选煤厂的三大核心痛点

在山西某千万吨级选煤厂项目中，我们遇到典型场景：滚筒筛轴承温度监测误报率高达37%。甲方抱怨三个问题：1）煤尘附着导致红外测温偏差 2）皮带跑偏检测受振动干扰 3）设备状态数据与MES系统割裂。这些问题直接导致每月非计划停机增加2.3小时。

选煤工艺包含破碎、筛分、洗选等12个关键环节，传统人工巡检存在盲区。我们实测发现：-40℃至80℃工况下，普通IPC摄像机镜面结雾率达68%。振动筛轴承的早期磨损特征，人工识别成功率不足45%。

全链路闭环方案设计

采用BVS-安全生产风险预警管控系统构建三层架构：前端部署防爆型双光谱云台（IP68防护+自清洁镀膜），边缘层配置工业级AI推理盒（-40℃宽温设计），平台层对接组态软件和MES。在山西焦煤集团项目中，这套方案将筛分设备故障识别准确率提升至98.7%。

关键技术突破点：1）基于毫米波雷达的距离补偿算法，消除粉尘对红外测温影响 2）多模态融合分析，结合振动频谱与视频特征判断设备健康状态 3）动态ROI技术，在皮带抖动时保持检测框稳定跟踪。

1. 重点设备监测：破碎机轴承温度差超过5℃自动预警，球磨机齿轮啮合异常检测

2. 工艺合规监管：煤流混矸识别（精度±2mm）、重介质密度实时分析

3. 安全防控：溜槽堵料智能预警、输煤栈桥烟火检测（支持NFPA72标准）

在神华准能选煤厂，我们通过算法沙盘技术，仅用3天就完成针对跳汰机水流形态的定制开发。系统同时接入原有60路模拟摄像机，保护客户既有投资。

与传统方案相比，我们的优势在于：1）采用大小模型结合架构，小模型负责实时检测，大模型用于疑难案例回溯分析 2）支持华为昇腾/英伟达/寒武纪等多种算力平台 3）提供算法热更新机制，无需停机升级。

国家高新技术企业资质背书，15年专注工业视觉。在煤炭领域已完成32个智能巡检项目，最长稳定运行记录达1876天。某央企选煤厂项目验收数据显示：年减少故障停机时间142小时，降低巡检人力成本67万元。

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