我国首个集检测、诊断、运维于一体的工业设备诊断大模型投入使用。

　　采煤机、掘进机、转载机、带式输送机、破碎机、通风机、提升机、磨煤机……上面这些机械只是煤炭开采过程中所需众多设备中的几种而已。实际上，煤炭行业设备型号多、种类多、机理结构复杂，给这些设备的运行情况做“诊断”是耗时耗力的专业活。

　　煤炭采掘、洗选加工等生产过程高度依赖机械设备，生产设备的稳定性和可靠性直接影响着煤炭生产效率和效益，而煤炭行业设备诊断、运维严重依赖专家个人经验，维修师傅们通过常年积累的经验来判断设备的状况，很难复用与传承，因此生产设备运维的智能化成为行业迫切需要。

　　在这样的行业背景下，我国首个集检测、诊断、运维于一体的工业设备诊断大模型，由国家能源集团数智科技开发(北京)有限公司(以下简称“国能数智科技公司”)研发而成。“工业设备诊断运维大模型提升了我国工业设备运维智能化、数字化水平，是我国在全球能源产业竞争中取得主动权的关键一步。”数智科技公司副总经理高彦超介绍，设备诊断运维大模型的成功研发与应用，开启了我国工业设备诊断从“人工诊断”“小模型诊断”向“大模型智能诊断”迈进的新征程。

　　作为国内煤矿行业首个设备诊断运维大模型，创新性地将设备运行数据、故障数据、机理数据、样本增强数据、专家知识数据实现样本化、知识化，深度融合样本增强、大模型、数字孪生等技术，打造设备运维智能应用。

　　“某井工煤矿1#瓦斯抽放泵运行期间，智能监测系统通过实时数据分析发现电机驱动端振动数值持续异常升高。当振动数据超过设定阈值时，系统自动触发报警。随后，故障诊断系统分析确认问题为轴系对中偏差，并建议现场人员优先检查对中状态。”工业设备诊断运维大模型项目组产品研发技术经理官锋向记者介绍了一个应用案例，“运维团队立即停机检修，确认瓦斯抽放泵基础设施状态不良导致轴系对中异常。针对此原因进行整改后，设备重启运行，监测参数恢复正常，保障了瓦斯抽放作业的安全稳定。”官锋表示，设备诊断运维大模型的应用，改变了原来非计划停机需事后检修、故障排查难度大及停产损失较大的状况。通过设备诊断运维大模型的应用，系统可提前接收预警信息，实现主动维护，显著减少故障影响，提高生产连续性，降低非计划停机造成的损失。

　　“原来生产班日常巡检需逐个测点至少两次现场观察，现在只需一次核对传感器状态，对异常测点多次重点检查，每班节约巡检工时约30%，通过适时安排检修，减少非停，降低过修10%。通过长时积累运行，对设备传感器数据的处理与增强，模型的优化与评估，在测试集上的故障准确率由原来的65%提升至95%，提升了诊断的可靠性。”这是国家能源包头能源有限责任公司李家壕煤矿矿长段伟对上述大模型的使用心得。

　　从2023年开始，国能数智科技公司组建了一支包含14名技术人员的研发团队，开展基于大模型的煤炭大型设备综合诊断运维平台建设。该平台扩展了设备智能监测覆盖面，提升了设备智能预警诊断准确率，构建智能知识库提供问答式交互服务，利用可视化技术直观展示设备结构和运行状态，打造了煤炭行业首个精准、广泛、高效的设备诊断运维大模型，为煤炭生产提供状态监测、故障诊断、维修指导等专业服务，全面提升智能运维水平，有效降低运维成本。

　　文丨本报记者王海霞