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    基于人工智能圖像識別塊煤限下率的研究

    2022-06-21 00:36:48
    山東煤炭科技 2022年5期
    關(guān)鍵詞:煤流塊煤裝車

    杜 強

    (山西華陽集團(tuán)新能股份有限公司一礦選煤廠,山西 陽泉 045000)

    1 概述

    山西華陽集團(tuán)新能股份有限公司一礦選煤廠洗選后塊煤在轉(zhuǎn)載入倉和裝車時,輸送成品塊煤的入倉刮板機和倉下裝車皮帶機運行速度快、輸送量大、物料摻雜密集且顏色相同,目測無法快速識別和判斷煤塊粒度大小與變化,難以做到實時分析塊煤限下率數(shù)據(jù)并給出判斷結(jié)論,只能采取人工間斷性采樣再進(jìn)行分析的方法。在智能化選煤廠建設(shè)發(fā)展趨勢下,需對出廠塊煤限下率變化狀態(tài)進(jìn)行實時監(jiān)測,提高煤質(zhì)管理水平。

    2 塊煤限下率管控現(xiàn)狀

    山西華陽集團(tuán)一礦選煤廠洗選后的中小塊煤經(jīng)篩分機分級后,由兩臺刮板機轉(zhuǎn)載進(jìn)入中小塊倉。選小塊粒度為13~25 mm,限下率≤15.0%;選中塊粒度為25~90 mm,限下率≤13.0%。由于傳統(tǒng)技術(shù)手段的限制,選煤廠對塊煤限下率的管控一直沒有較有效的方法,目前采用人工采樣檢測產(chǎn)品限下率,存在效率低、反饋滯后現(xiàn)象,無法做到實時管控。圖1 為洗選后塊煤轉(zhuǎn)載流程。

    圖1 洗選后塊煤轉(zhuǎn)載流程

    中、小塊裝車皮帶機上方分別對應(yīng)九個成品煤倉,裝車時塊煤限下率檢測由人工檢查,再經(jīng)人工采樣復(fù)查,皮帶速度達(dá)到2.5 m/s,人眼無法有效識別塊煤粒度變化,誤判率高、效率低,影響裝車速度。在轉(zhuǎn)載中,塊煤出現(xiàn)破損,限下率增大,因此經(jīng)常造成限下率超標(biāo)導(dǎo)致煤質(zhì)罰款,造成經(jīng)濟(jì)損失。圖2 為塊煤入倉、裝車流程。

    圖2 塊煤入倉、裝車流程

    3 識別塊煤限下率方案研究

    3.1 構(gòu)建塊煤限下率預(yù)警系統(tǒng)

    通過調(diào)查研究并結(jié)合現(xiàn)場實際情況,確定采用圖像識別技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、深度分析的方法構(gòu)建塊煤限下率預(yù)警系統(tǒng)[1]。預(yù)警系統(tǒng)流程:在塊炭入倉刮板機頭和裝車皮帶機頭安裝先進(jìn)的工業(yè)圖像采集設(shè)備,實時監(jiān)測塊倉上方兩臺入倉刮板機和塊倉下方兩條裝車皮帶機的煤流圖像,將圖像傳輸?shù)饺雮}煤流和裝車煤流識別系統(tǒng)中,由預(yù)警系統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理和歷史數(shù)據(jù)比對,再經(jīng)過云平臺的人工智能識別算法計算分析,實現(xiàn)對實時煤流狀態(tài)的監(jiān)測分析,在塊煤限下率超標(biāo)時發(fā)出報警提示,由調(diào)度室通知現(xiàn)場人員進(jìn)行調(diào)整。通過對入倉環(huán)節(jié)、裝車環(huán)節(jié)實時煤流監(jiān)測和預(yù)警,解決出廠塊煤限下率超標(biāo)問題,保障塊煤質(zhì)量。圖3為塊煤限下率預(yù)警系統(tǒng)。

    圖3 塊煤限下率預(yù)警系統(tǒng)

    3.2 預(yù)警系統(tǒng)建立方法及功能

    由入倉煤流識別系統(tǒng)、裝車煤流識別系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)平臺、預(yù)警云平臺,采用圖像識別技術(shù)構(gòu)建塊煤限下率預(yù)警系統(tǒng)。

    (1)入倉煤流識別系統(tǒng)。開發(fā)基于視頻格式的入倉刮板機煤流粒度實時狀態(tài)的深度學(xué)習(xí)智能識別算法,以及對應(yīng)的監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)云平臺軟件和大數(shù)據(jù)平臺[2]。實現(xiàn)塊煤入倉前產(chǎn)品限下率過程管控,并根據(jù)檢測數(shù)據(jù)及時反饋調(diào)度。如果限下率超標(biāo),及時通知操作人員調(diào)整分級篩的分級效果,并相應(yīng)調(diào)整各項影響參數(shù)和影響因素。

    (2)裝車煤流識別系統(tǒng)。開發(fā)基于視頻格式的裝車煤流粒度實時狀態(tài)的深度學(xué)習(xí)智能識別算法,以及對應(yīng)的監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)云平臺軟件和大數(shù)據(jù)平臺。實現(xiàn)最終產(chǎn)品限下控制的實時檢測和預(yù)警,根據(jù)檢測數(shù)據(jù)及時反饋調(diào)度,現(xiàn)場操作人員及時調(diào)節(jié)各倉口閘板、煤量大小以及調(diào)整固定篩閘板開度,最終控制塊煤限下率,保證產(chǎn)品質(zhì)量合格。

    (3)大數(shù)據(jù)平臺。采用分布式數(shù)據(jù)計算架構(gòu),為大量圖像處理的實時性計算提供強有力的支撐,有效解決大量歷史數(shù)據(jù)的存儲和追溯問題。

    (4)預(yù)警云平臺。由大數(shù)據(jù)平臺提供服務(wù)器及數(shù)據(jù)匯集網(wǎng)關(guān)[3],分別布置于服務(wù)器端和數(shù)據(jù)端,實現(xiàn)對圖像采集設(shè)備數(shù)據(jù)接口協(xié)議對接,多種網(wǎng)絡(luò)傳輸協(xié)議集成以及數(shù)據(jù)協(xié)議解析框架,實現(xiàn)圖像采集設(shè)備數(shù)據(jù)的實時匯集。采用人工智能深度學(xué)習(xí)圖像識別技術(shù)方法,對煤流圖像進(jìn)行實時分析監(jiān)測。

    3.3 煤流圖像采集和識別分析方法

    (1)采集方法。在入倉刮板機頭和裝車皮帶機頭安裝先進(jìn)的工業(yè)圖像采集設(shè)備,前端采用高精度防爆工業(yè)攝像頭,針對多粉塵現(xiàn)場進(jìn)行防塵優(yōu)化,避免影響采集精確圖像。

    (2)識別分析方法。采用人工智能深度學(xué)習(xí)圖像識別法對煤流圖像進(jìn)行識別,這是一種針對大煤流圖像的精確分析法。基于深度學(xué)習(xí)OneStep 系列算法,通過大量多種情況的煤流圖像樣本和煤流多維特征進(jìn)行深度提取,構(gòu)建符合實時煤流監(jiān)測的數(shù)學(xué)模型,確保系統(tǒng)精確分析和預(yù)警[4]。圖像識別分析需要經(jīng)過以下五個步驟。

    ① 樣本采集。分別在306、307 兩條塊煤入倉刮板機和326、327 兩條塊煤裝車皮帶機頭安裝視頻采集設(shè)備,樣本采樣約2~3 個月,大約采集40萬張樣本,即每組10 萬張。② 算法論證。組織算法團(tuán)隊編譯兩種算法。③ 程序?qū)崿F(xiàn)。算法團(tuán)隊把算法提煉成編程語言由程序團(tuán)隊編程實現(xiàn)。④ 樣本訓(xùn)練。編程結(jié)束后開始訓(xùn)練樣本,四個場景每個場景預(yù)訓(xùn)練8 萬張樣本,2 萬張為測試樣本,實驗室階段算法精度需達(dá)到85%以上。⑤ 算法調(diào)優(yōu)。當(dāng)算法精度達(dá)到85%時,現(xiàn)場安裝設(shè)備,不斷采集樣本訓(xùn)練算法并調(diào)優(yōu),直到每個算法精度達(dá)到95%以上。

    3.4 預(yù)警系統(tǒng)綜合功能

    (1)限下率在線監(jiān)測

    該系統(tǒng)通過對塊煤限下參數(shù)在線監(jiān)測,獲取生產(chǎn)、裝車塊煤煤質(zhì)運行狀態(tài)信息。對獲取的信息進(jìn)行實時記錄,從而在現(xiàn)場終端操作站可顯示狀態(tài)趨勢圖等信息。

    (2)限下率超標(biāo)實時報警功能

    系統(tǒng)監(jiān)測到限下率超標(biāo)時能及時給出報警,同時在現(xiàn)場終端操作站的報警信息窗口顯示其報警等級、報警時間等,也可實現(xiàn)語音報警,提示相關(guān)人員。超標(biāo)設(shè)定值可由系統(tǒng)管理員權(quán)限級人工設(shè)定。

    (3)報警記錄查詢功能

    可通過現(xiàn)場終端操作站對監(jiān)控設(shè)備進(jìn)行故障記錄查詢,以表格形式列出需查詢時間段的所有報警記錄,包括報警設(shè)備、類型、參數(shù)、時間、內(nèi)容及值班員等。

    (4)數(shù)據(jù)管理功能

    系統(tǒng)具有大容量數(shù)據(jù)存儲功能,保存系統(tǒng)運行記錄和報警記錄,為事故追溯定責(zé)提供數(shù)據(jù)依據(jù)。

    (5)遠(yuǎn)程監(jiān)測功能

    系統(tǒng)與本選煤廠集中控制系統(tǒng)留有通訊接口,可接入選煤廠局域網(wǎng),在選煤廠調(diào)度室內(nèi)可實施對設(shè)備運行狀態(tài)的遠(yuǎn)程監(jiān)測。

    4 優(yōu)點及效益

    4.1 優(yōu)點

    (1)可替代人工采樣檢測,克服人工效率低、速度慢、滯后性等劣勢,對產(chǎn)品限下率控制可以做到實時檢測和預(yù)警,通過對生產(chǎn)過程中產(chǎn)品質(zhì)量的管控,提高塊煤產(chǎn)品質(zhì)量。

    (2)可實現(xiàn)入倉前對產(chǎn)品限下率進(jìn)行過程管控,并根據(jù)檢測數(shù)據(jù)及時反饋選煤廠調(diào)度,及時調(diào)整各項影響參數(shù)和因素。

    (3)可實時查詢并留存相應(yīng)圖像識別資料,具有分析功能,也可實現(xiàn)遠(yuǎn)程操控。當(dāng)用戶反饋某個時段發(fā)生商品煤限下率超標(biāo)時可追本溯源,通過分析可判斷是生產(chǎn)環(huán)節(jié)還是裝車環(huán)節(jié)出現(xiàn)了問題,從而與用戶及時對接,快速做出應(yīng)對方案。

    4.2 經(jīng)濟(jì)效益

    項目實施后,可實現(xiàn)實時在線檢測產(chǎn)品限下率,滿足用戶對產(chǎn)品質(zhì)量的要求,避免質(zhì)量事故的發(fā)生。塊煤產(chǎn)品合格率可以提高1.5%,按年生產(chǎn)140 萬t塊炭計,增加合格產(chǎn)品2.1 萬t,按塊煤與末煤差價300 元/t 計,每年至少可以減少煤質(zhì)罰款630 萬元。

    4.3 社會效益

    構(gòu)建基于人工智能圖像識別塊煤限下率預(yù)警系統(tǒng),將使產(chǎn)品質(zhì)量管控水平提升到全新的數(shù)字時代,監(jiān)控人員可以隨時根據(jù)系統(tǒng)分析結(jié)果進(jìn)行跟蹤和分析,科學(xué)地進(jìn)行調(diào)度,為選煤廠產(chǎn)品質(zhì)量提供數(shù)字化支撐,同時還可減少人工采樣工作量。

    5 結(jié)論

    近年來各級部門對煤炭企業(yè)生產(chǎn)管理提出越來越高的要求,選煤廠也必將由傳統(tǒng)的自動化選煤廠向智能化選煤廠轉(zhuǎn)變。人工智能圖像識別塊煤限下率的方法對推動選煤廠智能化建設(shè)具有積極意義,可有效推動企業(yè)及行業(yè)技術(shù)進(jìn)步。

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