▊ 文/廖志偉

在煤炭采掘過(guò)程中，智能化采掘設(shè)備可以利用傳感器、機(jī)器學(xué)習(xí)和智能控制等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)自主感知、智能決策和自動(dòng)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(guò)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(jìn)，但仍存在一定瓶頸，因此亟須對(duì)煤礦采掘設(shè)備智能化系統(tǒng)進(jìn)一步設(shè)計(jì)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(dòng)實(shí)現(xiàn)更為安全高效的開(kāi)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(shì)

傳統(tǒng)的煤礦采掘設(shè)備存在著運(yùn)行效率低下、安全風(fēng)險(xiǎn)高、資源浪費(fèi)等諸多問(wèn)題。為了解決這些問(wèn)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(yùn)而生。通過(guò)引入人工智能技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)設(shè)備的自動(dòng)化操作和智能決策，降低人為因素的干擾，提高運(yùn)行效率和工作質(zhì)量；能夠快速識(shí)別煤礦中各種資源的分布情況，并根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能調(diào)度和資源優(yōu)化，最大限度開(kāi)采煤炭資源，提高煤炭生產(chǎn)效率；能夠通過(guò)傳感器和數(shù)據(jù)處理技術(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)煤礦環(huán)境和設(shè)備狀態(tài)，及時(shí)預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)并采取相應(yīng)的安全措施，降低事故風(fēng)險(xiǎn)，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(guò)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(chǎng)常常存在灰塵和顆粒物等，會(huì)對(duì)傳感器的準(zhǔn)確性產(chǎn)生影響；煤礦采掘設(shè)備工作時(shí)，傳感器會(huì)受到震動(dòng)、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(zhǎng)期運(yùn)行過(guò)程中也可能發(fā)生漂移，從而降低數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。此外，在實(shí)際應(yīng)用中，傳感器的位置和數(shù)量往往不能滿(mǎn)足全面監(jiān)測(cè)設(shè)備狀態(tài)的需求，傳感器的布局和覆蓋范圍需要進(jìn)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(yùn)行過(guò)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(jì)算能力和存儲(chǔ)容量，無(wú)法高效地處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，并且在煤礦采掘現(xiàn)場(chǎng)，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(zhǔn)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(jiǎn)單的閾值報(bào)警和故障診斷等基本功能上，而對(duì)于更高級(jí)的數(shù)據(jù)分析和挖掘算法的應(yīng)用相對(duì)較少。

3.機(jī)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(jī)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(guò)程難以解釋和理解，這給操作人員帶來(lái)了困擾，因?yàn)樗麄儫o(wú)法清楚了解究竟是什么因素導(dǎo)致了某個(gè)預(yù)測(cè)結(jié)果或決策。同時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要大量且高質(zhì)量的數(shù)據(jù)進(jìn)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(guò)程中，數(shù)據(jù)的采集和標(biāo)注可能面臨獲取困難和成本較高的問(wèn)題。此外，機(jī)器學(xué)習(xí)算法在實(shí)時(shí)性要求較高的情況下存在困難，傳統(tǒng)的機(jī)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(zhǎng)的計(jì)算時(shí)間，無(wú)法滿(mǎn)足實(shí)時(shí)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(chǎng)通常面臨多種干擾和障礙物的影響，如塵土、震動(dòng)、高溫等。傳統(tǒng)的智能控制算法往往難以應(yīng)對(duì)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(chǎng)應(yīng)用時(shí)，針對(duì)具體情況進(jìn)行參數(shù)調(diào)節(jié)是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，需要操作人員具有豐富的專(zhuān)業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。

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(jì)與優(yōu)化

1.智能化系統(tǒng)的整體設(shè)計(jì)框架

對(duì)于不同類(lèi)型的采掘設(shè)備，其智能化系統(tǒng)的需求和要求會(huì)有所差異。因此，在設(shè)計(jì)框架時(shí)需要充分考慮煤礦采掘設(shè)備的特點(diǎn)，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(jì)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(lái)采集和處理煤礦采掘設(shè)備的運(yùn)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(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備各項(xiàng)參數(shù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與采集。

（2）決策模塊，是對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理的模塊，因此要基于人工智能算法，進(jìn)行大量的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，進(jìn)而提升設(shè)備狀態(tài)評(píng)估、故障預(yù)測(cè)和決策制定的準(zhǔn)確性。

（3）控制模塊，負(fù)責(zé)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(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備的自動(dòng)化控制和優(yōu)化。

2.數(shù)據(jù)采集與傳輸系統(tǒng)設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)采集與傳輸系統(tǒng)的設(shè)計(jì)旨在實(shí)現(xiàn)對(duì)煤礦采掘設(shè)備運(yùn)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(lèi)繁多，因此該系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)需要充分考慮不同設(shè)備類(lèi)型的特點(diǎn)和需求。

（1）對(duì)于需要實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的參數(shù)，如溫度、振動(dòng)等，傳感器可以直接安裝在設(shè)備上進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。對(duì)于需要離線(xiàn)監(jiān)測(cè)的參數(shù)，如電流、電壓等，可以通過(guò)連接數(shù)據(jù)接口，將數(shù)據(jù)從設(shè)備中提取出來(lái)。此外，還可以使用無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)或物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)多個(gè)設(shè)備的數(shù)據(jù)采集和傳輸。

（2）在實(shí)時(shí)傳輸方面，可以采用高速、低時(shí)延的通信技術(shù)，如以太網(wǎng)、5G無(wú)線(xiàn)通信等。在數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性方面，可以通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理和校驗(yàn)機(jī)制，篩選和校驗(yàn)采集到的數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。同時(shí)，系統(tǒng)設(shè)計(jì)還應(yīng)考慮數(shù)據(jù)的壓縮和存儲(chǔ)方式，以提高系統(tǒng)的效率和可擴(kuò)展性。并且不同采掘設(shè)備之間需要進(jìn)行數(shù)據(jù)的交換和共享，這就需要采用適當(dāng)?shù)耐ㄐ艆f(xié)議和接口標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備間的數(shù)據(jù)傳輸和共享。對(duì)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(shí)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(jì)

（1）數(shù)據(jù)處理與分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)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(wèn)題，因此需要進(jìn)行預(yù)處理和清洗，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)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(shí)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(jì)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(duì)后續(xù)的分析和決策起到重要作用。因此，在設(shè)計(jì)系統(tǒng)時(shí)需要考慮對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)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(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法、統(tǒng)計(jì)方法和領(lǐng)域知識(shí)等方式來(lái)實(shí)現(xiàn)。

（3）數(shù)據(jù)處理與分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)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(biāo)，選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法或深度學(xué)習(xí)模型，以實(shí)現(xiàn)對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)。同時(shí)，通過(guò)模型的訓(xùn)練和優(yōu)化，可以提高模型的準(zhǔn)確性和預(yù)測(cè)能力。在優(yōu)化過(guò)程中，可以采用交叉驗(yàn)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(jì)

在煤礦智能控制與決策系統(tǒng)設(shè)計(jì)優(yōu)化中，設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的判斷和決策非常關(guān)鍵，要利用機(jī)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(jìn)行故障預(yù)測(cè)和維修計(jì)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(duì)系統(tǒng)進(jìn)行監(jiān)測(cè)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(guò)合理設(shè)計(jì)界面布局、運(yùn)用直觀(guān)的圖形化表示方式，可以提高操作人員對(duì)系統(tǒng)的使用效率和準(zhǔn)確性。