中国电子报@赛迪宋颖昌：工业互联网平台赋能垂直行业数字化转型之路（八）煤炭行业
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煤炭行业为我国经济社会发展提供了60%以上的基础能源保障 ， 是国家工业的支柱性产业 ， 具有工艺流程复杂、故障风险较高、资本设备密集、生产条件多变等特征 ， 面临着生产风险高、环境污染大、设备管理难等行业痛点 ， 亟需加快基于工业互联网平台的数字化转型步伐 ， 全面提升生产挖掘、综合管理、销售运输、生态保护等环节的数字化水平 。 发展煤炭工业互联网前景广阔、恰逢其时 。 华为集团、榆北煤业、蒙草集团等企业以安全生产、无人生产为切入点 ， 积极开展工业互联网解决方案探索 ， 推动煤炭产业围绕生产无人化、管理集成化、运输联网化、环保数字化等方向加速数字化转型 。 基于此 ， 我们对煤炭行业工业互联网平台解决方案进行了专题研究 ， 深入剖析了煤炭行业数字化转型趋势、平台应用场景以及业务落地解决方案 ， 对其他采矿业数字化转型路径的探讨同样具有一定借鉴意义 。
一、煤炭产业数字化转型趋势分析
(一)挖掘开采：由人机并用向无人生产转变
煤炭产业长期面临瓦斯积聚、矿井涌水、地质灾害等突发情况 ， 具有较大的生产风险 。 随着开采技术的革新特别是新一代信息技术的运用 ， 井下机器人、智能传输机等智能设备的使用显著减少了人力使用需求 ， 机器视觉、深度学习等技术提高了设备执行率与准确率 ， 使得无人生产、少人巡视、远程操作成为可能 ， 有利于煤炭企业减少用人成本 ， 提高运营利润 。
(二)矿山管理：由人工向虚拟集成转变
煤矿管理涵盖采煤、掘进、运输、提升、排水、通风等复杂流程 ， 需解决矿机、矿车、矿工等大量系统综合协调问题 ， 管理要求高、范围广、难度大 。 当前 ， 部分煤炭企业信息化和智能化水平仍然较低 ， 部分流程还处于纸质单据时代 。 通过数字孪生、虚拟现实等技术打造虚拟矿山 ， 将直观展现矿山的地形环境、地表地物、井下矿道等情况 ， 还原煤矿的复杂环境和生产状态 ， 为生产工艺优化、远程系统管理、应急救援指挥等提供有效支撑 。
(三)煤炭运输：由被动排队向智慧运输转变
一方面 ， 传统煤炭运输物流成本较高 ， 相较快递电商领域运输成本平均在0.15元/吨公里 ， 煤炭行业运输成本高达到0.3元/吨公里 。 另一方面 ， 部分煤炭物流园区缺乏场站管理 ， 车辆混乱无序 。 通过集成NB-IoT、RFID、GPS、智能识别等技术 ， 为汽车搭载智能模块 ， 动态监测矿车运载、排队等情况 ， 有利于提升排队管控、分流调度、称车过磅、装载卸料的智能化、自动化水平 ， 有效减少偷煤换煤、以次充好、车队拥挤等事件发生 ， 节约运输成本 ， 提高运输效率 。
(四)生态修复：由宏观设计向数据驱动转变
煤炭厂区一般位于气候干旱、降水量少、生态环境脆弱的地点 ， 煤炭开采带来的环境污染和生态破坏问题日益突出 。 生态修复不仅能重建被退化的生态系统 ， 本身更存在广阔的产业化空间 。 有研究认为 ， 生态修复在未来将成为和旅游产业并驾齐驱的世界十大产业之一 。 通过综合运用大数据、人工智能等新一代信息技术 ， 有利于梳理总结生态修复经验 ， 动态调整修复方案 ， 由粗犷式修复向数据驱动的精细化、科学化生态修复转变 。
二、煤炭行业工业互联网平台典型应用场景及实践
(一)智能安全生产
依托工业互联网平台动态采集边缘侧数据 ， 结合井下机器人、智能传输机等设备 ， 利用机器视觉、深度学习等技术实现无人生产或少人生产 ， 切实提高煤炭安全生产能力 。 一是智能自主生产 。 企业可依托工业互联网平台 ， 通过“边缘数据+云端分析”实现采煤机、传输带、化煤机等设备的自动识别、自主判断和自动运行 。 二是故障辅助诊断 。 结合机器视觉技术对皮带、煤仓、电机等易故障设备进行自动巡检 ， 帮助维修人员及时调整设备状态 。 三是风险预警管理 。 实时采集空气成分、设备震动等数据 ， 结合瓦斯浓度、设备寿命等模型分析 ， 实现煤矿事故风险提前预警 ， 提高事故灾害防控能力 。
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