数字化转型下矿用钢丝绳检测工作的变革与发展

引言：钢丝绳作为矿山生产中至关重要的提升和运输工具，其安全性关乎矿山生产的顺利进行以及人员的生命安全。随着矿山行业的不断发展，对钢丝绳检测工作提出了更高的要求。数字化转型促使检测工作发生深刻变革，推动其朝着智能化、高效化、精准化的方向发展。深入研究数字化转型下矿用钢丝绳检测工作的变革与发展，对于保障矿山安全生产、提高矿山生产效率具有重要意义 Π₀^[1]

一、传统矿用钢丝绳检测方法及局限性

（一）基础检测手段

1 人工目检作业模式

矿用钢丝绳的安全检测最初完全依赖人工操作，检测人员通过肉眼观察配合手持式放大镜对绳体表面进行逐段检查。主要关注点集中在钢丝绳外部的断丝现象、局部变形等可视损伤。对于直径变化的监测，则使用机械卡尺对特定点位进行定点测量，以此判断钢丝绳的整体磨损程度。

2 基础工具辅助检测

除目测外，检验员还采用锤击听音的方法来协助判定。用铁锤敲打钢索，根据声波的回馈，判断钢丝绳是否有破损。该方法要求测试者有较强的实际操作经验，可根据声音的不同来判定有无内断丝或结构疏松[2]。

（二）核心运行缺陷

1 检测效率制约

人工检测的移动速度通常限制在 0.3 米 / 秒以内，对于千米级长度的矿用钢丝绳，单次全面检测需要连续作业数小时。这种低速检测模式难以满足现代矿山连续生产的实际需求，特别是在提升系统需要高频次检测的场景下，传统方法存在明显的时间滞后性。

2 缺陷识别盲区

现有技术体系存在多重检测空白：首先是对绳芯内部损伤无法有效识别，包括内部钢丝断裂、绳芯腐蚀等隐蔽缺陷；其次无法量化检测钢丝间的微动磨损，这类损伤会显著降低钢丝绳整体承载能力；第三缺乏对非金属元件（如纤维绳芯）状态的有效监测手段[3]。

3 检测结果主观偏差

人工检测的质量受制于人员专业水平和身体状态。视觉疲劳导致的漏检率在连续作业4 小时后可能超过 15% ，不同检测人员对损伤程度的判断标准差异可达 20% 以上。特别是在矿井复杂光照条件下，表面油污、煤尘覆盖等情况会进一步影响检测准确性[4]。

（三）技术应用瓶颈

1 数据采集局限性

传统方法仅能获取离散点位的静态数据，无法建立钢丝绳全长的连续状态图谱。直径测量通常选取固定间距的 3-5 个检测点，这种抽样检测方式可能遗漏局部异常变形区域，导致整体状态评估失真。

2 动态检测能力缺失

现有手段无法在设备运行过程中实施在线检测，必须在停机状态下进行静态检查。这种工作模式既影响生产连续性，又难以捕捉钢丝绳在负载状态下的真实损伤特征，特别是动态应力作用下的结构变化无法有效监测。

3 安全风险隐患

检测人员需要攀爬矿井提升塔架或在狭窄的井筒空间作业，存在高空坠落、机械伤害等职业风险。在含有瓦斯、粉尘的作业环境中，检测工作还面临爆炸、窒息等潜在危险，这些客观因素都制约着检测工作的规范实施。

二、数字化转型下矿用钢丝绳检测工作的变革与发展

（一）检测模式转变：从人工定期到实时在线监测

传统的煤矿井下钢丝绳检测方法以手工和周期性的方式进行，这种方法不仅效率低下，而且对安全隐患的检测也相对滞后。数字化变革促使巡检方式向实时在线的方向发展，将物联网传感技术与智能设备深度融合，构建全天候、多维度的动态监测系统。以煤矿井下的多模式智能监测系统为研究对象，集成 AI 智能检测、机器视觉监测和激光直径测量三个关键技术模块，实现“数据获取- 智能分析- 预警决策”的闭环控制。在此基础上，提出一种基于多模态技术的多模式同时检测方法，即：通过电磁探伤技术实时捕捉内部断丝缺陷，利用高精度激光扫描监测表面磨损量，配合视觉系统识别外部机械损伤。与传统的人工目测检测方法相比，该方法的漏检率为 20%-30% ，将检测精度提高到 98% 以上。将监测数据实时传输到云平台，并与以往的结构损伤演化模式相结合，实现对钢丝绳剩余寿命的3 个月的预测，减少维修费用超过 40% 。这一改变，既能克服人为测量带来的主观误差，又能为预防维修提供技术依据。

（二）数据处理智能化：从经验判断到预测性分析

新型检测体系产生的数据量呈指数级增长，单条钢丝绳每日可生成超过 10GB 的结构健康数据。传统阈值报警模式已无法满足需求，基于机器学习的智能分析算法成为核心技术突破点。通过构建深度神经网络模型，系统可自动提取钢丝绳损伤的 72 个特征参数，包括断丝密度分布、磨损梯度变化、扭矩波动频率等关键指标。荷兰科研机构开发的寿命预测模型通过 20 万组实验数据训练，建立了多物理场耦合的失效预测算法。该模型综合考虑了材料疲劳累积、环境腐蚀速率、负载交变频率等 13 个影响因素，将剩余寿命预测误差控制在 8% 以内。某金属矿山应用该技术后，钢丝绳平均服役周期延长 15% ，非计划停机次数减少 60% 。智能算法还能自动生成可视化决策报告，推荐最优维护方案，使技术人员决策效率提升5 倍。

（三）检测与生产系统融合：从独立运作到智能联动

该系统与矿井生产经营的深度融合，实现了“监控—决策—控制”的智能化闭环。在监测到钢丝绳破损指标超出安全限值的情况下，除启动分级预警功能外，还可通过工控网络与绞车控制系统实现联动。比如，当矿井发生局部断丝超过规定值时，该系统会自动控制提升速度，并将维护工作指令发送到设备管理系统，进行作业计划。这种融合机制产生了显著的管理效益：设备故障响应时间从平均 4 小时缩短至 15 分钟，备件库存周转率提升 35% 。更关键的是建立了基于风险的生产调度模式，系统可根据钢丝绳健康状态动态调整运输负载，在保障安全的前提下实现产能最大化。某铁矿通过该模式使竖井提升效率提高 22% ，年度经济效益增加 1200 万元。当前技术体系正朝着更高层次的智能化方向发展：5G 网络的应用使检测数据延迟降低至 10ms 级；数字孪生技术可构建钢丝绳三维应力仿真模型；区块链技术为检测数据可信存证提供新方案。但同时也面临传感器抗干扰、多源数据融合、复合损伤模式识别等技术瓶颈。未来需要重点突破微型化检测装置、边缘计算算法优化、跨系统协议标准化等关键技术，推动矿山钢丝绳检测进入全面自主决策的新阶段。通过数字化转型，矿用钢丝绳检测已从单一的安全检查工具，演变为支撑智慧矿山建设的重要技术支点。这种变革不仅提升了设备本质安全水平，更重构了矿山生产管理模式，为行业高质量发展提供了新的技术范式。

结语：

数字化转型为矿用钢丝绳检测工作带来了巨大的变革和发展机遇。从传统的低效、易漏检的人工检测，逐步转变为实时在线监测、智能化数据处理和与生产管理融合的新模式。未来，需要进一步推进智能化检测、预防性维护等发展方向，解决现存问题，推动矿用钢丝绳检测行业持续健康发展，为矿山安全生产提供更可靠的保障。

参考文献：

[1] 周坪, 王士豪, 周公博, 赵天驰, 李煊瀚, 闫晓东. 矿用钢丝绳双源磁回路结构设计与仿真分析 [J]. 工矿自动化 , 2024, 50 (10): 135-146.

[2] 王士豪 . 矿用钢丝绳局部损伤磁检测方法研究 [D]. 中国矿业大学 ,2024.

[3] 韩晓宇 . 基于预训练模型的矿用钢丝绳异常检测 [D]. 石家庄铁道大学 , 2024.

[4] 唐建军, 赵田田, 田康, 张江涛, 杜军, 王鹏. 矿用钢丝绳芯输送带智能无损探伤监测系统研究 [J]. 煤炭工程 , 2023, 55 (12): 198-202.