2026年煤矿智能巡检系统应用实践

2026/04/082026年煤矿智能巡检系统应用实践汇报人:1234CONTENTS目录01

行业背景与政策驱动02

智能巡检系统技术架构03

核心技术创新突破04

典型应用场景案例CONTENTS目录05

应用成效与价值分析06

发展趋势与挑战应对07

未来展望与总结行业背景与政策驱动01传统人工巡检痛点突出传统煤矿巡检依赖人工，面临井下环境复杂（如光线不足、空间狭小、粉尘浓度高）、效率低下（单次巡检常需2小时）、安全风险高（人员暴露于瓦斯、透水等危险）、数据准确性与及时性不足（存在假检、漏检）等问题。智能化转型政策强力驱动国家政策大力推动矿山智能化，新版《煤矿安全规程》（2026年施行）明确支持智能传感器、机器人替代人工巡检，要求2026年煤矿危险岗位机器人替代率≥30%，智能化产能占比≥60%，为行业转型提供明确指引。智能巡检技术应用逐步深化智能巡检系统集成高精度感知、自主导航、AI分析及5G通信等技术，已在瓦斯检测、主运输系统等场景实现突破，如神东煤炭上湾煤矿用24处智能瓦检点替代349处人工点位，瓦检员从77人减至12人，效率提升90%以上。市场应用案例不断涌现多地煤矿成功应用智能巡检方案，如山西科达自控矿用挂轨机器人在乌海能源老旦煤矿等实现40余套应用，单次巡检时间从2小时缩短至0.5小时，年节约用工成本120万元；重庆研究院在青龙寺煤矿研发的瓦斯巡检机器人集群系统推动巡检向“智防”转型。煤矿巡检行业发展现状传统人工巡检痛点分析

01作业环境复杂危险煤矿井下环境恶劣，存在空间狭小、光线不足、湿滑、粉尘浓度高、瓦斯等易燃易爆气体等问题，对巡检人员健康与安全构成严重威胁。

02巡检效率低下耗时传统人工巡检方式依赖人员体力与经验，效率低下，如煤矿主运输系统人工单次巡检需2小时，且需设置4个班次实现24小时不间断巡检。

03数据质量难以保障人工巡检存在假检、漏检现象，数据记录易受人为因素影响，且检测数据无法实时传输，难以保证巡检数据的准确性、及时性和可追溯性。

04人力成本投入高昂人工巡检需大量人力，如某煤矿带式输送机巡检需8人驻守，按每年15万元/人的用工成本估算，年用工成本达120万元，且长时间重复性劳作易导致人员疲劳，增加安全隐患。国家智能化政策支持体系核心目标与发展规划国家政策明确到2026年，全国煤矿智能化产能占比不低于60%，危险岗位机器人替代率不低于30%，井下人员减少10%以上，旨在全面提升矿山安全生产水平，推动行业向智能化、安全化、绿色化转型。政策驱动与技术推广国家矿山安全监察局与工业和信息化部联合遴选31个矿山领域机器人典型应用场景，推广煤矿主运输系统智能巡检等66个场景实例，为智能巡检技术应用提供方向指引与实践范例。安全规程与标准规范新版《煤矿安全规程》（2026年2月1日施行）强化智能化技术应用，明确支持智能传感器、机器人等替代人工瓦斯检查，要求煤矿装备具备故障闭锁、甲烷电闭锁功能的安全监控系统，推动巡检模式向“技防”“智防”转型。试点示范与项目扶持2026年煤矿智能化技术升级应用试点项目名单公布，涵盖智能掘进、采煤、辅助运输等多领域，如国能神东煤炭集团上湾煤矿的大采高长工作面常态化智能开采与运维试点，通过项目示范加速技术落地与行业推广。2026版《煤矿安全规程》智能化要求智能化技术替代传统人工巡检新规程明确支持使用智能传感器、机器人等设备替代人工瓦斯检查。例如，国家能源神东煤炭集团上湾煤矿通过部署24处智能瓦检点，替代349处人工点位，瓦检员数量从77人缩减至12人，巡检效率提升90%以上。安全监控系统升级新规程要求所有矿井必须装备具备故障闭锁、甲烷电闭锁功能的安全监控系统，并实现数据实时上传。系统主干线缆采用双路分设，确保稳定性；传感器调校频次从每月1次提高至每半月1次，强化监测精度。关键智能化设备与场景应用包括全断面掘进机（TBM）智能监测，配备瓦斯浓度超限自动断电功能（阈值1%）；煤仓安装视频监视、人员接近预警及异物识别系统；锂电池充电硐室配置远程监测、自动灭火及气体浓度超限断电功能。政策驱动与行业影响新规程与《关于深入推进矿山智能化建设的指导意见》衔接，明确到2026年实现煤矿智能化产能占比≥60%，危险岗位机器人替代率≥30%，井下人员减少10%以上。煤矿需在2026年前完成智能化改造，未达标企业将面临停产整改风险。智能巡检系统技术架构02系统总体架构设计

感知层：多源数据采集部署瓦斯、温湿度、设备振动等多种传感器，集成激光雷达、红外探测器、气体传感器及高清摄像头，实时采集环境参数与设备状态数据，如带式输送机温度分布、瓦斯浓度等关键信息。

传输层：5G与工业以太网融合采用5G切片专网（井上）与物理专网（井下）结合，辅以工业以太网，实现数据高速、低时延传输。例如，矿用挂轨机器人利用Wifi、4G、5G技术确保图像与数据实时回传，三道沟煤矿系统通过5G+MEC边缘计算将定位延迟控制在200μs以内。

平台层：智能分析与决策集成AI智能识别、大数据分析及数字孪生技术，构建在线监测控制平台。如“星曜九宫”煤矿安全大模型实现瓦斯巡检智能分析与协同处置，红庆河煤矿基于矿鸿系统实现设备集中管理与数据融合联动。

应用层：多场景功能模块包含电动机故障报警、托辊故障监测、人员行为监管（如区域入侵识别、安全帽识别）、设备指示灯识别等子系统，支持远程集控、故障诊断与预警，如准格尔旗煤矿视频AI系统实现烟火识别与违规行为实时报警。感知层关键技术应用

多模态环境参数监测技术集成瓦斯、温湿度、粉尘浓度等多种传感器，如红庆河煤矿基于矿鸿系统的瓦斯智能巡检，实时采集并传输环境数据，为安全预警提供科学依据。

AI视觉识别与智能分析技术应用深度学习算法实现设备指示灯识别、人员违规行为（如未戴安全帽、翻越皮带）及烟火识别，如内蒙古准格尔旗某煤矿视频AI智能巡检系统，提升异常检测准确性。

高精度定位与导航技术采用SLAM技术、惯性导航及视觉导航融合方案，如矿用挂轨式巡检机器人具备自适应轨道行走能力，爬坡角度可达35°，实现复杂井下环境的自主导航与避障。

设备状态监测与故障诊断技术通过振动传感器、红外热成像等监测设备运行状态，如煤矿主运输系统智能巡检机器人对电机轴承振动信号分析，实现故障预警，单次巡检时间从2小时缩短至0.5小时。传输层通信方案设计

井上5G切片专网部署针对井上露天矿等开阔区域，采用5G切片专网技术，实现与运营商公网隔离，保障数据安全，并针对不同应用场景进行网络性能定制化增强。

井下5G物理专网构建在井下复杂环境中，部署独立的5G物理专网，确保矿山应用数据不出园区，减少数据传输时延，矿井专用基站可采用优先保障上行容量的帧结构，提升上行容量。

5G与工业以太网融合工业以太网用于固定设备连接，作为5G的补充，为矿山中位置相对固定的设备提供稳定、高速的有线连接，与5G网络协同，构建全面的传输网络。

5G+MEC边缘计算应用辅以边缘计算（MEC）平台，将核心网功能下沉至矿区边缘数据中心，使定位数据处理延迟控制在200μs以内，提升定位系统及各类控制应用的实时性。

多模通信技术保障矿用挂轨式智能巡检机器人采用Wifi、4G、5G等多种移动通讯技术，具备高通讯带宽、低延时、抗干扰性强等特点，实现图像及数据在矿下的可靠实时传输。应用层功能模块配置环境与设备状态监测模块

集成瓦斯、温湿度、设备振动等多种传感器，实时监测煤矿环境参数与设备运行状态，如红庆河煤矿基于矿鸿系统的瓦斯智能巡检和输送带智能巡检系统，为安全预警和生产优化提供数据支撑。AI视频智能分析预警模块

构建AI视频检测智能分析预警系统，对胶带机等设备运行情况实施监控，发现异常时发出预警信号甚至直接停机，如内蒙古准格尔旗某煤矿项目实现区域入侵、翻越皮带、设备指示灯识别、烟火识别等功能。数据管理与分析模块

实现对系统中特征、模型、故障信息和系统日志等结构化和非结构化数据的统一管理，通过大数据分析挖掘数据价值，如邱集煤矿基于物联网的智能巡检系统直观展示巡检进度及数据，提高巡检数据利用率。远程监控与协同处置模块

通过智能视频监控模块将采集的视频信息上传到地面集控中心和调度指挥中心，实现重点部位远程监控，支持遥控巡检模式快速介入处理，如煤矿智能瓦斯巡检机器人集群系统构建“无人化、全覆盖、高精度”的巡检新模式，打通“感知—分析—决策—执行”智能循环。核心技术创新突破03多传感器融合感知系统集成激光雷达、红外探测器、气体传感器等多种先进传感器，如激光雷达可高精度扫描构建三维环境地图，红外探测器能检测设备温度分布，气体传感器实时监测瓦斯、一氧化碳等有害气体浓度。AI智能分析与识别算法运用深度学习等AI技术对感知数据进行分析处理，实现设备故障识别、异常状态判断及潜在安全隐患预测，如对设备指示灯状态、人员违规行为等进行智能识别与报警。实时数据采集与传输配备便携仪等设备实时准确采集环境与设备数据，通过5G、Wi-Fi等多种通信技术传输至数据管理中心，确保数据实时性，为安全管理提供科学依据，如矿鸿系统实现设备自发现、自连接、自传输。高精度环境感知技术自主导航与路径规划技术01SLAM技术实现未知环境地图构建煤矿井下智能机器人巡检系统采用SLAM（同时定位与地图构建）技术，允许机器人在未知复杂环境中实时构建地图并进行精确定位，为自主导航提供基础。02惯性导航保障信号受限环境定位惯性导航技术基于测量机器人的加速度和角速度来推算其位置和姿态，具有自主性强、不依赖外部信号的特点，特别适合在煤矿井下等信号受限的环境中使用。03视觉导航增强复杂环境适应性视觉导航技术利用摄像头捕捉环境图像信息，结合先进的图像处理算法为机器人提供视觉感知和定位能力，进一步增强其对煤矿井下光照不足、粉尘多等复杂环境的适应性。04自适应轨道行走结构应对地形挑战矿用挂轨式智能巡检机器人采用自适应轨道闭锁式行走驱动结构，可实现轨道上下坡与弯曲段自适应稳定行走，爬坡角度可达35°，垂直行走速度可达0.05m/s。AI智能分析与故障诊断算法

多模态数据融合分析技术集成激光雷达、红外热成像、气体传感器等多源数据，结合深度学习算法构建三维环境模型，实现对煤矿井下设备状态与环境参数的全方位感知与智能分析。

设备异常状态智能识别算法运用AI图像识别与机器学习算法，对皮带机、电动机等关键设备的指示灯状态、温度分布、振动频率等进行实时监测，实现故障的精准识别与分类，如轴承故障、输送带撕裂等。

瓦斯浓度智能预测与预警模型基于历史瓦斯数据与实时监测信息，利用AI大模型分析瓦斯积聚趋势，实现瓦斯浓度异常的提前预警，如国家能源神东煤炭集团上湾煤矿智能瓦斯巡检系统通过该技术实现超限自动报警。

声纹特征提取与故障诊断算法研发音频信号特征提取算法，结合视频分析，对皮带机、管路等设备的运行声纹进行实时监测与智能分析，实现设备故障的早期发现与精确定位，如三道沟煤矿智能巡检系统采用该技术提升故障识别效率。5G+MEC边缘计算融合应用

低时延数据处理与实时决策5G+MEC边缘计算技术将计算能力下沉至矿区边缘，实现数据本地快速处理，减少传输时延和带宽压力，保障远程控制指令实时下达与设备及时决策控制。例如，新元煤矿部署边缘计算平台，使定位数据处理延迟控制在200μs以内，提升了定位系统及各类控制应用的实时性。

井上井下网络协同优化矿山5G部署采用井上切片与井下专网相结合的方案。井上采用5G切片专网技术，实现与运营商公网隔离，针对不同应用场景进行网络性能定制化增强；井下部署独立的5G物理专网，确保数据不出园区，减少传输时延，矿井专用基站可采用优先保障上行容量的帧结构，提升上行容量。

智能巡检数据实时分析与反馈借助5G+MEC边缘计算，智能巡检机器人采集的图像、声音、环境参数、设备状态等数据可在矿区本地快速分析处理，同步通过管理平台对巡检数据进行告警可视化展示，有效提升露天矿安全监管效率，降低事故发生率，为矿场安全生产筑牢防线。典型应用场景案例04主运输系统智能巡检方案技术架构与核心组件矿用挂轨式智能巡检机器人由主机、无线通讯系统、在线监测控制平台组成，集成Wifi、4G、5G等多种通信技术，采用自适应轨道闭锁式行走驱动结构，爬坡角度可达35°，垂直行走速度0.05m/s，实现巡检、探测、监控、故障诊断与预警功能。关键技术创新点运用AI智能识别技术对环境及设备参数进行实时分析预警；搭载激光雷达、红外热成像和气体传感器，实现设备温度、振动、瓦斯浓度等多维度监测；采用减振与噪音处理技术提升复杂环境下的巡检精度。典型应用场景与成效已在乌海能源老旦煤矿、兖矿能源东滩煤矿等40余处主井皮带、顺槽运煤皮带应用，单次巡检时间从2小时缩短至0.5小时，替代8人24小时值守，年节约用工成本120万元，实现无人化巡检与故障精准定位。瓦斯智能巡检系统实践

系统替代人工巡检成效显著国家能源神东煤炭集团上湾煤矿部署24处智能瓦检点，替代349处人工点位，专（兼）职瓦检员从77人减少至12人，瓦检工作量降低90%以上，实现除采掘工作面外智能瓦检点对人工瓦检点100%取代。

核心功能与数据管理智能瓦斯巡检系统具备数据实时显示、超限报警、故障提醒、数据异常逻辑诊断、事故统计、运维智能管控等功能，实现瓦斯检测全过程数字留痕，历史可追溯、过程有记录、效果实时展示，管理人员可通过“一张图”管控井下每一个瓦斯检测点安全情况。

AI赋能与集群系统创新重庆研究院在青龙寺煤矿研发的智能瓦斯巡检机器人集群系统，融合巡检机器人、智能传感与AI辅助分析技术，以“星曜九宫”煤矿安全大模型重构瓦斯巡检流程，实现“无人化、全覆盖、高精度”巡检，打通“感知—分析—决策—执行”智能循环。

政策驱动与技术标准升级新版《煤矿安全规程》（2026年2月1日起施行）明确支持使用智能传感器、机器人等设备替代人工瓦斯检查，要求所有矿井装备具备故障闭锁、甲烷电闭锁功能的安全监控系统，传感器调校频次从每月1次提高至每半月1次，推动井下瓦斯检查向少人化、无人化转型。露天矿边坡安全监测应用边坡监测技术升级露天煤矿边坡监测采用精度优于1mm的雷达系统，每10分钟更新数据，实时捕捉边坡塌陷位移等潜在风险。视频AI智能防控部署高清摄像头与传感器，结合视频AI智能巡检系统，实现对边坡区域入侵识别、烟火识别等特殊风险的实时监测与预警。应用成效与价值通过智能化监测手段，提前预警边坡安全隐患，避免生产延误，间接提升经济效益，为露天矿安全生产筑牢智能防线。矿鸿系统的核心架构与技术优势矿鸿系统通过创新的软总线技术，实现对煤矿各类设备的集中管理和协同作业，打破设备间因厂家差异造成的信息壁垒。其具备设备自发现、自连接、自传输等先进功能，简化巡检工作流程，为智能巡检提供统一的操作系统平台。瓦斯智能巡检系统应用实践以内蒙古伊泰煤炭红庆河煤矿为例，引入基于矿鸿系统的瓦斯智能巡检系统，通过便携仪实时准确采集数据并传输至数据管理中心。结合AI智能分析，实现瓦斯浓度实时监测、超限报警及数据异常逻辑诊断，提升瓦斯巡检的智能化水平和数据可靠性。输送带智能巡检系统功能实现矿鸿系统支持下的输送带智能巡检系统，集成声音、图像、红外热成像和气体浓度检测等多种传感器，对带式输送机运行状态进行全方位监测。通过智能化技术和数据采集网关实时分析温度、湿度、气体浓度等环境参数，准确判断设备运行状况并及时预警。平台协同与管理效能提升矿鸿系统构建的智能巡检平台，实现了瓦斯巡检、输送带监测等多场景数据的融合联动。管理人员可通过“一张图”管控井下各检测点安全情况，简化巡检流程，减轻人员负担，显著提升整体巡检效率与煤矿安全管理的科学化水平。基于矿鸿系统的智能巡检平台应用成效与价值分析05安全生产水平提升效果

井下作业人员风险降低智能巡检系统显著减少井下作业人员数量，如神东煤炭集团上湾煤矿瓦检员从77人减少至12人，降低人员暴露于危险环境的风险。

安全事故发生率下降AI智能分析与实时预警功能有效消除人工巡检的漏检、假检问题，如煤矿主运输系统应用机器人后，因设备故障引发的安全事故风险大幅降低。

隐患排查响应速度提升智能巡检系统实现异常情况实时报警，如瓦斯浓度超限自动断电、设备故障即时诊断，较人工巡检响应速度提升3-4倍，为应急处置争取时间。

安全管理数字化水平提高系统通过数据实时显示、历史追溯、异常逻辑诊断等功能，构建“一张图”管控模式，使安全管理从“人防”向“技防”“智防”转型，管理效率提升90%以上。运营效率优化数据对比

巡检耗时大幅缩短煤矿主运输系统人工巡检单次需2小时，应用挂轨智能巡检机器人后缩短至0.5小时，效率提升75%。

人力成本显著降低传统24小时巡检需4个班次8人，机器人替代后可节约用工成本120万元/年（按15万元/人·年计算）。

瓦斯巡检人力锐减神东煤炭上湾煤矿智能瓦检系统替代后，专兼职瓦检员从77人减至12人，瓦检工作量降低90%以上。

数据质量全面提升智能巡检系统实现数据实时传输、数字留痕，消除人工巡检的漏检、假检问题，异常预警响应速度提升80%。主运输系统人工替代案例矿用挂轨式智能巡检机器人应用后，煤矿主运输系统单次巡检时间从2小时缩短至0.5小时，原需8人（4个班次，每班2人）实现24小时巡检，现可实现无人化巡检，按每年15万元/人的用工成本估算，年节约用工成本120万元。瓦斯巡检人员大幅精简国家能源神东煤炭集团上湾煤矿部署智能瓦斯巡检系统后，以24处智能瓦检点替代349处人工瓦检点，专（兼）职瓦检员从77人减少至12人，人员数量减少约84.4%，大幅降低了人工成本。人力成本节约分析数据驱动决策支持价值

安全隐患精准预警智能巡检系统通过AI智能分析技术，对瓦斯浓度、设备温度等环境与设备参数进行实时监测与智能分析，实现异常情况即时预警与报警，如国家能源神东煤炭集团上湾煤矿的智能瓦斯巡检系统可对瓦斯数据异常进行逻辑诊断，及时发现潜在安全隐患。

生产效率优化提升基于巡检数据的分析，可优化生产流程，如矿用挂轨智能巡检机器人在煤矿主运输系统应用后，单次巡检时间从2小时缩短至0.5小时，大幅提升巡检效率，间接保障了生产的连续性。

管理决策科学依据系统对巡检数据进行记录分析，实现历史可追溯、过程有记录、效果实时展示，管理人员可通过数据变化趋势图等，全面掌握煤矿各环节状况，为安全管理、资源配置等决策提供科学依据，如红庆河煤矿基于矿鸿系统的巡检数据为煤矿安全管理提供数据支撑。发展趋势与挑战应对06技术融合发展方向

AI大模型与灾害预警深度融合AI大模型将深度应用于灾害预警、工艺优化，如通过历史数据分析预测瓦斯积聚趋势，提升煤矿安全预警的精准性和前瞻性。

跨学科技术融合创新推动机器人技术、智能传感、5G通信、边缘计算等跨学科技术的深度融合，构建“感知—分析—决策—执行”的智能循环，提升煤矿巡检系统的整体智能化水平。

个性化定制与智能化决策根据不同煤矿的具体需求，开发更加智能化、定制化的巡检解决方案，利用AI智能分析技术实现巡检数据的智能化决策，优化生产流程，提高运营效率。

安全防护技术持续提升加强矿用设备的防爆、防水、防尘等安全防护技术研发，结合氢能源安全防护等新兴技术，确保智能巡检设备在复杂煤矿环境下的稳定可靠运行。行业标准化建设进展

政策法规引导与支持新版《煤矿安全规程》（2026年2月1日起施行）明确支持使用智能传感器、机器人等设备替代人工瓦斯检查，推动井下瓦斯检查向少人化、无人化转型，为煤矿智能巡检系统应用提供了政策依据。

典型应用场景遴选与推广国家矿山安全监察局安全基础司、工业和信息化部装备工业一司联合开展矿山领域机器人典型应用场景遴选工作，确定推广31个典型应用场景、66个场景实例，其中包括煤矿主运输系统智能巡检等，促进了智能巡检技术的规范化应用。

智能化标准体系构建目标政策目标明确到2026年，建立完整的矿山智能化标准体系，实现环境智能感知、系统智能联动、重大灾害风险智能预警，为煤矿智能巡检系统的设计、研发、应用和评估提供统一标准。复合型人才培养体系构建煤矿企业需建立涵盖智能设备操作、数据分析、系统运维等多领域知识的复合型人才培养体系，通过校企合作、定向培训等方式，培养既懂煤矿工艺又掌握智能化技术的专业人才。传统岗位人员技能升级路径针对传统瓦检员、巡检工等岗位，制定技能转型计划，开展智能巡检系统操作、AI算法应用、设备故障诊断等技能培训，推动其向智能设备运维员、数据分析师等新兴岗位转型，如神东煤炭集团上湾煤矿瓦检员从77人减少至12人，转向系统监控与数据分析工作。智能化运维团队建设组建专业的智能化运维团队，负责智能巡检系统的日常维护