近日，中国神华所属神东煤炭《一种基于超声波检测的煤矿转载机检测方法和系统》获国家发明专利授权。该项成果聚焦井下综采工作面物料转运关键环节，成功攻克转载机溜槽楔形堆积故障识别、运行状态评估等行业共性技术难题，为煤矿转载装备智能运维、降低非计划停机频次提供了自主可控的技术解决方案。

长期以来，煤矿井下作业环境粉尘浓度高、工况条件复杂，转载机溜槽内部物料隐蔽堆积问题难以通过人工巡检发现，常规监测技术受环境干扰严重，难以实现有效检测。物料楔形堆积若不能及时识别处置，易引发设备过度磨损、结构变形、运行卡滞等故障，直接导致综采工作面非计划停机，影响生产连续性与作业效率，已成为制约煤炭智能化开采的突出瓶颈。

神东煤炭技术研究院科研团队开展定向攻关，实现原创性技术突破。该专利技术充分发挥超声波穿透性强、抗粉尘干扰的技术特性，实现对溜槽隐蔽区域物料堆积的全覆盖、高精度探测；系统融合振动、电流、视频、物料湿度等多维度运行数据，通过多工况模拟与数据建模，构建楔形堆积标准化分析图谱；结合图像神经网络智能算法，实现对堆积隐患、设备磨损程度的智能判别、精准分级与实时评估，从根本上解决传统检测方式“看不见、判不准、预警晚”的技术短板。

该项专利成果投入应用后，可实现转载机运行状态全天候实时监测，提前预警溜槽物料堆积及设备磨损、变形风险。系统具备良好兼容性与适配性，可直接部署于在用矿井转载设备，无需进行大规模设备改造，以较低改造成本实现井下设备智能监测能力升级，为煤炭开采智能化、安全高效生产提供坚实技术支撑。