1、
2025年大学采矿工程（智能采矿系统）试题及答案
（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______
第I卷（选择题 共30分）
答题要求：本大题共10小题，每小题3分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。
1. 智能采矿系统中，用于实时监测井下设备运行状态的关键技术是什么？
A. 传感器技术
B. 通信技术
C. 数据分析技术
D. 自动化控制技术
2. 以下哪种不属于智能采矿系统中常见的自动化运输设备？
A. 电动铲运机
B. 带式输送机
C. 矿用卡车
D. 提升绞车
3. 智能采矿系统实现精
2、准定位的核心技术是？
A. 全球定位系统（GPS）
B. 惯性导航系统（INS）
C. 超宽带定位技术（UWB）
D. 地理信息系统（GIS）
4. 智能采矿系统中，对矿石品位进行快速检测的先进方法是？
A. X射线荧光分析
B. 化学分析
C. 光谱分析
D. 激光扫描
5. 智能采矿系统的自动化开采流程优化主要依据什么？
A. 历史开采数据
B. 实时监测数据
C. 地质勘探数据
D. 设备维护记录
6. 智能采矿系统中，用于远程控制井下设备的网络是？
A. 工业以太网
B. 无线网络
C. 光纤网络
D. 卫星通信网络
7. 在智能采矿系统中，能
3、够实现对巷道围岩稳定性实时评估的技术是？
A. 应力监测技术
B. 位移监测技术
C. 声发射监测技术
D. 以上都是
8. 智能采矿系统的数据分析与决策支持系统主要处理的数据来源不包括？
A. 设备运行日志
B. 人员考勤记录
C. 生产进度数据
D. 环境监测数据
9. 智能采矿系统中，提高采矿效率的关键算法是？
A. 调度优化算法
B. 路径规划算法
C. 设备故障诊断算法
D. 资源分配算法
10. 以下哪种技术有助于智能采矿系统实现节能减排？
A. 高效通风技术
B. 节能照明技术
C. 电动设备优化控制技术
D. 以上全部
第II卷（非选
4、择题 共70分）
11. （1）简述智能采矿系统中自动化控制系统的主要组成部分及其功能。（10分）
（2）分析自动化控制系统在提高采矿安全性方面的作用。（10分）
12. 智能采矿系统中的通信技术对于数据传输和系统协同至关重要。
（1）列举智能采矿系统中常用的通信技术，并说明其特点。（10分）
（2）阐述通信技术在智能采矿系统实现远程监控和操作中的具体应用。（10分）
13. 材料：某矿山引入智能采矿系统后进行了一系列生产实践。在开采过程中，通过实时监测发现某区域矿石硬度比预计值高，导致采矿设备能耗增加且开采效率略有下降。同时，系统根据地质数据预测出附近可能存在新的矿体。
（1
5、针对矿石硬度变化，智能采矿系统应如何调整开采策略以降低能耗并提高效率？（10分）
（2）结合材料，说明智能采矿系统如何利用预测功能为矿山生产带来潜在价值。（10分）
14. 智能采矿系统的发展对采矿工程专业人才提出了新的要求。
（1）分析智能采矿系统背景下，采矿工程专业人才应具备哪些新的知识和技能。（10分）
（2）探讨高校在培养适应智能采矿系统发展需求人才方面可采取的措施。（10分）
答案：1. A 2. D 3. C 4. A 5. B 6. A 7. D 8. B 9. A 10. D 11. 自动化控制系统主要由传感器、控制器、执行机构等组成。传感器
6、用于采集井下各种数据，如设备运行参数、环境参数等；控制器对采集的数据进行分析处理，做出决策；执行机构根据控制器的指令执行相应动作，如控制设备启停、调节设备运行状态等。自动化控制系统通过实时监测和精确控制，能及时发现并避免危险情况发生，如设备故障预警、通风系统自动调节保障空气质量等，从而大大提高采矿安全性。 12. 常用通信技术有工业以太网，特点是传输速率高、可靠性强，适合大量数据稳定传输；无线网络如Wi-Fi、ZigBee等，灵活性高，可实现设备的便捷接入。通信技术在远程监控中，将井下设备运行数据实时传输到地面监控中心，操作人员可随时查看；在远程操作方面，能将控制指令准确传输给井下设备执行，
7、实现远程操控设备启停、运行参数调整等。 13. 对于矿石硬度变化，智能采矿系统可调整设备的开采参数，如增加钻头的转速和压力，优化切割路径，以提高开采效率。同时，根据矿石硬度调整破碎设备的工作模式，降低能耗。智能采矿系统利用地质数据预测新矿体，可为矿山提前规划开采方案，合理安排资源配置，避免资源浪费，还能提前准备开采设备和人员，提高开采效率，增加矿山的经济效益。 14. 应具备自动化控制原理、数据分析与处理、通信网络技术、智能设备操作与维护等知识，还需掌握智能采矿系统的整体架构和运行机制。高校可更新课程体系，增加相关课程；加强实践教学，建设智能采矿实验室和实习基地；与企业合作，开展产学研项目，让学生参与实际项目，提高实践能力和创新能力，培养出适应智能采矿系统发展需求的专业人才
浙ICP备2021020529号-1 | 浙B2-20240490 
