ИИ от Lenovo

Nov 29, 2023

Автор: КрАЗИА Connection Опубликовано 27 июля 2023 Чтение: 2 минуты

Угольная промышленность Китая в значительной степени зависит от подземной добычи полезных ископаемых. По состоянию на 2022 год этот метод будет использоваться на 92% угольных шахт страны, что обеспечит 82% внутренней добычи угля.

Высокий спрос на уголь побудил китайские угольные компании использовать интеллектуальные технологии добычи полезных ископаемых. По данным Национального бюро по надзору за безопасностью шахт Китая, в Китае насчитывается более 1300 интеллектуальных шахт.

Одной из таких интеллектуальных шахт является угольная шахта Ванцзялин. Расположенный в провинции Шаньси, он производит около 16 000 тонн угля в день, что примерно соответствует годовой добыче в шесть миллионов тонн. Конвейерные ленты, известные как скребковые конвейеры, необходимы для транспортировки угля на поверхность. Каждый конвейер может иметь длину до 20 километров и состоит из цепей длиной от трех до четырех километров.

Под постоянными большими нагрузками скребковые конвейеры могут деформироваться или даже сломаться, влияя на процесс добычи полезных ископаемых. Замена деформированной цепи занимает около 30 минут, но если цепь порвется, демонтаж и реорганизация всей конвейерной системы может занять 20 и более часов. Задача заключается в обнаружении деформаций до того, как они приведут к поломкам.

Ранее на угольной шахте Ванцзялин применялись ручные методы проверки, для которых требовалось, чтобы около 200 специалистов по техническому обслуживанию спускались под землю для проверки. Такой подход был дорогостоящим и создавал значительные риски для безопасности, что побудило шахту искать альтернативы.

В конечном итоге компания сотрудничала с Lenovo для разработки системы трехмерного визуального распознавания скребковых конвейеров. Установив 3D-камеры высокого разрешения на каждом скребковом конвейере, можно непрерывно и в режиме реального времени снимать изображения конвейерных цепей для оценки их состояния. Эти камеры также оснащены устройствами очистки, позволяющими адаптироваться к пыльной среде шахты.

Система Lenovo, оснащенная функциями обнаружения при слабом освещении и распознавания изображений на основе искусственного интеллекта, может захватывать и анализировать трехмерные изображения глубины в темных условиях, что позволяет обнаруживать отклонения в конвейерных цепях с точностью до одного миллиметра.

Точность, эффективность и безопасность операций по техническому обслуживанию на угольной шахте Ванцзялин значительно улучшились с момента внедрения решения Lenovo. Охват обнаружения дефектов и охват ежедневным техническим обслуживанием превысили 95% и 99% соответственно. Время, необходимое для реагирования на аномалии, также сократилось на 80 %, а среднесуточное время простоя, вызванное остановкой линии, сократилось до двух минут, что повысило производительность рудника.

Благодаря автоматизации процесса проверки бригада технического обслуживания шахты теперь проводит под землей на 90% меньше времени. Ручной осмотр скребковых конвейеров больше не требуется, а обслуживающий персонал спускается под землю только в случае необходимости ремонта.

Эта статья была адаптирована на основе отчета, первоначально написанного Беном и опубликованного на 36Kr. КрАЗИА имеет право переводить, адаптировать и публиковать его содержание.