根據(jù)相關實踐統(tǒng)計，若整個煤炭檢測過程用方差來表示的話，80%的誤差來自于采樣環(huán)節(jié)，其影響占總影響的80%左右，即標準作業(yè)模式下，已采煤樣對于整體批次煤質(zhì)量代表性的高低，80%取決于采樣環(huán)節(jié)，只有20%取決于制樣、化驗環(huán)節(jié)，可見采樣環(huán)節(jié)的重要性。
過去，電廠燃料實際采樣點的數(shù)據(jù)一般來源于采樣機反饋的結果或者現(xiàn)場拍照手動統(tǒng)計的方式，無法準確地反映真實的采樣點，效率低并且不利于及時發(fā)現(xiàn)問題。
因而采樣過程是否全程可監(jiān)控，采樣機是否按預設的采樣方案嚴格執(zhí)行，現(xiàn)有采樣方案或算法是否科學合理，采樣方案是否可持續(xù)優(yōu)化，是火電廠在采樣環(huán)節(jié)重點關注的問題。
扎根行業(yè)三十余年，深諳電力企業(yè)管理需求的遠光軟件運用計算機視覺及深度學習技術，結合高清攝像頭等設備，研發(fā)推出智能采樣監(jiān)督系統(tǒng)，從環(huán)境監(jiān)控、定位采樣及結果分析三個方面出發(fā)對采樣全過程實施有效管控，幫助火電企業(yè)破解煤炭質(zhì)量驗收難題。
實時顯示采樣區(qū)域，保證客觀真實
通過攝像頭的實時畫面，基于深度學習物體檢測車輛，捕捉貨車車廂上頂蓋平面，用線條等分，繪制18個子采樣區(qū)域，并對子區(qū)域進行編號，直觀展示采樣分布。
自動監(jiān)測采樣坐標，確保質(zhì)量可控
基于識別結果及預設原點信息，自動捕捉采樣機鉆頭的觸點位置，并計算所屬子采樣區(qū)域編號。當實際子采樣區(qū)域編號與采樣方案所屬區(qū)域的偏差超過設定的誤差閾值時，系統(tǒng)自動實時報警，電廠工作人員可及時發(fā)現(xiàn)并處理采樣問題，以確保采樣過程符合標準，有效可控。
同時，此處可協(xié)助電廠排查采樣頭定位問題及統(tǒng)計采樣機對采樣方案的執(zhí)行率。
全面分析采樣結果，實現(xiàn)閉環(huán)管理
通過按不同的采樣機、不同礦別、不同采樣區(qū)域匯總分析，可保障煤樣入廠采樣環(huán)節(jié)真實有效，可全面、準確的分析采樣方案執(zhí)行情況及其合理性。
同時，系統(tǒng)記錄歷史采樣方案中，各采樣點的分布及頻次，電廠可根據(jù)采樣結果調(diào)整后續(xù)的采樣方案，實現(xiàn)采樣方案與采樣執(zhí)行的閉環(huán)管理。
遠光智能采樣監(jiān)督系統(tǒng)，使電廠采樣環(huán)節(jié)全程可視，通過監(jiān)測確保采樣方案被正確執(zhí)行，歷史數(shù)據(jù)可統(tǒng)計、可分析，支撐后期調(diào)整優(yōu)化，為電廠煤炭檢測把好第一關，也是最重要的一關。
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