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                          昇騰AI如何賦能煤礦智能化升級?看山東能源的實踐經驗
                          來源:互聯網   發布日期:2022-08-11 06:28:32   瀏覽:5358次  

                          導讀:煤炭是我國的主體能源,被譽為能源安全穩定供應的壓艙石。但一直以來,因生產環境惡劣多變,煤礦安全生產面臨極大的挑戰;同時,由于人口老齡化、工作環境艱苦等原因,勞動力短缺問題也正在威脅煤礦行業可持續發展。當前,在行業數智化浪潮下,通過AI、云計...

                          煤炭是我國的主體能源,被譽為能源安全穩定供應的“壓艙石”。但一直以來,因生產環境惡劣多變,煤礦安全生產面臨極大的挑戰;同時,由于人口老齡化、工作環境艱苦等原因,勞動力短缺問題也正在威脅煤礦行業可持續發展。當前,在行業數智化浪潮下,通過AI、云計算、5G等新一代ICT技術打造安全、高效、無人化或少人化的智能煤礦,已成為煤炭企業實現高質量、可持續發展的必由之路。

                          從政策層面看,為提升煤礦智能化水平,促進我國煤炭工業高質量發展,2020年3月國家發改委、國家能源局等八部委聯合印發《關于加快煤礦智能化發展的指導意見》,明確提出到2021年我國要建成多種類型、不同模式的智能化示范煤礦,到2025年大型煤礦和災害嚴重煤礦將基本實現智能化,到2035年各類煤礦基本實現智能化。

                          在企業自身需求和國家政策雙驅動下,煤炭產業智能化已駛入快車道,那煤炭企業如何利用好AI技術加速智能化步伐?近日,在中國算力大會騰鯤鵬生態分論壇上,山東能源集團總經理助理王立才分享了煤礦智能化實踐經驗,值得借鑒。

                          聯合創新,

                          加快推動煤礦智能化升級

                          山東能源集團以煤起家,目前已發展成為一家以礦業、高端化工、電力、新能源新材料、高端裝備制造、現代物流貿易為主導產業的大型能源企業集團。近年來,面對傳統煤礦行業井下安全依然嚴峻、從業人員逐漸斷層等問題,為緊抓新一輪數字化、智能化變革新機遇,山東能源堅持“機械化換人、自動化減人、智能化無人”發展戰略,積極推動工業互聯網、大數據、人工智能、5G等新基建與煤炭工業深度融合,著力打造“工業互聯網+智能礦山”數字化轉型發展新模式,以持續推動企業增安提效。

                          特別是2021年以來,山東能源集團加大智能礦井建設投資,建成了133個智能化采掘工作面、24個5G+智能礦山應用場景,9處國家級智能化示范礦井具備驗收條件,在煤礦智能化建設路上走在了全國前列。

                          但煤礦智能化建設是一個非常復雜的系統工程,涉及的安全生產環節、應用場景、信息系統、網絡系統、終端設備等均多樣復雜,要真正全面、系統實現智能化升級,需從網絡、平臺、標準、人才培養等多個領域統籌兼顧、協同推進。以AI應用場景為例,當前盡管人工智能已在煤礦行業小試牛刀,打造出一些AI應用,但一直存在AI應用開發碎片化、人才門檻高、開發效率低、算法精度低等問題,導致AI覆蓋場景和應用效果有限,嚴重阻礙了人工智能在煤礦行業中規模普及和應用,亟需統籌構建系統化、平臺化的AI能力。

                          在此背景下,山東能源集團與華為于2022年1月成立了聯合創新中心,聚焦智能化煤礦建設,圍繞人工智能、礦鴻等七大領域優選了20多項聯合創新課題作為主攻方向和突破口,以進一步加速推動煤炭產業轉型升級。其中,在人工智能方面,山東能源聯合華為基于騰打造了人工智能平臺,以加速擴充人工智能應用場景。

                          昇騰AI如何賦能煤礦智能化升級?看山東能源的實踐經驗

                          構建AI算力中心,

                          打造AI賦能煤礦標桿

                          人工智能是各行各業實現智能化升級的關鍵核心技術,也是山東能源與華為聯合創新的重點領域之一。為此,雙方通過打造煤礦人工智能融合賦能平臺,將騰AI基礎軟硬件與煤礦智能化場景深度結合起來,加速打造煤礦行業AI賦能標桿。

                          對于煤礦智能化場景,雙方初步研判了6類大場景和20多個小場景,包括主運、掘進、沖擊地壓、綜采、人員安全、洗選和多模態應用等大場景。其中一部分是通過調研礦山現場后確認的、與效率和安全緊密相關的場景,另一部分是結合AI技術發展方向作出的判斷,期望AI技術對于煤礦安全生產的各環節都帶來顯著提升。

                          作為智能化的基礎底座,騰AI基礎軟硬件包含Atlas系列硬件、異構計算架構CANN、全場景AI框架思MindSpore、騰應用使能MindX等。Atlas系列硬件為中心和邊緣提供AI算力資源;異構計算架構CANN通過軟硬協同可充分釋放硬件的澎湃算力,提升模型訓練速度和推理效率;思MindSpore AI框架具備一次開發云邊端全場景部署、原生支持大模型訓練等特性,可加速科研創新和產業應用;MindX可使能行業應用極簡開發,加速人工智能應用落地。

                          基于騰AI基礎軟硬件的煤礦人工智能融合賦能平臺具有訓練-推理一體化、云邊協同、安全可靠等特性,可通過強大的AI算力與煤礦行業海量數據、業務系統深度融合,高效安全地匹配煤炭行業智能化場景,加速煤礦智能化應用繁榮生長及提升應用效果。

                          昇騰AI如何賦能煤礦智能化升級?看山東能源的實踐經驗

                          具體而言,雙方首先在集團總部建設了煤礦AI算力中心,依托于大算力和煤礦行業大數據訓練大模型,打造煤礦預訓練模型。由于AI大模型吸收了海量訓練數據,具備很強的泛化能力,可適配多種場景和應用,同時,模型完成預訓練后,開發者僅需少量數據微調或無需微調就能快速開發部署應用,因此山東能源在建設煤礦AI算力中心后,可有效解決過去AI應用開發面臨的碎片化、重復化、高門檻等挑戰,大幅降低AI開發門檻,縮短了應用開發周期,并減少了AI重復投資,從而可加速推動AI應用開發、落地與普及。

                          與此同時,雙方在礦山側部署了邊緣計算設備,可通過邊緣計算和場景化模型相結合快速處理對實時性要求較高的業務,大大提升煤礦生產效率和安全性,并能通過數據本地化處理、邊緣節點離線自治提升系統可靠性。

                          煤礦AI算力中心與邊緣節點相互協同,通過邊緣節點向算力中心反饋異常樣本,算力中心不斷優化算法模型,還能實現算法模型邊用邊學、越學越好用,進而持續提升算法精度和擴展應用場景。

                          應用落地,未來可期

                          通過建設煤礦AI算力中心,山東能源不斷孵化和擴充AI在煤礦的應用場景,目前已在多個領域取得了實質性進展,在增強人員安全管控、提升經濟效益、推進少人無人三方面均發揮出了顯著價值。

                          比如,在主運智能檢測場景,人工智能應用能夠實時發現異常,減少巡檢人員數量,降低職工勞動強度,實現井下少人無人,進而提升煤礦本質安全;使用AI大模型開發的皮帶運輸異常監控,平均識別精度明顯優于非大模型模式,性能提升達20%以上,并且僅需少量樣本快速訓練,就能做到對異常樣本準確識別;AI提升了沖擊地壓防治場景人員違規操作的識別核驗效率,讓現場安全獲得更好保障;視頻拼接技術和5G為掘進工作面提供360度大視野遠端控制,MEMS慣導實現綜采面自動對齊拉架,為這些作業過程提升了效率和安全。

                          更加可喜的是,山東能源當前已規劃了幾個批次的煤礦智能應用落地。其中,皮帶異物識別、皮帶跑偏識別、危險區域人員入侵檢測等第一批場景應用已在興隆莊煤礦使用,其他幾個批次的10多個場景應用已計劃在今年和明年上半年分步完成落地使用和開發部署。

                          展望未來,王立才表示,山東能源集團將緊緊抓住新一輪技術革命和產業變革機遇,以科技興安、少人則安、無人則安為指引,按照頂層設計、標準先行、分類施策、示范引領、有序推進的原則,大力推動5G、人工智能、大數據、云計算等新一代數字技術與煤炭產業深度融合,著力建成“安全、綠色、智能、高效”礦山,打造智能化建設示范企業,努力實現數字化轉型。

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