矿山主运输系统中，带式输送机的洒煤与堵煤问题长期影响运行效率与设备安全。传统应对方式依赖人工巡检与事后处理，响应滞后且存在安全风险。近年来，以AI视觉、多模态感知与自动控制为核心的矿山AI系统平台，将“洒煤识别、堵煤预判“整合为一体联动处置，实现了从被动响应到主动干预的运行模式转变。

一、洒煤识别：基于视觉的目标检测与实时预警

     洒煤现象通常由皮带跑偏、转载点落料不正、托辊卡滞等因素引发。系统对该环节的核心要求是：在复杂井下环境中实现高精度、低延迟的异常检出。

     技术实现上，主要采用深度卷积神经网络（如YOLO系列、ResNet等）对视频流进行逐帧分析。部署于皮带关键位置（转载点、机头、机尾、变坡段）的高清摄像机，具备边缘计算能力，可在前端完成图像预处理与模型推理。算法模型需针对煤尘、低照度、水雾等干扰进行专项训练，例如通过数据增强与自适应技术提升准确性。检测目标包括：皮带边缘形态异常（跑偏）、物料堆积高度突变（堆煤）、落料区外物料散落（洒煤）以及大块异物或锚杆等危险物。

     量化指标方面，工业级系统通常要求检测延迟小于300毫秒，对典型洒煤样本的识别准确率不低于99.5%，误报率控制在每通道每日1次以下。检测结果以结构化数据（时间、位置、类别、置信度、现场截图）上传至平台，触发后续处置流程。

二、堵煤预判：多模态融合与趋势分析

     堵煤预判的目标并非检测“已发生的堵塞”，而是识别堵塞发生前的物理特征变化，从而提供提前量。该环节的技术难点在于：堵塞前兆信号微弱且具有多源性，单一视觉或振动传感器难以可靠捕捉。

现行技术路线采用多模态融合感知框架。主要输入包括：

• 视频流中的煤流形态变化：通过光流法或时序目标检测，分析煤流速度、截面轮廓、滞煤区域扩展趋势。例如，转载点下游皮带上的煤流速度持续衰减，或落料口边缘出现周期性堆积分层，均为堵塞前兆特征。
• 设备振动与声发射信号：在溜槽、导料槽等易堵位置安装加速度传感器或麦克风阵列。堵塞发生前，物料与壁面的摩擦、撞击频率会发生变化。部分方案利用短时傅里叶变换（STFT）与卷积神经网络对声纹进行分类，可在气流或物料声异常出现的1秒内发出预警。
• 料仓三维扫描：针对煤仓或缓冲仓入口，采用毫米波雷达或激光雷达（LiDAR）进行实时三维重建，获取料位分布、堆角及表面粗糙度。当局部料位异常上升或出现“搭拱”形态时，系统计算堵塞概率。

     预测模型通常采用时序神经网络（LSTM、Transformer）或梯度提升树（XGBoost），将上述多源特征融合后输出堵塞风险等级（低、中、高）。现场应用表明，该方法可将非计划停机时长减少60%以上。

三、联动处置：规则里的自动控制与反馈

     联动处置环节负责将前两个环节的输出转化为具体的设备动作与信息流转。其核心设计原则是：在保证绝对安全的前提下，优先采用最低干预程度的处置策略。

系统内置规则支持用户自定义分级处置逻辑。典型规则示例如下：

• 洒煤识别达到“置信度>0.95且持续时间>2秒” → 触发声光报警，并将报警信息及现场图像推送至当班值班员移动终端。
• 堵煤预判给出“高风险”且持续3秒 → 自动降低皮带运行速度至50%，同时启动位于溜槽壁的空气炮振打装置；若风险在5秒内未解除，则执行全线停机。
• 对于跑偏导致的洒煤，系统可自动调偏托辊组（若配置电动执行器），或直接发出停机指令。

     所有处置动作均记录时间与设备状态，形成日志。平台同时生成电子工单，包含故障类型、位置坐标、关联视频片段及建议处置步骤，自动派发至维修班组。联动处置的时效要求为：从算法输出到设备动作或信息推送，总延迟不超过3秒。

四、总结

     洒煤识别、堵煤预判的联动处置一体的矿山AI系统平台，通过视觉目标检测、多模态趋势分析及规则驱动的自动控制，构建了从前端视频分析到执行的无缝衔接。该架构降低了运输系统因物料异常导致的中断频率，减少了人员进入危险区域作业的必要性，是矿山运输环节实现智能化升级的基础路径之一。