機(jī)器人巡檢：煤礦管網(wǎng)的“超級(jí)衛(wèi)士”

傳統(tǒng)煤礦管網(wǎng)巡檢主要依賴人工，巡檢人員需在井下復(fù)雜環(huán)境中進(jìn)行定時(shí)檢查和駐點(diǎn)值守。然而，井下空間狹小、光照不足、粉塵濃度高，加之可能存在的積水以及空氣中易燃易爆氣體的存在，這些因素都極大地阻礙了人工巡視的效率和安全性。人工巡檢不僅效率低，且長時(shí)間重復(fù)性的勞作容易導(dǎo)致巡檢人員出現(xiàn)注意力分散和疏忽，從而增加了安全隱患和事故風(fēng)險(xiǎn)。

 

機(jī)器人巡檢技術(shù)的出現(xiàn)，徹底改變了這一局面。以礦用掛軌智能巡檢機(jī)器人為例，它由主機(jī)、無線通訊系統(tǒng)、在線監(jiān)測(cè)控制平臺(tái)等組成，可實(shí)現(xiàn)巡檢、探測(cè)、監(jiān)控、故障診斷與預(yù)警等功能。在煤礦主運(yùn)輸系統(tǒng)皮帶機(jī)巡檢場(chǎng)景中，礦用掛軌式智能巡檢機(jī)器人已實(shí)現(xiàn)廣泛應(yīng)用。在烏海能源公司老旦煤礦、兗礦能源集團(tuán)股份有限公司東灘煤礦等，安裝于主井皮帶、順槽運(yùn)煤皮帶位置的智能巡檢機(jī)器人，單次巡檢時(shí)間從傳統(tǒng)人工的2小時(shí)減少至0.5小時(shí)，巡檢效率大幅提升。按每年15萬元/人的用工成本估算，可節(jié)約用工成本120萬元/年。

 

這些機(jī)器人就像不知疲倦的“超級(jí)衛(wèi)士”，身上搭載著溫度、濕度、氣體傳感器以及照明、攝像頭等多種設(shè)備，擁有敏銳的“感官”。它們能在井下自主開展巡檢和監(jiān)測(cè)工作，實(shí)時(shí)采集礦井里的各種數(shù)據(jù)，并通過無線網(wǎng)絡(luò)把這些數(shù)據(jù)快速傳輸?shù)降孛婵刂浦行?。一旦發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障、火災(zāi)、水害、瓦斯泄漏等異常情況，便能立即發(fā)出警報(bào)，實(shí)現(xiàn)對(duì)礦井安全生產(chǎn)的監(jiān)測(cè)、分析和預(yù)警，大大提升了礦井的安全水平，還降低了巡檢人員的安全風(fēng)險(xiǎn)。

 

數(shù)字孿生：煤礦管網(wǎng)的“虛擬鏡像”

數(shù)字孿生技術(shù)是指將物理實(shí)體的3D模型建立起來，并通過傳感器、監(jiān)測(cè)等手段不斷采集和更新實(shí)體模型的數(shù)據(jù)，形成與實(shí)體模型高度相似的數(shù)字孿生模型。在煤礦管網(wǎng)智能運(yùn)維中，數(shù)字孿生技術(shù)發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。

 

以煤礦電網(wǎng)數(shù)字孿生體系為例，通過建立煤礦電網(wǎng)的數(shù)字孿生模型，可以對(duì)煤礦電網(wǎng)物理實(shí)體全域的所有元素進(jìn)行數(shù)字化標(biāo)志。將智能化傳感設(shè)備采集到的數(shù)據(jù)和信息通過通信紐帶加載到數(shù)字孿生模型中，能夠?qū)崿F(xiàn)物理實(shí)體和數(shù)字模型的1:1精準(zhǔn)映射，實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)和運(yùn)行進(jìn)程的可視化智能監(jiān)控。在煤礦管網(wǎng)中，同樣可以構(gòu)建類似的數(shù)字孿生模型，實(shí)時(shí)反映管網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)。

 

數(shù)字孿生技術(shù)還能對(duì)煤礦管網(wǎng)進(jìn)行模擬和分析。例如，利用數(shù)字孿生模型模擬設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，綜合煤礦井下特定環(huán)境，選取設(shè)備運(yùn)行溫度、電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速和電流等評(píng)價(jià)指標(biāo)，將孿生數(shù)據(jù)和煤礦管網(wǎng)物理實(shí)體數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，建立設(shè)備健康狀態(tài)評(píng)估模型，實(shí)現(xiàn)煤礦管網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)評(píng)估。同時(shí)，可以對(duì)礦井內(nèi)的各種情況進(jìn)行模擬，找出潛在的風(fēng)險(xiǎn)和隱患，提前進(jìn)行預(yù)警和控制，避免事故的發(fā)生。

 

機(jī)器人巡檢與數(shù)字孿生的深度融合

機(jī)器人巡檢與數(shù)字孿生技術(shù)的深度融合，為煤礦管網(wǎng)智能運(yùn)維帶來了質(zhì)的飛躍。機(jī)器人巡檢采集到的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，如溫度、壓力、流量等，可以實(shí)時(shí)傳輸?shù)綌?shù)字孿生模型中，不斷更新和優(yōu)化模型。數(shù)字孿生模型則可以對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，提供更全面、準(zhǔn)確的管網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)信息。

 

以國神公司三道溝煤礦為例，該礦技術(shù)團(tuán)隊(duì)掃描了12萬平方米井下空間，建立包含3872個(gè)設(shè)備節(jié)點(diǎn)的三維模型，建設(shè)了更加“可靠”的數(shù)字孿生系統(tǒng)。光采煤機(jī)的滾筒就拆分成27個(gè)部件建模，每個(gè)螺栓的扭矩參數(shù)都要錄入。為模擬煤層硬度變化對(duì)截齒的磨損，采集了8種煤質(zhì)的1.2萬組數(shù)據(jù)，光算法訓(xùn)練就用了480小時(shí)。如今這套系統(tǒng)能提前72小時(shí)預(yù)測(cè)設(shè)備故障，設(shè)備可靠性大幅提升。雖然案例中主要提及采煤機(jī)，但這種理念和技術(shù)同樣適用于煤礦管網(wǎng)。通過在管網(wǎng)關(guān)鍵部位安裝傳感器，機(jī)器人巡檢時(shí)采集的數(shù)據(jù)可以實(shí)時(shí)反饋到數(shù)字孿生模型中，模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后，能夠提前預(yù)測(cè)管網(wǎng)的故障，如管道破裂、閥門故障等，為維修人員提供準(zhǔn)確的維修時(shí)間和方案，實(shí)現(xiàn)預(yù)防性維護(hù)。

 

此外，數(shù)字孿生模型還可以為機(jī)器人巡檢提供導(dǎo)航和規(guī)劃。通過模擬管網(wǎng)的布局和運(yùn)行狀態(tài)，數(shù)字孿生模型可以為機(jī)器人規(guī)劃最優(yōu)的巡檢路線，提高巡檢效率。同時(shí)，當(dāng)管網(wǎng)發(fā)生異常情況時(shí)，數(shù)字孿生模型可以迅速定位故障位置，并指導(dǎo)機(jī)器人快速到達(dá)現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行詳細(xì)檢查和診斷。

 

實(shí)際應(yīng)用案例與成效

在實(shí)際應(yīng)用中，機(jī)器人巡檢與數(shù)字孿生技術(shù)的融合已經(jīng)取得了顯著成效。以某大型煤礦為例，該礦引入了智能巡檢機(jī)器人和數(shù)字孿生系統(tǒng)對(duì)煤礦管網(wǎng)進(jìn)行智能運(yùn)維。智能巡檢機(jī)器人配備了高精度的傳感器，能夠?qū)崟r(shí)采集管網(wǎng)的溫度、壓力、流量等數(shù)據(jù)，并通過5G網(wǎng)絡(luò)將這些數(shù)據(jù)快速傳輸?shù)降孛婵刂浦行?。地面控制中心的?shù)字孿生系統(tǒng)接收到數(shù)據(jù)后，立即對(duì)管網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行分析和評(píng)估。

 

在一次巡檢中，智能巡檢機(jī)器人發(fā)現(xiàn)某段管道的溫度異常升高。數(shù)字孿生系統(tǒng)迅速對(duì)這一數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和模擬模型，判斷該段管道可能存在堵塞或泄漏的風(fēng)險(xiǎn)。系統(tǒng)立即發(fā)出警報(bào)，并指導(dǎo)維修人員迅速到達(dá)現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行排查。經(jīng)檢查發(fā)現(xiàn)，該段管道確實(shí)存在堵塞情況，維修人員及時(shí)進(jìn)行了清理，避免了可能發(fā)生的事故。

 

通過引入機(jī)器人巡檢與數(shù)字孿生技術(shù)，該煤礦的管網(wǎng)故障發(fā)生率大幅降低，維修成本顯著減少。同時(shí)，巡檢效率得到了極大提升，人工巡檢的工作量大幅減少，礦工的安全得到了更有力的保障。

 

未來展望

隨著科技的不斷進(jìn)步，機(jī)器人巡檢與數(shù)字孿生技術(shù)在煤礦管網(wǎng)智能運(yùn)維中的應(yīng)用前景將更加廣闊。未來，機(jī)器人巡檢技術(shù)將不斷升級(jí)，機(jī)器人的智能化水平將進(jìn)一步提高，能夠識(shí)別更多類型的故障和隱患，巡檢的準(zhǔn)確性和效率將得到更大提升。

 

數(shù)字孿生技術(shù)也將不斷完善，與人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等技術(shù)的深度融合，將為煤礦管網(wǎng)智能運(yùn)維提供更強(qiáng)大的支持。例如，通過人工智能算法對(duì)數(shù)字孿生模型中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，可以發(fā)現(xiàn)更深層次的運(yùn)行規(guī)律和潛在風(fēng)險(xiǎn)，為煤礦管網(wǎng)的安全運(yùn)行提供更科學(xué)的決策依據(jù)。

 

機(jī)器人巡檢與數(shù)字孿生技術(shù)的深度融合，正為煤礦管網(wǎng)智能運(yùn)維構(gòu)建起一道毫米級(jí)的安全屏障。這一技術(shù)的廣泛應(yīng)用，將有效降低煤礦事故發(fā)生率，保障礦工的生命安全，推動(dòng)煤礦行業(yè)向智能化、安全化、高效化方向發(fā)展。