当前位置: 煤炭网 » 智慧矿山 » 正文

“矿山AI大模型”是如何在煤矿开出一片新天地的?

日期:2023-02-03    来源:华为智能矿山

国际煤炭网

2023
02/03
09:25
文章二维码

手机扫码看新闻

关键词: 智能煤矿 煤矿综采 智慧矿山

“矿山工业互联网建设者说”

第 13 期

▲图为作者煤矿调研下井前后留念

导读:“我在经历了一年半的洗礼和成长后,从一名日常与代码打交道的“程序猿”成功转身,从明亮的办公室走进矿山,深入场景,以客户需求牵引产品线研发规划,打造煤矿行业解决方案,帮助客户解决问题,实现远程采煤,让更多矿工走出矿井。”

华为煤矿军团:李吉宗

本期,让我们走进煤矿军团的AI解决方案高级架构师李吉宗,听听他加入煤矿军团之后,发生了什么故事。

煤矿之路:道阻且长,行则将至

“煤矿行业当前信息化比较落后,行业内也没有大的科技公司做‘领头羊’,要不要加入我们团队?我们可以一起来开发煤矿行业的大数据和人工智能解决方案,一起开拓这一片新疆土!”2020年底,我的老领导向我发出了邀约。

当时我已经加入华为6年了,一直在做运营商计费软件方面的工作,工作内容可以概括为“用着成熟的技术给更成熟的产品修修补补”。听到他的邀约,我心中的小火苗瞬间被点燃:我一直想做出一些改变,想取得一些突破。不知道是不是那段时间跑步比较多,头脑比较“发热”,我没有犹豫,立刻答应了他的邀请,成为最早一批加入到煤矿军团的员工。

多次被“教育”,悟出新门道

2021年3月,我第一次到矿区和客户交流解决方案。

当我们介绍完华为的“一网一云一平台”方案后,客户对解决方案的价格和价值都提出了质疑:“掘进机虽然贵,我们能摸得着;调度室里的大屏业务系统,花了几百万,我们也能看得见。但是,你们介绍的云平台架构,虽然听着很先进,可既看不见又摸不着,我们都不知道买来能做啥?你们有没有已经用得好的矿,让我们能去参观下?”

在被市场和客户多次“教育”、几经碰壁后,我们逐渐“摸”出了门道,"如何在保证生产质量的同时,尽量减少井下工人人数、保障工人作业安全以及提升采煤效率。"这才是他们最关注的点。李吉宗说道。

因此,我们要思考的是,如何通过华为云平台帮助矿主们去实现"减人、安全、提效"的迫切诉求。只有这样,客户才能认识到我们云平台的价值,才愿意买单。但是,从哪个方向切入?用什么办法才能实现呢?

就当大家还在苦苦思索时,我突然想到前不久看到的一篇洞察报告:“当前煤矿正在处于智能化转型阶段,政府出台的煤矿智能化建设指南和验收管理办法中都明确指出了,要进行人工智能系统的建设……”,人工智能是华为的优势方向,这会不会是一个突破口?

我和大家提了自己的想法,又火速联系了公司里人工智能领域的专家,经过几轮研讨后,我们一致认为:华为能提供端到端的人工智能解决方案,可以作为重点的发力方向——以“减人、安全、提效”为目标,构建煤矿行业人工智能解决方案,帮助客户解决痛点。

摸出新方向,用人工智能看护煤矿大动脉

矿井下主要生产业务可以概括为“采掘机运通”(采煤-掘进-机电-运输-通风)加排水,我负责的是对“运”这一环节的调研和分析,进而构建出相应的人工智能解决方案。

“运”作为煤矿的“大动脉”,运输一旦出了问题就会导致整个矿井停工,因此每个矿区都配有专人专岗,保障煤流运输系统的正常运行。

主煤流运输皮带巷巡检

当前的巡视工作,主要手段依旧是靠工人的眼看耳听,再依靠经验判断。类似的,在我们设计的方案中,井下的设备也得既能看到又能分析出异常情况,这样才能最终达成“减人”的目标。基于我们成熟的视觉分析AI技术,我们计划选择摄像头加视频AI来代替工人的眼睛发现问题,再联动周边系统帮助提升问题的处理效率,最终实现“用机器代替人”的减人目标。我们把这个主煤流运输AI方案(以下简称“主运AI方案”)细化为两个阶段,第一阶段的目标是降低工人30%的巡检工作量,第二阶段是减少20%至30%的井下作业人数。

视觉分析AI是个很传统的典型方案,只要有监控分析的需求,就有它的用武之地。但是,视觉分析AI在矿井下的实际应用效果却并不理想,客户普遍反馈井下识别率低、效果差。我不禁产生了疑问,为什么在其他行业应用得“如鱼得水”,但矿井下的实践却始终难以“破冰”?

众所周知,AI识别是异常样本越多,检测效果越好。但是,煤矿行业有其特殊性,井下很多场景的样本数据收集困难大、样本库不足,而且场景也复杂多变。

就在大家一筹莫展,项目设计推进陷入僵局的时候,煤矿军团行业解决方案研发的总裁蒋旺成帮我们指明了一个新方向:“非正常即异常!”这是一个创新性的尝试,在煤矿行业里是一次大胆的实践。

最终通过几轮分析后,“非正常即异常”顺利通过了验证,我们攻克了煤矿行业做AI的难题!

接下来,我们把需求和方案的设计初稿传递给云EI(企业智能)产品线,并着手和研发的同事们一起讨论方案的细化。几轮交流后,EI给我们推荐了矿山AI大模型技术,该技术主打的“低门槛AI开发和零样本、小样本优势”都非常契合煤矿行业的井下作业场景。因此,我们计划把主煤流运输AI方案作为矿山AI大模型在煤矿行业的第一个应用实践,同时推进验证大规模参数预训练模型在煤矿行业的优势。

随着双方合作的加深,两个团队也都愈发地认可当前的合作模式——军团贴近一线,做好场景洞察和需求引导,研发负责产品落地和版本保障。

一次次模拟、测试到验证成功,我们看到了这一方案落地的曙光,我们已经迫不及待想要把这匹“骏马”拉出去遛遛了!

“骏马”面世,这不再是一个PPT方案了!

“骏马”终于被我们带出来了!

2022年3月份,主运AI方案发布了POC(概念验证)版本,我们具备了一套以算法为核心,包含数据集成和应用处理的AI应用系统。我们也在第一时间联系了行业生态伙伴,大家心里都憋着一股劲:“终于能够看到自己参与孵化的方案在矿上的实际应用效果和客户反馈了!”

我们在期盼中也夹杂着一些忐忑,耐心地准备着一个个实验局。

结合矿区的实际反馈,我们一步步完善了场景的设计与告警的处理逻辑。用我们在运输煤的皮带上预设皮带异物和跑偏等场景举例:皮带上出现异物,可能会划伤皮带或者造成转载点卡堵;跑偏是皮带偏向一侧,会导致运输时撒煤漏煤,影响生产作业的进度。于是,经过优化,我们在应用系统中接入皮带速度这一识别因素,综合皮带速度和AI识别结果进行告警判断。

9月份,我们顺利完成了在山西三元矿区的方案交付。

这也是我们和行业伙伴共同打造的联合解决方案首次正式落地,并计划作为样板点接待后续客户的参观考察。“这终于不再是一个PPT方案了!”在样板点的揭幕上,我们不禁欢呼道。

这次的样板点建设是华为携手煤矿行业伙伴的又一次成功实践:华为提供AI识别、数据湖及融合通信等平台能力,伙伴们投入做GIS(地理信息系统)地图、用户界面等上层应用系统,共同推动实现双赢。

三元煤矿调度室

随着对矿山业务的调研与实践不断加深,我们发现主运AI方案也是一个通用性很强的场景方案,它不仅能应用于煤矿的煤流运输场景,在铜矿、炼钢厂等非煤业务同样也有着广阔的应用前景。

在一次次交流中,每当看到客户的认可,我都会再一次深刻体会到“把便利留给客户,把复杂留给华为,秉承开放,联合伙伴共创行业价值”的意义。

在经历了一年半的洗礼和成长后,我从一名日常与代码打交道的“程序猿”成功转身,对自身的定位也愈发清晰,从明亮的办公室走进矿山,深入场景,我们既要懂技术也要懂行业,要打通华为产品到煤矿客户的最后一公里,以客户需求牵引产品线研发规划,打造煤矿行业解决方案,帮助客户解决问题,实现远程采煤,让更多矿工走出矿井。

我们相信,煤矿之路,道阻且长,行则将至。

返回 国际煤炭网 首页

能源资讯一手掌握,关注 "国际能源网" 微信公众号

看资讯 / 读政策 / 找项目 / 推品牌 / 卖产品 / 招投标 / 招代理 / 发新闻

扫码关注

0条 [查看全部]   相关评论

国际能源网站群

国际能源网 国际新能源网 国际太阳能光伏网 国际电力网 国际风电网 国际储能网 国际氢能网 国际充换电网 国际节能环保网 国际煤炭网 国际石油网 国际燃气网