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      人工智能對(duì)煤炭行業(yè)發(fā)展的影響

      2020-02-04 16:09:09仝維欣
      科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2020年3期
      關(guān)鍵詞:煤炭行業(yè)人工智能影響

      仝維欣

      摘? 要:人工智能時(shí)代的到來給各行各業(yè)都帶來了極大的影響,現(xiàn)有行業(yè)在其技術(shù)支持下已發(fā)生了前所未有的變化,高科技重構(gòu)了人們的生產(chǎn)生活方式,為人類帶來很大的便利。文章介紹了人工智能的興起給煤炭行業(yè)帶來的影響,在其推動(dòng)下,煤炭行業(yè)向著網(wǎng)絡(luò)化、機(jī)械化、自動(dòng)化等方向前進(jìn),降低事故發(fā)生概率的同時(shí)提高了生產(chǎn)效率,加快了行業(yè)發(fā)展的步伐。

      關(guān)鍵詞:人工智能;煤炭行業(yè);影響

      中圖分類號(hào):TP18? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A? ? ? ? ?文章編號(hào):2095-2945(2020)03-0050-02

      Abstract: The arrival of the era of artificial intelligence has brought a great impact on a variety of industries, the existing industry has undergone unprecedented changes with the support of its technology, high-tech reconstructs people's way of production and life, and brings great convenience for human beings. This paper introduces the impact of the rise of artificial intelligence on the coal industry, which promotes the coal industry to move forward in the direction of networking, mechanization and automation, reduces the probability of accidents and improving production efficiency at the same time, and accelerate the pace of the development of the industry.

      Keywords: artificial intelligence; coal industry; influence

      1 煤炭行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

      煤炭是工業(yè)發(fā)展的必備資源之一,隨著經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,我國(guó)對(duì)煤炭的需求也與日俱增。而我國(guó)對(duì)煤炭資源的開發(fā)基本上處于一個(gè)高投入、低產(chǎn)出、高消耗、低回報(bào)的粗放型的發(fā)展模式[1]。這種模式往往帶來很多的問題,不利于煤炭行業(yè)綠色高效的可持續(xù)發(fā)展。

      1.1 硬件設(shè)施落后

      隨著科技的發(fā)展,煤炭的開采、運(yùn)輸?shù)戎饾u實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化管理,但是整體技術(shù)水平依然低于發(fā)達(dá)國(guó)家,尤其一些中小型煤炭企業(yè),技術(shù)水平及生產(chǎn)設(shè)備更是落后,嚴(yán)重影響了煤炭行業(yè)的發(fā)展。

      1.2 安全形勢(shì)嚴(yán)峻

      煤炭行業(yè)屬于高危行業(yè),生產(chǎn)中的任何一個(gè)環(huán)節(jié)都存在著各種危險(xiǎn),而我國(guó)煤炭行業(yè)安全管理制度還有待完善,一些防災(zāi)措施相對(duì)簡(jiǎn)陋,安全防護(hù)不到位,這些隱形的危險(xiǎn)都嚴(yán)重威脅了工作人員的生命安全。同時(shí)煤炭開采過程中對(duì)地面的影響以及采空區(qū)可能造成塌陷或遺留煤自燃的問題,都會(huì)造成無(wú)法估計(jì)的社會(huì)損失。

      1.3 環(huán)境污染嚴(yán)重

      煤炭的開采過程中,可能造成瓦斯的突出和煤塵的擴(kuò)散,有害氣體一旦泄露,對(duì)環(huán)境的污染不言而喻,雖然有監(jiān)測(cè)防治措施,但事故還是頻發(fā)[2]。

      2 人工智能的發(fā)展應(yīng)用

      自1956年被首次提出,“人工智能”的發(fā)展幾經(jīng)波折,最終攻克市場(chǎng),在各個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮著自身的價(jià)值。作為一門融合多方面知識(shí)的交叉學(xué)科,人工智能以其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)取得了巨大的成果,智能家居、自動(dòng)駕駛車、語(yǔ)音服務(wù)、人臉識(shí)別技術(shù)……從方方面面影響和改變著人們的生活[3]。而煤炭行業(yè)也在其影響和沖擊下,向前邁進(jìn)步伐。

      3 人工智能在煤炭行業(yè)的應(yīng)用

      3.1 儀器儀表性能改進(jìn),網(wǎng)絡(luò)化全覆蓋

      煤炭開采過程中所使用的各種儀器儀表,與人工智能技術(shù)相融合,使之功能得到擴(kuò)展,系統(tǒng)性能和效率隨之提高。將微處理器等微型芯片技術(shù)應(yīng)用到儀器中,設(shè)置特定的程序,利用模糊控制技術(shù)對(duì)機(jī)械工程進(jìn)行精細(xì)控制,就能按所需的精確度做出想要的效果。相較于傳統(tǒng)控制技術(shù)需要手動(dòng)輸入各項(xiàng)數(shù)據(jù)建立清晰的數(shù)據(jù)模型,新興的模糊控制技術(shù)操作下,工作人員只需要確保正確的數(shù)據(jù)輸入,就能得出準(zhǔn)確的調(diào)查數(shù)據(jù),并且數(shù)據(jù)誤差一般不會(huì)超出提前確定好的合理范圍,對(duì)工程控制效果影響較小[4]。同時(shí)通過計(jì)算機(jī)構(gòu)建一張覆蓋全井的信息網(wǎng)絡(luò),可以快速高效計(jì)算各處參數(shù),實(shí)時(shí)掌握機(jī)器運(yùn)動(dòng)的狀態(tài)。利用網(wǎng)絡(luò)連接,實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離精準(zhǔn)操控,并可以指揮多個(gè)機(jī)器共同作用,減輕勞動(dòng)力也降低了人員發(fā)生危險(xiǎn)的可能。而利用其收集井下數(shù)據(jù)建立模型和數(shù)據(jù)庫(kù),可供其他礦井參考學(xué)習(xí)和借鑒經(jīng)驗(yàn),為更高效的開采打下基礎(chǔ)。

      3.2 推動(dòng)自動(dòng)化的實(shí)現(xiàn),提高系統(tǒng)操作精確性

      因煤礦開采受多方面因素控制,具有較強(qiáng)的復(fù)雜性,研究人員需要堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)和一定的技術(shù)能力做支撐,并且因地制宜,靈活變通。而我國(guó)當(dāng)前這方面的高級(jí)工程師還比較少,無(wú)法滿足行業(yè)快速發(fā)展的需求。將人工智能與煤炭行業(yè)相結(jié)合,能夠推動(dòng)行業(yè)工作向機(jī)械化、自動(dòng)化、精密化方向發(fā)展,綜合機(jī)械化采煤工作面的普及就是很好的例子。而且利用智能系統(tǒng)代替人力勞動(dòng),可以降低操作失誤率,節(jié)約經(jīng)濟(jì)成本,同時(shí)可以很大程度上將過程簡(jiǎn)化,提高效率。比如,利用人工智能對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行控制,復(fù)雜的操作程序被簡(jiǎn)化成幾個(gè)按鈕,工作人員通過遠(yuǎn)程監(jiān)控設(shè)備,就能及時(shí)解決各種程序問題,而儀器計(jì)算得出數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與真實(shí)性也得到了保障,為后續(xù)工作帶來便利[4]。

      3.3 智能監(jiān)測(cè)、事故預(yù)防診斷一步到位

      煤礦生產(chǎn)中通過人工智能的引進(jìn)能夠?qū)崿F(xiàn)安全系統(tǒng)和礦井生產(chǎn)的控制監(jiān)測(cè)與診斷。對(duì)于實(shí)現(xiàn)信息管理數(shù)據(jù)集成和監(jiān)測(cè)系統(tǒng),主要是集成技術(shù)、軟件工程技術(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)等多項(xiàng)技術(shù)的綜合應(yīng)用,能夠通過智能手機(jī)和網(wǎng)上報(bào)警對(duì)生產(chǎn)系統(tǒng)全程監(jiān)控的分布式預(yù)警系統(tǒng)。在井下利用網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)等設(shè)備,建立網(wǎng)絡(luò)數(shù)字化視頻監(jiān)測(cè)系統(tǒng),還可以與現(xiàn)有的安全系統(tǒng)形成很好的集成。在原有安全監(jiān)測(cè)的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步完善發(fā)展形成集通風(fēng)在線監(jiān)測(cè)、頂板壓力狀態(tài)監(jiān)測(cè)、火災(zāi)瓦斯等災(zāi)害監(jiān)測(cè)、電網(wǎng)情況監(jiān)測(cè)、生產(chǎn)監(jiān)控和信息管理等多個(gè)次級(jí)系統(tǒng)為一體的煤炭企業(yè)綜合監(jiān)測(cè)系統(tǒng)[5]。

      3.4 生產(chǎn)方案優(yōu)化,質(zhì)量速度齊上升

      由于專家系統(tǒng)的作用,煤炭行業(yè)的開采方案越來越貼近實(shí)際條件,而研究人員也開始專注于將人工智能應(yīng)用到其中。美俄等發(fā)達(dá)國(guó)家紛紛設(shè)計(jì)出了自己的專家系統(tǒng),如可根據(jù)實(shí)際情況智能選擇最佳截煤方案、可智能選擇最佳爆破方案并優(yōu)化參數(shù)等。我國(guó)在這方面也不斷努力,文獻(xiàn)[6]介紹了煤炭供電管理監(jiān)測(cè)的專家系統(tǒng),該系統(tǒng)的構(gòu)建對(duì)保障煤礦生產(chǎn)的安全具有非常重要的意義。楊夢(mèng)[7]等人研究了基于專家系統(tǒng)的煤礦事故現(xiàn)場(chǎng)處置方案自動(dòng)生成系統(tǒng),系統(tǒng)整合了應(yīng)急預(yù)案、安全規(guī)章制度、領(lǐng)域?qū)<液褪鹿拾咐木仍椒敖?jīng)驗(yàn),發(fā)生事故時(shí)可根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)信息及時(shí)提出處理方案,并提供最相似的歷史事故案例作為經(jīng)驗(yàn)支持。

      4 展望與挑戰(zhàn)

      現(xiàn)階段我國(guó)科技水平不斷上升,但仍處于弱人工智能時(shí)代[3]。人工智能的加入給煤炭行業(yè)帶來了新的活力,加速行業(yè)的進(jìn)步的步伐,但同時(shí)也面臨著很多的挑戰(zhàn)。首先,我國(guó)人工智能起步較晚,深層次模型和方法的成果與發(fā)達(dá)國(guó)家相比還有很大的差距;其次,圖形處理器和集成電路等方面的高新技術(shù)還是被歐美國(guó)家壟斷,眾所周知的美國(guó)波士頓動(dòng)力實(shí)驗(yàn)室,在智能感知與智能行為的融合方面遙遙領(lǐng)先;另外,高水平人員的缺失也是一大瓶頸,人工智能本是與計(jì)算機(jī)相關(guān)的學(xué)科,想要與煤炭行業(yè)更好的融合就需要其同時(shí)掌握礦井方面的相關(guān)知識(shí),這無(wú)疑對(duì)技術(shù)人員提出了更高的要求[8]。我國(guó)已將人工智能的發(fā)展上升為國(guó)家戰(zhàn)略,所以下一步政府一定會(huì)投入更多的人力物力推動(dòng)其發(fā)展,而煤炭行業(yè)也要結(jié)合自身特點(diǎn),抓住機(jī)會(huì)完成轉(zhuǎn)型,提高煤炭產(chǎn)業(yè)的安全性與高效性,實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

      參考文獻(xiàn):

      [1]左毅,陳勇.人工智能在煤礦安全生產(chǎn)中的運(yùn)用[J].煤炭技術(shù),2014(02):97-99.

      [2]孫啟民.淺析煤炭產(chǎn)業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀及未來趨勢(shì)[J].內(nèi)蒙古煤炭經(jīng)濟(jì),2017(9):17.

      [3]王嫄,解文霞,孔德莉,等.論人工智能技術(shù)應(yīng)用研究現(xiàn)狀和發(fā)展前景[J].科技與創(chuàng)新,2019(20):18-21.

      [4]沈舒男.人工智能在工程行業(yè)的應(yīng)用[J].電子技術(shù)與軟件工程,2019(05):240.

      [5]王富榮.現(xiàn)代煤礦生產(chǎn)中計(jì)算機(jī)智能監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用[J].煤炭技術(shù),2013(01):15-17.

      [6]原慶和.淺論煤礦供電系統(tǒng)監(jiān)測(cè)專家系統(tǒng)的構(gòu)建[J].內(nèi)蒙古煤炭經(jīng)濟(jì),2016(17):1-2.

      [7]楊夢(mèng),周恩波.基于專家系統(tǒng)的煤礦事故現(xiàn)場(chǎng)處置方案自動(dòng)生成系統(tǒng)研究[J].煤炭工程,2019(11):138-142.

      [8]李世鵬.人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢(shì)[J].視聽界,2019(5);5-9.

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