百度智能云智能配煤解决方案_煤矿智能主煤流系统

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百度智能云智能配煤解决方案

百度智能云智能配煤解决方案，通过自主学习、模型迭代实现生产过程和运营管控的持续改进和优化，动态识别、评估、跟踪和控制风险，全方位保障煤矿安全生产。全面提升矿山生产效率、经营管理效率。将智能化应用到矿山清洁生产和生态环境保护的各个环节。

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百度工业PaaS平台上沉淀的工业模型，助力

企业降本、提质、增效、绿色、安全 icon

百度智慧矿山价值主张 icon

云智一体：助力矿山企业数字化转型与智能化升级一步到位

智能
通过自主学习、模型迭代实现生产过程和运营管控的持续改进和优化

安全
动态识别、评估、跟踪和控制风险，全方位保障煤矿安全生产

高效
全面提升矿山生产效率、经营管理效率

绿色
将智能化应用到矿山清洁生产和生态环境保护的各个环节

智慧矿山整体架构

焦化企业的挑战及数字化转型 icon

挑战

产能过剩

全国独立焦化企业和联合焦化企业过千家，2018年焦炭总产能超6.5亿吨，实际产量4.3亿吨，产能过剩严重。

管理粗放

中国焦化工行业几十年来的发展，工艺流程并无大变化，焦化企业信息水平普遍较低，生产管理粗放。

环保压力大

焦化行业是传统高污染、高耗能行业，近年来伴随国家环保要求的提高，焦化企业已经成为环保重点监管对象。

优质煤资源紧缺

国家对小型煤矿整合、限产，优质煤炭资源紧缺（如山西省的全年开工天数限制等）。

设备维护成本高

作为典型流程制造行业，生产依赖大型复杂工业设备，为保障设备长周期运行需要投入大量人力装备进行巡检维护操作。

改善

工业设备升级，提高装备水平：

1、自动化水平提升，提高生产效率；

2、生产精益化水平提升；

3、海量数据产生，通过IoT接入采集上云；

信息系统升级，提高信息化水平：

1、数字化办公，提升工作效率；

2、全产业链综合经济效益智能配煤，降本增效；

3、大数据分析辅助运营决策，提升管理水平；

数据驱动业务上云：

1、企业数据集成，消除信息孤岛；

2、云计算，大数据，AI驱动焦化行业创新；

焦化全产业流程分析

焦化流程包括备煤、炼焦、干熄焦、冷鼓、粗苯等工段，四大主要产物包括焦炭（冶金焦、焦粒、焦末）、煤气、焦油、粗苯。

备煤是炼焦的成本控制的关键 icon

传统配煤的局限性

1、传统配煤仅关注工业分析指标，混煤场景误差

较大炼焦配煤的每一个煤种都由中国传统的A、S、V、G、Y五大参数构成，在炼焦过程中增加至灰分、硫分、磷分、水分、挥发分等30多个参数，将使得人工优化配煤难以施行。

2、焦炭质量无法准确预测

特点：主要依据人工经验确定配煤比；理论基础：胶质层叠加成焦理论；常用指标：挥发分、G、Y、奥雅膨胀度等；局限性：粘结性指标预测准确度差，关键指标易造假。

3、需人工输入大量数据操作繁琐易出错

工程师在进行人工录入数据时，由于数据量庞大，难以避免造成各种误录入，造成配煤失误。

4、难以兼顾配煤成本与焦炭质量

工程师在进行人工配煤时往往存在质量过剩的情况，造成了大量的原材料浪费。

焦化企业配煤专家经验结合百度人工智能技术 icon

智能配煤：场景复杂，传统人工经验转移到人工智能 icon

百度智能云焦化行业解决方案建设步骤 icon

STEP 1

焦炭质量预测：基于焦化企业的历史生产数据情况进行焦炭质量预测，预测准确率95%+。配煤优化推荐：基于焦化企业现有的煤源数据及库存数据在满足焦炭质量的要求下，推荐最低成本的煤源配比供配煤师参考。

STEP 2

煤源评价：结合国标和行业规则，对煤源做打分评价，指导采购生产。全流程综合效益评估优化：基于企业历史配煤数据、焦炭、煤气、焦油等主要产物产率数据，结合价格优化配比。行业煤源推荐：与炼焦协会联合汇聚行业的煤源数据，结合企业实际情况，为企业提供更广泛的煤源采购推荐，进一步降低煤源采购成本。

STEP 3

焦化企业物联数据采集：基于百度智能云物联网和人工智能为基础平台，为行业提供数据采集，数据分析处理解决方案。行业ERP：焦化行业ERP解决方案推荐及实施。焦化行业指导：打通企业供、产、销、物流联动的焦化行业实现全产业链工业互联网平台。

方案价值1：基于配煤机理，结合业界先进配煤理论科学配煤 icon

配煤优化：现阶段焦化行业传统配煤方式无法全局掌握各环节的数据，过度依赖专业配煤师技能实现准确配煤。或采用单一配煤理论来实现，无法有效应对煤质混杂越来越频繁的情况。算法优势：本方案基于基础配煤理论，利用多种人工智能算法相结合的优化方案实现高精度焦炭质量预测和最优配煤比例的高效寻找。应用场景：煤焦化行业全流程效益优化。

方案价值2：结合企业工艺数据进行建模，确保模型与实际生产适配 icon

方案价值3：配煤优化、节省成本 icon

百度AI求解器-助力企业拥有快速最优决策能力 icon

工业数据智能平台：AI求解器是百度自主研发的针对大规模优化问题的高效数学规划求解器套件，是一个同时具备大规模线性规划和混合整数规划问题求解能力的综合性数学规划求解器，旨在解决企业高性能求解的需求。

国产自主可控

成熟求解器基本是国外求解器，按license售卖，代码不开放，无法针对具体问题进行二次开发，百度AI求解器面向更多元化问题求解，提供定制化服务解决客户非标问题的二次开发。

定制化求解加速

百度AI求解器已在港口调度、切割优化等多个场景中进行应用。针对不同行业不同应用场景，提供定制化服务解决客户大规模问题，可以进行方法与参数配置的调整，来提升求解速度。

什么是优化求解器

求解器 Optimization Solver：工业领域的业务场景，非常复杂，需要处理海量大数据、诸多限制约束条件。求解器用来进行算法运算的信息化算法集成工具，可以在算法框架内的诸多可行解中找到最优解。

求解问题的类型

支持线性规划、混合整数线性规划问题的求解。求解器内集成了单纯形法、对偶单纯形法、内点法、分支定界、割平面、可行启发式等多种传统运筹学方法。同时引入了强化学习模型提高求解效率，降低响应时间，满足业务要求。

求解模型

AI算法模型 > 求解器 > 硬件 icon

百度AI算法核心优势，算法建模：强大的AI技术，可以针对特定类型的问题引入RL/ML提高求解速度。AI求解器：开放的求解器架构，为更多元化问题类型提供求解算法。

可解释的灰盒优化算法 icon

在设计算法模型时，多重考虑模型结果的可落地行&可解释性

为什么选择机器学习 + 运筹优化相结合的路径 icon

机器学习+运筹优化，两者技术的结合可以有效弥补彼此应用的局限性，更好地服务于企业的调度优化场景

智能配煤方案实施流程 icon

焦化企业调研
1、配煤概括方案讲解；2、焦化企业配煤摸底(焦炉型号、现有配煤方法、历史数据情况)

数据采集
1、指导客户做数据采集；2、数据清洗、处理；3、设备数据采集实施

训练配煤模型
1、百度团队交付配煤模型；2、SI交付配煤系统

测试验证
1、客户通过历史数据进行验证；2、客户通过实验小焦炉验证

生产使用
客户验证通过后应用于生产使用

煤炭领域案例--某露天矿无人驾驶 icon

煤炭领域案例--汾西某矿井综合信息化系统 icon

煤炭领域案例--煤矿智能主煤流系统 icon

智能感知

皮带煤量变化；皮带转载点堆煤因素和趋势；皮带异物；皮带跑偏量、电机运行异常、托辊损坏不转、塌棍、皮带架倒架。

智能决策

皮带变频调速，皮带开停，皮带堆煤、异物处理，皮带维检修方案。

自动控制

现场自动控制、地面集控人员集中控制、巡检人员现场处理与通信。

煤炭领域案例--某集团露天矿智慧矿山平台 icon

调度系统功能
实时定位功能、轨迹回放功能、三维管控模型、派单管理、派单监控、自动计量等。

实时定位
实时定位功能可以实现查询任意一设备此时的状态、位置、速度等信息。

路径自动规划
根据行驶的道路网络自动规划最优路径，从而实现高效运行。

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数据分析

简单易用

设备服务

开放性

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