一整列運煤車採樣完成後,傳統檢測至少需要8小時,而在人工智慧技術的助力下,僅需2分鐘即可獲取檢測結果。近日,“融合光譜煤質快速檢測技術”正式發佈,並首次在煤炭生産、電力、運輸、化工等全産業鏈成功示範應用。
業內人士指出,該項新技術具有高精度、高安全性、檢測指標全面等優勢。基於此,未來或將打造全域全時態國家級數品質共用服務平臺並拓展至其他大宗散貨商品檢測領域,引領行業高品質發展。
傳統檢測技術弊端凸顯
數據顯示,2023年我國原煤生産和進口煤量共計51.84億噸,全國規模以上煤炭企業營收達3.5萬億元。煤炭品質數據是煤炭生産、銷售結算、利用的關鍵基礎數據。然而一直以來,依賴化學手段的傳統煤質檢測技術,存在效率低、風險大、成本高等問題,嚴重制約了煤炭清潔高效利用。
一位從事煤質檢測的技術人員介紹,一列車煤從上游裝車站臺裝車發出,到下游用煤單位卸車驗收採用傳統破壞性化學分析方法,中間至少有2次檢測,很難保障上下游煤質檢測結果的一致性,這也是長期困擾購銷雙方的難題。
此前,國內外進行過大量的煤質快檢技術研發,逐步形成中子活化、雙能伽馬射線、X射線吸收、近紅外光譜(NIRS)等技術路線,但由於檢測精度不高、放射源安全隱患等因素,一直未形成大規模商業化應用的成熟可靠技術。
“如何對煤炭看得清、看得準,充分發揮它的價值,煤質檢測是一項非常重要的工作。”國家能源集團黨組書記、董事長劉國躍如是説。
人工智慧助力技術創新
伴隨著人工智慧技術的廣泛落地,業內持續關注將科技創新應用在改變煤質技術檢測、提升煤炭清潔高效利用方面。
近日,由國家能源集團攜手中國電子科技集團旗下海康威視聯合創新研發的“融合光譜煤質快速檢測技術”正式發佈,並首次在煤炭生産、電力、運輸、化工等全産業鏈成功示範應用。
就像人的耳朵和眼睛,分開有各自的用途,也都有局限,但合起來會讓人對世界的感知變得更全面、更清晰。起初,研發團隊嘗試用單個紅外技術來檢測,僅能對煤炭中有機成分進行感應,對無機成分效果不理想,影響檢測精度。
實踐表明,融合光譜技術路線,將對煤炭有機成分有較好響應的近紅外光譜技術和對煤炭無機成分有較好響應的X射線熒光技術相結合,發揮出“1+1>2”的效果,大大提升了對熱值、水分、灰分、硫分等煤炭成分探測的準確性,具有高精度、高安全性、檢測指標全面等優勢。
2024年,煤質快檢技術在國家能源集團四大産煤區、港口、銷售、電廠、化工産業共9家單位示範應用以來,對1萬餘批樣品、4億余噸商品煤進行了檢測,歷經高低溫、粉塵、震動以及高濕度、電磁干擾等各種嚴苛環境條件,均實現穩定運作。檢測精度達到傳統化學方法水準,累計平均偏差趨於零。
以往,煤從上游裝車站臺裝車發出,到下游用煤單位卸車驗收,依賴傳統化學煤質檢測至少要經歷2次檢測,制樣、取樣、化驗過程平均需要8至24小時。如今,應用煤質快檢技術後,僅需2分鐘即可獲取涵蓋熱值、全硫、灰分、全水等指標的檢測結果,實現煤質資訊的實時精準獲取;整列車傳統化學檢測煤樣量僅1克,煤質快檢技術檢測煤量可達1噸以上,樣品代表性和檢測效率大幅提升;全程實現自動無人干預,改變了傳統制樣、化驗的複雜流程,杜絕人為因素的干擾,構建起高效、透明的線上檢測模式。
“當前,從單點突破到體系化發展仍然是煤炭行業數智化轉型的主要任務。”中國煤炭工業協會黨委書記、副會長李延江説,本次國家能源集團聯合中國電科旗下海康威視發佈的煤質快速檢測技術,就是以人工智慧解決煤炭生産、加工、利用等痛點問題的具體實踐。
中國電力企業聯合會黨委書記、常務副理事長楊昆認為,國家能源集團與中國電科集團強強聯合,成功研發基於融合光譜和人工智慧的煤質快速檢測新技術,實現了檢測的快速化、精準化和智慧化,是推動煤炭、電力行業與人工智慧協同協作、跨界融合的豐碩成果。中電聯將充分發揮橋梁紐帶作用,進一步加強創新交流合作,積極推動煤質快速檢測技術發展,利用科技創新引領電力行業高品質發展。
新模式或引領産業升級
業內人士指出,創新“成果”必須轉化為發展“結果”,煤質快檢技術本身就是從解決煤炭行業“痛點”“難點”應運而生,就要堅持“技術産品化、産品産業化”的市場化應用的實施路徑。
據介紹,為實現這一目標,國家能源集團融合區塊鏈、煤質快檢、大數據等新型技術,先行先試“線上測量+數字監管”的新型煤炭數品質管控模式,依託區塊鏈技術實時採集接入煤電化運全産業鏈條,從煤礦、外購煤站臺、港口、電力、化工等297家單位、累計1134台的軌道衡、汽車衡、煤質快檢等設備源頭實時採集數量和品質數據,形成了全環節、全流程完整的數據監控鏈條,打造“全景、真實、準確、快速、透明”的煤炭數品質管控平臺。未來可升級為國家級煤炭數品質大數據共用管控平臺,實現全國煤質數據全景感知,化解供需兩端數據矛盾,建立起快速結算新型模式,具備降低千億級資金沉澱成本的應用空間。
劉國躍介紹,目前已在多家合作夥伴實現超千萬噸的煤炭快速結算,未來將進一步向“大模型、大平臺”延伸,打造全域全時態國家級數品質共用服務平臺並拓展至其他大宗散貨商品檢測領域,對於促進人工智慧高水準場景應用具有重要里程碑意義。
(責任編輯:王嘉浩)