一整列運煤車采樣完成后,傳統檢測至少需要8小時,而在人工智能技術的助力下,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”正式發布,并首次在煤炭生產、電力、運輸、化工等全產業鏈成功示范應用。
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。基于此,未來或將打造全域全時態國家級數質量共享服務平臺并拓展至其他大宗散貨商品檢測領域,引領行業高質量發展。
傳統檢測技術弊端凸顯
數據顯示,2023年我國原煤生產和進口煤量共計51.84億噸,全國規模以上煤炭企業營收達3.5萬億元。煤炭質量數據是煤炭生產、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采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,但由于檢測精度不高、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、董事長劉國躍如是說。
人工智能助力技術創新
伴隨著人工智能技術的廣泛落地,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”正式發布,并首次在煤炭生產、電力、運輸、化工等全產業鏈成功示范應用。
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產煤區、港口、銷售、電廠、化工產業共9家單位示范應用以來,對1萬余批樣品、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,均實現穩定運行。檢測精度達到傳統化學方法水平,累計平均偏差趨于零。
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,應用煤質快檢技術后,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,實現煤質信息的實時精準獲取;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、化驗的復雜流程,杜絕人為因素的干擾,構建起高效、透明的在線檢測模式。
“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、副會長李延江說,本次國家能源集團聯合中國電科旗下海康威視發布的煤質快速檢測技術,就是以人工智能解決煤炭生產、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,成功研發基于融合光譜和人工智能的煤質快速檢測新技術,實現了檢測的快速化、精準化和智能化,是推動煤炭、電力行業與人工智能協同協作、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質量發展。
新模式或引領產業升級
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“技術產品化、產品產業化”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“在線測量+數字監管”的新型煤炭數質量管控模式,依托區塊鏈技術實時采集接入煤電化運全產業鏈條,從煤礦、外購煤站臺、港口、電力、化工等297家單位、累計1134臺的軌道衡、汽車衡、煤質快檢等設備源頭實時采集數量和質量數據,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”的煤炭數質量管控平臺。未來可升級為國家級煤炭數質量大數據共享管控平臺,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淀成本的應用空間。
劉國躍介紹,目前已在多家合作伙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質量共享服務平臺并拓展至其他大宗散貨商品檢測領域,對于促進人工智能高水平場景應用具有重要里程碑意義。
來源:經濟參考報記者 沈寅飛 白潔純
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