传统的煤质预判管理，是火车煤到厂后，质检人员爬上车厢，逐一对火车煤进行目测，依据目测结果，初步判定煤质，以便堆放或掺烧。由于该方法依靠人为开展，受人员经验和业务技能影响，预估偏差大，多次发生由于预判工作不到位造成负荷不能正常接带，产生不合格电量，投油稳燃，甚至发生锅炉熄火等不安全事件。同时，人员目测攀爬上火车车厢，挖坑打洞，费时费力，遇雨雪天气或晚上攀爬火车对人员安全工作有较大的安全隐患。 广安公司通过使用激光测高、车号识别、图像抓拍、质量预判系统及装置，建立起火车来煤数量、质量与煤炭体积、比重数学模型；利用网络和管理软件进行组合，将单一的测高装置功能进行延伸和扩展，实现了火车质量预判，解决人工目测不准，信息不全，不能指导入炉掺配和及时发现来煤装车异常问题。其主要做法为：建立数学模型，找出煤质与装车高度之间的关系，把车号扫描仪、红外测高装置、抓拍摄像头都安装到一个垂直面上，火车通过此垂直面时三个装置同时工作，并将各自获取的数据、图像生成到设定的表格中。通过查看此表及抓拍图像提前了解来煤情况，当装车高度明显低于平均值，或来煤质量低于历史值时，数据会自动标红，以提醒质检人员及时到就地进行确认是煤质异常问题，还是装车问题。同时将预测值反馈给卸煤和上仓操作人员，指导卸煤区域和上煤操作。项目实施后，在不合格电量、稳燃用油、燃煤火车抄对号工作量上均有下降，年产生经济效益528万元。人工目测环节的减少在减少现场工作强度的同时，极大的降低了质检人员的攀爬火车车厢带来的安全风险，员工的幸福指数及归属感大大增加。同时在火车煤验收过程中能及时、有效地发现煤炭掺杂使假，可杜绝劣质煤入厂，提高入厂煤质量判断防控和溯源能力，从根本上解决了人工煤质误判、车号错漏抄对等问题，能有效避免与矿方发生煤质纠纷，为煤场科学分区堆放，实现精益化掺配掺烧，确保机组的安全环保经济运行。实现了“人防”向“技防”的科学转型。使公司入厂煤管理关口前移，在不断提高燃料管理的智能化水平的基础上，有效管控入厂煤验收关，可广泛适用于火车煤燃煤电厂，实现对火车煤煤质的科学预判，为精益化燃煤管理提供科学依据。