基于人工智能技術的煤礦采掘設備智能化研究

▊ 文/廖志偉

在煤炭采掘過程中，智能化采掘設備可以利用傳感器、機器學習和智能控制等技術，實現自主感知、智能決策和自動控制，從而提高礦井的安全性、生產效率和資源利用率。在過去幾年中，煤礦采掘設備的智能化研究取得了一系列關鍵技術突破和重要成果，使煤炭行業朝著數字化、信息化和智能化的方向邁進，但仍存在一定瓶頸，因此亟須對煤礦采掘設備智能化系統進一步設計與優化，引入人工智能技術，使煤礦采掘設備智能化系統更加智能高效，推動實現更為安全高效的開采。

一、基于人工智能的煤礦采掘設備智能化研究的背景與優勢

傳統的煤礦采掘設備存在著運行效率低下、安全風險高、資源浪費等諸多問題。為了解決這些問題，基于人工智能技術的煤礦采掘設備智能化研究應運而生。通過引入人工智能技術，可以實現設備的自動化操作和智能決策，降低人為因素的干擾，提高運行效率和工作質量；能夠快速識別煤礦中各種資源的分布情況，并根據實時數據進行智能調度和資源優化，最大限度開采煤炭資源，提高煤炭生產效率；能夠通過傳感器和數據處理技術實時監測煤礦環境和設備狀態，及時預警風險并采取相應的安全措施，降低事故風險，提升煤礦的安全指數。

二、基于人工智能的煤礦采掘設備智能化關鍵技術應用的不足

1.傳感器技術在煤礦采掘設備智能化應用中的不足

在煤礦采掘設備智能化中，傳感器技術發揮著重要作用，然而在應用過程中，傳感器技術仍然存在一些不足之處，限制了煤礦采掘設備的智能化水平。煤礦工作環境惡劣，傳感器可能面臨高溫高濕等極端條件，導致傳感器的穩定性和耐用性下降；采礦現場常常存在灰塵和顆粒物等，會對傳感器的準確性產生影響；煤礦采掘設備工作時，傳感器會受到震動、沖擊等因素的影響，導致傳感器數據的不穩定；傳感器在長期運行過程中也可能發生漂移，從而降低數據的準確性。此外，在實際應用中，傳感器的位置和數量往往不能滿足全面監測設備狀態的需求，傳感器的布局和覆蓋范圍需要進一步優化。

2.數據處理與分析技術在煤礦采掘設備智能化應用中的不足

煤礦采掘設備在運行過程中產生的數據量龐大且復雜，傳統的數據處理和分析方法受限于計算能力和存儲容量，無法高效地處理大規模數據，并且在煤礦采掘現場，數據容易受到噪聲、干擾和數據不完整等因素的影響，從而降低其準確性和可靠性。此外，許多煤礦采掘設備智能化系統仍停留在簡單的閾值報警和故障診斷等基本功能上，而對于更高級的數據分析和挖掘算法的應用相對較少。

3.機器學習技術在煤礦采掘設備智能化應用中的不足

在煤礦采掘設備智能化中，采用的機器學習算法往往是復雜的黑盒模型，其內部的決策過程難以解釋和理解，這給操作人員帶來了困擾，因為他們無法清楚了解究竟是什么因素導致了某個預測結果或決策。同時，機器學習算法需要大量且高質量的數據進行訓練，以獲取模式和規律，然而在煤礦采掘設備智能化建設過程中，數據的采集和標注可能面臨獲取困難和成本較高的問題。此外，機器學習算法在實時性要求較高的情況下存在困難，傳統的機器學習算法在大規模數據和復雜模型下往往需要較長的計算時間，無法滿足實時性要求。

4.智能控制技術在煤礦采掘設備智能化應用中的不足

煤礦采掘現場通常面臨多種干擾和障礙物的影響，如塵土、震動、高溫等。傳統的智能控制算法往往難以應對這些復雜的環境條件，導致控制效果不佳。智能控制算法通常需要調節眾多參數，例如控制器的增益和閾值等。在現場應用時，針對具體情況進行參數調節是一個復雜的過程，需要操作人員具有豐富的專業知識和經驗。

三、基于人工智能的煤礦采掘設備智能化系統的設計與優化

1.智能化系統的整體設計框架

對于不同類型的采掘設備，其智能化系統的需求和要求會有所差異。因此，在設計框架時需要充分考慮煤礦采掘設備的特點，如設備的工作方式、數據采集方式、通信方式等，以確保設計的智能化系統能夠適應設備的工作需要。

（1）感知模塊，主要用來采集和處理煤礦采掘設備的運行數據和環境信息，因此要合理設置傳感器和數據采集裝置，實現對設備各項參數的實時監測與采集。

（2）決策模塊，是對采集到的數據進行分析和處理的模塊，因此要基于人工智能算法，進行大量的學習和訓練，進而提升設備狀態評估、故障預測和決策制定的準確性。

（3）控制模塊，負責根據決策結果調整設備的工作參數和控制策略，實現對設備的自動化控制和優化。

2.數據采集與傳輸系統設計

數據采集與傳輸系統的設計旨在實現對煤礦采掘設備運行數據的高效采集和可靠傳輸，為后續的數據處理和分析提供支持。煤礦采掘設備種類繁多，因此該系統設計時需要充分考慮不同設備類型的特點和需求。

（1）對于需要實時監測的參數，如溫度、振動等，傳感器可以直接安裝在設備上進行數據采集。對于需要離線監測的參數，如電流、電壓等，可以通過連接數據接口，將數據從設備中提取出來。此外，還可以使用無線傳感器網絡或物聯網技術，實現對多個設備的數據采集和傳輸。

（2）在實時傳輸方面，可以采用高速、低時延的通信技術，如以太網、5G無線通信等。在數據準確性方面，可以通過數據預處理和校驗機制，篩選和校驗采集到的數據，確保數據的質量和準確性。同時，系統設計還應考慮數據的壓縮和存儲方式，以提高系統的效率和可擴展性。并且不同采掘設備之間需要進行數據的交換和共享，這就需要采用適當的通信協議和接口標準，實現設備間的數據傳輸和共享。對于大規模礦區中分散的采掘設備，可以采用網絡架構，實現設備與中心服務器之間的數據傳輸和管理。

3.數據處理與分析系統設計

（1）數據處理與分析系統的設計需要考慮到數據預處理和清洗。采集到的數據往往包含噪聲、缺失值和異常值等問題，因此需要進行預處理和清洗，以提高數據的質量和準確性。預處理包括去除噪聲、填充缺失值、平滑數據等操作，以得到更加干凈和完整的數據集。清洗則是識別和處理異常值，確保數據的可靠性和可用性。

（2）數據處理與分析系統的設計需要考慮到特征提取和選擇。采集到的數據中可能包含大量的特征，而不是所有的特征都對后續的分析和決策起到重要作用。因此，在設計系統時需要考慮對數據進行特征提取和選擇，以提取最具代表性和相關性的特征。這可以通過機器學習算法、統計方法和領域知識等方式來實現。

（3）數據處理與分析系統的設計需要考慮到算法模型的選擇和優化。根據具體的分析目標，選擇合適的機器學習算法或深度學習模型，以實現對采集到的數據進行建模和預測。同時，通過模型的訓練和優化，可以提高模型的準確性和預測能力。在優化過程中，可以采用交叉驗證、參數調優和模型融合等方法，以提高模型的性能和魯棒性。

4.智能控制與決策系統設計

在煤礦智能控制與決策系統設計優化中，設備運行狀態的判斷和決策非常關鍵，要利用機器學習、模糊邏輯等技術，構建智能控制與決策系統的決策模型，優化決策算法。例如，可以基于歷史數據進行故障預測和維修計劃的優化，以提高設備的可靠性和采礦效率。為方便操作人員對系統進行監測和控制，智能控制與決策系統需要具備友好的界面和交互功能。通過合理設計界面布局、運用直觀的圖形化表示方式，可以提高操作人員對系統的使用效率和準確性。