煤矿机电管理运检模式创新与智能化融合策略

引言

对于煤炭工业日益严峻的安全生产和环境压力来说，传统的机械设备和电气管理模式下的运行检查方式无法实现其安全、高效和可持续发展，而智能化技术的发展提供了改革这些方式的可能性。利用诸如机器学习、数据挖掘、互联网等先进的技术手段，对机器在线诊断预警，维护的效果增强，人力成本的降低，风险变小。并且也能帮助煤炭工业的现代化实现其智能矿业和绿能矿业的目标。

1、煤矿行业面临的挑战

煤炭产业作为维护我国能源供应的主力军，一向都是面临着生产效益、安全保障和环境保护等问题。因为煤炭资源逐渐匮乏，煤炭的开采难度也不断提高，煤洞越来越深越来越复杂，开采场所也越来越繁琐；且原有的煤炭开采方法已经无法适应时代发展。

1.1 机电管理与运检模式的重要性

煤炭开采行业的机电安全生产及检修模式对于企业生产效率以及安全生产稳定性具有决定性的作用。“机电管理”是指煤炭开采行业对于机械电气设备的操作、防护、检修等方面进行工作，自机械电气设备的安装、调试、运行、实验、维修一直到问题处理的所有过程。“运检模式”是指对于机器设备进行状态监测及评价，使企业可以及时发现存在的问题并采用相关措施对问题进行处理，避免因为机械故障导致停产。

1.2 智能化技术在煤矿中的应用前景

随着技术进步的高速发展，人工智能技术在煤炭行业发展所发挥的空间巨大，借助物联网、大数据和人工智能等先进技术的应用对煤炭工业的电气设备管理维修方式产生巨大的变革。通过物联网技术实现实时采集采掘机械资料和上传到网络接受远程监测，实时监测与诊断；通过大数据技术能够处理和分析大数据资料，对机器的故障或工作情况进行预测和优化；最后通过人工智能技术，利用大数据分析，能对机器故障进行自动识别与做出建议，能够提升采区的工作效率以及安全性。该一体化的融合，既能够提升煤炭生产的效能和安全保障，也必将引领煤炭工业实现数字化、智能化发展。

2、煤矿机电管理运检模式的现状分析

现阶段，煤炭企业的机械设备电气管理与运行检测方式大多还是以人工的操作，虽然一些煤矿开始了先进技术的建设工作，但整体水平还处在较低水平。在现存体系结构下，对机器设备故障的鉴定与保养多是依赖于人工的巡检以及周期性检测来完成，这不仅浪费了较多的资源，还会出现无法及时检测到问题的现象，进而影响问题的发现与解决效率，令机器设备停机时间提高而加大维修成本。此外，针对煤炭企业的设备信息采集、分析与加工存在较大程度的问题，很多煤矿缺乏高效的信息系统及现代化的科技手段，无法实现智能性信息加工与利用。

2.1 传统机电管理与运检模式的特点

传统的煤矿机器电气检测和维修方法更多的是依靠人力的巡查、定期的检验和修理，用经验评估机器作用的工作情况，工人用人力测量出设备工作数据来监视设备的运行状态，从而找出可能出现的问题隐患。此过程中设备监视区是有限的，无法对设备全天实时情况进行监测，尤其是在矿坑地下较深的地方，设备的状态得不到及时反映。传统的检修方法对于设备的问题处理速度滞缓，无法及时处理由于设备突然出现问题而导致的故障，增加了出现安全事故的几率。

2.2 传统模式存在的问题与局限

传统的机械电气操作和维修工作的最大劣势在于工作效率低且响应性慢，使我们无法进行高效的管理，也不能进行运行维护时的精确管理。由于主要是依靠人类监测，所以无法在任意一个时间段都进行设备的监测，也就难以及时发现设备的问题，无法对设备进行大量设备问题的早期发现，最终有可能造成设备损毁或者是生产线停工。其次，依靠以人为主的方式在监测中利用工作人员的专业经验和直观推理会产生较大的偏差，因此无法掌握设备的状态。最后，传统的解决方式也没有运用智能化的大量数据分析的手段，无法对大量的设备信息进行处理分析，所以也无从发挥出大数据对故障预测和保养决策的作用。

3、智能化技术在煤矿机电管理中的融合应用

智能化技术已经广泛应用于满足煤炭行业对高效率、安全性日益提升的需求。融合物联网、大数据和人工智能等先进技术可提高设备及时监测、故障预判和解析能力，实现整个煤炭设备的全过程智能化。可有效提升煤炭生产的流程、降低设备故障率，使矿区的生产效能得到提升，安全生产能力得到加强。

3.1 物联网技术在设备监控中的应用

通过互联网(InternetofThings，IoT)技术，可以把各种物件连接起来通过网络实时通信实现对这些物品的远程监控控制。此项技术应用在煤炭行业的电气管理中主要应用于煤矿机械的远程监控与测试，在设备核心位置安装感应器，通过感应器对设备进行实时数据监控，如工作温度、压力、电量和振动频率等，然后再通过无线网络上传至控制中心，管理人员就可以根据监测的数据对设备进行监控，及时发现设备故障。

3.2 大数据技术在故障预测与分析中的应用

所谓大数据技术，是指通过对大体量数据的分析梳理其内在规律和走向等来对人们进行有效指导的手段。在大型煤矿开采机械设备电气管控行业中，大数据技术的切入点在于对设备本身的故障预测分析。因为煤矿开采井下的各类设备存在数量规模性大、受环境条件影响且复杂等因素，仅仅通过人工的巡视检测或一般性的设备问题监测已不能很好地满足应用需求。依靠大数据技术能够在长时间连续运行过程中的庞大数据中提炼出造成相关设备问题的前兆特征点，从而可以为设备的防范性报警系统带来有效的数据依据。

具体而言，大数据技术可不断采集对比不同设备的相关数据，并结合设备的使用情况和维保史等内容通过数据分析和统计整理出设备故障预测模型，再结合设备以往信息预判其未来发生故障的种类以及故障发生的时间，并以此协助企业提前进行维修保养或者零部件更换，从而防止设备突然性停运和生产意外情况的发生。大数据技术的应用使得煤矿企业设备管理从“事后反应”转变为“预先预防”，大大提高煤矿企业的工作效率和安全性能。

结论

煤炭企业和行业需要改变自身的经营管理维护模式，结合智能化技术以带动行业的可持续发展。采用智能化技术的手段来对企业设施设备的经营维护过程进行智能化管理，提高工作效率，保证安全运维，降低运营成本。相信在今后随着智能科技发展和国家政策支持，煤炭企业将向着智能化方向转变，智能化维护将是主要发展趋势。因此煤炭企业需加大科技创新投入力度与招聘人才，积极推行智能化科技的应用，这样才能够在企业面临愈发复杂的运营环境时实现高效率、绿色、安全的矿山运营目标。

参考文献

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