我国亟待解决的关键核心技术
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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]深海矿产资源开发是一项高挑战技术，不仅涉及数个技术领域，而且技术体系复杂，高新技术集中且密度高，难度和技术复杂性并存。我国深海采矿技术经过几十年的发展已经取得了可观的成就，但是距离商业化开采之路仍然面临着许多重大的技术挑战。随着当今世界科技突飞猛进的发展，技术创新研发低成本的绿色深海采矿技术是加速开展深海矿产资源开发的最大驱动力，也将进一步推进深海采矿商业化进程。本节从深海探矿、深海采矿和环境评估等方面凝练了我国亟待解决的关键核心技术，以期突破深海采矿技术制约瓶颈，促进商业化进程。 9 M% f$ T ?8 v7 D
一、深海矿产勘探技术' ~. x: W0 b8 R% O$ |; }
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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]随着深海矿产资源开发活动越来越频繁，深海金属矿产资源的详细勘探和调查显得异常重要。通过对深海矿产勘探关键核心技术攻关，开展精准、稳定、可靠的深海矿产勘查是未来发展的重要方向。 0 ?* v% g$ F) \
1)深海数字矿区建设技术。
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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]发展海底勘探全流程数字模拟技术，建成真实坐标、三维可视化的海底矿区数字化环境，在开采过程中通过高精度再现作业场景实现三维虚拟现实模拟；构建海底矿物资源种类和分布信息数据库，广泛收集海洋矿区立体监测信息，涵盖矿产类型、分布和丰度等全方位数据、三维精细海底地形地貌等；基于矿区数据库和海底成矿机理开发数字化的矿区分布规律分析算法，助力未知矿区的勘探和开发。 # b0 E( n6 U" P, U6 D. X
2)复杂环境近底探测和取样技术。3 N0 [; W9 ]/ t* n8 {7 k( P
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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]复杂环境近底探测的分辨率远远大于水面探测，同时基于深潜器悬停定位技术的深海潜器，可以克服海底洋流的干扰开展高端原位取样作业，这为深海矿产资源详细勘查提供了强有力的手段。主要研究包括深水潜器自动航行技术、复杂环境近底作业防碰撞技术、高速水声通讯技术、三维结构光微地形测绘技术、高端原位取样技术等。
; l( l( \% z0 V3)新型智能大水深勘探机器人制造技术。5 y" N, \! D: y$ ]% V: C
5 c G" J! F# d, d4 ^. w[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]深海资源勘探开发活动得益于深海技术装备的支撑，深海技术装备的制造技术直接决定了深海资源勘探开发活动的广度、深度和精度。主要包括深潜器优化设计和安全评估技术、高能量密度动力技术、深水高精度导航和悬停技术、复杂海底环境下航行控制技术等。 3 ^- k) }* x5 p5 h0 {
二、深海矿产资源开采技术
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, k$ a) l% W% z: F2 d" N[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]我国深海采矿技术经过不断的发展已经取得了一系列重大进展，但整体的发展还远远不够，亟需开展深海采矿技术创新，绿色、智能、安全、高效、协同的深海采矿技术是未来的主要研发方向。 $ F% r" D7 G5 B+ N
1)多集矿车协同控制技术。
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5 W5 _4 \! L8 n1 U: n9 \. ^# L6 o[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]面向复杂、恶劣的海底采矿作业环境，无人化和智能化的多机协同控制和联合作业是今后主要的发展方向。其主要核心技术包括智能决策和指挥技术、分布式协同控制技术、故障监测和诊断技术等。 # K3 {: c: \2 ~ `2 q
2)沉积物扰动抑制和水下噪声控制技术。
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4 Y/ E7 j0 j! u& f[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]深海采矿海底作业过程中对海洋环境的影响不容小觑，主要包括集矿车对于沉积物的扰动以及作业产生的水下噪声等。开展沉积物扰动抑制和水下噪声控制技术研究是进行绿色采矿的努力方向和硬性条件。可以通过优化集矿机的采矿头和行走履带等相关装置，比如研发高性能吸收装置，减小悬浮固体颗粒对于周边环境的影响。 n5 U" z( _6 d
3)复杂激励条件下全系统动力响应监测和分析技术。
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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]复杂风浪流和内波联合作用下，深海采矿全系统的力学响应实时监测和分析是一项保障整体设备安全、稳定运行的关键技术。包括对水面支持系统、泵管系统、集矿机系统的运动响应、应力应变、结构安全进行监测，兼顾超长管道的损伤识别和疲劳分析等。基于全时段的监测和分析，及时对系统作业状况进行研判，确保整个作业装备的稳定和安全。 2 n4 `0 \# ^( _0 ]. A1 i
4)超长泵管系统流动保障分析技术。
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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]流动保障主要研究粗矿粒-海水形成的固液两相流动经过泵管系统的流动特性，探究流态演化机理；对堵塞发生的临界条件进行研究，预测可能出现的段塞流、堵塞、泵管磨蚀和泄露等问题，进而提出合理的输运策略。开展泵管系统流动保障分析技术研究，确保深海采矿超长泵管系统的安全、高效、稳定运行，是深海采矿系统需要着重解决的关键技术之一，具有重要的实际工程意义。 ' [ K5 _. |; x% Y
5)声光融合的水下环境实时感知技术。6 E/ q8 ]. V m1 e( X" ?+ W' q. I/ k
0 `, }4 ~" I4 ^[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]深海采矿机器人通过基于光学和声学成像的环境感知技术来获取工作环境信息，对周边环境以及矿石分布进行实时判断；基于智能化控制算法，机器人可以自动进行规划最佳行进路径、越障避障等操作。主要难点是克服高噪声、高扬尘等严苛的海底作业环境。 / v9 _2 ^9 Y2 W0 o
三、环境监测和健康评估技术' l. C- r: l) f! V
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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]深海采矿作为一项新兴产业，其对海底环境的影响越来越受到国际社会的广泛关注，开展海底作业矿区环境监测和健康评价是深海矿产资源开发面向商业化进程中必不可少的重要环节，技术创新引领下的绿色采矿是未来主要的研发方向。 . _) P$ q& K6 u3 _! j: A+ g# ?
1)羽状流的扩散和沉积机理分析。
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, C6 }; i7 I+ }- y$ t[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]海底扰动和尾矿排放形成的羽状流是深海矿产资源开发过程中不可忽视的环境问题[23]。通过高精度数值模拟和试验模型等手段，研究羽状流扩散和再沉积机理，进而构建包括海底扬尘和羽状流在内的环境影响评估体系，为绿色开采提供一定的理论和技术支撑。 7 n$ L9 n$ u7 o V
2)智能化环境健康监测技术。8 H8 d8 \, ?+ ?4 D
R! y3 |9 B+ b! L4 |1 a1 E6 `+ B[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]矿区环境健康监测是评判深海采矿作业对生态环境影响程度的重要手段，是绿色采矿作业必不可少的部分。采矿作业对于深海环境的影响是动态的、复杂的和多方面的，同时面向复杂的海洋环境条件，这对健康监测技术提出了更高的要求。实时的健康监测主要依赖智能化深海装备来获取高质量的环境样品和数据。主要装备包括载人潜水器、水下滑翔机、ROV或AUV等运载装备以及定点取样观测装置。同时需要开展科学的观测调查方法研究，保证获得样本数据真实有效。
! @, B6 w7 R! F! k3)构建矿区环境影响评估技术体系。. P( R7 b' b3 U
) u- v/ c7 N$ a* X4 w$ j% K[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]构建合理、可靠的环境影响评估技术体系是深海采矿环境保护方面另外一个亟待解决的关键问题，也是深海采矿实现商业化必须解决的问题。环境评估体系的主要目的就是分析和预测深海采矿对于矿区环境不利影响的程度，进而提出预防和减轻影响的对策和措施。可以通过数值模拟和试验模型等手段，对海底扬尘和羽状流模拟，准确预报其演化过程，进而指导环境评估技术体系的构建。
8 d( k; H" ]( y7 v9 [4)建立海洋环境信息数据库。# \! h6 J* W1 y4 l( ~
: e+ F. n. |# B9 S1 {[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]发展数字海洋，广泛收集海洋环境立体监测信息，涵盖矿区风浪流环境的实时监测数据等，建立海洋矿区环境信息数据库。发展云计算技术和跨主题数据挖掘技术，对海洋信息数据进行整合、分析和挖掘，更加全面、准确的展示海洋矿区环境信息特征，为深海矿产资源开发提供强有力的战略性决策支持。
$ \5 f& `' e* q. h. R" p9 N未来我国深海矿产资源开发技术重点研发方向# C1 ^. e/ n4 B
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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]我国未来深海矿产资源开发应秉持绿色开采、智能可控、高效协同的理念。以精细勘探为目标，发展深水潜器近底观测和精细取样技术；聚焦绿色开采技术，发展低扰动、复杂环境感知、稳健行进、多机协同、智能可控的高性能集矿机技术；发展安全、稳定、高效的矿石输送技术，兼顾泵管装备的智能调控和损伤识别；针对严苛的海底环保规定，构建智能化环境健康监测和评估技术体系；面向未来的商业化开采需求，研发全天候运维技术和紧急避险技术；面向深海特殊作业环境的装备需求，重点发展特种材料的研发制造技术，突破高新技术产品的短板。
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文章来源：节选自《我国深海矿产资源开发核心技术研究现状与展望》，原刊于《哈尔滨工程大学学报》2023年第5期
! w8 F9 M0 I$ J( e5 B作者：邹丽，大连理工大学船舶工程学院教授；孙佳昭、孙哲、王静远、大连理工大学船舶工程学院研究人员；于宗冰，清华大学水利系研究人员
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