基于生产安全的煤矿智能化采煤研究

1 基于生产安全的煤矿智能化采煤关键技术

1.1 井下环境智能监测技术

井下环境智能监测技术以多参数融合感知为核心，构建立体化监测网络。瓦斯监测采用激光光谱技术与催化燃烧传感器组合方案，激光传感器实现高浓度瓦斯精准测量，催化传感器负责低浓度区域实时监测，数据交叉验证确保监测准确性。粉尘监测通过激光散射原理，在掘进面与采煤面布设多点采样装置，结合风量传感器数据计算粉尘扩散速度，为喷雾降尘设备的智能启停提供依据。顶板压力监测采用光纤光栅传感器阵列，传感器植入锚杆与支架，实时采集应力变化数据，通过分析应力分布特征预判顶板下沉或冒落风险。系统内置地质力学模型，可根据监测数据反演顶板岩性变化，提前72 小时发出顶板失稳预警。环境监测数据经边缘计算节点预处理后，仅将异常信息与关键指标上传至云端，减少数据传输量，确保监测实时性。

1.2 无人工作面智能开采技术

无人工作面智能开采技术通过设备自主协同实现少人或无人作业。采煤机搭载惯性导航与视觉识别系统，结合三维地质模型自动规划切割路径，实时调整截割高度与速度，适应煤层厚度变化。当遇到断层、夹矸等地质异常时，视觉系统识别后触发减速程序，并向地面控制中心发送预警，由操作人员远程干预调整。液压支架群采用电液控制系统实现协同动作，通过邻架通信感知采煤机位置，自动完成移架、推溜、护帮等动作，支架间距误差控制在±50mm 范围内。工作面两端的转载机与刮板输送机通过速度匹配算法实现联动，避免煤流堵塞导致的设备过载。为应对复杂地质条件，系统内置自适应控制策略，可根据顶板压力与煤质硬度动态调整设备运行参数，确保开采过程的稳定性与安全性。

1.3 设备远程监控与故障预警技术

设备远程监控与故障预警技术基于工业互联网与大数据分析构建管理平台。远程监控系统通过物联网模块采集设备运行数据，包括电机电流、轴承温度、液压系统压力等参数，数据传输采用5G 与光纤双链路备份，确保井下与地面通信不中断。监控界面以三维可视化形式展示设备状态，异常参数以红色标注，支持点击查询详细曲线与历史数据。故障预警采用基于深度学习的预测模型，通过训练海量设备故障案例数据，识别故障前的特征参数变化模式。例如，采煤机截割部故障预警模型可通过振动频谱分析，提前 24 小时预判齿轮磨损程度；液压系统故障模型则基于压力波动规律，识别密封件老化风险。预警信息生成后，系统自动关联备品备件库存与维修方案，推送至设备管理部门，实现故障超前处置。

1.4 应急联动与智能决策技术

应急联动与智能决策技术以数据融合与场景化响应为核心。系统整合环境监测、设备状态、人员定位等多源数据，构建应急决策知识库，包含各类险情的处置流程与资源调配方案。当发生瓦斯超限事故时，系统自动启动关联分析，调用瓦斯浓度分布、通风系统图、人员位置等数据，生成包含切断电源、启动排风、人员撤离路线的综合处置方案。智能决策支持系统采用案例推理与规则推理相结合的方法，案例推理借鉴历史类似事故的处置经验，规则推理基于安全规程生成标准化步骤，两者融合形成最优决策。系统支持虚拟现实应急演练功能，可模拟不同险情下的处置流程，提升操作人员应急响应能力。应急联动接口与矿山救援指挥系统对接，确保地面救援中心实时获取井下数据，实现井上井下协同处置。

2 提升煤矿智能化采煤安全水平的优化策略

2.1 构建一体化智能安全管控系统

构建一体化智能安全管控系统需打破各子系统数据壁垒，实现全流程安全管理。系统采用“云-边-端”架构，边缘端负责实时数据采集与本地快速响应，云端承担全局数据存储与深度分析，通过统一数据标准实现环境监测、设备管理、人员定位等系统的数据互通。例如，人员定位系统与瓦斯监测系统联动，当人员进入瓦斯超限区域时，系统立即触发声光报警并锁定该区域门 禁。 系统核心 能包括安全风险动态评估、隐患闭环管理与应急指挥调度。风险评估模块结合实时监测数据与 质条 ，采用风险矩阵法计算各区域风险等级，生成差异化管控方案；隐患管理模块通过移动终端实现隐患上报、整改、复查的全流程线上处理，确保隐患100%闭环；应急指挥模块集成视频会议、数据可视化、资源调度等功能，支持井上井下协同指挥。一体化系统的构建，使安全管理从分散式向集约化转变，提升管控效率。

2.2 完善智能化采煤安全标准体系

完善智能化采煤安全标准体系需覆盖技术应用全链条。在设备安全方面，制定智能开采设备的防爆等级、电磁兼容性等技术规范，明确传感器 测试方法。在数据安全方面，规范监测数据的采集范围、传输加密方式 保工业控制系统免受网络攻击。在作业规范方面，制定无人工作面 操作人员资质要求与应急处置权限。针对新技术应用，如5G 在 备抗干扰等特殊标准。标准体系应保持动态更新，每年根据技术发展与事故 关条款，吸收行 最佳实践，确保标准的先进性与适用性。

2.3 加强复合型人才培养与引进

复合型人才培养需构建“技术+安全+管理”的知识体系。企业与高校合作开设智能采矿专业定向班，课程设置涵盖煤矿开采学、智能控制原理、安全系统工程等内容，实践环节安排在智能化矿井，通过“师傅带徒”模式培养设备操作与故障排查能力。针对在职人员，开展分层培训，操作岗重点培训智能设备基本操作与应急处置，技术岗侧重系统调试与数据分析，管理岗强化风险研判与系统优化能力。人才引进聚焦智能控制、大数据分析、网络安全等领域，通过校企联合实验室、博士后工作站等平台吸引高端人才，参与智能化系统的定制开发与安全优化。建立人才激励机制，将智能化技术应用能力纳入职称评审与绩效考核指标，鼓励员工主动提升技能。复合型人才队伍的建设，为智能化采煤的安全运行提供人力资源保障。

2.4 推动技术创新与成本控制协同

推动技术创新与成本控制协同需建立“需求导向-适度超前”的技术研发模式。企业联合科研机构聚焦制约安全的关键技术开展攻关，如研发低成本、高可靠性的瓦斯传感器，降低监测系统部署成本；优化智能开采算法，在保证安全的前提下提高资源回收率，通过增加产出抵消技术投入。采用模块化技术架构降低系统升级成本，核心控制器与外围设备采用标准化接口，升级时仅更换核心模块即可实现功能扩展，避免整体淘汰造成的浪费。在技术选型上，优先选择成熟度高、有成功应用案例的方案，通过批量采购降低单台设备成本。建立技术投入与安全效益的评估模型，确保每一项技术创新都能带来可量化的安全提升，实现技术进步与经济可行性的平衡。

结语

智能化采煤技术从根源上改变了煤矿生产的安全逻辑，通过降低人为风险、强化监测预警、提升应急能力，构建了全新的安全保障体系。关键技术的突破与优化策略的实施，进一步夯实了安全基础。未来，随着技术不断进步发展与体系完善，智能化采煤将持续提升煤矿安全水平，为行业可持续发展提供坚实支撑。

参考文献

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