AI在矿山智能开采技术中的应用

20XX/XX/XXAI在矿山智能开采技术中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

矿山智能化转型背景与政策导向02

AI驱动的矿山智能开采技术体系03

核心技术创新与应用突破04

智能开采典型应用场景CONTENTS目录05

安全监测与风险智能防控06

标杆企业应用案例分析07

面临的挑战与应对策略08

未来发展趋势与展望矿山智能化转型背景与政策导向01安全生产风险突出传统矿山开采高度依赖人工，井下环境复杂，存在瓦斯、顶板、水害等多重风险。据统计，2025年矿山安全事故遇难人数虽同比下降6.1%，但较大事故仍时有发生，传统“人防”模式难以根本解决安全问题。生产效率与资源利用率偏低开采工艺落后，设备自动化程度低，依赖人工经验进行决策。例如传统随掘随探单孔钻探常耗时数周，无效钻孔占比高达30%，单矿年勘探成本超千万元；部分煤矿煤流含矸率曾高达17.8%，资源浪费严重。劳动力成本高且面临短缺传统矿山属于劳动密集型产业，井下作业环境恶劣，劳动力成本占比高。同时，面临劳动力老龄化及年轻一代从业意愿低的问题，2026年政策目标要求井下作业人员减少10%以上，凸显转型紧迫性。数据孤岛与管理粗放各生产环节数据采集不全面，系统间信息不互通，形成“数据孤岛”。管理依赖人工统计与经验判断，生产调度效率低，如传统采场调度靠对讲机喊话，信息传递慢且易出错，难以实现精细化管理。传统矿山开采的痛点与挑战国家智能化矿山建设政策解读国家层面政策导向国家高度重视智慧矿山建设，出台《关于深入推进矿山智能化建设促进矿山安全发展的指导意见》等政策，明确引导智慧矿山向绿色、安全、高效方向发展。煤矿智能化产能目标根据政策要求，到2026年，全国煤矿智能化产能占比不低于60%，智能化工作面常态化运行率不低于80%，打造一批单班作业人员不超50人的智能化矿山。非煤矿山智能化推进国家矿山安全监察局等部门推动非煤矿山智能化建设和应用提速扩面，围绕透明地质、深井提升等关键技术开展科技攻关，鼓励人工智能、物联网等技术的高水平应用。2026年矿山安全生产工作要点深化政策部署落实，提升重大灾害防治水平，强化风险隐患排查整改，增强科技保障能力，提升从业人员素养，推进“无视频不作业”和AI智能“反三违”应用。2026年行业核心发展目标

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目标不低于60%，推动煤炭开采模式向智能化、高效化转变。

危险岗位机器人替代率目标2026年，煤矿危险岗位机器人替代率超30%，非煤矿山危险繁重岗位智能装备或机器人替代率不低于20%，提升本质安全水平。

井下作业人员减少目标2026年目标实现全国矿山井下作业人员减少10%以上，通过智能化技术降低井下人员密度，保障作业安全。

智能化工作面运行率目标2026年要求煤矿智能化工作面常态化运行率不低于80%，确保智能化技术在生产中有效发挥作用，提升整体生产效率。AI驱动的矿山智能开采技术体系02新一代智能开采HCPS理论架构

HCPS理论架构的三维协同设计基于HCPS（信息-物理-社会系统）理论，构建“感知-决策-控制”三维协同架构，实现多源数据融合与跨系统联动，形成人在回路的新一代智能开采应用模式。

感知层：多源数据实时采集与融合通过激光雷达、视觉传感器、IMU等多传感器融合，结合5G-A低时延（20ms）通信与边缘计算技术，实现复杂地质条件下矿山环境、设备状态、人员位置等多源异构数据的实时采集与SLAM地图构建，定位精度达±5厘米。

决策层：AI驱动的智能协同决策机制以场景为导向、数据为驱动、算法为核心，设计新一代智能开采场景式AI应用技术流程。例如，研发综采液压支架群人机协同决策控制AI系统，形成“应用场景AI决策-人工观测控制执行-模型持续迭代优化”的综采人机协同运行机制。

控制层：云边端一体化协同控制执行依托“端-边-云”协同体系，将轻量化AI算法部署于边缘节点，实现设备力控柔顺控制（0.1N级精细调节）与远程操控。如液压支架自动跟机移架、采煤机自主截割，单工作面作业人员可从20人减至1-2人地面监控，人工干预率降至15%以下。感知-决策-控制三维协同机制多源数据融合感知层构建涵盖激光雷达、视觉、IMU等多传感器融合的感知网络，实现无GPS环境下±5厘米精准定位，实时采集瓦斯浓度、设备振动等多维度数据，为决策提供全面信息支撑。AI驱动智能决策层基于HCPS理论与矿山大模型，形成“应用场景AI决策-人工观测控制执行-模型持续迭代优化”机制。例如山东能源盘古矿山大模型，通过少量微调即可适配新矿山场景，实现风险实时监控与工艺参数优化。精准协同控制层依托5G-A低时延（20ms）与边缘计算技术，实现“人在回路”的远程操控与设备自主运行。如液压支架群人机协同系统，通过力控柔顺控制实现0.1N级精细调节，保障复杂工况下的安全高效作业。矿山工业互联网平台技术支撑

多源异构数据融合技术构建统一数据中台，整合地质、设备、环境等多源数据，形成全矿区数据"一张图"，为智能决策提供高质量数据支撑，打破系统信息孤岛，兼容多类工业协议。

边缘计算与云计算协同架构采用"核心网下沉+边缘计算（MEC）"部署模式，将算力与存储资源前置至矿区边缘，解决数据传输时延与抖动问题，实现毫秒级控制响应，满足矿山对实时性的需求。

5G+UWB高精度定位技术5G+UWB技术可将井下定位精度提升至30厘米，满足无人驾驶矿卡的精准导航需求，多频段UWB抗干扰能力达98%，5G-RTT实现设备间时间同步精度±50ns。

矿山数字孪生建模技术构建三维地质模型、井下设施数字孪生与生产流程孪生映射，实现矿山全场景数字化复刻，支持开采过程模拟、设备运行监测、安全风险评估，赋能生产优化与安全保障。核心技术创新与应用突破03矿山AI大模型技术架构与优势01三级技术架构体系采用“基础模型（L0）—行业模型（L1）—场景模型（L2）”三级架构，打破传统小模型“一矿一策”局限，实现知识复用与快速部署。基础模型提供通用能力，行业模型融入矿山数据与知识，场景模型针对具体应用场景微调。02云边协同部署模式依托混合云架构构建“中心训练、边缘推理、云边协同”模式。中心云负责行业大模型集中训练，边缘节点部署场景小模型完成实时推理，兼顾集中训练效率与数据安全、实时响应需求。03多模态融合与小样本学习能力融合机器视觉、听觉、文本等多模态数据，具备强大的小样本学习与快速微调能力。输入新矿山地质数据、设备参数等少量样本即可快速适配新场景，大幅缩短部署周期。04显著应用优势实现矿山AI开发模式从“作坊式”向“工厂式”转变，支持跨矿、跨企业、跨矿种的快速复制。如盘古矿山大模型落地场景已从21个增长至115个，覆盖采煤、掘进等9个专业，提升生产效率与安全管理水平。5G+UWB高精度定位技术应用

多频段UWB抗干扰能力显著增强采用860/920MHz多频段UWB技术，抗干扰能力提升至98%，有效解决了井下复杂环境中的信号干扰问题，保障定位稳定性。

5G-RTT实现高精度时间同步5G-RTT通信协议配合UWB，实现设备间时间同步精度达±50ns，为厘米级定位提供了可靠的时间基准，确保定位数据准确性。

边缘计算优化定位数据处理边缘计算节点部署使定位数据处理延迟控制在200μs以内，显著提升了定位系统的实时性，满足矿山对快速响应的需求。

UWB芯片低功耗设计延长续航UWB芯片采用低功耗设计，有效降低设备能耗，延长矿山移动终端的续航时间，减少频繁充电对作业的影响。

井下人员精准定位与安全管控5G+UWB技术可将井下定位精度提升至30厘米，满足无人驾驶矿卡的精准导航需求，显著提升生产效率。三维地质建模与可视化采用三维矿业软件构建矿山数字孪生体，融合雷达、槽波、钻孔勘探等多物理场数据，实现地质构造、矿体形态、资源储量的数字化呈现与动态更新，为开采设计与生产计划提供精准数据支撑。生产流程数字孪生映射通过数字孪生技术对采矿、选矿、运输等全流程进行虚拟映射，实现生产过程模拟、设备状态监测与效能分析，优化生产调度与资源配置，推动生产模式从经验驱动向数据驱动转变。矿山“数字神经系统”构建构建涵盖“端-边-网-云”协同体系的矿山“数字神经系统”，实现生产现场数据采集、智能装备互联互通与协同作业，为智能化深度应用筑牢根基，推动从单点设备实验向初步协同联动转变。虚实结合的动态孪生应用实现来自服务器的实时数据驱动孪生场景中虚拟设备的同步动作，呈现动态孪生效果，并整合监控视频，在三维场景中显示摄像头实际位置，点击后即可播放监控视频，提升管理直观性与决策效率。数字孪生矿山建模与仿真多源异构数据融合智能分析多源数据采集与汇聚

整合地质勘探、设备运行、环境监测（瓦斯、粉尘、温湿度）、人员定位等多类型数据，构建矿山全域感知数据网络，实现生产全要素数据实时采集与汇聚。数据治理与标准化处理

建立统一数据中台，对多源异构数据进行清洗、转换和标准化，打破“数据孤岛”，形成全矿区数据“一张图”，为智能决策提供高质量数据支撑。AI算法驱动数据分析

运用机器学习、深度学习等AI算法，对融合数据进行深度挖掘，实现设备故障预测、安全风险预警、生产流程优化等智能分析，如山东能源盘古矿山大模型覆盖9个专业49个细分场景。边缘计算与实时响应

采用“边缘计算+云平台”架构，在矿山侧部署边缘计算节点，实现数据本地化实时处理与AI推理，降低传输时延，满足毫秒级控制响应需求，如G专网支撑下定位数据处理延迟控制在200μs以内。智能开采典型应用场景04无人矿卡规模化应用与效能提升内蒙古伊敏露天矿部署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；华能睿驰无人矿卡创造三项世界纪录，激光雷达+北斗定位实现厘米级停靠。智能调度与协同作业系统河钢矿业研山铁矿通过5G专网与边缘计算，实现车辆位置、派单情况、矿石质量等关键数据实时传输，系统自动生成最优调度方案，运输效率提高20%以上，生产效率提升18%，年创效约210万元。新能源装备与智能化融合紫金矿业露天铜矿投入1.4亿元引入28台新能源矿卡、穿孔钻机等设备，应用5G通讯和AI计算技术，实现穿孔、铲装、运输、卸载全流程自动化智能化；安徽海螺集团无人矿车常态化编组单日运行时间提升55%（从14.5小时至22.5小时），运矿量提高50%。露天矿无人化开采技术实践井下综采工作面智能协同控制

01HCPS理论三维协同架构构建基于HCPS理论的"感知-决策-控制"三维协同架构，实现多源数据融合与跨系统联动，形成人在回路的新一代智能开采应用模式。

02液压支架群人机协同决策控制研发高效安全的综采液压支架群人机协同决策控制AI应用系统，建立"应用场景AI决策-人工观测控制执行-模型持续迭代优化"的综采人机协同运行机制。

03无人跟机截割与自动支护陕煤黄陵一矿、神东榆家梁煤矿实现无人跟机截割、自动支护，单工作面作业人员从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。

04云边端AI应用系统与现场运行构建液压支架集群人机协同决策控制的云边端AI应用系统，通过系统现场运行机制，保障综采工作面复杂场景中液压支架人机交互协作任务的高效安全执行。液压支架群人机协同决策系统

系统架构：基于HCPS理论的三维协同构建“感知-决策-控制”三维协同架构，实现多源数据融合与跨系统联动，形成人在回路的新一代智能开采应用模式。

核心机制：应用场景AI决策-人工观测控制执行-模型持续迭代优化针对综采工作面复杂场景液压支架人机交互协作任务需求，研发高效安全的AI应用系统，通过AI决策、人工执行与模型迭代的闭环机制提升协同效率与安全性。

云边端协同：液压支架集群人机协同决策控制的AI应用系统系统采用云边端协同架构，整合云端大数据分析与边缘端实时控制能力，实现液压支架群的智能决策与精准控制，支撑综采工作面的高效安全作业。露天矿无人运输集群协同内蒙古伊敏露天矿部署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，直接节省人力300余人。井下多机器人协同作业陕煤黄陵一矿、神东榆家梁煤矿实现无人跟机截割、自动支护，单工作面作业人员从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%。智能巡检机器人应用成效挂轨式巡检机器人搭载高清摄像机和红外热成像仪，实现24小时不间断巡查，重点设备安全隐患发现率提升50%，处理效率提高30%，平均故障处理时间缩短50%。集群调度与智能决策系统基于5G专网和边缘计算，实现百台设备编队调度与远程操控，数字孪生1:1复刻矿区，“矿山大脑”中枢管控全流程，运输效率提高20%以上，生产效率提升18%。矿山机器人集群作业与智能巡检安全监测与风险智能防控05AI视频智能分析与"反三违"应用AI视觉识别系统：井下安全的"电子哨兵"部署AI视频监控系统，通过图像识别技术实时监测矿山各个角落，精准识别人员未佩戴安全帽、违规闯入危险区域等行为，一旦发现异常立即发出警报，大幅减少因人为违规操作引发的安全事故。关键区域行为监测：筑牢安全防线针对皮带机机头机尾危险区域、井底车场等关键部位，AI系统可监测人员异常闯入行为；对调度室等场所进行值班空岗、睡岗识别，同时能识别巡检人员在某一点位超长时间停留的行为，实现全方位安全监管。设备状态智能监测：预防物的不安全状态AI算法可对皮带运行状态、提升机运行状态进行监测，辅助监管识别企业停工生产行为；同时能监测皮带跑偏、石矿堵塞等危险状态，防止意外发生，将安全管理从被动响应升级为主动预测。政策驱动与实践成效：从"人防"到"智防"《2026年矿山安全生产工作要点》明确推进"无视频不作业"和AI智能"反三违"应用。例如，研山铁矿通过AI智能视频分析技术，实现对"人员未戴安全帽""违规跨越护栏"等10余种风险的自动识别和预警，重点设备安全隐患发现率提升50%，处理效率提高30%。设备故障预测性维护技术

多源传感数据实时监测通过在设备关键部位安装振动、温度、电流等传感器，实时采集设备运行数据，为故障预测提供基础。如山东能源集团盘古矿山大模型通过分析这些数据实现设备状态的全面感知。

AI算法驱动故障预警运用机器学习、深度学习等AI算法对海量监测数据进行分析，构建设备健康评估模型，提前预测设备故障。例如，核音智言的AI系统可根据采煤机数据判断零部件故障风险，实现预防性维护。

数字孪生模拟与寿命预测结合数字孪生技术构建设备虚拟映射，模拟设备运行状态，预测剩余寿命。北京欧倍尔数字孪生平台通过动态缓存和时序数据库处理数据，优化维护周期，减少停机时间，提升设备综合效率。

实践成效与效益提升应用预测性维护技术后，设备故障率下降25%-50%，平均故障处理时间缩短50%，如研山铁矿通过AI分析和机器人巡检，重点设备安全隐患发现率提升50%，年创效显著。矿山灾害智能预警与应急响应

多源感知融合的灾害风险监测部署瓦斯、粉尘、温湿度、应力等多类型传感器，结合AI视频智能分析技术，构建全方位安全感知网络。如紫金山金铜矿边坡形变预警准确率达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。

AI驱动的灾害风险智能判识利用AI大模型深度分析多源异构数据，实现瓦斯突出、水害、顶板压力等灾害的精准量化预测与空间GIS融合呈现。将隐蔽致灾体识别精度从传统的米级提升至亚米级，实现从“被动应对”到“超前防控”的转变。

智能应急响应与虚拟推演构建矿山数字孪生平台，实现灾害发生时的快速模拟与多方案虚拟推演，为现场指挥提供科学决策支持。如欧倍尔智慧矿山数字孪生系统可通过虚拟仿真优化应急救援路径，提升救援效率和针对性，减少事故损失。

“AI+机器人”协同巡检与处置挂轨机器人、巡检机器人搭载高清摄像机和红外热成像仪，24小时不间断巡查设备状态与环境异常，结合AI算法提前预警故障。如研山铁矿通过“AI识别+机器人巡检”，重点设备安全隐患发现率提升50%，处理效率提高30%。标杆企业应用案例分析06山东能源集团矿山大模型实践三级架构突破行业局限采用“基础模型—行业模型—场景模型”三级架构，融入矿山数据与知识训练，打破传统小模型“一矿一策”局限，输入新矿山地质数据、设备参数，通过少量微调即可快速适配新场景，大幅缩短部署周期。云边协同实现高效部署依托混合云架构构建，采用“中心训练、边缘推理、云边协同”模式，中心云完成行业预训练大模型集中训练，边缘节点负责现场实时推理，兼顾集中训练效率与数据安全、实时响应需求。多模态技术赋能全流程融合机器视觉、深度学习、预测模型、多模态（视觉、听觉、文本）等AI技术，实现对井下风险源、设备运行状态、生产工艺参数等实时感知与智能分析，具备“边用边学、持续优化”的自我进化能力。规模化应用成效显著2023年7月发布时首批涵盖9个专业21个应用场景，至2024年底落地场景已增长至115个，2025年完成集团内部68对矿井智能化应用深化，形成标准化矿山空间数据治理范式，具备跨矿、跨企业、跨矿种快速复制能力。河钢矿业"一张图"智能管控平台平台核心架构与功能集成河钢矿业研山铁矿智能调度集控中心将生产指挥、安全监控、采场管理、计量、质量、物流、成本、资源、生产监测、决策分析等关键业务信息集成到智能调度集控中心平台，实现基于“一张图”的智能调度与全流程可视化管控。5G专网与边缘计算支撑在原有露天采场5G通信基础上，增建5G信号通信基站，部署MEC（边缘计算）、SPN（切片分组网）设备，建设5G专网，实现对露天采场作业设备的实时数据采集和智能调度，运输效率提高20%以上。智能安全监测体系构建构建由视频监控、安全双控、尾矿库在线监测、采场边坡在线监测及安全AI分析预警等多个专业分系统构成的安全监测体系。边坡在线监测系统依托3D建模技术构建边坡三维模型，实现实时监测与预警；AI智能视频分析技术可识别“人员未戴安全帽”“违规跨越护栏”等10余种风险。AI+机器人巡检提升设备管理效能应用挂轨式巡检机器人搭载高清摄像机和红外热成像仪，对球磨机等重点设备进行24小时不间断巡查，实现设备温度、油量等关键指标实时监测与故障预警。重点设备安全隐患发现率提升50%，处理效率提高30%，皮带机设备运行稳定性提高30%以上，平均故障处理时间缩短50%。生产效率与管理优化成效通过智能调度优化，生产效率提升18%，年创效约210万元。系统可自动分析产量波动原因，结合选矿厂处理能力调整运输车辆调度方案；设备故障时快速定位问题并自动推送维修工单，实现从“经验调度”到“数据驱动”的转变，提升生产稳定性并降低成本。宜化矿业AI赋能绿色智能矿山井下5G专网与AI安全监控宜化矿业杉树垭矿部署井下5G专网，实现信息实时互通，较传统安全管控和生产调度效率提升40％。AI系统已能识别皮带跑偏、给料口堵料等13个场景，时刻为安全盯防。无人化智能装备应用井下无人化智能破碎锤实现自动作业，操作员从井下转至设备维保岗位。挂轨机器人沿轨道24小时巡逻，融合AI图像与红外识别技术，精准发现设备隐患和故障点并及时预警。矿石光电选矿与AI识别在磷矿行业首创光电选矿工艺，X射线对矿石进行透视与识别，由探测器采集数据通过智能算法识别，再通过高速气排枪分离精矿与废石。在原矿品位15％左右时，精品矿品位可达25％至26％，选矿回收率稳定在85％以上。矿体精细探测与资源高效利用采用“不连续矿体多工艺联合探采技术”，坑内钻探矿网度精细控制在50×50米范围，结合30米范围的巷道顶部和底部扫描，探明4个采场多层矿体，新增矿石储量约260万吨。利用光选尾矿渣等固废充填采空区，采矿回采率提升到90％以上。伊敏露天矿无人矿卡集群应用无人矿卡集群规模与技术配置内蒙古伊敏露天矿部署百台无人电动矿卡编队运行，载重90吨，采用激光雷达+北斗定位实现厘米级停靠，国产化率达100%。集群作业效率与安全表现无人矿卡集群单日拉运原煤超6万吨，单车运行36万吨公里零事故，直接节省人力300余人，-40℃极寒天气续航达50公里。智能调度与协同控制技术依托5G-A低时延（20ms）通信与边缘计算，实现百台设备编队调度与远程操控，数字孪生1:1复刻矿区，“矿山大脑”中枢管控全流程。面临的挑战与应对策略07透明地质建模精度不足传统勘探手段难以精准掌握复杂矿体赋存情况，如杉树垭矿区中、下磷层交互沉积，矿体形状及厚度复杂多变，导致开采困难和资源浪费。AI模型复杂工况适应性弱现有AI模型在深部开采多灾害耦合（如水、火、瓦斯、冲击地压）及极端环境下（如-40℃极寒），精准预测与自主决策能力不足，影响系统常态化运行率。多源数据融合与实时处理瓶颈井下多物理场（应力场、裂隙场、渗流场）数据采集周期长、格式混乱形成“数据孤岛”，整合难度大，如传统随掘随探单孔钻探耗时数周，无效钻孔占比高达30%。中小矿山转型成本与技术门槛高智能化改造成本高、回报周期长，中小企业缺乏资金和复合型人才，难以承担“一矿一策”定制化方案，制约行业整体智能化进程。复杂地质条件技术适配难题中小企业智能化转型成本压力

初始投入资金门槛高智慧矿山综合管控平台单套投资近3000万元，对于资金实力有限的中小企业而言，难以承担智能化改造所需的硬件采购、系统开发等初期巨额投入。技术升级迭代成本持续矿山智能化技术更新快，设备和系统需定期升级维护，如AI模型训练、传感器更换等，后续持续投入的技术成本给中小企业带来长期财务压力。复合型人才培养与引进成本高缺乏懂矿山工艺与AI、大数据的复合型人才，企业需花费大量成本进行内部培训或高薪引进外部人才，而人才流失风险进一步加剧成本负担。投资回报周期长见效慢智能化改造投入大、回报周期长，中小企业因短期经营压力，在面对较长的投资回报周期时，往往对智能化转型望而却步。复合型人才培养与技术生态构建

矿山复合型人才培养模式创新设立"智能矿山安全"交叉学科，定向培养采矿与数字技术复合型人才。鼓励AI企业与矿山企业共建人才培养基地，实施"矿山数字工匠"培训计划，将AI应用能力纳入安全管理人员考核体系。

产学研用协同创新生态体系构建"产学研用"协同创新生态，打通企业、设备商、科研机构间的数据壁垒。如山东能源集团与华为成立联合创新中心，围绕矿山大模型展开研发，开启"技术突破—场景验证—标准提炼—规模复制"的转型路径。

矿山智能化标准体系建设建立覆盖"勘探设计-智能开采-生态修复"全周期的国家标准体系，制定智能装备数据接口规范，构建"国家矿山大脑"数据中心。目前已发布智能化矿山领域标准超过100项，初步建立起煤矿智能化标准体系。

统一物联网操作系统推广推进矿鸿系统等矿山物联网操作系统国产化进程，为各类煤矿装备和传感器提供统一的接入标准和规范，实现数据共享与资源动态交互，减少对进口设备和技术的依赖，构建安全可信的矿山生产环境。未来发展趋势与展望