摘要在智慧煤矿建设进程中皮带输送机作为主运输核心装备大块矸石、超大物料涌入是诱发皮带撕裂、溜槽堵塞、机头设备损毁的重大隐患。传统篦子筛分、人工观察模式预警滞后难以满足新版煤矿安全规范与井下防爆智能化管控要求。本文结合矿山安全政策导向、行业落地痛点阐述大块料 AI 检测视觉方案技术优势并结合现场项目复盘为煤矿甲方技改、工程总包投标、设计院方案编制提供实操参考。关键词智慧煤矿皮带输送机大块料 AI 检测煤矿防爆智能监控井下 AI 视觉监测煤矿智能化改造人员闯入 AI 识别预警一、行业政策解读主运皮带隐患前置防控纳入验收标准新版《煤矿安全规程》以及各省智慧矿山验收细则明确要求主运输皮带系统应当完善异物、超大物料监测防护装置建立隐患早期识别机制防范堵料、皮带破损等生产安全事故。当前安全生产标准化评审、智慧煤矿等级验收过程中主运系统智能化监测板块属于重点核查内容。依靠人工值守、固定篦条进行大块物料拦截属于被动防护无法实现提前预警、数据留存溯源。 不少矿井在预验收阶段被提出整改缺少自动化智能监测手段。对于矿山甲方、总包单位、设计院而言将大块料 AI 检测纳入皮带智能化设计方案补齐主运输系统防爆智能监控短板已经成为项目合规交付的关键一环同时可与人员闯入 AI 识别预警等算法共用边缘硬件实现多场景一体化监测。二、赛道核心痛点多方主体面临落地难题煤矿甲方井下主运输皮带线路长大块矸石、超限物料极易造成堵仓、皮带撕裂单次停机维修损耗巨大。人工现场值守观察存在夜班漏检、视野盲区等问题。传统机械筛分装置易卡堵、维护频繁且不具备预警、抓拍溯源功能。各类监测设备相互独立无法统一接入智慧煤矿管控平台。工程总包传统检测设备机械结构复杂井下防爆改造施工量大云端 AI 方案依赖稳定网络巷道弱网环境下运行不稳定。单独采购大块料监测设备成本偏高难以和现有皮带保护系统融合。设备协议不通用平台对接调试周期长影响项目验收进度。矿山设计院以往皮带设计方案大多仅配置机械防护缺少智能视觉监测模块方案同质化严重。若未结合最新验收标准预留监测点位后期技改变更量大。单一功能设备设计方案预算偏高不具备多算法拓展能力投标阶段缺少技术亮点。三、大块料 AI 检测视觉解决方案核心优势整套方案依托矿用防爆摄像设备 边缘计算架构搭建属于井下 AI 视觉监测体系重要组成部分适配井下粉尘、水汽、防爆严苛工况。 系统通过 AI 算法实时识别皮带输送机上超出规格的大块物料在物料抵达机头、溜槽前发出预警信号联动管控系统实现分级处置。方案采用非接触式监测无机械接触部件故障率低大幅减少日常检修工作量。所有图像分析、判定工作在本地边缘盒子完成无需持续上传视频弱网、短暂断网场景依旧稳定工作。预警抓拍图像、告警时间自动存档形成完整台账满足安监溯源与标准化验收要求。 硬件平台具备算法兼容能力可后续叠加人员闯入 AI 识别预警、皮带异物识别、三违识别等功能一套硬件承载多场景监测降低甲方整体投入同时支持主流工业协议可无缝接入现有智慧煤矿综合平台充分复用原有监控管线压缩施工周期。四、落地项目复盘矿井主运输系统智能化改造案例晋陕区域一座年产 160 万吨井工煤矿主运皮带多次因大块矸石引发溜槽堵塞造成非计划停机。原有仅依靠篦条筛分拦截效果有限人工巡查管控压力大。 该矿落地大块料 AI 检测系统并入皮带防爆智能监控体系。系统稳定识别超限大块物料提前预警处置有效杜绝堵料、皮带划伤故障。项目硬件预留算法拓展空间后期可叠加人员闯入识别功能。施工复用原有监控线路顺利通过年度智慧煤矿验收。 总包单位依靠一体化视觉方案提升项目竞争力设计院将该成套方案纳入标准图库可直接复用至新建、技改矿井项目。五、总结与行业探讨随着智慧煤矿建设持续推进皮带输送机防护模式正在由机械被动拦截转向 AI 视觉主动预判。大块料 AI 检测方案补齐主运输系统防爆智能监控短板兼顾合规性、稳定性与功能拓展性。互动话题各位矿方技术负责人、总包项目经理、设计院同仁在皮带 AI 监测项目落地中大块料识别精度、井下粉尘干扰、多算法硬件融合哪一项是你遇到最大难题欢迎评论区交流项目实操经验
