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智能煤礦主要應用在哪些場景?

2020-07-01 16:30:53 來源:互聯(lián)網(wǎng) 瀏覽量:4598
		          

  智能煤礦所涉及的采、掘、機、運、通、洗選、營銷、質(zhì)量、安全保障等主要系統(tǒng)應具有一定的自主感知、自主分析、智能輔助決策與執(zhí)行能力。智能煤礦6大主要應用場景如下:

  (1)智能探測

  煤炭地質(zhì)工作與采煤機多級聯(lián)動控制等技術(shù),最終達到綜采工作面采煤全過程“無人跟機作業(yè),有人安全巡視”的安全高效開采。

  (4)智能通風

  以煤礦安全監(jiān)控系統(tǒng)、5G通信系統(tǒng)及人員定位系統(tǒng)的信息融合為基礎,以“云端”的大數(shù)據(jù)匯集與分析計算能力為依托,在礦井通風安全的技術(shù)范圍內(nèi),滿足安全跟蹤監(jiān)控預警、日常通風管理、中長期分析設計、應急通風處置等方面的需求。

  通過通風參數(shù)的在線實時監(jiān)測,感知井下不同區(qū)域通風狀態(tài),依據(jù)在線風網(wǎng)解算結(jié)果及安全規(guī)程要求,進行通風設施的智能調(diào)控,智能通風展現(xiàn)示意如圖10所示。重點應構(gòu)建智能通風計算中心與“中樞神經(jīng)”模塊,摒除過去類同于“高級計算器”作用的通風網(wǎng)絡解算概念,將 “解算”為引導的常規(guī)通風軟件系統(tǒng)有效升級為“任務”為引導的智能通風軟件系統(tǒng),實現(xiàn)軟件功能的智能化。

  系統(tǒng)能夠依據(jù)礦井通風系統(tǒng)的遞進變化及災害風險特征,完成通風系統(tǒng)穩(wěn)定性與抗災能力的跟進式深度分析評價,實現(xiàn)對多主扇礦井災變通風的可能格局、全礦反風及局域反風的風量風速分布與轉(zhuǎn)換特點的跟蹤分析,有效辨識通風系統(tǒng)的控災特征與潛在風險,進而可以在應急狀態(tài)下實現(xiàn)主要通風機和井下通風設施的管控。

  (5)智能調(diào)度

  調(diào)度系統(tǒng)是綜合有線和無線通信技術(shù)、音視、視頻和廣播多媒體技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù),實現(xiàn)日常生產(chǎn)監(jiān)控和調(diào)度及應急指揮調(diào)度的綜合業(yè)務系統(tǒng)。

  其涉及的海量音視頻文件傳輸、遠程操作、互聯(lián)融合等技術(shù),屬于5G技術(shù)生態(tài)的基本屬性,因此5G技術(shù)生態(tài)可有效延伸調(diào)度的專業(yè)性并拓展調(diào)度的范圍,使得調(diào)度系統(tǒng)的功能設計更加科學和完備,對煤礦的日常安全生產(chǎn)、調(diào)度指揮、應急管理等方面具有極大的保障作用。智能調(diào)度系統(tǒng)不應僅僅局限于某一專業(yè)或者場所,應該是一個全方面的綜合調(diào)度系統(tǒng),包括通訊調(diào)度、電力調(diào)度、監(jiān)控調(diào)度、人員調(diào)度、機車調(diào)度和設備調(diào)度等多方面,系統(tǒng)可以將有線、無線、視頻、廣播所有設備采用一網(wǎng)承載,各分站之間可以互為備份、相互補充、協(xié)同工作,可以支持分級組網(wǎng),實現(xiàn)從集團到分公司到礦的多級調(diào)度功能,并且可依據(jù)各類監(jiān)測數(shù)據(jù),實現(xiàn)災情的自動識別和預警,按需自動聯(lián)動有線、無線、廣播、視頻等設備。

  (6)智能洗選

  通過對生產(chǎn)灰分校正系統(tǒng)、洗選重介控制系統(tǒng)、粗煤泥智能控制系統(tǒng),實現(xiàn)對選煤廠洗選生產(chǎn)。

  工藝的無人化和智能化控制。需要重點研究壓力、密度、分流等單參數(shù)及多因素聯(lián)合作用對重介產(chǎn)品質(zhì)量和粗煤泥產(chǎn)品質(zhì)量的影響;重點研究分級旋流器組的智能控制解決方案,涉及液位以及入料泵的流量、入料壓力、礦漿濃度、電機轉(zhuǎn)速、旋流器組開啟數(shù)量等指標,使入料指標處于所需范圍內(nèi),降低底流夾細、溢流跑粗情況,提高分選效率。程序可依據(jù)不同產(chǎn)品(原、精、矸等)在生產(chǎn)過程中積累的各類數(shù)據(jù),通過大數(shù)據(jù)智能融合分析,實現(xiàn)系統(tǒng)的自優(yōu)化及深度學習,形成高精度的灰分校正程序,重介淺槽控制程序運算速度≤100 ms,粗煤泥控制程序運算速度≤100 ms,程序自優(yōu)化及自學習進程≤1 d。


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