伴随传统企业的智能化转型，煤矿企业也顺势而上，智能化是煤炭工业高质量发展的核心技术支撑，将人工智能、工业物联网、云计算、大数据、机器人、智能装备等前沿技术与现代煤炭开发深度融合，形成全面感知、实时互联、动态预测、协同控制的智能系统。

目前，矿产机器的维护已经逐渐从传统的周期性维护模式，逐渐转为预测性维护模式，物联网技术对于智能化的实现、维护成本的大幅节约已经逐渐在淘汰传统的维护模式。

专注于物联网工业智能化解决方案的「安尔法」成立于2017年，近年来致力于矿业的智能化作业安全，减少人工干预，实现智能化集中控制和设备故障预警，帮助矿山增加经济效益。

安尔法CEO张道国介绍说，矿厂设备非计划性停机事件会为企业带来巨大损失，若能提前对设备故障进行预测并检修，会极大降低企业的运营成本。

安尔法PdM智能化预测性维护解决方案中，在矿厂、煤厂设备部署智能传感器，通过传感器采集设备运行的震动、温度等实时数据，数据传输到云端，后端数据平台根据自研算法集中分析处理，通过机器学习等手段预判设备故障。

安尔法依托十余年的海量数据积累建立了算法模型，通过设备监测指标微小变化判断设备健康程度，准确率已达95%以上。

这十余年的海量数据与安尔法的股东背景密不可分。

其中“北京浩沃特矿业技术有限公司”为安尔法股东之一，是一家专注于采矿选矿的工程技术服务和成套设备交付的国际化公司，多年来在国内和国际上拥有大量成功交付案例，具备了建立数据源的基本条件。

另一家国内知名的矿业工程总包和运营商“泰戈特”也是安尔法的股东之一，泰戈特是国内最大的选煤厂总包商，为选煤厂提供一体化交钥匙工程，积累了大量设备运维数据。

同时，海量的数据也是安尔法的护城河。十余年的数据积累取得了大量样本数据，张道国表示，安尔法所拥有的海量样本基本做到了时间（十余年）与空间（各种故障情况）的全面覆盖。

以贵州智能化示范选煤厂——松山选煤厂为例。2019年11月10号上午9点24分，安尔法智能预测性维护系统监测到，位于主厂房一楼的433浮选矿浆泵振动异常，经云端分析发出预警。11月10号上午12点35分，振动加剧，并伴随着泵体温度的升高，故障情况愈加剧烈，系统开始提示严重报警，经现场工人核实，确认是浮选矿浆泵抽空，并进行了及时的维护，避免了一次重大事故的发生，为企业减少了上百万的损失。

在选煤厂中，浮选泵抽空的危害不容小觑。由于浮选泵所排送的是高燃烧值的精煤粉，而它的捕捉剂、发泡剂又是油类，浮选泵在抽空时高速旋转，使精煤粉和煤油汽化，达到一定温度和浓度时会发生爆炸。泵体爆炸成拳头大小的碎块，飞出5-6米，若有工人在现场工作，后果不堪设想。

预测性维护的重要性不仅体现在安全生产中，在公共卫生事件中发挥了同等重要作用。

面对此次疫情，包括煤炭产业在内的各大工业领域均承受着巨大的疫情风险：一边是抵制人员聚集，居家隔离；一边又是不可忽视的安全生产压力。当公共卫生事件同安全生产交织在一起，保稳定、保生产、保安全更显得尤为重要。

安尔法的团队也在密切关注着疫情的最新情况，希望帮助生产企业迎击疫情，充分发挥科技创新企业的技术优势。

对于企业工厂来说，一方面需要保证生产的正常进行，另一方面又要减少人员聚集。因此保证设备正常运行，避免复杂、细化的巡检过程尤为重要。

生产和巡检人员的工作谁来替代？

安尔法的PdM预测性维护系统不仅能有效预测设备故障，在保证正常生产的同时，最大限度的减少现场员工，防止人员聚集并保护员工安全。传感器是不需要口罩不需要呼吸的实时“巡查医生”，也是一位经验丰富的观察员。

目前安尔法已服务了巴西淡水河谷旗下港口物流公司、山西焦煤多家集团的大型选煤厂、贵州盘江煤电集团下多家选煤厂、川煤集团的选煤厂、攀煤集团的选煤厂、菲律宾半导体工厂、国内多家代理公司等。

文章来源：《矿业装备》 网址: http://www.kyzbzz.cn/zonghexinwen/2020/1106/530.html