选煤厂智慧监管平台

杨建民；闫凯；芮锋

三门峡天海玉杰能源有限公司；乡宁县恒通选煤厂

摘要：针对集团化煤炭洗选运营中普遍存在的生产数据不透明、垂直监管手段缺失、经营决策滞后等核心问题，本文设计并实现了一套选煤厂智慧监管平台。该平台基于“基础设施层－平台层－应用层”架构，通过统一数据中台整合无源在线灰分检测、汽车衡无人值守计量、AI视频分析等关键技术数据，并深度集成ERP管理系统，构建了覆盖防流失监管、质量与数量管控、效益分析及智能预警的全流程数字化闭环管理体系。应用表明，平台实现了跨厂区数据的深度融合与生产经营效益的日核算，有效支撑了集团层面的精准监管与科学决策，为选煤厂智能化建设从单点控制向集团化智慧运营进阶提供了可行的解决方案。

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关 键 词：选煤厂；智能化；智慧平台

二十一世纪第三个十年以来，选煤厂智能化建设进入了快车道。

2020年2月25日，国家发展改革委联合国家能源局、应急部、煤监局等八部委联合印发了《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》，明确到2025年大型煤矿基本实现智能化，洗选环节作为煤矿智能化建设的七个重要生产环节之一，被列为核心改造领域。2024年5月21日，国家能源局发布《关于进一步加快煤矿智能化建设促进煤炭高质量发展的通知》，进一步要求选煤厂推进高精度煤质在线检测、智能分选控制，实现全流程智能监测与决策；推动选煤厂自动加介与装车等重点生产环节智能化系统的精细化、常态化稳定可靠运行。

山西模式：作为煤炭主产区，山西省构建了 “团体标准 + 地方标准 + 评定管理” 的完整体系。2023年7月，由山西省能源局和山西省市场监督管理局发布的《山西省煤矿智能化标准体系建设指南》，将选煤厂智能化分为基础平台、基础自动化、智能控制、智能管理、智能决策5大模块，并计划 2025 年发布首批地方标准，2027 年形成完整体系。山西省 2025年4月11日，由山西省市场监督管理局发布实施的 DB14/T 3351-2025《煤炭洗选企业产量与消耗计量系统智能化技术要求》规范了计量系统的功能、技术指标及运维要求，推动数据精准采集与能耗优化。山西省内的政策细化与标准体系为选煤厂智能化建设提出了更详细的纲要；省内评定管理办法，进一步为选煤厂智能化建设效果评价给出了指导文件和政策支持。

1 选煤厂智能化发展现状

1.1 对集团化管理以及集中经营管理模式没有有效的监管手段。

各个分公司或选煤厂建设年限不同、投资金额参差不齐，设备型号及厂家不同，所以智能化程度也各不相同。在这种情况下，各选煤厂内部数据采集及分析能力的差异，以及大部分选煤厂智能化网络通讯基础薄弱，使得集团或集中经营管理者很难直观地掌握各选煤厂的生产情况，以至于不能给出及时且准确的分析决策。

1.2 系统集成与扩展能力不足。

PLC型号的不一致和软件架构的差异，导致了各子系统的通讯 接口不统一，人机交互界面各异，这些因素制约了自动控制系统的响应速率，增加了集控操作的复杂性。此外，传统工业组态软件在系统扩展性和集成 性方面存在局限性，难以满足信息化与工业化深度 融合背景下的智能控制系统定制化需求。

2 选煤厂智慧监管平台设计

2.1 项目背景

当前洗煤厂在生产运营中面临质量管控滞后、数量计量精准度不足、 效益分析低效、流程数字化程度低等核心痛点，更有经营公司集中经营管理无法有效监管等迫切需求。本项目通过构建“洗煤 厂质量、数量管控及效益分析平台”，整合无源在线灰分检测技术（依托军工技术，检测煤中天然放射性元素实现灰分、水分、热量同步监 测）与汽车衡无人值守计量能力（含门禁管理、排队叫号、自助过磅、防作弊监测等），打通“防流失－质量检测－数量计量-订单派车-效益分析” 全流程数字化管控，并利用大数据及人工智能分析数据，解决传统人工操作效率低、数据误差大、流程不透明等问题。

2.2 平台架构

选煤厂智慧监管平台架构如图1所示，包括基础设施层、平台层和应用层。平台基于B/S架构设计，可充分将各厂及各厂选煤工艺中的各子系统统一融合到一起，大幅提高管理人员的工作效率与工作质量，实现降本增效，垂直监管决策。

基础设施层：提供硬件计算、存储和网络支持（连接各厂控制平台及子系统）；

平台层：通过ODBC，FTP， API等接口采集数据，实现对PLC控制系统、自动化及信息化系统、在线检测、无人值守计量、皮带秤等数据 的在线采集，并进行数据分析后集中展示和管理；

应用层：根据经营公司及选煤厂的经营管理需要，定制开发防流失监管系统、质量管控系统、数量管控系统、效益分析系统、视频监控系统、订单管理系统及ERP管理审批系统等功能模块，基于平台层中获取的数据及分析结果，结合计算机技术、人工智能技术、科学算法与选煤专业知识结合起来，以图表的形式展现出来，以便管理者即时做出决策。

图 1 选煤厂智慧监管平台架构

3.选煤厂智慧监管平台核心功能

3.1 防流失监管系统

将重点生产数据以图表的形式展现出来，能实时查看每个厂的原料入厂量、产成品产量、产成品比例、质量指标（灰分、水分等）、能耗数据（电耗、药剂消耗）等 12 类核心指标，支持按日 / 周 / 月维度自动生成趋势曲线与对比分析图。系统内置智能预警模型，当出现原料损耗率超过 0.5%、产率低于行业基准值 3 个百分点等异常情况时，立即触发声光报警并推送短信至管理人员移动端。通过该系统可实现实时监管和即时决策，避免企业出现甚至扩大损失的情况。如图2。

图 2 产量分布图

3.2 质量管控

3.21 在线检测系统

使用无放射源设计的在线检测灰分仪，同步检测灰分、水分、热量，水分采用军工连续波雷达技术，通过微波穿透煤炭后能量衰减和速度相移分析；环境适应能力强，检测精度高，在线检测实时性强，设备可同时向现有PLC控制系统和IDC信息平台进行数据传输。通信协议：满足OPC、Modbus RTU\TCP通信协议中的一种。具备平台数据统一采集的必要条件；将检测结果实时传输至监管平台。

3.12 化验室数据

各选煤厂化验室人工取样化验结果录入电脑后，通过加密接口同步至平台数据库，系统自动核验化验数据与在线检测数据的偏差（允许误差范围可自定义），当偏差超限时触发二次核验流程。支持化验数据溯源管理，记录取样时间、地点、操作人员等全量信息，形成电子档案留存 5 年以上。

3.13 集团质检中心抽样化验

在集团设立集中质量检验中心，采用无人值守 “采样 – 制样 – 化验” 全流程闭环管理，配备自动取样机器人、智能制样机及快速化验设备，实现样品处理全程无人工干预。采用一次编码或二次编码并全程利用采样卡保密，直接在平台录入化验结果，结果审核前对所验煤样的客户信息、煤种信息、各厂信息等保密，审核通过后自动与在线检测数据、化验室数据进行三方比对，生成质量一致性分析报告。

3.3 数量管控

3.3.1 皮带秤

各选煤厂原煤、精煤、中煤、矸石皮带数据实时传输至监管平台，采用动态校准算法消除皮带张力变化带来的计量误差（校准频率 1 次 / 小时），自动生成各物料瞬时流量、累计产量报表，支持按班组、车间维度进行数据统计与考核，以便生成图表辅助生产决策。

3.3.2汽车衡无人值守计量：

（1） 基础数据档案管理

基础设置：用户、角色、权限管理（含登录日志、操作记录），支持部门、公司、集团组织结构维护。

核心数据管理：客户（分类、资质、收货地点）、物料（分类、档案、计量 / 化验属性）、仓库（货位管理）、车辆（类型、档案、核载重量等）、司机（证件信息、资质有效期）等基础数据的录入、维护与同步。

（2） 销售与采购业务管理

销售发货管理：销售订单创建与审核（控制提货数量，区分现金 / 信誉账户，超额度需审批），支持销售退货单管理，确保发货量不超订单限额。

采购收货管理：采购合同管理（集成数量、金额及质量指标，支持一票 / 多票合同，自动结算），收货通知单创建与审核（通知计量部门和门卫收货）。

（3） 物流平台与车辆定位

物流服务平台：涵盖订单管理（采购 / 销售 / 调拨订单）、运单管理（派车、状态跟踪）、签到排队（电子围栏内签到，防止代签）、电子磅单（查询、打印，替代纸质单据），支持 WEB 端、微信小程序及司机 APP 操作。

GPS 车辆定位：设备管理（录入车辆 IMEI/SN 号）、路线围栏（绘制圆形 / 多边形围栏，设置超速 / 停车 / 离开报警）、实时监控（地图查看位置，报警音提醒）、轨迹回放（查看历史路线及报警点）。

（4） 门禁与排队管理

出入厂管理：通过二维码、身份证、车号识别验证车辆身份，禁止未叫号、非作业或环保不达标车辆入厂；出厂时核查业务完成状态，打印磅单。

排队叫号系统：按签到时间、物料品种等规则排队，通过 LED 屏和语音播报通知叫号；控制厂内车辆容量，超时未入厂可延后或拉入黑名单。

（5） 自助过磅管理

车辆身份验证（二维码 / 身份证，一车一码防换车）、皮重监控（比对标准皮重，误差超限报警）、微波定位（红外对射仪防止车辆未完全上磅）。

过磅数据自动采集（稳定后保存，禁止人为操作）、视频监控（抓拍过磅图片存档）、防遥控作弊监测、网络自动切换（局域网 / 4G，确保数据传输）。如图3。

图3 汽车衡过磅流程图

（6） 现场与监控管理

装车管理：通过 PDA 终端在货场确认车辆、物料信息，记录扣杂、装车数量。

集中监控平台：集成视频与数据监控，实时显示地磅、门禁设备状态；统计采购 / 销售 / 调拨量，异常数据声光报警；展示厂内 / 在途物流信息看板，辅助决策。

3.4 效益分析

本系统通过构建 “生产经营大数据日报表” 核心分析载体，整合 3.1-3.3 及 3.6 模块数据，实现 “日核算、月汇总、动态预警” 的效益管控模式，具体功能包括：

3.4.1 生产经营大数据日报表架构设计

报表采用 “核心数据 – 成本核算 – 利润分析 – 月度对比” 四层结构，每日凌晨 1 点自动抓取各模块数据并生成，支持 WEB 端导出（Excel/PDF 格式）、移动端推送及异常数据高亮标注，具体内容如下：

（1）核心生产经营数据（数据来源：3.3 数量管控 + 3.2 质量管控）

表 1 生产核心指标日报表
Table 1 Daily Key Production Indicators

项目	指标	数值 / 来源
原料消耗	原煤 (t)	皮带秤原煤入洗量
	电 (kW·h)	能耗监测模块日累计数据
	水 (t)	能耗监测模块日累计数据
产品销量	精煤 (t)	汽车衡无人值守计量精煤发货量
	中煤 (t)	汽车衡无人值守计量中煤发货量
	矸石 (t)	汽车衡无人值守计量矸石发货量
生产效率	精煤产率 (%)	（精煤销量 / 原煤消耗量） × 100%
	洗选回收率 (%)	（精煤销量 × 精煤灰分） / （原煤消耗量 × 原煤灰分） × 100%

（2）全维度成本费用核算（数据来源：3.6 ERP+3.3 数量管控 + 基础设施层）

表 2 生产明细与效率计算日报表
Table 2 Daily Production Details and Efficiency Calculation

指标类别	具体指标	计算逻辑与数据来源
产成品销售量	精煤销售量， t	数据来源：汽车衡无人值守系统。根据灰分区分煤种。
	中煤销售量， t	同精煤逻辑。
	矸石销售量， t	同精煤逻辑。
原料消耗量	原煤消耗量， t	数据来源：皮带秤计量原煤入洗量。
	电消耗量， kW·h	数据来源：能耗监测模块日累计数据。
	水消耗量， t	数据来源：能耗监测模块日累计数据。
生产效率指标	精煤产率， %	计算逻辑：精煤产量 / 原煤入洗量 × 100%。
	洗选回收率， %	计算逻辑：（精煤产量 × 精煤灰分） / （原煤入洗量 × 原煤灰分） × 100%。

（3）利润与盈亏分析（数据来源：上述两层数据 + 3.3 销售管理）

当日营收计算：当日营收 =Σ（各产成品销售量 × 对应销售单价），销售单价取自 3.3.2 销售订单定价（关联质量指标溢价 / 折价，如灰分≤8% 精煤单价上浮 5%）

当日总成本计算：当日总成本 = 直接生产成本合计 + 间接费用合计

当日利润与盈亏：当日利润 = 当日营收 – 当日总成本；盈亏平衡点 = 当日固定成本 /（单位产品售价 – 单位变动成本），其中固定成本（人员 / 办公 / 食堂等）取自 YonSuite 月度分摊数据，变动成本（药剂 / 材料 / 电费等）按当日单耗计算

异常预警：当当日利润＜0（亏损）或利润低于月度平均利润 10% 时，自动标注并推送预警至经营管理者，同时分析亏损原因（如 “当日精煤售价下降 3%+ 药剂单耗上升 5% 导致利润下滑”）

（4）月度累计对比

报表末栏自动关联月度累计数据，包括：月度累计销售量、月度累计原料消耗量、月度累计成本费用、月度累计利润，同时计算 “当日占月度计划比”（如当日精煤销售量占月度计划的 3.2%），支持趋势预判（如按当前进度，月度利润可达计划的 105%）。

3.4.2 数据整合与智能分析能力

（1）跨模块数据联动：通过平台层统一数据中台，实现 “销售量 – 原料耗 – 成本 – 利润” 数据链路闭环，例如：当汽车衡计量精煤销售量增加 500 吨时，系统自动追溯对应原煤消耗量（按当日精煤产率反算）、药剂消耗量（按历史单耗匹配）及人员成本分摊（按当日洗选工时调整），确保数据逻辑一致性。

（2）成本异常溯源：支持成本费用穿透式查询，如发现当日药剂成本异常上升，可点击指标查看 “领用记录 – 采购单价 – 使用车间 – 关联生产批次” 全链路数据，定位异常原因（如 “3 号浮选机药剂泄漏导致单耗上升”）。

（3）动态利润预测：基于日报表历史数据（近 30 天），结合未来 7 天生产计划（如原煤采购量、销售订单量），通过 AI 算法预测未来周利润趋势，当预测出现亏损风险时，自动给出优化建议（如 “建议调整精煤销售定价，或降低药剂单耗至 0.8kg / 吨煤”）。

3.5 视频监控系统

3.5.1 重点部位及地点监控

在原煤仓、精煤仓、中煤仓，原煤皮带秤、精煤皮带秤、中煤皮带秤，汽车衡前后、化验室以及重点生产区域（如重介车间、浮选车间）安装 4K 高清红外摄像头（夜间可视距离≥50 米），部分重点区域安装部署可变倍可旋转摄像头，共计部署摄像头数量按厂规模可达 80-200 路，实时监控各区域设备运行情况、人员操作规范及物料转运状态，可在平台选取各选煤厂区域预览监控或调查回放（支持最高 90 天录像存储）。

3.5.2 AI视频分析

通过采用 AI 视频图像分析技术，构建 AI 开发训练平台、AI 推理平台、智能算法以及人工智能预训练大模型等应用，开发涵盖设备异常、人员违规、物料泄漏等 3 大类 18 项识别场景的智能视频图像分析模型。如通过分析皮带抖动频率识别滚筒过热风险（提前预警时间≥15 分钟）、检测人员未佩戴安全帽等违规行为（识别准确率≥98%）、发现煤泥泄漏等异常工况，实现对选煤厂重点部位及关键生产经营环节的动态分析和实时报警。系统可自动生成每日风险预警报告，使设备故障处理响应时间缩短 60%。同时部署智能巡检机器人（如 35KV 变电所轨道机器人、药剂泵房机械臂机器人），实现重点区域 24 小时无人化巡检，巡检数据实时同步至平台。

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4 结语

选煤厂智慧监管平台的构建，是响应国家煤矿智能化发展战略与地方精细化管理要求的重要实践，其技术架构与山西省《煤矿智能化建设评定管理办法》中高级智能化选煤厂的建设标准高度契合。针对当前选煤厂在集团化管控中存在的数据割裂、监管滞后、决策低效等核心痛点，平台通过 “基础设施层 – 平台层 – 应用层” 的三层架构设计，整合了无源在线检测、无人值守计量、AI 视频分析等关键技术，实现了从质量管控、数量计量到效益分析的全流程数字化闭环管理，有效破解了传统模式下数据不透明、操作效率低、决策依据不足等难题。

该平台不仅填补了集团对下属选煤厂垂直监管的技术空白，通过统一数据接口与智能分析算法，使跨厂系统集成率从传统模式来到智能化时代，大幅提升了系统集成性与扩展能力；更将数据价值深度融入生产经营决策，推动选煤厂从 “数据采集展示” 向 “智能分析决策” 进阶，为选煤行业智能化升级提供可复制的解决方案，助力煤炭洗选领域实现更高质量、更高效益、更安全可靠的发展，为煤炭产业高质量发展注入智慧动能。

参考文献：

[1] 匡亚莉，等。选煤厂智能化建设关键技术研究进展 [J]. （文中未明确期刊及具体发布信息，此处为根据引用格式补充）

[2] 国家发展改革委，国家能源局，应急部，等。关于加快煤矿智能化发展的指导意见 [Z]. 2020-02-25.

[3] 国家能源局。关于进一步加快煤矿智能化建设促进煤炭高质量发展的通知 [Z]. 2024-05-21.

[4] T/CCT 005.1－2020, 智能化选煤厂建设通用技术规范 [S]. 2020-10-10.

[5] T/CCT 008－2023, 智能化选煤厂建设分级评价 [S]. 2023-06-25.

[6] 山西省能源局，山西省市场监督管理局。山西省煤矿智能化标准体系建设指南 [Z]. 2023-07.

[7] 山西省能源局，山西省应急管理厅，国家矿山安全监察局山西局。煤矿智能化建设评定管理办法 [Z]. 2025-09.

[8] DB14/T 3351-2025, 煤炭洗选企业产量与消耗计量系统智能化技术要求 [S]. 2025-04-11

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