智能电厂视角下煤化验精益管理模式创新研究

0 引言

智能电厂是新时代电力行业高质量发展的必由之路。煤化验作为电厂燃料管理的核心环节，已成为制约智能电厂建设的"短板"。传统煤化验普遍存在人工采样误差大、制样效率低下、化验流程不规范、数据应用不充分等问题，已不能适应智能化发展趋势。推进煤化工领域的精益化、智能化管理变革，成为电力行业变革发展的紧迫课题。

引入精益管理理念，是破解煤化验管理难题的关键举措。精益理念聚焦价值创造，通过消除浪费、持续改进，不断提升效率和质量[1]。将精益理念与智能化手段相结合，推动煤化验从粗放式管理向精细化、数字化管理转变，对于提升化验数据质量，支撑智慧电厂建设，助力"“双碳”"目标具有重要意义。本研究旨在探索"智能+精益"理念在煤化工领域的创新应用，为推动智能电厂高质量发展提供理论指导和实践样本。

1 构建"机器人+无人机"智能采样新模式

数据采集是煤化验的源头环节，其效率和准确性直接影响后续煤质分析的可靠性。传统人工采样方式存在诸多弊端：一是采样效率低下，煤场采样点多而分散，工人逐点采集耗时耗力；二是采样误差大，受人员经验、装备性能等因素影响，采样数据代表性和连续性差；三是采样盲区多，对于大型煤场，人工很难全覆盖采样，容易遗漏局部区域煤质异常变化。上述问题制约了化验数据支撑电厂精益化管理的能力。

本文创新性地提出"机器人+无人机"智能采样新模式，充分发挥机器人的自动化优势和无人机的空间机动性，构建全天候、全方位、零死角的立体化智能采样网络，实现数据采集过程的无人化和精准化管控。对于封闭煤场，引入轨道式取料机器人，替代工人手工取样。机器人可根据预设轨迹，自动完成煤场全区域、多点位的采样作业，并通过机械臂精准控制取样量，保证采样数据的均匀性和代表性。同时，在机器人上集成在线水分仪、激光粒度仪等智能传感设备，实时感知煤质状态参数变化，做到采样过程质量可视可控。

2 打造数字化样品制备智能车间

样品制备是煤化验的关键环节，其作业质量直接决定分析检测结果的准确性[1]。传统制样作业以人工操作为主，自动化程度低，普遍存在制样效率低下、样品质量不稳定等问题：一是凭人工经验缩分，容易引入主观误差，造成样品偏差；二是人工破碎、研磨粒度控制不当，样品颗粒度不均匀影响分析准确性；三是制样记录台账手工填写，数据缺失、错记等现象时有发生，可追溯性差；四是作业环境差，粉尘污染严重，一线员工职业健康难以保障。这些问题严重制约了煤化验数据支撑电厂精细化管理的能力。

本文提出打造数字化样品制备智能车间，以自动化、信息化技术为支撑，实现制样全过程透明化和智能化管控，从源头保障化验数据质量。智能车间以全自动缩分制样系统为核心，通过自动进样机和多级缩分器相串联，可实现原煤机械化多级缩分，并配以在线筛分监测装置，实时感知样品粒度分布，自动优化缩分比调整策略，从而使缩分样品在数量和质量上都具有很好的代表性。在此基础上，全自动破碎、制粉系统可根据不同化验项目要求，自动将样品加工成所需粒级，并通过在线激光粒度仪实时监测粉碎效果，智能调节制粉参数，确保样品粒度持续符合标准要求。

3 建立化验过程精益管理闭环

化验检测是煤化验的核心，检测结果的准确可靠是支撑燃料管理和生产优化的基础。目前，煤化验普遍存在流程不规范、过程监管薄弱、质量追溯困难等问题：一是化验规程执行随意性大，操作方法、仪器设备选用等不统一，可比性差；二是质量意识淡薄，实验室5S 管理、仪器期间核查等基础工作不扎实，风险隐患突出；三是人员能力参差不齐，缺乏有效的过程管控机制，操作偏差时有发生；四是质量问题反馈迟滞，未形成快速纠偏和持续改进的良性循环，管理成效不明显。这些问题严重影响了化验数据质量，制约了其在电厂生产管理中的应用价值发挥。

本文提出构建"管理－执行－评价－改进"精益化管理闭环，强化 PDCA 循环，推动化验管理由经验型向科学型、由粗放型向精细型升级，实现化验过程持续优化和质量稳步提升。一是建立完善的化验作业标准。组织专业技术人员，全面梳理实验室工作流程，形成涵盖仪器设备操作、试剂标准物质管理、环境条件控制、人员资质能力等全要素的作业指导书，并嵌入信息化管理系统，借助电子看板、移动终端等，指导和规范一线人员操作，确保关键控制点"不漏管"，化验全过程"无差异"。

二是强化过程管控和量化考核。制定科学完善的质量目标，将影响化验结果的环境条件、人员技能、设备性能等关键因素进行量化分解，形成可操作、可考核、可追溯的过程控制指标。同时，建立质量看板，运用SPC、6σ 等质量管理工具，实现对化验过程的实时监测，对超标数据进行标识预警，强化过程的精准管控。定期开展质量例会，通报各单元管控情况，狠抓问题整改落实。将考核结果与绩效工资挂钩，调动全员参与的积极性。

4 实施效果与展望

煤化验管理是电厂燃料精益化、智能化应用的重要切入点。本文创新性地提出"智能+精益"煤化验管理新模式，以智能化改造为先导，以精益管理为主线，以数据应用为驱动，系统设计了从数据采集、制样、化验到应用的全流程优化策略，为推动煤化验数字化转型升级提供了新思路新方法。这一模式在华电新疆某电厂的应用实践，取得了显著成效：

一是化验效率和质量显著提升。智能采样替代人工操作，采样效率提升 3 倍，数据代表性提高 5% ；数字化智能制样，样品制备效率提高 2 倍，粒度合格率达 100% ；精益化闭环管理，化验数据准确度达 99.5% ，数据质量持续向好。智能化、精益化的融合应用，为电厂燃料管理变革注入了强大技术动力。

二是燃料经济性大幅改善。构建"煤质－工况－效率"关联模型，燃烧优化效果显著，锅炉效率提升 0.5% ，污染物减排 20% ；打造智能掺配决策系统，燃料采购成本降低 3% ，掺烧配煤效益突出；推行能源产业链协同，燃料全生命周期管控更加精准高效，促进了电厂经济效益与生态效益的双提升。可以预见，随着"“双碳”"目标的推进，电厂高质量发展已成必然趋势。煤化验作为燃料管理的"龙头"，必将在智能电厂建设中扮演更加重要的角色。

参考文献：

[1]胡一龙,张燕燕,段兆洋,等.煤炭检验存在的误差及处理措施[J].大众标准化,2023(20):165-167.

[2]林莉平.电厂运行经济价值之煤化验误差来源及处理对策[J].现代工业经济和信息化,2022(008):12.

[3]杨慧敏.减少火力发电厂煤质化验的误差[J].2024.

[4]赵思铭.煤质检验中的误差分析及解决措施[J].化学工程与装备,2023(3):222-223.

[5]张兰兰.煤炭检验中存在的误差及处理措施分析[J].中文科技期刊数据库(全文版)工程技术,2022(7):4.

作者简介：张冰琦（1992—）女，汉族，新疆塔城地区乌苏市怡海玫瑰园，本科主要从事燃料质检工作。