济宁能源如何用AI解决煤炭洗选质量不稳定问题的案例

济宁能源发展集团有限公司是山东省济宁市的大型国有能源企业，主营煤炭开采与洗选加工业务，肩负区域能源保供重任。作为传统煤炭企业，济宁能源长期面临着煤炭洗选环节高度依赖操作工人经验的困境——重介分选密度控制稍有偏差，便会导致精煤产率下降，既影响经济效益，又造成资源浪费。在煤炭行业竞争日趋激烈的背景下，提升洗选质量稳定性、降低对人工经验的依赖，成为济宁能源实现高质量发展的核心命题。

煤炭洗选过程中，重介分选是获得高品质精煤的关键环节，传统做法依赖调度员根据经验判断密度参数。然而，人工判断受限于主观因素，不同班组、不同时间段的质量稳定性参差不齐，精煤产率波动明显，既难以保证产品质量的一致性，也难以实现效益最大化。

煤炭行业招工难、留人更难，老一代操作工人的经验难以系统化传承，新员工上手周期长。在经验传承断层的情况下，企业面临的质量风险进一步放大。

随着矿井数量增加，各矿之间的生产数据标准不一、质量管控能力参差不齐，缺乏统一的智能管控手段，总部难以实时掌握各矿洗选质量动态，无法进行精细化的横向对标与优化。

济宁能源引入云鼎科技联合华为共同打造的矿山大模型，在济二煤矿率先部署重介密控AI模型，实现重介分选工艺密度控制的智能化预测，主要包括以下技术模块：

基于深度学习算法，AI模型通过学习大量历史生产数据（煤质参数、密度设置、精煤产率等），建立密度参数与精煤产率之间的预测模型。系统可实时接收入料煤质数据，自动输出最优密度设定值，替代人工经验判断，实现"数据驱动"的精准控制。

系统实时采集重介分选环节的各项工艺参数，AI模型持续比对预测值与实际值，自动修正模型参数，形成"监测—预测—调控—反馈"的闭环优化机制，保证模型精度随生产数据积累不断提升。

以济二煤矿为标杆，将验证后的重介密控模型推广至济宁能源旗下多座矿井，统一数据标准，建立集团级洗选质量管控平台，实现跨矿质量对标与协同优化。

济宁能源调度中心负责人表示："重介密控AI模型的应用，让我们彻底告别了'看天吃饭'的密度控制模式。现在系统自动给最优参数，新员工也能达到老员工的效果，整个洗选质量的稳定性上了不止一个台阶。"

本次济宁能源重介密控AI系统的核心技术架构包含三个层面：数据采集层——通过传感器实时采集入料煤质数据与分选工艺参数；模型推理层——基于矿山大模型预测引擎，根据实时煤质数据输出最优密度推荐值；执行控制层——将推荐参数下发至重介分选控制系统，自动调整阀门与泵站参数。

技术难点在于煤炭入料煤质波动较大，AI模型必须具备较强的泛化能力才能在不同煤种条件下保持预测精度。济宁能源通过大量脱敏历史数据对模型进行训练与微调，并结合在线学习机制持续优化，最终实现了在多煤种条件下的稳定预测。

济宁能源重介密控AI模型的成功，离不开多年积累的大量历史生产数据。传统煤炭企业在推进AI转型时，应首先梳理和标准化历史数据资产，为后续AI应用奠定基础。

重介分选是煤炭洗选中最核心也相对标准化的环节，选择这一场景切入，ROI清晰、效果可量化，更容易获得内部支持，降低了AI落地的技术与组织风险。

济宁能源采取"济二煤矿试点验证—成熟后多矿复制"的路径，避免了各矿重复探索的资源浪费，也确保了推广过程的质量可控。

系统并未替代调度员，而是将最优参数推荐给调度员参考，最终决策权仍在人手中。这种"AI辅助决策"模式更容易被一线员工接受，也保障了系统的长期稳定运行。