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煤矿智能化发展不断提速,5G与机器人成为关键

2020-06-23 11:09:54来源:智能制造网 编辑:林中易木阅读量:53410

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导读:智能煤矿,简而言之就是利用人工智能、机器人、物联网、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,不管太阳能、风能、化学能等如何发展,提到能源很多人第一时间想到的或许还是石油和煤炭。作为需求旺盛的发电能源、工业动力能源、民用商品能源以及化工原料,这两种能源始终是维持各国经济、军事发展的重要基础,因此时至今日仍受到大量关注。
 
  只不过,虽然大家对两种能源的需求和热度没有改变,但发展要求已然与过去有所不同。在经历过一昧追求速度的狂飙时代,以及由此带来的事故多发的不稳定时期,眼下能源开采的安全性、绿色性开始被强调。同时,随着人口红利的不断衰减,效率性也被重视。
 
  基于此,我国传统能源开采和利用逐渐迈入转型期。依托与日俱兴的各种智能科技,传统能源智能化转型趋势开始凸显。例如其中之一的煤炭产业,当前便正从人工化、机械化的生产模式向自动化、信息化、数字化、安全化方向稳步前进,智能煤矿发展日渐崛起。
 
  智能煤矿转型刻不容缓
 
  智能煤矿,简而言之就是利用人工智能、机器人、物联网、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年以来,我国便开启了属于煤炭的“黑金时代”,国内煤炭发展进入狂飙突进状态,一度带动了不少省市的快速崛起。例如在此期间,山西便作为我国产煤第一大省登上舞台,其煤炭投资一路从不到5亿上涨至2008年的接近50亿元,经济增长翻了十倍不止。
 
  不过,狂奔的行业必然伴着如影随形的风险。2009年开始,大大小小的矿难事故为行业敲响了警钟。与此同时随着人口红利的消失,人力成本的上升,煤炭生产的劳动力优势也日渐式微,招工难、用工难、留工难等问题日渐凸显,生产技术与模式的转型刻不容缓。
 
  在此期间,国家虽然曾对一些落后煤矿进行淘汰,并整治了相关私人煤老板,促进生产逐渐向大型化、集约化、专业化方向发展。但仍然无法彻底根除行业安全隐患,也无法满足国内与日俱增的用煤需求。在此背景下,去人工化、更加安全的智能煤矿受到愈发青睐。
 
  5G+机器人成布局重点
 
  而在智能煤矿建设所依赖的众多技术中,机器人与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年内机器人也将助力井下少人、无人建设目标实现。
 
  那么,为什么5G技术和机器人会被如此重视呢?
 
  其实,机器人受重视主要与其显著应用价值有关。目前,煤矿机器人能在三方面展现出显著价值:其一是生产作业,机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,机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,其三是机器人能进行日常监测和运维,利用机器人对井下环境、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,机器人才受到行业的广泛青睐。
 
  而5G受重视,则是因为其能为机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,能够让机器人的日常作业、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作为机器人的关键配套技术,也是行业转型聚焦的重点。
 
  未来三大问题仍待解决
 
  面对传统煤矿灾害多发、效率低下的状况,通过5G与煤矿机器人的结合应用,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与机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机器人实现规模化商用,还需解决三方面的问题。
 
  首先是机器人能源动力问题。我国煤矿机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,对煤矿机器人的适应性、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,一旦机器人或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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