项目背景

矿山排水是指在矿山建设和生产过程中排除进入矿山的地下水和地表水，是战胜水害的重要手段之一。传统井下矿区依靠排水为采掘工作及工人的健康和安全创造良好的工作环境，保障在充水矿床得到彻底疏干，以保证生产的顺利进行。

煤矿所用排水机械设备往往处于工况恶劣、不稳定、负载重、连续运行状态，由早期故障发展而导致恶性事故频频，为了消除故障隐患，需要通过实时监测设备状态，并对状态数据进行智能预警来实现故障的早期预警，防止恶性事故的发生。通过矿区排水设备的核心耗损性部件的故障进行预测，可以据此对于相关部件的进行提前维护或者更换，从而减少整个设备非计划停机时间，避免因计划外停机而带来的经济损失和安全事件；准确预测可能涌入矿坑的水量，可帮助矿坑在开采前合理安排排水机组的稳定运行，在生产上要求预测的矿坑涌水量应接近开采时的实际涌水量，避免生产事故。

建设目标

矿井智能排水数字化应用场景，需要完成对应水泵的设备动态健康评估、动态性能评估、故障预测、运行状态预警、振动信号突变检测、矿坑涌水量预测等智能算法模型，对矿区排水设备的使用状态、运行状态进行监测、预警，并对矿区的涌水量进行及时预测，合理安排设备的运行、维修保养，在保障设备安全平稳运行的同时降低设备的能耗投入，为企业降本增效。

解决方案

1）设备动态健康评估：通过采集设备在统计周期内的故障发生率、温升时间、排气时间、开机成功率等数据，使用综合评价算法，每天对设备进行综合评价得分，通过可视化的方式将设备的健康度得分进行动态展示，完成设备的动态健康评估，帮助矿区智能掌握设备的健康状态，合理安排设备运行计划。

2）设备动态性能评估：通过采集设备在统计周期内的工序能耗、每吨水耗电量、每时排水量等数据，使用层次分析法，每天对设备进行综合评价得分，通过可视化的方式将设备的性能得分进行动态展示，完成设备的动态性能评估，帮助矿区实时监测设备的关键部件性能章状态，根据各设备的性能状态合理安排排水计划。

3）设备故障预测：通过采集设备运行状态类参数、设备静态属性、设备典型故障类型等数据，使用分类预测算法对设备的核心耗损性部件发生的故障数据进行拟合并预测对应故障的概率值，统计历史数据中故障概率由50%上升至80%所需时间，基于耗时数据自身的概率分布，对设备运行过程中故障概率达到50%后，预测故障概率达到80%所需时间95%的置信区间，根据预测结果，评估设备所需的维修保养周期，将传统的事后运维优化至事前运维，保障矿区设备的安全稳定运行。

4）设备运行状态预警：通过采集煤矿所用工业设备的电流、电压、温度等设备运行过程中的状态数据，基于数据自身的概率分布，将其转换为正态分布后，结合领域知识进行自适应阈值的计算，通过可视化的方式对状态数据进行上下动态阈值的区间设置，完成对不同状态参数的动态预警，对设备运行状态进行智能分析，帮助矿区及时掌握设备运行状态的异常信息，进行快速处理。

5）设备振动信号突变检测：通过传感器采集设备在运行过程中水平和垂直方向的振动幅值，通过信号分析进行设备信号数据的变点检测，从信号突变的角度对设备故障进行预测，并通过可视化的方式对信号数据和变点进行标识，完成对设备信号数据的实时检测，对各类突变的异常信息进行综合分析，及时掌握设备运行态势。

6）矿坑涌水量预测：通过采集历史数据中的排水量、液位变化量、涌水速度、排水所用泵数、排水时长、涌水量等数据，融合时间序列算法与多种回归算法拟合涌水量预测模型，并通过可视化方式将涌水量的预测值与实际观测值用不同颜色的折线图每天动态展示，可高效检测涌水量变化情况，帮助矿区合理安排排水设备启停，实现降本增效。

项目价值

通过对井下排水多类设备的多源异构数据的精准实时采集，通过智能化算法的应用，全方位可视化展示设备健康性能及故障的预测预警，辅助矿区在地下、地表排水时，能够全方位掌握排水设备的运行态势、异常信息，合理安排设备的运维保养计划、设备启停计划，保障矿区在排水方面安全、平稳、有序的进行生产，为企业安全生产、节能减排进行数据化支撑。