场景痛点：输煤皮带运维的三大难题
在火电厂日常运营中，输煤皮带系统承担着80%以上的燃料输送任务。我们走访30余家发电企业发现，甲方运维主管最头疼三个问题：
1. 跑偏识别滞后：传统机械式跑偏开关误报率达15%，皮带跑偏超过5cm才能触发报警，此时往往已造成边缘磨损
2. 异物检测盲区：煤块中混杂的铁器、木块等异物，在夜间或雨雾天气时肉眼难以发现，导致后续破碎机卡死事故
3. 报警信息孤岛：90%电厂的视频监控与DCS系统未打通，报警需人工确认后再处置，平均响应时间超过8分钟
方案解析：全栈式AI监测体系
倍特威视BVS-AI视频分析服务器针对上述痛点，构建了三层防护：
- 边缘感知层：部署在皮带沿线的高清红外摄像机，采用200万像素全局快门传感器，配合我们的专利去抖算法，在皮带震动环境下仍能保持成像稳定
- 智能分析层：大小模型协同架构（YOLOv8+自研轻量模型），跑偏检测精度达±2cm，铁器异物识别率98.6%，较传统方案提升40%
- 系统闭环层：通过标准OPC UA协议与DCS系统对接，支持自动触发急停或声光报警，从检测到响应压缩至3秒内
技术差异化：为什么选择倍特威视
1. 算法沙盘技术：内置17种火电厂典型干扰场景样本（煤粉扬尘、蒸汽遮挡、设备反光等），通过迁移学习快速适配新环境
2. 硬件兼容方案：同一套算法可部署在国产（华为Atlas）或国际品牌（NVIDIA）算力平台，保护客户既有投资
3. 运维友好设计：提供皮带运行状态可视化看板，异常事件自动生成带时间戳的取证视频，减轻运维人员60%以上工作量
典型应用场景
- 跑偏预防：实时监测皮带与托辊的相对位置，当偏移量超过预设阈值时分级预警
- 金属异物拦截：在碎煤机前段识别≥30mm的铁器，联动除铁器自动吸附
- 非金属异物发现：检测大块木料、编织袋等杂物，防止堵塞下煤管
- 托辊故障预判：通过分析皮带抖动频率变化，提前发现卡死不转的托辊
交付优势：工程商最关心的三个问题
- 利旧改造：支持接入已有模拟摄像机（需≥700TVL），通过我们的BVS-AI视频分析系统实现智能升级
- 快速部署：标准皮带监测点位实施≤2人天/百米，提供预制好的DCS通讯配置文件
- 长期迭代：所有算法模型支持OTA远程更新，近三年已为合作伙伴免费升级4个重大版本
作为国家高新技术企业，倍特威视的AI视觉方案已在华能、大唐等集团下属42个电厂稳定运行3年以上，平均降低非计划停运时间37%。某2×1000MW机组项目数据显示，该方案每年可减少因皮带故障导致的直接经济损失超80万元。
立即扫描网站右下角的二维码或拨打联系电话，我们的解决方案专家将为您提供一对一免费咨询，助您快速解决业务难题！