1智能矿山与煤矿机电技术管理概述
1.1智能矿山
智能矿山借助物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术，实现矿山生产的智能化管理，以优化资源开采、提高安全性和实现高效环保为目标。物联网通过传感器采集矿井数据，支持远程监控；人工智能用于数据分析、故障预测和无人操作，提升效率；大数据用于数据存储和分析，优化流程并提高安全性。智能矿山在全球范围内快速推进，尤其在中国，以推动煤矿行业的高质量发展。
1.2煤矿机电技术管理
煤矿机电技术管理涵盖设备的安装、维护、监控和故障处理，确保生产安全与高效。传统的管理方式依赖人工操作和经验判断，信息化程度低、响应慢，导致管理成本高、故障预测性差。在智能矿山环境中，煤矿机电管理逐渐向智能化、数据化转型，通过物联网实现实时监控，以大数据与AI驱动故障预测和诊断，自动化和远程控制减少安全风险。智能矿山还要求管理人员具备更高技术素质和数据分析能力，以适应自动化设备和智能化管理需求。
2煤矿机电技术管理中的常见问题
2.1技术人员和操作人员综合素质偏低
智能矿山建设对技术人员和操作人员的综合素质提出了更高要求。但目前，技术人员和操作人员对新设备和技术掌握有限，缺乏系统培训，导致在设备管理和应急处理方面存在短板。企业需通过系统化的技能培训，提升人员对智能化设备的适应性。
2.2智能机电设备和技术推广缓慢
智能机电设备推广受制于高成本和技术复杂性，中小煤矿企业更新设备面临经济压力。同时，设备兼容性问题和企业支持力度不足阻碍了智能设备应用。推广滞缓，影响安全性，不利于提高生产效率。
2.3管理流程缺乏规范化与系统化
煤矿企业传统管理方式依赖人工，信息化程度低，管理流程不完善、责任分配不清，影响生产安全与效率。需通过引入智能管理手段，完善流程及责任分配，形成闭环管理，提升机电技术管理的规范性。
3基于智能矿山的煤矿机电技术管理创新
3.1煤矿机电安全一体化建设
在智能矿山背景下，煤矿机电安全一体化通过智能化、自动化和信息化技术融合，实现设备、作业环境和人员的统一安全管理。主要建设方向包括：实时监测与自动化控制，利用物联网传感器和智能平台全天候监测设备和环境，提升安全反应速度；智能预警与风险识别，基于数据分析和人工智能预测设备异常，防范安全事故；远程控制与应急响应，通过中央平台远程管理设备，快速响应突发事件；数据驱动的安全优化，收集分析历史数据，改进安全管理；设备与人员的联动管理，实时监测人员位置和环境，实现双重保护。各类自动化、信息化、智能化系统和设备的体系化建设，显著提升了机电管理的安全性和效率，为智能化矿山提供了坚实保障。
3.2在煤矿机电技术管理中融合PLC
3.2.1绞车技术管理
在绞车管理中，PLC技术实现了操作的全自动化和高精度控制，有效提升了安全性和效率。通过PLC系统，绞车的启停、速度调节和负载情况均可实现实时监测与控制。PLC技术使绞车在超载或运行参数异常时自动触发报警和保护机制，确保在紧急情况下迅速响应，减少人为操作失误导致的安全隐患。应用数据显示，引入PLC后，绞车的故障率大幅降低，操作效率显著提升，同时减少了日常维护成本，凸显了其在保障安全和稳定运行中的优势。
3.2.2井下风门技术管理
在井下风门管理中，PLC技术实现了风门的自动控制与实时监测，有效保障了通风系统的稳定性和矿井空气质量。系统可根据井下气流和环境参数的实时变化自动调整风门开闭，确保通风需求的精确匹配，减少了人工调节的误差。通过远程监控功能，PLC系统能够在风门状态异常时发出警报并采取相应控制措施，将风门状态信息上传至中央控制室，为及时调整和维护提供数据支持。这种基于PLC的管理模式提升了井下通风系统的安全性和管理效率，确保了井下作业环境的可靠性。
3.2.3胶带运输技术管理
在胶带运输管理中，PLC技术实现了胶带运输机的自动控制与实时监测，有效保障了运输系统的稳定性和可靠性。系统可根据生产需求，自动调节胶带运转速度和启动方向（顺煤流或逆煤流），大幅降低系统能耗。PLC技术使胶带运输机在运行参数异常时自动触发报警和保护机制，确保在紧急情况下迅速响应，减少人为操作失误或响应不及时导致的安全隐患。这种基于PLC的管理模式提升了胶带运输系统的安全性和管理效率。
3.3煤矿机电技术管理中应用故障检测诊断技术
3.3.1局部放电检测
局部放电检测技术通过监测高压设备绝缘性能劣化的早期信号，及时识别煤矿机电设备中的绝缘缺陷与老化情况。该技术在煤矿高压设备中实现实时监测和分析，使得绝缘隐患能够在故障前被检测到，防止因绝缘故障引发的突发性停机和电气事故。局部放电检测不仅延长了设备使用寿命，还减少了因故障引发的高成本维修，实现了煤矿电气系统的高效和安全运行。
3.3.2电流高次谐波检测
电流高次谐波检测在故障预警系统中起到关键作用，通过分析电流波形中的高次谐波特性，识别电气设备潜在的异常状态，如电机绕组短路或负载不平衡。该技术的高灵敏度允许在故障萌芽阶段即识别问题，系统自动发出预警信号，便于提前进行维护，避免设备损坏。通过谐波检测，煤矿实现了故障早期预警，提高了故障诊断的准确性与效率，有效保障了设备运行的安全性和稳定性。
3.3.3设备振动检测
设备振动检测在故障检测中占据重要地位，通过对电机、减速器等动力传动设备的振幅、振频实时监测，自动识别异常震动信号，实现在设备故障初期识别异常状态并发出预警信号，便于提前检修维护，进一步提升设备使用寿命，减少设备故障引发的系统停车，有效提升设备运行的可靠性与安全性。
3.3.4声音、温度检测
矿井各类设备运行均具有一定的温度范围，出现安全隐患或故障时普遍伴随着声音、温度的异常变化，通过智能巡检机器人、定点监测设备等，自动识别各类机电设备或系统的异常声音、温度信号，提醒机电管理及维护人员及时处理，提升机电设备运行管理的稳定性与安全性。
3.4自动化技术在煤炭开采阶段的应用
在煤矿开采中，自动化技术已广泛应用于掘进、采煤和运输等关键环节。掘进作业中，自动化设备实现了高效、安全的巷道开拓，降低了对人工操作的依赖和安全风险；采煤阶段则通过自动化采煤机和远程控制系统大幅提升了生产效率，避免了人员长时间暴露在危险环境中；在运输环节，自动化输送系统和无人驾驶矿车提高了运输效率，同时减少了人力成本与安全性。这些应用有效推动了煤矿机电技术的创新管理，实现了煤炭开采作业过程的少人化、无人化，以及机电设备的实时监控、故障预警和精准操作，从而提升了矿井整体生产效率和安全管控水平。
3.5 强化人员综合素质
在智能矿山建设中，煤矿企业需通过系统化、专业化的培训提升机电管理人员和操作人员的综合素质和智能设备操作技能。具体做法包括设立全面的技术培训体系，涵盖智能设备操作、数据分析和故障诊断技能。此外，借助虚拟仿真和现场演练提升实操和应变能力，定期开展技术交流和技能竞赛以巩固技能。这些措施促进了煤矿机电管理的创新，实现了智能化设备高效运维、实时监控和故障预警管理，为矿山的安全和效率提供了人才保障。
3.6变频控制技术管理
煤矿企业在提升、通风和排水等高耗能设备上应用变频控制技术，通过调节电动机转速和输出功率，实现节能运行。该技术根据设备负载需求动态调整功率输出，避免了能源浪费，并减少设备磨损，延长使用寿命。变频调控不仅提高了设备运行效率，还显著降低了能耗和碳排放，为煤矿机电技术带来了节能减排的创新管理，推动了煤矿行业的绿色发展。
3.7数据驱动下的管理决策
在智能矿山机电管理中，数据驱动决策通过实时采集人员、设备、生产和环境数据，为管理者提供全面的矿井运行状态信息，支持精准、高效的管理决策。煤矿企业建立数据分析平台，通过人工智能算法和大数据分析技术，实现实时监控、智能诊断和故障预测，有效优化设备维护、生产调度和人员安排；通过异常检测和趋势分析，数据驱动的管理决策降低了管理成本，提升了生产效率和安全性，为煤矿机电技术管理带来了系统化、科学化的创新。
4结论
智能矿山推动煤矿机电技术管理向智能化转型，通过安全一体化、PLC技术、自动化监测、数据分析等创新手段，有效提升了设备的运行效率、安全性和节能效果。煤矿企业应持续完善这些技术应用，优化管理流程，提升人员技能，确保行业可持续和高质量发展。
参考文献
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作者简历：黄永（1974•1——），男，山西省右玉人，2019年1月毕业于中北大学电气工程及其自动化学专业，现就职于中煤平朔集团有限公司信息产业公司，从事井工矿信息化及智能化工作。