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煤矿智能化发展不断提速,5G与機器人成为关键

2020-06-23 11:09:54来源:智能制造網 編輯:林中易木閱讀量:60275

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導讀:智能煤矿,简而言之就是利用人工智能、機器人、物聯網、大数据等技术,推动煤炭工业技术和产业发展的智能化转型。
  如今,不管太陽能、風能、化學能等如何發展,提到能源很多人第一時間想到的或許還是石油和煤炭。作爲需求旺盛的發電能源、工業動力能源、民用商品能源以及化工原料,這兩種能源始終是維持各國經濟、軍事發展的重要基礎,因此時至今日仍受到大量關注。
 
  只不過,雖然大家對兩種能源的需求和熱度沒有改變,但發展要求已然與過去有所不同。在經曆過一昧追求速度的狂飙時代,以及由此帶來的事故多發的不穩定時期,眼下能源開采的安全性、綠色性開始被強調。同時,隨著人口紅利的不斷衰減,效率性也被重視。
 
  基于此,我國傳統能源開采和利用逐漸邁入轉型期。依托與日俱興的各種智能科技,傳統能源智能化轉型趨勢開始凸顯。例如其中之一的煤炭産業,當前便正從人工化、機械化的生産模式向自動化、信息化、數字化、安全化方向穩步前進,智能煤礦發展日漸崛起。
 
  智能煤礦轉型刻不容緩
 
  智能煤礦,簡而言之就是利用人工智能、機器人、物聯網、大数据等技术,推动煤炭工业技术和产业发展的智能化转型。近年来,伴随着传统煤矿发展各种弊病的层出不穷、屡治无效,以及外部发展条件的不断变化、影响加深,智能煤矿已经成为产业发展的必由之路。
 
  自2002年以來,我國便開啓了屬于煤炭的“黑金時代”,國內煤炭發展進入狂飙突進狀態,一度帶動了不少省市的快速崛起。例如在此期間,山西便作爲我國産煤第一大省登上舞台,其煤炭投資一路從不到5億上漲至2008年的接近50億元,經濟增長翻了十倍不止。
 
  不過,狂奔的行業必然伴著如影隨形的風險。2009年開始,大大小小的礦難事故爲行業敲響了警鍾。與此同時隨著人口紅利的消失,人力成本的上升,煤炭生産的勞動力優勢也日漸式微,招工難、用工難、留工難等問題日漸凸顯,生産技術與模式的轉型刻不容緩。
 
  在此期間,國家雖然曾對一些落後煤礦進行淘汰,並整治了相關私人煤老板,促進生産逐漸向大型化、集約化、專業化方向發展。但仍然無法徹底根除行業安全隱患,也無法滿足國內與日俱增的用煤需求。在此背景下,去人工化、更加安全的智能煤礦受到愈發青睐。
 
  5G+機器人成布局重点
 
  而在智能煤矿建设所依赖的众多技术中,機器人与5G无疑被摆到了至关重要的位置。前不久的6月17和18日,山西便相继宣布已经建成了煤矿井下5G专网和首座5G智慧煤矿。同时据山西日报报道,预计2021年内機器人也将助力井下少人、无人建设目标实现。
 
  那么,为什么5G技术和機器人会被如此重视呢?
 
  其实,機器人受重视主要与其显著应用价值有关。目前,煤矿機器人能在三方面展现出显著价值:其一是生产作业,機器人能用于煤矿巷道掘进、采煤运煤等工作之中,通过换人保障生产安全。其二是矿难救援,機器人能对事故现场进行相关探测、搜救与善后工作。
 
  除此之外,其三是機器人能进行日常监测和运维,利用機器人对井下环境、设备、人员进行监测,协助处理管道清淤等工作,不仅能保障开采工程的正常进行,同时也能保护工人们的安全,保证日常作业效率。正是基于这些强大作用,機器人才受到行业的广泛青睐。
 
  而5G受重视,则是因为其能为機器人的落地应用提供关键支撑。5G高速率、低延时和大容量的特点,能够让機器人的日常作业、信息传输变得更加快捷、准确和稳定,从而让“机器换人”更加可靠。因此,5G作为機器人的关键配套技术,也是行业转型聚焦的重点。
 
  未來三大問題仍待解決
 
  面对传统煤矿灾害多发、效率低下的状况,通过5G与煤矿機器人的结合应用,无疑能减少井下作业人数、降低相关安全风险、提升产业生产效率、减轻矿工劳作强度。但由于我国研发起步晚、限制多,当前5G与機器人本身也还存在问题,因此普及应用也还比较难。
 
  未来要想让5G機器人实现规模化商用,还需解决三方面的问题。
 
  首先是機器人能源动力问题。我国煤矿機器人能源供应主要为三种,小功率用有限供电、大功率用井下供电和电池供电,但三者都自有其缺点,如容易备干扰、作业距离有限、供电品质和稳定性不足、续航能力差等等。因此,未来继续寻找到新的动力能源和供电方式。
 
  其次是5G的导航通信问题。井下矿中环境黑暗而复杂,对煤矿機器人的适应性、移动性要求颇高,因此通信的稳定性、距离性、效率性很受考验。当前,5G的出现虽然能保障这些需求,但其网络覆盖还不完善,应用经验也不够多。这还需要未来一步步的加以解决。
 
  此外还有两者的可靠性问题。由于井下作业具有复杂性和不可预测性,一旦機器人或5G通信出现故障,不仅会造成巨大损失,还可能引发事故,因此两者的稳定性和可靠性十分重要。但在当前,我国在这些方面的技术研究成果还较少,接下来还需更多实践来予以反馈。

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