以“智”赋能，煤矿设备运维更高效

　　作为煤炭生产的前提，煤矿设备的健康运转对于保障能源安全稳定供应具有基础意义。在此背景下，煤矿设备状态监测和运维显得尤为重要。近年来，人工智能的飞速发展，让煤矿设备运维日益“聪明”且高效，成为煤炭行业发展的重要方向。

　　对此，中国煤炭加工利用协会理事长马剑在日前召开的“煤矿设备状态监测和智能运维技术交流会”上坦言，推动“人工智能+煤炭”应用场景落地，尤其是在煤矿重大设备状态监测和智能运维，以及煤炭质量快速检测与智能洗选两大领域应用，是实现煤炭产业“减人、增安、提效”，夯实国家能源安全“压舱石”作用的关键举措。

　　面对新一轮科技革命和产业变革，近年来，国家相关部门接连出台《关于深入推进矿山智能化建设 促进矿山安全发展的指导意见》《煤矿智能化标准体系建设指南》《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》等文件，以政策红利支持煤炭产业与人工智能技术深度融合，煤矿设备运维也由此更好搭上人工智能“顺风车”。

　　人工智能如何改变煤矿设备状态监测和运维?以渣浆泵为例，传统渣浆泵如出现轻微异常，若无法及时发现，易导致严重故障、设备停机，要恢复正常，通常需5周时间。而智能渣浆泵可超前预警、智能诊断、自动定位故障，并实现敏捷维修，最终可减少意外停机超70%、降低维修时间超60%、减少人工成本超50%。

　　长期以来，矿井水处理以人工操作为主，设备能耗偏高，维护不及时易导致故障频发、资源浪费，不仅效率低、成本高，而且管理难、风险大。相关数据显示，当前我国矿井水处理企业超4300家，每年矿井水产生量近6.88亿立方米，但实际利用率却不足50%，企业对矿井水处理的需求较大，但受制于设备技术水平等因素，行业整体仍未实现高端化发展。2024年2月国家发改委、水利部等八部门联合印发的《关于加强矿井水保护和利用的指导意见》，对加强矿井水源头保护、分类处理、综合利用提出新要求，作出系统部署。当前，部分煤矿已开始尝试以智能化技术赋能矿井水运营，通过智能感知技术、数据传输与处理技术、人工智能算法应用、可视化与管控技术等，最终实现精益运营。

　　“人工智能正深刻改变传统产业。推动煤矿设备智能化，实现从‘被动维修’到‘主动预警’转变，已成行业共识。‘工业硬实力’与‘AI软智慧’深度融合，将推动煤矿运维进入‘未坏先知’的新纪元。”山东章丘鼓风机股份有限公司联席董事长、总经理方树鹏介绍。

　　准确认识人工智能所处的发展阶段，有助于最大限度地发挥人工智能作用，助力煤矿设备运维。山东浪潮智能生产技术有限公司总经理宋志刚认为，伴随着算力、算法、数据等关键要素的不断发展，人工智能技术已从传统的分析式、判别式阶段，升级到以大模型为代表的通用人工智能时代，引领人工智能技术进入普惠阶段，全面赋能产业数字化、智能化转型。

　　“例如，通过多物理场耦合仿真与智矿大模型的融合应用，我们已构建起面向球磨机机理研究的数字化仿真体系，对球磨机内部的颗粒运动、碰撞特性及结构受力分布进行仿真，依托工业智矿大模型的知识库与数据驱动能力，实现对不同工况下的介质运动特征、破碎效率及磨损规律的智能分析，选矿工序产效由此提高7%、钢球损耗降低13%、设备非计划停机时长缩短24%。”宋志刚举例称。

　　不过，尽管人工智能已开始深刻改变煤炭生产方式，“数据难共用、装备不智能、系统卡点多、运行难常态”四大痛点仍制约着技术创新与政策红利的释放。以矿山电气智能化为例，部分煤矿的办公系统、生产系统、电力系统等各类系统无法互通，导致电力生产、监测、运维、故障处理、提前检修计划等缺少统一大数据平台，“孤岛现象”并不鲜见。

　　中国工程院院士王国法表示，应进一步深化“人工智能+煤炭”的全链场景渗透。尤其是在设备运维方面，需融合大模型技术，将故障预警与预防性检修等场景做深做实。同时，要重构感知认知体系，以此破解“数据难共用”顽疾。(中国能源报)