煤矿机电设备信息化管理研究

引言

在能源需求持续增长的背景下，煤炭作为我国重要的基础能源，其安全生产与高效开采至关重要。随着煤矿开采规模的不断扩大和机械化程度的日益提高，机电设备数量急剧增加、种类愈发复杂、技术集成度持续提升，传统以人工为主的设备管理模式逐渐暴露出诸多弊端，如信息传递滞后、设备故障诊断困难、维护决策缺乏科学性、安全隐患难以有效防控等，已无法满足现代煤矿生产的需求。

、煤矿机电设备信息化管理的重要性

1.1 有利于提升机电设备管理效率

传统煤矿机电设备管理依赖人工记录与定期巡检，信息传递滞后，设备状态反馈不及时，管理效率低下。信息化管理通过物联网技术，实时采集设备运行数据，如温度、压力、振动等，借助大数据分析技术挖掘数据价值，管理人员能通过信息平台快速掌握设备运行全貌。设备台账电子化，设备采购、维护、维修等全生命周期数据均可一键查询，避免信息丢失与重复劳动。

1.2 有利于保证机电设备的安全性

煤矿井下环境复杂，机电设备运行风险高，设备故障可能引发重大安全事故。信息化管理系统利用传感器和智能监测设备，对设备关键部位进行 24 小时不间断监测，一旦参数异常，系统立即触发预警机制，通过短信、弹窗等多种方式通知相关人员。结合人工智能故障诊断技术，能精准判断故障类型与原因，提前制定解决方案，将故障扼杀在萌芽状态。

1.3 有利于增强机电设备操作的便捷性

信息化管理系统打破时间与空间限制，为机电设备操作带来极大便利。移动互联网技术与系统结合，操作人员可通过手机、平板等移动终端，远程查看设备运行参数、接收操作指令、提交设备异常报告。在设备巡检过程中，巡检人员利用移动应用扫码即可获取设备详细信息，现场录入巡检数据，无需返回办公室记录，提高工作效率。

二、信息化管理对煤矿机电设备管理的影响与优势

2.1 提升管理效率与决策科学性

传统管理模式下，煤矿机电设备管理流程繁琐，信息传递存在延迟与误差，决策多依赖经验判断。信息化管理借助物联网、大数据等技术，构建一体化管理平台，实现设备数据实时采集与高效传输。设备运行参数、维护记录等信息集中存储，管理人员可随时调取查看，告别纸质台账的信息分散与查询困难。数据分析模型能挖掘设备运行规律，预测潜在故障，例如通过对设备振动数据的分析，提前识别部件磨损趋势，为维修决策提供科学依据。系统还可自动生成设备健康评估报告，辅助制定合理的维护计划，改变以往 “事后维修” 或 “过度维修” 的局面，使管理效率提升的同时，让决策更具科学性与前瞻性。

2.2 增强设备可靠性与安全性

煤矿井下环境恶劣，机电设备可靠性与安全性至关重要。信息化管理系统通过传感器网络对设备进行全时段、全方位监测，实时捕捉设备温度、电流等关键参数的细微变化。一旦参数偏离正常范围，系统立即触发多级预警机制，结合人工智能故障诊断技术，快速定位故障点并分析原因，通知维修人员及时处理，将故障风险降至最低。系统还可规范操作人员行为，通过电子操作手册与流程引导，避免违规操作，对设备运行状态进行远程监控，减少人员进入危险区域的频次，从设备运行与人员操作两方面筑牢安全防线，显著增强设备可靠性与安全性，保障煤矿安全生产。

2.3 降低运营成本

针对提升煤矿机电设备运行成本，信息化管理从多角度对设备的运行及使用成本加以控制。在设备的维修工作中，将设备的维修时间和维修任务明确，以保障在最短的时间内完成对设备的维修计划，结合信息化管理中的数据，测算出设备维修的最佳时机与维修量，以减少设备过度维修及重复维修，降低不必要的维护成本。结合数据的信息监控，测算设备的使用时间和数量，将信息化管理中的备件信息数据加以收集与分析，以对设备备件做到合理管理，以此提升设备的可靠性，减少设备零部件的缺货率及库存积压，降低设备使用过程中部件缺失而产生的费用及相关的成本消耗。

三、煤矿机电设备信息化管理系统关键技术

3.1 物联网技术

物联网利用“物物相连”的网络架构作为煤矿机电设备数据的感知和传输通道。煤矿现场使用温度、振动、压力等各种传感器设备，获取到提升机、通风机、采煤机等机电设备的感知数据，如设备的轴承温度、电机电流波动等数据。网络层通过 5G、工业以太网等通讯网络将数据传输到管理平台中。应用层应用感知的数据能够进行设备状态监测和远程控制，如管理人员可以在远程操作调整水泵的启停及流量大小。利用 RFID 标签对设备资产进行唯一标号，达到对设备资产的生命周期管理，避免设备的丢失与错配等现象的发生，提高设备管理精细化水平。

3.2 大数据技术

大数据技术可将海量的数据快速处理与深入分析挖掘出蕴含在各种数据中的价值信息，运用于煤矿机电设备的管理。具体表现在利用大数据技术将煤矿机电设备全寿命周期过程数据，包括煤矿机电设备的设计、采购、安装、调试、运行、检修记录等信息数据集整合为一体，应用聚类分析、关联规则算法等对数据进行提取，得出机电设备的故障类型和故障模式规律。以机电设备的运行能耗为基础，运用大数据分析与挖掘技术进行能耗数据建模，调整机电设备的运行参数，实现节能增效；以机电设备在运行过程中的维修费用为基础，利用数据挖掘方法，分析维修费用与厂家供应商备件质量的关系，做出性价比评估，为机电设备采购提供参考，从而为煤矿机电设备管理提供一整套数据集，从而实现科学化的管理。

3.3 人工智能技术

AI 技术给煤矿机电设备管设带上了“大脑”，机器学习算法通过学习数据大量机电设备历史运行数据，建立高精度的设备故障诊断模型，能有效地进行设备故障类型及故障严重程度的判断；如深度学习算法能根据机电设备振动信号的频谱特征识别齿轮箱的早期磨损故障。预测性维护：基于时序预测算法，将当前设备运行状态预测故障发生可能性及预判发生故障时刻，提前进行制定计划修理，避免出现突发性的故障停机。AI技术结合的专家系统类似于行业专家的设备故障诊断经验和维修方法，将给设备管理人员提供一些智能的指导，提高机电设备管理的智能化和应急管理的能力等。

结语

本文深入研究煤矿机电设备信息化管理，通过整合物联网、大数据、人工智能等技术，构建起高效的管理体系，显著提升设备管理效率、安全性与经济性。但研究仍存在系统集成深度不足、部分技术应用场景有限等问题。

参考文献

[1]孙国辉.煤矿机电设备信息化管理研究[J].数字通信世界,2024,(07):244-246.

[2] 魏贺玲, 王亮.信息化时代煤矿机电设备管理策略研究[J]. 内蒙古煤炭经济,2024,(10):63-65.