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【摘 要】人工智能技术是第三次科技革命中计算机技术的一个重要组成部分，其应用在工业生产中，必然会带来产业发展的革命性的变化。人工智能技术和选煤技术相交叉，实现选煤技术的智能化，以达到选煤生产效率的提高。人工智能技术在选煤领域中的研究成果主要有一下三个生产系统：选煤厂管理专家系统、选煤厂设计专家系统、智能型选煤设备图形数据库。本文对这三种生产系统作出了简要的介绍和分析。
【关键词】人工智能；选煤；管理；设计
一、前言
所谓的人工智能技术，即将人类的操作技术和知识借助电子设备而转化成为机器智能的一项复杂技术，是电子计算机应用发展的方向。人工智能技术，不仅节省人力，而且在操作正确的前提下会保证生产效率的极大提高。如今，在选煤技术中应用人工智能，是选煤生产技术的极大进步。而选煤领域中的人工智能技术分别为以下三个生产系统：选煤厂管理专家系统、选煤厂设计专家系统、智能型选煤设备图形数据库。
二、选煤厂管理专家系统
在管理上，整个选煤厂是一个机器复杂的管理大系统，在这样复杂的系统中，如何根据市场的实际情况、企业的外部条件和选煤生产的内在活动规律，及时调整生产策略，保证最佳运营状态以获得最大收益是选煤厂经营决策者所面临的重要的问题。而选煤厂管理专家系统，则可以很好地解决决策者们所面临的问题，有效得提高其对整个市场和选煤厂内部情况的了解，从而做出正确的运营决策。
选煤厂管理专家系统的主要内容包含以下四个方面：生产信息实时管理网络信息系统、产品质量预测、生产操作参数优化子系统、基于局域网络的生产信息专家分析与决策系统和生产结构与经济效益优化子系统。通过上述四个主要内容之间的相互配合，选煤专家系统可以积极地配合和辅助领导进行经营决策，为选煤厂的实时经营作出学科的知道，从而实现选煤行业的信息化和生产系统可以得到监控的良好的管理环境。
但是在实际操作过程中，因为不同选煤厂的经营状况和生产规模大小各异，每个选煤厂都有自己的管理和经营人员配备和物资配备，同时有些选煤厂对人工智能能提高效益存在着一定的不信任，因此，面对这些情况，如何使得选煤厂管理专家与不同类型的选煤厂的管理实际能够进行比较合适的匹配，真正把先进的管理技术和理念运用到不同的选煤厂，从而提高整个选煤行业的生产效率，提高选煤厂的的经济效益，是选煤厂专家系统需要解决的实际问题。通常，按照不同情况区别对待的原则，可以采取以下几项措施：第一，经济效益好、管理水平高的选煤厂，适合运用选煤管理专家的管理理论，总结经验，从而建立起自己的知识数据库；第二，对不同生产规模和地域的选煤厂的差异，可以建立起灵活性比较高的、可以改动的动态数据库；第三，对于一些比较模糊的管理问题，一般会采用模糊的评价理论进行处理，从而建立起隶属于函数标识的模糊子集百搭知识。
三、选煤厂设计专家
选煤厂设计专家系统，即主要是供选煤厂的设计技术人员使用，其主要解决的问题是，在先每场设计和改造的活动中，选择怎样的选煤方法和构建怎样的产品结构。整个系统分为几个子系统：块煤分选子系统、末煤分选子系统、原煤准备子系统和煤泥处理子系统。系统所采用的方法是非线性规划的方法，来建立起产业和产品结构优化的处理模型。在操作方面，用户首先要输入原煤资料和一些必要的、清晰的约束条件之后，其下属的四个子系统会按照专家知识，在最短的时间内自行选择出最为科学的、实用的产品方案和生产流程。
选煤厂的设计过程是一个极其复杂的流程，工作量和所要求的技术程度相当高，这就必须依赖设计人员的知识储备和经验的积累，所以特别适用于专家系统技术。但是，因为知识程度的复杂和专业术语的相对独立性，以及专业知识量大、知识类型丰富、知识重复调用和交叉调用这些显著的特点，在构建选煤厂专家系统时，专家的知识表达存在着加大的困难。所以，为了尽量缩减上述困难，一般会采用如下的表达形式：第一，生产式规则。在生产式系统当中，专业知识被划分为事实和规则这两部分，所谓的规则是推理和行为的过程，其组织方式存在着一定的差异，在通常的CPDES系统当中，规则的存在方式是独立和结构化这两种方式；第二，过程表示法。所谓的过程表示法，即在知识表达中将事情的发展过程进行分配指标式描述，允许在过程中调用不同的子过程；第三，面向对象表示。此种方法是将事物看做不同部分、不同层次的简单的对象的复合体；第四，其他表示方法。对于一些不易表达或精确度不高的知识，应该采用魔术子集处理的方式等方法。
四、智能型选煤设备图形数据库
所谓的智能型选煤设备图形数据库，是为了便于计算机设计图形，针对选煤厂设计过程中的CAD设备图形调用、设备选型以及设备购置等几个环节而开发的．其主要由以下六个部分构成：设备选型计算子系统、设备三视图绘制子系统、设备参数库、CAD接口程序、设备网上订购和设备清册编制子系统。该系统的主要功效是：完成选煤设备的选型、设备购置和安装概算书的编制、CAD调用绘图和网上订货等一些基本的技术性的工作。在“智能型选煤设备图形数据库”开发中，可以将原设备的参数、图库等进行重组，从而构建可利用的专家知识来进行选型、利用的图形数据库。在此基础上开发专家系统，并与CAD系统集成利用。“智能型选煤设备图形数据库”使用的软件主要是3DMAX、AUTOCADR2000、Paradox和DEIPHI。这些软件在工程设计中发挥着重要的作用，对于数据库的构建也发挥着不可代替的作用，这些软件的灵活些体现在不仅可以单机操作，而且还可以在网上进行联机运行。
结 语
上述所介绍的三种人工智能技术已经是目前比较成熟的选煤智能技术，但是因为选煤厂的经营规模和现状的不同，上述所说的人工智能技术的实践应用达不到整体上的技术要求，而所产生的负面效应往往被归咎于技术的不成形。所以，要想提高选煤行业的整体生产效率，不仅需要技术上的支持，还需要选煤厂管理者在观念上的更新和资金上的保障，这样，技术的优势才能实现其最大化的发挥。
参考文献
[1]付丽. 现代化的选煤技术与选煤管理初探［J］.黑龙江科技信息，2007.
[2]匡亚莉. 选煤工艺艺术与管理［M］.中国矿业大学学报，2006.
[3］刘志明. 坝代管理理念和市场需求——太原选煤厂质量分析会之思考［J］.选煤技术，2005.
【关键词】人工智能；选煤；管理；设计
一、前言
所谓的人工智能技术，即将人类的操作技术和知识借助电子设备而转化成为机器智能的一项复杂技术，是电子计算机应用发展的方向。人工智能技术，不仅节省人力，而且在操作正确的前提下会保证生产效率的极大提高。如今，在选煤技术中应用人工智能，是选煤生产技术的极大进步。而选煤领域中的人工智能技术分别为以下三个生产系统：选煤厂管理专家系统、选煤厂设计专家系统、智能型选煤设备图形数据库。
二、选煤厂管理专家系统
在管理上，整个选煤厂是一个机器复杂的管理大系统，在这样复杂的系统中，如何根据市场的实际情况、企业的外部条件和选煤生产的内在活动规律，及时调整生产策略，保证最佳运营状态以获得最大收益是选煤厂经营决策者所面临的重要的问题。而选煤厂管理专家系统，则可以很好地解决决策者们所面临的问题，有效得提高其对整个市场和选煤厂内部情况的了解，从而做出正确的运营决策。
选煤厂管理专家系统的主要内容包含以下四个方面：生产信息实时管理网络信息系统、产品质量预测、生产操作参数优化子系统、基于局域网络的生产信息专家分析与决策系统和生产结构与经济效益优化子系统。通过上述四个主要内容之间的相互配合，选煤专家系统可以积极地配合和辅助领导进行经营决策，为选煤厂的实时经营作出学科的知道，从而实现选煤行业的信息化和生产系统可以得到监控的良好的管理环境。
但是在实际操作过程中，因为不同选煤厂的经营状况和生产规模大小各异，每个选煤厂都有自己的管理和经营人员配备和物资配备，同时有些选煤厂对人工智能能提高效益存在着一定的不信任，因此，面对这些情况，如何使得选煤厂管理专家与不同类型的选煤厂的管理实际能够进行比较合适的匹配，真正把先进的管理技术和理念运用到不同的选煤厂，从而提高整个选煤行业的生产效率，提高选煤厂的的经济效益，是选煤厂专家系统需要解决的实际问题。通常，按照不同情况区别对待的原则，可以采取以下几项措施：第一，经济效益好、管理水平高的选煤厂，适合运用选煤管理专家的管理理论，总结经验，从而建立起自己的知识数据库；第二，对不同生产规模和地域的选煤厂的差异，可以建立起灵活性比较高的、可以改动的动态数据库；第三，对于一些比较模糊的管理问题，一般会采用模糊的评价理论进行处理，从而建立起隶属于函数标识的模糊子集百搭知识。
三、选煤厂设计专家
选煤厂设计专家系统，即主要是供选煤厂的设计技术人员使用，其主要解决的问题是，在先每场设计和改造的活动中，选择怎样的选煤方法和构建怎样的产品结构。整个系统分为几个子系统：块煤分选子系统、末煤分选子系统、原煤准备子系统和煤泥处理子系统。系统所采用的方法是非线性规划的方法，来建立起产业和产品结构优化的处理模型。在操作方面，用户首先要输入原煤资料和一些必要的、清晰的约束条件之后，其下属的四个子系统会按照专家知识，在最短的时间内自行选择出最为科学的、实用的产品方案和生产流程。
选煤厂的设计过程是一个极其复杂的流程，工作量和所要求的技术程度相当高，这就必须依赖设计人员的知识储备和经验的积累，所以特别适用于专家系统技术。但是，因为知识程度的复杂和专业术语的相对独立性，以及专业知识量大、知识类型丰富、知识重复调用和交叉调用这些显著的特点，在构建选煤厂专家系统时，专家的知识表达存在着加大的困难。所以，为了尽量缩减上述困难，一般会采用如下的表达形式：第一，生产式规则。在生产式系统当中，专业知识被划分为事实和规则这两部分，所谓的规则是推理和行为的过程，其组织方式存在着一定的差异，在通常的CPDES系统当中，规则的存在方式是独立和结构化这两种方式；第二，过程表示法。所谓的过程表示法，即在知识表达中将事情的发展过程进行分配指标式描述，允许在过程中调用不同的子过程；第三，面向对象表示。此种方法是将事物看做不同部分、不同层次的简单的对象的复合体；第四，其他表示方法。对于一些不易表达或精确度不高的知识，应该采用魔术子集处理的方式等方法。
四、智能型选煤设备图形数据库
所谓的智能型选煤设备图形数据库，是为了便于计算机设计图形，针对选煤厂设计过程中的CAD设备图形调用、设备选型以及设备购置等几个环节而开发的．其主要由以下六个部分构成：设备选型计算子系统、设备三视图绘制子系统、设备参数库、CAD接口程序、设备网上订购和设备清册编制子系统。该系统的主要功效是：完成选煤设备的选型、设备购置和安装概算书的编制、CAD调用绘图和网上订货等一些基本的技术性的工作。在“智能型选煤设备图形数据库”开发中，可以将原设备的参数、图库等进行重组，从而构建可利用的专家知识来进行选型、利用的图形数据库。在此基础上开发专家系统，并与CAD系统集成利用。“智能型选煤设备图形数据库”使用的软件主要是3DMAX、AUTOCADR2000、Paradox和DEIPHI。这些软件在工程设计中发挥着重要的作用，对于数据库的构建也发挥着不可代替的作用，这些软件的灵活些体现在不仅可以单机操作，而且还可以在网上进行联机运行。
结 语
上述所介绍的三种人工智能技术已经是目前比较成熟的选煤智能技术，但是因为选煤厂的经营规模和现状的不同，上述所说的人工智能技术的实践应用达不到整体上的技术要求，而所产生的负面效应往往被归咎于技术的不成形。所以，要想提高选煤行业的整体生产效率，不仅需要技术上的支持，还需要选煤厂管理者在观念上的更新和资金上的保障，这样，技术的优势才能实现其最大化的发挥。
参考文献
[1]付丽. 现代化的选煤技术与选煤管理初探［J］.黑龙江科技信息，2007.
[2]匡亚莉. 选煤工艺艺术与管理［M］.中国矿业大学学报，2006.
[3］刘志明. 坝代管理理念和市场需求——太原选煤厂质量分析会之思考［J］.选煤技术，2005.