
整体建设目标

洗选煤智慧工厂技术路线
智慧洗煤厂总体架构

智慧洗煤厂基础设施建设 | 一张网络
从连接、应用、运营层,包括主备型核心网、WiFi接入网关、分流网关、融合通信、专网管理系统,提供5G与WiFi统一管理、融合通信、本地化运维能力,满足行业客户多层次专网需求。

智慧洗煤厂基础设施建设 | 一套基础底座
百度边缘云提供和中心云一致的功能和体验,让应用不再受限于基础设施物理环境。通过解决就近接入、边缘网络不稳定、设备异构等各种边缘问题,完成各种边缘场景下的海量设备管理和服务的统一托管,让客户专注于业务应用的开发和流程体系化管理。

大数据智能化平台建设
物联网平台建设

智能重介
基于数据仓库的海量数据进行数据挖掘、大数据分析,通过机器学习等方法,训练密控及产品质量稳定算法模型,形成具有一定自主性的感知、学习、分析、决策、通信与协调控制能力,可动态地适应生产环境的变化。支持煤炭洗选系统的自动调节, 通过对日常洗选数据的大量汇总、 获取,将煤炭洗选经验量化,由系统自动调节煤量、介量、水量、药 量,可在无人干预下进行自适应生产。

洗选煤重介过程优化
智能浓缩
智能浮选
系统通过摄像仪将浮选池矿浆状态上传给AI控制器,通过人工智能算法实时解算,给出洗选池内实际洗选的灰分值,传输至“隔爆显示器”进行就地显示;同时还可将计算出的灰分值反馈给“加药装置”,由“加药装置”根据结果自动调整药剂配比,动态调整浮选池中的矿浆状态。

尾矿灰度识别分析

智能配煤
将“行业机理+人工智能”深度融合,基于AI智能算法,以“配煤优化”为核心场景,将配煤工艺机理模型与AI数据驱动的方法相结合,利用人工智能技术实现了更加稳定的优化配煤比,形成了更加准确的焦炭质量预测模型,实现配煤方案智能化的最优解。

大数据煤质管理
通过对日常洗选工艺数据的累计记录,通过大数据分析的方式,当产品煤煤质发生变化,热值无法达到要求时,系统自动进行推送,并检索以往的筛板安装方式、采用的洗选比重、回收率情况等,给出洗选方案。

皮带运输系统智能化
巡检机器人

基于AI视觉能力的巡检平台实现洗煤厂智能化无人巡检
面向矿山行业,通过特种机器人、工业无人机、在线监拍装置、高清摄像机和各类传感器设备采集数据,基于视频、图像和结构化数据进行综合分析与推理,生成告警事件或控制指令,处理后的数据回流到样本库完成模型和AI技能迭代,打通业务、数据和能力闭环,实现智能化无人巡检和安全生产监控预警。

设备故障预警管理系统
基于深度学习模型,学习设备以及故障的多维特征和故障原因、解决方案的关系,从而建立消缺辅助模型。当故障发生后,一线维修人员能第一时间拿到故障判断结果辅助维修,从而减少故障损失、降低故障处置成本,缩小故障影响范围。

设备的预测性维护
预测性维护:一种更加高效的设备维护模式,通过多元数据的综合分析,涵盖数据采集、状态分析、故障诊断、状态预测和维修决策,实现机组状态的全方位判断。

多维透明化智慧洗煤厂管控平台

AR辅助装配、辅助巡检、远程指导


智能工作台

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