中国煤科上海研究院：煤仓巡检机器人技术创新及在榆家梁选煤厂的应用

2025年12月19日 16:26 智能矿山杂志责编：戚金荣作者：智能矿山杂志

摘要

为解决煤仓人工巡检的高空坠落、有害气体中毒风险及监测盲区问题，研发出煤仓巡检机器人，已在榆家梁选煤厂成功验收。该机器人采用倒挂蜘蛛仿生设计，依托三级合金钢伸缩滑轨(最大行程40~50 m)实现仓内升降，搭载激光雷达、红外热成像仪等多类传感器，通过多模态融合技术，精准监测仓壁损坏(定位误差≤3 cm)、挂煤堆积(识别率99.2%，煤堆测量精度误差±3.78%。替代了传统损失，作为国内首台获矿用认证的此类装备，推动煤仓管理向无人化、智能化转型。

文章来源：《智能矿山》2025年第11期“矿山机器人技术创新与实践特刊”

第一作者：吴星宇，主要从事机器人研发、视觉算法开发相关研究工作。E-mail：179951276@qq.com

通信作者：赵明辉，研究员，现任中煤科工集团上海有限公司人工智能事业部总经理，主要从事煤矿行业人工智能化设备研究方面相关研究工作。E-mail：1910679@tongji.edu.cn

作者单位：中煤科工集团上海有限公司

引用格式：吴星宇，吴磊，陆鸣，等.煤仓巡检机器人技术创新及在榆家梁选煤厂的应用[J].智能矿山，2025，6(11)：97-100.

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在煤炭生产和运输过程中，煤仓是煤炭储存容器，也是调节生产节奏、精准计量的关键枢纽。煤仓密闭的内部存在仓壁腐蚀、挂煤堆积、温湿度失控、有害气体聚集等潜在风险。传统的人工巡检存在高空坠落、有害气体中毒的风险，因存在监测盲区，难以及时预警自燃、坍塌等事故，让煤仓从“黑箱”变为“透明舱”，成了煤矿智能化转型中亟待攻克的难题。

2024年3月15日，国家矿山安全监察局发布《关于进一步加强煤矿煤仓安全管理的通知》，文件中明确要求加强煤仓日常管理与维护，要求采用先进的技术和设备有效预防事故的发生；2024年3月29日，国家矿山安全监察局陕西局发布《国家矿山安全监察局陕西局关于加强煤矿煤仓安全管理工作的紧急通知》，要求各煤矿企业要尽快完善煤仓保护装置以及机械化、自动化改造；2024年10月23日，国家矿山安全监察局宁夏局发布《国家矿山安全监察局宁夏局关于进一步加强煤矿现场安全管理工作的通知》，要求在煤仓周围安装视频、人员接近预警、红外热成像、C0传感器、CH传感器、煤位传感器等监测仪器设备，并与矿井调度系统联网，对积煤异常等情况及时报警。

煤仓巡检机器人成功验收

依据国家政策指导与煤仓痛点问题，中煤科工集团上海有限公司（简称上海煤科）与中国神华能源股份有限公司神东煤炭分公司合作研发了煤仓巡检机器人，并在国能神东洗选中心榆家梁选煤厂成功验收。煤仓巡检机器人采用倒挂蜘蛛仿生的方式进入煤仓，通过其搭载的激光雷达、红外热成像仪、CH、CO、CO、O、温湿度等多种高性能传感器，实现对煤仓内部的仓壁损坏情况、仓内壁挂煤情况、仓内的环境湿度、仓内煤的温度、仓内煤堆积情况、有害气体情况等有效监测预警。

煤仓巡检机器人填补了煤仓缺少综合监测机器人装备的空白，为煤矿煤炭存储安全提供强有力的技术支持，引领行业煤炭存储安全水平，标志着煤仓正式迈入无人化、智能化巡检时代。榆家梁选煤厂煤仓巡检机器人与配套设备安装示意如图1所示，煤仓巡检机器人通过升降轨道进入煤仓内部进行巡检，整套设备通过环网光纤与集控中心对接，管理人员可远程通过煤仓巡检机器人实现对煤仓监控。煤仓巡检机器人与配套设备在球仓安装示意如图2所示，安装结构与图1中的仓筒类似。

图1 榆家梁选煤厂煤仓巡检机器人与配套设备安装示意

图2 煤仓巡检机器人与配套设备在球仓安装示意

蜘蛛仿生：让机器人在煤仓“动”起来

中煤科工集团上海有限公司借鉴了“蜘蛛吊挂”方式，在煤仓上方开孔，通过固定伸缩式滑轨系统，将煤仓巡检机器人送入煤仓内部进行巡检，煤仓巡检机器人实现了安全、稳固地进入煤仓。

煤仓巡检机器人的固定伸缩式滑轨系统，以套筒式结构为核心，通过将多节滑轨进行组合，形成伸缩滑轨系统，借助卷扬机驱动单元进行垂直伸缩。该系统采用3级高强度合金钢伸缩滑轨设计，单节滑轨长3.5～5 m，完全展开后最大行程达40～50 m，可覆盖绝大多数工业煤仓的垂直深度需求。

每节伸缩臂表面经渗氮处理与防腐蚀涂层双重防护，在煤仓高湿、高硫、高粉尘的恶劣环境中，仍能保持较长的使用寿命。滑轨的伸缩动力源自顶部仓口安装的卷扬机驱动单元，通过钢丝绳与滑轮组传动系统实现伸缩臂的平稳升降。下降过程中，当检测到滑轨路径下方存在异常堆积时，系统在0.2 s内触发避障响应，通过卷扬机驱动单元调整升降速度或暂停运动，确保设备与障碍物始终保持安全距离。

卷扬机控制系统内置动态转矩补偿算法，可在瞬时负载波动等干扰下，保持高定位精度，与激光雷达配合，避障定位精度为0.1 m。当机器人需要深入仓底时，伸缩滑轨系统逐级展开精准延伸；完成检测后，伸缩臂逐层回缩至初始状态，全程无需人工干预，煤仓巡检机器人伸缩杆与安装效果如图3所示。

图3 煤仓巡检机器人伸缩杆与安装效果

煤仓巡检机器人的外部辅助设备包含多层智能防护体系。在机器人作业区域周边，辅助电子围栏系统通过对煤仓顶部开口区域构筑虚拟边界，当人员或设备误入半径3 m警戒区时，系统立即触发声光报警并联动设备急停，响应时间小于0.5 s，与传统物理围栏相比，实现了全自动防护。仓顶检修口处的智能防护盖板采用气动开合设计，可根据机器人升降状态自动启闭，从物理端隔绝人员坠入的风险，也可杜绝异物侵入污染煤仓。

多维感知：让机器人在煤仓“活”起来

煤仓巡检机器人的智能巡检系统通过多模态传感融合技术，融合多传感器采集数据，相较单一数据源的检测结果，提升检测准确率，实现煤仓健康精准诊断。

针对煤仓内壁裂缝、破损难题，机器人基于激光雷达和红外热成像系统，构建了三维点云建模与热力学分析相融合的煤仓仓壁监测体系。煤仓巡检机器人搭载激光雷达传感器，配合伺服升降机构，在垂直扫描中构建毫米级分辨率点云模型；同步运行的红外热成像子系统，基于温度梯度分析法捕捉局部异常温变，结合几何特征与热场数据融合，使温度异常检测准确率达99.2%。

双模态数据融合技术提升了隐蔽性缺陷的检出率与定位精度，有效识别煤仓内壁细微裂纹，将传统人工敲击巡检升级为全天候数字化“CT扫描”。在工业性试验期间，360°扫描煤仓内部，可视化煤仓内部温度分布与仓壁缺陷区域定位报警，缺陷区域位置分布如图4所示，红色方框标注缺陷区域。

图4 缺陷区域位置分布

针对煤堆形态监测难题，采用毫米波与激光雷达协同感知架构。毫米波雷达识别精度弱、穿透能力强、不容易受煤灰、水汽影响；激光雷达识别精度高、穿透性较差，融合2种传感器信息，在仓内灰尘大时依靠毫米波雷达获取粗略储煤信息，在仓内灰尘较小时依靠激光雷达获取精确储煤信息，三维煤量模型测量精度误差为±3.78%。配套工业级边缘计算平台集成3级预警机制，从局部温度异变到塌方风险实现分级响应，在万吨级煤仓应用中使年维护成本大幅降低，推动煤炭仓储迈入智能感知新时代

激光雷达对仓内扫描后得到的三维煤量模型如图5所示，可以清楚地看到煤仓内部的分布情况，便于煤仓管理人员对库存进行精准调度和操作优化。

图5 激光雷达对仓内扫描后得到的三维煤量模型

针对仓内挂煤堆积难题，煤仓巡检机器人融合视觉与激光雷达长时序监测技术，搭载1 080 pix高清工业相机，持续采集仓壁纹理影像，结合自研深度学习模型，构建包含煤粉黏附形态特征的动态识别框架。同步运行的激光雷达通过时序差分点云分析，提取毫米级厚度的挂煤层三维形变特征。

双模态数据经跨尺度时空配准后，采用三维重建算法生成仓壁净空基准面，通过与历史数据库的增量比对，可精确定位10 cm以上的挂煤区域，空间定位误差≤3 cm，系统支持挂煤厚度演变趋势预测，当局部挂煤挂壁厚度超过阈值，自动触发挂煤挂壁预警。

减员增效：让机器人在煤仓“省”起来

煤仓巡检机器人通过智能化升级重构传统运维模式，实现长效收益与安全效能的双重突破，替代了传统3班6人的轮岗巡检配置，削减人力成本，实现了深入煤仓内部复杂环境实时探测，规避人工巡检的安全风险。

相较于依赖经验判断的作业模式，煤仓巡检机器人集成毫米波雷达、激光雷达等多源传感器，结合人工智能算法与专家系统，精准监测与健康预警煤仓结构、物料状态，降低误判引发的非计划停机损失。

煤仓巡检机器人的核心价值是进一步延伸至生产流程再造。通过三维煤仓建模与煤质动态分析优化库存策略，同步基于设备状态数据构建预防性维护体系，实现故障响应效率与维修资源配置的双向提升。融合环境感知、数据决策与闭环优化的智能系统，正成为推动煤矿全链条数字化转型的核心基础设施。

作为国内首台获得矿用产品安全标志认证的煤仓智能化巡检装备，煤仓巡检机器人替代了人工进入高危密闭仓体巡检的历史。更深远的变革在于技术辐射效应，该产品的刚性垂直伸缩轨道系统和防爆感知模块，为后续煤仓清仓机器人、煤仓修复机器人研发奠定技术底座。煤仓巡检机器人的应用，从经济效益的“真金白银”到社会效益的“安全普惠”。

结语

中煤科工集团上海有限公司研发的煤仓巡检机器人通过滑轨系统在几十米深的煤仓内自主升降，利用自身携带的激光雷达、毫米波雷达、红外热成像等传感器监测仓内裂缝、积煤、有害气体等隐患，替代了以往需要工人系安全带下仓检查的高危作业，人工下仓巡检频次减少了80%。煤仓巡检机器人毫米级精度的检测技术突破了依赖人工经验的粗放管理方式，监测系统提前预警自燃征兆与结构形变风险，显著降低了突发事故概率。

编辑丨李莎

审核丨赵瑞

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期刊简介

《智能矿山》（月刊，CN 10-1709/TN，ISSN 2096-9139）是由中国煤炭科工集团有限公司主管、煤炭科学研究总院有限公司主办的聚焦矿山智能化领域产学研用新进展的综合性技术刊物。

主编：王国法院士

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