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AI排水系统解决方案
AI排水系统解决方案
我国煤矿井下排水系统长期面临三大核心痛点:安全风险高:人工监测水位导致预警延迟,突发涌水难以及时处理,易引发淹井事故;设备故障预警不及时,增加事故风险。运行效率低:多水平排水设备独立运行,缺乏协同调度,导致水泵空转或超负荷运转;人工控制依赖经验,无法动态匹配涌水量,造成资源浪费。能耗与成本高:固定转速水泵能耗高,设备老化导致效率低下,维护成本高;人工巡检和操作强度大,人力资源浪费严重。传统自动化控制虽实现水位监测与远程操控,但受限于预设规则决策模式,无法动态匹配复杂工况。政策层面,《煤矿智能化发展指南》明确要求:到2025年大型煤矿基本实现智能化,排水系统需达到万兆网络融合标准。在此背景下,AI边缘控制技术通过"预测-决策-执行"一体化架构,正成为破解行业痛点的关键路径。
需求痛点
  • 安全预警迟
    人工监测水位,突发涌水难以及时处置
  • 协同调度缺
    多水平排水设备独立,无统一协同管控
  • 能耗成本高
    固定转速水泵低效,人工巡检成本高昂
  • 决策模式僵
    传统控制依赖预设规则,难适配复杂工况
  • 智能化不足
    未达万兆网标准,难满足煤矿智能升级要求
方案内容

方案采用海得EIC控制器,它是一款面向工业智能化,集上下位于一体的AI智能控制器,以“全栈融合、开放智能”为核心设计理念,深度融合PLC控制器、WEBSCADA、云边协同、时序数据库及AI边缘计算能力,重新定义工业控制系统的技术边界。基于海得控制提供的AI边缘计算(工业AI模型库)+PLC+WEBSCADA+时序数据库,为煤矿构建了"预测-决策-执行"一体化的智能排水系统,实现技术突破与价值跃升。


煤矿排水系统主要由采区泵房--井下中央泵房--排水管网--地面污水处理厂等构成,存在多个泵房,同时每个泵房多台水泵,每个泵房的涌水量、排水量都是动态的,要达到最优排水方案,需要多参数实施采集,多调度排水路径规划,多设备协同等问题,面临复杂多变的场景,单独依靠PLC的逻辑控制只能实现简单逻辑控制,不能实现调度方案实时调整,不能达到最优解。


新的排水系统AI模型方案则采用多路、多维度数据采集,多模型优化,结果执行与反馈,故此系统设计分为3层:

AI预测层:多维度数据融合建模

运筹优化决策层:海得模型库求解

边缘控制执行层:实时调控(PLC+WEBSCADA+时序数据库)


客户收益
  • 预测前瞻化
    实时获取数据,AI 预测涌水、排水等关键参数
  • 调度更灵活
    结合设备参数,按需执行多策略动态调度计划
  • 联控全流程
    联动上下游设施,实现排水系统全环节协同
  • 安全有保障
    安全优先策略下,快速排水维持低水位状态
  • 能耗成本低
    避峰就谷运行,优化能源使用,减少电费支出
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