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{| class="wikitable" align="right" |- |<center><img src=https://p5.itc.cn/q_70/images03/20210802/20e7b668d10d4218933efff741b7ceba.jpeg width="300"></center> <small>[https://www.sohu.com/a/480858685_120578424 来自 搜狐网 的图片]</small> |} '''智能化设备管理及监测诊断平台'''2020年3月,[[国家发展改革委]]、能源局、应急部、煤监局、工信部、财政部、科技部、教育部8部委联合印发了《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》。报告中指出煤矿智能化是煤炭工业高质量发展的核心技术支撑,将人工智能、工业物联网<ref>[https://it.sohu.com/a/503118275_121107021 物联网应用有哪些?物联网应用的领域],搜狐,2021-11-24</ref>、云计算、[[大数据]]、机器人、智能装备等与现代煤炭开发利用深度融合,形成全面感知、实时互联、分析决策、自主学习、动态预测、协同控制的智能系统,实现煤矿开拓、采掘(剥)、运输、通风、洗选、安全保障、经营管理等过程的智能化运行。由此可见,煤矿行业在经历了两化融合发展历程,基本实现煤矿生产现代化和[[信息化]]的同时,也在加大煤矿智能化创新进程,逐步实现智能连续作业和少人及无人化生产,以提升煤矿安全生产水平和整体经营绩效。 20202年5月,国家煤安局发布的《煤矿安全生产标准化管理体系基本要求及评分方法(试行)》在明确煤矿是安全生产责任主体的同时,也对煤矿机电的标准化管理提出了要求,其中明确规定煤矿[[机械]]需“使用低耗、先进、可靠的电控装置,有电动机及主要轴承温度和振动监测”,对煤矿机械的远程监控、无人值守也提出了相应要求。 综上国家对与煤矿安全生产和煤机智能化发展的定义中可以看出,煤机设备的智能化的关键,在于融合智能传感、[[工业]]物联、设备机理、人工智能等工业互联网领域专业技术,整合故障诊断、设备运维、设备维保等相关领域专家资源,实现设备状态可实时感知、故障能及时发现、异常能及时预警、检修运维能高效精准开展的煤矿机械智能化管理模式。 临矿集团设备信息化经过十多年的建设与发展,目前在监控监测技术、矿山通信技术、矿山信息管理系统等方面取得了显著进展。但在设备资产管理、健康监测、故障诊断方面依然存在较大提升空间,矿山信息孤岛、[[规范]]标准缺乏、系统封闭等问题依然普遍存在。基于大数据、云计算<ref>[https://www.sohu.com/a/568888352_121386005 一文读懂云计算(cloudcomputing)的概念],搜狐,2022-07-19 </ref>、工业互联网技术,建设临矿集团大数据中心,以大数据支撑产业布局和决策,实现设备状态感知、健康监测、故障诊断、智能预警、设备资产优化调度与管理,合理引导集团的产能调控和战略转型,建立从生产技术到决策管理的智能化的煤炭工业新生态,实现以高度智慧化、网络化、大数据化为特征的煤矿工业4.0模式,是临矿集团实现[[安全]]、高效、绿色、可持续发展的必然道路,也是我国煤矿工业未来的重要发展方向。 ==项目简介== 临矿集团基于朗坤苏畅工业[[互联网]]平台,利用大数据、云计算、工业互联网技术,建设煤矿企业大数据中心,以大数据支撑产业布局和决策,实现设备实时监视、设备预警预测、故障诊断、振动故障分析,合理引导煤矿企业的设备运营决策、产能调控和战略转型,建立从生产技术到决策管理的智能化的煤炭工业新生态,实现煤矿企业安全、高效、绿色、可持续发展。 朗坤苏畅工业互联网平台是朗坤智慧依托在工业领域20余年的技术探索与储备、行业知识积淀、1000多家项目的建设经验以及研发与技术团队的建设,自主研发而来。平台通过物联网、大数据、[[云计算]]、人工智能以及5G等信息技术,以“互联网+”应用为重点方向,致力于为资产密集型企业提供涵盖设备自主可控、可靠运行、安全生产、精益管理、设备优化、远程诊断、全生命周期管理的跨行业跨领域工业互联网平台的建设与运营。服务电力行业、石化[[行业]]、建材行业、煤矿行业、设备制造行业等实现数字化转型。 ==项目目标== 通过融合在线监测、智能仪表、试验维修等综合数据,将故障诊断状态评价结论反馈于设备管理过程,将计划维修与故障维修模式逐步向状态维修、优化维修模式转变,提高设备安全可靠性,降低非[[计划]]停产损失,节约维修费用,主要项目建设目标如下: ===1、打造“主动式”远程诊断平台,提高临矿集团安全生产能力=== 平台功能上侧重于设备健康状况和故障智能诊断,能够切实为现场设备维修保养提供技术支撑和决策依据,24小时监测井下设备重要运行是否异常,实时推送设备异常状态信息,并及时预警,防患于未燃。同时有效帮助煤矿工厂缩短危险区域人员作业时间,降低人身[[安全]]风险,并防止因设备非计划停运,造成的重大事故。 ===2、打造“矿侧-集团”两级设备数据服务中心=== 基于物联网、大数据存储技术,在矿侧采集存储设备综合[[数据]],包括控制系统数据、PLC数据、综合自动化数据、视频数据、智能传感器等数据。在边缘层通过智能网关进行数据预处理,将满足集团管理需要的数据转发至集团侧,实现“矿侧-集团”两级存储,减轻矿侧控制系统与网络传输的性能压力,并提供通用数据接口,提供准确、可靠的实时、历史查询数据服务功能。 ===3、打造临矿集团工业互联网平台,支撑安全生产的智慧化转型=== 建设真正意义上的煤矿行业工业互联网平台,具有较强的先进性、稳定性与支撑能力,从平台架构、[[工业]]互联、数据采集、自主产权实时库、自动化监控系统数据采集、设备运行分析与管理、多模块应用、多平台对接等,均可以较好地支持横向纵向业务集成,以及后期扩展。 ===4、大数据与专家机理模型相结合,实现设备故障预警预防=== 平台采用大数据分析结合[[专家]]经验的方式实现,通过机器深度学习,建立分析模型作为判断主要依据,提高故障判断的准确性,并随着运行时间的积累,故障准确性越高,不限于故障的报警,更能逐步实现故障的预测预防。 ===5、多维度检测技术,打造机电管理人员的专家诊断系统=== 利用加装智能传感设备,系统不但具备现有矿井综合自动化系统的监测[[数据]],还增加了振动、温度等机械特征数据,再结合视频系统,能够做到设备外在和内在数据的有效监测,监测手段丰富、系统集成度高,使故障诊断模型更加全面、精准,真正成为机电管理人员的助手。 ===6、建设临矿集团设备健康管理的知识库平台=== 依托矿侧设备健康状态监测和在线分析数据,建立集团设备知识库,包括案例库、故障库、特征库、维护库等。通过矿侧平台不断的[[应用]]和优化,持续完善沉淀集团侧可复用的工业设备知识样本。从而有效支撑集团和矿侧的设备故障精准分析与诊断,提供[[专家]]的经验传承的路径,帮助煤矿企业快速培养专业诊断检修人才队伍。 ==参考文献== [[Category:500 社會科學類]]
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