智慧矿山煤流全流程治理：AI 防洒防堵一体化解决方案

一、行业背景与技术挑战煤矿带式输送系统是原煤运输的核心环节。落料口、转载点的堵料事故直接导致产线停滞、设备损坏及物料浪费洒煤、堆煤、皮带跑偏、异物侵入等问题同样威胁生产安全。传统人工巡检反应滞后、漏检率高。二、系统总体架构采用“边缘端实时感知 云端智能决策”混合架构分为四层感知层部署矿用高清摄像仪、3D雷达、激光扫描仪、红外热成像及各类传感器监测皮带跑偏、大块异物、声音、温度、振动。AI算法层以PyTorch/YOLO为核心构建轻量化煤流堵塞检测模型。采用Star-YOLOv8用StarNet替换主干网络增强井下特征提取并降低参数量引入上下文星型融合模块强化多维度特征融合采用权重共享检测头压缩计算量。控制决策层基于矿山系统的智能煤流全过程自适应控制通过AI摄像头感知煤量实现“煤多快转、煤少缓运、无煤待机”的自适应调速。管控平台层统一智能管控平台对各子系统数据进行采集、分析、诊断、预警、决策。三、核心技术模块一轻量化煤流堵塞检测依托视频监控系统提出Star-YOLOv8算法。主干网络采用StarNet替代传统模式专为井下低照度、高粉尘图像设计参数量减少1.2M计算量降低2.714 GFLOPs。引入上下文星型融合模块在特征金字塔中融合多尺度上下文信息使模型对大块煤和缓慢堆煤的响应更敏感。检测头采用权重共享策略单帧检测速度提升0.075 ms。在行业标准下平均精度提升4.57%检测精度提高1.06%实现了井下刮板输送机煤流堵塞的实时预警。二立体视觉三维煤流监测基于立体视觉构建智能煤流监测系统由高清工业摄像机、嵌入式计算平台、流量监测平台组成。通过左右图像视差计算煤流表面深度信息重建三维轮廓精确计算瞬时煤流量和累积煤量。煤量统计误差≤5%堆煤高度检测达毫米级左右皮带边缘定位精度毫米级检测周期秒级。系统适配平直型、U型、V型输送机抗强光、反光干扰适应井下低照度、高粉尘环境。该技术同时实现堆煤监测、块煤监测、异物监测、跑偏监测、撕裂监测一套硬件解决多个痛点。三防卡堵溃与防洒煤控制智能煤流系统集成煤流量检测、智能仓位、煤流均衡、煤流调速、防卡堵溃等子系统。煤流量检测通过AI算法成像得出瞬时煤流量智能仓位采集仓位信息控制皮带机启停实现煤流均衡煤流调速根据煤流量调节皮带机或给煤机速度避免过快导致洒煤、过慢导致堆积防卡堵溃通过逻辑判断如连续检测到堆煤信号或仓位异常实现报警。在煤仓关键位置安装声波清仓装置可远程智能化疏通仓位波动幅度控制在±5%以内。料仓堵仓、蓬仓风险的早期识别采用“AI视觉识别3D成像算法”预测协同方案。四AI视觉多目标联合检测在皮带机搭接转载点、重点监控点设置云台摄像仪通过数字图像处理和AI识别同时监测皮带跑偏、堆煤、异物、人员闯入。针对井下光照不均采用自适应直方图均衡和局部对比度增强预处理。异物识别模型专门训练铁器锚杆、角钢等非煤异物检测准确率≥98%皮带撕裂检测通过分析纵向条纹断裂特征准确率≥90%。四、系统部署方案智能闸口与转载点部署矿用本安型除尘摄像仪和皮带跑偏识别装置。煤流运输线AI辅助煤流运输系统24小时在线监测皮带跑偏、堆煤、异物迹象秒级响应。集中管控平台煤矿视觉AI一体化管控平台视频传输延迟低于200毫秒。