AI声学大模型在金属矿山设备智能化运维中的应用

在金属矿山智能化转型中，设备大型化、工况复杂化加剧运维挑战，传统人工巡检“覆盖有限、预警滞后”的短板，难以满足安全生产需求。讯飞潮汐力依托AI声学大模型与“工业六感”技术，打造光纤声纹监测平台与声振温监测平台，从长距离设备全链路监测到大型设备早期故障诊断，构建全场景智能运维方案，为金属矿山设备智能化运维提供关键支撑。

光纤声纹监测平台：长距离设备全链路感知

金属矿山的皮带机、排尾管道等关键设备往往延绵数公里，传统人工巡检不仅面临着矿山复杂环境带来的安全风险，还存在漏检问题。一旦这些设备发生故障，极易导致停产，造成重大经济损失。针对这一行业痛点，讯飞潮汐力推出的光纤声纹监测平台，可实现对皮带机、排尾管道的长距离、无死角监测。

光纤声纹监测平台基于分布式光纤声波传感（DAS）技术与AI声学算法，能够精准还原设备微弱声纹信号，可捕捉皮带机或管道5 Hz-10 kHz频段的声纹信息；同时，依托光信号时延差原理实现故障定位，定位偏差在±2.5 m以内，巡检效率较传统人工提升10倍。此外，平台配套光缆具备极强的环境适应能力，可耐受-40~85 ℃极端温度，且达到IP68防护等级，可适配金属矿山多尘、潮湿的恶劣工况；平台还具备10 s内断纤自诊断功能，支持Modbus-TCP、IEC104协议与矿山原有系统无缝对接，确保监测数据高效互通。

声振温监测平台：大型设备早期诊断

针对金属矿山球磨机、破碎机、通风机、空压机等核心生产设备，讯飞潮汐力推出声振温监测平台。通过在设备关键部位部署工业传声器与声振温传感器，实时采集设备运行数据，构建多维度设备健康画像，为设备故障诊断提供全面数据支撑。

声振温监测平台依托AI声学大模型，已构建覆盖200余种设备类型的声纹特征库，为故障诊断提供丰富的模型支撑。平台搭配无线声振温传感器，可同步采集设备声纹、振动、温度数据，并通过深度学习算法提取“声纹-振动-温度”关联特征，使早期故障识别率较单一振动监测方式提升60%。同时，平台创新融合“数据AI模型+设备机理模型”，可根据设备重载、轻载等不同工况动态调整诊断阈值，进一步提升诊断准确性；此外，声振温传感器具备IP68防护等级，电池续航超12个月，无需网关线缆，部署过程中设备无需停机，施工周期较传统方案缩短50%，极大降低了对矿山生产的影响。

目前，讯飞潮汐力光纤声纹监测平台及声振温监测平台已在多座大型金属矿山完成落地应用。以某大型铁矿为例，通过沿皮带钢架外侧铺设传感光缆，成功实现对8.17 km皮带机的全段监测覆盖。系统部署后，已多次精准预警托辊轴承损坏、钢辊变形等潜在故障，使矿山巡检效率提升50%以上；异音报警准确率稳定在92%以上，持续性异音识别准确率更是高达98.4%。

以2024年12月该铁矿的运行数据为例：在路由1的364个监测点中，系统累计识别60条异音信号，成功报警58条；对304条正常声音信号无错报，充分验证了平台AI模型的可靠性与稳定性，为矿山减少故障停机损失、保障安全生产提供了有力保障。

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《金属矿山》简介

《金属矿山》由中钢集团马鞍山矿山研究总院股份有限公司和中国金属学会主办，主编为中国工程院王运敏院士，现为北大中文核心期刊、中国科技论文统计源期刊（中国科技核心期刊）、中国精品科技期刊（F5000顶尖学术论文来源期刊）、中国百强报刊、RCCSE中国核心学术期刊（A）、中国期刊方阵双百期刊、国家百种重点期刊、华东地区优秀期刊，被美国化学文摘（CA）、美国剑桥科学文摘（CSA）、波兰哥白尼索引（IC）、日本科学技术振兴机构数据库（JST）等世界著名数据库收录。主要刊登金属矿山采矿、矿物加工、机电与自动化、安全环保、矿山测量、地质勘探等领域具有重大学术价值或工程推广价值的研究成果，优先报道受到国家重大科研项目资助的高水平研究成果。根据科技部中国科技信息研究所发布的《2024中国科技期刊引证报告（核心版）》，《金属矿山》核心总被引频次位列26种矿业工程技术学科核心期刊第1位；根据中国知网发布的《中国学术期刊影响因子年报》（2024版），《金属矿山》学科影响力位居73种矿业期刊第9位。

供稿：科大讯飞

编排：余思晨

审核：王小兵

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