随着互联网、大数据、人工智能(AI)等高新技术的发展，传统行业正在进行深 度变革， 通过高新技术与传统技术融合， 实现了传统行业的转型升级。智能矿山是煤矿企业 未来发展的主流趋势，也是最终的建设目标。智能 矿山是基于现代智慧理念， 将互联网、 AI、大数据、 机器人等技术与矿山开发技术相融合，打造矿山自 我感知、分析、预测、决策、调整、自学习的完整 智慧系统，实现矿井开拓、采掘、运输、洗选的智 慧化，形成安全保障、生态保护、综合管理的智慧 体系。
带式输送机因输送量大、运送距离远，被广 泛应用于煤矿企业原煤运输。当带式输送机运输距 离长、搭接点多、长时间高负荷运行时，会造成输 送带断裂、跑偏、堆煤、异物、人员侵入等问题， 增加了管理难度，需要投入更多工作人员去辅助运输，安全风险也随之增大。智能化设备与传统运输 系统相结合，可有效解决这一问题。陕煤集团神木 红柳林矿业有限公司(简称红柳林煤矿) 建设的主 煤流智能视频分析识别系统和巡检机器人系统，可 实现煤矿井下固定岗位无人值守和远程管控，在减 少人员投入的同时可有效监测运输系统的运行，确 保人员安全，实现智能监测和少人化无人化生产。
主煤流智能视频分析识别系统
主煤流智能视频分析识别系统是通过摄像头 监测，将实时数据传输至AI智能服务中的视频识 别功能模块，对输送带运输系统进行监测和异常分析，并基于5G信号，通过手机、 PC端功能，实时反馈信息至用户，进行必要审批工作的一种煤矿风 险智能监测系统。
系统构架
主煤流智能视频分析识别系统利用成熟的服 务和中间平台构建系统，用户通过输送带系统边缘 平台，观察管理端侧的监控摄像头，实时监测输送 带系统， 同时煤矿大脑平台中的视频服务及AI数 据模型对Json数据、视频文件进行二次解析，并将 解析后的检测结果及时存入MongoDB数据库，再 通过输送带系统边缘平台提供的web服务对系统进 行管理，查看输送带系统监测结果等。主煤流智能 视频分析系统充分采用分布式、松耦合的设计思 路，当系统业务量增大时，可改进、优化其框架结 构，增加结构的延展性，实现逐步演变的策略。最 终通过各平台之间的密切联系，形成可靠、可伸 缩、易维护、高性能的稳定框架， 支撑主煤流智能 分析识别系统的有效运行。智能视频分析识别系统 架构如图1所示。
图1 智能视频分析识别系统架构
运行构架
主煤流智能管控系统边端的运行架构如图2所示，用户先登录输送带系统，通过煤矿大脑建立 摄像头信息和设备维护人员信息， 管理员再通过主 煤流智能管控系统监测点配置页面，将摄像头信息 (名称、所属区域等) 与需监测的实际环境绑定， 完成系统监测点的布局，通过监测点可控制模型的启停。再通过数据字典页面定义输送带异常值，输送带系统会根据异常定义输入数据对AI模型输出 Json数据进行分析，如果监测到异常，系统会将监 测结果写入数据库。此外，输送带系统调用视频服 务实现监测点直播与异常视频回放功能，通过综合分析功能，能够可视化地查看历史异常数据。系统通过MongoDB同步功能，将输送带系统相关信息同步到云端，通过Nginx转发服务，实现云端转播边端视频服务。用户可以通过外网访问输送带系统云端服务、远程管理系统监测视频和输送带监测数据。
图2 主煤流智能管控系统边端的运行架构
主要成果
“主煤流智能视频分析识别系统”让主运输 系统安全运行“无死角”。红柳林煤矿输送带运输 队，在主井输送带6 000 m沿线共设计5处搭接点， 安装使用主煤流智能视频分析识别系统，实现了主 井二部输送带沿线堆煤、异物、跑偏、煤量、人员 侵入五大场景智能视频分析识别控制，根据智能识 别结果，自动给主井二部输送带沿线推送报警语 音，智能下发控制信号，控制主井输送带的启停及 调速等操作，采用智能识别技术对输送带异常状态 和人员危险行为进行识别，切实保障人员和设备的 安全。通过使用智能轨道巡检机器人对巡检区域进 行环境和设备状态检测，提高了日常检修效率。采 用机电设备光感在线监测系统，可以实时监测电 机、减速机、滚筒的各项参数，具备设备异常报警 等功能。智能除铁系统可以对煤流中的铁器进行自 动识别，当发生突发状况可以及时对输送带进行停 机、闭锁，避免铁件对主运输系统造成更大危害。 主运输系统带式输送机司机、巡查工和岗位工数量 减少了22人，实现了少人化、无人化生产。
巡检机器人
主运输系统智能化建设主要包括智能视频分 析识别系统、智能化轨道巡检机器人、机电设备状态光感在线监测预警系统、智能除铁系统、智能煤流平衡控制系统五大部分。巡检机器人主要由电子 元件、传感器、驱动元件、上位机、无线通信系 统、充电装置和轨道等组成，如图3所示。巡检机 器人采用伺服电机驱动，运行速度全程可调节，最大速度0.5 m/s，纯电时长为5~6 h，水平巷道满电 续航约8 k m，可攀爬不大于25°的轨道，主要用 于带式输送机巷道移动巡检，可实现自主充电，实 时采集、存储、传输现场的图像、声音、温度、烟 雾等数据，并加以分析，精确判断设备是否存在故 障以及故障所在位置。
图3 巡检机器人组成
巡检机器人功能
(1)智能视频识别功能
智能视频识别系统主要包括硬件(高清摄像 仪、交换机、光缆) 和软件开发，共计在主井二部 机头沿线安装9个高清摄像仪，敷设光缆6000 m， 安装9个交换机、 9个防爆电源箱，在地面机房安 设各类服务器9台。简单来说，智能视频识别系统 就是利用摄像机及机电传感器等物联感知设备，接 入输送带运输系统及综采工作面系统视频数据，基 于机器视觉算法模型对数据进行应用分析，将采煤机、液压支架、刮板输送机、带式输送机等设备运 行状态，设备集控人员、人员作业状态进行有效结 合。巡检机器人可识别输送带跑偏故障，以及旋钮、旋杆、阀杆、指示灯状态等，并定点识别大矸石、锚杆、铁丝等形状异物。
(2)声音异常识别功能
带式输送机在运行过程中发生磨损或者异常时， 故障部位会产生较明显的声音异常，巡检机器人实时采集现场环境声音，对采集的声音进行分析，发现异 常及时发出报警信号，避免故障扩大化。
(3)红外热像图采集及温度异常报警功能
巡检机器人搭载红外热像仪，可实时获取被 检测设备的红外热像图，存储并分析被检测设备的 发热情况，预警输送带电机、减速机、滚筒、托 辊、水泵前后轴、巷道沿线电缆等温度异常。
(4)移动图像采集功能
在低照度、高湿度和粉尘环境下，通过巡检 机器人上搭载的多个摄像机实现对巡检巷道沿线的 图像采集。
(5) 烟雾检测功能
巡检机器人上搭载有烟雾传感器，可实现巡 检巷道的烟雾检测报警。
(6)环境探测功能
搭载环境探测传感器，可实现对现场CO 、 H2S 、CH4 、O2等易燃、有毒危险气体的检测分析。
(7)自主避障功能
机器人避障系统能够感知障碍物，具有响应快、灵敏度高等特点。
主要成果
红柳林煤矿输送带运输队在主井输送带沿线安装巡检机器人，实现了输送带沿线无人化巡查。巡检机器人能够完全代替巡检工，减轻巡检工人的劳动强度，降低劳动风险。凭借其可靠巡检、实时采集、存储等优点，以及实时传输现场的图像、声音、温度、烟雾等数据并加以分析，可精确判断设备故障及故障所在位置，便于及时维修，避免事故扩大，保障了主运输系统的安全运行。巡检机器人监测画面如图4所示。
图4 巡检机器人监测画面
结 语
煤矿智能化建设是不断进步的过程，目前，红柳林煤矿主运输系统智能化建设处于不断探索、不断升级的阶段，剖析现有瓶颈问题，现有智能化技术设备主要存在多维度融合低、可信赖度低、自我学习能力低等问题。未来，红柳林煤矿主运输系统智能化建设要保证数据采集的广度，并运用先进的分析系统挖掘数据，提高数据质量，为生产管理者提供更广泛、更有效的决策支持，通过各系统之间的协同作业，构建智能煤矿架构。
