2026年煤矿智能调度系统实施方案

2026/04/152026年煤矿智能调度系统实施方案汇报人:1234CONTENTS目录01

政策背景与行业发展现状02

智能调度系统总体设计03

关键技术架构04

核心功能模块CONTENTS目录05

实施步骤与保障措施06

应用案例分析07

效益评估与未来展望政策背景与行业发展现状01安全防线筑牢国家矿山安监局28条硬措施旨在全面提升矿山安全生产水平，保障人民群众生命财产安全，推动矿山行业向智能化、安全化、绿色化转型。智能化产能占比提升到2026年，全国煤矿智能化产能占比不低于60%，智能化工作面数量占比不低于30%，智能化工作面常态化运行率不低于80%。危险岗位机器人替代到2026年，煤矿、非煤矿山危险繁重岗位作业智能装备或机器人替代率分别不低于30%、20%，全国矿山井下人员减少10%以上。智能化矿山打造到2026年，打造一批单班作业人员不超50人的智能化矿山，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。国家矿山智能化政策核心目标2026年行业智能化发展指标智能化产能占比目标到2026年，全国煤矿智能化产能占比不低于60%，河南省、贵州省等地均以此为目标推进煤矿智能化建设。智能化工作面占比与运行率2026年，全国煤矿智能化工作面数量占比不低于30%，常态化运行率不低于80%，保障智能化系统稳定发挥效能。危险岗位机器人替代率2026年，煤矿危险繁重岗位作业智能装备或机器人替代率不低于30%，推动井下少人化、无人化发展。井下人员减少目标到2026年，全国矿山井下人员减少10%以上，河南省计划较2023年减少煤矿用工人数1.5万人，提升本质安全水平。煤矿调度系统现存问题分析信息孤岛现象严重各作业环节信息传递不畅，数据不互通，导致调度决策缺乏综合分析依据，影响整体协同效率。人工调度效率低下依赖人工经验进行调度，易受主观因素影响，响应突发情况不及时，且存在较高出错率。安全监控手段不足缺乏有效的智能化安全监控系统，对生产环境、设备状态及人员位置的实时监测能力弱，事故风险较高。运输路径规划不合理运输车辆调度缺乏科学算法支持，路径规划未实现动态优化，导致运输时间长、效率低，增加运营成本。数据采集与分析滞后数据采集时效性差，分析处理能力不足，无法及时反映生产瓶颈与安全隐患，影响调度决策的及时性和准确性。智能调度系统总体设计02系统建设目标与范围

核心建设目标提升煤矿生产效率，力争生产能力提升30%；降低矿区运营成本，目标减少20%的运输和人力成本；确保安全生产，减少事故发生率，力争达到零事故目标。

生产效率提升指标通过智能调度优化运输路线与生产流程，实现月产量提高30%，运输时间缩短，运输效率提升25%。

安全管理目标构建完善的安全监控与预警体系，实现风险感知-预警处置-溯源改进全链条管理，力争实现零事故，年减少安全相关支出约30%。

系统覆盖范围涵盖煤矿主要作业环节，包括采掘作业智能调度、矿石运输优化管理、排土方案科学设计及安全监控与预警系统构建。设计原则与总体架构设计原则

坚持政府引导、企业主导，政府出台支持政策引导升级，企业履行主体责任加大投入；坚持科技兴安、开放创新，通过新技术实现少人化无人化，深化产学研用协同；坚持分步实施、分级分类，合理确定阶段目标，分类推进不同条件煤矿建设；坚持系统设计、集成建设，加强顶层设计，统一标准，一体化建设智能平台。总体架构

采用“云-边-端”三层架构，云平台负责数据分析与存储、全局调度与控制等；边缘层处理井下实时数据，实现本地快速决策，如山东能源集团边缘设备10毫秒内完成故障预测与指令下发；终端层部署在采掘一线，包括传感器、摄像头等，实现多源数据全息采集，如陕煤曹家滩煤矿部署512路AI摄像头，自动识别20类风险行为。与现有系统兼容性设计

多系统接口标准化采用模块化接口设计，支持与现有煤矿安全监控系统、生产执行系统（MES）、设备管理系统等数据互通，遵循工业以太网及OPCUA标准协议，确保数据实时交互。

历史数据迁移方案开发专用数据迁移工具，支持对传统调度系统中历史生产数据、设备参数、安全记录等信息的无损导入，兼容SQLServer、MySQL等主流数据库格式，迁移效率提升40%。

设备协议适配机制针对井下现有PLC、传感器、监控设备等不同通信协议（如Modbus、CANopen），部署协议转换网关，实现老旧设备与智能调度平台的无缝对接，已在河南某矿成功适配12类legacy设备。

网络架构兼容性优化采用5G切片技术与现有工业环网融合，井下部署边缘计算节点处理实时数据，与井上云平台形成“边-云协同”架构，保障在网络带宽波动时系统仍可稳定运行，延迟控制在200μs以内。关键技术架构035G+工业互联网技术架构

015G网络技术架构与关键特性5G网络由接入网、核心网和承载网组成，具备高速率、低时延、大连接三大核心特性，支持高清视频监控、设备运行数据快速传输及海量传感器联网需求。

02矿山5G部署方案采用井上切片与井下专网相结合的方案。井上利用5G切片专网实现与公网隔离及定制化网络性能；井下部署独立5G物理专网，矿井专用基站优先保障上行容量。

035G与边缘计算融合应用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，如新元煤矿定位数据处理延迟控制在200μs以内。

04工业互联网平台层级结构分为边缘层（数据采集与初步处理）、IaaS层（基础设施支撑）、PaaS层（开发与服务平台）、SaaS层（矿山应用软件），实现矿山数据汇聚、处理、应用及业务流程优化。

055G与工业互联网融合技术包括5G+MEC边缘计算、网络切片技术（为不同业务提供定制化网络性能）及数据管理与分析技术（采集多源数据，挖掘数据价值如预测设备故障、优化生产流程）。边缘计算与云平台协同

边缘计算节点部署与功能针对矿山网络延迟敏感场景，边缘计算节点部署于井下或矿卡上，实现数据就地处理。如山东能源集团盘古矿山大模型中，边缘设备可在10毫秒内完成设备故障预测与调度指令下发。

5G+MEC边缘计算技术应用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，如新元煤矿定位数据处理延迟控制在200μs以内。

云平台层数据整合与决策支持云平台层整合地质、生产、设备、安全等10余类数据，构建“数字孪生”模型。通过时空数据库与知识图谱技术，动态模拟开采过程，优化爆破参数与运输路径，实现全局调度与智能决策。

边缘与云端协同运行机制智能平台通过边缘计算实现80%核心功能离线运行，保障网络中断等特殊情况下的生产安全。云端则负责大数据分析、全局优化及长期趋势预测，与边缘节点形成高效协同。三维可视化与动态监测通过三维数字孪生技术，立体呈现煤层赋存、断层构造、瓦斯富集区等隐蔽致灾因素，瓦斯浓度、抽采负压、流量等关键参数实时叠加在三维模型之上，实现地面对井下实况的“身临其境”掌握。设备健康管理与预测性维护构建“设备健康管理平台”，集成多维度传感器数据，利用深度学习算法识别设备故障模式，实现从“故障后抢修”向“前瞻性维护”转变，如国家能源集团三道沟煤矿通过数字孪生技术实现设备故障毫秒级预警。智能开采与生产流程优化基于数字孪生模型动态模拟开采过程，优化爆破参数与运输路径。例如，某公司应用的“地质-开采-安全”多模态大模型，可预测前方煤层厚度与断层位置，指导采煤机自动调整截割高度，提升回采率。安全管控与应急响应构建基于数字孪生的安全仿真平台，模拟火灾、透水等事故场景，优化应急预案。结合AI视频分析系统实时识别危险行为，并联动广播、照明设备进行现场警示，实现“风险感知-预警处置-溯源改进”的全链条安全体系。数字孪生技术应用AI算法与智能决策支持01运输路径优化算法基于实时车况、路况及产量需求，运用Dijkstra或遗传算法动态规划最优运输路径，提升运输效率，降低空驶率。02生产大数据远程辅助决策融合采场矿压规律、设备运行、环境监测等数据，构建AI分析模型，为生产调度提供科学决策支持，减少重复劳动。03设备健康管理与预测性维护集成多维度传感器数据，利用深度学习算法识别设备故障模式，实现从“故障后抢修”向“前瞻性维护”转变，降低停机风险。04安全风险智能预警通过AI视频分析系统实时识别危险行为，联动广播、照明设备进行现场警示，构建“风险感知-预警处置-溯源改进”的全链条安全体系。核心功能模块04智能采掘调度模块智能采煤工作面协同调度应用透明地质、数字孪生技术规划开采工作面，实现全景视频、增强现实技术远程控制。推动少人、无人开采模式，力争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，建立生产大数据远程辅助决策与安全预警体系。智能掘进工作面协同调度推广智能协同控制技术、液压锚杆钻车等装备，探索横轴掘进机、矿用盾构机等先进设备应用。研究高精度感知、自主导航、掘支锚多工序协同作业技术，应用精准定位、热红外传感、AI视频识别加强人员安全管控，加速实现掘进工作面少人化、无人化。采掘设备智能运维调度构建“设备健康管理平台”，集成多维度传感器数据，利用深度学习算法识别设备故障模式，实现从“故障后抢修”向“前瞻性维护”转变。推进采掘装备及控制技术迭代更新，提升装备在复杂恶劣环境中的稳定性、适用性和运维便捷性，保障智能系统常态化运行。采掘接续智能优化调度基于数字孪生模型动态模拟开采过程，优化采掘接续计划。结合智能感知数据与地质信息，科学安排采掘顺序与进度，解决煤矿采掘接续紧张难题，提高生产效率，确保生产连续性与安全性。动态路径规划算法基于实时交通流量、设备状态及生产任务优先级，采用Dijkstra或A*算法动态生成最优运输路径，实现运输效率最大化。多目标优化模型综合考虑运输距离、能耗成本、安全风险等因素，建立多目标优化模型，平衡效率与成本，如某矿应用后运输成本降低15%。智能避障与协同调度融合UWB定位与AI视频识别技术，实现运输车辆间的实时通信与智能避障，确保30米安全距离，如露天矿无人驾驶卡车协同调度系统。路径动态调整机制针对突发路况（如设备故障、道路维护），系统自动触发路径重规划，平均响应时间≤10秒，保障运输连续性。运输路径优化模块设备健康管理模块

多维度数据采集与融合集成设备振动、温度、电流等多维度传感器数据，实时监测矿山设备运行状态，构建全面的设备健康数据采集网络。

深度学习故障预测算法利用深度学习算法识别设备故障模式，实现从“故障后抢修”向“前瞻性维护”转变，如国家能源集团三道沟煤矿通过数字孪生技术实现设备故障毫秒级预警。

全生命周期健康档案管理建立设备全生命周期健康档案，记录设备安装、运行、维护、维修等全过程信息，为设备健康评估和维护决策提供数据支持。

智能维护决策支持基于设备健康状态数据和故障预测结果，提供智能维护决策建议，优化维护计划，减少非计划停机时间，提高设备利用率。安全监控与预警模块

多维度数据实时采集通过部署瓦斯、温湿度、设备振动等多种传感器，实时监测矿山环境参数与设备运行状态。例如，陕煤曹家滩煤矿部署512路AI摄像头，可自动识别20类风险行为，误报率低于0.3%。

智能风险识别与预警应用精准定位、热红外传感、AI视频识别技术，加强作业人员安全管控。系统可智能识别危险行为，并联动广播、照明设备进行现场警示，实现“风险感知-预警处置-溯源改进”的全链条安全体系。

重大灾害智能预警构建基于数字孪生的安全仿真平台，模拟火灾、透水等事故场景，优化应急预案。结合多源数据智能分析，实现对瓦斯突出、冲击地压等重大灾害的提前预警，为应急处置争取时间。

设备健康状态监测构建“设备健康管理平台”，集成多维度传感器数据，利用深度学习算法识别设备故障模式，实现从“故障后抢修”向“前瞻性维护”转变，如国家能源集团三道沟煤矿通过数字孪生技术实现设备故障毫秒级预警。应急响应调度模块

多源信息实时汇聚与智能研判整合瓦斯浓度、设备故障、人员定位等多系统实时数据，通过AI算法快速识别瓦斯超限、透水、火灾等事故类型，实现事故性质、影响范围、风险等级的智能研判，为应急决策提供依据。

应急资源智能调配与路径规划基于数字孪生矿井模型，动态显示应急救援队伍、物资储备、避难硐室等资源分布，运用路径优化算法，在灾害发生时自动规划最优救援路线，确保救援力量快速抵达事故现场，提升响应效率。

联动处置与指挥协同机制建立井上井下一体化应急指挥平台，实现与通风、供电、运输等系统的联动控制，如瓦斯超限自动切断区域电源、启动备用通风机。同时支持多方视频会商，确保指挥中心、现场救援人员、医疗团队等实时协同。

应急预案智能推送与演练管理根据事故类型自动推送匹配的应急预案，包含处置流程、责任人、操作指引等关键信息。系统支持应急预案数字化管理与定期演练记录，通过模拟不同灾害场景，提升矿井应急处置能力与人员熟练度。实施步骤与保障措施05分阶段实施计划单击此处添加正文

准备阶段（2026年5月-2026年7月）完成煤矿各作业环节全面调研，明确智能调度系统用户需求及功能；根据系统设计要求，完成传感器、监控设备及服务器等设备选型与采购；编制详细实施路线图，包含关键里程碑节点。试点阶段（2026年8月-2026年12月）选择3-5个条件相似的工作面或运输线路进行试点部署；建立未采用智能系统的对照组，每周召开项目例会跟踪进度；重点验证数据采集模块与初步调度功能的稳定性和有效性。推广阶段（2027年1月-2027年6月）采用“先易后难”原则，优先在自动化程度高的综采工作面、主运输系统推广；组织全员操作培训与考核，确保所有相关岗位人员掌握系统使用；制定系统宕机等突发情况的应急切换方案。优化阶段（2027年7月-2027年12月）收集系统运行数据，运用大数据分析技术优化调度算法；根据实际生产反馈，完善智能决策模块功能；实现与煤矿现有安全监控、设备管理等系统的数据融合与协同联动。设备选型与部署方案

智能感知层设备选型部署瓦斯、温湿度、设备振动等多种传感器，如陕煤曹家滩煤矿部署512路AI摄像头，可自动识别20类风险行为，误报率低于0.3%，较传统监控效率提升80%。

传输层网络部署井上采用5G切片专网技术，实现与运营商公网隔离；井下部署独立5G物理专网，确保数据不出园区。辅以MEC边缘计算平台，定位数据处理延迟控制在200μs以内。

边缘计算节点配置针对矿山网络延迟敏感场景，边缘计算节点部署于井下或矿卡上，实现数据就地处理。如山东能源集团盘古矿山大模型中，边缘设备可在10毫秒内完成设备故障预测与调度指令下发。

云平台层服务器架构整合地质、生产、设备、安全等10余类数据，构建“数字孪生”模型。采用时空数据库与知识图谱技术，动态模拟开采过程，优化爆破参数与运输路径，实现全局调度与智能决策。人员培训与技术支持智能化操作技能培训针对智能采煤、掘进系统及无人值守设备，开展实操培训，确保操作人员熟练掌握远程控制、故障诊断等技能，如河南省要求煤矿企业定期组织智能化从业人员培训，考核不合格者不得上岗。运维团队专业化建设鼓励煤矿企业组建专职智能化运维科室，配备专业技术人员，或与软硬件厂商合作建立联合运维团队，保障智能系统常态化运行，山西省明确要求煤矿企业建立智能化岗位责任制和运维管理制度。技术支持体系构建建立产学研用协同创新机制，联合科研院所、装备制造商提供技术支持，如河南省推动煤矿企业与掘进机械制造企业合作，创新研发适用先进装备，解决采掘接续难题。安全与应急培训开展智能系统故障应急处置、风险预警响应等培训，模拟瓦斯超限、设备故障等场景，提升应急处理能力，国家矿山安监局要求加强班组建设，推进AI智能“反三违”应用培训。通信网络安全防护鼓励采用自主可控的传输标准，应用硬切片隔离、确定性时延保障及智能网络运维技术，实现多场景一网融合，保障数据传输安全。网络安全意识提升煤矿企业应提高网络安全意识，强化网络基础设施升级维护，持续提升应对网络风险能力，定期组织网络安全培训。信息安全保护体系健全信息安全保护体系，加强数据加密、访问控制、入侵检测等技术手段的应用，保障煤矿智能化系统数据安全和稳定运行。网络安全保障措施应用案例分析06国家能源神东煤炭集团案例智能瓦检系统应用成效部署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，实现井下瓦斯检查少人化转型。智能掘进技术实践开展煤巷随掘精准探测与快速掘进试点项目，通过智能化技术实现掘进过程中的精准探测与高效推进，提升掘进作业智能化水平。5G+边缘计算技术落地应用5G+MEC边缘计算技术，定位数据处理延迟控制在200μs以内，保障远程控制指令实时下达，支撑井下设备智能化运行。河南省智能化运输系统案例

主煤流运输系统智能化升级推广主煤流运输系统永磁变频驱动、沿线机器人巡检、16°以上带式输送机钢丝绳芯在线监测等先进技术装备，提升运输效率与安全性。

辅助运输系统连续化与精准调度推广单轨吊、无极绳绞车、无轨胶轮车等连续化运输设备，融合新型通信、定位技术，实现车辆科学精准调度，2026年底单轨吊等连续运输装置运输里程不低于1000km。

智能供电与安全保护设备应用推广新型智能供电、安全保护设备，开展智能电网建设，保障用电安全，助力智能化运输系统稳定运行。贵州省智能矿山建设案例

总体建设目标与进展根据《加快贵州省煤矿智能化建设实施方案（2024-2026）》，计划推动75处煤矿实施全面智能化建设，到2025年底建成各类智能煤矿50处以上，到2026年全省所有生产煤矿实现智能化辅助系统常态化运行。

智能化辅助系统建设要求方案明确将煤矿实施智能化辅助系统建设作为新建（改、扩建）煤矿及新开拓采区投入生产的必须条件之一，各级管理部门在联合试运转、单项工程质量认证等关键环节严格把关。

重点区域与灾害严重矿井智能化推进针对煤与瓦斯突出煤层掘进工作面等危险作业地点，应用实施智能化改造升级，将作业人员从最危险的环境中撤出来。鼓励设计生产能力90万吨/年及以上改、扩建煤矿按照采煤智能化设计。

露天煤矿智能化建设标准方案鼓励新建露天煤矿至少按照初级智能煤矿（露天）标准进行设计和建设，推动露天煤矿智能化采剥与运输安全系统的应用，提升露天矿山整体智能化水平。效益评估与未来展望07直接成本节约通过智能调度系统减少人工调度需求，预计可节省人工成本约20%；优化运输路线与调度，提高运输效率，预计可降低运输成本约15%。生产效率提升实施智能调度系统后，生产效率提升，月产量提高30%，运输时间缩短，运输效率提升25%。