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煤礦智能化發展不斷提速,5G與機器人成為關鍵

儀表下游 2020年06月23日 13:56:12來源:智能制造網 12994
摘要智能煤礦,簡而言之就是利用人工智能、機器人、物聯網、大數據等技術,推動煤炭工業技術和產業發展的智能化轉型。

  【儀表網 儀表下游】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。作為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。在經歷過一昧追求速度的狂飆時代,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產業,當前便正從人工化、機械化的生產模式向自動化、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、大數據等技術,推動煤炭工業技術和產業發展的智能化轉型。近年來,伴隨著傳統煤礦發展各種弊病的層出不窮、屢治無效,以及外部發展條件的不斷變化、影響加深,智能煤礦已經成為產業發展的必由之路。
 
  自2002年以來,我國便開啟了屬于煤炭的“黑金時代”,國內煤炭發展進入狂飆突進狀態,一度帶動了不少省市的快速崛起。例如在此期間,山西便作為我國產煤第一大省登上舞臺,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為行業敲響了警鐘。與此同時隨著人口紅利的消失,人力成本的上升,煤炭生產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,生產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后煤礦進行淘汰,并整治了相關私人煤老板,促進生產逐漸向大型化、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睞。
 
  5G+機器人成布局重點
 
  而在智能煤礦建設所依賴的眾多技術中,機器人與5G無疑被擺到了至關重要的位置。前不久的6月17和18日,山西便相繼宣布已經建成了煤礦井下5G專網和首座5G智慧煤礦。同時據山西日報報道,預計2021年內機器人也將助力井下少人、無人建設目標實現。
 
  那么,為什么5G技術和機器人會被如此重視呢?
 
  其實,機器人受重視主要與其顯著應用價值有關。目前,煤礦機器人能在三方面展現出顯著價值:其一是生產作業,機器人能用于煤礦巷道掘進、采煤運煤等工作之中,通過換人保障生產安全。其二是礦難救援,機器人能對事故現場進行相關探測、搜救與善后工作。
 
  除此之外,其三是機器人能進行日常監測和運維,利用機器人對井下環境、設備、人員進行監測,協助處理管道清淤等工作,不僅能保障開采工程的正常進行,同時也能保護工人們的安全,保證日常作業效率。正是基于這些強大作用,機器人才受到行業的廣泛青睞。
 
  而5G受重視,則是因為其能為機器人的落地應用提供關鍵支撐。5G高速率、低延時和大容量的特點,能夠讓機器人的日常作業、信息傳輸變得更加快捷、準確和穩定,從而讓“機器換人”更加可靠。因此,5G作為機器人的關鍵配套技術,也是行業轉型聚焦的重點。
 
  未來三大問題仍待解決
 
  面對傳統煤礦災害多發、效率低下的狀況,通過5G與煤礦機器人的結合應用,無疑能減少井下作業人數、降低相關安全風險、提升產業生產效率、減輕礦工勞作強度。但由于我國研發起步晚、限制多,當前5G與機器人本身也還存在問題,因此普及應用也還比較難。
 
  未來要想讓5G機器人實現規模化商用,還需解決三方面的問題。
 
  首先是機器人能源動力問題。我國煤礦機器人能源供應主要為三種,小功率用有限供電、大功率用井下供電和電池供電,但三者都自有其缺點,如容易備干擾、作業距離有限、供電品質和穩定性不足、續航能力差等等。因此,未來繼續尋找到新的動力能源和供電方式。
 
  其次是5G的導航通信問題。井下礦中環境黑暗而復雜,對煤礦機器人的適應性、移動性要求頗高,因此通信的穩定性、距離性、效率性很受考驗。當前,5G的出現雖然能保障這些需求,但其網絡覆蓋還不完善,應用經驗也不夠多。這還需要未來一步步的加以解決。
 
  此外還有兩者的可靠性問題。由于井下作業具有復雜性和不可預測性,一旦機器人或5G通信出現故障,不僅會造成巨大損失,還可能引發事故,因此兩者的穩定性和可靠性十分重要。但在當前,我國在這些方面的技術研究成果還較少,接下來還需更多實踐來予以反饋。

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