tyc1286太阳成集团

该方案通过构建“透明工作面”，集成自动定位、自动截割、自动支护、自动放煤和自动运煤等关键技术，并依托远程集控中心实现工作面的远程联动控制。它旨在解决传统井下开采作业中人工依赖度高、劳动强度大、安全风险突出（如顶板塌陷、瓦斯积聚）等核心问题。该方案能够将工人从危险、繁重的一线作业中解放出来，实现“无人跟机、有人巡检”的开采模式，大幅提升开采作业的连续性和安全性，同时通过精准控制提高煤炭回收率，实现安全、高效、少人化的智能开采。

该方案的核心是采用洗选专用智能控制器FCU841-S，并集成PID自整定、大数据分析和智能算法，专门针对重介、跳汰、浮选等复杂的洗选工艺过程。它解决了洗选生产中因非线性、大滞后、多变量耦合而导致的控制精度差、产品质量波动大、药剂和能耗成本高等问题。通过构建智能跳汰等工艺模型和知识库，该系统能实现洗选过程的自主优化与精准控制，提高精煤回收率（文档中提到提升0.3-0.5%），稳定产品质量，最终达成“有人巡视、无人值守”的智能生产模式，实现降耗提效。

本方案聚焦于煤炭井下与地面的主运输环节，通过智能皮带控制、智能调速、智能启停及智能检测分析等技术，对皮带机、提升机等关键设备进行一体化管控。它致力于解决传统运输系统能耗高、设备磨损故障频繁、多机联动协同性差等问题。该系统能够根据煤流量自动调整皮带速度，实现“煤多快跑、煤少慢跑”的节能经济运行，并通过智能诊断预警降低突发性停机风险，保障主运输系统的连续、可靠、高效运行，从而降低运维成本和能源消耗。

该方案通过主扇风量自动调整、风门风窗自动联锁动态调节，以及压风系统与瓦斯浓度的用电闭锁控制，构建起智能化的通风与压风管理体系。它旨在解决传统矿井通风系统调节滞后、依赖人工经验、易造成井下风量不均或瓦斯超限等安全隐患。通过实时感知环境参数并自动调节通风设施，该系统能确保井下各工作地点风量充足、风流稳定，有效预防瓦斯积聚，同时实现压风系统的按需供气与自动启停，在保障安全生产的同时，达到节能降耗的目的。

此方案构建了一个综合性的安全防控体系，集成了瓦斯、水压、顶板压力等各类传感器、人员定位系统和AI+视频监控，实现对水、火、瓦斯、煤尘、顶板等重大灾害的实时监测、分析与预警。它解决了传统安全监控系统信息孤岛、预警能力不足、应急处置联动性差等痛点。通过对多源监测数据的实时分析与风险评估，该系统能够实现灾害的早期预警和灾害演化过程的仿真模拟，为应急处置提供决策支持，从而全面提升矿山的安全风险感知、预警和联防联控能力。

该方案覆盖煤炭产品的储存、运输和装车外运环节，通过智能装车、智能配煤、智能配仓以及多机联动控制等技术，实现储运装流程的数字化与自动化。它主要解决传统储运装过程中配煤精度不高、装车效率低下、扬尘污染严重、管理粗放等问题。通过精准控制配煤比例和自动化装车流程，该系统能够保证产品质量的稳定性，提高装车效率和铁路/公路周转率，减少物料损耗和人力成本，实现清洁、高效、精准的储运装一体化管理。

该应用通过在生产现场、关键岗位和运输通道部署高清摄像机，并集成AI视觉分析算法，实现对人员行为、设备状态和环境异常的智能识别与预警。它有效解决了传统视频监控依赖人工盯屏、效率低下、易疲劳漏检，无法实现实时主动预警的难题。AI能够实时识别如人员未佩戴安全帽、闯入危险区域、设备运行异常（如皮带跑偏、异物识别）等状况，并立即报警。这不仅大幅提升了现场安全管理的效率和响应速度，实现了从“被动响应”到“主动预警”的转变，还为实现“无人值守”的智能化矿区提供了可靠的视觉安全保障。

该应用将机器学习、专家系统等AI技术与洗选工艺机理深度融合，开发出用于重介、跳汰、浮选、浓缩等生产过程的智能算法模型。它直面洗选过程中因煤质波动大、多变量耦合、非线性、大滞后等特性导致的控制精度差、产品质量不稳定、药剂和能耗过高的行业痛点。通过自学习、自适应的优化控制，AI能够实时动态调整工艺参数，使生产始终处于最优状态。这显著提升了精煤回收率（文档中提及可提高0.3%-0.5%），稳定了产品质量，同时降低了药剂消耗和能源成本，是实现选煤厂“降本增效”和“无人值守”的核心技术支撑。

该应用基于矿山大数据平台，利用AI数据模型对海量的生产、设备、安全、经营等时序数据和关系数据进行深度挖掘与关联分析。它旨在解决矿山运营中长期存在的“数据孤岛”问题，以及管理决策过度依赖个人经验、缺乏科学数据支撑的困境。AI能够进行根因分析、趋势预测和多场景模拟仿真，例如预测设备故障、优化生产计划、进行能耗分析、评估安全风险。这为管理者提供了科学、精准的决策依据，推动企业从“经验驱动”向“数据和模型驱动”转变，从而实现生产运营的持续优化、风险的提前防范和资源的精准配置。

该应用通过部署巡检机器人、无人机，并利用布置在设备上的多种传感器（如振动、温度传感器），结合AI诊断算法，构建了一套全方位的设备状态感知与预测性维护体系。它改变了传统依赖人工定期巡检和计划维修的方式，解决了巡检覆盖面窄、效率低、安全隐患大，以及无法预知突发性设备故障的问题。AI能够实时分析设备运行数据，精准识别早期故障特征，并预测设备剩余使用寿命，从而实现预测性维护。这极大地提升了设备可靠性和利用率，有效避免了非计划停机带来的巨大经济损失，同时将人员从危险、重复的巡检工作中解放出来。

该应用利用AI算法对矿山复杂的用电负荷、供风、供水等能源系统进行建模和优化调度。它主要应对矿山能源消耗量大、负荷波动明显、用能成本高昂的问题，特别是如何平衡生产需求与“避峰就谷”节能策略的矛盾。AI系统能够综合分析生产计划、实时电价、设备状态等多重因素，动态制定并执行最优的能源分配和设备启停策略。通过“削峰填谷”、智能联动控制，在保障生产的前提下，显著降低企业的综合能耗和用电成本，助力矿山构建绿色、低碳的能源管理体系。