文章详细-人工智能如何改变煤矿安全？—

　　煤矿灾害是悬在安全生产头上的达摩克利斯之剑。瓦斯、火、水、顶板、煤尘——这“五大灾害”类型复杂、极易耦合诱发，传统预测方法机制认知不足、数据孤立，难以满足现代矿山的安全需求。随着深度学习和人工智能大模型技术的突破，AI已成为提升煤矿灾害监测准确性与时效性的关键手段。

　　引言：人工智能正在重塑煤矿安全

　　尽管全球能源结构正处于绿色转型的关键期，但在未来相当长的时间内，煤炭作为我国能源安全“压舱石”和“稳定器”的战略地位不会改变。煤矿安全生产，直接关系到国家能源供给体系的韧性与稳定性。近年来，随着煤矿开采走向深部，地质条件愈加复杂，灾害风险呈非线性增长趋势，这对煤矿安全防控体系提出了更高要求。

　　煤矿安全的重要性

　　煤矿灾害主要包括瓦斯、火、水、顶板与煤尘等类型，据统计，2022年全国共发生煤矿事故168起、死亡245人，同比分别上升85%和38%，安全生产形势依然严峻。煤矿事故不仅造成重大人员伤亡和财产损失，还会引发严重的社会影响和生态破坏。因此，提升煤矿灾害的监测、预警与智能响应能力，已成为煤矿安全生产领域亟需突破的关键问题。

　　图1 2013-2023年我国煤矿重特大事故发生起数和死亡人数统计

　　传统方法的局限性

　　传统灾害预测方法主要依赖经验、人工分析或少量传感器数据，往往存在以下问题：

　　依赖人工经验，主观性强

　　传统的隐患排查往往依赖老专家的经验，“看、听、摸”的方式难以传承，且容易受疲劳和情绪影响，难以做到24小时无死角盯防。

　　数据孤岛效应，缺乏联动：

　　井下传感器成千上万，但相关数据分散在不同系统中，难以实现多源信息融合与协同分析，导致灾害耦合风险难以识别。

　　预警滞后，响应迟缓：

　　传统阈值报警（如瓦斯超限报警）通常发生在危险已经临界甚至发生之后，难以实现事前预测。

　　AI的出现，正在将安全管理从“被动响应”推向“主动预测”

　　随着人工智能的迅速发展，AI技术被广泛应用于煤矿灾害预测领域，通过融合多源异构数据、构建深度神经网络模型，实现对瓦斯突出、矿井火灾、透水事故、顶板垮塌与煤尘爆炸的智能识别与超前预警。基于Web of Science和CNKI的统计数据显示，2018年至2023年期间，关于“AI+矿山安全”的中英文论文发表量年均增长超过40%，反映出学术界与产业界对AI赋能煤矿灾害预测的高度关注。这一趋势背后，是传统预测体系在面对日益复杂的矿山环境时的力不从心。例如，在瓦斯突出预测中，传统方法多基于单一指标如瓦斯浓度或压力的阈值判断，忽略了地质构造、开采强度、煤体物理性质等多因素的动态交互作用，导致误报、漏报现象频发。而人工智能技术，特别是多模态融合与深度学习模型，能够整合井下传感器实时数据（如瓦斯浓度、风速、温度）、地质勘探数据（如断层分布、煤层透气性）、开采工况数据（如推进速度、支护参数）乃至历史事故案例数据，通过构建动态演化模型，揭示灾害孕育、发展的内在规律，从而实现从“事后分析”向“事前预防”的转变。

　　图2 AI技术在煤矿灾害研究中的高频关键词图谱

　　人工智能技术在煤矿中的发展脉络

　　人工智能在煤矿安全领域的应用并非一蹴而就，而是伴随着算力提升、算法突破与数据积累，经历了一个从感知到认知，从单点技术到系统融合的演化过程。

　　1.0阶段：基于规则的自动化监测

　　在这一阶段，煤矿信息化建设主要侧重于基础设施的数字化。

　　技术特征：依托SCADA系统（数据采集与监视控制系统）和PLC技术，实现对井下环境参数的实时采集。

　　核心逻辑：采用确定性逻辑，即设定固定的物理阈值（如瓦斯浓度>1%即报警）。

　　局限性：这种方法本质上属于“事后响应”机制。系统缺乏自主学习能力，难以处理动态变化的复杂工况，且对于阈值之下的异常波动趋势缺乏预判能力，极易产生漏报或误报。

　　2.0阶段：传统机器学习与数据挖掘

　　随着大数据概念的兴起，研究者开始尝试利用统计学方法和浅层神经网络挖掘历史数据的价值。

　　技术特征：引入支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、BP神经网络等算法，对结构化监测数据进行回归预测与分类。

　　核心逻辑：依赖人工设计的特征工程，试图从历史时序数据中寻找灾害发生的统计规律。

　　局限性：该阶段的模型性能高度依赖于专家经验提取的特征质量，泛化能力有限。且面对井下视频、音频等非结构化数据时，传统算法显得力不从心，难以实现多源信息的有效融合。

　　3.0阶段：深度学习与多模态智慧感知

　　近年来，深度学习技术的突破推动煤矿安全进入了真正的智能化时代。

　　技术特征：卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、Transformer架构的广泛应用。

　　图3 CNN结构示意图

　　核心逻辑：

　　自动表征学习：模型能够自动从原始数据中提取高维、非线性的抽象特征，无需大量人工干预。

　　时空关联挖掘：利用LSTM/GRU捕捉时间序列的长程依赖，利用CNN/GCN捕捉空间拓扑结构，实现对灾害演化的动态推演。

　　图4 GRU结构示意图

　　多模态融合：打破数据孤岛，将传感器数值、监控视频、微震信号等多源异构数据进行特征级或决策级融合，构建全息感知的安全防线。

　　表1统计了目前常用的算法模型、使用场景及优缺点。

　　表1 常见算法模型

　　模型名称

　　典型应用场景

　　优势

　　局限性

　　支持向量机（SVM）

　　瓦斯突出等级划分、水害风险分级

　　适合小样本、非线性问题；可解释性强

　　对噪声敏感、对大规模数据效率低

　　决策树（DT）

　　水害诱因分类、冒顶风险等级划分

　　可视化强、便于解释、处理缺失数据能力强

　　易过拟合，对训练数据噪声敏感

　　随机森林（RF）

　　顶板稳定性综合评估、瓦斯突出多因子判别

　　精度高、鲁棒性强、特征重要性可解释

　　模型较复杂，训练与预测开销较大

　　自适应提升（AdaBoost）

　　冒顶灾害多源因素判断、水害边界演化判别

　　准确率高、适合复杂非线性分布

　　对噪声敏感、对样本质量要求高

　　梯度提升树（GBDT）

　　瓦斯浓度非线性回归、多因子灾害风险评分

　　拟合精度高、支持特征重要性排序、适用于复杂关系建模

　　模型可解释性差、超参数较多、训练耗时较长

　　极端梯度提升（XGBoost）

　　大规模灾害监测数据下的突出风险预测、多源数据集成

　　训练速度快、正则化防过拟合、特征选择能力强

　　参数复杂、调参成本高，模型结构解释性一般

　　BP神经网络（BPNN）

　　粉尘浓度预测、顶板沉降速率拟合

　　强非线性拟合能力、可处理复杂变量交互

　　易陷入局部最优、依赖超参数调整、训练时间长

　　卷积神经网络（CNN）

　　监控视频中火灾烟雾检测、顶板裂隙图像识别

　　自动特征提取，适合处理图像与空间模式

　　对时序数据适应性有限，需要较大计算资源

　　循环神经网络（RNN）

　　瓦斯浓度时间序列预测、矿井通风量变化分析

　　适合时序建模，捕捉长期依赖关系

　　易梯度消失或爆炸，难以建模长序列

　　长短期记忆网络（LSTM）

　　瓦斯浓度长时序预测、设备运行状态监测

　　能有效捕捉长期依赖关系，适合复杂时序任务

　　计算复杂度高，训练时间长

　　门控循环单元（GRU）

　　瓦斯浓度短期预测、设备状态监测、通风量变化分析

　　结构较简单，训练效率高，适合中短期时序预测

　　对特别长的时序依赖建模能力略弱于LSTM

　　生成对抗网络（GAN)

　　少样本灾害数据扩充、罕见事故模拟、井下图像合成

　　能够生成逼真样本，适合少样本任务的数据增强

　　训练不稳定，易出现模式崩塌，对超参数敏感

　　当前，煤矿安全正迈向4.0阶段——认知智能与自主决策时代。依托大模型技术，系统不仅可理解复杂语境下的安全规程与事故案例，还能结合实时态势进行推理、预测与策略生成。目前，矿山行业大模型还处于初期探索阶段。山东能源集团与华为等公司联合发布的盘古矿山大模型是球首个商用于矿山领域的AI大模型；愚公YUKON矿山大模型由中国矿业大学（北京）等单位联合研发，立足矿山开采全流程管理，实现矿山的全面感知和智能决策；煤科总院研发的太阳石矿山大模型聚焦矿山安全生产与应急管理，汇聚了500亿条安全监测数据集、300万张视觉图像数据集、20本专业学术期刊及200亿字技术文献等多模态数据，集数据分析、模型训练和智能决策于一体，为行业提供了可复制、可推广的人工智能解决方案。与此同时，智能体的引入为大模型的实际落地提供了新思路。智能体的目标是让系统像专业人员一样具备理解、推理与行动能力，从而在监测、预测、调度、应急等场景中提供高效、可靠的智能服务。通过将大模型与智能体深度融合，煤矿安全系统正逐步实现从“被动响应”到“主动预判”的跨越。

　　图5 Transformer结构示意图

　　人工智能技术在煤矿五大灾害预测中的应用

　　瓦斯灾害预测：从“阈值报警”到“趋势推演”

　　痛点：瓦斯涌出具有极强的非线性和突发性，传统的浓度阈值报警往往存在滞后，无法预判短时间内的激增趋势。

　　AI介入路径：基于时间序列分析的深度学习模型是当前的主流选择。

　　核心技术：利用LSTM或GRU，模型能够“记忆”历史时刻的瓦斯浓度、风速、气压等长周期数据序列。

　　应用效果：通过构建多变量耦合预测模型，AI不仅能精准预测未来几分钟至几小时的瓦斯浓度数值，还能识别瓦斯突出的前兆特征信号，将预警时间窗大幅前移。

　　图6 KJ751煤矿瓦斯抽（采）管网监控系统

　　水害监测预警：透视地层的“CT扫描”

　　痛点：井下突水往往源于隐蔽的含水构造，传统物探解释依赖人工经验，对微弱的水文异常信号敏感度不足。

　　AI介入路径：将人工智能应用于地球物理反演与水文数据挖掘中。

　　核心技术：利用深度神经网络（DNN）对瞬变电磁等物探数据进行智能反演，提高地质异常体的分辨率；结合SVM分析矿井涌水量、水压与水化学成分的变化规律。

　　应用效果：实现了对老空水、底板承压水突水危险性的动态评估，仿佛为地层做了一次高精度的“智能CT”，有效识别潜在的导水通道。

　　火灾（自燃）识别：捕捉看不见的“热纹理”

　　痛点：煤炭自燃是一个缓慢氧化蓄热的过程，早期隐蔽性强，仅仅依靠温度传感器难以在初期发现核心高温点。

　　AI介入路径：侧重于标志气体分析与红外热成像的融合。

　　核心技术：基于RF或XGBoost算法，建立一氧化碳、甲烷、乙烯等标志性气体与煤温之间的非线性回归模型；同时结合计算机视觉技术分析井下红外视频流。

　　应用效果：AI能够精准判定煤层自燃的“三带”（散热带、氧化带、窒息带）分布，并从红外图像中自动识别异常热斑，实现火灾的早期预警。

　　顶板与冲击地压：聆听岩层的“心跳”

　　痛点：深部开采导致围岩应力积聚，冲击地压（岩爆）发生前往往伴随微震信号，但海量的微震数据中夹杂着大量爆破、钻孔等噪声。

　　AI介入路径：聚焦于微震信号的智能降噪与聚类分析。

　　核心技术：运用CNN对微震波形图谱进行自动分类，剔除施工噪声；利用K-Means聚类算法分析微震事件的时空分布密度。

　　应用效果：系统能够实时监测围岩应力场的演化态势，智能识别顶板离层、断裂等动力灾害的前兆模式，为支护参数调整提供决策支持。

　　煤尘浓度感知：机器视觉的“慧眼”

　　痛点：传统粉尘传感器易受污染堵塞，且只能反映单点浓度，无法呈现整个作业空间的粉尘分布状态。

　　AI介入路径：主要依赖图像处理与机器视觉技术。

　　核心技术：基于图像透射率模型和纹理特征提取，利用井下监控摄像头捕获的视频流，通过深度学习算法反演全断面的粉尘浓度场。

　　应用效果：实现了非接触式的全空间浓度监测，一旦识别到粉尘浓度超标或喷雾降尘设施未开启，系统可自动联动降尘设备进行处置。

　　面临的挑战

　　"孤岛效应"显著：多灾种协同预测缺失

　　目前，各类灾害预测系统普遍处于“各自为战”的状态——瓦斯、水害、火灾监测如同一个个独立的信息烟囱。缺乏跨系统的数据互通与模型协同，使得AI难以捕捉链式灾害效应。

　　"黑盒"难以服众：机理与数据融合度低

　　现有的AI模型多为数据驱动，虽然拟合能力强，但缺乏对致灾物理机理的深刻刻画。指标体系构建和权重分配往往仍依赖人工经验，导致模型不仅可解释性差，更缺乏科学理论支撑。

　　"水土不服"频发：数据匮乏限制模型泛化

　　灾害样本的天然稀缺性（突发、小概率）是AI训练的最大拦路虎。加之现有数据多源于单一矿区，导致模型一旦跨矿区应用，往往因地质条件变化而失效，鲁棒性与可推广性严重不足。

　　"最后一公里"受阻：工程部署与实时性难题

　　大量高水平研究仍停留在实验室的理想环境中。一旦进入井下实战，往往面临传感器精度波动、边缘端算力受限、运维成本高昂等现实打击。

　　"被动辅助"为主：智能自主与协同能力弱

　　当前系统大多仍是辅助决策工具，缺乏主动学习、动态协作与自我进化的能力，无法实现对风险的超前干预。

　　"落地成本"高昂：大模型应用的现实瓶颈

　　大模型应用仍存瓶颈。目前人工智能大模型技术仍处于探索阶段，尚未形成成熟的协同机制，仍存在训练与推理成本高、井下算力资源有限、缺乏矿山领域高质量语料库、知识迁移不足及幻觉风险等多重挑战。

　　参考文献：

　　END

　　来源丨煤科矿安

　　煤炭科学研究总院期刊出版公司拥有科技期刊21种。其中，SCI收录1种，Ei收录5种、CSCD收录6种、Scopus收录8种、中文核心期刊9种、中国科技核心期刊11种、中国科技期刊卓越行动计划入选期刊4种，是煤炭行业最重要的科技窗口与学术交流阵地，也是行业最大最权威的期刊集群。

　　期刊简介

　　《智能矿山》（月刊，CN 10-1709/TN，ISSN 2096-9139）是由中国煤炭科工集团有限公司主管、煤炭科学研究总院有限公司主办的聚焦矿山智能化领域产学研用新进展的综合性技术刊物。

　　主编：王国法院士

　　刊载栏目：企业/团队/人物专访政策解读视角·观点智能示范矿井对话革新·改造学术园地、专题报道等。

　　投稿网址：www.chinamai.org.cn（期刊中心-作者投稿）

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