大数据驱动的煤矿机电智能化决策研究

引言

煤炭作为我国能源体系的基石，其开采效率与安全水平直接关乎国家能源战略。传统煤矿机电设备管理依赖人工经验与定期巡检，存在故障响应滞后、决策效率低下等瓶颈。随着工业物联网、5G 通信、人工智能等技术的突破，煤矿机电设备正从自动化向智能化升级。大数据技术通过整合设备运行参数、环境监测数据、维护历史记录等多源异构信息，构建覆盖设备全生命周期的数字化镜像，推动状态监测从“事后维修”转向“预测性维护”，生产调度从“经验驱动”转向“数据驱动”。这一转变不仅提升了设备可靠性与生产效率，更降低了安全风险与运维成本，成为煤炭行业高质量发展的关键驱动力。

一、引言

煤炭作为我国能源结构中的基础性资源，其开采效率与安全水平直接影响国家能源安全战略。传统煤矿机电设备管理依赖人工经验与定期巡检，存在故障响应滞后、决策效率低下等问题。随着工业物联网、5G 通信、云计算等技术的成熟，煤矿机电设备正从自动化向智能化跃迁。大数据技术通过整合设备运行参数、环境监测数据、维护历史记录等多源信息，构建起覆盖设备全生命周期的数字化镜像。这一转变使设备状态监测从“事后维修”转向“预测性维护”，生产调度从“经验驱动”转向“数据驱动”，为煤矿智能化决策提供了技术基础。

二、大数据驱动的煤矿机电设备状态监测体系

煤矿机电设备状态监测是智能化决策的前提。以陕煤集团黄陵一矿为例，其构建的“云 - 网 - 边 - 端”四级数据采集架构，通过在综采设备、提升机、通风机等关键装备部署 12 类 3000 余个传感器，实现振动、温度、压力等参数的毫秒级采集。数据传输依托矿用超万兆综合承载网与F5G 视频专网，确保井下设备数据实时回传至地面数据中心。在数据处理环节，采用集合经验模态分解（EEMD）与快速独立分量分析（FastICA）结合的降噪算法，有效滤除采煤机振动信号中的噪声干扰，使故障特征频率提取准确率提升至 98% 。

三、基于机器学习的故障预测与健康管理

故障预测作为煤矿机电智能化决策的核心应用场景，其精准性与实时性直接关系到生产安全与效率。国家能源集团神东榆家梁煤矿通过构建极限学习机（ELM）神经网络模型，为设备故障诊断提供了创新解决方案。该模型深度整合液压支架压力、采煤机牵引速度、顶板离层量等 15 类关键特征参数，覆盖了设备运行状态、地质条件与工艺参数的多维信息。通过非线性映射机制，ELM 模型能够快速捕捉参数间的复杂关联模式，实现对液压支架立柱渗漏、阀组卡滞等典型故障的实时诊断。在 3000 组历史故障数据的验证中，模型诊断准确率高达 96.7% ，且单次故障研判时间压缩至 0.3 秒，较传统人工诊断效率提升两个数量级。这一突破不仅缩短了故障响应周期，更通过早期预警机制降低了重大事故风险。

针对齿轮箱等复杂传动部件的故障预测，技术团队创新采用平移不变多小波相邻系数降噪与包络谱分析技术。该技术通过多小波基函数对振动信号进行多尺度分解，结合相邻系数阈值处理，有效抑制了井下强噪声干扰，同时保留了齿轮啮合、轴承滚动等微弱故障特征。进一步通过包络解调分析，可提取出早期裂纹扩展产生的调制边频带特征，将故障特征频率识别精度提升至 0.1Hz 以内。基于该技术的齿轮箱剩余使用寿命预测模型，通过融合时域统计特征与频域能量分布指标，将预测误差严格控制在 5% 以内，为设备维护计划制定提供了科学依据。

为系统评估故障对生产系统的连锁影响，研究团队构建了基于贝叶斯网络的故障传播模型。该模型以设备拓扑结构与工艺流程为基础，通过条件概率表量化各节点间的故障传播概率。例如，当主运输皮带机驱动电机发生故障时，模型可动态推演对转载机、破碎机等关联设备的次生影响，并计算系统停机时间、产能损失等量化指标。结合维修资源约束条件，模型能够输出最优维修策略组合，包括故障隔离范围、备件调度路径与人员配置方案。实际应用中，该模型使设备平均修复时间（MTTR）缩短 35% ，备件库存周转率提升 22% ，实现了从单一设备维护向系统级健康管理的跨越。

四、动态决策机制与生产调度优化

大数据驱动的煤矿生产调度优化需突破传统静态模式，构建基于实时数据反馈的动态决策体系。某矿业公司开发的“数字孪生 + 强化学习”调度系统，通过构建覆盖采煤、运输、通风等 12 个子系统的三维数字孪生模型，实现了井下设备状态与煤流运输的动态镜像。该系统以每秒千次级的数据刷新频率，同步映射采煤机位置、刮板输送机载荷、转载机煤量等关键参数，为调度算法提供实时决策依据。基于深度 Q 网络（DQN）算法的优化引擎，可动态调整采煤机截割路径、刮板输送机速度与转载机启停时序，例如在煤层厚度突变时自动优化截割轨迹，在煤量超限前提前调整输送机转速，使工作面生产效率提升 28% ，吨煤电耗下降 15% 。这种自适应调度机制将传统“经验驱动”模式升级为“数据- 算法- 执行”闭环控制，显著提高了复杂地质条件下的生产韧性。

在辅助运输环节，5G 与 UWB（超宽带）定位技术的融合应用为车辆调度提供了厘米级精度保障。某矿部署的 5G+UWB 高精度定位系统，通过在井下巷道布设千余个定位基站，结合无轨胶轮车车载终端，实现了车辆位置、速度、载重的实时监测。结合 A^* 路径规划算法，系统可动态生成最优运输路线，自动规避障碍物与拥堵区域，并在紧急情况下触发避障策略。实际应用显示，该系统使车辆周转效率提高 40% ，运输事故率降低至0.02 次/ 万吨，相当于年减少运输中断时间200 小时以上。

五、数据治理与安全防护体系

大数据应用面临数据孤岛、质量参差、安全风险等挑战。中国矿业大学联合某煤业集团制定的《智能化矿山数据融合共享规范》，提出“一数一源、多源校验”的数据治理原则，通过数据血缘分析技术厘清 2000 余个数据指标的流转脉络，建立涵盖数据采集、存储、处理的全流程质量管控体系。在网络安全层面，采用国密 SM4 算法对核心生产数据进行加密传输，部署入侵检测系统（IDS）与态势感知平台，实现恶意攻击的分钟级响应。针对煤矿井下电磁干扰环境，研发抗干扰型5G 基站与本安型边缘计算网关，确保数据传输可靠率达 99.99% 。此外，通过建立数据共享激励机制，推动设备制造商、科研院所与煤矿企业间的数据流通，加速智能算法的迭代优化。

六、结论

大数据技术通过多源数据融合、智能算法创新与动态决策机制，重构了煤矿机电设备的管理范式。研究实践表明，基于大数据的智能化决策体系可使设备故障预警时间提前 72 小时以上，生产效率提升 28% ，吨煤电耗下降 15% ，车辆周转效率提高 40% ，验证了其在提升安全性、优化资源配置、降低运营成本方面的显著优势。未来需进一步突破多模态数据融合、边缘智能计算等技术瓶颈，完善数据共享与安全防护机制，推动煤炭行业向全要素数字化、全流程智能化、全产业链协同化方向演进，为全球深部资源开发提供中国方案。

参考文献

[1] 付鹏飞 , 张国攀 . 基于大数据平台的煤矿机电设备数据集成管理研究 [J]. 科学技术创新 ,2024(13):69-72.