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基于人工智能技术的煤矿采掘设备智能化研究基于人工智能技术的煤矿采掘设备智能化研究

▊文/廖志伟

在煤炭采掘过程中，智能化采及时预警风险并采取相应的安全措和存储容量，无法高效地处理大规

掘设备可以利用传感器、机器学习和施，降低事故风险，提升煤矿的安模数据，并且在煤矿采掘现场，数据

智能控制等技术，实现自主感知、智全指数。容易受到噪声、干扰和数据不完整等

能决策和自动控制，从而提高矿井的二、基于人工智能的煤矿采因素的影响，从而降低其准确性和可

安全性、生产效率和资源利用率。在掘设备智能化关键技术应用的靠性。此外，许多煤矿采掘设备智能

过去几年中，煤矿采掘设备的智能化不足化系统仍停留在简单的阈值报警和

研究取得了一系列关键技术突破和重1.传感器技术在煤矿采掘设备故障诊断等基本功能上，而对于更

要成果，使煤炭行业朝着数字化、信智能化应用中的不足高级的数据分析和挖掘算法的应用

息化和智能化的方向迈进，但仍存在在煤矿采掘设备智能化中，传感相对较少。

一定瓶颈，因此亟须对煤矿采掘设备器技术发挥着重要作用，然而在应用3.机器学习技术在煤矿采掘设

智能化系统进一步设计与优化，引入过程中，传感器技术仍然存在一些不备智能化应用中的不足

人工智能技术，使煤矿采掘设备智能足之处，限制了煤矿采掘设备的智能在煤矿采掘设备智能化中，采

化系统更加智能高效，推动实现更为化水平。煤矿工作环境恶劣，传感器用的机器学习算法往往是复杂的黑

安全高效的开采。可能面临高温高湿等极端条件，导致盒模型，其内部的决策过程难以解

一、基于人工智能的煤矿采传感器的稳定性和耐用性下降；采矿释和理解，这给操作人员带来了困

掘设备智能化研究的背景与优势现场常常存在灰尘和颗粒物等，会对扰，因为他们无法清楚了解究竟是

传统的煤矿采掘设备存在着传感器的准确性产生影响；煤矿采掘什么因素导致了某个预测结果或决

运行效率低下、安全风险高、资源设备工作时，传感器会受到震动、冲策。同时，机器学习算法需要大量

浪费等诸多问题。为了解决这些问击等因素的影响，导致传感器数据的且高质量的数据进行训练，以获取

题，基于人工智能技术的煤矿采掘不稳定；传感器在长期运行过程中也模式和规律，然而在煤矿采掘设备

设备智能化研究应运而生。通过引可能发生漂移，从而降低数据的准确智能化建设过程中，数据的采集和

入人工智能技术，可以实现设备的性。此外，在实际应用中，传感器的标注可能面临获取困难和成本较高

自动化操作和智能决策，降低人为位置和数量往往不能满足全面监测的问题。此外，机器学习算法在实

因素的干扰，提高运行效率和工作设备状态的需求，传感器的布局和覆时性要求较高的情况下存在困难，

质量；能够快速识别煤矿中各种资盖范围需要进一步优化。传统的机器学习算法在大规模数据

源的分布情况，并根据实时数据进2.数据处理与分析技术在煤矿和复杂模型下往往需要较长的计算

行智能调度和资源优化，最大限度采掘设备智能化应用中的不足时间，无法满足实时性要求