一、研究背景 在煤炭行业，机电设备的高效运维是保障生产连续性和安全性、提升企业经济效益与竞争力的关键。传统设备运维模式以人工巡检、事后维修为主，存在效率低、故障诊断难、维修决策不科学、知识传承困难等问题，难以满足现代煤炭企业对设备可靠性和生产效率的高要求。 二、管理或技术难点 煤炭行业机电设备种类繁多、分布广泛，其运维面临诸多难题。设备数据复杂多样，多源异构数据整合分析难度大，不同数据格式和标准不统一，质量参差不齐。故障诊断难度大，设备故障模式复杂，故障信息易被淹没在大量正常运行数据中，传统诊断方法依赖专家经验和固定阈值，难以准确识别和定位故障。 三、成果先进性 该成果采用了先进的大数据处理、深度学习和知识图谱技术，构建了一个融合数据驱动和知识驱动的智能化设备运维平台。通过知识图谱整合设备结构、厂家指导书、历史故障案例、维修规程和生产时序数据等多源异构知识，形成煤矿设备领域知识库。系统能够实时采集和分析设备的运行数据，实现对设备状态的实时监测和故障的早期预警，故障根因定位准确率提升至95.3%。 四、创新性 提出了“基于大模型与知识图谱融合的设备精准运维”创新应用，构建了“数据-知识-决策”协同驱动的智能化检维修体系。在知识图谱构建过程中，创新性地整合了多源异构知识，形成了煤矿设备领域知识库。通过大模型推理能力与知识图谱逻辑约束的动态融合，实现了对设备故障预警系统中故障机理模型的自调优。 五、可推广性 该成果不仅适用于煤炭行业的机电设备运维，还可推广至其他工业领域，如电力、冶金、化工等，具有广泛的行业适用性。其技术架构相对成熟，且在华电煤业集团有限公司等企业已得到成功应用和验证，具有较高的可复制性和可推广性。 六、经济社会效益 在华电煤业集团有限公司的应用中，2024年全年通过该系统节约设备运维成本超1200万元。该成果的应用有助于提高煤炭行业的安全生产水平，减少因设备故障引发的事故和人员伤亡，保障煤矿工人的生命安全和社会稳定。 七、推动行业进步 该成果作为煤炭行业设备运维领域的技术创新典范，为其他煤炭企业及工业领域提供了宝贵的经验和借鉴，引领行业技术发展方向。其成功应用为煤炭行业设备运维管理标准的制定提供了实践依据和参考。