基于工业互联网技术架构的选煤厂应用研究

王 瑜，步子豪

(中煤天津地下工程智能研究院，天津 300120)

《中国制造2025》强调，我国工业建设应该围绕创新驱动、智能转型、绿色发展的主题，推进基础制造业转型，加快我国从制造业大国向制造业强国转变的步伐[1-3]。在转型过程中，需要逐步实现产品方案的创新性设计、生产过程的数字化模拟，产品的全生命周期追踪及使用过程的高保真模拟等。工业互联网技术是典型的现代智能化技术，能够为我国的制造企业转型提供较好支持。因此，如何将工业互联网与目前的制造业进行有机融合，成为了目前企业智能化转型的热点问题[4，5]。

我国是一个典型的煤炭大国，煤炭在未来较长的一段时间会是我国的支柱能源。由于各地存在着一定程度上的工业基础建设不均衡，导致各地煤矿以及选煤厂的设备层次和生产水平存在着较大差距。最终导致部分选煤厂存在设备运行效率低下、管控方式粗放、故障率高、精煤品质低等问题。

1 研究现状

为了解决上述问题，许多煤矿企业和学者从不同的角度对该问题展开了研究。西北工业大学石励等人以山东某选煤厂为对象，系统性的叙述了工业互联网在其选煤厂中应用，结果显示，选煤厂企业日常生产状况、设备运行情况均能快速传递给相关管理人员，较好提高工作效率[6]。中国矿业大学的杨东平等人以兖州矿业集团公司某选煤厂为例，叙述了整个工业以太网的集控改造，基本实现了视频、监控数据和数据库等重要数据远程浏览[7]。苑辉则是基于J2EE技术实现了选煤厂的工程信息的时实管理[8]。盛慧以济南某煤矿的选煤厂为对象，基于工业以太网和现场总线技术，搭建了PLC选煤监控系统，极大提高了设备运转的可靠性[9]。孙延峰等人基于目前工厂数字化，设备智能化的潮流，提出了智慧选煤厂的建设，为未来选煤厂建设提供较好的借鉴[10]。张振则提出了一种智能化选煤厂的监控一体方案，为提高管理效率、改善工作环境、降低企业成本指明了方向[11]。任杰等人则从自动化集成技术角度对选煤厂的智慧转型展开了探索[12]。李树品以邹庄矿选煤厂为例，对其PLC进行了集成化设计，并取得了一定的效果[13]。

综上所述，随着现代通信和控制技术的不断提高，传统选煤厂采用的继电器控制、陈旧通信系统已经难以满足现代化高效率工厂的要求。因此，以现代5G通信为基础，结合智能化设备，搭建现代化智能选煤厂成为了必然选择。

2 技术展望

目前，选煤厂主要的运行设备包括原煤分级筛、旋流器、浮选机、带式输送机、给煤机等。由于工作环境较差，且存在瓦斯及煤尘等不良因素，因此易导致设备出现故障。目前，多数选煤厂多采用PLC以及单片机对设备进行控制，但是该类设备通信能力较差，无法实时传递现场数据，导致一线管理人员无法掌握现场状况。由于选煤过程属于高危险作业过程，任何一个小的故障，都可能带来较为严重的人员伤亡与经济损失，因此，实现生产全过程监控，设备运动高可靠，控制操作无人化成为目前亟待解决的问题。

工业互联网是一种开放、互联和共享的网络，将人、机器和数据连接起来，属于工业系统、高级计算和传感分析的高度融合。其本质是将设备、生产线、管理者和一线工人甚至客户连接起来的超级数据平台。针对当下选煤厂智慧转型中所面临的问题，工业互联网技术成为了目前的唯一解决方案，如图1所示。

图1 智能选煤厂方案

2.1 设备监测常态化

伴随着5G通信技术的发展及新型传感器技术的进步，对于设备运行状态进行常态化检测成为可能。选煤过程中存在分级筛、旋流器、浮选机等运行设备，通过振动传感器的测量可以实时检测此类机器的工作信息，保证机器工作状态平稳，并将机器运行信息通过无线传输模块传到厂方管理的数据平台，实现对设备的实时检测。

设备监测常态化过程存在以下技术难点：

(1)监控设备的合理布置。由于选煤工序复杂，工作环境较差，为了实现监控全覆盖，需要在考虑实际工作环境的基础上，采用优化算法，对监控器的布置进行优化，保证实现监控设备利用最大化。

(2)监控设备适应性改进。常规监测设备通常只在传统的车间使用，但是由于选煤厂中存在粉尘、剧烈振动以及其他非常规环境，会导致监控设备性能降低，因此需要针对不同的作业环境，对相应的设备进行改进。

2.2 生产信息共享化

选煤厂作为传统生产企业，一线的生产信息传递到管理人员处往往需要一定时间。而当新的生产指令下发后，一线的生产部门往往不能及时执行。为了打破生产部门与管理部门之间的数据藩篱，需要搭建数据中台，完成生产数据与管理数据实时显示，让生产部门与管理部门实现即时通讯，保证产能与市场需求相匹配。

生产共享化存在的技术难点为选煤厂内部信息共享系统研发。目前，部分厂商通过现有的即时通信软件、工作交流软件进行沟通，虽然可以通过群聊的方式完成消息互通，但是难以对其分享的信息进行统一管理，无法直接完成各种指令下达。因此，需要开发一种兼具信息分享、消息管理、指令下达、进度查询的沟通系统，用以实现生产信息共享。

2.3 洗配方案智能化

传统的洗配方案多基于经验，根据不同的煤种、灰分以及原煤仓存等情况制定。然而，每日到达选煤厂的原煤品质是不一致的，这就导致洗配方案需要更改。为了实现洗配方案的智能化，可利用工业大数据将之前的洗煤方案与煤的各项质量指标做成一个数据库，采用卷积神经网络技术设计一个智能洗配方案生成系统。在系统开始运行阶段，采取系统生成，人为修改的方式，保证方案的可行性和合理性。在系统运行的稳定阶段，采取系统生成，人为监控的方式，从而较大的提高了制定洗配方案的时间，提高了整体的运行效率。

洗配方案智能化存在以下技术难点：

(1)洗配方案数据库的建立。在通过卷积神经网络构建智能洗配方案的生成系统之前，需要建立一个洗配方案的数据库对该系统进行训练。但是目前由于大部分选煤厂的数字化水平较低，未能完成之前洗配方案数据的保存，因此，初始数据缺乏成为构建数据库的难点。建议可以通过多家选煤厂联合积累数据的方式，完成初始数据库的构建。

(2)洗配方案生成系统的准确性。选煤过程中的影响因素非常多，如何在考虑大部分影响因素的基础上，能够较为准确的生成洗煤效果较好的方案成为一个十分具有挑战性的难题。

2.4 操作控制无人化

选煤厂的工作环境较为恶劣，粉尘等不利于人身体健康的因素较多。从保证员工健康的角度出发，应尽量减少一线员工的操作控制。工业互联网的重要特征之一就是“监控一体”，其中“控”就代表对设备的控制。

操作控制无人化的措施需要从两个方面着手：

(1)采用自动化较高的控制设备，即具有远程被操控能力的设备。当该类设备可远程操控时，就可降低一线员工的数量；

(2)采用工业级的轮式机器人。当存在部分无法避免需要现场操控的工作环节时，可采用轮式移动机器人加操作机械臂来完成，即现代机器人领域的轮臂异构机器人。

操作控制无人化存在以下技术难点：

(1)轮臂机器人协同控制算法研究。相比于单纯轮式移动机器人和多自由度操作机械臂，轮臂机器人是一个混合系统。工作现场一般要求机器人在移动过程中具有稳定性，在操作过程中具有准确性，且两者之前通信时处于互联状态。因此，设计一种轮臂协同机器人的控制算法成为亟需解决的问题。

(2)多机器人统一管理和运动规划算法。在大规模批量化生产现场，通常是多台机器人同时完成不同的操作。为了保证工作效率的最大化，需要上述多台机器人进行协同控制和管理。因此设计一种对多台机器人同时进行管理以及运动规划的算法，能够较大幅度的提高工作效率。

2.5 整体管理精细化

目前，国内不同的选煤厂均存在管理粗放、浪费较多、效率低下的问题，归根结底是目前的数据共融性低，指标分配透明度低，信息反馈渠道不通畅，一线操作不规范等原因造成的。为了实现整体管理精细化，将生产指标下放至选煤产业链的每一台机器，将生产责任归属至每一个岗位操作工人，因此，需要建立一个以选煤厂为基础的全数据实时共享平台。在该平台上，可实时显示当天的生产指标完成情况、每一条生产线的运转数据以及进入选煤厂的原煤数量、运出选煤厂的煤炭质量等。该平台非常有利于寻找薄弱环节，实现定点提升，进而提高作业效率。整个管理数据共享方案如图2所示。

图2 选煤厂数据共享方案

当实现一线生产数据实时共享后，员工的个人绩效管理则可基于该数据完成，保证绩效分配公平透明。一些生产数据可实时反馈至管理层，保证整个选煤厂的数据处于合理运行区间。

3 结 语

目前，在全世界范围内，工业互联网技术已经成为改造传统制造业的必要工具。选煤厂作为典型传统生产企业，也需要跟随时代潮流，大踏步拥抱工业互联网技术。选煤厂将会以实时数据平台为基础，高新传感器和操控设备为手段，全领域信息流为核心，人工智能为辅助，大力发展工业互联网技术，以期待能够实现生产过程智能化，操作流程自动化，常规决策智能化，生产管理集成化。大力推进技术革新，提质增效，走出一条安全、绿色、高效的生产模式，实现选煤厂的智慧转型。