AI在煤炭清洁利用技术中的应用

20XX/XX/XXAI在煤炭清洁利用技术中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

煤炭清洁利用的背景与意义02

AI在煤炭清洁利用中的核心应用场景03

关键技术与创新案例04

AI驱动的能效提升与减排成效CONTENTS目录05

面临的挑战与应对策略06

政策支持与产业协同发展07

未来展望与发展趋势煤炭清洁利用的背景与意义01能源结构中煤炭的战略地位煤炭在一次能源消费中的主导地位2021-2024年，全国煤炭总产量占一次能源生产总量的66.6%，占一次能源消费总量的55%，是我国能源供应体系的基础保障和系统调节力量。能源安全的“压舱石”作用我国“富煤贫油少气”的资源禀赋决定了煤炭在保障国家能源安全自主可控方面的核心地位，是端牢能源饭碗的最经济可靠能源和重要原材料。新型能源体系建设的关键支撑煤炭行业通过智能化、绿色化转型，在“双碳”目标下，正从主体能源向保障能源转变，从粗放利用向清洁高效利用升级，为新型能源体系构建注入关键动能。煤炭清洁利用的紧迫性与政策支持能源结构转型的必然要求我国“富煤贫油少气”的资源禀赋决定了煤炭在能源体系中的兜底保障作用，2025年规上工业原煤产量达48.3亿吨创历史新高。但“双碳”目标下，煤炭行业需从传统燃料向清洁高效原料、材料转型，实现绿色低碳发展。环境污染治理的现实需求煤炭传统利用方式导致SO₂、NOₓ等污染物排放，引发空气质量问题。2025年煤炭采选业利润总额同比下降41.8%，环保压力与经济效益矛盾凸显，亟需通过清洁技术破解发展瓶颈。国家政策的明确指引国家发改委、能源局《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》聚焦煤炭洗选等场景，要求融合智能模型实现生产过程智能控制，为AI赋能煤炭清洁利用提供政策保障。技术创新的战略窗口2025-2035年是煤炭数智化转型关键期，大模型技术从语言智能迈向多模态建模，与煤炭行业海量数据交汇，为清洁利用技术突破提供“数据-算法-算力”支撑，推动产业向“资源-能源-生态”智慧综合体升级。传统技术面临的挑战与AI赋能机遇传统煤炭清洁利用技术的局限性传统技术在煤炭热解、气化等转化过程中，因煤结构复杂、反应非线性，依赖强假设简化模型，难以精准预测产物分布；煤质检测依赖化学分析，耗时8-24小时，效率低且样品代表性差；废水处理加药依赖人工经验，出水水质稳定性不足。AI技术突破传统瓶颈的核心优势AI技术不依赖先验机理，通过数据驱动挖掘隐藏规律，构建高维非线性映射，在煤热解产物预测精度上优于传统模型；融合光谱技术实现煤质检测2分钟内完成，检测煤量达1吨以上，精度与传统化学方法相当；智能加药系统可节省药剂13.5%，并通过深度学习持续优化参数。政策推动下的AI技术应用契机国家《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》明确要求，在煤炭洗选、生产调度等场景融合智能模型，实现少人无人化作业。2025年煤矿智能化产能占比已超50%，为AI在清洁利用领域的规模化应用提供政策保障和实践基础。AI在煤炭清洁利用中的核心应用场景02智能勘探与资源评估优化

AI赋能地质数据深度分析人工智能可对海量地质数据进行深度分析，快速精准识别潜在煤炭储量区域，降低勘探成本，提高资源发现效率。

三维地质建模与透明矿山构建利用AI技术准确处理地勘数据，结合三维地质建模技术，形成“透明矿山”，减少井下矿工数量、降低生态扰动。

煤矸石综合利用潜力智能评估AI技术可辅助评估煤矸石等固废的综合利用潜力，为井下充填、资源化利用等绿色开采方案提供数据支持与决策参考。开采环节的智能化与绿色化改造

智能开采系统与少人化作业智能开采系统包含供能保障、采/支/运作业、智能集成三层控制系统，推动回采环节"少人化"，未来市场总容量接近900亿规模。AI赋能地质模型和矿压预测，助力自适应截割/支护等"无人化"生产。

井下巡检与安全管控智能化AI煤矿大模型对井下不戴安全帽、不规范乘车等危险场景实时监测，异常情况通过电脑和手机双重报警。智能监控系统24小时无休，成为矿工生命守护者，替代传统安全员人盯人模式。

矿山无人驾驶与智能调度矿卡无人驾驶因矿区场景长尾少，成为自动驾驶率先放量场景，目前无人矿卡在常态化试运营阶段，部分企业运行数量已超1400台。AI通过实时监控和数据分析优化生产调度，实现资源配置和生产效率最大化。

井下固废"就地归零"技术应用引入煤矸石充填技术，将井下煤矸石制成泥浆充填岩层裂隙，实现固废"就地归零"。例如山煤国际豹子沟煤业投运系统后，已处理20多万吨煤矸石，目前矿区40%煤矸石井下充填，未来将实现100%入井。煤炭洗选加工的智能控制技术

智能分选系统：提升精煤回收率与品质国家能源神东煤炭集团上湾选煤厂应用智能分选系统，通过算法动态优化重介质浅槽分选机的液体密度等关键参数，实现精煤回收率提高0.5%，产品合格率保持100%，吨煤效益从600吨/工时提升至1000吨/工时。

智能加药技术：优化药剂投放与成本控制AI人工智能加药系统在采煤废水重介速沉工艺中，根据水量和水质实时精准调控加药量，较传统加药节省药量13.5%，并能提前预测出水水质指标，提升出水水质的合格率和稳定性。

煤质快速检测技术：实现实时精准分析“融合光谱煤质快速检测技术”将近红外光谱与X射线荧光技术结合，2分钟内可获取热值、全硫、灰分等指标，检测精度达传统化学方法水平，样品代表性提升，已在国家能源集团9家单位对4亿余吨商品煤成功应用。

一体化管控平台：打造选煤“神经中枢”上湾选煤厂构建一体化管控平台，整合智能筛分、分选、加药、配煤、装车等全流程数据，形成“量、质、构、效”价值驱动，实现从“人控”到“数控”转变，全厂运行巡视仅需3名工人，保障1600万吨年处理量稳定运行。高效燃烧与污染物减排的AI优化

智能燃烧优化系统提升效率AI技术通过实时分析煤种、负荷、配风等多参数，动态优化燃烧过程。例如，某项目应用AI实现燃煤锅炉效率提升5%，供电煤耗降低。

污染物生成精准预测与控制基于机器学习构建氮氧化物、二氧化硫等污染物生成模型，提前预测并调整工艺参数。如循环流化床燃烧技术结合AI，氮氧化物排放量降低50%以上。

燃烧过程数字孪生与仿真利用数字孪生技术构建燃烧系统虚拟模型，通过AI模拟不同工况下燃烧状态，优化操作策略，减少试验成本与时间，实现污染物源头减排。

智能监测与自适应调节技术AI结合机器视觉、传感器网络实时监测炉膛温度场、烟气成分，自动调节给煤量、配风量等，确保燃烧稳定高效，污染物排放达标。煤化工过程的智能调控与提质增效智能热解过程优化与产物精准预测

AI技术，如机器学习算法，不依赖先验机理假设，从大量实验与模拟数据中自主挖掘煤结构特征与热解条件间的隐藏规律，构建高维非线性映射。研究表明，人工神经网络、随机森林等算法在预测焦油、气体与半焦产率方面精度优于传统模型，助力煤炭热解从“经验试错”走向“智能调控”。煤气化技术的智能化控制与效率提升

应用人工智能和大数据分析技术，对煤气化过程中的关键参数如煤种、气化剂、气化温度等进行实时监测和优化控制，可提高气化效率，降低能耗和污染物排放，建立智能化的气化操作数学模型，是煤炭清洁利用的关键技术之一。智能工厂构建与全流程协同优化

中控技术与陕煤榆林化学合作，依托“1+2+N”工业AI驱动的企业智能运行新架构，构建覆盖煤炭热解、化工合成、能源回收全产业链的“感知-评估-决策-执行”智能闭环，实现从项目设计到运维的全流程智能化管控，打造具备“自感知、自诊断、自决策”能力的卓越级智能工厂，推动煤炭从“燃料”向高附加值原料转型。固废与废水处理的AI创新应用AI赋能煤矸石井下充填与资源化AI技术优化煤矸石分选与充填工艺，实现固废“就地归零”。如山西山煤国际豹子沟煤业引入智能干选机与充填系统，已处理20多万吨煤矸石，计划实现100%煤矸石入井，年减少地面填埋70万吨。AI驱动采煤废水重介速沉工艺升级AI加药系统通过随机森林回归等算法，实时调控药剂添加量，较传统方式节省药量13.5%，提升出水水质稳定性。某煤矿30000m³/d处理工程中，实现水质指标精准预测与自动调节，保障达标排放。智能监测与优化固废废水处理全流程AI结合物联网构建多模态感知网络，实时监控固废处理、水质变化等关键参数。如国家能源集团应用融合光谱技术实现煤质快速检测，同步推动煤泥水零排放与循环利用，提升清洁生产水平。关键技术与创新案例03传统检测技术的痛点与局限传统化学检测依赖人工操作，一列车煤样检测需8-24小时，效率低且样品代表性不足（仅1克），易引发购销双方数据矛盾。AI驱动的融合光谱检测技术融合近红外光谱（有机成分）与X射线荧光（无机成分）技术，结合AI算法实现“1+1>2”效果，检测精度达传统化学方法水平，平均偏差趋于零。关键性能与应用成效单批煤样检测仅需2分钟，检测煤量达1吨以上，实现自动无人干预。2024年在国家能源集团9家单位示范应用，累计检测4亿余吨商品煤，适配高低温、粉尘等严苛环境。构建数质量管控新模式融合区块链与煤质快检数据，打造覆盖煤矿、港口、电厂等297家单位的全流程监控平台，未来可升级为国家级数质量共享服务平台，具备降低千亿级资金沉淀成本潜力。煤质快速检测技术的AI突破智能加药系统在废水处理中的实践传统加药工艺的局限性传统重介速沉工艺依赖人工经验设定加药量，面对多变量、非线性、时变性的水质特性，存在处理效果不稳定、药剂浪费、运行成本高等问题，难以精准控制出水水质。AI加药技术的核心优势AI加药系统通过随机森林回归、深度学习等算法，对水量、水质等多源数据实时分析，实现精准加药。较传统方式节省药量13.5%，并能提前预测出水水质指标，保障水质稳定性。工程应用案例与成效国内某大型煤矿30000m³/d采煤废水处理项目，采用AI加药系统后，出水水质稳定达到《煤炭工业污染物排放标准》，实现药剂智能调控与污泥循环优化，提升废水处理效率与环保水平。煤矿大模型与数字孪生技术应用

煤矿专业大模型构建与应用山东能源集团联合华为发布全球首个煤矿行业商用AI大模型，打破传统小模型"一矿一策"局限，通过输入新矿山地质数据和设备参数，少量微调即可适配新场景，大幅缩短部署周期，已应用于超180类场景。

数字孪生矿山全流程优化构建覆盖煤炭采、选、装全流程的数字孪生系统，如国家能源神东煤炭集团上湾选煤厂打造一体化管控平台，实现从井下采掘到精煤装车的实时三维模型监控，通过数据驱动优化资源配置与灾害预警，提升生产效率与安全性。

多模态感知与智能决策融合煤矿大模型融合多源异构数据，实现"数据-知识"耦合，联动机器视觉、智能控制等技术形成"采集-运算-决策-执行"闭环。例如，山西华阳二矿AI预警平台搭载煤矿大模型，对井下危险场景实时监测并双重报警，变被动响应为主动防控。

群体智能与系统协同创新依托工业互联网打通全流程数据链路与控制权限，使独立设备形成集群化协同。如陕煤榆林化学智能工厂，通过"1+2+N"工业AI架构构建覆盖全产业链的智能闭环，实现设备柔性化生产、联动避险和系统自恢复，提升整体效率与韧性。设备故障诊断与预测性维护案例

国家能源集团设备诊断大模型国家能源集团数智科技公司研发的我国首个工业设备综合诊断运维AI大模型，具备137类生产设备的诊断能力。通过物联网、大数据、数字孪生等技术结合，实现准确的故障诊断和决策支持，将设备运维耗时降低10%，故障定位准确率提高30%。

山东能源集团井筒智能监测系统山东能源集团在井筒安装360度摄像头和声音传感器，可实时检测井筒变形，捕捉螺丝松动或钢丝绳变形的异常声。借助AI实现设备状态的全面感知，将过去需要停机6—8小时的人工检修，转变为AI预测和检测，大幅提升效率，减少停产时间。

中国煤科天玛智控AI推理优化中国煤科天玛智控通过DeepSeek大模型、向量数据库和图数据库的综合运用，其技术涵盖液压控制、综采自动化控制、生产维护维修等多个领域，提高了智能系统推理的准确性和数据的安全性，助力煤矿开采装备的智能化升级。AI驱动的能效提升与减排成效04生产效率提升的量化分析

01智能采煤效率提升采用智能采煤技术的煤矿，生产效率提高20%以上，部分企业如国家能源神东煤炭集团上湾选煤厂通过智能分选使吨煤效益从600吨/工时提升至1000吨/工时。

02洗选环节优化增效AI优化重介选煤工艺，精煤回收率提高0.5%-5%，如山东能源集团洗选厂应用AI模型后，年多产精煤约5000吨，新型洗选设备使精煤率提高5个百分点。

03设备运维成本降低AI设备诊断大模型将设备运维耗时降低10%，故障定位准确率提高30%，国家能源集团应用后减少设备停机时间，降低维修成本，保障生产连续性。

04煤质检测效率飞跃融合光谱煤质快速检测技术将传统8-24小时的检测时间缩短至2分钟，检测煤量从1克提升至1吨以上，样品代表性和效率大幅提升，累计平均偏差趋于零。能耗降低与资源循环利用成果

药剂消耗显著降低AI人工智能加药系统在采煤废水重介速沉工艺中，相比传统加药节省药量13.5%，实现了节能降耗。

固废处理模式创新煤矸石充填技术实现固废“就地归零”，如山西山煤国际豹子沟煤业已在井下处理20多万吨煤矸石，目前矿区40%的煤矸石已在井下充填。

水资源循环利用提升AI技术优化矿井废水处理，如某煤炭企业利用AI技术对矿井废水进行处理，废水处理效率提高30%，每年减少废水排放量达数十万吨，实现水资源循环利用。

生产效率提升与能耗优化智能调度系统实施后，煤炭生产效率提高15%，降低生产成本；智能通风系统运行效率提升15%，有效降低能源浪费。智能加药系统优化废水处理AI加药技术通过随机森林回归等模型，实时精准调控采煤废水重介速沉工艺加药量，较传统方式节省药量13.5%，提升出水水质稳定性与合格率，实现节能降耗。燃烧过程智能优化与排放削减AI技术应用于燃煤发电等领域，通过深度学习优化燃烧参数，如循环流化床燃烧技术可降低氮氧化物排放50%以上，超超临界发电技术提升效率并减少污染物排放。碳足迹追踪与碳交易辅助决策借助大数据和物联网技术建立碳足迹追踪系统，实时监测煤炭全产业链碳排放；AI分析碳市场价格走势与供需关系，为企业参与碳交易提供决策支持，降低交易成本。矿井环境多参数智能监测预警AI煤矿大模型结合多模态感知网络，实时监测井下瓦斯浓度、温度等环境参数，对瓦斯泄漏等安全隐患及污染物超标情况进行自动预警，推动从被动应对转向主动防控。污染物排放控制的AI解决方案面临的挑战与应对策略05数据质量与安全保障问题数据采集与质量挑战煤矿设备种类繁多，数据接口标准不统一，导致数据采集困难，格式多样且质量不一，影响AI模型训练效果。数据安全风险突出煤炭生产涉及大量包含企业商业机密和关键生产信息的数据，在网络环境下面临泄露、被非法窃取或篡改的风险。AI模型“黑箱”问题AI大模型的计算和决策过程往往不透明，使得数据处理过程难以追溯和校验，增加了结果的不确定性和信任难度。技术适配与系统集成难点

传统系统兼容性障碍煤矿现有信息系统架构陈旧，设备接口标准不统一，导致AI技术与传统系统难以无缝对接，影响生产调度优化等应用实现。

井下环境技术适配挑战井下存在防爆、低功耗、抗干扰等特殊要求，AI智能硬件需针对性研发，算法需适应粉尘、振动等复杂环境下的数据采集与处理。

多系统协同链路不畅各生产环节设备独立作业，数据链路与控制权限未打通，难以形成集群化协同，制约柔性化生产和联动避险能力提升。复合型人才培养与团队建设01建立“高校+企业+实训基地”培养模式通过校企合作，开设煤矿智能化相关专业，开展“AI技术+煤矿技能”双轨培训，将企业需求融入课程体系，定向培养既懂煤炭业务又掌握AI技术的复合型人才。02推行“矿山数字工匠”培训计划鼓励职业院校开展“矿山智能化技能提升培训”，对参与培训的技术工人给予补贴，提升现有技术人员的AI应用能力，适应智能化转型需求。03共建“智能矿山联合实验室”支持高校、科研院所与矿山企业共建联合实验室，开展关键技术攻关与人才联合培养，促进产学研深度融合，为行业持续输送创新型人才。04制定“矿山智能安全工程师”职业资格标准将AI应用能力纳入安全管理人员考核体系，明确复合型人才的能力要求和评价标准，引导行业人才培养方向，保障智能化转型人才供给。成本投入与投资回报平衡AI技术应用的主要成本构成AI技术在煤炭清洁利用中的成本主要包括智能硬件采购（如传感器、智能装备）、软件系统开发与部署、数据采集与处理、以及复合型人才培养等方面，前期投入较大。投资回报周期与量化评估模型企业需构建完善的投资回报评估模型，通过对比引入AI技术前后的生产效率（如精煤回收率提升0.5%-5%）、能耗降低（如药剂节省13.5%）、安全事故减少等指标，量化评估投资回报率，尽管回报周期较长，但长期效益显著。降低成本与提升回报的策略通过与科研机构合作研发、采用模块化轻量化AI系统、推动现有设备智能化改造等方式降低初期投入；同时，利用AI优化生产流程、减少资源浪费、实现绿色开采，从降本增效和环境效益两方面提升投资回报。政策支持与产业协同发展06国家相关政策解读与导向

“人工智能+能源”战略引领国家发展改革委、国家能源局印发《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》，明确聚焦地质勘探、煤矿采掘、煤炭洗选等典型场景，融合应用智能模型，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，夯实煤炭在能源安全中的兜底保障作用。

智能化与绿色化转型路径政策为煤炭产业向高端化、智能化、绿色化转型指明方向，要求推进AI+煤炭产业高端化、智能化、绿色化发展，以人工智能赋能煤炭无人化开采技术创新与装备自动化和智能化迭代发展，加强煤炭清洁高效利用，确保主体能源安全。

专业大模型与数据价值释放《实施意见》强调加快专业大模型在行业深度应用，煤炭行业拥有海量尚未充分挖掘的数据，二者交汇形成变革战略窗口期。大模型从语言智能走向多模态和具身智能，具备对复杂物理世界建模能力，推动煤炭行业从“资源红利”向“数据红利”和“算力红利”转化。

全链条技术重构与标准体系建设政策推动煤炭行业通过AI重构全链条技术体系，在全球能源博弈“智能化+绿色化”双赛道中掌握主动。同时，支持中国主导国际标准立项，如《地下矿山充填管线系统设计、运行和维护指南》，打破技术交流与转移障碍，提升国际竞争力。协同创新平台搭建煤炭行业智能化升级需构建协同创新平台，整合煤矿企业数据与场景、科研团队创新能力、产业资本投入及政策法规支持，实现需求牵引、技术供给与应用落地的高效对接，推动行业从"单点突破"走向"系统跃迁"。跨学科人才联合培养建立"高校+企业+实训基地"的人才培养模式，开设煤矿智能化相关专业，开展"AI技术+煤矿技能"双轨培训。设立"智能矿山安全"交叉学科，定向培养复合型人才，鼓励AI企业与矿山企业共建人才培养基地，为"人工智能+煤炭"提供人才保障。关键技术联合攻关聚焦数字孪生矿山、AI预警平台、知识图谱与深度学习融合应用等关键技术，设立专项基金支持研发。例如，中国煤科与高校合作开发智能钻探技术，山东能源集团与华为联合发布全球首个煤矿行业商用AI大模型，突破传统"一矿一策"局限，加速技术成果转化。行业标准与规范制定政府、行业组织和煤炭企业共同努力，加快制定AI在煤炭应用的数据安全、伦理规范、技术标准等法规。如中国主导《地下矿山充填管线系统设计、运行和维护指南》国际标准立项，为全球矿山技术交流与转移提供统一框架，推动行业规范化发展。产学研合作与技术创新平台行业标准制定与规范化发展国际标准引领全球协同中国主导的《地下矿山充填管线系统设计、运行和维护指南》国际标准成功立项，为全球矿山充填管线设计运维提供统一技术标准和管理框架，打破因标准差异产生的技术交流与转移障碍。国内标准体系加速构建国家能源局等多部门陆续发布矿山智能化发展指导意见及行业标准，要求至2026年全国煤矿智能化工作面数量占比不低于30%，推动煤炭行业智能化建设标准化、规范化。团体标准与企业标准补充行业协会与龙头企业积极参与标准制定，如山东能源集团与华为联合编制矿山智能化暨矿山大模型最佳实践白皮书，从硬件选型、算法迭代、数据安全到人员培训