古城煤矿:手机扫一扫,设备“码上”见

古城煤矿采用二维码技术,实现了设备信息一码通,提升了设备巡检、维保的效率,减少了错误,同时强化了安全监控。这一举措助力煤矿设备管理向信息化和智慧化转变。

“设备名称:水环真空泵;设备型号:2BEC87;最大吸气量:800m³/min;运行状态:正常运行;设备巡检记录……”近日,在古城煤矿副井瓦斯地面泵站现场,班长纪晨辉扫描二维码后,设备的各项信息呈现在眼前。

随着科技的发展进步,矿井数智化建设在煤矿安全高效发展中发挥着越来越重要的作用。为设备张贴“二维码”进行集约化流程展示,实现设备信息“一码通”,是古城煤矿抽采队设备管理的新举措,也是该矿加强管理创新工作的一个缩影。

今年以来,古城煤矿以实干开新局,创下了首个季度单月原煤产量新纪录。产量增大后,设备长时间运转,润滑保养频繁,不同设备的型号、功率、配件以及润滑保养材料各不相同,工作人员在设备维保、台账记录、安全巡检等方面往往要投入大量的时间和精力。

“按时巡查、按时检修,是保证全矿抽采系统安全平稳可靠运行的重要手段。无论巡检、加注油脂还是检修,都需要了解设备相关数据,填写大量台账。”该矿抽采队队长王丹说,巡检人员更新数据,往往需要查找十余本台账,不仅增加了工作量,还会因翻阅时间过长造成更新不及时等现象。

一次队务会上,大家集思广益琢磨出了在瓦斯泵站特种设备上张贴“二维码”的好点子。“二维码作为一种新型信息载体和自动识别技术,运用在特种设备上,将极大方便我们对于设备的管理与检修。”队长王丹的发言,打开了大家对于“二维码”应用管理的“大门”。

于是,他们开动脑筋,对泵站设备日常检修维护所需数据进行综合分析,优化组合,制作出二维码数据采集模板。巡检人员按照模板采集上报数据,技术人员将采集到的数据利用草料二维码制作出每台设备的二维码,打印张贴到各种大型设备上。

设备管理引入“二维码”,感受最深的是基层员工。瓦斯泵站员工韩灵通说,“设备检修工作很繁琐,填写台账又花费很长时间,效率低且容易出错;现在有了二维码,只需扫描二维码,就可以输入记录,不用再去翻写各式各样的台账,真是太方便了!”

“现在我们对设备实行‘一物一码’管理,这个二维码就像设备的‘身份证’,和数据库直接对应,手机一扫就能显示设备名称、设备参数、维修保养记录等设备的相关数据。相比翻看传统的台账记录和设备技术手册,扫码查询显然要更加快捷、准确。”王丹继续说到。

不仅如此,二维码在瓦斯抽采安全方面的作用更是不容小觑。生产过程中,一旦泵站设备发生故障,如果员工不能掌握生产数据,就需通过大量查阅台账对比数据,由此延误维修时间,严重时可能导致设备停机,造成重大损失。

“‘二维码’具有存储量大、追溯性强、电子化管理成本低等特点,可减少故障排查时间,最大程度保障设备安全运行。”王丹说。

二维码应用于设备管理后,该队每台设备巡检、维修、保养的动态档案更新及时、准确。如果遇到设备故障,检修人员除了可以从损坏情况反查检修项目和责任人,还能横向比较其他同类设备,快速查找并排除故障原因,提升检修质量和效率。

此外,技术人员通过二维码中的维保记录,可以预判容易出现的问题,以此对照准备解决方案。维保人员整改后,还要添加记录异常情况下的维修说明,形成闭环管理。

同时,数据自动汇总,巡检情况在线追踪管控,填写的每条巡检、维修记录自动同步到后台,管理人员直接扫码或登录管理后台,可以随时查看设备历史记录。

实践证明,一个小小的二维码,既省时省力,还简化了大型设备维修保养环节,提质又增效。下一步,该队将总结二维码在实践应用中的经验,完善数据联动、扩大应用范围,助力设备管理向信息化、智慧化转型。

原文转载自公众号:古城煤矿《古城煤矿:手机扫一扫 设备“码上”见

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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