2026年矿山安全监控物联网在采选业的应用

汇报人:12342026/04/222026年矿山安全监控物联网在采选业的应用CONTENTS目录01

行业发展背景与政策要求02

物联网技术在矿山安全监控中的应用基础03

矿山安全监控物联网平台总体架构设计04

智能感知技术在矿山安全监控中的应用CONTENTS目录05

矿山安全生产监测监控系统实践06

无人化与自动化技术集成应用07

典型应用案例深度分析08

实施挑战与未来发展趋势行业发展背景与政策要求01采选业安全生产现状与挑战

行业安全生产形势总体向好近年来，非金属矿采选业安全生产形势持续稳定向好，事故起数和死亡人数实现“双下降”。与2015年相比，非煤矿山事故起数和死亡人数分别下降28.2%和39.2%，重特大事故得到有效遏制。

安全基础依然薄弱，事故风险犹存行业仍面临安全基础薄弱的问题，如部分企业安全发展理念树得不牢，主体责任落实不到位，多层级管理企业主体责任落实层层递减。“一证多采”等违法违规行为屡禁不止，同类事故重复发生。

传统管理模式短板突出传统安全管理过度依赖“人防”（占比高达82.7%），物防、技防严重不足（覆盖率<20%，重大危险源在线监测率仅31.6%）。83%的事故源于监测预警失效，应急处置平均延迟9.6分钟，超工业标准221%。

智能化转型面临现实痛点企业在智能化转型中面临“三不”难题：因投入大、回报周期长而“不想转”；因技术方案多样、标准不完善而“不敢转”；因缺乏复合型人才而“不会转”。部分企业智能化系统存在“建而不用、用而不优”的“两张皮”现象。政策总体目标与核心指标到2026年，建立完整矿山智能化标准体系，全国煤矿智能化产能占比不低于60%，非煤矿山危险繁重岗位作业智能装备或机器人替代率不低于20%，全国矿山井下人员减少10%以上。智能化建设重点方向围绕透明地质、深井提升、智能掘进、薄煤层(软岩)开采、高寒高海拔矿山等关键技术和装备开展科技攻关，推动人工智能、物联网、无人驾驶等高水平矿山安全生产场景应用。非金属矿智能化建设指南要求国家矿山安全监察局印发《金属非金属矿山智能化建设指南（2025年版）》，提出矿山智能化建设整体架构，分系统明确建设目标与功能要求，涵盖信息基础、地质保障、开采设计与生产计划等十大业务系统。政策保障与推进措施坚持实事求是、分类分级、突出重点、创新驱动、压实责任、政策引领六项要求，在资金、项目、技术、税收、人才等方面提供政策支持，积极培育先进典型，以点带面推动发展。国家矿山智能化建设政策解读安全生产治本攻坚三年行动收官要求2026年收官总体目标

作为安全生产治本攻坚三年行动（2024—2026年）的收官之年，2026年需全面完成各项攻坚任务，显著增强风险智能化管控能力，坚决防范遏制重特大事故，推动安全治理模式向事前预防转型。重点任务清单制定与落实

需制定年度重点任务清单，组织开展落实情况“回头看”，聚焦制约安全生产的根本性问题，纳入年度重点任务进行攻坚，强化综合评估、动态督查、跟踪问效，确保各项措施落地见效。重大措施落地与“硬落实”

持续推进两办《意见》、“八条硬措施”等重大政策的刚执行、硬落实，深入开展督导检查，逐条检视整改。稳步推进年产能30万吨以下煤矿分类处置，严防突击生产引发事故。重点企业专项整治与督导

制定重点企业专项整治方案，成立督导帮扶工作组，开展安全警示约谈和“驻点式”督导帮扶，督促企业查摆问题、制定方案、细化措施，确保整治取得实效，助力三年行动圆满收官。物联网技术在矿山安全监控中的应用基础02矿山物联网技术定义及特点

01矿山物联网技术的定义矿山物联网技术是利用先进的传感器技术、网络通信技术、数据处理与分析技术、人工智能与大数据技术等，实现对矿山生产过程、环境状态以及设备运行的全面感知、智能监测、远程控制与优化管理的一种综合技术体系。

02矿山物联网技术的核心特点具有实时性，可实现对矿山安全参数的实时监测；全面性，能同时监测多个安全参数；智能化，通过数据分析和处理算法自动识别潜在安全隐患；以及强大的抗干扰能力和适应性，能在复杂多变的矿山环境中稳定运行。

03矿山物联网技术的应用价值应用该技术可提高矿山生产的安全性，如通过实时监测设备运行状态提前发现故障隐患；提升资源利用率和生产效率，如优化生产流程；并帮助矿山企业实现绿色生产，降低环境污染，促进可持续发展。物联网关键技术在矿山的适配应用矿用智能传感器技术规范支持温度、湿度、压力、振动、气体（如一氧化碳报警浓度0.0024%）等多参数监测，粉尘监测需覆盖PM1.0、PM2.5、PM10及TSP，数据误差控制在±5%以内，分辨率低至0.001mg/m³。设备需通过ExibIMb矿用防爆认证，采用316L不锈钢外壳与IP66及以上防护等级，在-30℃至70℃、相对湿度≤95%的极端环境下稳定运行。矿山5G网络部署方案井上采用5G切片专网技术，实现与运营商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。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。5G+UWB融合定位技术5G+UWB技术可将井下定位精度提升至30厘米，满足人员实时监控需求。结合5G-RTT通信协议实现设备间时间同步精度达±50ns，保障车铲钻高效协同。多频段UWB（860/920MHz）抗干扰能力提升至98%，有效解决井下复杂环境信号干扰问题。边缘计算与AI算法协同边缘计算节点部署使定位数据处理延迟控制在200μs以内，为矿山无人化作业提供低时延数据支撑。依托5G边缘计算中心构建的数字测量系统，可实时处理无人机传回的海量数据，实现全矿现状图提取、采剥量计算及孔网设计优化。车铲联合作业AI智能调度系统通过边缘计算实时分析设备状态与作业环境，优化调度逻辑。监测维度与覆盖范围对比传统监控多依赖单点、单参数监测，如局部瓦斯浓度或设备启停状态，覆盖范围有限。矿山物联网通过多源异构传感器网络，实现环境（瓦斯、粉尘、温湿度）、设备（振动、温度、压力）、人员（UWB定位）等全要素、全域覆盖，如某铁矿部署的激光散射传感器可同时监测PM1.0至TSP多粒径粉尘，精度达±5%。数据处理与响应时效对比传统模式数据处理依赖人工分析，应急响应平均延迟9.6分钟，超工业标准221%。物联网系统采用边缘计算与云端协同架构，边缘端0.5秒内完成异常识别与预警触发，如煤矿5G+MEC平台将定位数据处理延迟控制在200μs以内，实现风险“感知-预警-处置”闭环。安全管理模式转型对比传统管理以“人防”为主（占比82.7%），依赖人工巡检和事后处置，83%的事故源于监测预警失效。物联网技术推动安全管理向“技防+智防”转型，通过AI算法实现风险预判（提前10-20分钟预警），如某非金属矿智能监控系统将事故预警准确率提升至95%以上，从业人员伤亡率降低40%。运营效率与成本优化对比传统监控系统存在数据孤岛，设备维护多为“故障后抢修”，非计划停机时间长。物联网平台通过设备健康管理与预测性维护，将设备综合效率（OEE）从65%提升至88%以上；无人矿卡等智能装备应用使运输效率提升15%，全国矿山井下人员减少10%以上，显著降低运营成本。矿山物联网与传统监控模式的优势对比矿山安全监控物联网平台总体架构设计03平台建设目标与总体框架

核心建设目标紧扣"减人、增安、提效"总体目标，到2026年，实现非煤矿山危险繁重岗位作业智能装备或机器人替代率不低于20%，全国矿山井下人员减少10%以上，打造本质安全水平大幅提升的智能化矿山。

总体技术架构采用"感知层-传输层-处理层-应用层"四层架构，构建立体监测网络，实现环境智能感知、系统智能联动、重大灾害风险智能预警，推动矿山安全治理模式向事前预防转型。

关键建设内容涵盖信息基础、地质保障、开采设计与生产计划、采矿作业、运输作业、辅助生产系统、安全监控、综合管控平台等十大业务系统，实现矿山数据融合互通与全流程智能化管理。

实施原则坚持"一矿一策"，避免"一刀切"，根据矿山开采条件、灾害特点和技术装备能力，科学制定建设方案，分类建设、分级推进，确保系统实用管用。感知层-传输层-应用层技术架构感知层：多参数智能监测网络部署激光散射、β射线吸收等高精度传感器，实现PM1.0、PM2.5、PM10、TSP多粒径粉尘监测，精度达±5%，覆盖采掘工作面、破碎站等高危区域，配备ExibIMb防爆认证设备，适应-30℃至70℃极端环境。传输层：边缘计算与网络安全保障采用工业互联网技术，构建“企业-省级-国家”三级数据上传链路，边缘端0.5秒内完成异常识别与预警触发，结合区块链存证技术确保数据不可篡改，网络防护达IP66及以上等级，保障24小时稳定传输。应用层：智能决策与应急联动平台开发可视化管控平台，集成实时数据展示、分级预警（一级声光告警、二级系统联动、三级停机疏散）、历史数据溯源功能，适配移动端APP与应急指挥系统，实现风险预判（提前10-20分钟预警）与多部门协同处置。数据融合与智能决策系统设计01多源异构数据采集与标准化系统整合物联网传感器（如温度、振动、气体浓度）、设备运行数据、环境监测数据等多源信息，采用《智能化矿山数据融合共享规范》实现数据标准化，打破信息孤岛，形成全矿区数据"一张图"。02边缘计算与云端协同处理架构采用"端-边-云-用"一体化架构，边缘端0.5秒内完成异常识别与预警触发，云端依托大数据与AI算法深度挖掘历史数据，生成趋势报告与风险评估图谱，提升数据处理效率与决策响应速度。03AI驱动的风险预警与智能决策模型构建基于AI的风险预判模型，分析粉尘浓度、风速、采掘强度等多维数据，提前10-20分钟预警粉尘超标及爆炸隐患，推动安全管理从被动响应升级为主动预测，实现从"事后维修"到"事前预防"转变。04全流程数据合规与溯源机制系统自动记录每笔监测数据、预警信息及处置动作，存储容量超10万组，数据保留期限不少于3年，通过区块链技术对核心数据存证，确保数据不可篡改，为安全审计与责任认定提供依据，符合GBZ/T192.1—2025等标准要求。智能感知技术在矿山安全监控中的应用04矿用智能传感器技术规范感知参数与精度要求支持温度、湿度、压力、振动、气体（如一氧化碳报警浓度0.0024%）等多参数监测，粉尘监测需覆盖PM1.0、PM2.5、PM10及TSP，数据误差控制在±5%以内，分辨率低至0.001mg/m³。环境适应性与防爆标准设备需通过ExibIMb矿用防爆认证，采用316L不锈钢外壳与IP66及以上防护等级，在-30℃至70℃、相对湿度≤95%的极端环境下稳定运行，具备鞘气保护系统防止光学部件污染。数据传输与处理要求采用无线或有线传输方式，支持边缘计算与云端协同，0.5秒内完成异常识别与预警触发，数据存储容量超10万组，保留期限不少于3年，支持区块链存证确保数据不可篡改。安装与维护规范传感器安装应垂直悬挂，距顶板不大于0.3m，距巷壁不小于0.2m，混合风流处需有防爆破冲击措施。建立定期检定制度，如便携式复合气体检测仪需每年检定，确保设备持续符合标准要求。环境参数高精度监测部署激光散射、β射线吸收等高精度传感器，实现PM1.0、PM2.5、PM10、TSP多粒径粉尘监测，精度达±5%，覆盖采掘工作面、破碎站等高危区域，配备ExibIMb防爆认证设备，适应-30℃至70℃极端环境。设备状态实时感知对矿山关键设备如通风机、提升绞车、矿用卡车等部署振动、温度、压力传感器，实时监测设备运行状态，建立故障预警与诊断机制，实现从“故障后抢修”向“前瞻性维护”转变。人员定位与行为监测应用5G+UWB定位技术，将井下定位精度提升至30厘米，实现人员实时监控与轨迹追踪。结合AI视频分析识别20类风险行为，误报率低于0.3%，较传统监控效率提升80%。地质与边坡稳定性监测在露天矿边坡部署精度优于1mm的雷达系统，每10分钟更新数据；井下采用微震监测与应力分析技术，构建“地质-开采-安全”多模态大模型，预测前方煤层厚度与断层位置，提升回采率。多参数智能监测网络部署5G+UWB定位技术在矿山的应用

井下人员精准定位与安全管理5G+UWB技术可将井下定位精度提升至30厘米，满足人员实时监控需求。中国煤炭工业协会数据显示，2024年全国煤矿井下人员定位覆盖率仅为72%，而应用该技术的山西某煤矿实现100%人员实时定位，事故响应时间缩短40%。

无人矿卡导航与协同作业截至2025年底，全国在运行无人驾驶矿卡已突破4000台，应用总数占运行车辆总数的87.7%。5G+UWB的高精度定位为无人矿卡提供精准导航，配合5G-RTT通信协议实现设备间时间同步精度达±50ns，保障车铲钻高效协同。

复杂环境抗干扰与数据处理优化多频段UWB（860/920MHz）抗干扰能力提升至98%，有效解决井下复杂环境信号干扰问题。边缘计算节点部署使定位数据处理延迟控制在200μs以内，结合低功耗UWB芯片设计，确保系统稳定运行。

国际技术应用与国内实践借鉴国际矿业技术展(MIT2024)展示，集成5G+UWB的智能矿山系统可提升生产效率30%。德国鲁奇公司UWB-MineOS平台已部署12个欧洲矿山；国内如攀钢朱兰铁露天采场通过5G+UWB融合定位，实现无人运输等环节数智化转型。矿山安全生产监测监控系统实践05井下环境安全监测系统多参数智能感知网络部署部署激光散射、β射线吸收等高精度传感器，实现PM1.0、PM2.5、PM10、TSP多粒径粉尘监测，精度达±5%，覆盖采掘工作面、破碎站等高危区域，配备ExibIMb防爆认证设备，适应-30℃至70℃极端环境。瓦斯与有毒气体实时监测支持瓦斯（如甲烷报警浓度0.0024%）、一氧化碳等气体浓度监测，数据误差控制在±5%以内。系统具备故障闭锁、甲烷电闭锁功能，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。顶板压力与位移监测通过微震监测与应力分析传感器，实时监测顶板压力及位移变化，结合AI算法实现冲击地压等灾害的智能预警，某煤矿部署的智能防冲系统使预警准确率提升，事故率下降。温湿度与通风状态监测实时采集井下温湿度、风速等环境参数，确保通风系统稳定运行。当监测数据超过预设阈值时，系统自动发出警报，并联动应急响应机制，如启动备用通风设备等。露天矿边坡稳定性监测系统

边坡雷达监测技术应用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，实时掌握边坡位移变化，为稳定性评估提供数据支撑。

多源传感器数据融合整合激光雷达、GPS、倾角传感器等多源数据，构建边坡立体监测网络，实现对边坡表面位移、内部应力等多维度参数的综合监测。

智能预警与风险评估基于AI算法对监测数据进行实时分析，建立边坡失稳预警模型，提前10-20分钟发出预警，结合数字孪生技术模拟边坡演化趋势，提升风险管控能力。

典型案例与应用成效某露天矿应用边坡稳定性监测系统后，成功预警3次边坡滑塌风险，避免直接经济损失超千万元，事故响应时间缩短40%，保障了开采作业安全。多参数智能传感器网络部署部署激光散射、β射线吸收等高精度传感器，实现PM1.0、PM2.5、PM10、TSP多粒径粉尘监测，精度达±5%，覆盖采掘工作面、破碎站等高危区域，配备ExibIMb防爆认证设备，适应-30℃至70℃极端环境。设备健康管理平台构建构建“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。预测性维护技术应用成效基于传感器和大数据分析，实现设备状态实时监控与故障预测，从“被动维修”转向“预测性维护”，减少非计划停机时间，提升设备综合效率（OEE），部分案例中OEE从65%提升至88%以上。设备状态监测与预测性维护无人化与自动化技术集成应用06无人矿卡集群调度与安全监控

无人矿卡规模化应用现状截至2025年底，全国在运行无人驾驶矿卡已突破4000台，应用总数占运行车辆总数的87.7%，头部企业易控智驾以超50%市占率领先，连续6年实现超9000万公里"零伤亡事故"。

5G+UWB定位技术支撑5G+UWB技术为无人矿卡提供精准导航，定位精度提升至30厘米，配合5G-RTT通信协议实现设备间时间同步精度达±50ns，保障车铲钻高效协同，定位数据处理延迟控制在200μs以内。

车铲联合作业AI智能调度车铲联合作业AI智能调度系统通过边缘计算实时分析设备状态与作业环境，优化调度逻辑，实现矿山生产设备高效协同，提升整体作业效率，如攀钢朱兰铁矿实现穿孔、铲装、运输全流程智能化协同。

安全监控与应急响应机制露天煤矿无人驾驶卡车需保持30米安全距离并具备一键急停功能，系统集成多源传感器数据实时环境感知与障碍物识别，结合AI算法实现风险预判与应急联动，推动安全管理从被动响应升级为主动预测。智能掘进与采煤安全系统智能掘进系统技术架构采用“感知-决策-执行”闭环架构，集成多传感器实时监测（瓦斯、粉尘、围岩应力等）、AI智能分析与远程控制，实现掘进作业少人化、自动化。掘进工作面机器人集群应用陕煤集团柠条塔矿业实施煤矿掘进工作面机器人集群协同作业，通过钻锚机器人、巡检机器人等多机协同，减少井下作业人员，提升掘进效率与安全水平。智能采煤工作面安全监测部署5G+UWB定位系统，定位精度达30厘米，实时监控采煤机、液压支架等设备运行状态及人员位置；AI视频分析识别20类风险行为，误报率低于0.3%。煤巷随掘精准探测技术神木县隆德矿业开展煤巷随掘精准探测与快速掘进项目，结合地质雷达与实时数据融合技术，提前探明前方地质构造，有效预防突水、瓦斯突出等风险。远程控制中心与应急联动机制

远程控制中心架构与功能采用云-边-端协同架构，集成实时数据展示、分级预警（一级声光告警、二级系统联动、三级停机疏散）、历史数据溯源功能，适配移动端APP与应急指挥系统，实现风险预判（提前10-20分钟预警）与多部门协同处置。

高危环境远程操控应用操作人员从高温、粉尘、噪声等恶劣采场环境转移至远程控制中心，通过远程驾驶舱完成作业。如攀钢朱兰铁矿实现穿孔、铲装、运输全流程智能化协同，钻机效率达现场作业的110%。

应急响应自动化联动系统可自动启动应急预案，通过精准定位被困人员位置、自动切断危险区域电源、启动通风排水设施、引导人员撤离等一系列自动化操作。例如，某煤矿部署的智能防冲系统，冲击地压预警准确率提升，事故率下降。

数据驱动的应急决策支持依托大数据与AI算法深度挖掘历史数据，生成趋势报告与风险评估图谱，结合数字孪生技术模拟火灾、透水等事故场景，优化应急预案，提升应急响应效率和准确性。典型应用案例深度分析07湖南桃源矿山新能源+智能网联系统湖南桃源矿山投用纯电动矿卡，搭载5G智能网联系统，实现车辆状态实时监控、最优路径规划，运输效率提升15%，预计年减排二氧化碳近万吨，氮氧化物及颗粒物排放降低100%。某非金属矿安全生产物联网平台构建“感知层-传输层-处理层-应用层”四层架构，部署激光散射等高精度传感器，实现PM1.0-PM10多粒径粉尘监测，精度达±5%。边缘端0.5秒内完成异常识别与预警触发，结合区块链存证技术确保数据不可篡改，网络防护达IP66及以上等级。跃薪YUEX“新能源+无人驾驶”闭环跃薪YUEX构建“新能源+无人驾驶”智慧矿山产业闭环，推动矿山绿色化升级，通过物联网技术实现新能源矿车的智能化调度与管理，提升整体运营效率与安全水平。非金属矿采选业物联网平台建设案例煤矿智能安全系统应用案例

智能掘进工作面机器人集群协同陕煤集团神木柠条塔矿业有限公司实施煤矿掘进工作面机器人集群协同作业试点项目，探索多机器人协同工作模式，提升掘进效率与安全性。

煤巷钻锚铺一体化智能快速掘进国能包头能源有限责任公司万利一矿开展煤巷钻锚铺一体化智能快速掘进试点项目，推动掘进作业的智能化与高效化。

煤巷随掘精准探测与快速掘进神木县隆德矿业有限责任公司进行煤巷随掘精准探测与快速掘进试点项目，实现掘进过程中的精准探测与高效推进。

智能瓦检系统替代人工巡检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，瓦检员数量从77人缩减至12人，巡检效率提升90%以上。金属矿智能安全监控探索案例攀钢朱兰铁矿5G远程采矿系统四川移动携手华为等攻克370项技术难题，实现穿孔、铲装、运输全流程智能化协同。5G工业专网与边缘计算保障实时传输，改造后钻机效率达现场作业的110%，操作人员从恶劣环境转移至远程控制中心。某磷矿安全监测监控系统升级案例国家矿山安全监察局四川局检查发现其人员定位系统和安全监测监控系统未实现双机备份，传感器配置低于设计要求。后依据《安全生产法》责令限期消除隐患并处罚，推动企业升级系统，强化日常巡检与维护。某金矿提升系统安全隐患整改案例青海省海西州应急管理局检查发现该金矿提升绞车未按规定配置测速传感器、制动盘锈蚀严重、跑车防护装置失效。企业违反《安全生产法》相关规定，被责令限期消除隐患并经济处罚，促使其加强重要安全设备设施管理。实施挑战与未来发展趋势08平台建设实施路径与保障措施分阶段实施路径规划第一阶段（0-6个月）：完成基础设施改造升级，包括网络优化、传感器部署及边缘计算节点建设，实现关键数据采集；第二阶段（7-12个月）：推进数据资源整合治理与平台层搭建，打通多源数据壁垒；第三阶段（13-18个月）：落地智能应用场景，实现安全监测预警与设备智能管控；第四阶段（19-24个月）：系统集成优化与持续迭代，提升平台综合效能。技术标准与规范体系建设制定涵盖感知层设备选型（如ExibIMb防爆认证、IP66防护等级）、数据传输协议（如5G-MEC低时延标准）、平台接口规范（符合《智能化矿山数据融合共享规范》）及安全运维流程的全体系标准，确保系统兼容性与合规性。资金与人才保障机制建立“政府补贴+企业自筹+社会资本”多元资金投入模式，单矿平均投入约1200万元，投资回收期4.2年；实施“矿山+高校+科技企业”联合培养计划，重点培育具备物联网、AI及矿山工艺复合能力的技术团队，2026年实现关键岗位专业技术人员配备率100%。安全与运维保障体系构建“技术安全（系统冗余设计、数据加密）+管理安全（分级权限、定期审计）+应急响应（故障快速定位、灾备恢复）”三重保障体系，采用区块链存证确保数据不可篡改，边缘节点实现0.5秒内异常识别与预警触发，