煤矿安全生产信息化建设培训课件

煤矿安全生产信息化建设培训课件CONTENTS目录01煤矿安全生产信息化概述02煤矿安全生产信息化技术体系03煤矿安全监测监控系统构建04安全生产信息化平台建设CONTENTS目录05关键技术应用与实践06信息化建设实施策略07典型案例分析08未来发展趋势与展望01煤矿安全生产信息化概述信息化建设的背景与意义01煤矿安全生产的严峻挑战我国煤矿开采环境复杂，瓦斯、水害、顶板等隐患突出，传统管理依赖人工巡检与经验判断，存在响应滞后、监测盲区多等问题，亟需技术革新提升安全水平。02国家政策的强力驱动国家相继出台《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》《煤矿安全生产条例》等政策，要求煤矿企业加强安全生产信息化建设，推动“机械化、自动化、信息化、智能化”转型。03提升本质安全的核心路径信息化建设通过实时监测、智能预警、数据分析等手段，实现风险动态感知、隐患精准排查与应急高效处置，是减少事故、保障矿工生命安全、实现“少人则安、无人则安”的关键举措。04行业发展的必然趋势当前煤矿安全生产信息化建设虽取得一定进展，但仍面临系统集成度低、数据共享难、智能化水平不高等问题。推进信息化是煤矿产业转型升级、实现高质量发展的必然要求。我国煤矿安全生产现状与挑战

安全生产形势总体稳定但仍严峻近年来我国煤矿事故起数和死亡人数持续下降，但2019年仍发生矿山事故335起，死亡523人，其中煤矿事故占比超70%，安全生产形势依然严峻。

信息化建设取得阶段性成果截至2024年，全国煤矿智能化产能占比超55%，建成1930处智能化采掘工作面，30余类共2640台（套）机器人投入应用，超过1.6万个固定岗位实现无人值守。

面临的主要挑战矿井地质条件复杂，瓦斯、水害等隐患突出；从业人员素质参差不齐，安全意识薄弱；部分企业设备老化，安全监测系统存在数据孤岛和标准不统一问题，极端环境适应性不足。

政策驱动与行业需求迫切国家先后出台《加快煤矿智能化发展的指导意见》《煤矿安全生产条例》等政策，要求加强安全生产信息化建设，推动"少人则安、无人则安"理念落地。信息化在安全生产中的核心价值提升风险感知与预警能力

通过物联网传感器网络实时采集瓦斯浓度、温湿度、设备振动等关键参数，结合AI算法实现秒级响应与趋势预测，变"事后处置"为"事前预防"，有效降低事故发生率。强化人员安全保障水平

基于UWB、5G等技术的精准人员定位系统（精度可达0.5米），实现井下人员位置、运动轨迹实时追踪，结合智能救援系统，显著提升应急救援效率，保障矿工生命安全。优化设备管理与维护效能

通过设备状态在线监测与大数据分析，实现故障提前预警与预测性维护，减少因设备老化、超限运行导致的安全隐患，延长设备使用寿命，降低维护成本。推动管理模式智能化转型

构建一体化安全管理信息平台，整合多系统数据，实现安全监测、隐患排查、应急指挥等业务流程数字化、可视化，提升决策科学性与管理精细化水平，促进"人防"向"技防"转变。02煤矿安全生产信息化技术体系物联网技术在煤矿安全中的应用

智能环境监测系统通过部署瓦斯、一氧化碳、温湿度等传感器，实时采集井下环境参数，实现超限自动报警。如甲烷传感器检测范围0-4%，报警阈值为1.0%CH₄，确保及时发现瓦斯积聚等隐患。

人员定位与智能救援井下人员携带定位传感器节点，系统通过信号强弱计算具体方位，实时监控人员位置。紧急情况下，可快速定位受困人员，辅助制定应急救援方案，提升救援效率。

设备状态监测与预测性维护对采煤机、输送带等关键设备运行状态实时监控，通过振动、温度等数据预测故障。结合大数据分析实现预测性维护，减少设备故障引发的安全事故，延长设备使用寿命。

智能通风与应急调度基于环境监测数据自动调节通风量，确保井下空气达标。系统集成应急预案数字化推演，可自动生成应急处置流程图，实现“预警-响应-反馈”闭环管理，提升应急处理能力。大数据与人工智能技术应用大数据技术赋能安全决策通过建立包含实时数据库、时序数据库及关系型数据库的多模态存储架构，构建实时大数据平台，实现安全监测数据与地质构造、采掘工艺等静态参数的深度耦合，支持快速数据处理与实时响应需求，为煤矿安全决策提供精准数据支持。AI预测预警与风险研判借助人工智能模型、深度学习等技术驱动的动态关联分析模型，实现对瓦斯积聚趋势、顶板压力变化等的预测。如大数据分析模块可预测未来2小时瓦斯涌出趋势，AI能预判哪些区域可能发生事故，提前让矿工撤离或检修，避免事故发生。数字孪生与三维可视化管理利用三维GIS与数字孪生技术，构建煤矿井下虚拟场景，实现对煤矿生产环境、设备运行状态、人员位置等信息的可视化管理。集成应急预案数字化推演系统，自动生成应急处置流程图，提升应急指挥效率与决策科学性。AI视频监控与智能监管部署搭载AI算法模型的工业电视系统，覆盖采、掘、机、运、通等14个专业场景，使每个摄像仪成为24小时在岗的"电子安全员"。形成"AI预警—重点检查—现场核查—事后溯源"的闭环监管体系，大幅提升隐患辨识与违章制止能力。5G与工业以太网传输技术

5G技术在煤矿井下的应用特性5G技术凭借低时延（毫秒级）、大带宽、广连接特性，适用于煤矿井下移动设备通信与远程控制，如陕煤集团已在井下部署5G专网，实现掘进面视频回传与机器人远程操控。

工业以太网的矿井网络架构工业以太网（如万兆光纤）构成煤矿数据传输主干，支持数字、语音、视频多业务融合，神华大柳塔煤矿采用三层网络结构，实现全矿井生产数据实时传输与控制。

5G与工业以太网融合方案通过5G无线接入与工业以太网骨干网结合，形成“有线+无线”冗余传输网络，保障井下传感器数据、人员定位信息、设备控制指令的稳定传输，提升系统抗干扰能力。

关键技术指标与行业标准煤矿专用5G设备需满足IP65防护等级、-40℃~70℃工作温度，工业以太网遵循IEEE802.3标准，数据传输时延≤20ms，确保瓦斯监测、应急指令等关键数据实时可靠。数字孪生与三维可视化技术

数字孪生技术在煤矿的核心应用通过构建矿井物理空间与数字模型的实时映射，实现地质构造、采掘进度、设备状态的动态仿真，支持"透明地质"精准开采，如陕煤集团建成全国首个"透明地质"精准开采工作面。

三维可视化系统的功能实现集成GIS、工业视频与传感数据，构建井下巷道、设备、人员位置的三维场景，支持安全监控数据可视化展示，如地面中心站监控软件可实现三维GIS数据可视化，提升应急指挥直观性。

技术融合应用案例兴隆庄煤矿将AI算法模型与三维可视化结合，实现14个专业场景全覆盖，通过500多路AI视频监控构建"电子安全员"体系，隐患辨识效率提升3倍以上。

未来发展趋势：虚实协同与智能决策结合大数据分析与AI预测，数字孪生系统可模拟瓦斯涌出趋势、顶板压力变化等风险，三维可视化平台将集成应急预案数字化推演，实现"预测-预警-处置"全流程智能化闭环管理。03煤矿安全监测监控系统构建环境参数实时监测系统系统核心监测参数实时监测矿井内瓦斯浓度（检测范围0-4%，报警阈值1.0%CH₄）、一氧化碳浓度（0-1000ppm，易自燃煤层报警阈值0.0024%）、温湿度、风速（0-15m/s）等关键环境参数，构建全方位安全感知网络。传感器部署与技术要求采用矿用本安型传感器，垂直悬挂于顶板300mm内；掘进工作面长度超800m需增设甲烷传感器，主要巷道风速传感器安装密度不低于每千米2个；传感器防护等级达到IP65，支持RS485与LoRa无线双模传输，免标校周期最长可达360天。数据采集与传输机制通过全数字化传输技术，集成工业以太网、矿用光纤及5G+UWB无线通信技术，实现数据秒级响应；系统巡检周期缩短至20秒，异地断电响应时间压缩至55秒，确保监测数据实时、准确上传至地面中心站。智能预警与联动控制建立五级预警机制，当瓦斯浓度超过1.5%时自动触发区域断电；结合AI算法预测未来2小时瓦斯涌出趋势，与应急广播、人员定位系统联动，确保超限后30秒内启动分级撤人程序，实现风险超前防控。设备状态智能监测系统

系统架构与核心功能设备状态智能监测系统采用物联网三层架构，感知层部署矿用本安型传感器与智能巡检终端，实时采集设备振动、温度、电流等运行参数；传输层通过工业以太网与5G专网构建冗余传输通道；应用层集成AI诊断算法与数字孪生模型，实现设备健康状态评估与故障预警。

关键技术应用场景采煤机采用多传感器融合技术，通过振动频谱分析实现齿轮箱故障提前72小时预警；带式输送机部署红外热成像与张力传感器，实时监测滚筒过热与皮带跑偏，响应时间≤2秒；通风机运用边缘计算节点，本地完成数据预处理与异常识别，降低云端传输压力。

实施成效与行业案例陕煤集团应用智能监测系统后，设备故障停机率下降42%，维修成本降低35%，2025年上半年通过预测性维护避免重大机电事故13起。中煤平朔东露天矿无人卡车系统实现7台220t级矿卡协同运行，累计安全行驶超120万公里，出勤率提升至92%。人员定位与轨迹追踪系统系统核心功能通过人员随身携带的定位标签与井下基站，实现对矿工位置的实时追踪，掌握作业人员动态、作业位置等关键信息，为安全管理提供基础数据。定位技术实现采用UWB、RFID等技术，井下工作人员携带定时发射信息的传感器节点，生产管控系统依据接收信号强弱计算具体方位，部分系统定位精度可达0.5米。应急救援支持在井下发生紧急状况时，系统能快速定位受困人员位置，辅助管理人员制定应急方案，缩短救援响应时间，提高救援效率，避免或减少人员伤亡。应用案例成效陕煤集团调度指挥系统集成人员定位功能，与国家矿山风险监测预警系统联动，实现7×24小时不间断监控，2025年上半年处置各类预警19836次，处置及时率达99.5%以上。视频监控与智能分析系统

系统部署与覆盖范围在煤矿井下关键设备和主要工作场所部署工业电视，实现对生产现场的图像监视。部分现代化矿井已实现对井下关键区域、设备运行状态及人员活动的可视化监控，调度室装备实现数字化。

智能图像识别技术应用运用机器视觉与AI图像识别技术，对监控视频进行智能分析，自动检测异常行为或违规操作，如未按规定佩戴安全装备、危险区域闯入等，实现24小时在岗的“电子安全员”功能，提升隐患辨识与违章制止能力。

多系统融合与联动机制将视频监控系统与AI预警、安全监控和人员定位等系统整合，构建“AI预警—重点检查—现场核查—事后溯源”的闭环监管体系。例如，AI系统智能识别风险后，可联动调度中心进行预警，并支持视频反“三违”机制，实现违规行为的可追溯考核。

井下复杂环境适应技术针对矿井下光照不足、粉尘大等复杂环境，采用高清摄像头及抗干扰图像处理技术，确保图像清晰稳定。结合5G/4G无线网络或工业以太网，实现视频数据与其他监测数据在同一网络上的高效传播，保障监控的实时性与可靠性。04安全生产信息化平台建设平台总体架构设计架构设计原则平台架构设计需遵循稳定性、高效性、可扩展性及安全性原则，以满足煤矿复杂生产环境下对实时数据处理、多系统集成及安全防护的需求，确保系统长期稳定运行。平台层次结构采用分层架构设计，主要包括感知与控制层（采集环境、设备、人员数据）、信息集成层（数据传输与处理）、管理决策应用层（数据分析与功能应用），部分系统增设信息展示层作为企业门户，实现数据流转与业务协同。技术选型融合物联网、大数据、人工智能等技术，硬件选用矿用本安型传感器、智能巡检机器人，传输采用工业以太网与5G+UWB无线通信，软件集成实时数据库、AI分析模型及三维GIS可视化系统，构建智能化监测与决策平台。数据采集与集成模块

01多源数据采集技术通过矿用本安型传感器、智能巡检机器人、智能定位终端等设备，构建覆盖井下环境参数（瓦斯、温湿度、粉尘）、设备运行状态（采煤机、输送机）、人员定位及工况体征的立体化监测网络。

02数据传输通道构建集成工业以太网、矿用光纤、5G+UWB无线通信技术及数据网关，形成具备冗余自愈能力的信息传输通道，确保监测数据实时、稳定回传至处理平台。

03多模态数据存储架构建立包含实时数据库、时序数据库及关系型数据库的多模态存储体系，实现环境监测、设备状态、人员定位等异构数据的统一存储与管理。

04数据整合与标准化处理对采集的多源数据进行清洗、转换与标准化处理，消除数据孤岛，实现安全监测数据与地质构造、采掘工艺等静态参数的深度耦合，为后续分析应用奠定基础。智能预警与决策支持模块多维度风险实时预警机制集成瓦斯浓度、温湿度、设备振动等多类传感器数据，通过AI算法构建五级预警体系，当甲烷浓度超1.5%时自动触发区域断电，结合风流预测执行预防性撤人程序，确保30秒内启动分级响应。AI驱动的风险预测模型基于历史监测数据与地质构造参数，运用机器学习算法预测未来2小时瓦斯涌出趋势、顶板压力变化等潜在风险，如陕煤集团调度系统通过10000余个传感器实时数据，2025年上半年处置超限预警19836次，处置及时率达99.5%。数字化应急决策支持系统集成应急预案数字化推演功能，自动生成应急处置流程图，实时整合应急资源信息，通过三维GIS与数字孪生技术动态标绘事故点位、部署救援力量，支持专家远程指导与救援方案优化，提升复杂场景下的决策效率。数据可视化与趋势分析工具采用工业App与指挥大屏实现安全监测数据可视化展示，支持异常工况预警、煤矿信息三维可视及应急调度指挥，如兴隆庄煤矿通过盘古矿山大模型构建"AI预警-核查-溯源"闭环体系，实现安全管理从事后追溯向事前预警转变。应急指挥与协同调度模块

事故信息快速传递机制建立覆盖全矿的事故信息快速传递通道，确保瓦斯超限、透水等突发险情数据在30秒内直达地面指挥中心，并同步推送至管理人员移动终端，实现信息传递零延迟。

应急资源智能调度系统集成井下救援设备、人员、物资数据库，通过GIS地图可视化展示资源分布，系统可自动匹配最优救援路径，如陕煤集团应急指挥平台实现救援力量调度响应时间缩短40%。

应急预案数字化推演功能内置典型事故处置流程库，支持通过数字孪生技术模拟瓦斯爆炸、顶板坍塌等场景的应急处置过程，自动生成应急流程图，辅助指挥人员预演决策，提升实战响应能力。

多系统联动协同机制与人员定位系统、安全监控系统、工业视频系统深度融合，应急状态下可一键调取事故点周边人员位置、环境参数、实时画面，形成“监测-预警-调度-处置”闭环管理。05关键技术应用与实践智能巡检机器人应用

高危岗位替代与劳动强度降低在劳动强度高、用工需求大、工作环境差的岗位，积极引进远距离喷浆、水仓清淤、巷道修复、管道安装、电缆卷放、履带式辅助运输、矸石分选、井下长巷道巡检等10余种辅助作业机器人，减少高危岗位人员投入。

固定硐室智能监测与风险预警在井下固定硐室安装部署智能监测巡检机器人，通过搭载高精度气体传感器、红外线传感器、温湿度探头与高清摄像头，对煤矿井下瓦斯浓度、温度、湿度等关键指标进行实时监测，对设备进行全方位视觉检查，结合多源数据融合算法实现异常精准识别与潜在风险预测预警。

无人化巡检与效率提升应用轨道式、轮式巡检机器人、无人机等智能装备，建成排水泵站、变电站、称重站、装运站等固定场所无人值守系统，减少固定岗位作业人员，提升巡检效率与数据准确性，保障巡检过程的安全性。无人化开采技术实践

智能化采煤工作面建设成果陕煤集团在所属37处生产矿井建成50个智能化采煤工作面，智能化产能占总产能约98%，形成薄及中厚煤层、大采高工作面、综放工作面等多样化智能化开采模式，煤炭产量较“十四五”初期增长29.2%，综合单产提升72.4%，全员工效增长44.2%。

典型智能化开采案例建成全国首个“透明地质”精准开采工作面、世界最高10米超大采高智能工作面、全国首个450m国产化超长智能综采工作面及全国首套5～6米煤层年产2000万吨柔性生产系统，引领行业智能化开采技术发展。

智能掘进技术突破兴隆庄煤矿创新应用“全站仪+双惯导”融合定位技术，实现掘进机1米截深连续智能化无人截割及永久支护全机械化作业，迎头作业人员由7人减至4人，遥控截割时间缩短至15～20分钟，施工效率提升近3倍，日均进尺突破12排。

辅助作业机器人应用陕煤集团积极引进远距离喷浆、水仓清淤、巷道修复、管道安装、电缆卷放、履带式辅助运输、矸石分选、井下长巷道巡检等10余种辅助作业机器人，在劳动强度高、用工需求大、工作环境差的岗位替代人工，提高机械化、自动化作业率。通风与瓦斯智能管控系统

系统架构与核心功能通风与瓦斯智能管控系统通常包含感知层、传输层、应用层。感知层通过部署甲烷、风速、风压等传感器实时采集数据；传输层利用工业以太网、5G等技术实现数据稳定传输；应用层通过智能算法实现通风参数动态调节、瓦斯浓度预警与溯源分析，形成“监测-分析-控制”闭环。

智能通风调节技术基于实时监测数据与AI算法，系统可动态调整主要通风机、局部通风机的运行参数，如根据采掘面瓦斯涌出量自动调节风量，确保井下各区域风质风量达标。例如，陕煤集团某矿应用该技术后，通风能耗降低15%，风量调节响应时间缩短至2分钟。

瓦斯实时监测与预警机制系统集成激光甲烷传感器（检测精度±0.05%CH₄）、红外气体传感器等设备，实现瓦斯浓度秒级采集与分析。当浓度超过1.0%CH₄时触发一级预警，超过1.5%自动启动区域断电，并联动应急广播引导人员撤离，确保30秒内启动应急响应。

典型应用案例兴隆庄煤矿应用“智能分风高效除尘系统”，通过调节分风装置叶片角度控制风量，结合瓦斯浓度实时数据优化通风路径，掘进工作面除尘率从75%提升至95%以上，同时降低瓦斯积聚风险，为高瓦斯矿井安全作业提供技术支撑。隐患排查与闭环管理系统

隐患数据库的构建与动态更新打通隐患排查、上报、审核、整改、验收、销号全流程线上管理，建立隐患数据库，实现企业双重预防工作过程可监控、可追溯，为安全管理精准研判安全态势提供数据支持。AI驱动的智能识别与重点检查整合井下工业视频、AI预警、安全监控和人员定位系统，部署AI算法模型覆盖多专业场景，形成“AI预警—重点检查—现场核查—事后溯源”的闭环监管体系，提升隐患辨识与违章制止能力。电子工单流转与执行跟踪机制通过业务流程管理模块，实现隐患整改电子工单的自动流转与执行跟踪，确保责任到人、时限明确，形成从隐患发现到整改完成的全流程闭环管理，提高隐患治理效率。异常工况预警与应急资源整合应用展示层集成应急预案数字化推演系统，自动生成应急处置流程图，通过工业App呈现异常工况预警、应急资源整合、煤矿信息可视和应急工作调度等功能，支持快速响应与决策。06信息化建设实施策略建设规划与标准体系

信息化建设总体规划制定煤矿安全生产信息化建设总体规划，需明确建设目标、阶段任务与实施路径，涵盖感知层、传输层、应用层全架构设计，确保与企业发展战略、生产工艺及安全管理深度融合，避免重复建设与资源浪费。

技术标准与接口规范建立统一的技术标准体系，包括传感器数据采集格式、通信协议（如RS485、LoRa、5G）、数据接口规范等，解决不同系统间数据孤岛问题，实现安全监控、人员定位、设备管理等子系统的互联互通与数据共享。

数据安全与管理规范制定数据分级分类管理、加密传输、访问权限控制等安全规范，保障监测数据、人员信息、设备参数等敏感数据的完整性与保密性，同时建立数据备份与恢复机制，应对网络攻击、硬件故障等风险。

行业政策与合规要求遵循国家《煤矿安全生产条例》《智能化煤矿建设指南》等政策要求，将信息化建设纳入安全生产标准化考核体系，确保系统功能符合AQ6201等行业标准，实现与政府监管平台的数据对接与合规上报。基础设施建设方案

感知层设备部署部署矿用本安型传感器网络，覆盖瓦斯浓度、温湿度、粉尘、设备振动等参数监测；配备智能巡检机器人及人员定位终端，构建井下环境、设备、人员三位一体感知体系。传输网络架构搭建采用工业以太网+矿用光纤为主干，融合5G+UWB无线通信技术，形成冗余自愈传输通道；井下关键区域部署LoRa无线节点，保障复杂环境下数据稳定传输。数据处理平台建设构建多模态数据库架构，集成实时数据库、时序数据库及关系型数据库；部署边缘计算节点与云端大数据平台，实现井下数据实时分析与远程存储备份。安全防护体系配置实施数据分级加密与访问权限控制，关键设备防护等级达到IP65；配置双机热备不间断电源（续航≥4小时），保障系统在突发断电情况下稳定运行。人才培养与团队建设

信息化人才队伍现状我国煤矿企业信息化人才存在专业技术人员匮乏、管理人员计算机基础知识及应用技能较低、信息管理机构不健全等问题，制约信息技术应用。

复合型人才培养目标培养既懂煤矿安全生产工艺，又掌握物联网、大数据、人工智能等信息技术，具备信息化系统运维、数据分析与安全管理能力的复合型人才。

多元化培养途径通过企业内部培训与外部合作相结合，开展信息化技能培训、在线学习平台建设；与高校、科研院所合作，定向培养专业人才；组织技术交流与案例分享，提升实操能力。

团队协作机制构建建立跨部门信息化项目团队，明确职责分工，加强业务部门与信息技术部门的协同配合；通过定期会议、项目复盘等方式，提升团队沟通效率与问题解决能力，推动信息化建设落地。项目实施与风险管理

项目实施策略制定科学合理的信息化建设规划，明确建设目标、任务和进度，确保项目顺利实施。加强政策引导和资金支持，鼓励矿山企业加大信息化投入，提高安全生产信息化建设的积极性。

实施过程中的挑战与解决方案实施过程中可能面临网络覆盖问题，可采用低功耗广域网（LPWAN）或者5G专网，确保数据稳定回传；数据安全方面，需做好加密和权限管理；设备耐用性上，选用工业级硬件以适应井下高温、高湿、粉尘大的恶劣环境。

安全风险管理建立“一个规范、四个标准、三库三清单”安全双重预防机制规范体系，覆盖煤矿等业务板块，完成作业活动风险辨识评估。通过建立隐患数据库，打通隐患排查、上报、审核、整改、验收、销号全流程线上管理，实现安全管理过程可监控、可追溯。

应急预案与演练集成应急预案数字化推演系统，自动生成应急处置流程图。在应急指挥系统中集成资源调度、融合通信、预案管理、模拟推演功能，可通过视频会商系统直连事故现场、救护基地，实时回传救援进展数据，同步监控救援装备投入力度，连线专家远程指导救援方案。07典型案例分析陕煤集团智能化建设实践智能化开采作业推进成果建成50个智能化采煤工作面，智能化产能占总产能约98%，煤炭产量较“十四五”初期增长29.2%，综合单产提升72.4%，全员工效增长44.2%。智能机器人应用场景拓展引进远距离喷浆、水仓清淤、巷道修复等10余种辅助作业机器人，部署智能监测巡检机器人实时监测瓦斯浓度、温度等指标，实现异常精准识别与风险预警。新一代调度信息技术应用调度指挥系统集成接入各类传感器10000余个，覆盖38处矿井428套重要设备，7×24小时采集关键参数，监测精度超99%，2025年上半年处置超限预警19836次，处置及时率达99.5%以上。一体化指挥中枢构建建立“一个规范、四个标准、三库三清单”安全双重预防机制，完成6万余个作业活动风险辨识评估，实现隐患排查整改闭环管理，应急指挥系统支持资源调度、融合通信及远程专家指导。兴隆庄煤矿智慧安监平台应用

平台架构：四大系统融合以山东能源集团盘古矿山大模型为依托，整合井下工业视频、AI预警、安全监控和人员定位四大系统，构建全面感知、实时预警的智慧安监平台。

AI算法覆盖：14个专业场景全矿已部署500多路AI算法模型，覆盖采、掘、机、运、通等14个专业场景，使每个摄像仪成为24小时在岗的"电子安全员"。

闭环监管体系：AI预警到事后溯源形成"AI预警—重点检查—现场核查—事后溯源"的闭环监管体系，实现安全管理由"事后追溯"向"事前预警"、"被动防范"向"主动治理"、"粗放管理"向"质量效益"三大转变。

成果与荣誉《"盘古智矿"：数据要素驱动下的矿山价值重构实践》获"数据要素×"大赛山东分赛决赛二等奖，人工智能技术实现井上下主要作业地点全覆盖。中煤集团露天矿信息化案例

01智能化钻爆系统建设中煤平朔东露天矿实现大型钻机远程操控常态化作业，应用机器人测孔实现孔内三维空间精准定位，智能化炸药车实现炮孔装药结构精准控制和药量自动计量，建成爆破远程监控及预警系统。

02卡车无人驾驶系统应用平朔东露天矿实现2台电铲、7台220t级矿用无人驾驶卡车及1