煤矿机械设备智能化技术在安全生产中的应用

摘要：近年来，中国的煤炭产业经历了持续且迅猛的发展，煤炭产量稳步攀升。我国已经成为全球煤炭产量最高的国家。然而，在煤矿的开采过程中，由于煤矿特有的复杂生产环境，安全事故频发，给国家和人民的生命财产安全带来了严重威胁。据相关统计显示，我国每百万吨煤炭产量的死亡率是发达国家的十倍有余，安全形势极为严峻。通过智能煤矿机械设备，可以利用传感器收集设备的实时运行数据。借助大数据分析和机器学习等先进技术，实现设备故障的诊断与预警、自主控制以及优化决策。将智能技术融入煤矿开采的各个阶段，构建智能煤矿开采、挖掘、运输、通风等系统，将显著提升煤矿的安全生产水平。

关键词：煤矿机械设备；智能化技术；安全生产

中图分类号：TD63 文献标识码：A

引言

随着工业4.0时代的到来，智能化技术已广泛应用于各行各业，其在煤矿机械设备中的应用也逐渐成为提升安全生产水平的关键。煤矿产业作为国家的能源支柱产业，其安全生产不仅关系到矿工的生命安全，更关系到国家经济的稳定发展。然而，传统的煤矿开采方式存在诸多安全隐患，如设备老化、操作不当、环境复杂等因素导致的安全事故频发。因此，探索智能化技术在煤矿机械设备中的应用，以实现安全生产，已成为当前煤矿行业的重要课题。

1 煤矿生产环境的安全性分析

煤矿生产环境复杂多变，存在着诸多安全隐患。首先，地质条件的不稳定性是煤矿生产中的一大挑战。煤层的厚度、倾角、地质构造等因素的变化，都可能对开采过程造成不利影响，增加安全事故的风险。例如，煤层厚度的不均匀分布可能导致开采难度的增加，而地质构造的复杂性则可能引发地面塌陷等自然灾害，这些都直接威胁到矿工的生命安全。其次，煤矿开采过程中产生的粉尘、瓦斯等有害物质，对矿工的健康构成严重威胁，同时也可能引发爆炸等恶性事故。矿工长期暴露在高浓度粉尘环境中，容易患上尘肺病等职业病，而瓦斯积聚则可能在遇到明火时发生爆炸，造成重大人员伤亡和财产损失。再者，煤矿机械设备的运行状态也直接关系到生产环境的安全性。设备老化、维护不当、操作失误等都可能导致设备故障，进而引发安全事故。例如，输送带的断裂、提升机的失控等都可能造成严重的人员伤亡和生产中断。因此，对煤矿生产环境的安全性进行全面分析，是探索智能化技术在煤矿机械设备中应用的前提和基础。只有通过深入理解煤矿生产中的各种风险因素，才能更好地利用智能化技术来提高煤矿的安全管理水平，减少事故的发生，保障矿工的生命安全。

2 煤矿机械设备智能化技术在安全生产中的应用优势

首先，通过智能化技术的应用，我们可以实时监测煤矿生产环境中的各种关键参数，包括但不限于瓦斯浓度、粉尘浓度以及各种机械设备的运行状态。这些参数的实时监控对于煤矿的安全至关重要。一旦监测系统检测到任何异常情况，比如瓦斯浓度过高或者设备出现故障，系统将立即发出警报，以便相关人员能够迅速采取措施，从而有效避免潜在的事故风险。其次，智能化技术的另一个显著优势在于它能够实现对煤矿机械设备的远程监控和故障诊断。通过远程监控系统，技术人员可以在控制中心实时查看设备的运行状况，并对可能出现的问题进行及时的诊断和处理，这大大减少了因设备故障引发的事故风险[1]。此外，智能化技术还能够优化煤矿的生产流程，通过自动化和智能化的手段提高生产效率，减少人工干预。这样不仅能够提升生产效率，还能够降低因人为操作失误导致的事故风险。总之，煤矿机械设备智能化技术的应用，将有效提升煤矿的安全管理水平，保障矿工的生命安全，为煤矿的可持续发展提供坚实的技术支持。

3 煤矿机械设备智能化的关键技术

3.1 智能传感器技术

智能传感器技术构成了煤矿机械设备智能化实现的关键基础。其核心在于运用先进的微电子技术、信息处理技术和通信技术，研发具备信息采集、转换、分析、判断及自诊断功能的创新型传感器。相较于传统传感器，智能传感器不仅在测量精度、分辨率和可靠性方面表现出更高的性能，而且能够实现信号的自动校准、补偿和融合，显著提升了信息采集的效率和准确性。例如，基于微电子机械系统（MEMS）技术的智能振动传感器，通过集成数字可编程控制器和无线通信模块，实现了振动信号的自适应采集和实时传输。其加速度测量范围可达±60g，灵敏度可达1000mV/g，非线性误差小于0.2%FS。在煤矿开采领域，智能传感器广泛应用于采煤机、掘进机、运输机械等关键设备的状态监测和故障诊断[2]。通过在设备的轴承、齿轮、液压缸等关键部件上安装振动、温度、压力等智能传感器，并结合高速数据总线技术，可以实现设备运行过程中多源异构数据的实时采集。通过对智能终端的分析和处理，可以及时发现设备性能的下降和故障征兆，并采取预警和维护措施，有效预防事故的发生。合理运用智能传感器技术，预期可使设备故障检测率提升20%以上，误报率降低40%以上，平均故障预测时间提前3天以上。

3.2 感知技术

感知技术是煤矿机械设备智能化技术的重要组成部分，它主要通过各种传感器和识别系统，实现对煤矿生产环境中各种物理量、化学量以及生物量的实时监测和识别。在煤矿开采过程中，感知技术能够实时获取煤层的厚度、硬度、含水量等关键信息，以及设备的运行状态、工作环境参数等数据。这些数据为后续的数据采集、分析和决策提供了重要的基础。感知技术不仅提高了煤矿开采的自动化水平，还显著增强了生产安全性。通过实时监测煤层和设备的状态，可以及时发现潜在的安全隐患，并采取相应措施进行预防和处理。此外，感知技术还能够实现对人员位置的精确定位，为紧急情况下的救援工作提供了有力支持。

3.3 数据采集和分析技术

数据采集与分析技术构成了煤矿机械设备智能化的核心支撑。该技术通过运用先进的传感器、网络通信以及大数据处理技术，致力于实现大量设备状态数据的高效采集、实时传输和智能化分析。在数据采集领域，煤矿智能系统普遍采纳了分布式、多级异构网络架构，融合了工业以太网、现场总线等多种通信协议，例如RS485和ZigBee，以适应不同设备及应用场景的数据传输需求。以某大型煤矿综合采煤工作面为例，该工作面采用了基于Profibus-DP总线和工业以太网的三层网络结构，实现了对煤机、液压支架、刮板输送机等设备的高速数据采集和远程监控[3]。该系统的数据传输速率高达12Mbps，网络覆盖范围可达10km，数据采集周期缩短至10ms以下。在处理海量数据方面，煤矿智能系统广泛运用了机器学习、数据挖掘和统计建模等人工智能技术。通过对设备运行参数、故障历史和维护记录等多源数据进行相关性分析和深度学习，能够构建设备健康状态评估模型、剩余寿命预测模型和故障诊断知识库，为设备的智能运维决策提供坚实依据。

结束语

随着煤矿机械设备智能化技术的不断进步，其在安全生产中的应用前景越来越广阔。通过智能传感器技术、感知技术以及数据采集和分析技术的综合应用，我们能够实现对煤矿生产环境的全面监控和预警，从而有效避免事故的发生，保障人员和设备的安全。

参考文献

[1] 江旭斐.煤矿综采工作面智能化技术与设备分析[J].矿业装备，2021（4）：282-283.

[2] 张保琼．煤矿井下综采工作面机电设备集中控制系统的设计探究［J］．当代化工研究，2020（20）：142－143．

[3] 黄海飞.浅谈掘进机远程智能采矿系统设备单元[J].煤矿机电，2020，41（6）：49-52.