红外热成像技术在输煤廊道中的智能运维应用
在煤炭输送系统中，输煤廊道作为连接煤源与用煤点的重要环节，承载着大批量、连续性物料运输的任务。一旦发生设备故障或火灾隐患，将严重影响电厂或工业系统的正常运行。为了提升输煤廊道的安全性与运维效率，红外热成像技术正逐步成为智能运维的新利器。
输煤廊道面临的典型问题
输煤廊道中常见的风险主要包括：
皮带打滑、跑偏：引发局部过热甚至磨损起火；
电机过载、轴承过热：难以及时发现高温隐患；
积煤自燃：不易通过肉眼及时察觉；
环境复杂、温度分布不均：传统点温仪无法全面覆盖。
以上问题都对输煤系统的连续性和安全性构成了挑战，而红外热成像技术恰好能够提供实时、无接触、全视野的热状态感知。
红外热成像技术的优势
红外热像仪通过探测物体发出的红外辐射，转化为热图像和温度数据。与传统检测手段相比，其在输煤廊道中的优势主要体现在：
全景监控：可实现对皮带机、电机、滚筒、轴承、输煤槽等关键部位的热成像覆盖；
实时预警：温度异常自动报警，提前发现过热风险；
非接触检测：即使设备高速运转或布置在高空也能远距离采集数据；
数据可视化：通过图像直观展示热分布，便于运维人员快速判断问题位置；
联动控制：可与消防系统、输送控制系统联动，实现智能响应。
典型应用场景
滚筒和托辊温度监测
红外热像仪持续监测滚筒表面温度，若出现偏高即刻发出报警，有效防止因轴承损坏引发火灾。
输煤皮带运行状态判断
借助热成像，能够识别皮带运行中的“热点区域”，如打滑导致的温升，及时安排检修。
电机与电气设备故障识别
通过监测电机、开关柜等温度变化，可及早发现电气老化、过载等问题，避免设备烧毁。
防范煤粉堆积自燃
在廊道死角或拐角区域，热成像能够识别煤粉堆积带来的高温风险，有效避免火情发生。
智能化运维系统构建
红外热像仪结合边缘计算、AI算法和工业物联网平台，可实现以下智能运维功能：
自动巡检与识别
热成像摄像头按预设路径或目标点位定时巡检，AI算法识别异常图像并分类推送。
历史数据存储与趋势分析
通过温度曲线、热图记录对比，发现设备老化趋势与维护周期。
与消防系统联动
一旦检测到火点或过热区域，可自动启动喷淋、灭火等响应装置。
随着煤炭行业的智能化升级，红外热成像技术在输煤廊道中的应用正逐渐深入，从传统“被动响应”转向“主动预警”，有效提升运维效率与安全水平。未来，配合AI视觉识别与大数据分析，红外热像仪将为更多工业场景带来可视化、智能化的运维体验。