一、引言

安全管理是煤矿项目的关键，但是传统的管理办法弊端比较多，安全预警不全面，导致在煤矿作业中安全风险控制的难度越来越大，容易引发安全事故，造成巨大经济损失。为了降低煤矿安全生产事故的发生概率，政府部门与企业部门都在积极寻找方案，推动安全生产管理的发展。一方面，通过《国务院办公厅关于进一步加强矿山安全生产工作的意见》、《煤矿安全生产条例》进一步完善了煤矿安全生产的法律法规体系；另一方面，企业部门开展加强了安全生产教育和培训，进一步提高了从业人员的安全意识和技术水平，增强了煤矿从业人员应对突发安全事故的能力^[1]。除了相关法律法规的完善和人员意识的增强，技术手段的应用也是非常重要的举措之一。比如，2020年，国家能源局发布了《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》为煤矿安全管理的智能化建设提出了方向，根据现阶段的科技体系，人工智能AI技术将会是实现煤矿安全生产智能化管理的关键。

二、人工智能AI技术在煤矿安全管理中的应用价值

（一）促进煤矿行业发展

在我国的煤矿生产活动中，90%以上的煤炭资源都需要“井工开采”，而井工开采的深度一般在600m左右，井下环境复杂、作业形式多样，因此导致煤炭资源的开采有很多不可预测的事故发生，有极大的安全全风险。随着我国科学技术的不断发展，各行各业也走上了更高效的发展路径。科学技术的发展对于煤矿行业这类安全风险较大的行业而言，有很大的帮助。智能化技术为我国煤炭工业带来了技术性的革命，对于提升煤炭工业的技术装备水平、安全生产能力、促进煤炭工业的转型升级意义重大^[2]。在煤矿智能化不断建设发展的背景下，煤矿开采设备逐渐由人工变为机械，操作由井下转到地面，生产环节开始向智能化逐渐推进，由劳动密集向技术创新转变。这是社会科技发展的一个重要体现，而随着现代科学技术的不断成熟发展，智能化信息技术也在不断成熟，逐渐演变出来了人工智能AI技术。智能煤矿向人工智能AI煤矿的演变过程如下图1所示：

图1 智能煤矿向人工智能AI煤矿的演变过程

新一代智能煤矿AI是一种将AI思想、方法、模型与煤矿专业知识相结合，利用煤矿作业场景产生的数据实现AI的学习，开发煤机装备控制煤矿开采、促进煤矿开采决策、达到煤矿企业运营等业务活动。人工智能AI技术的应用可以实现煤矿简单作业场景无人、必要作业场景少人、关键作业场景人机协同的煤矿智能化终极目标，真正建设形成智能、少人、安全、高效的现代化煤矿。

（二）迎合政策发展需求

煤矿发展向人工智能AI发展是煤矿新业态高质量发展的关键，近年来，国家和行业各类政策、标准快速出台发布，旨在加快、准确的推进煤矿智能化发展建设的步伐。《2022煤炭行业发展年度报告》中显示，截止到2022年年底，我国煤矿数量大约4400处，已经建成的智能煤矿余额572处、智能化采掘工作面约1019处^[3]。未来，煤矿智能化核心发展的目标就是新一代人工智能AI技术的应用，AI作为新一轮煤矿产业变革的核心驱动力，将会进一步释放革命产业变革的能量，并创造出新的强大的引擎，可以说，人工智能AI技术在煤矿安全中心的应用发展符合政策的发展需求。

从相关政策的发展来看，2017年，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中提出，要围绕制造强国重大需求，推进智能制造关键技术装备、核心支撑软件、工业互联网等系统的集成应用。而在煤矿企业中，有关学者经过研究测算，发现AI的应用可以很好的降低成本，于是人工智能AI的应用成为了政策关注的关键。2023年，国家能源局发布的《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》种指出，能源系统各环节数字化智能化创新应用体系初步构筑，以数字化、智能化技术带动煤炭安全高效生产，并提出了采煤安全管控等AI应用的要求。在当前时代背景和政策的引导下，煤矿开采安全风险保障日益增强，煤炭的产量需求也在逐步的提高，AI技术赋能将是解决问题的关键举措，也是煤矿智能化发展实践的核心方向。

三、人工智能AI技术在煤矿安全管理中的应用对策——构建AI智能预警体系

人工智能AI是未来煤矿安全管理的发展关键技术，如何通过人工智能AI技术，实现煤矿安全管理，可以从AI技术本身出发，构建AI智能预警体系，具体思路分析如下。

（一）煤矿作业安全预警

在人工智能（AI）技术的先进导向下，煤矿安全管理智能预警体系迎来了前所未有的发展机遇与变革。这一体系旨在通过深度整合大数据、云计算、物联网、机器学习等前沿技术，对煤矿生产作业中的核心要素——“设备”与“人员”进行全面、精准、实时的监控与预警，从而构建起一套高效、智能、可靠的安全防护网。

（1）针对“设备”的预警体系

利用传感器网络覆盖煤矿各类生产设备，如采煤机、掘进机、通风机、运输带等，实时采集设备的运行状态数据。通过AI算法分析这些数据，能够提前识别出设备的异常运行模式和潜在故障点，及时发出预警信号，避免设备故障导致的生产中断和安全事故。基于历史运行数据和当前状态，AI技术能够预测设备的维护周期和最优维护策略，实现预防性维护^[4]。这不仅可以减少非计划停机时间，还能降低维护成本，提高设备利用率和整体生产效率。

（2）针对“人员”的预警体系

通过视频监控、可穿戴设备等手段，对井下作业人员的行为进行实时监测。AI算法能够识别出不符合安全规范的行为，如未佩戴安全帽、擅自进入危险区域等，并立即向相关人员和管理系统发出预警，以纠正不安全行为，降低事故风险。还可以结合生物识别技术和健康监测设备，对作业人员的生理状态进行监测，如心率、血压、疲劳程度等。一旦发现异常，系统可立即启动应急响应机制，为人员提供必要的医疗援助或撤离指导，确保人员安全。

（二）煤矿智能安全管理

借助AI技术建立煤矿智能安全管理系统，是煤矿行业向智能化转型的关键一步。可以通过深度融合AI（人工智能）与IT（信息技术）、OT（运营技术）的数据资源，构建一个高度集成、智能化的管理平台实现煤矿的智能安全管理。系统旨在实现对矿井作业面环境的全方位、精细化感知，以及煤炭生产过程中各类安全风险的实时监测与预警。

系统首先利用物联网（IoT）技术部署大量的传感器和监测设备于矿井的各个角落，包括瓦斯浓度监测点、水文地质观测站、重点监控区域以及各类生产设备。这些设备实时采集并传输包括瓦斯浓度、水位变化、地质活动、设备运行状态等在内的海量数据，为智能安全管理系统的运行提供了坚实的基础。然后，在AI算法的支持下，借助AI算法与模型对这些海量数据进行深度挖掘与分析。通过机器学习、深度学习等先进技术，系统能够自动识别数据中的异常模式与潜在风险，如瓦斯超限、水患威胁、设备故障等。同时，结合历史数据与专家经验，系统还能对安全风险进行分级评估，预测可能的发展趋势，并制定相应的应急响应预案^[5]。在监测到安全风险时，智能安全管理系统会立即触发预警机制。通过声光报警、短信通知、APP推送等多种方式，将预警信息迅速传达给相关人员和管理层。此外，系统还能自动调动应急资源，如启动通风设备降低瓦斯浓度、关闭危险区域电源防止人员进入等，以最大程度地降低安全风险对生产活动的影响。除了实时监测与预警外，煤矿智能安全管理系统还具备强大的数据可视化与分析能力。通过构建三维矿井模型、安全风险热力图等可视化工具，管理人员可以直观地了解矿井的整体安全状况，以及不同区域、不同时段的安全风险分布情况。这有助于工作人员做出更加科学、合理的决策，进一步提升煤矿的安全生产管理水平。

（三）作业面安全送电

在人工智能AI技术的赋能下，煤矿行业迎来了前所未有的变革与升级。通过深度融合“AI+云管控”模式，煤矿作业面安全送电保护得以实现，这一创新应用极大地提升了矿井作业的安全性与效率。“AI+云管控”系统是一种集成了先进的人工智能算法与云计算技术，构建了一个高效、智能的安全管理平台。该平台能够实时监测煤矿作业面的电力使用情况、设备运行状态以及潜在的安全隐患。利用AI的图像识别、数据分析与预测能力，系统能够迅速识别出可能导致电力故障或安全事故的因素，如设备过载、线路老化、短路风险等。

一旦发现潜在风险，系统将立即启动智能决策流程。基于大数据分析与机器学习模型，系统会评估风险等级，并自动生成相应的安全送电保护措施。这些措施可能包括自动切断故障区域的电源供应、调整电力分配以平衡负载、发送预警通知给相关人员等，以确保煤矿作业面在紧急情况下能够迅速切断电源，防止事态扩大，保护人员与设备的安全。同时，“云管控”的优势在于其强大的数据处理能力与远程监控功能。通过云端服务器，系统能够实时收集、存储并分析来自煤矿作业面的海量数据，为智能决策提供强大的数据支持。此外，管理人员还可以通过云端平台远程监控作业面的安全状况，实时查看电力使用情况、设备运行状态以及安全保护措施的执行情况，实现对煤矿作业的全面掌控与远程管理。

（四）煤矿井GIS平台

借助人工智能AI技术，可以构建出一个高度完善且智能化的煤矿井地理信息系统（GIS）平台。平台不仅可以集中传统GIS的核心功能，包括空间数据管理、地理分析、可视化展示等，还可以深度融合AI的先进特性，为煤矿井的勘探、开采、安全监测与管理提供了前所未有的智能支持。GIS平台由三个核心层次构成：数据层、展示层和服务层。在AI技术的作用下，这三个层次都得到了显著的增强与优化。

（1）数据层

作为GIS平台的基础，数据层负责存储、管理和维护煤矿井的海量空间数据与非空间数据。AI技术通过智能数据清洗、自动分类与标注等技术手段，提高了数据处理的效率和准确性。同时，利用机器学习算法，AI能够从海量数据中挖掘出隐藏的关联与模式，为后续的地理分析与决策提供有力的数据支撑。

（2）展示层

展示层是用户与GIS平台交互的界面，负责将复杂的空间信息以直观、易懂的方式呈现出来。在AI技术的助力下，展示层能够实现更加智能化的地图渲染与可视化效果。例如，利用深度学习算法进行图像识别与渲染，可以生成高精度的三维矿井模型，使用户能够身临其境地观察矿井的内部结构；通过自然语言处理技术，用户可以以语音或文本的形式与平台进行交互，查询所需信息或下达指令。

（3）服务层

服务层是GIS平台的核心，提供了一系列的空间分析、查询、决策支持等服务。AI技术的融入，使得这些服务更加智能化和个性化。例如，利用AI的预测分析功能，可以基于历史数据预测矿井的潜在风险区域或资源分布情况；通过智能推荐算法，可以为不同的用户群体提供定制化的服务方案；在紧急情况下，AI还能够快速响应并自动执行预设的安全预案，确保矿井作业的安全进行。

（五）矿井移动终端管理

随着煤矿行业的智能化发展，移动终端设备在矿井中的应用日益广泛，它们不仅提高了工作效率，还为安全管理提供了更多可能性。可以借助AI技术，创新矿井移动终端管理。

在矿井移动终端设备中集成AI芯片，使其具备数据处理、分析和决策的能力。这样可以实现设备的自主学习和优化，提高设备的智能化水平。同时，利用AI技术，实现移动终端设备的远程监控与控制。管理人员可以通过网络实时查看设备的工作状态，对设备进行远程调控，确保设备的正常运行和安全生产。结合AI算法，建立智能预警系统。通过监测移动终端设备传回的数据，如温度、湿度、气体浓度等，实时分析矿井环境的安全状况。一旦发现异常情况，立即发出预警信号，提醒相关人员采取应对措施。可以利用移动终端设备搭载AI巡检系统，实现矿井内设备的自动巡检。通过图像识别、语音识别等技术，对设备进行全面的检查，及时发现设备故障和安全隐患，提高巡检效率和准确性。实现矿井管理无盲区，提高煤矿安全管理的工作效率。

四、总结

综上所述，建设煤矿安全管理预警体系是现代煤矿生产运营的主流趋势，在人工智能AI技术的支持下，煤矿安全管理预警体系能够更快速、更准确的实现对作业面、设备以及人员管理的安全排查，满足新时期煤矿企业的发展需求，具有较好的应用价值。

参考文献：

[1]程德强,钱建生,郭星歌,et al.煤矿安全生产视频AI识别关键技术研究综述[J].煤炭科学技术, 2023, 51(2):349-365.DOI:10.13199/j.cnki.cst.2022-0359.

[2]付翔,秦一凡,李浩杰,等.新一代智能煤矿人工智能赋能技术研究综述[J].工矿自动化, 2023, 49(9):122-131.DOI:10.13272/j.issn.1671-251x.18113.

[3]杨智.人工智能在煤矿安全监控领域的研究进展[J].中国科技期刊数据库 工业A, 2022.

[4]陈博.浅谈AI技术与煤矿安全管理融合的实践应用[J].中国设备工程, 2024(005):000.

[5]陈杰.煤矿人工智能视频分析系统架构体系及关键技术[J].煤矿安全, 2022(006):053.

作者简介： 张凯杰 1992年10月25日 男 山西省古县 汉 本科 助理工程师

研究方向:煤矿安全管理