重大進展特刊┃國能科技研究院董事長楊宏強：AI+多維感知的煤質(zhì)快速檢測技術(shù)研發(fā)與應用

2025年03月19日 16:32 智能礦山雜志責編：戚金榮作者：智能礦山雜志

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重大進展特刊

為宣傳推廣煤礦智能化建設先進經(jīng)驗和創(chuàng)新成果，發(fā)揮典型示范引領作用，《智能礦山》于2025年第2期策劃出版了《2024年煤礦智能化重大進展成果特刊》，刊登代表新時代煤礦人創(chuàng)造性實踐和智慧結(jié)晶的11項智能化建設成果，以饗讀者。

文章來源：《智能礦山》2025年第2期“2024年煤礦智能化重大進展成果特刊”

第一作者：楊宏強，正高級工程師，現(xiàn)任國家能源集團科學技術(shù)研究院有限公司黨委書記、執(zhí)行董事，主要從事電力生產(chǎn)、工程建設、科技創(chuàng)新等工作。E-mail：12095247@ceic.com

作者單位：國家能源集團科學技術(shù)研究院有限公司

引用格式：楊宏強，劉志江，郝文玉，等.AI+多維感知的煤質(zhì)快速檢測技術(shù)研發(fā)與應用[J].智能礦山，2025，6(2)：13-17.

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煤炭質(zhì)量是煤炭能源應用的基石，貫穿開發(fā)、利用的全過程。傳統(tǒng)采制化分析方法通過采樣、制樣、化驗3道工序測定10余項煤質(zhì)指標，并以1g煤樣得到的結(jié)果代表1列車（約4320t）煤炭質(zhì)量。整個過程需約10人、10套設備協(xié)同操作，耗時長達24h，檢測成本高，存在數(shù)據(jù)失真風險大和反饋滯后等問題，嚴重影響了煤炭洗選、儲、運、銷等各環(huán)節(jié)的工作效率。煤質(zhì)在線無損檢測可提升檢測的時效性與代表性。

針對煤質(zhì)快檢技術(shù)，國內(nèi)外學者開展了大量研發(fā)工作，形成了如中子活化、雙能伽馬射線、X射線吸收和近紅外光譜等檢測技術(shù)，但由于檢測精度不高或存在放射源安全隱患等問題，一直未能實現(xiàn)大規(guī)模的商業(yè)化應用。因煤炭生產(chǎn)加工、儲、運、銷等過程中檢測環(huán)境工況條件復雜且應用場景存在差異，單一感知手段的快檢技術(shù)難以滿足多場景檢測需要，開發(fā)基于AI+多維感知的煤質(zhì)快速檢測技術(shù)尤為必要。

通過計算機科學、光譜學及分析化學等多學科的交叉融合，形成了基于AI+多維感知的煤質(zhì)快速檢測技術(shù)，解決了單一感知無法源頭捕捉煤炭完整全面的信息和復雜環(huán)境下光譜等精密儀器穩(wěn)定性與可靠性不足的問題，實現(xiàn)了對煤炭關(guān)鍵指標的快速、準確、無損檢測。

煤質(zhì)快速檢測技術(shù)主要研究內(nèi)容

基于AI+多維感知的煤質(zhì)快速檢測技術(shù)研究，主要從硬件感知、算法模型、數(shù)據(jù)集建設3個方面開展。

1.1 硬件感知

基于AI+多維感知的融合光譜煤質(zhì)智能快檢關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)與裝置試制，利用近紅外+X射線熒光融合光譜檢測裝置，全面感知煤炭原子信息與分子信息，利用溫濕度傳感、煤流檢驗、環(huán)境補償?shù)榷嗑S感知手段，以整形壓輥、可見光、近紅外、X熒光等技術(shù)形成了對樣品形貌、環(huán)境條件、煤中分子和原子信息的全面信號感知，通過典型場景應用驗證煤質(zhì)檢測系統(tǒng)的穩(wěn)定性與魯棒性。

1.2 算法模型

研究近紅外、X射線熒光光譜與煤質(zhì)成分及理化特性的關(guān)聯(lián)機理，探索基于神經(jīng)繼承關(guān)系假設，設計模型結(jié)構(gòu)自動化搜索算法與多級分類模型，挖掘雙光譜中與煤質(zhì)成分相關(guān)的互補信息，提升煤質(zhì)檢測的高精度與高泛化性，并建立煤質(zhì)快檢統(tǒng)一基礎大模型。以數(shù)據(jù)預處理、雙模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡等深度學習算法，實現(xiàn)多維感知信號有效提取和增益組合。

1.3 數(shù)據(jù)集建設

以煤質(zhì)覆蓋率指標為指導，熱力圖打靶為手段，以精準投樣、異常樣復檢、定期抽檢等方式擴充數(shù)據(jù)規(guī)模，構(gòu)建涵蓋國內(nèi)外大部分煤炭產(chǎn)品的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，實現(xiàn)復雜煤種檢測的高精度與高泛化性。針對全球主流進口煤種、全國20余個省區(qū)、4大產(chǎn)煤區(qū)不同地質(zhì)年代煤種，構(gòu)建高質(zhì)量煤質(zhì)數(shù)據(jù)集，完成近30次模型升級迭代，提升了檢測精度，快速部署和低臺間差等行業(yè)難題，實現(xiàn)了對上百種復雜煤種的高精度。

煤質(zhì)快速檢測關(guān)鍵技術(shù)突破

（1）利用多維感知手段與多模態(tài)自動校正技術(shù)，實現(xiàn)了設備狀態(tài)的快速診斷和自我修復。在不同產(chǎn)煤區(qū)、不同氣候區(qū)、不同煤流量及采樣形態(tài)等典型場景，驗證了技術(shù)的穩(wěn)定性與魯棒性。

（2）揭示了近紅外、X射線熒光光譜與煤質(zhì)成分及理化特性的關(guān)聯(lián)機理，構(gòu)建了基于神經(jīng)繼承關(guān)系假設，設計模型結(jié)構(gòu)自動化搜索算法與多級分類模型，建立了首個國際煤質(zhì)快檢統(tǒng)一基礎大模型，實現(xiàn)了近紅外光譜和X射線熒光光譜有機融合，挖掘出雙光譜中的煤質(zhì)信息。

（3）以煤質(zhì)覆蓋率指標為指導，熱力圖打靶為手段，構(gòu)建了涵蓋國內(nèi)外398種煤炭銷售品種、數(shù)量超11萬組的國際首個最大規(guī)模高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，實現(xiàn)了復雜煤種檢測的高精度與高泛化性。

煤質(zhì)快速檢測技術(shù)方案

3.1 煤樣大批量、實時、無損檢測

利用近紅外光譜技術(shù)結(jié)合X射線熒光光譜技術(shù)，實現(xiàn)煤炭成分信息的全面、無損感知，并與采樣機整體融合，確保大批量煤樣的實時檢測。結(jié)合高精

度形貌感知與全方位設備狀態(tài)感知，全面準確探測煤炭的發(fā)熱量、灰分、全水分、全硫等指標反應的光譜信號及相關(guān)信息，可有效解決傳統(tǒng)采制樣技術(shù)檢測量小、代表性差、檢測時效低的問題，AI+多維感知技術(shù)原理如圖1所示。

圖1 AI+多維感知技術(shù)原理

3.2 多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)信息深度融合

通過設計模型結(jié)構(gòu)自動化搜索算法，研究近紅外光譜和X射線熒光光譜的最佳融合方式，精確提取2種光譜信號中與煤炭成分相關(guān)的特征，并轉(zhuǎn)換為準確的煤質(zhì)成分信息?；诠庾V學的物理化學理論，結(jié)合設備狀態(tài)及環(huán)境狀態(tài)，利用多模態(tài)信號處理技術(shù)對煤樣光譜進行智能化補償校準，在不同環(huán)境、設備狀態(tài)及煤流特性條件下，實現(xiàn)煤樣光譜信息的準確、標準化獲取，并輸出符合模型預測要求的高質(zhì)量光譜數(shù)據(jù)，多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡融合算法原理如圖2所示。

圖2 多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡融合算法原理

3.3 煤種高精度、高泛化性檢測

煤炭種類豐富、成分復雜，包括不同地質(zhì)年代、不同煤炭種類及不同應用場景混配方式，單一模型實現(xiàn)全煤種的準確檢測需要突破多項關(guān)鍵技術(shù)難題。針對國內(nèi)外不同產(chǎn)煤區(qū)、港口、銷售、電廠及化工產(chǎn)業(yè)等煤炭場景下的復雜煤樣檢測，開發(fā)出1套高質(zhì)量數(shù)據(jù)采集體系，經(jīng)過智能化數(shù)據(jù)清洗、異常分析、快檢復投、人工復檢等手段，建立了包含準確煤樣光譜、煤質(zhì)成分超10萬組，涵蓋398個煤炭品種，收到基低位發(fā)熱量范圍覆蓋1213～8023kcal的高質(zhì)量融合光譜數(shù)據(jù)集，煤炭各項檢測指標與煤量加權(quán)熱力覆蓋如圖3所示，檢測指標范圍與精度見表1。

圖3 煤炭各項檢測指標與煤量加權(quán)熱力覆蓋

表1 檢測指標范圍與精度

煤質(zhì)快速檢測的先進性

融合光譜的煤質(zhì)快速檢測技術(shù)，形成了集多維感知、人工智能的多模態(tài)信號處理、高質(zhì)量數(shù)據(jù)集和統(tǒng)一基礎模型于一體的多項自主核心技術(shù)?；谌诤瞎庾V的煤質(zhì)快速檢測技術(shù)包含煤質(zhì)快檢核心裝置、AI模型與數(shù)據(jù)管控平臺，主要包括8個方面的優(yōu)勢。

（1）檢測效率大幅提升

檢測耗時由傳統(tǒng)方法的8～24h縮短為2min內(nèi)，實時煤質(zhì)信息滿足煤炭精細化利用。

（2）樣品代表性大幅提升

整列車煤可檢測煤量約1t，為傳統(tǒng)方法的100萬倍，樣品代表性大幅提升，避免了多級制樣過程引起的系統(tǒng)偏差。

（3）檢測無人干預實現(xiàn)“不能腐”

在線儀表式檢測高效、公平、透明，杜絕了人為操作失真風險，也降低了核查、監(jiān)督的工作難度。

（4）可實現(xiàn)多指標同時檢測

煤質(zhì)快速檢測可同時獲取煤發(fā)熱量、全硫、灰分、全水、揮發(fā)分、灰熔點等指標，其他指標預測模型正在開發(fā)中，有力推動了對煤炭認知向微觀深入。

（5）適應現(xiàn)場嚴苛環(huán)境

完成“煤電化運”全場景10臺設備示范，在高低溫、粉塵、震動、高濕度、電磁干擾等嚴苛環(huán)境條件運行約2年，仍可精度高、運行穩(wěn)定。

（6）數(shù)據(jù)集規(guī)模大、范圍廣、質(zhì)量高

累計已檢測200多家用戶、數(shù)萬批、數(shù)百種、超4億t煤炭，構(gòu)建了大規(guī)模高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。

（7）檢測結(jié)果高一致性

以熱值檢測結(jié)果為例，相同煤樣在同一裝置重復性檢測的平均差值約42kcal/kg，在不同裝置再現(xiàn)性檢測平均差值約59kcal/kg，上下游檢測平均差值約77kcal/kg，與人工化驗相當。

（8）檢測結(jié)果精度高

統(tǒng)一基礎模型在不同設備部署后，可實現(xiàn)對100多種復雜煤種高精度、高一致性檢測，與傳統(tǒng)人工檢測比對偏差呈標準正態(tài)分布，累計偏差趨于0，檢測精度不低于傳統(tǒng)方法水平。

應用效果與推廣前景

5.1 應用效果

煤質(zhì)快速檢測技術(shù)在國家能源集團所屬的神東煤炭集團有限責任公司、寧夏煤業(yè)有限責任公司、神華準格爾能源有限責任公司、新疆能源有限責任公司、煤炭經(jīng)營有限公司、勝利能源有限公司、浙江電力有限公司、河北電力有限公司及黃驊港務有限責任公司多個試點單位完成了設備安裝、調(diào)試和運行，應用成果良好，煤質(zhì)檢測產(chǎn)品迭代與應用案例如圖4所示。

圖4 產(chǎn)品迭代與應用案例

（1）煤炭快速結(jié)算

煤炭經(jīng)營類單位實現(xiàn)了對外部用戶超千萬噸煤炭快速結(jié)算。勝利能源有限公司已結(jié)算約200天，累計偏差僅13kcal，結(jié)算周期從月級縮短至當日實時結(jié)算，資金效率大幅提升。

（2）煤化工應用

寧夏煤業(yè)有限責任公司使用快檢實時煤質(zhì)信息指導精準配煤，配煤合格率由82%上升為95%，后工段油品加工負荷從97%提升至102%，氣化爐平均運行周期延長30天，每年有效降低生產(chǎn)成本約2000萬元。

（3）檢測費節(jié)約

以煤質(zhì)快檢技術(shù)代替?zhèn)鹘y(tǒng)采制化方式，各試點每年可節(jié)省成本數(shù)千萬元，為進一步驅(qū)動港口高效生產(chǎn)奠定基礎。

（4）煤電應用

國能（福州）熱電有限公司應用快檢技術(shù)，優(yōu)化調(diào)整鍋爐燃燒和水冷壁腐蝕狀態(tài)診斷，助力燃煤發(fā)電向數(shù)字化、智能化方向邁進。

（5）體系化管控

覆蓋“煤電運化”全產(chǎn)業(yè)鏈的煤炭生產(chǎn)、加工、利用等環(huán)節(jié)，支撐煤炭質(zhì)量管控體系的體系化、網(wǎng)絡化、標準化和在線檢測+數(shù)字監(jiān)管的運營管控。

5.2 推廣前景

煤質(zhì)快速檢測技術(shù)在煤炭、電力、煤化工、港口、運輸、鋼鐵、冶金、水泥等涉煤行業(yè)均有廣闊的應用前景，主要包括以下4個方面。

（1）煤炭基礎科學研究

快速積累煤質(zhì)基礎數(shù)據(jù)，推動從極微觀層面深入了解煤炭的化學組成、分子結(jié)構(gòu)及地質(zhì)演變進程，推動煤基化學與人工智能計量學融合發(fā)展。

（2）煤炭統(tǒng)一大市場建設

推動煤炭交易現(xiàn)場檢測、煤炭快速結(jié)算、商品煤煤質(zhì)管控、煤炭資源優(yōu)化配置、煤炭運輸與調(diào)度跟蹤與監(jiān)管的統(tǒng)一大市場建設。

（3）煤炭清潔高效安全利用

推動煤炭智慧洗選提質(zhì)、煤炭智慧精準配煤、煤化工高端化和多元化轉(zhuǎn)化、煤基污染物協(xié)同控制、鍋爐燃燒優(yōu)化調(diào)整等煤炭清潔高效安全利用。

（4）煤基能源碳足跡研究與管理

打造多源數(shù)據(jù)互證互信，碳核算與監(jiān)測等碳足跡方法學閉環(huán)的碳追蹤、碳監(jiān)控體系，支撐能源產(chǎn)業(yè)碳足跡可信認證與方法學建立、助力“雙控”轉(zhuǎn)型。

“煤礦智能化重大進展發(fā)布會”自 2021年開始，至今已舉辦4次，發(fā)布會吸引了眾多煤礦智能化建設領域的專家及科研、工程技術(shù)人員，成為展示煤礦智能化建設成果，交流煤礦智能化科技成果的盛會。

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編輯丨李莎

審核丨趙瑞

煤科總院出版?zhèn)髅郊瘓F成立于2015年，擁有科技期刊21種。其中，SCI收錄1種，Ei收錄5種、CSCD收錄6種、Scopus收錄7種、中文核心期刊9種、中國科技核心期刊11種、中國科技期刊卓越行動計劃入選期刊4種，是煤炭行業(yè)最重要的科技窗口與學術(shù)交流陣地，也是行業(yè)最大最權(quán)威的期刊集群。

《智能礦山》

Journal of Intelligent Mine

月刊CN 10-1709/TN，ISSN 2096-9139，聚焦礦山智能化領域產(chǎn)學研用新進展的綜合性技術(shù)刊物。

主編：王國法院士

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