人工智能在煤礦裝備智能化升級中的應(yīng)用

在人工智能技術(shù)不斷進(jìn)步的背景下，煤礦智能化已變成產(chǎn)業(yè)升級的主要走向，煤礦裝備的生產(chǎn)環(huán)節(jié)是否達(dá)成智能化轉(zhuǎn)變，直接左右著礦井的作業(yè)效率與本質(zhì)安全水平。就目前而言，液壓支架自動跟機(jī)、采煤機(jī)智能截割以及泵站智能供液等新技術(shù)的出現(xiàn)，為裝備更新找到了一條切實可行的路徑。本文圍繞人工智能這一主線進(jìn)行探討，剖析煤礦裝備從感知進(jìn)入控制階段，從協(xié)同到?jīng)Q策等范疇實現(xiàn)系統(tǒng)性提升的途徑，力求為建設(shè)智能礦山提供理論支撐和現(xiàn)實范例。

1.煤礦設(shè)備概述

煤礦裝備作為煤炭生產(chǎn)系統(tǒng)最為關(guān)鍵的技術(shù)載體之一，涉及采掘、運輸、支護(hù)、通風(fēng)、排水以及安全監(jiān)測等諸多環(huán)節(jié)，對煤礦生產(chǎn)效率和作業(yè)安全水平有著直接影響。近年來，隨著煤炭資源不斷向深部和復(fù)雜地質(zhì)結(jié)構(gòu)區(qū)擴(kuò)展，傳統(tǒng)裝備的適應(yīng)性、響應(yīng)速度和安全控制等暴露出明顯的不足，促使煤礦裝備朝著智能化方向發(fā)展已勢在必行[1-2]。以液壓支架為例，智能液壓支架集成了位移傳感器、紅外定位裝置、AI控制模塊等，能夠?qū)崿F(xiàn)自動跟機(jī)移架和智能穩(wěn)壓等功能，遠(yuǎn)程聯(lián)動等特點顯著提高了采掘作業(yè)效率及系統(tǒng)響應(yīng)速度。再如，智能采煤機(jī)集成了數(shù)字孿生、深度學(xué)習(xí)和記憶截割算法之后，可以實現(xiàn)精準(zhǔn)截割和作業(yè)參數(shù)的自主調(diào)整，減少對人工干預(yù)的依賴。同時，智能泵站和無人運輸車輛等新設(shè)備被廣泛使用，形成多系統(tǒng)協(xié)同的工作新局面。煤礦裝備正由單點智能演變?yōu)橄到y(tǒng)協(xié)同，智能化程度已經(jīng)成為礦并現(xiàn)代化程度的一個重要指標(biāo)。

2.基于人工智能的煤礦裝備智能化升級路徑

2.1構(gòu)建裝備狀態(tài)全維感知體系

傳統(tǒng)的煤礦工作環(huán)境比較復(fù)雜，溫度和濕度變化較大，粉塵濃度較大，裝備的運行狀態(tài)很難實時把握，極易造成隱患的累積[3]。通過將溫度、壓力、位移、震動、液壓、瓦斯?jié)舛榷嘣磦鞲衅骷稍谝黄?，基?G網(wǎng)絡(luò)的傳輸架構(gòu)，該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)設(shè)備狀態(tài)及環(huán)境信息全過程感知。以一種智能液壓支架的應(yīng)用為例，它布設(shè)了IP68級傳感網(wǎng)絡(luò)并與UWB精確定位相結(jié)合，從而實現(xiàn)支架位置、載荷變化和液壓系統(tǒng)壓力等參數(shù)的高頻監(jiān)控，同時利用AI算法模型進(jìn)行數(shù)據(jù)融合和分析，在檢測到壓力失衡和支護(hù)不穩(wěn)的異常情況時，能夠快速推送到集控平臺并閉環(huán)預(yù)警機(jī)制。另外，將智能礦燈和人員定位系統(tǒng)進(jìn)行聯(lián)動，能夠?qū)崿F(xiàn)對井下人員的實時軌跡追蹤和區(qū)域感知，從而為裝備和人員之間的安全協(xié)同奠定基礎(chǔ)。在某煤礦的實際操作中，該感知系統(tǒng)成功降低了 27% 的裝備故障率，并減少了人員誤入高風(fēng)險區(qū)域的次數(shù)，從而為后續(xù)的智能控制和調(diào)度提供了穩(wěn)固的基礎(chǔ)。

2.2推進(jìn)作業(yè)流程自主控制升級

在煤礦裝備智能化更新的進(jìn)程中，自主控制作業(yè)流程成為核心突破要點，借助在關(guān)鍵控制環(huán)節(jié)嵌入人工智能達(dá)成裝備作業(yè)狀態(tài)的實時調(diào)控與自主決策，能顯著降低對人工操作的依賴，促進(jìn)作業(yè)效率與安全水平的提升。以液壓支架系統(tǒng)為例，采用網(wǎng)絡(luò)型電液控制體系，把百兆通信帶寬與UWB自組織網(wǎng)絡(luò)技術(shù)結(jié)合起來，實現(xiàn)對支架動作精準(zhǔn)的控制與高頻響應(yīng)。在真實工作環(huán)境中，采用“一鍵啟?！奔夹g(shù)，液壓支架可獨立進(jìn)行推移、支撐、上升以及下降等操作，跟傳統(tǒng)系統(tǒng)相比，效率提高了 20% 以上。無人值守泵站借助智能傳感系統(tǒng)監(jiān)測工作面的壓力情況，采用變頻控制對供液參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，以實現(xiàn)將乳化液濃度誤差控制在 ±0.5% 范圍內(nèi)的要求，極大增強(qiáng)了系統(tǒng)的穩(wěn)定性[4。某煤礦“三機(jī)聯(lián)控”系統(tǒng)對采煤機(jī)、刮板輸送機(jī)及液壓支架開展全階段聯(lián)動控制，該系統(tǒng)可對故障進(jìn)行自我診斷，擁有參數(shù)自我調(diào)節(jié)與運行路徑自主適配等功能，形成自動閉環(huán)控制鏈條，切實解決操作延遲所造成的裝備磨損和效率損失。

2.3實現(xiàn)多裝備協(xié)同聯(lián)動運行

人工智能技術(shù)通過建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)交互和控制協(xié)議，實現(xiàn)了采煤機(jī)、運輸裝備、支架系統(tǒng)、泵站裝置等多個子系統(tǒng)之間的同步通信和策略協(xié)同，突破了過去“單機(jī)運行，互不協(xié)作”的作業(yè)瓶頸[5。在某大型煤礦中，通過部署“煤礦大腦”智能管控平臺，各裝備運行參數(shù)通過5G與工業(yè)以太網(wǎng)實時匯總至云端，AI系統(tǒng)根據(jù)采煤進(jìn)度自動協(xié)調(diào)支架推移與刮板輸送頻率，實現(xiàn)高耦合度的動態(tài)調(diào)整。以真實的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，該平臺成功將裝備的調(diào)度響應(yīng)時間縮減到1秒，同時裝備在空載狀態(tài)下的運行時間也減少了 30%_c 。采煤時，采煤機(jī)依據(jù)前方巖層的硬度進(jìn)行截割路徑的智能規(guī)劃，通過邊緣計算單元和液壓支架系統(tǒng)的互動實現(xiàn)精準(zhǔn)定位和移架，全程不需要人工介入。協(xié)同運行也被推廣到輔助系統(tǒng)中，例如瓦斯監(jiān)測系統(tǒng)和支架控制系統(tǒng)之間的協(xié)同運行，在監(jiān)測到濃度異常時，控制系統(tǒng)能夠自動推遲支架的運行或者降塵裝置的啟動，從而構(gòu)成“裝備一環(huán)境”的智能響應(yīng)閉環(huán)，這種聯(lián)動機(jī)制有效地增強(qiáng)了礦井作業(yè)的韌性和智能協(xié)同水平。

2.4優(yōu)化生產(chǎn)調(diào)度與安全預(yù)警機(jī)制

傳統(tǒng)調(diào)度主要依靠人工經(jīng)驗進(jìn)行調(diào)度，反應(yīng)較慢且信息分散，很難適應(yīng)現(xiàn)代煤礦高頻度、高風(fēng)險的作業(yè)要求。人工智能將多目標(biāo)優(yōu)化算法及實時仿真機(jī)制引入調(diào)度系統(tǒng)，并結(jié)合數(shù)字孿生技術(shù)，能夠仿真采掘過程動態(tài)風(fēng)險及裝備狀態(tài)變化，從而生成資源配置及作業(yè)路徑的最優(yōu)解。以某煤礦所部署的調(diào)度系統(tǒng)為例，該系統(tǒng)基于AI調(diào)度引擎，能夠?qū)崟r地分析裝備的運行效率、人員的分布和地質(zhì)狀況，并自動產(chǎn)生作業(yè)的優(yōu)先級和協(xié)同任務(wù)，使調(diào)度決策的效率提高了 。從安全的角度來看，利用AI圖像識別和多傳感監(jiān)測數(shù)據(jù)的融合，可以實時發(fā)現(xiàn)支架密封故障和乳化液泄漏的潛在危險，同時結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)模型對系統(tǒng)可能存在的危險進(jìn)行預(yù)測，提前5至10分鐘給出預(yù)警信號[。經(jīng)過比較性測試，采用AI預(yù)警系統(tǒng)進(jìn)行礦井事故干預(yù)的成功率已經(jīng)達(dá)到了 91.2% ，效果明顯超過了傳統(tǒng)的報警系統(tǒng)。這一機(jī)制在若干智能化示范礦井中得到部署和應(yīng)用，顯著減少了突發(fā)事件的處理費用，促進(jìn)煤礦調(diào)度由“經(jīng)驗型”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)驅(qū)動型”，為實現(xiàn)智能生產(chǎn)提供有力的支持。

3.結(jié)束語

依托人工智能實現(xiàn)煤礦裝備的智能化升級，是實現(xiàn)礦山安全高效開發(fā)的關(guān)鍵舉措，不僅提升了作業(yè)效率，也提高了安全防護(hù)水平。未來應(yīng)當(dāng)進(jìn)一步重視多系統(tǒng)整合、算法優(yōu)化等，促進(jìn)人工智能和煤礦生產(chǎn)深度融合，以實現(xiàn)“少人留駐、無人調(diào)控”的智能礦山建設(shè)目標(biāo)。

參考文獻(xiàn)：

[1]廖志偉?；谌斯ぶ悄芗夹g(shù)的煤礦采掘設(shè)備智能化研究[J].中國煤炭工業(yè)，2024，（02）： 70-71.

[2]孔琳琳。淺議基于智能礦山的煤礦機(jī)電技術(shù)管理創(chuàng)新[J].西部探礦工程，2024，36（06）：70-72.

[3]靳文濤、楚濤、彭濤等。煤礦機(jī)電運輸智能化技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀及改進(jìn)路徑[J].中國煤炭工業(yè)，2024（06）：68-69.

[4]菅少宇。煤礦機(jī)電一體化技術(shù)應(yīng)用探討[J].工程建設(shè)與設(shè)計，2024（11）：265-267.

[5]魏賀玲、王亮。信息化時代煤礦機(jī)電設(shè)備管理策略研究[J].內(nèi)蒙古煤炭經(jīng)濟(jì)，2024（10）：63-65.

[6]付鵬飛、張國攀?；诖髷?shù)據(jù)平臺的煤礦機(jī)電設(shè)備數(shù)據(jù)集成管理研究[J].科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新，2024（13）：69-72.作者單位：淄博愛科工礦機(jī)械有限公司