煤炭作为我国能源体系的核心支柱，安全生产始终是行业发展的生命线。传统煤矿安全生产依赖人工巡检、经验判断，存在监测滞后、隐患排查不全面、人为失误率高、高危岗位人员暴露风险大等痛点，难以适应新时代煤炭产业高质量发展的需求。
随着人工智能技术的快速迭代，AI智能化管理已成为破解煤矿安全生产难题、推动行业转型升级的关键路径，通过“机器换人、智能防控、数据赋能”，实现煤矿安全生产从“被动应对”向“主动预警”、从“经验驱动”向“数据驱动”、从“粗放管理”向“精准管控”的根本性转变，筑牢煤矿安全生产防线。
第一节 AI智能化在煤矿安全生产管理中的核心应用场景
AI技术与煤矿安全生产场景的深度融合，覆盖“人、机、环、管”全链条，聚焦高危环节和关键场景，实现安全管控的全方位、全天候、高精度升级，结合行业实践案例，核心应用场景主要包括以下几方面：
一、井下环境智能监测与风险预警
煤矿井下地质条件复杂，瓦斯超限、顶板松动、水害、粉尘超标等隐患时刻威胁安全生产，传统人工监测难以实现实时全覆盖。
AI智能化系统通过在井下巷道、采掘工作面等关键区域部署搭载机器视觉技术的AI摄像头、高精度传感器，实时采集瓦斯浓度、顶板位移、水温、粉尘含量等环境数据，结合AI算法进行多维度分析研判，实现隐患的精准识别与提前预警。
例如，山东能源集团旗下鲍店煤矿（全国首批智能化示范煤矿），在井下关键区域部署50个高清AI摄像头和千余个高精度传感器，搭建数智安监平台，依托全球首套矿用高可靠5G专网系统，将数据实时传输至盘古矿山大模型，传输时延由秒级降至毫秒级。
该系统可精准捕捉瓦斯浓度异常、顶板裂隙等细微变化，AI多维度数据分析研判算法识别准确率超96%，针对各类风险通过声光报警、地面控制台弹窗、手机APP推送等多方式提醒相关人员，为应急处置争取宝贵时间。
同时，该矿AI系统通过整合近5年地质数据和隐患记录建模，基于历史数据的隐患趋势预测模型可提前72小时预测顶板松动、瓦斯积聚等隐患发展趋势，实现“早发现、早预警、早处置”。
自系统投用以来，井下环境类隐患排查效率提升80%，瓦斯超限预警响应时间缩短至30秒内，从源头降低事故发生概率。
此外，陕煤集团黄陵一号煤矿依托中国煤科天玛智控研发的AI视觉一体化管控平台，实现井下粉尘、瓦斯等环境参数的24小时不间断监测，有效解决了低光照、高粉尘环境下监测精度不足的难题，环境类安全事故发生率下降75%以上。
二、采掘作业智能化管控
采掘工作面是煤矿安全生产的核心环节，也是事故高发区域。AI智能化技术通过打造智能掘进、采煤系统，实现高危岗位“机器换人”，减少人员暴露风险。
在掘进工作面，华为与山东能源协同研发的智能掘进安全逻辑管控模型，在鲍店煤矿83上04掘进工作面落地应用，设定严格的工序逻辑，上一道工序未完成则下一道工序无法启动。
操作人员可在距离迎头30米的远程控制台，通过屏幕精准控制掘进机运转与胶带输送机启停，掘进效率提升30%，同时彻底杜绝了掘进过程中人员近距离接触迎头的安全风险。
在采煤环节，鲍店煤矿7306智能化综放工作面，通过AI煤岩界面自动识别算法，精准控制采煤机截割速度、深度，避免出现过截割、欠截割等问题，采煤机记忆截割率、液压支架自动跟机率均稳定在93%以上，每班正常生产作业人员由14人降至7人，大幅减少人员暴露。
国家能源集团宁夏煤业金凤煤矿则构建了工作面透明地质模型+井下1:1实景数字孪生系统，在3个工作面实现“基于精确定位的自适应智能采煤”常态化应用，工作面综合自动化率达95%。
该矿并在341501风巷首次使用全国首套迈步式掘锚一体机，有效克服了软底及顶底板淋水条件下掘进机易陷落、难移动的问题，掘进作业安全系数显著提升。
此外，神东煤炭集团补连塔煤矿在12421薄煤层综采工作面，首次成功实践“1人远程干预+1人现场巡视”的智能化采煤模式，配套的采煤机、液压支架、三机、泵站全部采用国产化设备。
结合AI跟机视频系统+人员接近防护系统，实现工作面安全稳定运行，投产以来未发生任何安全事故，生产效率较传统工作面提升25%以上。
山西焦煤西山煤电杜儿坪矿则部署了一套稳定运行超一年的智能掘进系统，累计安全掘进超1300米，月均故障率控制在5%-7%，单次故障维修时长缩短至2-3小时，远低于行业平均水平。
其AI工序管理系统可自动解析掘进作业规程，实现割煤、敲帮问顶、临时支护等全工序的智能合规判断，有效规避了违规操作带来的安全隐患。
神东煤炭与中国铁建重工联合研发的大断面巷道智能化快速掘进成套装备，也在补连塔煤矿完成工业性试验，这套包含掘锚一体机、锚杆钻车、转载皮带机的成套装备，通过多传感器数据融合+智能负载感知技术，实现巷道断面一次成型。
该装备单日最高进尺达51米，累计掘进施工超10400米，标志着我国煤矿掘进装备智能化水平达到国际先进水平。
国家能源集团宁夏煤业红柳煤矿则聚焦厚煤层开采痛点，通过“5G+矿鸿+边缘计算”技术架构，融合AI自主割煤算法、AI智能图像处理技术、AI煤流负荷平衡控制算法，成功实现厚煤层工作面智能化开采。
依托云边协同架构攻克厚煤层开采难题，将液压支架跟机率和采煤机自动化率提升至95%以上，实现规划截割技术常态化生产应用，大幅降低人工干预率，为厚煤层智能化开采提供了可复制的实践经验。
中煤山西公司大宁煤矿则落地了基于矿鸿操作系统的综采工作面成套设备，搭载AI设备协同控制算法，建立统一的设备物模型和通讯协议，解决了采煤机、运输机等设备间自主交互难题。
实现成套设备互联互通与协同控制，同时通过移动驾驶舱实现“一人多岗、移动集控”，借助AI技术实现三机联动等核心场景落地，有效提升了采掘作业的协同效率和安全性，成为矿鸿技术在采掘场景应用的标杆案例。
三、设备智能运维与故障诊断
煤矿井下设备种类繁多、运行环境恶劣，设备故障易引发安全事故，且传统人工巡检效率低、故障排查难度大。
AI智能化管理通过在提升机、输送机、通风机等关键设备上安装传感器，实时采集设备运行参数（如温度、振动、电流），结合AI故障诊断算法，快速识别设备异常信号，精准定位故障部位、判断故障类型，并推送维修建议。
通过这种方式，实现设备故障的“早诊断、早维修”，减少设备停机时间，避免因设备故障引发的安全事故。
国家能源集团宁夏煤业金凤煤矿打造了机器人“战队”，在井下部署皮带巡检机器人、智能捡矸机器人、清仓机器人等，实现主运输、供电、排水、通风、压风等辅助系统全部无人值守和远程集中控制。
其中皮带巡检机器人搭载AI设备状态实时监测算法，可实时监测皮带运行状态，精准识别皮带跑偏、撕裂等异常，故障排查效率提升60%，设备停机时间减少40%。
曾有机电队主通风机司机转型为信息监测中心集控员，通过智能综合管控平台完成设备监控，实现了从“汗水型”向“技术型”的转变。
在井筒检修场景中，鲍店煤矿依托AI多模态融合监测技术，在罐笼顶部部署360度无死角摄像头、高速摄像机和拾音设备，可实时监控井筒变形、罐道裂缝，捕捉螺丝掉落等细微异常。
实现井筒检修“不停机、无风险、高精度”，彻底告别“蜘蛛人”式的高危检修模式，检修效率提升50%以上，检修人员安全风险降至零。
此外，该矿通过AI设备运行参数预测算法对提升机运行参数进行分析，可提前预测轴承磨损、电机过热等故障，自投用以来，关键设备故障发生率下降70%，有效保障了生产连续性。
兖矿能源赵楼煤矿则借助鲲云AI视频分析一体化平台，构建了设备智能运维体系，在皮带机等关键设备上安装激光成像检测装置和AI视频分析服务器。
对皮带跑偏、异物、煤量异常、撕裂等情况进行全方位识别预警，AI算法端到端识别耗时仅4ms，有效减少了皮带机安全风险，同时延长了设备使用寿命。
该矿还建成投用冲击地压大数据分析平台，国内首次实现钻屑法数据的智能化分析，构建7类微震+5类应力AI智能预警模型，将人工分析工作量降低80%，实现冲击风险从“人工经验判识”向“数据智能预警”的转变。
四、人员安全智能化管理
人员操作不规范、违规进入危险区域是煤矿安全生产的重要隐患。AI智能化系统通过人脸识别、人员定位、行为分析等技术，实现对井下人员的全流程管控。
通过人脸识别技术，严格管控井下人员出入，禁止无关人员进入；借助UWB高精度定位技术，实时追踪井下人员位置，精准掌握人员分布情况，一旦人员进入危险区域，系统立即发出报警，同时锁定人员位置，便于应急救援。
例如，中国煤科天玛智控研发的AI人员行为异常识别平台，已在陕煤集团黄陵一号煤矿等80多个煤矿工作面投入使用，可精准识别人员未佩戴安全帽、违章作业、疲劳作业等操作异常，识别准确率超96%。
有效避免多起因人员误入、违规操作导致的安全事故，该矿借助AI视频分析，生产效率整体提升约15%，实现安全与效能的双重跃升。
鲍店煤矿则通过数智安监平台，对井下人员进入危险区域作业、检维修施工等进行重点安全管控，管理人员在地面即可实时监控井下各采掘工作面人员作业情况，及时发现并制止违规行为。
义马煤业集团青海义海能源大煤沟煤矿，将AI人员行为视觉识别系统与班长茹永杰独创的“五五工作法”结合，通过AI视觉识别职工作业状态，配合班前会五分钟查状态、隐患排查“五看”法，实现人员安全管控的“人机协同”。
该矿综掘一班在AI系统辅助下，连续多年保持“零事故”，成为矿区安全生产的标杆。此外，金凤煤矿通过AI人员定位系统，实时掌握井下人员分布，结合转岗培训，累计实现400余人转岗，既保障了人员安全，又优化了人力资源配置。
五、安全管理数字化与智能化决策
AI智能化管理打破了煤矿各部门、各环节的数据壁垒，整合安全生产、设备运行、人员管理、隐患排查等各类数据，构建统一的安全生产智能化管理平台。
通过AI大数据分析，对煤矿安全生产全过程进行动态监测、综合研判，为管理人员提供精准的决策支持。
例如，鲍店煤矿构建“1+1+10”智能化建设体系，由矿长挂帅的领导小组统筹全局，10个专业工作组各司其职，每年投入专项资金超亿元，搭建的统一智能化管控平台，可自动统计隐患排查整改情况，分析隐患分布规律。
AI隐患分布规律分析算法可针对性制定管控措施；通过对历史事故数据、隐患数据的建模分析，AI安全风险趋势预测模型可预测安全风险趋势，为煤矿安全生产规划、管理制度完善提供科学依据。
同时，该矿依托“万兆环网+Wi-Fi6+5G”网络架构，打造矿山“智能交通网”，将物理光纤划分为多个独立虚拟通道，保障不同优先级业务高效传输，实现井下数据实时、精准回传至地面控制中心，让“地下千米尽在掌握”。
金凤煤矿则通过校企联合实施的复杂地质条件下透明化自适应智能开采技术，建立了基于“高精度透明地质模型+高精度测量机器人+数字孪生系统”的数据支撑体系。
AI可视化仿真分析技术实现了煤矿井下可视化仿真分析和远程控制，管理人员可通过数字孪生系统同步查看液压支架压力数据，实现自动调压预警，为生产决策提供精准支撑。
此外，天玛智控研发的AI一体化管控平台，实现井下监控视频流媒体统一管理，做到视频数据的统一接入、统一调度、统一存储、统一服务，AI视频流媒体智能管控技术使视频传输延迟低于200毫秒。
有效打破系统分立与数据孤岛问题，AI系统可自动生成安全生产报表、隐患整改报告，减少人工统计工作量，鲍店煤矿借助该功能，报表统计时间由原来的4小时缩短至30分钟，大幅提升管理效率。
第二节 煤矿安全生产AI智能化管理的现存问题
当前，我国煤矿安全生产AI智能化管理已进入加快发展、纵深推进新阶段，截至2025年底，全国已建成智能化产能占比超过65%，减人增安提效成效显著。
但在落地应用过程中仍面临诸多瓶颈，制约了智能化管理效能的充分发挥，主要体现在以下几方面：
一、技术适配性不足
煤矿井下环境恶劣（高粉尘、低光照、高湿度、强电磁干扰），对AI设备的稳定性、抗干扰能力要求极高，部分AI设备在井下复杂环境中易出现故障，识别精度下降，难以满足实际安全生产需求。
同时，不同煤矿的地质条件、生产工艺差异较大，通用型AI系统难以完全适配，需要针对性定制开发，增加了应用成本。
二、数据壁垒尚未打破
部分煤矿各系统、各环节的数据标准不统一，数据采集、存储、分析的流程不规范，导致“信息孤岛”现象突出，AI系统难以实现各类数据的有效融合，影响了数据分析的精准度和决策的科学性。
此外，部分煤矿数据质量不高，难以支撑AI模型的高效训练和应用。
三、人才短缺问题突出
煤矿安全生产AI智能化管理需要既懂煤矿安全生产业务，又掌握人工智能、大数据、物联网等技术的复合型人才，而当前煤炭行业人才流失严重，复合型人才储备不足。
现有从业人员的技术水平难以适应智能化管理的需求，同时企业培训与激励机制不完善，难以满足人才培养和留存需求。
四、应用落地不够深入
部分煤矿存在“重建设、轻应用”的现象，虽然投入资金搭建了AI智能化管理系统，但未能充分发挥系统的核心功能，部分功能处于闲置状态，难以实现与安全生产实际业务的深度融合。
同时，部分中小煤矿智能化改造投入不足，难以承担AI技术研发和设备投入的成本，导致智能化水平差距较大。
五、标准体系不完善
煤矿智能化建设的标准规范不统一，尤其是在数据接口、AI算法应用、设备选型等方面缺乏明确标准，导致不同厂家的设备、系统难以兼容，影响了智能化系统的集成应用和规模化推广。
第三节 推进煤矿安全生产AI智能化管理的优化路径
结合国家政策导向和行业发展实际，针对当前煤矿安全生产AI智能化管理存在的问题，需坚持“问题导向、目标导向、结果导向”，聚焦技术创新、数据融合、人才培育、应用落地和标准完善。
推动AI智能化技术与煤矿安全生产深度融合，提升安全管理水平，具体优化路径如下：
一、强化技术创新，提升适配性与可靠性
加大煤矿AI智能化技术研发投入，鼓励煤矿企业、科研机构、高校、科技企业协同创新，聚焦井下复杂环境下AI设备的稳定性、抗干扰能力，研发适配煤矿场景的专用AI传感器、摄像头、算法模型等，提升技术适配性。
重点突破高精度地质探测、煤岩识别、工作面设备群协同控制等关键技术瓶颈，推动AI技术与煤矿生产工艺深度融合，打造定制化的智能化解决方案。
同时，推广成熟的智能化技术和案例，如中国煤科天玛智控的AI一体化管控平台、山东能源与华为联合研发的矿山大模型等，降低应用成本，提升技术落地效率。
此外，加强AI系统的运维管理，建立常态化运维机制，及时解决系统运行过程中出现的故障，保障系统稳定运行。
二、打破数据壁垒，构建高质量数据体系
完善煤矿安全生产数据标准体系，统一数据采集、存储、分析、传输的标准和规范，推动各系统、各环节的数据互联互通，打破“信息孤岛”。
搭建煤矿安全生产大数据平台，整合环境监测、设备运行、人员管理、隐患排查等各类数据，实现数据的集中管理和高效利用；加强数据质量管控，建立数据审核、清洗、校验机制，提升数据准确性和完整性。
为AI模型训练和数据分析提供高质量的数据支撑；鼓励搭建煤炭行业可信数据空间，推动数据共享共用，助力AI模型的优化升级。
三、加强人才培育，夯实人才支撑
构建“校企合作、产教融合”的人才培养模式，鼓励煤矿企业与高校、科研机构共建智能化教育培训实践基地，开设煤矿智能化相关专业，定向培养复合型人才。
加强对现有从业人员的培训，开展AI技术、智能化设备操作、数据分析等相关培训，提升从业人员的技术水平和操作能力，推动传统矿工向智能运维、数据监测等岗位转型。
同时，完善人才激励机制，设立智能装备工程师、运维技师等专业岗位，优化薪酬分配制度，畅通人才发展通道，吸引和留存复合型人才，解决人才短缺问题。
四、深化应用落地，提升管理效能
坚持“实用、高效、贴合场景”的原则，推动AI智能化系统与煤矿安全生产实际业务深度融合，充分发挥系统的预警、管控、决策功能，避免“重建设、轻应用”。
针对不同规模、不同地质条件的煤矿，制定差异化的智能化改造方案，加大对中小煤矿的政策支持和资金扶持，推动智能化技术规模化推广。
建立AI智能化管理成效评价机制，对系统应用效果进行定期评估，及时优化完善系统功能，提升管理效能。例如，通过AI动态优化洗煤环节的重介加药比例和浅槽密度，可提升精煤产率，实现安全与效益的双重提升。
五、完善标准体系，强化政策引领
加快推进煤矿智能化标准体系建设，重点完善数据接口、AI算法应用、设备选型、安全评估等方面的标准规范，推动不同厂家的设备、系统兼容互通，为智能化建设提供标准支撑。
加大政策支持力度，落实国家能源局相关政策要求，对新建、改建、扩建煤矿，严格按照智能化标准设计建设，对生产煤矿加快智能化改造，在产能置换、核准核增、资金扶持等方面给予差别化政策支持。
加强行业监管，对煤矿AI智能化系统的建设、运行情况进行监督检查，对建而不用、用而不实的煤矿，视情降低或取消智能化评定等级，推动智能化建设落地见效。
第四节 结语
煤矿安全生产AI智能化管理是煤炭产业转型升级的必然趋势，也是保障煤矿安全生产、提升行业发展质量的关键举措。当前，在政策强力赋能和技术快速迭代的推动下，AI技术已在煤矿安全生产的多个场景实现落地应用。
有效破解了传统安全管理的诸多痛点，实现了“减人、增安、提效”的目标。但同时，行业仍面临技术适配不足、数据壁垒、人才短缺等问题，需要政府、企业、科研机构协同发力。
强化技术创新、人才培育、数据融合和标准完善，推动AI智能化技术与煤矿安全生产深度融合。
未来，随着人工智能、大数据、物联网等技术的持续迭代，煤矿安全生产AI智能化管理将向更精准、更智能、更全面的方向发展，实现“地面一键启动、井下无人值守”的目标。
推动煤炭行业从“高危、艰苦”向“安全、高效、绿色”转型，为我国能源安全稳定供应提供坚实保障。
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