甘敏浩

（河北钢铁集团滦县常峪铁矿有限公司  河北省唐山市  063700）

摘要：针对矿山排水系统能效衰减与运维响应滞后问题，本研究构建多维度智能诊断与协同优化体系。基于包络谱熵模型与水力瞬态分析，开发设备-管网耦合诊断算法，实现机械效率衰减与压力震荡的精准定位；提出时空自适应调度策略，建立多级泵站能效曲面模型与管网阻抗匹配机制。通过部署智能运维平台，融合熵权法数据融合与三级响应规则，形成数据闭环管理架构。工程应用表明，该方法显著提升系统运行稳定性与能效水平，为深井复杂工况下的排水系统数字化转型提供系统性解决方案。

关键词：能效提升；智能运维；多级泵站

引言

矿山排水系统作为地下开采的关键保障单元，其能效水平与运维模式直接影响生产安全与运营成本。当前，深井多级泵站普遍面临设备老化、工况失配、控制策略粗放等共性难题，传统运维体系难以实现能耗瓶颈精准诊断与动态优化。研究以华北富水区典型铁矿为对象，聚焦多级泵站能效衰减机理与管网水力失衡问题，提出融合智能诊断、协同优化与数据闭环管理的系统性解决方案。通过构建设备-管网耦合分析模型与智能运维平台，旨在突破机械效率衰减、压力震荡抑制、调度响应迟滞等技术瓶颈，建立矿山排水系统数字化转型的方法论框架，为深井复杂工况下的能效提升与主动式运维提供理论支撑与实践范式。

1 案例概况

河北钢铁集团滦县常峪铁矿有限公司位于华北地下水富集区，其井下排水系统由-300m至-425m四个水平泵站构成，配备5台额定功率550kW的多级离心泵，铺设25.6km环形排水管网，承担日均8500m³的涌水排出任务。系统年耗电量达4370万kWh，占矿山基建期总能耗的90%以上，其中3号泵站单台设备实测效率仅58.2%，低于设计值12%。主要痛点集中在三个方面：设备老化导致工况失配，18台运行超10年的水泵机械效率年均衰减1.8%，冗余排水量占比达17%；控制策略粗放，水位联动控制滞后引发单日启停频次峰值达22次，管网压力波动超过±0.35MPa；能效管理离散化，12类关键参数缺乏实时监测，设备健康状态依赖人工巡检，年非计划停机时长累计超480h。上述问题凸显了传统排水系统能耗高、响应慢、运维被动的现实困境，亟待通过系统性优化实现能效突破。

2 能效提升与智能运维优化策略

2.1 能效瓶颈智能诊断

针对常峪铁矿排水系统能效瓶颈问题，构建多维度数据感知与智能分析融合的诊断体系。该体系通过部署分布式光纤传感网络与智能电表，在四层泵站设置64个振动监测节点（ADXL355型，±3% FS精度）和28组压力变送器（Rosemount 3051型，0.2级），实现机械、电气、水力参数的同步采集与特征提取。核心诊断算法包含设备级效率评估与管网损耗定位两个模块，其中叶轮气蚀检测采用改进的包络谱熵模型，如式（1）所示：

式中，为气蚀熵值（bit）；表示第频段包络能量（mV²/Hz）；为总能量^[1]。当>3.5时判定叶轮进入中度气蚀阶段，对应效率衰减率超过1.8%/年。管网压力震荡分析基于水力瞬态模型，如式（2）所示，通过特征线法求解水锤波动方程：

式中，为压力水头（m）；为流量（m³/s）；为压力波速（m/s）；为重力加速度（m/s²）；为管道截面积（m²）^[2]。

数据采集参数配置如表1所示，采用边缘计算节点实施特征降维处理，将原始数据压缩为12个能效关键指标。振动信号经小波包分解提取8个频段能量占比，电流信号通过dq变换计算谐波畸变率，压力数据采用时域积分法获取波动能量谱。

表1 关键参数采集规范

2.2 多级协同能效优化

针对常峪铁矿多级泵站协同效率低下与冗余排水问题，提出时空自适应协同优化体系，涵盖设备层运行参数匹配、管网层水力平衡调节及控制层动态调度决策。该体系以设备健康指数（Device Health Index，DHI）与能效损失分布为输入，构建设备-管网-控制耦合优化模型。

在设备层优化中，建立多泵组并联运行能效曲面模型，如式（3）所示，通过黄金分割法求解最佳工况点组合：

式中，为系统总效率（%）；为单泵流量（m³/h）；为扬程（m）；为输入功率（kW）；为水密度（kg/m³）^[3]。约束条件包含单泵流量不低于设计值35%，DHI≥0.6。

管网层优化采用改进的节点压力平衡方程，如式（4）所示，动态调整阀门开度实现水力阻抗匹配：

式中，为管道粗糙系数；为管径（mm）；为管段长度（m）；为系统总压差（kPa）^[4]。通过Levenberg-Marquardt算法求解非线性方程组，优化目标为压力波动幅度降低至±0.15MPa以内。

控制层开发基于模型预测控制的动态调度算法，决策周期设置为15min。如表2所示，构建包含4类工况模式的优化参数矩阵，根据实时涌水量与电价峰谷时段进行多目标优化：

表2 多目标优化参数配置

2.3 智能运维平台构建

针对常峪铁矿运维决策离散化问题，智能运维平台深度融合包络谱熵诊断方法与动态调度策略，形成数据闭环管理机制。开发多物理场耦合的实时分析体系：振动监测数据通过式（1）计算气蚀熵值，电流谐波特征经Park变换提取dq轴椭圆度参数，管网压力波动采用改进特征线法建模，三者融合生成设备-管网协同健康指数（Collaborative Health Index of Equipment-Pipe Network，CHI）。

数据融合环节引入熵权法，动态分配多源传感器数据权重，如式（5）所示：

式中，为第类参数的信息熵值；为归一化权重系数^[5]。该算法在3号泵组应用中，将振动数据权重提升至0.72，压力数据权重降至0.18，有效抑制高湿度环境导致的压力传感器数据失真。

动态调度引擎继承并扩展表2的优化逻辑，建立三级响应机制，如表3所示。当CHI值低于0.55时，系统自动切换至安全优先模式，触发备用水泵并联运行策略：

表3 多级响应规则配置

3 应用效果分析

在常峪铁矿排水系统实施能效提升与智能运维策略后，通过12个月运行数据跟踪显示，系统整体能效与运维效率显著改善。如图1所示，四层泵站平均运行效率由实施前的61.3%提升至68.7%，其中3号泵站单机效率从58.2%提升至68.5%，效率回升幅度达17.7%。系统年耗电量降至3560万kWh，较优化前减少18.5%，折合标准煤约4200t。管网压力波动幅度稳定在±0.12MPa范围内，较原波动峰值降低65.7%。

图1 矿山排水系统泵站运行效率对比

表4展示了关键运行指标的对比分析数据，该表基于边缘计算节点记录的32750组运行参数统计得出。设备健康指数DHI均值从0.48提升至0.67，叶轮气蚀熵值超过3.5的报警频次由月均9.2次降至1.3次，印证了式（1）包络谱熵模型的诊断精度。运维响应方面，单日启停频次峰值由22次优化至7次，非计划停机时长缩短至年累计89h，较原数据减少81.5%。数据采集系统在潮湿环境中的可靠性得到验证，式（5）熵权法动态调整机制将压力传感器数据误差率控制在2.8%以内。

表4 系统关键指标对比

在经济效益层面，系统改造投入约820万元，通过节电收益与维护成本降低，投资回收期测算为2.3年。动态调度算法在电价峰谷时段的优化作用显著，峰时段运行时长占比由34.6%压缩至22.8%，谷时段运行强度提升21.3%。设备状态预测准确率达到87.4%，较人工巡检提升41.2%，这归因于振动信号10kHz采样频率与式（3）能效曲面模型的协同作用。数据分析显示，3号泵站流量冗余率从17%降至4.8%，验证了多泵组并联运行优化策略的有效性，但传感器±3% FS精度引起的边际误差可能影响极端工况下的决策精度。

4 结语

本研究通过构建多维度智能诊断体系与多级协同优化策略，系统解决了常峪铁矿排水系统能效衰减与运维滞后问题。基于包络谱熵模型与水力瞬态分析的融合算法，实现了叶轮气蚀、管网压力震荡等隐性缺陷的精准识别，将DHI提升40.6%。多泵组能效曲面模型与动态调度算法的协同应用，使系统运行效率突破68.7%的技术瓶颈，验证了设备-管网-控制耦合优化理论的有效性。智能运维平台通过熵权法数据融合与三级响应机制，将非计划停机时长压缩81.5%，构建了矿山排水系统能效提升与智能运维的闭环管理模式。研究成果为深井多级泵站的数字化转型提供了可复用的方法论框架与工程实践范例。

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