浅谈煤矿机电设备的智能化管理

浅谈煤矿机电设备的智能化管理

杨凡

中煤能源新疆天山煤电有限责任公司

摘要：随着智能化技术的发展，煤矿产业进行着从劳动密集型向技术集约型的转变，在此过程中存在一些问题亟须解决。这些问题严重影响了煤矿产业的安全生产与高速发展，而智能化建设则成为了解决这些问题不可或缺的因素。本研究分析了煤矿企业生产遇到的一些的问题：管理制度不成熟，机电设备故障，海量工程数据处理困难。介绍了对应的解决煤矿生产问题的先进机电设备智能化管理技术：健康监测管理系统，物联网技术，大数据技术与人工智能技术。

关键词：煤矿；机电设备；智能化管理

前言：煤炭作为重要的能源与工业原料，在国民经济中占有很重要的地位，是中国国民经济发展的重要支撑。为贯彻新发展理念，推动煤炭行业创新、实现高质量发展，煤矿机电设备智能化发展，起到了着极其重要的作用。在过去，煤矿生产环境复杂危险，工作人员的安全与生态的保护受重视程度低，而智能化技术的应用则大大改善了这种情况。

1煤矿企业生产过程中遇到的问题

1.1煤矿开采企业设备管理存在问题

煤矿开采产业的机电设备管理存在问题，如管理制度自身不合理，不同制度之间存在矛盾和冲突。部分企业为节省成本而忽视机电设备的成本是否合乎安全规范，因此容易出现安全事故。机电设备在长时间的运行中，各种零部件易发生老化，而很多企业忽视了对煤矿机电设备的安全管理与故障排查，故障问题若长期积累，容易造成设备使用年限下降或生产事故，从而造成不必要的经济损失。同时，很多企业的机电设备管理制度本身不健全，工作无法落实，也会使机电设备从而不能高效的运行，故障与老化也不能及时得到妥善的处理，从而降低煤炭产出的效率，不利于煤矿企业的发展。

1.2作业环境条件复杂设备运行不稳定

煤矿中的环境复杂多变，内部矿洞蜿蜒曲折，作业面复杂。我国95%以上的煤矿是井工煤矿，井深平均在400米以上，根据不同的开采进度又分为不同的分区，各个分区情况又有差别。煤矿中的温湿度变化很大，空气稀薄，粉尘较多，还可能存在地下水上浮，天然气泄露等问题，机电设备很难稳定有效的运行，容易出现故障或者其他潜在威胁。

1.3生产过程产生海量数据分析整理困难

在煤矿中往往由于工作空间狭小，而设备很多导致空间拥挤的情况，因此在较小的空间中会产生大量的数据，这样的情况下，对海量的数据进行分析整理困难。如果仅靠工作人员的经验来处理这些数据，机电设备的生产效率将会非常低下，故障问题也不能迅速解决。

2应对煤矿作业问题的智能化技术对策

2.1机电设备健康监测管理

煤矿开采企业设备管理制度的问题，可以通过健全机电设备健康监测管理系统来解决。安全是生产活动中最重要的基本要求，智能化的生产首先要保障安全问题。健康监测管理系统已经在不同领域得到应用，例如军工和航天。不过在煤矿开采过程中的应用仍需完善，机电设备健康计策管理系统在煤矿开采中主要应用于管理部分机电设备的使用过程。建立全套完备的智能化健康管理系统可以很大程度上解决制度矛盾与落实问题，在系统的建立过程中应对各项问题设计对应的维修方案和管理举措，以此来应对生产过程中可能遇到的问题。机电设备健康监测管理系统主要包括两部分，本地终端监测系统和井上调度中心。本地终端检测系统通过机电设备上或附近的传感器来收集煤炭生产过程中机电设备的参数，并将这些数据上传至井上调度中心。本地终端监测系统应依据机电设备的使用、老化与故障情况，将传感器放置于机电设备比较重要的部位，例如液压阀，传感系统等。由于煤矿内复杂多变的环境，数据的真实性与时效性更加重要。井上调度中心主要负责数据的分析处理工作，通过对本地终端检测系统收集到的数据进行智能化诊断，评估煤矿机电设备的健康程度，并给出对应的解决方案。在此之前应先建立煤矿机电设备智能维修决策库，设置比较合理的机电设备健康标准，同时设计设备运行环节维修数据库、优化调整对策以及专家数据库来分别应对普通情况，优化情况与特殊情况。煤矿机电设备智能维修决策库中应制定多种智能维修方案，在实际的诊断过程中综合考虑多种维修方式的成本，并将智能维修决策数据库建成之后的故障解决方式录入系统为未来的维修提供数据支持。在对数据智能化诊断识别后可以通过调用煤矿机电设备智能维修数据库来为处理煤矿机电设备所遇到的问题提供最佳解决方案，提高机电设备维修效率，延长设备的使用寿命，避免设备因得不到及时维护而提前老化。在机电设备健康监测系统的工作人员应具有较高的专业素质，否则智能管理系统难以运行，除此之外煤矿的全体员工都应该受到培训以熟悉于机电设备健康监测管理系统以保证机电设备的正常运行。

2.2物联网技术

物联网技术：即通过信息传感器、传感技术、识别技术等装置与技术将不同物体通过网络连接起来的技术。在煤矿企业中也可以采用物联网技术来将不同的机电设备连接起来，以物联网为基础建立煤矿机电设备健康监测系统，可以确认设备的健康状态和预测潜在威胁，保证机电设备的稳定运行。机电设备健康监测系统既可以监测生产设备稳定的运行，也可以监测煤矿中技术人员的安全状态

。在监测部分，该系统分为四个模块。安全监控模块：负责监控机电设备的运行状态，从而更全面的了解各部分的工作情况。建立若干传感节点来监控煤矿安全，并在地图上显示出来，若出现意外情况，所有节点同时发出警报以提醒工作人员相关异常信息，及时做出补救，为解决问题或人员撤离争取宝贵的时间。设备控制模块：机电设备健康监测管理系统若接收到了异常信息，某处设备发生故障，则可通过该模块更改矿井设备的生产信息，减少故障对其他设备的影响。记录检查模块：负责记录设备运行的数据，帮助工作人员确认设备运行状态，做好数据分析。移动连接模块：通过无线技术将相关信息发送到不同终端，可以为救援行动提供有效信息。

2.3大数据处理技术和人工智能技术

通过大数据处理技术和人工智能技术可以对大量的数据进行分析，得到较为简洁的结果，并从数据中反应相关的问题，交由机电设备健康监测管理系统诊断处理。在煤矿生产过程中产生的主要数据包括，采煤机运行的速度、倾角以及截割阻力，刮板运输机链条上的张力、拉力、运输速度，液压支架的支护阻力与移架顺序等数据。通过人工智能和大数据技术可以对这些数据进行分析，并给出最优的解决方案，通过机电设备健康监测系统处理，同时还可以将处理后的数据做成图表，以更为直观的方式呈现出来。人工智能的实现方式是对已有的数据进行分析并对数据变化的各种情况进行预测。一些常用的算法如模糊算法、人工神经网络算法和混沌算法等结合起来使用分析数据可以更快得到结果。在实际煤矿数据的处理过程中，往往根据实际情况的不同而采用不同的算法，某些算法可能在一定的条件下并不适用，所以需要对分析系统进行优化。除此之外还可以同时搭配云计算技术来提高数据处理的速度，还可以利用其它煤矿的数据进行类似分析，提高了煤矿生产数据的分析能力。

3.结语

煤矿产业作为国民经济的重要支柱，从劳动密集型向技术集约型的转变的过程中，煤矿机电设备趋于智能化。这一趋势不仅体现在生产设备本身技术的提高，还有更加高效的管理方法，更加智能的机电设备健康监测管理系统。通过物联网技术将煤矿机电设备接入网络，建立本地终端监测系统和井上调度中心来更加高效的分析分析数据，得出最优方案，在数据的分析和诊断过程中还运用了大数据处理技术和人工智能技术。比较综合地分析和介绍了煤矿机电设备智能化管理的技术。

参考文献

[1]周骏腾.煤矿机电设备的健康智能化管理研究[J].当代化工研究，2021(8):155-156.

[2]张峰，郭盛玉.煤矿机电设备的健康智能化管理研究[J].内蒙古煤炭经济，2021(23):8-90.