài)環(huán)境服務功能、治理現(xiàn)狀、修復效果等進行綜合定量評價[50-51]，為礦區(qū)生態(tài)環(huán)境治理提供客觀現(xiàn)實依據；針對部分治理環(huán)節(jié)，一些學者通過數學模型、規(guī)則推理等方法對治理過程進行建模，為礦區(qū)生態(tài)環(huán)境治理如土地復墾面積計算、礦區(qū)用地適宜性評估等環(huán)節(jié)提供支持[52-53]，少量學者嘗試將這些功能集成并開發(fā)了面向礦山生態(tài)環(huán)境治理的信息系統(tǒng)，如張繼棟等[54]和陳英義等[55]設計開發(fā)了面向礦區(qū)土地復墾、植被恢復的信息化系統(tǒng)，為礦區(qū)土地修復中植被恢復潛力分析、適生植物品種選擇、土地復墾方案確定等提供參考依據。

雖然礦山生態(tài)環(huán)境治理的信息化建設方面已取得許多成果，但面對新時期礦山生態(tài)治理對質量、效率和效益的高標準要求，仍然存在以下問題需要進一步解決：①現(xiàn)有礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測手段主要側重專題性監(jiān)測，例如采煤塌陷區(qū)土地損毀、地下水水位、固體廢棄物堆放、排土場修復效果等，因此現(xiàn)有研究往往針對單一的生態(tài)環(huán)境要素，缺乏多監(jiān)測平臺協(xié)同、多生態(tài)要素協(xié)同的綜合性立體化監(jiān)測體系，不足以感知礦山生態(tài)環(huán)境的全局、高動態(tài)變化；②當前用于礦山生態(tài)環(huán)境演變過程的分析方法主要是線性回歸、因子關聯(lián)等簡單統(tǒng)計方法，難以建模表達復雜的礦區(qū)生態(tài)演變過程和機制并揭示主導驅動因子，也無法實現(xiàn)對未來一段時間生態(tài)變化的推演預測；③礦山生態(tài)環(huán)境治理與修復主要依賴人的主觀經驗，例如排土場坡度設置為多少能確保水土保持功能和占地成本間達到綜合最優(yōu)，當前信息化手段僅停留在初級結果分析上，治理過程缺乏精準的科學決策技術支持；④ 當前礦山生態(tài)環(huán)境相關軟件大都為地形地貌測量、平面方案設計等專題性軟件，缺乏面向礦山生態(tài)環(huán)境治理的綜合信息管理與決策支持平臺，無法實現(xiàn)對礦山開采前、中、后全周期的變化監(jiān)測、數據管理、決策支持、可視化仿真的智能分析與決策。

2 礦山生態(tài)環(huán)境數字孿生的內涵及特點

2.1 數字孿生的概念

自美國密歇根大學Michael Grieves 教授2003 年提出數字孿生概念后，數字孿生技術先后被美國防部、NASA、西門子公司等所重視，連續(xù)3 a 被國際權威IT 研究顧問咨詢公司 Gartner 列為十大戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢之一，并被納入德國工業(yè)4.0、美國工業(yè)互聯(lián)網、中國“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃中。數字孿生(Digital Twin)又稱為數字鏡像或數字雙胞胎，是以數字化方式創(chuàng)建物理實體的虛擬模型，借助數據模擬物理實體在現(xiàn)實環(huán)境中的行為，通過虛實交互反饋、數據融合分析、決策迭代優(yōu)化等手段，為物理實體增加或擴展新的能力[56-57]。由于數字孿生具有數據共享性、過程演繹性、虛實互動性、決策自主性等優(yōu)勢，在工業(yè)制造、航天航空、城市管理、數字醫(yī)療、娛樂游戲等社會各領域得到廣泛應用。近幾年來，在礦山智能化發(fā)展大趨勢下，數字孿生技術也開始應用于礦業(yè)領域，如挪威Oseberg-H 油礦試點平臺利用數字孿生技術實現(xiàn)無人化生產運作，其開發(fā)運營成本較原計劃降低約20%[58]；葛世榮等[59]研究了數字孿生智采工作面系統(tǒng)(Digital Twin Smart Mining Workface，DTSMW)，提升智采工作面的自主感知和優(yōu)化調控能力，并通過實驗發(fā)現(xiàn)DTSMW 系統(tǒng)較現(xiàn)有遠程集控中心的智能性提高了一個層級；王國法等[60]在數字孿生基礎上提出了掘錨一體掘進工作面標準化、模塊化高效設備配套方式，并在張家峁煤礦智能化建設實踐中提高掘進效率50%。

2.2 礦山生態(tài)環(huán)境數字孿生的概念與內涵

從數字孿生的概念、特性及應用可以總結出數字孿生技術適用于高價值、復雜過程、特殊環(huán)境、高社會效益等應用場景[59,61]，而礦山生態(tài)環(huán)境治理場景天然具有這些特點。因此，為了更好地全面監(jiān)測、模擬與分析礦區(qū)生態(tài)環(huán)境的變化與治理過程，迫切需要將數字孿生技術應用到礦山生態(tài)環(huán)境治理，實現(xiàn)礦山生態(tài)環(huán)境數字孿生系統(tǒng)。基于此，筆者將數字孿生與礦山生態(tài)環(huán)境治理相結合，提出礦山生態(tài)環(huán)境數字孿生(Digital Twin of Mine Ecological Environment,DTME)這一概念，并將其定義為：利用天空地多源監(jiān)測手段感知礦區(qū)生態(tài)環(huán)境要素變化，借助人工智能構建生態(tài)環(huán)境演變的復雜驅動模型，在虛擬空間建立與現(xiàn)實礦山生態(tài)環(huán)境要素一一對應、演變過程相互映射、作用機制相互匹配的孿生系統(tǒng)，進而通過方案優(yōu)化或反饋控制支持礦山生態(tài)環(huán)境全過程科學治理。

礦山生態(tài)環(huán)境數字孿生的內涵是依托天-空-地平臺協(xié)同的多源監(jiān)測技術，利用長時序生態(tài)參數定量反演技術，針對現(xiàn)實(物理)礦山生態(tài)環(huán)境場景中的生態(tài)要素(植被、土壤、水體、大氣等)、人類活動(采礦活動、城鎮(zhèn)開發(fā)、農牧活動等)和自然條件(氣候氣象、地形地貌、地質狀況等)，采集它們的空間位置、狀態(tài)屬性和時間變化并進行數字化表達，形成孿生數據；然后，對各生態(tài)要素間的相互關聯(lián)作用及人類活動、自然條件對生態(tài)要素的影響過程進行數學建模，實現(xiàn)對物理礦山生態(tài)環(huán)境的數字化仿真模擬，形成虛擬礦山生態(tài)環(huán)境；最終，通過將專業(yè)模型融入虛擬礦山生態(tài)環(huán)境，實現(xiàn)對物理生態(tài)環(huán)境的質量評價、風險預警、方案優(yōu)化、推演預測、反饋控制等，來指導實際礦山生產計劃與礦區(qū)生態(tài)修復治理措施等。

2.3 礦山生態(tài)環(huán)境數字孿生的特點

常規(guī)的數字礦山信息系統(tǒng)往往也包含生態(tài)環(huán)境信息，但它們只是存儲了非?；A的礦山生態(tài)環(huán)境本底信息，且時空分辨率低、要素單一、更新緩慢，更多側重信息管理。與之不同的是，礦山生態(tài)環(huán)境數字孿生是專門服務生態(tài)環(huán)境治理，具有對礦山生態(tài)環(huán)境的感知、表達、仿真與控制全鏈條高級別功能，具有以下特點：

(1)要素豐富且表達精細。通過“天-空-地”多平臺協(xié)同的立體感知網絡及時獲取物理礦山“植-土-水-氣”生態(tài)要素的空間位置、參數狀態(tài)、變化過程等關鍵信息，對于每一種生態(tài)要素開展不同物理或生態(tài)指標(如植被的覆蓋度、葉綠素含量、葉片水分等)的多尺度(千米/米/分米/厘米)、長時序(數十年)、高頻次(秒/天/周)的信息采集或定量反演，實現(xiàn)對礦山生態(tài)環(huán)境豐富要素的精細表達。

(2)生態(tài)演變仿真模擬。通過對物理礦山生態(tài)要素與人類活動、自然條件間的關聯(lián)關系、影響過程進行定量建模，在虛擬世界中以結構化形式表達要素間的關聯(lián)規(guī)則，可以實現(xiàn)對任一個或若干個要素變化后仿真模擬礦山生態(tài)演變過程，為礦區(qū)生態(tài)環(huán)境治理提供可持續(xù)、科學精準的決策支持。

(3)虛實融合交互。物理礦山生態(tài)環(huán)境為數字孿生系統(tǒng)提供了真實的生態(tài)要素信息及演變過程及規(guī)律，數字孿生系統(tǒng)則對物理礦山生態(tài)環(huán)境進行全生命周期感知、表達、模擬、預測與控制，兩者相輔相成，實現(xiàn)“以實補虛，以虛控實”。

(4)自我學習與動態(tài)優(yōu)化。礦山生態(tài)環(huán)境數字孿生不僅可以實現(xiàn)對物理礦山生態(tài)環(huán)境的動態(tài)感知與模擬，還能以下一時期的真實數據為參考，通過機器學習、人工智能等技術對已構建的訓練模型進行動態(tài)糾正，實現(xiàn)自我學習與動態(tài)進化。

3 礦山生態(tài)環(huán)境數字孿生的架構與功能

3.1 礦山生態(tài)環(huán)境數字孿生的總體架構

礦山生態(tài)環(huán)境數字孿生系統(tǒng)包含物理礦山生態(tài)環(huán)境(物理實體)、監(jiān)測終端、孿生數據、信息鏈路、云邊端服務、虛擬礦山生態(tài)環(huán)境(虛擬實體)和控制終端7 個部分，各部分的相互關系如圖1 所示。首先利用“天-空-地”多平臺協(xié)同的監(jiān)測終端對物理礦山生態(tài)環(huán)境進行數據采集，與模擬數據、計算結果、其他系統(tǒng)數據等融合形成物理礦山的孿生數據，然后基于云邊端服務的存儲、計算及通信資源，并通過信息鏈路向虛擬礦山生態(tài)環(huán)境提供數據支撐；另一方面，以云邊端服務的智能算法和領域知識為引導，創(chuàng)建物理礦山生態(tài)環(huán)境的數字鏡像-虛擬礦山生態(tài)環(huán)境；最后，云邊端服務結合虛擬礦山生態(tài)環(huán)境的狀態(tài)通過控制終端調整和優(yōu)化物理礦山生態(tài)環(huán)境。

(1)物理礦山生態(tài)環(huán)境。物理礦山生態(tài)環(huán)境是數字孿生的現(xiàn)實基石，由自然條件、生態(tài)要素、人類活動三大類因子構成且客觀存在的現(xiàn)實復雜生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)，是礦山生態(tài)環(huán)境數字孿生的研究對象?？紤]到采礦活動對生態(tài)環(huán)境的影響輻射范圍，礦區(qū)范圍通常在平面方向上覆蓋到露天采場或井工開采工作面邊界外數公里范圍，在豎直方向上涵蓋地下-地表-地上三維立體空間。自然條件是指礦區(qū)的氣候氣象和地形地貌條件，包括氣溫、降水、日照、風速、海拔、坡度、坡向等；人類活動指礦區(qū)內存在的各類型采礦活動和非采礦活動，包括礦產采掘、加工和運輸、城鎮(zhèn)開發(fā)、農牧活動等；生態(tài)要素指礦區(qū)內形成生態(tài)系統(tǒng)結構和服務功能的主要要素，包括植被、土壤、水體和大氣。

(2)監(jiān)測終端。監(jiān)測終端是由多種監(jiān)測平臺對物理礦山生態(tài)環(huán)境關鍵組成成分進行信息采集的設備，包含航天監(jiān)測終端(遙感衛(wèi)星、全球導航定位衛(wèi)星、通信衛(wèi)星)、航空監(jiān)測終端(無人機、載人飛機)、地面監(jiān)測網絡(氣象觀測站、生態(tài)監(jiān)測塔、視頻監(jiān)控、探地雷達、走航監(jiān)測機器人、地表形變GNSS 監(jiān)測站)、地下監(jiān)測網絡(井巷瓦斯?jié)舛葌鞲衅?、地下水水?水質監(jiān)測站、礦山壓力監(jiān)測系統(tǒng))。使用各類設備對物理礦山生態(tài)環(huán)境各要素的位置、屬性、狀態(tài)、行為、變化等全方位監(jiān)測。

(3)孿生數據。孿生數據是實現(xiàn)礦山生態(tài)環(huán)境數字孿生的數字底座，包括物理實體數據、虛擬體數據及領域知識3 類數據，數據格式涉及柵格數據、矢量數據、統(tǒng)計數據、傳感器監(jiān)測流數據等。物理實體數據是由監(jiān)測終端獲取的物理礦山生態(tài)環(huán)境的各類信息，例如礦權邊界矢量數據、礦區(qū)光學衛(wèi)星遙感影像、礦區(qū)地形三維點云、無人機高光譜影像、地面點GNSS 監(jiān)測數據、地質結構物探數據、煤炭月開采量數據、氣象站觀測數據及礦區(qū)周邊城鎮(zhèn)經濟社會統(tǒng)計數據。虛擬體數據為使用各類分析模型由物理實體數據中計算出的信息，例如礦區(qū)地表土壤含水量分布、植被葉綠素、空氣粉塵質量濃度、生態(tài)環(huán)境質量分布等。領域知識則是礦山生態(tài)環(huán)境治理相關的專家經驗模型、環(huán)境質量評價標準、修復效果評價標準、固碳能力計算規(guī)程等，主要用于對礦山生態(tài)環(huán)境數字孿生過程的引導。

(4)信息鏈路。信息鏈路是指礦山生態(tài)環(huán)境數字孿生的數據、信息和資源的交互通道，是整個系統(tǒng)各部分的連接神經。信息鏈路的實施采用有線通信網絡(TCP/IP 協(xié)議)和無線信號傳輸(如4/5G、WiFi6、ZigBee 等無線通信協(xié)議)2 種方式。一方面支撐礦山生態(tài)環(huán)境數字孿生系統(tǒng)內部各模塊之間的信息流通和深度交互，另一方面也支撐著礦山生態(tài)環(huán)境數字孿生系統(tǒng)與礦山其他業(yè)務信息系統(tǒng)(如智能采掘系統(tǒng)、安全監(jiān)控系統(tǒng)、輔助生產系統(tǒng))之間的通信連接。

(5)云邊端服務。云邊端服務是具有分布式數據存儲和高性能計算能力的礦山生態(tài)云原生環(huán)境，主要提供高性能存儲資源、計算資源、網絡資源和專業(yè)分析模型算法，同時采用“云-邊-端”協(xié)同一體化解決方案，保證礦山生態(tài)環(huán)境治理從生態(tài)要素監(jiān)測到過程虛擬孿生的運轉。云計算是將礦山生態(tài)環(huán)境相關計算任務拆分成若干子任務，利用公有云或私有云的分布式計算資源，完成計算過程并反饋給用戶。邊緣計算在物理礦山生態(tài)環(huán)境一側建立計算能力，可以為礦山生態(tài)環(huán)境數字孿生系統(tǒng)運轉提供資源保障。終端計算主要面向監(jiān)測終端，可以實現(xiàn)在采集數據的同時進行分析操作，如視頻攝像頭的火災即時預警。

(6)虛擬礦山生態(tài)環(huán)境。虛擬礦山生態(tài)環(huán)境是對物理礦山生態(tài)環(huán)境的數字化模擬與仿真，是物理實體中各生態(tài)環(huán)境要素的狀態(tài)、演變過程和關聯(lián)關系在虛擬空間下的映射和孿生。可以在計算機屏幕上向用戶展示虛擬礦山生態(tài)環(huán)境，還可以通過虛擬現(xiàn)實技術(VR)或增強現(xiàn)實技術(AR)呈現(xiàn)虛擬礦山生態(tài)環(huán)境場景，增強虛擬生態(tài)環(huán)境的沉浸感和真實感，并提供人機交互的接口。對于企業(yè)用戶，用戶可在虛擬礦山生態(tài)環(huán)境中查看指定位置、指定時間、特定要素的狀態(tài)及變化，也能查詢生態(tài)擾動范圍、土地復墾過程等；對于政府或公眾用戶，它可以展示礦山生態(tài)環(huán)境的健康狀況和治理效果。

(7)控制終端?？刂平K端是針對礦山生態(tài)環(huán)境的修復治理或管理而布設的自動控制設備，是虛擬礦山生態(tài)環(huán)境對物理礦山生態(tài)環(huán)境實施控制和反饋的執(zhí)行者，例如種樹機器人、水肥自動配比設備、智能灌溉系統(tǒng)等。數字孿生系統(tǒng)在智能篩選出適宜種植的植物類型后，自動控制種樹機器人對修復區(qū)域實施種植。又如，數字孿生系統(tǒng)診斷出礦區(qū)地表土壤缺少的水分、營養(yǎng)物質及比例后，傳輸指令給設備實施水肥自動配比，并控制安裝在地面的智能灌溉系統(tǒng)對指定地點按時澆灌。

3.2 礦山生態(tài)環(huán)境數字孿生的功能

礦山生態(tài)環(huán)境數字孿生依托多平臺協(xié)同監(jiān)測終端對礦山開采前、中、后的生態(tài)環(huán)境多要素進行多尺度監(jiān)測，并借助參數反演、時空數據管理、人工智能分析模型等實現(xiàn)礦山生態(tài)環(huán)境數字化表達和映射、存儲、查詢、計算和分析，提供礦山生態(tài)環(huán)境治理全過程、多維度決策服務，具體包括礦山生態(tài)質量動態(tài)監(jiān)測與體檢、礦山生態(tài)演變模擬與影響因子解析、礦山生態(tài)變化過程預測、礦山生態(tài)風險預警、智能分級分區(qū)生態(tài)修復、礦山生態(tài)修復效果評價和礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)管7項功能(圖2)。

圖2 礦山生態(tài)環(huán)境數字孿生的功能Fig.2 Function of the digital twin of mine ecological environment

(1)礦山生態(tài)質量動態(tài)監(jiān)測與體檢。礦山生態(tài)質量動態(tài)監(jiān)測與體檢是基于 “地下-地表-地上”立體空間生態(tài)要素參數所構建的礦山生態(tài)質量綜合評價指數，對礦山進行長時序、高頻次的動態(tài)監(jiān)測，定期獲取不同時期礦山生態(tài)環(huán)境質量及變化。此功能猶如醫(yī)生對人體的體檢一樣，利用綜合評價指數對礦山生態(tài)進行全方位的“掃描”與“檢查”，評估礦山生態(tài)健康狀況并對其進行分級，包括良好、中等、較差和極差多個等級。礦山生態(tài)質量可為診斷生態(tài)退化問題提供決策參考，為礦山生態(tài)環(huán)境制定治理方案提供數據支撐，做到早發(fā)現(xiàn)，早干預，早治理。

(2)礦山生態(tài)演變模擬與影響因子解析。礦山生態(tài)演變模擬與影響因子解析是基于孿生數據對物理實體的歷史狀態(tài)和特征演化進行仿真，能夠重現(xiàn)礦山開采“前-中-后”生態(tài)關鍵參數的歷史演變過程，發(fā)現(xiàn)生態(tài)環(huán)境突變節(jié)點和變化規(guī)律，如礦區(qū)生態(tài)環(huán)境破環(huán)臨界時間點等。同時，具備解析礦山生態(tài)關鍵參數(植被長勢、土壤含水量、大氣顆粒物質量濃度等)變化的驅動因子及影響程度的功能。具體來說，通過建模分離并量化采礦活動、其他人類活動和自然條件因子對關鍵生態(tài)參數的影響程度，劃清采礦活動與其它因子對生態(tài)環(huán)境退化的責任，確定采礦活動影響的空間范圍，為生態(tài)環(huán)境精準治理提供決策支持。

(3)礦山生態(tài)變化過程預測。礦山生態(tài)變化過程預測指能夠預測礦山生態(tài)環(huán)境在不同開采方案(如高強度、中強度、低強度開采)和修復方案下未來5～20 a間的生態(tài)演變過程。在不同的開采方案或不同修復方案下，推演預測未來的礦區(qū)土地利用類型、生態(tài)損毀面積、植被長勢、土壤養(yǎng)分分布等狀態(tài)。此外，礦山生態(tài)變化過程預測可以向管理人員提供礦山生態(tài)環(huán)境脆弱區(qū)的位置、修復持續(xù)時間、生態(tài)退化的劇烈程度等，進一步分析礦山開采引起的生態(tài)環(huán)境演變情況，為礦山開采與生態(tài)保護協(xié)調發(fā)展下的生態(tài)修復方案優(yōu)化升級提供依據。

(4)礦山生態(tài)風險預警。礦山生態(tài)風險預警是對礦山生態(tài)環(huán)境正在發(fā)生或將要發(fā)生的風險隱患進行評估，從而進行及時預警，這是礦山生態(tài)環(huán)境健康的智能警報器。通過設定風險等級評定的閾值，可以實現(xiàn)分級預警，以“無警情”、“四級預警”、“三級預警”、“二級預警”和“一級預警”5 種預警狀態(tài)對礦山管理者進行示警。例如，出現(xiàn)異常情況時，能及時通過數字孿生系統(tǒng)中的信息鏈路以短信、電話、平臺發(fā)出警報，提醒礦山企業(yè)和當地政府及時加強對預警區(qū)域的生態(tài)治理與保護，以避免生態(tài)災害的發(fā)生。通過該功能，管理者也可自行查看風險等級以制定并實施針對性的防范、治理方案，促進科學有效地礦山生態(tài)環(huán)境保護與修復。

(5)智能分級分區(qū)生態(tài)修復。智能分級分區(qū)生態(tài)修復功能是基于礦區(qū)生態(tài)環(huán)境的生態(tài)擾動范圍及影響程度，自動圈定自然演替區(qū)、人工管護區(qū)、生態(tài)重塑關鍵區(qū)的3 級分區(qū)。對礦區(qū)生態(tài)環(huán)境各分級分區(qū)進行有針對性地監(jiān)測，精準把握各分級分區(qū)的修復狀態(tài)，制定適用于各分級分區(qū)的修復計劃。自然演替區(qū)即無需過多的人工干預也可以進行自然的修復，人工管護區(qū)需要通過適當的人工管理和護理措施進行干預，生態(tài)重塑關鍵區(qū)則需要實施重點生態(tài)修復工程。該功能能為“一地一策”的科學精準修復規(guī)劃、提升生態(tài)修復效率效益提供保障。

(6)礦山生態(tài)修復效果評價。礦山生態(tài)修復效果評價功能可以對一個或若干礦山在生態(tài)修復進行中和結束后的修復效果進行定量評價。在資源開采前，礦山生態(tài)數字孿生系統(tǒng)通過長時序、高頻次監(jiān)測數據為修復效果評價提供生態(tài)本底狀態(tài)；在資源開采過程中，礦山企業(yè)會進行適當的、有針對性的生態(tài)修復活動，利用礦山生態(tài)數字孿生系統(tǒng)可以進行任意一年或多年的修復效果評價，掌握修復工程的質量和進度，及時調整不合適的修復措施；在資源開采完成后，修復活動仍在繼續(xù)，此時不僅能夠評價當時的修復效果，還能對修復后的生態(tài)質量與采礦前的生態(tài)本底進行對比，判斷生態(tài)質量是否恢復到開采前的狀態(tài)。礦山生態(tài)數字孿生系統(tǒng)可為礦山生態(tài)修復策略的整體調整提供參考，并提出優(yōu)化建議，如調整土壤改良技術，更換植物種植模式，施行水資源循環(huán)利用技術等。

(7)礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)管?；诒O(jiān)測終端和實地驗證相結合的方式，能精準地掌握礦山開采“前-中-后”的生態(tài)環(huán)境狀態(tài)，有效地實現(xiàn)對礦山生態(tài)環(huán)境修復和違規(guī)開采活動的全生命周期監(jiān)督與管理。對于礦山生態(tài)環(huán)境修復活動，實時在線定位生態(tài)環(huán)境的破壞位置，及時發(fā)出修復指令，“線上+線下”全程跟蹤修復過程并及時指正不適當的修復措施，實現(xiàn)科學有效的礦山生態(tài)環(huán)境修復。對于違規(guī)開采活動，及時在線識別違規(guī)開采類型，依法發(fā)出整改警告，對違規(guī)礦山進行檔案記錄和重點監(jiān)管，實現(xiàn)依法依規(guī)礦山開采及生態(tài)環(huán)境保護。礦山生態(tài)環(huán)境數字孿生的實現(xiàn)，有助于提高礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)管的效果，智能、高效、準確地發(fā)現(xiàn)“只開采不修復”和“違規(guī)開發(fā)礦山”等行為。

4 礦山生態(tài)環(huán)境數字孿生系統(tǒng)構建

在充分應用新一代信息技術的基礎上，構建完整的礦山生態(tài)環(huán)境數字孿生系統(tǒng)應開展4 個方面工作：礦山生態(tài)數字底座搭建、礦山生態(tài)數字場景構建、礦山生態(tài)演變過程模擬與預測、礦山生態(tài)治理智能決策，以實現(xiàn)對物理礦山生態(tài)環(huán)境的虛擬孿生與治理智能決策，總體技術架構如圖3 所示。

圖3 礦山生態(tài)環(huán)境數字孿生系統(tǒng)技術架構Fig.3 Technology framework of the digital twin system of mine ecological environment

4.1 礦山生態(tài)數字底座搭建

礦山生態(tài)數字底座主要通過礦山生態(tài)數據采集、數據融合與管理2 類技術實現(xiàn)，如圖4 所示。①由遙感衛(wèi)星、全球定位導航衛(wèi)星、無人機、地面/地下監(jiān)測設備/監(jiān)測網絡組成的礦山生態(tài)環(huán)境天空地協(xié)同監(jiān)測體系，通過傳感器探測獲取礦山生態(tài)環(huán)境各要素的圖像、視頻、光譜、數值等初級信息，進而采用信號處理、模式識別、機器學習、統(tǒng)計建模等方法從中提取要素的位置、屬性、分布及時序變化等高級信息。涉及到的環(huán)節(jié)包括：利用深度學習模型從遙感影像識別礦區(qū)地物類型及變化信息[62]，采用無人機傾斜攝影測量技術獲取礦區(qū)精細數字高程模型和數字表面模型[63]，構建定量遙感模型反演礦區(qū)植被、土壤、水體、大氣等理化參數[33]，利用空間插值等方法獲取氣象氣候、地表變形、地下水位分布等信息[64]，形成礦區(qū)生態(tài)時空大數據集。②針對多源礦山生態(tài)環(huán)境數據在采集方式、空間參考、存儲格式、時空尺度等方面存在差異，采用時空格網編碼理論和多層級時空索引實現(xiàn)多源數據融合、時空基準統(tǒng)一和高效時空索引[65]，支撐對指定時間、指定地點、指定尺度、多要素的信息快速查詢和提取。

圖4 礦山生態(tài)數字底座Fig.4 Digital base of mine ecosystem

4.2 礦山生態(tài)數字場景構建

根據礦山生態(tài)環(huán)境特點，在礦山生態(tài)數字底座基礎上，基于可視化仿真技術，按照“地下-地表-地上”三維空間立體化形態(tài)構建能深入刻畫礦山生態(tài)的數字化場景，將大規(guī)模礦山生態(tài)要素進行精準復現(xiàn)，并對精細觀測要素進行多維度可視分析，實現(xiàn)從全域視角到微觀視角領域，對礦山運行態(tài)勢進行全息動態(tài)感知，有效增強礦山生態(tài)數字場景的真實感和沉浸感，具體內容如圖5 所示。①地下數字場景構建。利用3D MAX+BIM 建模技術構建地下礦山三維空間場景[66]，增強礦山地下空間的真實感。地質模型要素主要包括巖層、煤層、地下水等地物，人工要素包括巷道、斜井、開采工作面、鉆孔、物探、礦坑充水通道等地物。②地表數字場景構建。此處重點是呈現(xiàn)礦山開采全過程中地表地物和地貌的變化過程，場景中地形、地貌、土地利用類型、工礦建筑設施、工礦設備、植被、水域、地表溫度等元素。對有高程變化的地表元素采用3D Tiles 格式構建三維地表模型[67]，最大程度地呈現(xiàn)其幾何形態(tài)和紋理特征，精細還原元素的真實情況；對于沒有高程信息的元素采用WMS 服務協(xié)議對地物進行可視化渲染，并展示在地理信息可視化平臺中。③地上數字場景構建。地上場景元素主要包括礦區(qū)地上各類氣體及風速、風向、氣溫、粉塵質量濃度等信息，利用Unity 3D、Unreal 可視化渲染技術模擬氣體的狀態(tài)、分布及流動效果[68]，用專題符號來刻畫氣體的濃度并在礦山生態(tài)數字底座上進行復現(xiàn)，進而構建礦山生態(tài)地上數字場景。在生成三維模型時由于數據龐大場景復雜，在大場景瀏覽時引入LOD 技術[69]，采用按需渲染的方式加載模型，提高三維模型的渲染效率。

圖5 礦山生態(tài)數字場景Fig.5 Digital scene of mine ecosystem

4.3 礦山生態(tài)演變過程模擬與預測

礦山生態(tài)演變過程模擬與預測旨在對礦區(qū)實現(xiàn)回溯歷史、展示現(xiàn)在和預測未來，支撐礦山生態(tài)環(huán)境治理走向數字孿生。模擬與預測從歷史數據中學習隱含演變過程中的規(guī)律，逐步求精，形成生態(tài)環(huán)境演變的規(guī)則。礦區(qū)生態(tài)演變是植被、土壤、水體、大氣等生態(tài)要素的參數在采礦不同階段發(fā)生的時空變化，變化過程受自然條件及人類活動的影響，影響過程具有空間異質性、時間依賴性和要素差異性。以數據驅動的思路，采用地理加權人工神經網絡方法，將自然條件(如氣溫、降水、地形、地貌等)、人類活動(如采礦、發(fā)電、城鎮(zhèn)開發(fā)、放牧等)數據輸入至模型中，構建礦區(qū)“植-土-水-氣”生態(tài)參數的時空演變驅動過程模型，計算各驅動因子對生態(tài)參數的貢獻度大小[70]。基于訓練得到的礦區(qū)生態(tài)要素時空演變驅動過程模型，代入未來時期的自然條件和人類活動驅動因子參數，推演預測未來不同時期礦區(qū)生態(tài)參數的演變過程和變化趨勢，能及時發(fā)現(xiàn)生態(tài)環(huán)境損傷的薄弱參數，及其潛在的發(fā)生時間與空間位置(圖6)。

圖6 未來礦山生態(tài)演變預測Fig.6 Prediction of mine ecological evolution

4.4 礦山生態(tài)治理智能決策

礦山生態(tài)治理面臨生態(tài)環(huán)境質量難以精準評估、生態(tài)風險不能及時預警、生態(tài)修復缺乏優(yōu)化方案等問題，因此需要對礦山生態(tài)治理進行科學智能決策，實現(xiàn)礦山高效生產與生態(tài)精準治理相協(xié)調。礦山生態(tài)治理智能決策需要從礦山生態(tài)治理所面臨的各項問題出發(fā)，依托多源大數據所獲取的各類表征指標，采用人工神經網絡、深度學習、層次分析法、主成分分析等處理方法，建立專業(yè)性決策模型，構建礦山生態(tài)治理智能決策的“數據-指標-模型-業(yè)務”關系圖譜(圖7)，以解決礦山生態(tài)治理過程中的決策問題。以礦山生態(tài)環(huán)境修復智能分級分區(qū)和礦山生態(tài)修復效果監(jiān)管2 個業(yè)務決策環(huán)節(jié)為例，將所需要的數據、指標及模型進行梳理。其中，數據層包括能反映自然條件的氣象站點數據、數字高程模型，能反映人類活動的煤炭生產數據、城鎮(zhèn)GDP 數據、農牧統(tǒng)計數據，以及能反演各類生態(tài)要素參數的高分系列衛(wèi)星影像、Landsat 系列影像、MODIS 影像、InSAR 數據等遙感影像數據。基于多源大數據，通過空間插值、指標標準化等方法計算得到坡度坡向、采礦影響強度、植被NDVI 等多種指標，為建立模型提供了基礎。進而構建生態(tài)演變過程地理加權人工神經網絡模型、驅動因子權重計算模型、顯著性檢驗模型等，以支撐礦山生態(tài)環(huán)境修復智能分級分區(qū)決策服務；構建礦山土地利用類型深度學習模型、礦山生態(tài)環(huán)境質量評價模型，以支撐礦山生態(tài)修復效果監(jiān)管決策服務。

圖7 礦山生態(tài)治理智能決策關系圖譜示意Fig.7 Relationship graph of intelligent decision of mine ecological governance

5 結語與展望

作為重點和難點的礦山生態(tài)環(huán)境治理仍然面臨缺乏綜合性監(jiān)測體系、生態(tài)演變建模不準確、生態(tài)治理依賴專家經驗、無信息化決策工具等現(xiàn)實問題。礦山生態(tài)環(huán)境的監(jiān)測與治理迫切需要實現(xiàn)數據管理高效、過程可模擬、趨勢可預測、決策有依據及可視化效果好，而數字孿生技術為達到上述新階段和實現(xiàn)礦山生態(tài)環(huán)境治理向智能化、自主化轉型升級提供了新的解決思路。

在此背景下，筆者立足于礦山生態(tài)環(huán)境信息化建設進程，討論了礦山生態(tài)環(huán)境治理全過程數字孿生是新時期生態(tài)治理的迫切要求。在此基礎上，提出了礦山生態(tài)環(huán)境數字孿生的概念并明確了其內涵，總結了其要素豐富且表達精細、生態(tài)演變仿真模擬、虛實融合交互、自我學習與動態(tài)優(yōu)化的特點；然后，詳細闡述了礦山生態(tài)環(huán)境數字孿生的體系架構和7 類典型功能；最后提出了構建礦山生態(tài)環(huán)境數字孿生系統(tǒng)的技術架構，并對系統(tǒng)各部分的實現(xiàn)方法和技術可行性進行了重點闡述。綜上所述，礦山生態(tài)環(huán)境數字孿生能使治理的體系化、自動化、精準化、智能化得到實質性的提升，為礦山綠色智能開采的實現(xiàn)提供技術保障。

未來，伴隨著我國礦山智能化進程的不斷推進，完善礦山生態(tài)環(huán)境監(jiān)測網是數字孿生的首要任務，尤其是面對長時序遙感影像缺失、移動傳感設備不足、信息流通存在壁壘等問題，需要更多標準相統(tǒng)一、參數相協(xié)調的監(jiān)測手段來滿足孿生數據的生產；此外，需要更多的礦區(qū)樣本數據來研究礦區(qū)地物自動識別、生態(tài)參數反演、演變建模、風險預警等，并通過持續(xù)更新的樣本對分析模型進行修正，以保證算法模型的有效性和先進性；需要融入專家及領域知識來構建豐富的專家模型，以數據驅動和知識引導的雙重方式來完善和升級數字孿生體，促進礦山生態(tài)環(huán)境孿生向更加智能化、自主決策方向演化。