智能化皮带监控系统在煤矿的应用

2021-11-09 08:28陈海亮
山东煤炭科技 2021年10期
关键词:机头带式输送机

陈海亮

(晋能控股煤业集团赵庄二号井,山西 晋城 048006)

1 引言

煤矿带式输送机的核心部分是输送皮带,输送皮带的成本十分昂贵,因此撕裂检测技术在输送机上的应用显得尤为重要,通过撕裂检测技术及时检测输送带的撕裂并进一步减小撕裂的发生[1],但目前的纵撕检测技术都是基于接触式,事后监管。由于煤矿特殊的生产环境,大部分纵撕检测系统没有发挥出其特有功能,致使纵撕事故时常发生。

2 系统总体设计

系统主要由服务器主机、客户端电脑、智能分析矿用隔爆型摄像仪、矿用带式输送机视频监测报警装置主机(异物检测)、防爆语音箱、撕裂传感器、平台软件等组成,如图1。

图1 系统总体设计

系统采用基于机器学习的智能化视频分析技术,通过将隔爆型摄像仪安装在煤仓口上方,对煤仓内的实际情况进行实时监测。煤仓的监测区域可通过安装在调度室的上位机软件进行规划,同时可对报警和停机进行设定。

在带式输送机运行过程中,锚杆或矸石落入煤仓内的监测区域,停留的时间超过上位机软件设定的时间,调度室的上位机平台软件发出语音报警提醒值班人员,同时视频监测报警主机将信息传送至现场PLC 系统,产生报警停机信号[2]。

3 功能设计

(1)异物检测

异物检测报警系统是通过将隔爆型摄像仪安装在下料仓口上方,对下料仓内的实际情况进行监控,监控区域通过安装在调度室的上位机平台软件进行规划,同时可对报警和停机进行设定。在带式输送机运行过程中,锚杆或矸石落入仓口的监测区域,当超过上位机软件设定的停留时间,调度室的平台软件发出语音报警提醒值班人员[3],同时PLC 系统将接收到视频监测报警主机传送的信息,产生报警停机信号。

(2)撕裂传感器检测

当有异物刺穿皮带并发生撕裂时,利用撕裂传感器灵敏度高、响应速度快的特性,将撕裂传感器的发光装置和接收装置平行安装在下料仓正下方的皮带输送机底部两侧机架上,带式输送机的皮带宽度要大于发光装置和接收装置的安装距离。当皮带发生纵撕时,撕裂处就会有物料泄漏,触发撕裂传感器,撕裂传感器将检测到的信号发送给视频监测报警主机,报警主机将信号传送给现场PLC 系统,实现实时报警停机,避免损失扩大。而常规防皮带撕裂是通过传感器和皮带秤以及重量感应器来识别皮带是否撕裂,当皮带撕裂后,煤块下落,落到皮带秤上以及重量感应器产生报警,通知巡检工人以及岗位工人,这样只是事后处理,不能做到事前预防。撕裂传感器检测如图2。

图2 撕裂传感器检测

(3)物料堆积检测

物料堆积检测主要是监测皮带的煤流,监测区域通过安装在调度室的上位机平台软件进行规划,同时可对报警和停机进行设定。在皮带输送机组运行过程中,当下方的皮带停止运行,而上方的皮带仍然在运行或仓口被其他物料卡住,下料仓口的煤流堆积,超过了软件设定的高度或停留时间超过了软件设定的时间时,调度室的上位机软件发出语音报警提醒值班人员,同时PLC 系统将接收到视频监测报警主机传送的信息,产生报警停机信号,并发出现场声光报警提醒巡检人员及时处理[4]。带式输送机物料堆积检测如图3。

图3 带式输送机物料堆积检测图

(4)系统软件设计

上位机采用SE 组态软件结合PLC 控制系统,设计人机交互界面,并集成各类传输的控制信号,实现报警功能及带式输送机的启停、保护等操作。

① 视频信息源。系统的视频信息采用高清摄像头实时录像,有效地确保画面质量,并满足煤矿规程要求。

② 数据交换层。主要是数据的存储、交换,数据库分为物体视频特征数据库、事件视频数据库和视频数据库三类。

③ 图像处理。智能视频分析:通过传输的视频图像,对现场的实际情况进行分析[5],例如,胶带堆煤、煤仓仓口异物、胶带纵撕等;视频回放:当事件发生时,可随时调用视频,供事后分析。

4 工业性试验

该系统在赵庄二号井洗煤厂主井皮带机头溜槽上方、8001 带式输送机机头8001/1 上方、2002 带式输送机机头2002/1 上方、1031 带式输送机机头1031/1 上方、2401 带式输送机机头2401/1 上方、5307 带式输送机机头5307/1 上方、3002 振动筛后3002/1 上方安装智能分析摄像机共7 台、1001 带式输送机机尾落料点下方位置安装防撕裂传感器1 台,主井皮带机头、2002 带式输送机机头、2401 带式输送机机头、5307 带式输送机机头、8001 带式输送机机头安装智能视频监测报警装置主机5 台,实现洗煤厂所有重点岗位视频监控全覆盖。在运行过程中检测到异物及时发出语音报警,有效地阻止了因异物导致皮带撕裂的后果。

5 结语

该系统在赵庄二号井洗煤厂进行了安装试运行,实现了洗煤厂重点岗位视频监控全覆盖,具备智能监控和预警预报功能,保证集控室人员和生产管理人员能够第一时间了解生产现场实际情况,有效组织生产和应对突发情况,达到安全生产、减员增效、智能预警、预防事故的目标。

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