データ解析は、鉱山用送風機や換気システムから収集される膨大な運転データを有効に活用し、安全性向上と省エネルギー、設備信頼性の向上を同時に実現するための重要な技術です。従来、送風機の運転管理は経験と勘に頼る部分が大きく、異常の兆候が見逃されたり、換気量と消費電力のバランスが十分に最適化されていないケースもありました。データ解析を導入することで、風量・圧力・電力・振動・温度などの多様な指標を体系的に分析し、客観的な根拠に基づいた運転判断や保守計画を立てることが可能になります。
鉱山用送風機におけるデータ解析では、まず運転データの収集と整理が出発点となります。主扇や局所送風機の運転記録、坑道各所の風速・圧力データ、ガス濃度や粉じん濃度の測定結果、電力使用量などを定期的またはリアルタイムで収集し、時系列データとして蓄積します。そのうえで、日単位・月単位・季節単位での変動を可視化し、風量と電力消費の関係、運転モードごとの効率、異常値の発生パターンなどを分析します。これにより、換気計画と実際の運転状況のギャップが明らかになり、改善すべきポイントが具体的に見えてきます。
データ解析は、異常傾向の早期発見にも大きく貢献します。振動や温度、電流値といった状態監視データを統計的に解析し、通常運転時のばらつき範囲を定義しておけば、それを外れた挙動を自動的に検知することができます。緩やかな振動増加や、特定時間帯にのみ現れる負荷変動など、一見すると見逃しやすい変化も、データ解析によって明瞭な傾向として捉えられます。これらの情報を予知保全に結びつけることで、鉱山用送風機の故障前に計画的な点検・部品交換を行い、換気停止リスクを低減することができます。
さらに、データ解析は省エネルギーと換気計画の最適化にも欠かせません。送風機回転数やダンパ開度と風量・電力の関係を分析すれば、不必要に高い風量で運転している時間帯や、ダンパ絞りによるエネルギーロスが多い運転条件を特定できます。その結果、インバータ制御の設定変更や運転スケジュールの見直し、送風機更新時の容量選定などに反映することが可能です。鉱山換気は安全性が最優先でありながら、エネルギーコストの比率も高いため、データ解析を活用した運転最適化は大きな効果を生みます。データ解析を継続的に実施し、その成果を設計・運用・保守にフィードバックすることで、鉱山用送風機と換気システムはより安全で効率的な姿へと進化していきます。
