礦井智能排水設備健康管理數字化應用場景
2023-04-13 15:06:00
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一、項目背景
礦山排水是指在礦山建設和生產過程中排除進入礦山的地下水和地表水，是戰勝水害的重要手段之一。傳統井下礦區依靠排水為采掘工作及工人的健康和安全創造良好的工作環境，保障在充水礦床得到徹底疏干，以保證生產的順利進行。
煤礦所用排水機械設備往往處于工況惡劣、不穩定、負載重、連續運行狀態，由早期故障發展而導致惡性事故頻頻，為了消除故障隱患，需要通過實時監測設備狀態，并對狀態數據進行智能預警來實現故障的早期預警，防止惡性事故的發生。通過礦區排水設備的核心耗損性部件的故障進行預測，可以據此對于相關部件的進行提前維護或者更換，從而減少整個設備非計劃停機時間，避免因計劃外停機而帶來的經濟損失和安全事件；準確預測可能涌入礦坑的水量，可幫助礦坑在開采前合理安排排水機組的穩定運行，在生產上要求預測的礦坑涌水量應接近開采時的實際涌水量，避免生產事故。
二、建設目標
礦井智能排水數字化應用場景，需要完成對應水泵的設備動態健康評估、動態性能評估、故障預測、運行狀態預警、振動信號突變檢測、礦坑涌水量預測等智能算法模型，對礦區排水設備的使用狀態、運行狀態進行監測、預警，并對礦區的涌水量進行及時預測，合理安排設備的運行、維修保養，在保障設備安全平穩運行的同時降低設備的能耗投入，為企業降本增效。
三、實施內容
1）設備動態健康評估：通過采集設備在統計周期內的故障發生率、溫升時間、排氣時間、開機成功率等數據，使用綜合評價算法，每天對設備進行綜合評價得分，通過可視化的方式將設備的健康度得分進行動態展示，完成設備的動態健康評估，幫助礦區智能掌握設備的健康狀態，合理安排設備運行計劃。
2）設備動態性能評估：通過采集設備在統計周期內的工序能耗、每噸水耗電量、每時排水量等數據，使用層次分析法，每天對設備進行綜合評價得分，通過可視化的方式將設備的性能得分進行動態展示，完成設備的動態性能評估，幫助礦區實時監測設備的關鍵部件性能章狀態，根據各設備的性能狀態合理安排排水計劃。
3）設備故障預測：通過采集設備運行狀態類參數、設備靜態屬性、設備典型故障類型等數據，使用分類預測算法對設備的核心耗損性部件發生的故障數據進行擬合并預測對應故障的概率值，統計歷史數據中故障概率由50%上升至80%所需時間，基于耗時數據自身的概率分布，對設備運行過程中故障概率達到50%后，預測故障概率達到80%所需時間95%的置信區間，根據預測結果，評估設備所需的維修保養周期，將傳統的事后運維優化至事前運維，保障礦區設備的安全穩定運行。
4）設備運行狀態預警：通過采集煤礦所用工業設備的電流、電壓、溫度等設備運行過程中的狀態數據，基于數據自身的概率分布，將其轉換為正態分布后，結合領域知識進行自適應閾值的計算，通過可視化的方式對狀態數據進行上下動態閾值的區間設置，完成對不同狀態參數的動態預警，對設備運行狀態進行智能分析，幫助礦區及時掌握設備運行狀態的異常信息，進行快速處理。
5）設備振動信號突變檢測：通過傳感器采集設備在運行過程中水平和垂直方向的振動幅值，通過信號分析進行設備信號數據的變點檢測，從信號突變的角度對設備故障進行預測，并通過可視化的方式對信號數據和變點進行標識，完成對設備信號數據的實時檢測，對各類突變的異常信息進行綜合分析，及時掌握設備運行態勢。
6）礦坑涌水量預測：通過采集歷史數據中的排水量、液位變化量、涌水速度、排水所用泵數、排水時長、涌水量等數據，融合時間序列算法與多種回歸算法擬合涌水量預測模型，并通過可視化方式將涌水量的預測值與實際觀測值用不同顏色的折線圖每天動態展示，可高效檢測涌水量變化情況，幫助礦區合理安排排水設備啟停，實現降本增效。
四、項目價值
通過對井下排水多類設備的多源異構數據的精準實時采集，通過智能化算法的應用，全方位可視化展示設備健康性能及故障的預測預警，輔助礦區在地下、地表排水時，能夠全方位掌握排水設備的運行態勢、異常信息，合理安排設備的運維保養計劃、設備啟停計劃，保障礦區在排水方面安全、平穩、有序的進行生產，為企業安全生產、節能減排進行數據化支撐。
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