發布日期：2025-05-22
點擊量：651 作者：喬博 張思澤 來源：“可能引起高壓開關柜三相不平衡故障的原因都有哪些？”在35Kv變電所，機電工區技術員王磊正通過手機與“AI助手”對話。不過幾秒，屏幕便彈出了故障排除指南。
這一幕正是機電工區持續深挖DeepSeek與煤礦現場安全管理的實踐應用，在不依賴資金投入，增添新設備、新軟件的同時，讓“AI”成為職工身邊的安全衛士。
安全培訓，從“填鴨式”到“對話式”
傳統的安全培訓高度依賴講師與教材，職工培訓只能被動接受。學習起來更是依賴重復性的機械記憶，學習效率不高，學習性質不濃已成為安全培訓的通病。因此該工區每月開展一次“安全自主培訓課”，培訓開始前由技術人員確定今天學習的主題。
“安全管理是正向激勵效果好，還是嚴格懲罰效果好”。職工們利用DeepSeek開始收集材料，并通過不斷深入的對話式交流中潛移默化的學習知識，并以辯論的形式讓知識更加深入人心。自從開展“安全自主培訓課”后，從職工班前會安全預想、現場作業安全預控、作業過程中安全管控等方面均能看出職工安全意識有了極大的提升。
現場作業，手機變身“智能安全員”
在2#風井110Kv變電所，電工班班長王軍建正對照DeepSeek給出的建議排查開關故障。通過該工區探索后發現，DeepSeek本身具有的圖片識別功能與語言指令相結合，成功開發出"拍照識隱患"功能。
現場作業人員只需拍攝設備照片，即可對圖片內容進行分析，并推送處置方案。尤其在遇到多個故障疊加的復雜故障時，用口語描述現象就能獲得排查思路、并進行分步指導。在“AI”輔助下，該工區故障排查時間平均縮短近一半，設備完好率始終持續保持在98%以上。
風險防控，巧用數據編織預警網
眾所周知，計算機處理數據的能力，是人力的幾何倍。該工區巧妙運用DeepSeek創新構建隱患分析平臺，每月將電力系統運行數據、礦井排水數據、隱患排查治理情況、設備檢修情況等10類數據源，運用DeepSeek數據分析，建立"人-機-環"關聯模型，精準識別當前安全管控重點以及同類隱患高頻出現的深層原因等。為工區開展安全管理工作提供依據。
同時在高風險作業施工前，運用DeepSeek進行分析，模擬推演作業過程中可能出現的各種突發情況。為現場安全管理、職工安全作業增添一道“安全網”。通過“AI”預判防控，該工區隱患識別率有大幅提升，一季度“三違”行為發生率，更是下降40%。