一、項目背景 冶金、焦化、化工及鋼鐵等行業的設備常具備易燃易爆、易導致環境污染等特性。若出現異常未能及時識別與處理，不僅影響企業正常生產，還可能威脅周邊人員生命財產及生態環境安全。此外，各類設備需由專業人員定期巡檢，以強化安全管理。為此，亟須推進巡檢技術研究，借助機器人輔助或替代人工巡檢，在顯著減輕一線員工勞動強度的同時，降低人工作業風險，實現高效、可靠的設備巡檢，全面提升企業本質安全水平。 隨著科學技術的持續進步，各類工業機器人已在眾多領域得到廣泛應用。面對高風險作業環境，冶金、化工等企業尤其迫切需要將機器人技術引入設備巡檢流程，從而在有效降低安全事故發生率的同時，推動企業智能化轉型升級。為此，智易時代專門研發了防爆輪式巡檢機器人，為企業提供更安全、更智能的專業化解決方案。
二、行業背景 在黃金冶煉過程中，熔融渣被倒入渣包，運送至緩冷場進行數日甚至數周的自然冷卻。此過程旨在促進渣中銅、銀等有價金屬的相晶析出，是提高金屬回收率的關鍵環節。傳統人工巡檢渣包存在安全風險高、數據不精確、勞動強度大、管理數字化程度低等核心痛點。
渣包現場圖 三、建設目標 建設一套以智能巡檢機器人為核心，集渣包溫度場精準監測、表觀狀態智能識別、環境氣體安全監測、數據智能分析與預警于一體的無人化巡檢系統，最終實現： 安全低風險：替代人工進入高危區域進行渣包巡檢。 冷卻過程可控：實現對每一個渣包冷卻曲線的全程精準監控與優化。 管理數字化：建立全廠渣包的“數字孿生”檔案，一鍵可查所有歷史數據。基于大數據分析，為工藝優化提供科學依據，提升回收率。
四、智能輪式巡檢機器人系統 智能輪式巡檢機器人系統由機器人本體、無線通信基站、自主充電裝置及遠程控制站共同組成，可代替巡檢人員進行設備及環境巡檢，減輕巡檢人員的勞動強度，降低巡檢過程中存在的安全隱患，提升巡檢質量。 輪式巡檢機器人 
本產品是一款專為危險與復雜環境設計的智能巡檢機器人，能夠在冶金企業常見的易燃、易爆和腐蝕性環境中安全穩定運行。機器人搭載四轉四驅多模態移動底盤，支持四輪獨立驅動與轉向，具備橫向移動、原地轉向和多地形自適應能力，兼具越野性能與低噪平穩運行特性，適用于燒結、煉鐵、渣處理等室內外多種冶金場景。 設備支持模塊化集成紅外熱成像儀、氣體傳感器、360°高清云臺相機等各類探測設備，實現多維度數據采集與監測，并依托高精度導航與多傳感器融合技術，實現自主避障、路徑規劃與多目標點自動巡航。借助升降云臺與聲源定位相機，可顯著擴大監測范圍并精準識別泄漏點與異響源。通過邊緣計算實時分析溫度、振動、噪聲、氣體濃度等多元數據，對設備異常進行早期預警，響應速度較人工作業提升80%以上。機器人支持5G/Wi-Fi/專網多模式通信，保障數據高速低延時傳輸與云端協同，結合數字孿生與可視化平臺，用戶可遠程實時查看視頻、接收報警、自動生成巡檢報告及回溯歷史數據，顯著提升冶金企業運維效率與系統智能化管理水平。 無線基站 無線基站通過光纖實現多臺基站之間的穩定互聯，確保通信數據可靠傳輸，并支持機器人在指定點位將數據實時上傳至上位機。該基站基于WiFi無線類型，覆蓋距離可達200米，適用于復雜工業環境中的連續監測與控制任務。 自主充電裝置 自主充電裝置由充電樁和充電控制箱組成，兩設備之間通過電纜連接，可在安全區域內實現自動充電，并支持手動應急充電操作。該裝置采用可靠的充電電氣閉鎖技術，確保在非充電或故障狀態下斷電，保障運行安全。當機器人滿足充電條件時，可自主返回充電位置進行無線充電，無需人工干預，滿電后自動繼續執行巡檢任務。機器人本體搭載無線充電接收端，與充電樁的發射端配套，通過數據通信實現精準控制。
五、智能巡檢軟件平臺 通過輪式巡檢機器人軟件平臺，可實現對機器人的遠程控制。平臺部署于遠端控制站，集成于控制室，實時展示機器人采集的視頻及各類參數。系統檢測到設備異常時，機器人本體與工作站均發出聲光報警，提示及時檢修。支持實時與歷史報警記錄存儲，可按日期、設備查詢信息及存檔圖像。 
核心功能實現 1.自動化巡檢 支持多路線與計劃任務設置（如每2小時常規巡檢、每班全面巡檢），機器人自動按預設路徑執行任務并返回充電。 2.AI智能識別與分析 設備狀態識別：基于可見光圖像識別渣包傾斜、變形、裂縫等機械損傷； 表觀狀態識別：識別場地是否有積水、冒煙、明火等異常現象； 智能讀表：自動識別并記錄現場壓力表、液位計等儀表讀數。 3.渣包溫度場智能分析 超溫報警：設定閾值（如＞400℃），自動標記與報警； 冷卻速率分析：系統自動繪制每個渣包的時間-溫度冷卻曲線。若實際曲線嚴重偏離標準工藝曲線，系統發出預警，提示“冷卻過快”或“冷卻過慢”； 不均勻冷卻識別：AI分析熱像圖，識別渣包表面是否存在過大溫度梯度，提示可能存在“結殼”或“內部空洞”，影響金屬回收。 4.渣包表觀狀態AI識別 渣包ID自動識別：OCR技術自動讀取編號，將所有巡檢數據與該編號綁定，形成“一包一檔”。 裂紋與變形識別：深度學習算法訓練模型，識別渣包外殼的細微裂紋和結構性變形，預警傾覆風險。 滲漏識別：識別渣包底部或壁部是否有異常顏色的凝結物或潮濕痕跡，判斷是否發生滲漏。 5.多模態數據融合預警 融合紅外溫度、氣體濃度與可見光圖像，進行聯合分析，提升預警準確性。示例預警包括高溫與裂紋復合風險、冷卻速率異常、區域環境異常等。 6.實時監控與應急聯動 支持手動遙控抵近觀察，發生緊急報警時通過聲光報警、短信、APP推動等多方式通知值班人員，并可聯動廠區消防與通風系統啟動應急預案。 7.數字化報表與趨勢分析 自動生成日、周、月巡檢報告，包含巡檢概覽、異常統計、處理情況等。 記錄歷史溫度數據，生成渣包冷卻曲線，為優化緩冷工藝參數（如噴淋水量、冷卻時間）提供數據依據。 8.數字化渣包檔案與可視化 平臺為每個渣包建立全生命周期數字檔案，包括：入庫時間、初始溫度、冷卻曲線、所有歷史巡檢圖像、報警記錄、處理情況等。通過廠區地圖可視化界面，可實時查看所有渣包的位置、當前表面溫度（用顏色梯度顯示）、健康狀態（綠色正常、黃色預警、紅色報警）。
六、效益分析 安全效益： 實現本質安全，杜絕人員傷害風險。 經濟效益： 提升金屬回收率，微小提升即可帶來顯著收益； 減少2–3個高危崗位，降低人力成本； 避免因渣包傾覆、破裂導致的設備損壞和生產中斷損失。 管理效益： 實現渣包冷卻過程的標準化、精細化、可視化管理。 積累的工藝大數據為未來建設“黑燈工廠”、實現全面智能化打下堅實基礎。
本方案不僅是實現“機器換人”的自動化升級，更是一項以數據驅動工藝優化的戰略性投資。它將傳統依賴人工經驗的渣包緩冷這一“黑箱”操作，轉化為透明化、可控制、可優化的現代工藝流程，成為黃金冶煉企業邁向工業4.0的重要里程碑。 |
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