AI在煤炭中的应用

20XX/XX/XXAI在煤炭中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

政策背景与行业发展现状02

AI在煤矿安全监控中的应用03

AI在煤矿生产流程优化中的应用04

AI在煤炭洗选过程中的应用CONTENTS目录05

AI在煤矿设备管理中的应用06

典型应用案例深度分析07

应用成效与挑战08

未来发展趋势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年煤矿智能化产能与岗位替代目标煤矿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%，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率目标到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%，全国矿山井下人员减少10%以上。智能化矿山建设目标到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。传统煤矿生产面临的挑战安全生产风险高，事故隐患难防控

传统煤矿安全管理高度依赖人工巡检和固定式摄像头，存在视觉盲区、反应滞后、易疲劳等局限，难以实时发现瓦斯泄漏、顶板坍塌等隐患，2025年我国煤矿综采工作面平均每年发生顶板事故约120起，占总事故的35%，其中80%以上与顶板监测不到位有关。生产效率有待提升，人工成本高昂

传统选煤工艺依赖人工操作，效率低下，如人工判断煤量分布、调控筛分参数，某选煤厂智能筛分系统应用前吨煤效益仅600吨/工时；同时，井下危险岗位人工巡检和操作，人力成本持续攀升，且面临招工难问题。设备管理被动，故障响应滞后

传统设备状态监测依赖人工巡检，故障发现不及时，易导致非计划停机，如筛板故障传统上依赖人工和摄像头检测，效率和精度不足，直接影响煤炭产品质量和生产连续性。工艺灵活性差，应对煤质变化能力不足

传统选煤工艺在面对煤质变化时难以迅速调整，分选精度和资源回收方面存在较大不足，导致煤炭入选率低、资源浪费严重，如人工加介导致重介质分选密度控制不稳，影响末精煤品质及精煤回收率。数据孤岛严重，管理决策缺乏数据支撑

传统煤矿各生产系统独立运行，数据难以互通共享，形成“信息孤岛”，无法为生产优化、安全管控、经营决策提供全面、实时的数据支持，管理模式多依赖经验判断。政策强力驱动，智能化目标明确国家矿山安监局28条硬措施及《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》等政策，要求2026年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，为“人工智能+煤炭”融合提供明确指引。行业痛点凸显，技术升级需求迫切传统煤炭行业面临安全生产风险高、生产效率待提升、人力成本高昂等问题。如传统选煤依赖人工，效率低、成本高；传统监控系统反应滞后、存在盲区，AI技术为解决这些痛点提供了新方案。技术快速发展，应用场景不断拓展AI技术在地质勘探、煤矿采掘、安全管控、设备管理、生产调度、煤炭洗选等典型场景融合应用，实现生产过程智能控制与自主决策，助力少人无人化作业常态化运行，如AI视频智能监控、AI煤矸识别分离等技术日趋成熟。“人工智能+煤炭”融合发展契机AI在煤矿安全监控中的应用02AI视频智能监控系统基本原理

核心技术支撑基于计算机视觉、深度学习、图像处理及模式识别等多学科理论，对视频图像进行智能处理与分析，实现对煤矿环境下各类异常事件的监控与识别。

视觉特征提取技术从视频中抽取反映目标特性的关键信息，针对不同监控任务设计合适的特征选择与定量计算方法，确保抽取特征满足实际应用需求。

深度学习算法训练与优化利用深度学习等方法对提取的视频特征进行分类与学习，实现异常行为识别。通过过大样本数据对算法进行优化与修正，提升算法精度与性能。

实时数据处理与分析实时处理视频信息，对所获信息进行分析、判定，为煤矿安全生产提供预警依据，提升煤矿安全管理与预警水平。人员不安全行为智能识别个体防护装备智能监测AI摄像机实时识别矿工是否正确佩戴安全帽、自救器、矿灯及穿着合规工作服，未按规定佩戴时系统立即发出声光报警或语音提醒，并记录违规信息。危险区域入侵智能预警在采空区、盲巷、配电室等关键区域设置电子围栏，当人员未经授权进入或长时间滞留时，AI系统自动锁定目标、跟踪轨迹并发出告警，联动广播系统驱离。违章作业行为智能识别自动检测睡岗、离岗、人员聚集、违规跨越皮带、乘坐矿车等危险行为，及时制止并规范作业纪律，如某选煤厂通过AI视频监控识别此类行为，提升监管效率。人员数量与定位智能管控在井口、候车室、工作面出入口等位置实时统计上下井人员数量，结合矿灯、定位卡绑定实现精准考勤与动态清点，为应急撤离提供准确数据支持。设备不安全状态智能监测01关键设备运行状态实时监控对皮带运输机的运行状态（如运行、停止、跑偏、撕裂）、煤仓仓位情况进行视觉识别，减少人工巡检压力。02大型设备协同作业安全监测在综采工作面、巷道掘进头等区域，监控采煤机、掘进机、液压支架等大型设备的相对位置与运行状态，预防设备碰撞等安全事故。03设备健康管理与预测性维护通过在设备关键部位安装传感器，实时采集振动、温度、压力等数据，利用AI模型识别正常与故障状态，提前预警并提供故障解决方案，实现设备的智能管控和预防性维护。04振动筛板工况智能监测系统在筛板内植入传感器模块，实时监测筛板振幅和运行状态，实现自动化"体检"与故障自动报警，提升筛分机工作效率和稳定性。瓦斯浓度智能监测与动态预警AI系统通过对瓦斯传感器数据的实时分析，精确监测瓦斯浓度变化。当浓度接近危险值时立即发出警报，并根据变化趋势预测爆炸可能性，同时自动启动通风设备降低浓度，如国家能源集团三道沟煤矿通过数字孪生技术实现瓦斯毫秒级预警。烟雾与明火早期视觉探测利用可见光与热成像分析技术，在皮带巷、机电硐室等场所实现火灾隐患极早期视觉探测。相比传统传感器，AI摄像机反应更迅速、定位更直观，可及时发现烟雾、明火，为火灾扑救争取宝贵时间。巷道环境异常状态监测AI技术能够监测巷道内的积水、浮煤堆积、支护结构异常（如网片破损、锚杆脱落）等情况。通过智能视频分析与传感器数据融合，及时发现环境隐患，保障井下作业通道安全。温湿度与风速等参量实时监控对煤矿环境中的温湿度、风速等参量进行实时监控、采集与传输，并通过AI算法进行高精度运算与辨识，判断各区域有无危险和异常状况，为煤矿安全生产决策提供依据。环境不安全因素智能预警AI视频智能监控系统应用优势

01实用性：降低成本，提升效率AI视频智能监控系统以智能识别取代人工监管，实现24小时实时监控与精确解析。企业仅需少量技术人员定时维修，大幅降低人力成本；同时，系统对影像资源即时处理，不占用大量内存，进一步降低实体存储装置成本。

02可靠性：快速预警，缩短响应AI视频智能监控系统工作效率高于常规监控体系，能迅速精确发现问题并预警。作业人员可基于预警种类在最短时间内获取事件位置和类型，节约响应时间，在突发事件中极大减少危险性，防止事态发展。

03精准性：智能识别，减少误判AI视频智能监控系统融合计算机视觉、深度学习等技术，对人员不安全行为、设备不安全状态及环境不安全因素等隐患进行智能分析与预警。例如陕煤曹家滩煤矿部署的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%。

04全面性：多维感知，全域覆盖通过在煤矿地面和井下关键点安装摄像机和图像智能分析设备，AI视频智能监控系统实现对煤矿人、设备、环境因素所存在安全隐患的实时监测分析，构建高精度实时监控体系，实现煤矿区域的全方位、全时段监控。AI在煤矿生产流程优化中的应用03智能掘进与采煤安全系统

智能掘进系统试点项目国能包头能源万利一矿开展煤巷钻锚铺一体化智能快速掘进试点，陕煤柠条塔矿业实施掘进工作面机器人集群协同作业试点，神木隆德矿业进行煤巷随掘精准探测与快速掘进试点，推动掘进作业智能化与高效化。

井下智能采掘工作面减人增效陕煤黄陵一矿、神东榆家梁煤矿实现无人跟机截割、自动支护，单工作面从20人减至1-2人地面监控；中能袁大滩煤矿400米超长工作面月单产提升20%，人工干预率降至15%以下。

综采面智能监测保障顶板安全2026年智能监测技术可实现毫米级位移监测，响应时间小于5秒，如声发射监测每月平均事件数≥200，能及时发现顶板微小裂缝扩展，有效预防顶板事故，传统顶板事故占比达35%，80%以上与监测不到位有关。

AI与智能系统融合提升决策能力AI能从大规模数据中提取深层次关系和规律，动态调整决策结果，结合实时数据和知识库生成决策建议并解释逻辑。如山东能源集团利用AI增强模型推理能力，在安全生产、运营管理等场景落地智能应用。无人矿卡规模化应用成果截至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%，头部企业市占率超半壁江山，易控智驾以超50%市占率领先，2025年部署2300余台无人矿卡，连续6年实现超9000万公里"零伤亡事故"。无人驾驶矿卡安全运行规范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，确保运输过程中的车辆间距和紧急情况下的安全制动。智能采剥协同作业系统通过AI算法优化采剥方案，结合无人矿卡、智能挖掘机等设备，实现采剥作业的协同调度，提升作业效率并保障设备间的安全协作。边坡智能监测技术应用边坡监测采用精度优于1mm的雷达系统，每10分钟更新数据，实时监测边坡形变，预警准确率高，如紫金山金铜矿边坡形变预警准确率98%。露天煤矿智能采剥与运输安全智能供电与辅助系统安全应用

智能供电系统安全监测与控制基于AI算法对供电系统的电压、电流、功率等关键参数进行实时监测与智能分析，实现故障预警与快速隔离，保障供电稳定性。如某矿智能供电系统通过AI模型实现短路故障定位准确率达98%，故障处理时间缩短至传统方式的1/3。

锂电池充电硐室智能安全管理配置远程监测、自动灭火及气体浓度超限断电功能，利用AI视频识别与传感器融合技术，实时监控充电过程中的温度、气体等安全指标，确保锂电池充电安全。国家矿山安全新规明确要求锂电池充电硐室必须具备此类智能化安全管控措施。

辅助运输系统智能安全监控对无轨胶轮车、电机车等辅助运输设备，通过AI视觉识别与定位技术，实现运行速度监测、超载检测、行人闯入预警等功能。例如，某矿应用AI摄像机监测运输车辆，违规闯入事件识别准确率超95%，有效避免运输环节安全事故。

智能消防与应急联动系统集成AI图像识别、红外温度传感等技术，实现对矿区重点区域烟雾、明火的早期探测，自动触发消防设备与应急广播，联动疏散引导。如智能消防控制系统在皮带巷火灾隐患检测中，响应时间小于5秒，较传统传感器提升3倍以上。瓦斯治理与安全监控智能化

智能瓦斯浓度监测与预警系统基于AI算法对瓦斯传感器数据进行实时分析，精确监测瓦斯浓度变化趋势，当浓度接近危险值时立即发出预警，并能预测瓦斯爆炸可能性。例如，系统可自动启动通风设备降低瓦斯浓度，防止事故发生。

AI视频监控联动瓦斯安全管理AI摄像机结合可见光与热成像技术，在皮带巷、机电硐室等场所实现火灾隐患极早期视觉探测，与瓦斯监测系统联动，提升瓦斯环境下的安全监控能力，响应速度快于传统传感器。

智能瓦检点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，推动井下瓦斯检查向少人化、无人化转型。

瓦斯超限自动断电与设备联动高瓦斯矿井的采煤机、掘进机等设备接入机载断电仪，当瓦斯浓度超限（如阈值1%）时，系统可自动触发断电。安全监控系统主干线缆采用双路分设确保稳定性，传感器调校频次提高至每半月1次，强化监测精度。AI智能调度系统与自动化报表

AI智能调度系统：提升生产效率与资源优化AI智能调度系统通过对生产流程各环节的实时数据监测和分析，根据生产计划和设备运行状态，自动调整各环节的生产任务和资源分配。例如，在采煤机出现故障时，系统可自动调整其他采煤机的采煤任务，确保生产顺利进行，实现生产效率最大化。

AI智能调度系统：5G与边缘计算的协同支撑AI智能调度依赖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，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，确保调度指令的高效执行。

自动化报表：从繁琐人工到智能生成自动化报表系统利用AI技术自动采集、整理和分析生产过程中的各类数据，取代传统人工报表的繁琐操作，显著降低人力成本，减少人为错误，确保报表的及时性和准确性，为管理决策提供高效数据支持。

智能排产：优化生产计划与资源配置AI智能排产基于历史数据和实时生产情况，运用深度学习算法进行生产计划的智能优化，实现资源的合理调配和生产流程的顺畅衔接，提升整体生产效率，助力煤矿企业实现精细化管理。AI在煤炭洗选过程中的应用04传统煤炭洗选过程痛点与改善需求生产效率低下，人工成本高昂传统选煤工艺依赖大量人工操作，如人工判断煤量分布、调控筛分参数，效率低且人力成本持续攀升。某选煤厂智能筛分系统应用后，吨煤效益从600吨/工时提升至1000吨/工时。分选精度不足，产品质量波动大传统筛分依赖经验调控，难以精准控制筛面布料均匀度和物料厚度，导致分级精度低。例如，人工加介导致重介质分选密度控制不稳，影响末精煤品质及精煤回收率，智能重介系统可使精煤灰分区间稳定率提升12个百分点。设备监测滞后，故障响应被动传统设备状态监测依赖人工巡检，故障发现不及时，易导致非计划停机。如筛板故障传统上依赖人工和摄像头检测，效率和精度不足，直接影响煤炭产品质量。资源利用率低，环境影响突出传统选煤工艺在煤炭的分选精度和资源回收方面存在较大不足，导致煤炭入选率低、资源浪费严重，且处理洗选过程中产生的固体及液体废弃物的能力较低，污染排放较为严重，未能达到绿色低碳发展的要求。工艺灵活性差，应对煤质变化能力弱由于煤炭的成分和性质差异较大，传统的选煤工艺在面对煤质变化时难以迅速调整，影响生产的稳定性和产品质量。AI煤矸智能分选系统技术架构

高速图像采集与智能算法平台采用工业防爆相机进行实时视频采集，结合边缘计算服务器进行视频识别，实现煤与矸石的高速图像获取与智能分析。通过深度学习算法对煤与矸石的图像特征进行训练，大幅提升分选效率和成品煤质量。

智能执行机构与自动剔除装置由delta机器人和标准六轴机器人组成抓取模块，delta机器人用于拣选质量较小的杂物，标准六轴机器人处理较重杂物，根据空间关系确定夹取点，实现煤矸的精准分离。

激光检测与灰度识别技术通过激光检测装置分析计算原煤入料灰度值，依据精煤与矸石的灰度差异进行精确识别，识别结果传输至PLC系统，由其控制气压分离装置实现物理分离，形成“检测-识别-分离”的自动化闭环。

多源融合智能感知与控制在生产关键环节部署称重、测速等传感器，结合3D雷达扫描构建煤流三维模型，动态感知物料堆积状态与煤粒分布密度，自动匹配最优筛分参数，实现筛面布料均匀度和物料厚度的实时监测与智能调控。智能筛分系统优化方案振动筛板工况智能监测系统在筛板内植入传感器模块，实时监测振幅和运行状态，实现自动化"体检"与故障自动报警，如博选公司唐口选煤厂智能筛板系统，提升筛板检测效率和数据精准度。前馈-反馈复合控制架构亭南选煤厂采用合格介质旁路监测与前馈加反馈双重控制方式，通过机器算法与记忆学习构建洗选参数系统模型，实现密度、桶位、分流等参数智能调节，解决人工加介导致的密度波动问题。多参数耦合动态优化算法上湾选煤厂智能分选系统基于原煤性质预测密度设定值，实时监测分流密度、稀介桶液位等多参数耦合调节，控制误差精准至±0.005g/cm³，使精煤回收率提高0.5%，产品合格率保持100%。两段升降密度工艺创新亭南选煤厂创新性设计两段升降密度工艺调节，实现重介质系统密度快速升降且桶位稳定，有效提高精煤质量，降低介耗，综合经济效益显著提升。智能在线灰分检测与质量精准控制

智能在线灰分检测系统技术优势云鼎科技自主研发的SRA-815型快速灰分监测系统，采用激光灼烧技术，实现全过程无人值守，灰分检测精度误差小于0.3%，达到国内领先水平，并入选国家“首台套”重大技术装备名单。

智能在线灰分检测系统应用成效该系统已在淮南矿业潘集洗煤厂智能化改造二期项目、孔兑沟煤矿智能化建设中部署，显著优化了洗选工艺并降低人工成本。

重介质分选密度智能监控与优化国能包头能源公司结合大数据和选煤专家知识库，开发了重介质分选密度智能监控系统，基于原煤煤质分析数据，通过大数据模型精准确定分选密度，自动调节重介密度，提高精煤回收率和产品质量稳定性。

智能加药系统与水质精准控制国能包头能源公司基于大数据和数学模型，开发了智能加药系统，实时监测污泥层厚度、循环水量和浓度，确保药剂的精确添加，有效提高水质达标率。高精度数字孪生体构建以1:1比例复刻选煤厂物理环境、生产工艺与设备状态，实现从宏观全景到微观数据的全面透视，动态监控料位、转速、灰分等上千项关键生产指标。三维可视化平台核心功能将地磁图坐标与三维可视化平台模型坐标精准对准，实现设备运行状态、人员定位、生产流程的三维动态展示，并可与智能照明、视频监控等系统联动。生产工艺仿真与优化通过数字孪生体模拟不同原煤配比方案，提前优化工艺参数，精准预判运行风险，推动生产决策从"被动应对"转向"主动预判"，提升系统灵活性与运营效率。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。选煤厂数字孪生与智能管控平台AI在煤矿设备管理中的应用05设备健康管理与预测性维护系统多维度数据采集与智能分析通过在设备关键部位安装振动、温度、压力等传感器，实时采集运行数据，结合AI模型识别设备正常与故障状态，实现智能管控和预防性维护。设备故障预警与解决方案推送基于深度学习算法对大量运行数据建立模型，提前预测胶带撕裂、跑偏、刮板输送机断链等各类故障，及时发出预警并提供故障解决方案，提高设备安全保障能力和运行效率。智能润滑与健康管理系统根据不同润滑部位开发集中润滑和单点润滑结合的智能润滑系统，结合设备健康管理平台，实现按需精准润滑，减少设备磨损，延长使用寿命。从被动维修到主动预防的转变构建“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，减少设备停机时间，降低维修成本。基于AI的设备故障诊断与预警

多维度数据采集与融合通过在设备关键部位安装振动、温度、压力等多种传感器，实时采集设备运行数据，结合设备日志文本等非结构化数据，构建全面的设备状态画像。

深度学习故障识别模型利用深度学习算法对海量历史运行数据进行训练，识别设备正常与故障状态模式，可精准预测采煤机轴承磨损、胶带撕裂、刮板输送机断链等各类故障。

预测性维护与主动干预变传统“故障后抢修”为“前瞻性维护”，AI系统根据设备当前运行状态和历史数据，提前预测可能出现的故障，如预测采煤机截齿更换时间，合理安排维修计划，减少停机时间。

典型案例与应用成效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；某选煤厂应用AI故障诊断系统后，设备故障率下降25%-50%，综合效率（OEE）从65%提升至88%以上。智能润滑系统与设备效率提升

智能润滑系统的核心架构智能润滑系统通过在设备关键部位安装传感器，实时采集振动、温度、压力等数据，结合集中润滑和单点润滑相结合的模式，实现精准供油与状态监测。

AI驱动的润滑状态智能诊断利用AI模型对采集的润滑数据进行分析，识别设备正常与故障状态，提前预警润滑不良或潜在故障，实现从“定期维护”向“按需维护”的转变。

设备健康与运行效率提升成效该系统有效减少设备因润滑问题导致的故障停机时间，提升设备综合效率（OEE），例如某选煤厂应用后，设备故障率下降25%-50%，维护成本显著降低。典型应用案例深度分析06梅安森矿山安全大模型联合实验室

01合作概况与目标梅安森与上海人工智能研究院有限公司于2026年签署合作协议，共建“矿山安全大模型联合实验室”，合作有效期至2026年12月31日。双方紧密围绕人工智能大模型在煤炭领域的垂直行业应用展开。

02核心研究方向实验室主要研究方向包括煤矿知识大脑、AI智能安全隐患排查系统、AI智能调度系统、自动化报表与智能排产等应用课题项目，旨在推动AI技术在矿山安全领域的深度应用。

03合作意义与价值该联合实验室的建立，是响应国家“人工智能+能源”战略，推动煤炭行业智能化转型的具体实践，有助于提升煤矿安全生产水平、降本增效，为矿山安全管理提供新的智能化解决方案。国能包头能源公司数智化转型实践

大数据驱动选煤工艺精准控制开发重介质分选密度智能监控系统，基于原煤煤质分析数据，通过大数据模型精准确定分选密度，自动调节重介密度，提高精煤回收率和产品质量稳定性；开发智能加药系统，实时监测污泥层厚度、循环水量和浓度，确保药剂精确添加，有效提高水质达标率。

人工智能赋能设备健康与安全管理开发设备健康管理系统，通过在设备关键部位安装传感器，实时采集振动、温度、压力等数据，利用AI模型识别正常与故障状态，提前预警并提供故障解决方案；基于人工智能巡检机器人和AI智能视频识别分析，开发带式输送机、刮板输送机等故障诊断系统，提前预测胶带撕裂、跑偏等各类故障。

智能化提升作业人员安全保障水平开发基于“磁耘”定位技术的智能人员安全保障系统，将定位数据与3D可视化平台相融合，实现人员位置与设备状态的同步显示，精准掌握人员轨迹和巡检情况，及时预警异常行为；“磁耘”定位系统与智慧照明融合，实现“人来灯亮、人走灯灭”，提升能源利用效率与作业安全。山东能源集团AI大模型赋能煤矿开采

防冲卸压作业效率提升在兖矿能源赵楼煤矿，AI大模型通过高清无线摄像仪和实时数据分析，精准核验钻孔深度，将防冲卸压作业的审核时间从原来的48小时降至30分钟，效率提升近百倍。

关键区域智能监测覆盖山东能源集团在煤矿的主运输巷道、掘进工作面等关键区域部署1878路摄像仪与算法联动，进行7×24小时智能监测，违规操作和设备异常一目了然，降低80%的人工工作量。

智能化建设与产量目标山东能源集团已在全省75处正常生产煤矿实现智能化建设全覆盖，建成180余个智能采掘工作面。根据规划，到2027年，山东煤炭智能化开采产量占比将达到95%以上。

重大安全隐患可控化AI大模型的应用将冲击地压等重大安全隐患纳入“可控范围”，推动煤矿安全管理从经验驱动向数据驱动、从被动响应向主动响应转型。AI机器人矿工时代：智能矿山落地案例

01露天矿无人化：内蒙古伊敏露天矿电动矿卡编队内蒙古伊敏露天矿实现百台无人电动矿卡编队运行，载重90吨，单日拉运原煤超6万吨，单车运行36万吨公里零事故。

02井下智能采掘：陕煤黄陵一矿无人工作面陕煤黄陵一矿、神东榆家梁煤矿实现无人跟机截割、自动支护，单工作面从20人减至1-2人地面监控，人工干预率降至15%以下。

03安全智能监测：AI视频监控与数字孪生预警AI视频监控识别违规与隐患，瓦斯、顶板压力实时预警，设备故障率下降25%-50%；紫金山金铜矿边坡形变预警准确率98%，蒙库铁矿数字孪生平台将事故响应时间从45分钟压缩至8分钟。

04AI大模型赋能：兖矿能源赵楼煤矿效率提升兖矿能源赵楼煤矿AI大模型通过高清无线摄像仪和实时数据分析，将防冲卸压作业审核时间从48小时降至30分钟，1878路摄像仪实现关键区域7×24小时智能监测，降低80%人工工作量。应用成效与挑战07安全管理水平显著增强AI视频智能监控系统实现24小时实时监测，对人员不安全行为、设备不安全状态及环境不安全因素进行智能分析与预警，如识别未佩戴安全帽、危险区域入侵等，响应速度快，误报率低至0.3%，较传统监控效率提升80%，有效预防事故发生。生产效率大幅提高AI技术优化生产流程，如AI煤矸识别分离系统实现煤与矸石实时识别和精准剔除，选煤效率提升18.3%；智能调度系统优化资源配置，国家能源神东煤炭集团上湾煤矿瓦