摘 要

研究了檸條塔選煤廠智能化建設(shè)的技術(shù)架構(gòu)與實(shí)施路徑，以基礎(chǔ)平臺(tái)、基礎(chǔ)自動(dòng)化、智能控制及智能化管理決策4 個(gè)核心模塊為支撐，實(shí)現(xiàn)了基于數(shù)字孿生的協(xié)同聯(lián)控技術(shù)、大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的專家知識(shí)庫、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能裝車識(shí)別等6 個(gè)方面的創(chuàng)新突破，智能化改造使精煤回收率提高0.5%，生產(chǎn)處理量提升15%，年節(jié)約成本超2 200 萬元，安全事故發(fā)生率降低80%。智能化改造提升了生產(chǎn)運(yùn)營效率、降低綜合成本并強(qiáng)化安全管理效能，為煤炭行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)提供了可推廣的技術(shù)方案與實(shí)踐范本。

文章來源：《智能礦山》2025年第10期“煤炭清潔高效利用智能化先進(jìn)成果專欄”

第一作者：譚震，高級(jí)工程師，現(xiàn)任陜煤集團(tuán)神木檸條塔礦業(yè)有限公司副總經(jīng)理，主要從事煤礦機(jī)電與智能化領(lǐng)域的相關(guān)研究工作。E-mail：2251231698@qq.com

作者單位：陜煤集團(tuán)神木檸條塔礦業(yè)有限公司

引用格式：譚震，高永軍，加保瑞，等.檸條塔選煤廠智能化建設(shè)實(shí)踐與成效[J].智能礦山，2025，6(10)：42-49.

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傳統(tǒng)選煤廠受限于人工操作主導(dǎo)、設(shè)備分散控制的運(yùn)營模式，普遍存在生產(chǎn)效率低、資源浪費(fèi)嚴(yán)重、安全風(fēng)險(xiǎn)管控難度大等問題。陜煤集團(tuán)神木檸條塔礦業(yè)有限公司選煤廠（簡稱檸條塔選煤廠）智能化建設(shè)項(xiàng)目圍繞生產(chǎn)實(shí)際需求，深度融合工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析、人工智能等前沿技術(shù)，構(gòu)建起覆蓋生產(chǎn)全流程的智能化體系。解決企業(yè)自身生產(chǎn)管理中的痛點(diǎn)與難點(diǎn)，通過技術(shù)創(chuàng)新與實(shí)踐驗(yàn)證，為選煤廠智能化改造提供了可借鑒的技術(shù)路徑、管理模式與實(shí)施經(jīng)驗(yàn)，推動(dòng)煤炭行業(yè)降本增效、實(shí)現(xiàn)綠色低碳發(fā)展具有重要的示范引領(lǐng)作用。

智能化選煤廠建設(shè)內(nèi)容

1.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)

（1）網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)與安全體系建設(shè)

為滿足智能化選煤廠海量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸與交互要求，檸條塔選煤廠構(gòu)建了萬兆主干工業(yè)環(huán)網(wǎng)與無線 WiFi6融合網(wǎng)絡(luò)。工業(yè)環(huán)網(wǎng)采用冗余環(huán)形拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，配置雙核心交換機(jī)與光纖鏈路熱備份機(jī)制，確保網(wǎng)絡(luò)可靠性達(dá)到 99.99%。部署防火墻、入侵防御系統(tǒng)（IPS）、數(shù)據(jù)加密機(jī)等安全防護(hù)設(shè)備，嚴(yán)格遵循等保 2.0三級(jí)安全策略，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)傳輸?shù)娜溌芳用芘c細(xì)粒度訪問控制。網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計(jì)確保數(shù)據(jù)傳輸速率穩(wěn)定維持在 10 Gbit/s，數(shù)據(jù)丟包率控制<0.1%，為智能化系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行，提供了堅(jiān)實(shí)的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)保障。

（2）云數(shù)據(jù)中心建設(shè)

云平臺(tái)采用云管平臺(tái)+ 超融合架構(gòu)設(shè)計(jì)方案，基于OpenStack 開源框架與VMware虛擬化技術(shù)搭建，運(yùn)用軟件定義存儲(chǔ)（SDS）技術(shù)，分級(jí)存儲(chǔ)管理生產(chǎn)運(yùn)行數(shù)據(jù)、設(shè)備監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、工藝參數(shù)數(shù)據(jù)。將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于高性能固態(tài)盤（SSD），以保障毫秒級(jí)讀寫響應(yīng)速度；歷史數(shù)據(jù)遷移至大容量機(jī)械硬盤（HDD），存儲(chǔ)周期設(shè)定為>365天。通過制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，利用標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)接口（API）實(shí)現(xiàn)與選煤廠管控平臺(tái)、企業(yè)資源計(jì)劃（ERP）系統(tǒng)、設(shè)備管理系統(tǒng)等第三方平臺(tái)的數(shù)據(jù)無縫互通，提升數(shù)據(jù)共享與應(yīng)用效率，檸條塔選煤廠云計(jì)算基礎(chǔ)平臺(tái)如圖1所示。

圖1 檸條塔選煤廠云計(jì)算基礎(chǔ)平臺(tái)

（3）知識(shí)交互平臺(tái)構(gòu)建

專家知識(shí)庫整合選煤廠近10年的生產(chǎn)數(shù)據(jù)（累計(jì)數(shù)據(jù)量>50 TB），基于機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)算法，運(yùn)用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）對(duì)洗選工藝流程進(jìn)行深度建模分析。深度挖掘分選設(shè)備運(yùn)行參數(shù)、煤質(zhì)變化趨勢(shì)等數(shù)據(jù)，構(gòu)建工藝優(yōu)化模型，智能預(yù)測(cè)重介分選密度、濃縮機(jī)加藥量等關(guān)鍵工藝參數(shù)，并提供針對(duì)性優(yōu)化建議，模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率>92%。智能移動(dòng)交互平臺(tái)基于微服務(wù)架構(gòu)開發(fā)，采用 Spring Cloud 框架實(shí)現(xiàn)服務(wù)治理，借助消息隊(duì)列（MQ）技術(shù)實(shí)現(xiàn)報(bào)警信息、任務(wù)通知的實(shí)時(shí)推送；支持PC端數(shù)據(jù)看板、移動(dòng)端APP等多終端訪問，管理人員可實(shí)時(shí)查看生產(chǎn)數(shù)據(jù)、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，并完成相關(guān)流程審批操作，實(shí)現(xiàn)“零距離”高效管理，檸條塔選煤廠洗選煤運(yùn)營中心如圖2所示。

圖2 檸條塔選煤廠洗選煤運(yùn)營中心

1.2 全流程可視可控系統(tǒng)建設(shè)

（1）智能感知與監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

檸條塔選煤廠全面部署1 200余套智能感知設(shè)備，覆蓋壓力、溫度、流量、振動(dòng)等多類型監(jiān)測(cè)指標(biāo)。在關(guān)鍵生產(chǎn)設(shè)備（如破碎機(jī)、分選機(jī)）配置高精度振動(dòng)傳感器與溫度傳感器，通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)，并結(jié)合頻譜分析與閾值判斷技術(shù)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障的早期預(yù)警。搭建 220余路高清視頻監(jiān)控系統(tǒng)，其中80多路并引入AI 視頻分析技術(shù)，智能識(shí)別生產(chǎn)現(xiàn)場人員操作規(guī)范性、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，異常行為識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)>95%。

（2）工藝參數(shù)在線監(jiān)測(cè)

引入微波水分儀、γ射線灰分儀、近紅外光譜分析儀等先進(jìn)在線檢測(cè)裝置，實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)原煤水分、灰分、硫分等關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)。微波水分儀利用高頻電磁波反射原理，檢測(cè)精度為±0.5%；γ射線灰分儀基于核輻射吸收特性，灰分檢測(cè)誤差為±1%，實(shí)時(shí)檢測(cè)數(shù)據(jù)上傳至選煤廠管控平臺(tái)，為生產(chǎn)工藝及時(shí)調(diào)整提供準(zhǔn)確、可靠的數(shù)據(jù)支撐。

（3）無人化煤質(zhì)智能檢驗(yàn)系統(tǒng)

依托制造執(zhí)行系統(tǒng)（MES）平臺(tái)，構(gòu)建從采樣、制樣到化驗(yàn)的全流程無人化煤質(zhì)檢驗(yàn)系統(tǒng)。采樣環(huán)節(jié)采用智能采樣機(jī)械臂，通過精確坐標(biāo)定位與路徑規(guī)劃算法，實(shí)現(xiàn)采樣點(diǎn)精準(zhǔn)定位（定位精度±2 cm）；制樣過程由自動(dòng)化制樣設(shè)備完成，涵蓋破碎、縮分、研磨等工序，制樣粒度為≤0.2 mm 的標(biāo)準(zhǔn)要求；化驗(yàn)階段配備全自動(dòng)煤質(zhì)分析儀，可自動(dòng)完成水分、灰分、揮發(fā)分等指標(biāo)檢測(cè)，并通過光學(xué)字符識(shí)別（OCR）技術(shù)自動(dòng)讀取檢測(cè)數(shù)據(jù)，生成標(biāo)準(zhǔn)化煤質(zhì)報(bào)表。無人化煤質(zhì)智能檢驗(yàn)系統(tǒng)投入使用后，煤質(zhì)檢驗(yàn)效率提升85%，人為誤差降低90%。

1.3 智能控制建設(shè)

（1）工藝優(yōu)化智能控制系統(tǒng)

檸條塔選煤廠的重介質(zhì)旋流器分選過程中，精確控制和穩(wěn)定重介懸浮液密度至關(guān)重要，直接影響選煤效率和末煤質(zhì)量。智能控制系統(tǒng)引入模型預(yù)測(cè)控制（MPC）模型，優(yōu)化整個(gè)分選過程，確保系統(tǒng)在多變量、強(qiáng)耦合環(huán)境中穩(wěn)定高效運(yùn)行。被控變量包括重介懸浮液密度、混料桶位、合介桶位、稀介桶位、煤泥桶位和磁性物含量。變量控制目標(biāo)是維持重介懸浮液密度穩(wěn)定，保證末煤合格率。MPC模型通過在線建模與預(yù)測(cè)、滾動(dòng)優(yōu)化、實(shí)時(shí)反饋與調(diào)整等步驟，精確預(yù)測(cè)和控制系統(tǒng)動(dòng)態(tài)行為。每個(gè)控制時(shí)刻，MPC根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前狀態(tài)預(yù)測(cè)系統(tǒng)未來變化趨勢(shì)，并計(jì)算最優(yōu)控制策略以滿足設(shè)定的控制目標(biāo)?？刂撇呗园ㄕ{(diào)節(jié)給料量和介質(zhì)流量等，確保被控變量在合理范圍內(nèi)波動(dòng)，保持系統(tǒng)平穩(wěn)運(yùn)行。

MPC作為核心控制器，通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集、模型建立與校正、控制策略計(jì)算和反饋調(diào)整，全面優(yōu)化重介懸浮液分選過程。智能控制系統(tǒng)基于傳感器和自動(dòng)化設(shè)備，實(shí)時(shí)采集各被控變量的數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理以消除噪聲和異常值?；跀?shù)據(jù)和系統(tǒng)機(jī)理，建立并不斷更新MPC模型，提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和控制效果。在每個(gè)控制周期，MPC模型計(jì)算最優(yōu)控制策略，指導(dǎo)具體操作并動(dòng)態(tài)調(diào)整參數(shù)，確保系統(tǒng)在最優(yōu)狀態(tài)下運(yùn)行。智能旋流器分選控制邏輯如圖3所示，模型預(yù)測(cè)控制邏輯如圖4所示，MPC模型控制系統(tǒng)界面如圖5所示。

圖3 智能旋流器分選控制邏輯

圖4 模型預(yù)測(cè)控制邏輯

圖5 MPC模型控制系統(tǒng)界面

（2）倉儲(chǔ)與配煤智能管理

智能倉儲(chǔ)及配煤系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)槽型產(chǎn)品倉與火車裝車倉之間的給煤機(jī)、帶式輸送機(jī)、閘門等設(shè)備的集中控制。結(jié)合料位傳感器（測(cè)量誤差±5 cm）、灰分在線檢測(cè)儀、電子輸送帶秤等實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，采用模糊PID控制算法，實(shí)現(xiàn)槽型產(chǎn)品倉智能配倉與精準(zhǔn)配煤。通過合理調(diào)配不同煤質(zhì)產(chǎn)品，配煤精度達(dá)到±1.5%，滿足選煤廠多樣化需求，減少人工干預(yù)，作業(yè)效率提升40%，智能配煤配倉控制界面如圖6所示。

圖6 智能配煤配倉控制界面

（3）智能裝車系統(tǒng)

數(shù)字孿生智能火車裝車系統(tǒng)基于 3D 數(shù)字孿生技術(shù)，通過激光雷達(dá)掃描與點(diǎn)云建模（精度±10 mm），構(gòu)建火車車廂的高精度數(shù)字模型。結(jié)合機(jī)器視覺與慣性導(dǎo)航技術(shù)，實(shí)現(xiàn)車廂自動(dòng)識(shí)別、精準(zhǔn)定位與動(dòng)態(tài)跟蹤。裝車過程中，根據(jù)車廂容積、煤質(zhì)要求自動(dòng)調(diào)節(jié)給料機(jī)流量與火車行進(jìn)速度；配備激光防撞雷達(dá)，實(shí)現(xiàn)全方位防撞保護(hù)，火車裝車時(shí)間縮短至2.5 min/節(jié)，防撞預(yù)警響應(yīng)時(shí)間<50 ms。智能化遠(yuǎn)程汽車裝車系統(tǒng)采用 YOLOv5目標(biāo)檢測(cè)算法，識(shí)別車牌準(zhǔn)確率≥99%；雙目視覺傳感器的車輛位置精準(zhǔn)定位誤差≤3 cm，結(jié)合自動(dòng)裝煤控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)汽車無人化自動(dòng)裝車，提升物流運(yùn)輸效率，檸條塔選煤廠智能裝車系統(tǒng)界面如圖7所示。

圖7 檸條塔選煤廠智能裝車系統(tǒng)界面

1.4 智能管理決策建設(shè)

（1）智能管控決策平臺(tái)

智能管控決策平臺(tái)以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、智能決策為核心設(shè)計(jì)理念，融合物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、邊緣計(jì)算、大數(shù)據(jù)分析等先進(jìn)技術(shù)，構(gòu)建生產(chǎn)運(yùn)營一體化管理體系。通過部署邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備數(shù)據(jù)的本地化實(shí)時(shí)處理，響應(yīng)時(shí)間<20 ms，有效減輕云端計(jì)算壓力。結(jié)合大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，深度挖掘生產(chǎn)工藝、設(shè)備運(yùn)行、能耗管理等12個(gè)核心業(yè)務(wù)模塊數(shù)據(jù)，建立設(shè)備故障預(yù)測(cè)模型（準(zhǔn)確率≥85%）、能耗優(yōu)化模型等，為生產(chǎn)過程提供智能化分析與決策支持，智能管控決策平臺(tái)界面如圖8所示。

圖8 智能管控決策平臺(tái)界面

（2）全業(yè)務(wù)智能管理

全面智能化管理生產(chǎn)工藝、機(jī)電設(shè)備、煤質(zhì)、能耗、智能供配電、檔案等業(yè)務(wù)。在設(shè)備管理方面，建立設(shè)備健康管理系統(tǒng)，通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與分析設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)智能運(yùn)維，有效延長設(shè)備使用壽命；在能耗管理方面，采用能源管理系統(tǒng)（EMS），實(shí)時(shí)監(jiān)控與優(yōu)化調(diào)度全廠電力、水、介質(zhì)等能源消耗，噸煤能耗降低12%；在煤質(zhì)管理方面，實(shí)時(shí)分析原煤、產(chǎn)品煤質(zhì)數(shù)據(jù)，指導(dǎo)生產(chǎn)工藝調(diào)整與產(chǎn)品配煤，確保產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定可靠。

（3）3D可視化安全監(jiān)測(cè)

基于傾斜攝影（建模分辨率0.05 m）與激光點(diǎn)云技術(shù)，構(gòu)建選煤廠3D可視化管理系統(tǒng)，真實(shí)還原廠區(qū)場景結(jié)構(gòu)與設(shè)備布局。集成AI視覺分析技術(shù)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)入選原煤雜物（識(shí)別率≥90%）、人員不安全行為（如未佩戴安全帽、違規(guī)操作等，響應(yīng)時(shí)間<2 s）、設(shè)備運(yùn)行危險(xiǎn)狀態(tài)（如輸送帶跑偏、電機(jī)過熱等）。結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)智能預(yù)測(cè)、預(yù)警與聯(lián)動(dòng)控制，全面提升安全管理水平，檸條塔選煤廠3D可視化系統(tǒng)界面如圖9所示。

圖9 檸條塔選煤廠3D可視化系統(tǒng)界面

智能化選煤廠建設(shè)創(chuàng)新點(diǎn)

2.1 基于數(shù)字孿生的多維時(shí)態(tài)協(xié)同聯(lián)控技術(shù)

針對(duì)選煤生產(chǎn)流程復(fù)雜、設(shè)備聯(lián)動(dòng)性強(qiáng)的特點(diǎn)，首創(chuàng)選煤全流程多維時(shí)態(tài)協(xié)同控制模型。該模型包含安全啟停評(píng)估、啟動(dòng)時(shí)序優(yōu)化、生產(chǎn)過程協(xié)同、異常應(yīng)急聯(lián)動(dòng)4個(gè)功能模塊。

（1）在安全啟停評(píng)估階段，通過融合視覺、紅外、振動(dòng)、溫濕度等多源傳感器數(shù)據(jù)，利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法全面風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估設(shè)備啟停前的人機(jī)環(huán)境，誤判率<0.5%。

（2）啟動(dòng)時(shí)序優(yōu)化基于 Petri 網(wǎng)模型，建模分析選煤廠300余臺(tái)設(shè)備的啟動(dòng)順序，并通過遺傳算法優(yōu)化啟動(dòng)路徑，將開機(jī)時(shí)間從傳統(tǒng)模式的30 min縮短至10 min。

（3）生產(chǎn)過程協(xié)同采用模型預(yù)測(cè)控制（MPC）算法，耦合優(yōu)化關(guān)鍵設(shè)備，實(shí)現(xiàn)協(xié)同高效運(yùn)行，生產(chǎn)處理量提升15%。

（4）異常應(yīng)急聯(lián)動(dòng)模塊構(gòu)建包含200余種故障模式的應(yīng)急知識(shí)庫，實(shí)現(xiàn)異常狀態(tài)下的自動(dòng)響應(yīng)與快速處置，異常響應(yīng)時(shí)間縮短60%。

2.2 基于大數(shù)據(jù)構(gòu)建專家知識(shí)庫和先進(jìn)模型算法

構(gòu)建數(shù)據(jù)-經(jīng)驗(yàn)-算法三位一體的決策支持體系。

（1）底層集成 SCADA、MES、ERP 等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，搭建高性能時(shí)序數(shù)據(jù)庫（InfluxDB），數(shù)據(jù)吞吐量≥10萬條/ s，滿足海量生產(chǎn)數(shù)據(jù)的高效存儲(chǔ)與快速查詢需求。

（2）中層通過知識(shí)圖譜技術(shù)，將行業(yè)專家經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為500余條工藝規(guī)則與操作指南，構(gòu)建結(jié)構(gòu)化的專家知識(shí)網(wǎng)絡(luò)。

（3）頂層采用 XGBoost 與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合算法，對(duì)精煤產(chǎn)率、介質(zhì)消耗、能耗等關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè)與優(yōu)化，使精煤產(chǎn)率預(yù)測(cè)誤差<1.2%，介質(zhì)消耗降低8%，提升決策的科學(xué)性與準(zhǔn)確性。

2.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的智能裝車識(shí)別技術(shù)

設(shè)計(jì)圖像采集-特征提取-動(dòng)態(tài)控制的3級(jí)智能裝車系統(tǒng)。部署 12臺(tái)4K工業(yè)相機(jī)實(shí)時(shí)采集裝車圖像數(shù)據(jù)，利用UNet++語義分割網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)車廂側(cè)板、車板的像素級(jí)識(shí)別（精度≥95%），結(jié)合霍夫變換算法檢測(cè)車板高度（誤差≤3 cm），并通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別煤粉堆積曲線?；趶?qiáng)化學(xué)習(xí)算法，根據(jù)車廂容積、煤質(zhì)要求、當(dāng)前煤流狀態(tài)等信息，實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)給料機(jī)頻率與車輛運(yùn)行速度，確保裝車精度達(dá)到高標(biāo)準(zhǔn)要求。

2.4 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的多維度智能管控平臺(tái)

創(chuàng)新研發(fā)監(jiān)-管-控為一體化智能運(yùn)營模式，引入數(shù)字線程技術(shù)串聯(lián)選煤生產(chǎn)全生命周期數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)計(jì)劃智能排程、設(shè)備資源優(yōu)化配置、質(zhì)量成本動(dòng)態(tài)管控。結(jié)合工業(yè)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，推動(dòng)選煤廠向“黑燈工廠”模式轉(zhuǎn)變，生產(chǎn)管理效率提升70%，管理成本降低30%，開創(chuàng)選煤廠智能化管理新局面。

2.5 無人化煤質(zhì)智能檢驗(yàn)系統(tǒng)

依托MES平臺(tái)打造全流程無人化煤質(zhì)檢驗(yàn)系統(tǒng)，包含智能采樣、自動(dòng)化制樣、全自動(dòng)化驗(yàn)3個(gè)核心單元。智能采樣機(jī)械臂定位誤差≤2 cm，精準(zhǔn)完成采樣任務(wù)；自動(dòng)化制樣單元制樣粒度均勻性誤差<3%，確保制樣質(zhì)量；全自動(dòng)化驗(yàn)單元自動(dòng)完成煤質(zhì)全指標(biāo)檢測(cè)并生成標(biāo)準(zhǔn)化報(bào)表，實(shí)現(xiàn)煤質(zhì)檢驗(yàn)從人工操作到無人值守的革命性轉(zhuǎn)變。

2.6 數(shù)字孿生智能火車裝車系統(tǒng)

基于3D 數(shù)字孿生技術(shù)實(shí)現(xiàn)火車裝車全要素?cái)?shù)字化映射與智能控制。通過激光雷達(dá)掃描與點(diǎn)云建模構(gòu)建高精度數(shù)字模型，并與物理實(shí)體實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)交互。數(shù)字孿生模型實(shí)時(shí)模擬裝車動(dòng)態(tài)，自動(dòng)規(guī)劃最優(yōu)裝料路徑與速度，并結(jié)合激光防撞雷達(dá)與視覺檢測(cè)裝置，實(shí)現(xiàn)一鍵自動(dòng)化裝車，裝車效率提升60%，人工成本降低50%，樹立行業(yè)智能裝車新標(biāo)桿。

智能化選煤廠建設(shè)成效

（1）提升生產(chǎn)效能

智能重介分選系統(tǒng)的應(yīng)用使精煤回收率提高0.5%，以年處理原煤 1 800萬t計(jì)算，每年可多產(chǎn)出精煤2.5萬t，增加經(jīng)濟(jì)效益約5 000萬元。通過高精度配煤管控，產(chǎn)品質(zhì)量合格率提升至99.5%；產(chǎn)品市場競爭力顯著增強(qiáng)，產(chǎn)品售價(jià)平均提高10～15元/t；生產(chǎn)處理量從傳統(tǒng)模式2 800 t/h提升至3 294 t/h，提升幅度為15%，滿足市場增長需求。

（2）降低運(yùn)營成本

通過精準(zhǔn)管理與智能控制，材料消耗整體下降10%～15%，每年節(jié)約材料成本約800萬元。崗位人員優(yōu)化減少66人，每年節(jié)約人力成本990萬元；火車裝車效率提升減少作業(yè)人員30人，每年節(jié)約成本265萬元；智能啟停系統(tǒng)每年節(jié)電約1 890 600 kW·h，折合電費(fèi)189.06萬元。綜合計(jì)算，智能化改造后每年可為企業(yè)節(jié)約成本超過2 200萬元。

（3）安全管理水平提升

3D可視化安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與智能預(yù)警，安全事故發(fā)生率降低80%。AI視覺分析技術(shù)及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理人員不安全行為、設(shè)備危險(xiǎn)狀態(tài)，有效保障生產(chǎn)安全，為企業(yè)營造安全穩(wěn)定的生產(chǎn)環(huán)境。

結(jié) 語

檸條塔選煤廠通過系統(tǒng)化智能化建設(shè)，成功構(gòu)建起覆蓋生產(chǎn)全流程的智能化體系，提升了生產(chǎn)效率、降低了運(yùn)營成本、全面強(qiáng)化了安全管理，為煤炭行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型提供了可復(fù)制、可推廣的成功經(jīng)驗(yàn)。未將來探索5G+邊緣計(jì)算在實(shí)時(shí)控制中的深度應(yīng)用，以降低系統(tǒng)時(shí)延，提升控制實(shí)時(shí)性與精準(zhǔn)性。

編輯丨李莎

審核丨趙瑞

煤炭科學(xué)研究總院期刊出版公司擁有科技期刊21種。其中，SCI收錄1種，Ei收錄5種、CSCD收錄6種、Scopus收錄8種、中文核心期刊9種、中國科技核心期刊11種、中國科技期刊卓越行動(dòng)計(jì)劃入選期刊4種，是煤炭行業(yè)最重要的科技窗口與學(xué)術(shù)交流陣地，也是行業(yè)最大最權(quán)威的期刊集群。

期刊簡介

《智能礦山》（月刊，CN 10-1709/TN，ISSN 2096-9139）是由中國煤炭科工集團(tuán)有限公司主管、煤炭科學(xué)研究總院有限公司主辦的聚焦礦山智能化領(lǐng)域產(chǎn)學(xué)研用新進(jìn)展的綜合性技術(shù)刊物。

主編：王國法院士

刊載欄目：企業(yè)/團(tuán)隊(duì)/人物專訪政策解讀視角·觀點(diǎn)智能示范礦井對(duì)話革新·改造學(xué)術(shù)園地、專題報(bào)道等。

投稿網(wǎng)址：www.chinamai.org.cn（期刊中心-作者投稿）

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期刊成果：創(chuàng)刊5年來，策劃出版了“中國煤科煤礦智能化成果”“陜煤集團(tuán)智能化建設(shè)成果”“聚焦煤炭工業(yè)‘十四五’高質(zhì)量發(fā)展”等特刊/專題30多期。主辦“煤礦智能化重大進(jìn)展發(fā)布會(huì)”“煤炭清潔高效利用先進(jìn)成果發(fā)布會(huì)”“《智能礦山》理事、特約編輯年會(huì)暨智能化建設(shè)論壇”“智能礦山零距離”“礦山智能化建設(shè)運(yùn)維與技術(shù)創(chuàng)新高新研修班”等活動(dòng)20余次。組建了理事會(huì)、特約編輯團(tuán)隊(duì)、卓越人物等千余人產(chǎn)學(xué)研用高端協(xié)同辦刊團(tuán)隊(duì)，打造了“刊-網(wǎng)-號(hào)-群-庫”全覆蓋的1+N全媒體傳播平臺(tái)，全方位發(fā)布礦山智能化領(lǐng)域新技術(shù)、新產(chǎn)品、新經(jīng)驗(yàn)。

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