在煤炭物流体系中，集运站作为关键枢纽节点，其存储环境的稳定性直接影响煤炭品质与运输安全。传统人工巡检方式难以实时覆盖大面积堆场，而电子围栏技术的引入为温度异常波动监测提供了全新解决方案。

电子围栏技术的核心在于构建三维立体感知网络。通过在集运站周界及堆场内部部署多光谱传感器阵列，系统可实时采集表层煤炭温度、湿度及气体浓度数据。与普通单点测温相比，该技术能建立10cm精度的空间温度梯度模型，当检测到局部温升速率超过0.5℃/h时，智能算法会自动触发分级预警机制。

某北方煤炭枢纽的实践案例显示，部署电子围栏系统后，异常温度识别准确率达到98.7%，预警响应时间缩短至90秒以内。系统通过热力图可视化界面，可精确定位自燃风险区域，并联动喷淋降温系统启动。这种主动防御模式使煤炭损耗率降低42%，同时避免了因温度失控导致的运输中断事故。

技术实施需注意三个关键点：首先是传感器抗干扰设计，需采用防尘防爆外壳与自适应滤波算法；其次是网络架构的冗余部署，建议采用LoRa+5G双通道传输；最后是建立动态阈值库，需结合不同煤种的热特性参数进行个性化配置。

随着物联网技术的迭代，新一代电子围栏系统已集成AI预测功能。通过分析历史温变曲线与气象数据，可提前6小时预测潜在风险点。这种预防性维护模式正在重塑煤炭物流的安全管理体系，为行业数字化转型提供重要技术支撑。未来，该技术有望扩展至化工仓储、粮食储备等领域，创造更大的工业安全价值。