煤矿皮带输送机一旦出现跑偏、撕裂、堆煤或异物卡堵等问题，轻则影响生产，重则引发安全事故。过去，这些问题主要靠人工巡检和传统的传感器来发现，不仅效率低，还常常在故障发生后才报警。

如今，越来越多的煤矿开始用AI视频分析技术来解决这个问题。

一：从“人盯画面”到系统自动识别

传统的视频监控只能记录画面，发现问题还得靠人盯着屏幕看。井下环境复杂，煤尘大、光线暗，人工巡查难免有遗漏。而AI视频诊断系统通过在皮带机头、机尾、储带仓等关键位置安装摄像头，配合图像识别算法，能自动分析视频画面中的异常情况。

以晋能控股成庄矿为例，该矿在井下部署了9台AI摄像仪，系统可自动识别皮带卡堵、跑偏、异物入侵等6种异常状态。试运行期间，已累计报警皮带跑偏11次、异物入侵24次。

山东能源柴里煤矿的做法也类似。他们在选煤厂803矸石管带机上安装了皮带运输机智能值守系统，集成了高清摄像头、高速摄像头、红外摄像头及各类传感器，实现了对皮带运输机的实时监测。集控员在控制中心就能收到系统预警，发现问题后第一时间通知现场人员处理。

二：能识别哪些问题？

从各煤矿的实际应用来看，AI视频诊断系统能覆盖皮带机运行中的主要故障类型：

皮带跑偏是最常见的问题之一。系统通过分析皮带边缘在画面中的位置变化，判断是否发生跑偏，一旦超出设定范围就发出报警。

异物识别也很关键。皮带上如果混入大块矸石、锚杆、支护网等异物，很容易划伤胶带甚至造成撕裂。系统能自动检测这些异物，必要时触发紧急停车。

堆煤检测针对的是转载点煤流堆积的问题。当煤流在某个位置堆积过高时，系统会及时报警。

此外，还能识别胶带撕裂、表面损伤、温度异常以及人员违规闯入危险区域等情况。

三：实际效果怎么样？

从多个煤矿的反馈来看，这套系统带来的改变比较明显。

一是响应速度快了。 过去靠人工巡检，发现问题往往已经造成了损失。现在系统能实时监测，发现异常立刻报警。官地矿集控中心投运后，操作工坐在监控室里就能掌握所有皮带设备的运行状态。设备维护人员说，以前设备出问题往往是事后抢修，现在系统能提前预警，哪里温度异常、哪里振动超标都能第一时间知道。

二是减少了人工投入。 柴里煤矿的统计显示，系统投用后全年预计可减少人工投入900多个，节约停产损失和维修等费用20余万元。老巡检工的感受更直接——以前每两个小时就要巡查一次，来回一趟就是一上午，现在系统能精确检查皮带的运行状态。

准确率也在不断提高。 成庄矿的AI系统经过2万张异常图像训练后，误报率同比下降了70%，有效报警准确率接近90%。

AI视频诊断技术让煤矿皮带机的状态监控从“人看画面、人打电话指挥”变成了系统自动识别、自动报警、自动联动控制。虽然这项技术还在不断完善中，但从目前各煤矿的实际应用来看，它确实在帮助减少故障、降低劳动强度、提升安全性方面发挥了作用。随着技术成熟和成本下降，预计会有更多煤矿采用这种方式来管理皮带运输系统。