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煤礦智能防滅火平臺

建設背景
    煤礦火災是煤礦易發、危害最大的災害之一。隨著煤礦開采深度、強度的日益增加,井下火災由單一因素向多災耦合趨勢發展,加劇了應急響應、避險規劃的難度。目前全國各大煤礦雖然已針對井下火災監測方面建設了各類監控系統,但由于各系統感知層設備因協議數據格式的不統一等因素,難以實現對煤礦井下火災監測數據的全方位、立體化采集,致使煤礦火災治理仍存在風險。
    煤礦火災風險智能化預警防控是保障煤炭安全高效開采的重要前提,也是創新驅動煤炭行業高質量發展的主流方向,一直受到各級部門領導的廣泛關注。國家礦山安全監察局關于印發的《煤礦智能化建設指南(2021 年版)》文件中對煤礦火災風險指標智能監測、發火趨勢智能分析預警、火災超前干預及智能聯動控制等方向提出智能火災監控系統建設意見,煤礦智能火災監控系統實現“多系統互聯,智能感知監測,智能分析預警、智能干預控制”等具體要求。
平臺概述
    煤礦智能防滅火平臺基于對各類火災監控系統的深度整合及數據融合,以各類監測數據的統一采集、傳輸、顯示為基礎,實現煤自燃“三帶”動態測定,實現對煤礦井下內因火災風險的智能感知監控。
    平臺利用大數據智能分析技術,結合災害分級預警參量,構建井下災害風險趨勢分析模型,自動生成各類風險趨勢報表及預警信息,實現對煤礦火情隱患發展趨勢的智能分析及準確分級預警。
    平臺支持依據分級預警信息,結合防滅火專家經驗,有針對性的為用戶災害應急處置、有效防控措施等,提供輔助決策支持。
    平臺支持整合各類防滅火設備,通過人工智能網絡控制技術,實現對井下災害快速、高效的干預控制。
平臺架構
    煤礦智能防滅火平臺由內因火災監測系統、外因火災監測系統、平臺主機、分析控制軟件和火災控制設備等組成。按照整體部署,分層建設的思路設計,平臺采用分層模式的架構設計,通過SOA面向服務管理架構模式實現應用組件的有效整合,完成系統的統一化設計與管理。具有高內聚、低耦合、穩定可靠等技術特點。通過對平臺結構進行層次分析拆解,平臺由感知層、接入層、資源池、數據處理層、接口層、應用層、展示層。平臺架構如下圖所示:

核心功能
    通過煤礦智能防滅火平臺的建設,實現各類火災監測系統的設備互聯、數據互通、融合創新,建立煤礦井下火災的全方位立體化監控體系,實現井下內外因火災的發火趨勢分析、智能預警預報。整合滅火設備(注氮機、噴淋系統等),基于火災分析模型實現對井下火災的智能化干預控制及輔助決策。
    其主要功能包括采空區煤自燃“三帶”動態測定、內外因火災實時監測、煤礦火災趨勢智能分析、煤礦災害分級預警、專家輔助決策、煤自燃全過程智能管控等。

束管監測系統

煤礦自燃火災監測技術的重大革命

KSS-200束管正壓輸氣監測系統

KSS-200束管正壓輸氣監測系統,確保樣氣純正:正壓輸送樣氣, 束管管內壓力大于管外環境壓力, 即使因束管輕微漏氣,氣體只會向....

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KSS-200煤礦自燃火災束管監測系統

KSS-200煤礦自燃火災束管監測系統是根據煤礦安全監控要求,由公司科研人員經過數年努力,研制出的新一代束管監測系統,取得五項發明專利,在國內處于領先地位。....

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KSS-200(E)煤礦自然發火束管激光監測系統

系統核心激光傳感模塊采用可調諧激光光譜吸收技術(TDLAS),可以有效地對井下自燃火災氣體中的CH4、CO2、CO、C2H4、C2H2、O2等氣體組分進行精確檢測分析,實現對煤礦自燃火災的預警預報,并提供實時上傳和警示報警功能,給煤礦自燃火災的監測提供新一代解決方案,為煤礦的安全生產保駕護航。....

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KSS-200(D)煤礦自然發火束管微色譜監測系統

采用全球分析行業領導者美國安捷倫的微型氣相色譜儀為核心分析單元,成功地把色譜數據分析從實驗室移到井下工作,采用正壓輸氣,樣氣不受污染、不失真。配備主站采樣智能防護裝置,解決了受井下水汽、煤塵及束管壓差影響導致的檢測數據不準的技術難題。....

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KSS-200(C)煤礦井下火災監測系統

KSS-200(C)煤礦井下火災監測系統采用全球分析行業領導者美國安捷倫的微型氣相色譜儀為核心分析單元,成功地把色譜數據分析從實驗室移到井下工作,采用正壓輸氣,樣氣不受污染、不失真。配備主站采樣智能防護裝置,解決了受井下水汽、煤塵及束管壓差影響導致的檢測數據不準的技術難題。....

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KSS-200(B)煤礦火災激光監測系統

KSS-200(B)煤礦火災激光監測系統采用全球分析行業領導者美國安捷倫的微型氣相色譜儀為核心分析單元,成功地把色譜數據分析從實驗室移到井下工作,采用正壓輸氣,樣氣不受污染、不失真。配備主站采樣智能防護裝置,解決了受井下水汽、煤塵及束管壓差影響導致的檢測數據不準的技術難題。....

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JSG8煤礦自然發火束管監測系統

系統采用激光和電化學多種分析單元,可以有效地對井下自燃發火標志氣體組分進行精確監測分析,實現對煤礦自燃火災的預警預報,并提供實時上傳和警示報警功能,給煤礦自燃火災的監測提供新一代解決方案,為煤礦安全生產保駕護航。....

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系統/裝備

煤礦機電設備故障在線監測和診斷系統
隨著煤礦機械化、自動化及智能化水平的發展和提升,集約化成為煤礦安全高效的主要生產方式,對設備的可靠性、穩定性提出了更高要求。煤礦機電設備故障在線監測和診斷系統,實時監測設備運行狀態,實現設備全生命周期管理、設備信息遠程瀏覽與故障智能定量診斷分析,由傳統的設備故障后維修變為預測性維護,節約設備運維成本,減少運維人工,為設備日常管理提供依據,降低設備故障率,提高設備運維水平。
 
系統組成

 

 
 
產品特點
故障預測性診斷
通過非均衡數據模型、人工智能、專家知識庫、故障特征案例庫等應用技術,進行設備故障的智能預測性診斷。
全生命周期管理
以設備個體的生命周期為線索,貫通設備、資產管理流程,形成設備全流程、全生命周期的系統化管控。
多元數據
融合多種傳感器、物聯網和高速邊緣計算硬件和軟件技術,對運行中機電設備的振動、溫度、電氣、油液、位置等多元數據進行實時采集和處理。
主要設備
系統優勢
在線監測

機電設備運行狀態多元數據采集處理,振動數據   采樣頻率最大支持51200Hz
預測性診斷
通過非均衡數據模型、人工智能、專家知識庫、故障特征案例庫等應用技術,進行設備故障的智能預測性診斷
設備狀態可視化
設備健康程度、故障類別可視化顯示
健康預測
對設備長時間運行后的剩余使用壽命及健康狀態進行預測性管理
海量數據存儲
2年以上的數據存儲,實現設備狀態趨勢分析、設備全生命周期管理 
B/S架構
WEB發布與信息瀏覽,實現設備運行狀態信息遠程訪問共享

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