国能北电胜利能源有限公司胜利一号露天煤矿（简称胜利能源）年均低温期超6个月，最低气温达-40 ℃，为国家一级安全生产标准化煤矿及特级安全高效矿井，被国家发展改革委列为8家保供煤矿及14家释放产能煤矿和蒙东地区20处保供煤矿之一。
围绕安全智能化生产的关键问题和重点领域，胜利能源通过自主研发、集成应用2条技术路径，研究电铲远程操控、矿用卡车无人驾驶、无人破碎、智能装车、智能巡检、科学精准预防维修等新技术、新工艺、新装备应用，开展“矿用卡车无人驾驶+破碎站下坑”半连续智能采煤系统的探索与实践，推动露天煤矿智能采剥、无人运输等技术落地。
半连续智能采煤系统总体架构
胜利能源通过深度融合工业互联网、人工智能等先进技术，以万兆工业环网为通信骨干，以集中控制系统为“大脑”，实现从采装、矿用卡车运输、破碎、输送带输送、装车到设备健康管理、智能调度及安全监控的全流程智能化运营。
基于“感知-决策-执行-协同”的工作逻辑，构建以“矿用卡车无人驾驶+破碎站下坑”为核心的半连续智能采煤系统，该系统由感知层、网络层、平台层与应用层4层架构构成。
感知层在采区与破碎站全面部署激光雷达、毫米波雷达、高动态摄像头、温振传感器等多模态传感设备，实现矿用卡车位置、设备运行状态与环境参数的实时采集与冗余感知，确保数据采集覆盖率达到100%，为后续决策提供完整、可靠的输入。
网络层以万兆工业环网为骨干，融合私有5G无线通信与北斗高精度定位，构建低时延、高可靠的车路协同通信体系，保证控制指令传输时延≤20 ms并支持时间同步与链路冗余，满足远程操控与应急切换需求。
平台层搭建统一数据中台，整合集控系统、设备健康监测（PHM）与数字孪生平台数据，采用OPC UA等工业标准协议实现设备的规范化接入与语义统一，并通过边缘与中心协同实现毫秒级数据处理与AI推理，用于状态感知、故障预测与全局调度决策。
应用层实现具体执行功能，包括矿用卡车无人驾驶调度与路径规划、破碎站无人值守与联动控制、智能装车与输送带协同、设备预测性维护等模块，通过平台下发执行指令并依赖网络层保障实时反馈；系统通过跨层协同机制将感知结果快速回馈至决策模型，并将执行效果纳入数字孪生仿真与模型迭代，形成闭环的感知-决策-执行-协同流程，在复杂工况下实现安全可控、稳定高效的半连续智能化生产。“矿用卡车无人驾驶+破碎站下坑”半连续智能采煤系统框架如图1所示。
2.1 各环节智能化建设
（1）采装环节
2022年，启动了国内首台35 m³电铲远程操控系统的研发与应用（图2），系统集成了数据仿真、图像识别、边缘计算、姿态定位、混流合成及人工智能等关键技术，实现远程操控、数据回传、辅助装车、人员识别与姿态监测等功能，已在2台电铲上完成初步远程装载验证；视频信号与控制信号可实时传输，并通过信息融合技术在远程界面综合呈现设备状态与故障提示。
2023年6月，针对露天矿推土机作业的实际需求，扩展应用至推土机远程操作领域，基于无线通信与视频处理技术，利用5G网络连接车载控制单元与红外高清摄像头，实现对作业状态的实时监测与远程控制，提升生产安全性。持续优化远程控制逻辑、视频监控视角及系统状态监测能力，并引入360°全景视频与三维雷达边坡识别技术，以支持远程平整作业面、挡墙修筑与排土等作业。目前该系统已进入试运行阶段，累计运行超1 200 h，具备远程作业的工程应用条件（图3）。
（2）矿用卡车运输环节
自2021年11月起，开展平台搭建、安全员下车试验及常态化无人运行验证（图4），2022年11月，完成以1台电铲与7台矿用卡车（1台套）的连续24 h无安全员全流程常态化运行示范。截至2025年9月，无人驾驶矿用卡车累计完成运输作业11万余车次，运输里程超过55万km，累计运送土方量逾1 100万m³；平均运行效率达到人工作业的85%以上，小时最大出车次数22车，创造单日单铲368车、单日装车量657车的矿史记录。
为保障运行安全与稳定，无人驾驶平台与防碰撞、故障监测、胎温胎压监测等子系统的联动集成，并通过多层次安全防护措施，包括实时监测、故障诊断与多种安全技术措施的冗余设计，构建系统化的安全保障体系，提升无人运输系统的鲁棒性与可靠性。矿区已实现200 t级矿用卡车的无人驾驶运行，并形成较为完善的工程化应用体系。
（3）破碎环节
系统集成车辆识别、声光报警、液压自检、抑尘控制及大块与异物检测等多源感知与安全管控功能，攻克设备一键启停、卡车自动指挥卸载、设备状态实时监测等关键技术，形成破碎作业的全流程自动化、无人化运行能力。已完成3座破碎站下坑与智能化升级改造，建成行业内首个全自动无人破碎站，已安全稳定运行超过1 200天。
通过实时读取无人驾驶矿用卡车的精确位置、运行状态及在运数量等关键数据，动态触发并精准协调破碎站作业节奏，自动实现启停与下游输送带机的联锁。控制策略规定在卡车抵达卸料平台前，破碎站必须完成启动并建立与下游设备的安全联锁；为避免空转能耗，在联锁完成后2 min内如无车辆到位，在所有车辆卸料完毕且传感器确认卸料斗、板式给料机、破碎机与排料输送带无物料积存后，按既定流程自动停机，破碎站与无人矿用卡车实现协同联动控制。
依托实时数据流对板式给料机实施智能调频控制，避免“压死”与空载工况，提升物料处理的连续性与设备运行的稳定性。构建综合监控平台，集成数据采集、交互、分析、存储功能，同步实现设备远程控制与故障闭环管理，实现破碎生产与无人运输系统在安全性、能效与组织效率层面的协同优化与智能联动。
（4）输煤输送带运输环节
采用无源自适应能量供给技术，研制行业内“永动式”输送带巡检机器人（图5），实现通过能量采集自发电以支持持续巡检的自供能运行。系统集成声音/图像采集与显示、红外温度检测、互联网无线通信与智能故障预警等功能模块，支持在无需外接电源条件下的借能发电与稳定作业。
在巡检策略上，机器人支持定时自动巡检与定点巡检2种模式，对带式输送机上下托辊及上下输送带同步检查，并将自身运行参数与现场采集数据实时上传至数据管理平台，形成设备状态在线感知-异常识别-预警处置的闭环机制。该系统可有效提升输煤输送带运输环节的巡检覆盖率与实时性，降低人工依赖，提高运行安全性与运维效率。目前已投用34台输送带机巡检机器人，实现长输送带巡检全覆盖。
（5）装车环节
在保留原有功能的基础上，对集控系统、装车系统、给料系统及设备监测系统实施一体化升级，构建无人值守的自动化装车体系，完成2座火运快速定量装车站的智能化升级改造（图6）。系统在无人操作条件下，自动完成液压油泵启停与液压系统自检，保温闸板开启、溜槽自动下放对位、配煤闸板（缓冲仓闸板）自动配煤以及定量仓闸板开启等关键流程，实现全流程自动装载作业，累计装载原煤超4 700万t。
在装载控制层面，系统可自动识别列车车厢信息，对溜槽高度与伸缩位置实施精确控制，按节完成定量装载，并实时进行装车质量检测与记录，确保单节车厢达到额定装载，且料面均匀平整。由此实现装车作业从设备启停、过程控制到质量监测的闭环管理。
煤质关键指标实现在线精测。装运环节部署“融合光谱煤质快速检测技术”装备，基于AI与多维感知的在线计量技术开展算法研发与优化，提升复杂煤种的指标维度、模型泛化能力与检测精度。（图7）通过煤质在线计量开发与示范验证，系统在检测性能、环境适应性与运行稳定性等方面得到增强。2座装车站同步完成煤质快检设备安装与煤质管控平台数据接入，实现装车环节的实时煤质管控与“快检快结”，支撑装载质量与计量管理的协同优化。已完成蒙东区域4家子公司15家煤矿35个煤种，约9 400份煤炭样品的训练学习，完成了23次大数据模型更新迭代。在线煤质快检结果与人工化验结果对比已经持续8个月热值通过率保持100%，离线煤样热值通过率>90%。
2.2 生产状态跟踪与设备管理
（1）生产状态实现实时跟踪
基于智能卡车调度系统，实现对卡车、电铲等关键生产设备的空间位置与作业状态的实时感知、判别与可视化呈现，并据此优化调度策略与运行组织，提升生产过程透明度与管理效率。
系统依托5G低时延通信能力，对103台卡车与18台主采设备实现高精度定位与状态采集，形成面向全矿的生产运行态势图。结合现场工况的持续优化，系统现已支持自动生成符合业务需求的数据报表，并能自动计算配煤热值等关键指标，显著降低人工统计与核算工作量，为提升生产调度效率与精准掌握生产进度提供数据支撑。
（2）设备实现精准预测性维修
基于多源状态数据的深度处理与建模，形成设备健康监测与故障诊断模型（图8），支撑从实时监测、智能诊断到自动预警的闭环管理机制，实现面向关键部件的风险早识别、维护计划前置化与检修资源最优化配置，建成220 t矿用卡车实时状态监测预警系统、WK-35电铲全时状态数字化平台与地面生产设备在线监测系统，构建多设备、多场景的一体化状态监测体系、精准预测性维修体系，提升设备可用度与系统运行的安全性与稳定性。220 t卡车出动率提升至95.76%，故障诊断时间缩短26.3%。
半连续智能采煤系统关键技术难题与解决策略
（1）复杂环境适应性
矿山道路坑洼、车辙与湿滑工况频发，煤尘致激光反射率降低，削弱传感器感知能力并诱发车辆侧滑偏移。感知层采用“激光雷达+毫米波雷达+高动态摄像头+红外传感器+惯导”的多传感器融合方案，构建实时路面状态量化模型，基于轮速与加速度反推路面摩擦因数，结合摄像头识别的车辙深度与积水面积，为决策提供量化依据；在控制层实施动态自适应行驶策略，基于实时感知结果提前5～10 m调整轨迹（避开深度>50 cm坑洼或沿车辙中线行驶），当检测到横摆角速度异常时自动施加差动制动进行姿态纠偏。
（2）网络安全
采用端到端加密传输控制指令，并以“设备证书+临时密钥”的双向认证防止非法接入；实时监测信号强度、时延与丢包率，异常时自动降速至安全速度，直至通信恢复，远程操控依赖网络，易遭黑客与病毒攻击，存在设备失控与数据泄漏风险。
（3）多源数据融合与实时处理
为解决现场振动、温度、声纹、图像等数据分散且格式异构，难以实现毫秒级决策。部署统一数据中台，采用OPC UA标准化设备接入，结合边缘计算节点对高噪数据预处理，对核心算法进行冗余校验（多传感器交叉验证），以实现集控系统、元宇宙平台与设备健康监测系统间的实时协同。
（4）AI模型泛化与场景适应
基于DeepSeek开源框架训练的模型在复杂光照、煤尘与振动噪声条件下识别精度下降。通过模型增强与仿真测试，采用多模态融合（图像+声纹+振动）提升鲁棒性，并利用GAN扩充极端场景样本集以增强泛化能力。
（5）跨领域知识库构建
设备全生命周期管理需整合机械、电气与AI诊断等多领域知识且结构化建模困难，新型设备（如停送电机器人）故障样本不足。构建设备故障知识图谱，关联设计参数、运维记录与物理模型；结合迁移学习复用相近设备故障数据，并生成合成数据用于模型训练，缓解小样本约束。
（6）系统集成与兼容性
声纹听诊、煤仓无人值守、巡检机器人、停送电机器人、智能集控、智能辅助分站等新增系统需与综合平台融合，协议不兼容，采用分层解耦与接口标准化，新增系统以微服务架构通过API网关对接集控系统，强制供应商协议兼容，便于后期系统融合。
结 语
“矿用卡车无人驾驶+破碎站下坑”半连续智能采煤系统，通过多技术融合与场景适配，解决了露天煤矿智能化应用难题，提高生产效率、经济效益和安全保障水平，具有重要的推广价值和借鉴意义。未来，胜利能源将进一步深化数字孪生技术应用，构建设备全生命周期虚拟仿真平台，攻关智能化决策、AI故障诊断等技术，推动露天煤矿智能化向更高阶发展。
第一作者：刘喜，高级工程师，现任国能北电胜利能源有限公司智能装备中心执行董事，主要从事露天矿山机电设备及智能化建设管理工作。E-mail：11613901@ceic.com
作者单位：国能北电胜利能源有限公司
引用格式：刘喜，高昌平，李文博，等. 胜利能源大型露天煤矿半连续智能采煤系统研发与应用 [J]. 智能矿山，2026,7 (5):63-69.
