人工智能在煤礦裝備智能化升級中的應用

在人工智能技術不斷進步的背景下，煤礦智能化已變成產業升級的主要走向，煤礦裝備的生產環節是否達成智能化轉變，直接左右著礦井的作業效率與本質安全水平。就目前而言，液壓支架自動跟機、采煤機智能截割以及泵站智能供液等新技術的出現，為裝備更新找到了一條切實可行的路徑。本文圍繞人工智能這一主線進行探討，剖析煤礦裝備從感知進入控制階段，從協同到決策等范疇實現系統性提升的途徑，力求為建設智能礦山提供理論支撐和現實范例。

1.煤礦設備概述

煤礦裝備作為煤炭生產系統最為關鍵的技術載體之一，涉及采掘、運輸、支護、通風、排水以及安全監測等諸多環節，對煤礦生產效率和作業安全水平有著直接影響。近年來，隨著煤炭資源不斷向深部和復雜地質結構區擴展，傳統裝備的適應性、響應速度和安全控制等暴露出明顯的不足，促使煤礦裝備朝著智能化方向發展已勢在必行[1-2]。以液壓支架為例，智能液壓支架集成了位移傳感器、紅外定位裝置、AI控制模塊等，能夠實現自動跟機移架和智能穩壓等功能，遠程聯動等特點顯著提高了采掘作業效率及系統響應速度。再如，智能采煤機集成了數字孿生、深度學習和記憶截割算法之后，可以實現精準截割和作業參數的自主調整，減少對人工干預的依賴。同時，智能泵站和無人運輸車輛等新設備被廣泛使用，形成多系統協同的工作新局面。煤礦裝備正由單點智能演變為系統協同，智能化程度已經成為礦并現代化程度的一個重要指標。

2.基于人工智能的煤礦裝備智能化升級路徑

2.1構建裝備狀態全維感知體系

傳統的煤礦工作環境比較復雜，溫度和濕度變化較大，粉塵濃度較大，裝備的運行狀態很難實時把握，極易造成隱患的累積[3]。通過將溫度、壓力、位移、震動、液壓、瓦斯濃度多源傳感器集成在一起，基于5G網絡的傳輸架構，該系統能夠實現設備狀態及環境信息全過程感知。以一種智能液壓支架的應用為例，它布設了IP68級傳感網絡并與UWB精確定位相結合，從而實現支架位置、載荷變化和液壓系統壓力等參數的高頻監控，同時利用AI算法模型進行數據融合和分析，在檢測到壓力失衡和支護不穩的異常情況時，能夠快速推送到集控平臺并閉環預警機制。另外，將智能礦燈和人員定位系統進行聯動，能夠實現對井下人員的實時軌跡追蹤和區域感知，從而為裝備和人員之間的安全協同奠定基礎。在某煤礦的實際操作中，該感知系統成功降低了 27% 的裝備故障率，并減少了人員誤入高風險區域的次數，從而為后續的智能控制和調度提供了穩固的基礎。

2.2推進作業流程自主控制升級

在煤礦裝備智能化更新的進程中，自主控制作業流程成為核心突破要點，借助在關鍵控制環節嵌入人工智能達成裝備作業狀態的實時調控與自主決策，能顯著降低對人工操作的依賴，促進作業效率與安全水平的提升。以液壓支架系統為例，采用網絡型電液控制體系，把百兆通信帶寬與UWB自組織網絡技術結合起來，實現對支架動作精準的控制與高頻響應。在真實工作環境中，采用“一鍵啟停”技術，液壓支架可獨立進行推移、支撐、上升以及下降等操作，跟傳統系統相比，效率提高了 20% 以上。無人值守泵站借助智能傳感系統監測工作面的壓力情況，采用變頻控制對供液參數進行調整，以實現將乳化液濃度誤差控制在 ±0.5% 范圍內的要求，極大增強了系統的穩定性[4。某煤礦“三機聯控”系統對采煤機、刮板輸送機及液壓支架開展全階段聯動控制，該系統可對故障進行自我診斷，擁有參數自我調節與運行路徑自主適配等功能，形成自動閉環控制鏈條，切實解決操作延遲所造成的裝備磨損和效率損失。

2.3實現多裝備協同聯動運行

人工智能技術通過建立統一的數據交互和控制協議，實現了采煤機、運輸裝備、支架系統、泵站裝置等多個子系統之間的同步通信和策略協同，突破了過去“單機運行，互不協作”的作業瓶頸[5。在某大型煤礦中，通過部署“煤礦大腦”智能管控平臺，各裝備運行參數通過5G與工業以太網實時匯總至云端，AI系統根據采煤進度自動協調支架推移與刮板輸送頻率，實現高耦合度的動態調整。以真實的數據為基礎，該平臺成功將裝備的調度響應時間縮減到1秒，同時裝備在空載狀態下的運行時間也減少了 30%_c 。采煤時，采煤機依據前方巖層的硬度進行截割路徑的智能規劃，通過邊緣計算單元和液壓支架系統的互動實現精準定位和移架，全程不需要人工介入。協同運行也被推廣到輔助系統中，例如瓦斯監測系統和支架控制系統之間的協同運行，在監測到濃度異常時，控制系統能夠自動推遲支架的運行或者降塵裝置的啟動，從而構成“裝備一環境”的智能響應閉環，這種聯動機制有效地增強了礦井作業的韌性和智能協同水平。

2.4優化生產調度與安全預警機制

傳統調度主要依靠人工經驗進行調度，反應較慢且信息分散，很難適應現代煤礦高頻度、高風險的作業要求。人工智能將多目標優化算法及實時仿真機制引入調度系統，并結合數字孿生技術，能夠仿真采掘過程動態風險及裝備狀態變化，從而生成資源配置及作業路徑的最優解。以某煤礦所部署的調度系統為例，該系統基于AI調度引擎，能夠實時地分析裝備的運行效率、人員的分布和地質狀況，并自動產生作業的優先級和協同任務，使調度決策的效率提高了 。從安全的角度來看，利用AI圖像識別和多傳感監測數據的融合，可以實時發現支架密封故障和乳化液泄漏的潛在危險，同時結合機器學習模型對系統可能存在的危險進行預測，提前5至10分鐘給出預警信號[。經過比較性測試，采用AI預警系統進行礦井事故干預的成功率已經達到了 91.2% ，效果明顯超過了傳統的報警系統。這一機制在若干智能化示范礦井中得到部署和應用，顯著減少了突發事件的處理費用，促進煤礦調度由“經驗型”轉向“數據驅動型”，為實現智能生產提供有力的支持。

3.結束語

依托人工智能實現煤礦裝備的智能化升級，是實現礦山安全高效開發的關鍵舉措，不僅提升了作業效率，也提高了安全防護水平。未來應當進一步重視多系統整合、算法優化等，促進人工智能和煤礦生產深度融合，以實現“少人留駐、無人調控”的智能礦山建設目標。

參考文獻：

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[3]靳文濤、楚濤、彭濤等。煤礦機電運輸智能化技術的應用現狀及改進路徑[J].中國煤炭工業，2024（06）：68-69.

[4]菅少宇。煤礦機電一體化技術應用探討[J].工程建設與設計，2024（11）：265-267.

[5]魏賀玲、王亮。信息化時代煤礦機電設備管理策略研究[J].內蒙古煤炭經濟，2024（10）：63-65.

[6]付鵬飛、張國攀。基于大數據平臺的煤礦機電設備數據集成管理研究[J].科學技術創新，2024（13）：69-72.作者單位：淄博愛科工礦機械有限公司