成功案例

案例简介

该项目采用了联想研究院上海分院自主研发的刮板运输机检测系统，能及时进行智能识别并实时精准检测工况，降低了更换刮板链条作业的难度，减少更换耗时（约30分钟左右）。对矿井安全生产、减人提效具有重要的意义。

客户介绍

王家岭煤矿隶属中煤华晋集团有限公司，属中央企业，项目经国家发改委核准，于2007年2月开工建设，2013年12月正式投产，井田位于山西省乡宁县和河津市境内，矿井设计生产能力600万吨/年。

业务痛点

我国煤矿正面临向现代化、大型化与技术集约化迅速转化的重大历史时期。但可惜的是，矿井相关设备的安全检修工作作为煤矿运行的基本支撑体系却尚未有效实现系统性的技术创新，其中刮板运输机作为运输环节的核心设备，其检修工作得不到有力的保障。

在煤矿中，刮板运输机作为运输环节的核心设备。刮板链条在长期承受煤炭等重物下，会产生变形，最终断裂而影响煤矿输送作业。刮板运输机的链条断裂后，会导致整体输送机的链条拆卸重组，以及清理工作，难度较大，耗时较长（约20小时左右甚至更长），极大地影响了矿井作业，降低了产能。

而如果能够在链条尚处于变形而未断裂的状态时就能发现问题，及时更换，就能够极大地缩短耗时，提高效率。现阶段，该工作由产线检修班负责定期的安全检查，检测困难大，安全风险高，同时，对人员本身的技术要求也较高，有较高的学习成本。

王家岭煤矿希望能够开发一套系统以确保通过多模式检测、深度分析、科学预警、智能决策及科学管控，有效提升矿井刮板运输机的可靠性。

解决方案

联想研究院上海分院开发为王家岭煤矿设计了刮板运输机巡检系统解决方案。该方案可以分为以控制、感知、分析、学习、测量、预警等功能为核心的智能化内涵及平台化操作、可视化操作、自适应调节等功能为核心的大数据内涵。

该项目以人工智能的图像识别处理技术作为核心，深度智能学习技术和机器人无线遥控技术作为基石，通过先进的高精度3D扫描传感器技术来获取现场情况，当刮板链条出现变形、裂纹、严重磨损时，能及时进行智能识别并实时精准检测工况，降低了更换刮板链条作业的难度，减少更换耗时（约30分钟左右）。对矿井安全生产、减人提效具有重要的意义。整个解决方案具有以下优势：

• 可拆卸/移动： 一体化工具箱设计，简单拆卸及携带，方便检修班部署。
• 低照度感知：适应井下无光照的暗黑环境下图像数据采集。
• 高精度测量：毫米级检测精度，匹配多尺度链条规格。
• 远程可视化：检修人员远程进行链条变形检测过程的实时画面及检测结果。
• 清扫自动化：内置清扫装置，适应井下采煤后运输机实况。

用户收益

全新的解决方案落地后，有效地提升了矿井刮板运输机的可靠性。刮板运输机巡检项目的实施，大大促进了煤矿日常通检修工作可靠性的提升，对矿井安全生产、减人提效具有重要的意义，通过多模式检测、深度分析、科学预警、智能决策及科学管控，有效提升矿井刮板运输机的可靠性。

• 刮板传输机的链环实现自动化日常的测量和监控，超设定阈值的链环能够清晰定位，及时报警。
• 检修班人员的检测精准度提升， 且作业安全性也得到保障。
• 通过对链环长度变形值的统计，对刮板传输机链环的状态进行整体的、趋势性的记录，在作业面切换维护中能很好地做出判断，为煤矿设备运维提供有效信息输入。

适用领域

煤矿业