2025溧阳金峰集团项目案例
应用场景概述
溧阳金峰集团的皮带廊项目中,我们部署了近40公里的光缆,覆盖了总长32.5公里的皮带。项目特别之处在于其长皮带设计(单条皮带总长12公里,带速高达4.6m/s)以及复杂的皮带混合廊道结构(三条皮带位于同一廊道,上下与左右结构交织)。
项目背景与挑战
该项目不仅皮带长度与速度快,还面临着廊道环境复杂、雨雪天气影响大等挑战。
AI算法应用
我们采用深度学习算法,成功过滤了廊道噪声、其他机械结构振动等环境噪声。通过AI大模型的联动分析,我们实现了对托辊故障的精确识别与定位预警,为金峰集团的皮带运输系统提供了稳定可靠的技术保障。
系统安装

技术亮点:
1. 全无源架构:光缆即可覆盖数万只托辊,无需沿线供电及通信节点,布线简洁,施工与运维复杂度较传统方案降低 80% 以上。
2. 高灵敏度精准感知:分布式声波技术实现全线覆盖,定位精度优于 2 m,轻松捕捉托辊异常振动信号。
3. AI 智能识别与自适应噪声抑制:融合深度学习模型与大模型联动分析,可有效过滤环境噪声(如风沙、雨雪、设备共振),托辊异常识别准确率超过 95%。
4. 可视化远程运维:托辊状态实时在线可视化,支持 Web 端及移动 APP 双端告警推送,灵活对接现有 SCADA、MES、数字矿山等系统,实现“一张图”智能运维。
5. 模块化可扩展:系统具备灵活的模块化设计,可根据矿山扩产或线路调整快速扩展监测范围,无需重复开发。
系统拓扑图:

安装效果:



系统监控平台

系统监控平台包括:设备管理、告警管理、传感器管理等可以查看设备的模型、波形、频谱、特征等。



项目甲方表示:“分布式光纤托辊智能监测系统显著提升了输送设备的智能化管理水平和运维效率,是传统人工巡检的有力补充和迭代方案。该系统已成为我们打造智能化、绿色化矿山的重要技术支撑,未来将持续推广至更多输送线路及下属矿区。”



