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2025-08-24 0
【来源:包头新闻网】
近日,中国地质大学(北京)人工智能学院实践团走进国能包头能源有限责任公司(以下简称“包头能源”),开展了为期一周的暑期实践活动。团队以“探秘数智转型”为核心,深入生产一线,近距离感受包头能源在智能化升级中的创新突破,记录下这座能源基地用科技重塑产业形态的生动实践。
扎根生产一线
触摸包头能源的“智能脉搏”
作为国家能源领域智能化转型的先行者,包头能源旗下李家壕煤矿、万利一矿、煤炭洗选分公司、神山露天煤矿、水泉露天煤矿等生产单位,早已成为数智技术与传统矿业深度融合的“试验场”。实践团成员带着专业视角,从井下到地面,从开采到洗选,全方位探寻这里的科技密码。座谈交流中,包头能源科技信息部、生产技术部的负责人详细介绍了企业的转型路径:从最初的“机械化换人”到如今的“智能化减人”,从单一设备升级到全流程智能管控,每一步都凝聚着技术攻坚的决心。“我们不只是在升级设备,更是在重构整个生产逻辑。”
全流程智能管控
随后,实践团深入井下综采工作面、智能调度指挥中心、VR实训区等核心区域:在万利一矿的井下巷道,5G专网穿透百米岩层,将实时数据精准传至地面;在李家壕煤矿的集控中心,屏幕上跳动的25项工艺参数正通过AI算法自动优化设备运行;在神山露天矿的采场,无人驾驶宽体车在极端环境下往来穿梭,完成全流程自主作业……每一处场景,都展现着包头能源用科技打破传统矿业“高风险、低效率”刻板印象的硬核实力。
数智成果亮眼包头能源的“科技答卷”
在包头能源的生产链条上,一项项创新技术正转化为实实在在的生产力,成为企业高质量发展的“引擎”。
5G专网:筑牢井下“神经中枢”
万利一矿的井下,5G信号构建起一张覆盖全流程的“高速通信网”。不同于传统通信的“时断时续”,这里的独立组网设计将数据传输时延压缩至20毫秒以内——仅为人眼眨动速度的五分之一。“有了这张网,地面能实时操控井下设备,综采面单班作业人数从13人减至5人,季度故障率直降50%。”技术人员的介绍,让实践团成员直观体会到“通信革命”对安全生产的重塑。
智能监控:给煤矿装上“智慧大脑”
李家壕煤矿的主煤流运输系统中,智能监控网络正展现着“会思考”的能力。AI图像分析技术实时识别皮带上的异物,自动启动除铁器并弹窗预警;25项工艺数据经算法分析后,自动调整跳汰频率、皮带转速等参数。这套系统不仅减少了8个巡检岗位,更让设备故障率下降40%。
VR安全培训教室
而在VR实训区,模拟瓦斯超限的应急处置场景中,系统通过环境与设备参数联动,自动切断电源、启动通风,全过程无需人工干预——这正是包头能源用“智能模型”筑牢安全防线的生动体现。
无人运输:掀起露天矿的“效率革命”
神山露天矿的采场上,6辆无人驾驶宽体车成为“全天候作业能手”。-40℃低温、沙尘天气里,它们依托双冗余通信网(4G+5G+矿用WiFi)保持稳定运行,车载故障预警算法每0.1秒刷新一次设备状态。“夜间重载倒车上坡”曾是老司机头疼的难题,如今智能系统能精准停靠破碎站,运输效率提升15%。“这些‘钢铁侠’不仅能扛住极端环境,还从不出错。”工程师的自豪,道出了包头能源在无人驾驶领域的技术突破。
智能洗煤:让每一粒煤“物尽其用”
煤炭洗选分公司韩家村洗煤厂的车间里,智能系统正上演着“读懂煤质”的魔术。在线监测屏幕上,数据实时跳动:当高灰细粒原煤进入系统,浮选搅拌速度自动升至120r/min,重介补加介质流量提高15%,最终精煤回收率提升6%。“按这个效率,每吨煤多赚40元,一年就是数千万元收益。”技术人员算了一笔“效益账”。在智能装车区,机器人根据客户需求自动调整配煤比例,装车误差不超过0.5吨,让产品稳稳打入高端铸造市场——科技赋能下,“吃干榨净”不再是口号,而是看得见的经济效益。
感悟转型力量:包头能源的实践启示
一周的实践中,包头能源的智能化成果让实践团成员深受震撼。从“人拉肩扛”到“远程操控”,从“经验判断”到“数据决策”,这里的每一步转型都印证着“科技是第一生产力”的深刻内涵。
数据不会说谎:李家壕洗煤厂的智能协同模式,让复杂原煤分选效率提升25%,吨煤耗水量降低12%;智能集控技术让李家壕煤矿单班作业人员减少40%,关键环节响应速度提升50%……这些成果不仅是包头能源的“成绩单”,更成为传统煤矿转型的“范本”。
实践团成员表示,此次走进包头能源,不仅看到了数智技术如何让老煤矿焕发新生,更感受到了企业敢为人先的创新精神。“这里的每一项技术突破,都是对‘传统产业落后’固有印象的颠覆。”未来,团队将把在包头能源的所见所闻转化为研究动力,让更多人了解这座能源基地用科技书写的转型故事。
而对于包头能源而言,这些智能化成果早已超越“技术升级”的范畴——它们是企业践行“绿色低碳”发展理念的生动实践,是传统能源产业向高质量发展迈进的坚定步伐,更是中国能源行业在数智时代交出的“包头答卷”。
(来源:包头能源)
(作者:中国地质大学(北京)人工智能学院 金铮声)
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