随着科技的飞速发展,煤炭行业不断采用智能化、自动化的解决方案来提高作业效率、降低成本、加强安全监管水平等。对煤炭产量的有效监控是煤炭生产关键的环节之一,是保障煤炭生产作业安全、促进煤炭行业可持续发展、保障经济效益的重要手段。
在科学技术和行业需求发展的背景下,圣能科技利用先进的人工智能、大数据等技术实现煤炭产量监控系统的智能化升级。升级后的煤炭产量监控系统具备智能化、集成化、数据采集原始化、无人值守、自动报警和机器学习六大特点,为煤炭生产提供了全方位的智能化解决方案。
1、智能化
通过人工智能、深度学习算法,煤炭产量监控系统能够自动识别和分析煤炭生产过程中的各种数据,从而实现对生产过程煤炭产量、用电等方面的智能监控,实现高效监控和管理,有助于做出相应的调整,更好地为煤矿企业提供服务。
2、集成化
系统采用高度集成化的设计,将数据采集、处理、分析、预警等功能集成于一个统一的平台中,并整合多种监控设备和系统,打造一个完整统一的产量监控平台。这种集成化的设计不仅简化了系统的操作流程,还提高了系统的运行效率和稳定性。系统还支持与其他生产管理系统的集成对接,实现了信息互通和共享,各设备和信息都能在同一个系统中进行监控和管理,提高煤炭生产监管的效率和水平。
3、数据采集原始化
系统实现了对生产现场数据的自动化、原始化采集和记录。通过传感器等设备实时采集各项生产数据,系统直接与传感器连接,实时自动采集现场各种数据,确保数据的真实性和可靠性。这为后续的数据分析和决策提供了可靠的基础,为企业的生产管理提供了有力的支持。
4、无人值守
通过远程监控和自动化控制,以及人工智能AI摄像仪智能分析识别、报警,系统能够实现对生产现场的实时监控,如设备运行、数据监测等,都可以在无人的情况下完成。系统还能自动诊断故障并发出警报,及时发现潜在安全风险,比如皮带超速、超产等问题,为确保煤矿的安全生产和产量有效监控提供保障。
5、自动报警
系统及系统配置的计量监测装置、人工智能AI摄像仪设备,能自动发出警报以通知相关人员处理异常情况,包括声音和光线警报、短信通知等方式。这种自动报警功能提高了煤矿对设备故障、人员行为异常的应急响应速度和处理效率,避免事故发生。
6、机器学习
通过机器学习算法对历史数据进行分析和学习,找出数据之间的关系,如煤炭产量和煤矿用电之间的关系,当数据异常不匹配时,发出警报信息。机器学习能够为煤矿生产优化和决策、加强煤炭产量监管提供更严格有力的支持。
圣能科技煤炭产量监控系统的六大特点体现了其应用优势,共同构成了系统的核心竞争力,为煤矿企业的安全生产和煤炭行业的可持续发展提供支持。