2026年煤矿智能考核平台建设方案

2026/04/122026年煤矿智能考核平台建设方案汇报人:1234CONTENTS目录01

建设背景与政策解读02

平台总体设计架构03

核心考核指标体系构建04

关键技术实现路径CONTENTS目录05

分阶段实施计划06

典型应用场景展示07

效益评估与风险应对08

保障措施与未来展望建设背景与政策解读01传统煤矿考核管理的痛点分析考核数据采集滞后且不全面传统考核依赖人工记录与事后统计，数据采集存在延迟，难以实时反映生产状态。例如，某煤矿因人工巡检数据滞后，导致一处设备异常未及时发现，影响生产效率。考核指标单一固化多以产量、进尺等传统指标为主，缺乏对安全、能耗、设备健康等多维因素的综合考量，无法全面评估煤矿生产管理水平。考核过程主观因素占比高考核结果易受人为因素影响，存在人情分、印象分等问题，难以保证考核的公平公正。如某矿在评优评先中，因主观评价导致员工积极性受挫。数据孤岛现象严重各系统数据不互通，生产、安全、设备等数据分散在不同平台，无法实现综合分析与联动考核，影响决策效率。如某矿安全监控数据与生产考核数据未关联，难以评估安全投入对产量的影响。考核结果反馈与应用不足考核结果未能及时有效反馈给相关部门和人员，也难以与员工培训、绩效激励等深度结合，未能充分发挥考核的导向和改进作用。智能化产能与运行效率指标到2026年，煤矿智能化产能占比需≥60%，智能化工作面运行率≥80%，这是企业安全合规的“及格线”。危险繁重岗位机器人替代要求政策明确2026年煤矿危险繁重岗位机器人替代率需≥30%，旨在减少井下作业人员，提升本质安全水平。井下作业人员数量控制目标全国矿山井下人员需减少10%以上，通过智能化技术实现“少人则安、无人则安”的安全发展理念。智能化建设标准体系要求2026年需建立完整矿山智能化标准体系，煤矿需参照《煤矿智能化建设指南》等国家及地方标准进行建设与验收。国家煤矿智能化政策核心要求2026年行业智能化考核指标解读国家政策硬性指标2026年国家矿山安全监察局明确要求煤矿危险繁重岗位机器人替代率≥30%，井下作业人员数量减少10%以上，智能化产能占比≥60%，智能化工作面运行率≥80%。省级差异化考核目标贵州省计划2025年底建成各类智能煤矿50处以上，2026年所有生产煤矿实现智能化辅助系统常态化运行；河南省提出到2026年智能化煤矿产能占比不低于60%，减少用工人数1.5万人，采煤、掘进工效提升15%。智能化建设质量标准新版《煤矿安全规程》要求智能化工作面作业人数（不含进风巷、回风巷）不超过5人，智能瓦斯巡检系统替代人工点位，瓦检员数量可缩减80%以上，系统运行准确率需达96%以上。平台总体设计架构02平台设计理念与建设目标

01设计理念：以考核为核心，驱动智能化转型坚持“安全为天、效率优先、数据驱动、持续优化”的设计理念，将智能考核与煤矿安全生产、效率提升深度融合，通过考核数据反馈优化智能化系统应用，推动煤矿从“人防”向“技防+智防”转变。

02建设目标：2026年关键指标达成到2026年底，实现煤矿危险繁重岗位机器人替代率≥30%，井下作业人员减少10%以上，智能化产能占比≥60%，智能化工作面运行率≥80%，通过平台考核促进智能化系统常态化高效运行。

03核心目标：提升本质安全与管理效能通过智能考核平台，实现对煤矿智能化系统运行状态、人员操作规范、生产效率等多维度量化考核，推动安全治理模式向事前预防转型，提升煤矿本质安全生产水平和管理决策效率。“云-边-端”三层技术架构

云平台层：全局数据中枢与智能决策负责全矿数据的集中存储、深度分析与全局调度，部署大数据处理平台与AI算法模型，如煤矿专用大模型，支撑安全生产知识问答、风险预警等应用，实现井上远程决策与管理。

边缘节点层：井下实时数据处理核心部署于井下关键区域，具备高可靠性工业级设备，支持本地实时数据采集、处理与边缘计算，可实现80%核心功能离线运行，保障网络中断等极端情况下的生产安全与数据处理连续性。

终端设备层：现场感知与执行终端包括各类传感器、摄像头、智能控制器及移动终端，部署于采掘一线，实现对井下环境、设备状态、人员位置等关键信息的实时感知与控制指令执行，是数据采集与操作执行的前沿阵地。智能考核管理模块实现考核计划制定、题库管理、在线考试组织及自动阅卷功能，支持理论知识与实操技能考核结合，如2026年新版《煤矿安全规程》相关试题的智能组卷与评分。安全培训管理模块提供煤矿安全知识、智能系统操作等培训课程，支持在线学习、视频教学及培训记录追踪，满足《河南省加快推进煤矿数字化智能化高质量发展三年行动方案》中从业人员年度再培训不少于20学时的要求。实操技能评估模块结合VR/AR技术模拟井下作业场景，对采煤、掘进等关键岗位实操技能进行评估，如智能采煤工作面作业流程的规范性考核，提升考核真实性与实效性。数据统计分析模块对考核成绩、培训效果等数据进行多维度分析，生成个人、部门及企业级考核报告，为煤矿企业智能化转型提供人才能力评估依据，助力实现2026年井下作业人员减少10%以上的目标。系统管理与维护模块负责用户权限管理、数据备份与恢复、系统日志记录等功能，保障平台安全稳定运行，符合《煤矿智能化建设评定管理办法》中对智能化系统常态化运维的要求。系统功能模块划分核心考核指标体系构建03安全生产考核指标设计

安全事故控制指标百万吨死亡率≤0.05，较大及以上事故起数为0，瓦斯爆炸、透水等重大事故隐患整改率100%。参考2023年国际先进水平，结合国家矿山安全监察局2026年要求，将事故率较2023年降低40%。

智能化系统运行指标智能化工作面运行率≥85%，危险繁重岗位机器人替代率≥35%，智能监控系统故障诊断准确率≥98%。依据《河南省加快推进煤矿数字化智能化高质量发展三年行动方案（2024—2026年）》，确保系统常态化运行。

隐患排查治理指标重大事故隐患动态清零，一般隐患整改完成率≥95%，隐患排查周期≤7天。按照国家矿山安全监察局“一库四机制”要求，建立隐患闭环管理体系，2026年实现隐患数量同比下降25%。

人员培训与资质指标“三项岗位”人员持证上岗率100%，年度再培训学时≥24小时，智能化操作考核通过率≥90%。根据《矿山安全生产治本攻坚三年行动2026年度治本攻坚清单》，强化从业人员素质提升。生产效率考核指标设计采煤工效提升率

考核智能化采煤工作面实际工效与改造前的提升幅度，目标值参照《河南省加快推进煤矿数字化智能化高质量发展三年行动方案（2024—2026年）》要求，到2026年采煤工效应提升15%以上。掘进工效提升率

考核智能化掘进工作面实际工效与改造前的提升幅度，目标值参照《河南省加快推进煤矿数字化智能化高质量发展三年行动方案（2024—2026年）》要求，到2026年掘进工效应提升15%以上。智能化工作面运行率

考核智能化工作面年度实际运行时间占计划运行时间的比例，依据国家矿山安全监察局2026年政策要求，智能化工作面运行率需达到80%以上。设备综合效率（OEE）

考核主要生产设备（如采煤机、掘进机）的综合效率，通过智能运维系统采集数据，目标值参照行业标杆水平，力争达到88%以上，较传统管理模式提升23个百分点。能耗与环保考核指标设计

单位产能能耗考核指标考核吨煤综合能耗，参照国家煤矿智能化发展要求，2026年目标值较2023年降低18%，某矿通过智能系统年节约电费约800万元。

污染物排放控制指标监控矿井瓦斯抽采利用率、粉尘排放浓度等，高瓦斯矿井需实现瓦斯抽采在线计量数据动态分析，某矿智能平台使瓦斯利用率提升至90%以上。

绿色矿山建设达标率考核是否符合国家绿色矿山标准，如某矿因智能化建设获得政策补贴500万元，推动环保设施智能化升级，实现废水、固废达标处理。

碳排放强度考核指标结合“双碳”目标，设定吨煤碳排放基准值，通过智能配煤、节能设备应用等降低强度，某矿智能化改造后碳排放强度下降15%。智能化水平考核指标设计

01安全效能指标危险繁重岗位机器人替代率≥30%，井下作业人员数量较2023年减少10%以上，百万吨死亡率较行业平均水平降低60%。

02生产效率指标智能化采煤工作面作业人数（不含进风巷、回风巷）不超过5人，采煤、掘进工效较2023年提升15%，智能化工作面运行率≥80%。

03系统建设指标年产能120万吨以上煤矿基本建成智能化煤矿，120万吨以下煤矿至少建设1-2个智能化子系统，智能化煤矿产能占比≥60%。

04运维管理指标智能系统常态化运行维护机制健全，设备综合效率（OEE）从65%提升至88%以上，数据融合共享率达到90%以上。关键技术实现路径04多维度感知设备部署部署激光雷达、毫米波雷达、多光谱摄像头、瓦斯传感器等设备，实现井下"人-车-路-环"多维度数据采集，在浓烟煤尘环境下识别准确率达92.3%。统一数据标准体系构建建立涵盖数据命名规范、格式规范和交换标准的统一数据标准体系，实现生产、安全、环保等领域数据的纵向贯通和横向协同，破解信息孤岛问题。边缘-云端协同处理架构采用"边缘计算+云端存储"架构，边缘节点支持断网状态下毫秒级本地决策，数据上传至云端后进行深度分析与全局优化，提升数据处理效率与系统可靠性。多源数据融合算法应用运用AI视频识别、多传感器数据融合技术，对采集的环境参数、设备状态、人员位置等数据进行智能分析，构建全矿区数据"一张图"，为智能决策提供支撑。多源数据采集与融合技术AI智能分析与预警算法

安全生产风险智能识别算法融合视频智能识别与多源数据，动态识别人员、设备和环境的不安全状态，实现重点作业流程的识别分析和智能化联动处置，提升煤矿安全管理水平。

重大灾害智能预警模型对矿井气体浓度、地质水文、围岩压力等数据分析建模，超前预警煤层自燃、瓦斯异常、突水透水、冲击地压等灾害风险，构建灾害智能预警体系。

设备健康状态预测算法采用人工智能预测算法实现机电设备全生命周期管理，采集设备振动、温度、电流电压等多维数据，实现对主提升、主运输等关键机电设备健康状态的评估预测。

煤矿领域垂直大模型应用打造具备视觉、推理预测、自然语言和多模态融合分析能力的煤矿领域垂直大模型，汇聚数据样本持续调优，支撑多场景智能推理与风险预警。数字孪生考核场景构建虚拟采掘工作面考核场景基于数字孪生技术构建虚拟采煤、掘进工作面，模拟不同地质条件（如断层、涌水）下的设备操作与应急处置，考核人员在虚拟环境中的智能化装备操作熟练度与故障排除能力。设备全生命周期管理考核通过数字孪生平台还原主通风机、主运输皮带等关键设备的运行数据，考核人员对设备健康状态评估、预测性维护方案制定及故障诊断的准确性，参考某矿设备综合效率（OEE）提升至88%的案例标准。灾害应急演练考核场景构建瓦斯突出、透水等灾害数字孪生场景，模拟灾变发生时的通风系统联动、人员撤离路径规划及应急指挥流程，考核团队的协同处置能力与响应速度，确保符合国家矿山安全监察局2026年“事前预防转型”要求。安全与数据隐私保护技术

全栈信创适配与国产化技术路径采用基于开源鸿蒙的考试专用操作系统，实现从硬件、操作系统、数据库到应用软件的全栈信创适配，核心软硬件国产化率超85%，确保核心技术自主可控。全链条数据安全防护机制建立涵盖数据采集、传输、存储、使用、销毁全生命周期的立体化安全保密措施，利用区块链技术确保考核数据不可篡改，实现数据操作全程留痕与溯源。AI驱动的异常行为智能监测部署多路视频流分析与AI行为识别算法，实时监测考核过程中的异常行为（如作弊动作、违规操作），非接触式无感监考准确率达92.3%，响应时延控制在85毫秒内。分级权限管控与安全审计实施基于角色的访问控制（RBAC）策略，细化管理员、考官、考生等不同角色的权限边界，配备完善的安全审计日志系统，满足《数据安全法》《个人信息保护法》合规要求。分阶段实施计划05准备阶段：需求分析与基础建设01智能化考核需求调研结合国家矿山安全监察局2026年智能化产能占比≥60%、危险岗位机器人替代率≥30%等硬指标，调研煤矿企业在安全生产、生产效率、人员技能等方面的考核需求，明确平台功能边界与核心指标。02考核指标体系设计依据《煤矿智能化建设评定管理办法》，设计涵盖智能采煤/掘进工作面运行率、井下人员减少比例、设备综合效率（OEE）等关键指标，形成可量化、可追溯的考核指标库，如采煤工效提升15%、智能化子系统故障率≤5%。03数据采集基础设施建设部署万兆工业以太网与5G独立专网，实现井下设备状态、环境参数、人员定位等数据的实时采集，参照河南省方案要求，确保数据传输时延≤5毫秒，为考核提供准确数据支撑。04硬件与网络环境搭建配置边缘计算节点与云平台存储资源，满足考核数据的实时处理与长期存储需求。井下部署本质安全型传感器与AI视频监控设备，如UWB定位精度达±10厘米，保障考核数据采集的全面性与可靠性。试点阶段：核心功能验证与优化

智能考核模块功能验证选取3-5个不同类型煤矿（如高瓦斯矿井、薄煤层矿井）作为试点，重点验证智能考核平台中安全操作规范评分、隐患排查效率评估等核心模块功能，确保与煤矿实际生产场景匹配。

数据采集与分析机制测试测试平台对井下人员定位数据、设备运行参数、安全监控数据的实时采集能力，验证数据分析模型（如AI视频识别“三违”行为）的准确率，要求关键指标识别准确率不低于90%。

人机交互与系统稳定性测试组织试点煤矿50名不同岗位员工（包括矿工、班组长、安全管理人员）进行平台操作测试，评估界面易用性；模拟1000人同时在线考核场景，测试系统响应时间（要求≤3秒）及连续72小时无故障运行能力。

对照组设置与效果对比设置未使用智能考核平台的备用工作面作为对照组，通过试点期（建议3个月）数据对比，验证平台在降低违章率、提升培训考核效率等方面的实际效果，目标使试点煤矿考核效率提升40%。

问题反馈与迭代优化机制建立每周项目例会制度（如某矿试点期会议频次达每周4次），收集试点单位反馈，针对功能缺陷、数据异常等问题进行快速迭代，形成“测试-反馈-优化”闭环，确保平台功能满足实际应用需求。分区域分系统推广策略按照"先易后难"原则，优先在自动化基础好的综采工作面、主运输系统等推广，逐步向掘进、通风、排水等系统扩展。如河南省要求年产能120万吨以上煤矿基本建成智能化煤矿，120万吨以下煤矿至少建设1-2个智能化子系统。智能化运维体系建设组建专业化维保队伍，建立智能化系统运维管理制度，确保系统稳定运行。山西省要求煤矿成立专门的智能化管理部门，设置科级及以上专职负责人，制定常态化运维方案。人员培训与考核机制开展全员智能化操作技能培训，实施考核上岗制度。河南省要求煤矿企业加强智能化系统常态化运行考核，2026年与2023年相比减少用工人数1.5万人，采煤、掘进工效提升15%。应急保障与持续优化制定系统宕机、网络中断等应急预案，建立问题快速响应机制。通过持续收集运行数据，优化AI算法模型和设备参数，提升系统可靠性。如国家矿山安全监察局要求2026年智能化工作面运行率≥80%。推广阶段：全矿覆盖与常态化运行典型应用场景展示06智能采掘工作面考核场景采煤工作面智能化运行考核考核智能化采煤工作面作业人数，力争实现一次采全高智能化采煤工作面作业人数不超过3人、复杂难采工作面不超过4人、放顶煤工作面不超过5人；考核采煤机记忆截割精度，误差不得大于100mm。掘进工作面智能化运行考核考核智能掘进系统少人化、无人化程度，推广应用智能协同控制技术、液压锚杆钻车等装备，探索高精度感知、自主导航、掘支锚多工序协同作业；应用精准定位、热红外传感、AI视频识别技术加强作业人员安全管控。采掘工作面生产效率考核与2023年相比，考核采煤、掘进工效提升幅度，目标提升15%；考核智能化工作面常态化运行率，要求不低于80%，确保智能系统有效发挥作用。采掘设备健康管理考核考核对采煤机、掘进机等关键设备的振动、温度、电流电压等多维数据采集与分析能力，实现设备健康状态评估预测，指导检修作业，延长设备无故障运行周期。瓦斯巡检机器人替代考核考核智能瓦斯巡检系统对人工点位的替代率，要求瓦斯浓度实时监测准确率≥96%，巡检效率较人工提升≥90%，参考国家能源神东煤炭集团上湾煤矿24处智能瓦检点替代349处人工点位的案例。井下巡检机器人应用考核考核巡检机器人在压风机房、主排水泵房等固定场所的替代情况，要求实现设备监控、环境监测全覆盖及无人化运行，确保机器人替代率达标，符合2026年危险繁重岗位机器人替代率≥30%的政策要求。掘进面机器人协同作业考核考核智能快速掘进成套装备中机器人的应用效能，如液压锚杆钻车、带式输送机自移机尾等，要求实现掘进工作面少人化，探索无人化模式，提升掘进效率，解决采掘接续紧张问题。危险岗位替代率达标考核依据国家矿山安全监察局2026年要求，考核煤矿危险繁重岗位机器人替代率是否达到≥30%，井下作业人员数量较2023年减少10%以上，确保符合“技防+智防”的安全生产新模式。危险岗位机器人替代考核场景能耗监测与优化考核场景实时能耗数据采集与分析部署覆盖全矿生产系统的智能传感器网络，实时采集采煤、掘进、运输等关键环节能耗数据，通过边缘计算节点进行本地分析与云端汇总，实现能耗数据分钟级更新与可视化展示。能耗指标动态考核体系建立以吨煤综合能耗、主运输系统单耗、通风机效率等为核心的考核指标体系，参照国家《煤矿智能化建设指南》要求，设定年度能耗降低18%的基准目标，结合各工作面实际生产条件动态调整考核权重。智能优化控制与节能降耗基于AI算法对主通风机、压风机等大型设备进行负荷优化调度，某矿应用该技术后综合电耗下降18%，年节约电费约800万元；通过智能配煤系统提高精煤率8%，间接降低单位产品能耗。能耗异常预警与责任追溯系统自动识别能耗偏离基准值±10%的异常情况，通过平台推送预警信息至责任部门，结合岗位责任制实现能耗超标原因追溯与考核问责，2024年某矿通过该机制及时发现并处理3起重大能耗异常事件。效益评估与风险应对07经济效益评估模型

直接成本节约模型通过智能系统减少人工岗位需求，按某矿年节约人工成本1200万元为基准，结合企业规模与岗位替代率，量化计算人力成本节约额。

间接效益增值模型基于某矿智能配煤使精煤率提高8%的案例，结合煤炭市场价格，建立精煤率提升与销售收入增长的关联模型，评估工艺优化带来的间接收益。

投资回报率（ROI）计算模型参考某上市煤矿2024年智能平台ROI达23%的实例，综合初始投资、年运营成本、年收益等参数，采用净现值法计算项目投资回收期与回报率。

风险成本规避模型依据某矿因智能系统避免事故挽回损失超1亿元的数据，结合行业事故平均损失率，量化评估智能平台对安全事故、设备故障等风险成本的规避效益。社会效益与安全提升分析井下作业人员安全保障增强通过危险繁重岗位机器人替代，如智能瓦斯巡检系统推广，可减少井下作业人员数量，降低安全风险。2026年政策要求全国矿山井下人员减少10%以上，危险繁重岗位机器人替代率煤矿≥30%。煤矿安全事故率显著下降智能管理平台的应用使煤矿事故率大幅降低，如采用智能系统的煤矿事故率下降60%。国家政策导向从“人防”向“技防+智防”转变，助力实现重大事故隐患动态清零。从业人员工作环境改善智能化建设将作业人员从危险、恶劣环境中撤离，如煤与瓦斯突出煤层掘进工作面智能化改造，改善了矿工工作条件，提升了职业健康水平，满足煤矿职工对美好生活的向往。行业安全治理模式转型推动煤矿安全治理模式向事前预防转型，通过智能感知、AI预警等技术，实现风险超前感知和隐患及时处置，如智能通风抽采系统和灾害综合管控系统的应用，提升了行业整体安全管理水平。潜在风险与应对策略

01技术风险：系统稳定性与兼容性平台可能面临多系统数据接口不兼容、高并发场景下响应延迟等问题。参考云南某高瓦斯矿井因进口系统与国产掘进机数据接口不兼容，导致人工巡检成本上升40%的案例，需采用模块化设计，支持IPv6协议及多种工业协议转换，确保-40℃环境下设备连续稳定运行。

02数据风险：安全与隐私保护考核数据涉及煤矿生产核心信息，存在数据泄露、篡改风险。需建立多级安全防护机制，部署本质安全型5G基站实现安全隔离，采用区块链技术确保数据不可篡改，同时符合《数据安全法》要求，对敏感数据进行加密存储与传输。

03管理风险：用户接受度与操作规范性部分煤矿职工可能因操作习惯抵触新系统，或出现不