智能化技术在煤矿机电运输系统优化中的应用探讨

一、智能化技术在煤矿机电运输系统应用现状

（一）机电运输系统现存问题分析

目前多数煤矿机电运输系统仍以人工操作和经验管理为主，因缺乏对设备运行状态的持续动态监测，导致故障发生后才被发现并停机检修，同时运输调度未能依托精确数据进行优化，因而空载率较高且效率难以提升，设备运行波动性明显加大，安全事故隐患在这种无法及时预警的环境下被放大，对煤矿生产的连贯性和从业人员的作业安全构成严重影响。

（二）智能化技术应用现状

基于物联网、大数据分析、人工智能算法、自动控制和无人驾驶等技术的综合解决方案开始在煤矿机电运输领域试点并逐步推广，其中通过布局高精度传感器对运输设备的温度、振动及运动速度等多维参数进行实时采集与远程传输，使得设备状态感知能力显著增强，减少了意外停机的频次。借助对海量历史运行数据的深度挖掘和机器学习模型建立，系统可对潜在故障进行健康评估与提前预警，从而将停产损失降至最低。自动控制系统则利用实时计算结果对运输路径和车辆负载分配进行优化，使运输能力与效率得到同步提升。无人驾驶运输车辆在多传感器融合感知和智能决策算法支撑下能够在复杂巷道中自主行驶并自主避障，从而将人员参与风险降到极低水平，整体上大幅改善了机电运输系统的运行效率与安全性[1]。

二、智能化技术在煤矿机电运输系统中的优势

（一）安全性方面的优势

将智能化技术应用于煤矿机电运输系统之后，安全管理环节由过去主要依赖人工巡视与经验判断的模式逐步转为依托连续数据流的综合感知与分析，这种以实时监测为基础、以自主诊断为辅助的管理方式在设备状态出现异常趋势时即可发出预警，从源头遏制因故障升级而引发的意外。运输车辆引入无需人工操控的行驶模式以后，作业人员不再需要长时间停留在高风险区域，原本因视野盲区、疲劳操作或沟通误差所造成的事故隐患显著减少，矿区整体事故率与应急处置频次随之下降。

（二）效率方面的优势

依托覆盖全线的传感网络所回传的运行信息，调度平台可以持续推演各运输环节的负荷走势并即时调整车辆出发间隔、线路优先级和能量供应模式，从而将空载运行的比例压至较低水平并保证设备始终接近最佳工作点。多个作业面之间的运输需求差异一旦被系统识别，任务会被自动分派至最合适的车辆和线路，物料流向与人员组织得以保持顺畅，使得总体运输能力在不增加硬件投入的情况下获得明显提升。

（三）成本控制方面的优势

当运输设备通过持续的健康评估保持稳定工况，计划外停机与突发检修的次数便随之减少，生产节奏无需因故障被频繁打断，企业避免了停产带来的直接产量损失。能源管理模块依据实时负荷状态细化功率分配，动力系统避免长时间高耗能运行而又不影响运输效率，节约的电力与备件费用在年终财务报表中体现为运营成本的降低，从而增强了矿山在资源价格波动中的抵御能力。

三、智能化技术在煤矿运输系统中的实际应用与优化措施

（一）煤矿轨道运输系统智能监控的应用

煤矿轨道承担着井上下人员往返与物资、煤炭输送的繁重任务，而今借助遍布巷道的无线通信节点、红外感知装置与高清摄像头构成的智能监控网络，调度中枢能够在屏幕上同步呈现每一列运输车辆的具体方位、即时速度以及载荷变化；一旦分析模型判断出速度偏离、载重异常或轨道温升超限，报警信息即刻送达值班人员并触发相应处置流程，这种持续不断的“可视化 + 预警”机制让潜在故障被提前化解，也让行车安全系数显著提高。

（二）基于机器视觉的运输设备状态诊断技术

过去矿山检修人员需要手持手电筒在狭窄巷道里逐台巡查车辆与轨道，而现今安装在关键位置的工业摄像头结合深度学习识别模型，能够不间断捕捉设备表面细微裂纹、滚动部件磨损痕迹或油渍渗漏迹象，并以高于人工肉眼的分辨率生成诊断结论，再通过后台推送工单指引检修顺序。这种替代肉眼、覆盖全天候的视觉诊断模式不仅把遗漏风险降到极低，也让检修时间由过去的分散排班缩短成集中处理，从而保持设备长期稳定运行。

（三）煤矿机电运输系统协同优化平台建设

在井下作业的不同系统彼此孤立的时代，机电设备往往按照固定参数单机运转而难以回应运输负荷波动，如今通过搭建协同优化平台，把提升机、主扇、供电装置与轨道车辆运行数据汇集到统一界面后，算法根据矿井当班产量计划

与车辆排布情况滚动调整设备功率与运行节拍，使能耗随负荷同步变化，机电系统与运输系统实现互联互通，由此避免空载消耗并释放隐藏产能。

（四）智能化技术应用效果评估

以一处年产千万吨级矿井为例，自从上线智能监控与机器视觉诊断，并将协同优化平台投入日常生产，半年内设备意外停机频次减少四成左右，列车周转效率提高逾两成，单位运输能耗下降接近百分之十五，事故隐患台账中待整改条目也明显缩减，生产组织更为顺畅，经济收益与安全水平同步提升，实践已经证明智能化技术在煤矿机电运输系统中的推广具有扎实可行的价值与广阔前景。

四、智能化技术应用中存在的问题与建议

（一）技术实施成本较高

在智能化改造的早期阶段，企业需要一次性完成设备购置、系统集成、基础网络铺设与运维平台建设等多项投入，这些投入往往与矿井规模并不完全成正比，导致资金储备有限且融资渠道单一的中小型矿山承受较大压力，因此较为务实的做法是依据井下生产流程的重要度排序，将运输主干线路、提升系统或者关键安全监测环节作为首批试点，引入能够带来直接效益的核心设备，待收益回收后再继续向辅助环节延伸，以滚动投资的方式逐步完成整体升级，从而把单年度现金流风险控制在可承受范围之内。

（二）智能化技术人才短缺问题

智能化系统的日常运行离不开对软硬件架构、矿山工艺与数据分析同样熟悉的复合型技术人员，可目前多数煤矿的人才结构仍以传统机电专业和矿山生产工种为主，而这部分人员对人工智能算法、工业互联网协议及大规模数据治理缺乏系统训练，所以在技术推广阶段往往只能依赖外部团队进行部署与维护，无法形成内部持续改进能力，解决这一矛盾的有效路径是与高校、科研机构以及设备厂商共同建立分层培训与岗位实践机制，先通过短期研修与在岗带教培养种子骨干，再由骨干向班组扩散专业知识与操作规范，以阶梯式模式逐步提升企业内部智控人才比例。

（三）数据安全与隐私保护问题

在井下传感网络与地面云平台之间持续高速传输的生产数据涵盖设备运行参数、产量统计以及人员位置信息，一旦遭到未授权访问或者恶意篡改便可能引发生产调度混乱甚至安全事故，因此需要在数据链路各层级同步配置多重加密、访问控制与异常流量检测措施，同时建立覆盖数据采集、传输、存储、使用全流程的安全责任制度，将技术防护、管理规范与应急预案结合起来，通过定期渗透测试与备份演练持续验证防护效果，以确保智能化系统在开放互联条件下依旧保持稳健可信的运行状态。

五、结论

智能化技术在煤矿机电运输系统中的应用已经在安全监测、效率提升与成本控制方面展现出显著优势，实践案例表明只要矿山能够结合自身资源条件制定分阶段改造计划、同步建设复合型技术团队并完善数据安全治理框架，就能够在降低投入风险的同时保证系统长期稳定运行并持续释放经济收益，进而推动煤矿运输体系向更高效、更安全、更智慧的方向迭代升级。

参考文献：

[1] 汪庆留 ， 李龙龙 . 基于智能化技术优化煤矿机电运输系统探析 [J]. 中国设备工程 ，2025，（09）：28-30.