基于人工智能技術(shù)的煤礦采掘設(shè)備智能化研究

▊ 文/廖志偉

在煤炭采掘過程中，智能化采掘設(shè)備可以利用傳感器、機器學(xué)習(xí)和智能控制等技術(shù)，實現(xiàn)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(chǎn)效率和資源利用率。在過去幾年中，煤礦采掘設(shè)備的智能化研究取得了一系列關(guān)鍵技術(shù)突破和重要成果，使煤炭行業(yè)朝著數(shù)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(shè)備智能化系統(tǒng)進一步設(shè)計與優(yōu)化，引入人工智能技術(shù)，使煤礦采掘設(shè)備智能化系統(tǒng)更加智能高效，推動實現(xiàn)更為安全高效的開采。

一、基于人工智能的煤礦采掘設(shè)備智能化研究的背景與優(yōu)勢

傳統(tǒng)的煤礦采掘設(shè)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(shù)的煤礦采掘設(shè)備智能化研究應(yīng)運而生。通過引入人工智能技術(shù)，可以實現(xiàn)設(shè)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(zhì)量；能夠快速識別煤礦中各種資源的分布情況，并根據(jù)實時數(shù)據(jù)進行智能調(diào)度和資源優(yōu)化，最大限度開采煤炭資源，提高煤炭生產(chǎn)效率；能夠通過傳感器和數(shù)據(jù)處理技術(shù)實時監(jiān)測煤礦環(huán)境和設(shè)備狀態(tài)，及時預(yù)警風險并采取相應(yīng)的安全措施，降低事故風險，提升煤礦的安全指數(shù)。

二、基于人工智能的煤礦采掘設(shè)備智能化關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)用的不足

1.傳感器技術(shù)在煤礦采掘設(shè)備智能化應(yīng)用中的不足

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

2.數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù)在煤礦采掘設(shè)備智能化應(yīng)用中的不足

煤礦采掘設(shè)備在運行過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量龐大且復(fù)雜，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)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(guī)模數(shù)據(jù)，并且在煤礦采掘現(xiàn)場，數(shù)據(jù)容易受到噪聲、干擾和數(shù)據(jù)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(shè)備智能化系統(tǒng)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(shù)據(jù)分析和挖掘算法的應(yīng)用相對較少。

3.機器學(xué)習(xí)技術(shù)在煤礦采掘設(shè)備智能化應(yīng)用中的不足

在煤礦采掘設(shè)備智能化中，采用的機器學(xué)習(xí)算法往往是復(fù)雜的黑盒模型，其內(nèi)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(dǎo)致了某個預(yù)測結(jié)果或決策。同時，機器學(xué)習(xí)算法需要大量且高質(zhì)量的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，以獲取模式和規(guī)律，然而在煤礦采掘設(shè)備智能化建設(shè)過程中，數(shù)據(jù)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(xué)習(xí)算法在實時性要求較高的情況下存在困難，傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)算法在大規(guī)模數(shù)據(jù)和復(fù)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(shù)在煤礦采掘設(shè)備智能化應(yīng)用中的不足

煤礦采掘現(xiàn)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(tǒng)的智能控制算法往往難以應(yīng)對這些復(fù)雜的環(huán)境條件，導(dǎo)致控制效果不佳。智能控制算法通常需要調(diào)節(jié)眾多參數(shù)，例如控制器的增益和閾值等。在現(xiàn)場應(yīng)用時，針對具體情況進行參數(shù)調(diào)節(jié)是一個復(fù)雜的過程，需要操作人員具有豐富的專業(yè)知識和經(jīng)驗。

三、基于人工智能的煤礦采掘設(shè)備智能化系統(tǒng)的設(shè)計與優(yōu)化

1.智能化系統(tǒng)的整體設(shè)計框架

對于不同類型的采掘設(shè)備，其智能化系統(tǒng)的需求和要求會有所差異。因此，在設(shè)計框架時需要充分考慮煤礦采掘設(shè)備的特點，如設(shè)備的工作方式、數(shù)據(jù)采集方式、通信方式等，以確保設(shè)計的智能化系統(tǒng)能夠適應(yīng)設(shè)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(shè)備的運行數(shù)據(jù)和環(huán)境信息，因此要合理設(shè)置傳感器和數(shù)據(jù)采集裝置，實現(xiàn)對設(shè)備各項參數(shù)的實時監(jiān)測與采集。

（2）決策模塊，是對采集到的數(shù)據(jù)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(xué)習(xí)和訓(xùn)練，進而提升設(shè)備狀態(tài)評估、故障預(yù)測和決策制定的準確性。

（3）控制模塊，負責根據(jù)決策結(jié)果調(diào)整設(shè)備的工作參數(shù)和控制策略，實現(xiàn)對設(shè)備的自動化控制和優(yōu)化。

2.數(shù)據(jù)采集與傳輸系統(tǒng)設(shè)計

數(shù)據(jù)采集與傳輸系統(tǒng)的設(shè)計旨在實現(xiàn)對煤礦采掘設(shè)備運行數(shù)據(jù)的高效采集和可靠傳輸，為后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和分析提供支持。煤礦采掘設(shè)備種類繁多，因此該系統(tǒng)設(shè)計時需要充分考慮不同設(shè)備類型的特點和需求。

（1）對于需要實時監(jiān)測的參數(shù)，如溫度、振動等，傳感器可以直接安裝在設(shè)備上進行數(shù)據(jù)采集。對于需要離線監(jiān)測的參數(shù)，如電流、電壓等，可以通過連接數(shù)據(jù)接口，將數(shù)據(jù)從設(shè)備中提取出來。此外，還可以使用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)或物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實現(xiàn)對多個設(shè)備的數(shù)據(jù)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(shù)，如以太網(wǎng)、5G無線通信等。在數(shù)據(jù)準確性方面，可以通過數(shù)據(jù)預(yù)處理和校驗機制，篩選和校驗采集到的數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準確性。同時，系統(tǒng)設(shè)計還應(yīng)考慮數(shù)據(jù)的壓縮和存儲方式，以提高系統(tǒng)的效率和可擴展性。并且不同采掘設(shè)備之間需要進行數(shù)據(jù)的交換和共享，這就需要采用適當?shù)耐ㄐ艆f(xié)議和接口標準，實現(xiàn)設(shè)備間的數(shù)據(jù)傳輸和共享。對于大規(guī)模礦區(qū)中分散的采掘設(shè)備，可以采用網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，實現(xiàn)設(shè)備與中心服務(wù)器之間的數(shù)據(jù)傳輸和管理。

3.數(shù)據(jù)處理與分析系統(tǒng)設(shè)計

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

（2）數(shù)據(jù)處理與分析系統(tǒng)的設(shè)計需要考慮到特征提取和選擇。采集到的數(shù)據(jù)中可能包含大量的特征，而不是所有的特征都對后續(xù)的分析和決策起到重要作用。因此，在設(shè)計系統(tǒng)時需要考慮對數(shù)據(jù)進行特征提取和選擇，以提取最具代表性和相關(guān)性的特征。這可以通過機器學(xué)習(xí)算法、統(tǒng)計方法和領(lǐng)域知識等方式來實現(xiàn)。

（3）數(shù)據(jù)處理與分析系統(tǒng)的設(shè)計需要考慮到算法模型的選擇和優(yōu)化。根據(jù)具體的分析目標，選擇合適的機器學(xué)習(xí)算法或深度學(xué)習(xí)模型，以實現(xiàn)對采集到的數(shù)據(jù)進行建模和預(yù)測。同時，通過模型的訓(xùn)練和優(yōu)化，可以提高模型的準確性和預(yù)測能力。在優(yōu)化過程中，可以采用交叉驗證、參數(shù)調(diào)優(yōu)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(tǒng)設(shè)計

在煤礦智能控制與決策系統(tǒng)設(shè)計優(yōu)化中，設(shè)備運行狀態(tài)的判斷和決策非常關(guān)鍵，要利用機器學(xué)習(xí)、模糊邏輯等技術(shù)，構(gòu)建智能控制與決策系統(tǒng)的決策模型，優(yōu)化決策算法。例如，可以基于歷史數(shù)據(jù)進行故障預(yù)測和維修計劃的優(yōu)化，以提高設(shè)備的可靠性和采礦效率。為方便操作人員對系統(tǒng)進行監(jiān)測和控制，智能控制與決策系統(tǒng)需要具備友好的界面和交互功能。通過合理設(shè)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(tǒng)的使用效率和準確性。