智能采矿技术在矿山安全管理中的应用研究

一、引言

矿山开采作为一项基础性产业，长期以来面临着诸多复杂且严峻的安全挑战，如顶板垮落、瓦斯爆炸、透水事故等，这些灾害不仅严重威胁着矿工的生命安全，也给企业带来巨大的经济损失，甚至影响到整个行业的稳定发展。近年来，随着信息技术、人工智能、物联网等高新技术的蓬勃兴起，智能采矿技术应运而生，为矿山安全管理开辟了一条全新的途径。智能采矿技术通过对矿山生产全过程的智能化管控，实现对潜在安全隐患的精准识别、实时预警以及高效应对，从根本上改变了传统矿山安全管理的被动局面，成为推动矿山行业迈向安全、高效、可持续发展的关键力量。

二、智能采矿技术概述

（一）技术范畴

智能采矿技术涵盖了多个领域的前沿科技，包括但不限于物联网技术、大数据分析、人工智能算法、机器人技术以及高精度传感器等。物联网技术构建了矿山万物互联的网络基础，使得各类设备、传感器与人员能够实时交互信息；大数据分析通过对海量矿山数据的挖掘，提取有价值的安全关联信息，为决策提供依据；人工智能算法用于实现复杂环境下的智能决策、故障诊断与灾害预测；机器人技术逐步替代矿工从事高危作业，降低人员伤亡风险；高精度传感器则是获取矿山实时数据的 “触角”，为整个智能系统提供精准的信息输入。

（二）发展现状

目前，全球范围内的矿山企业都在积极探索智能采矿技术的应用。部分大型矿山已初步实现了自动化开采、智能化监控与远程操作，例如澳大利亚的一些铁矿，利用无人驾驶矿车、智能钻机等设备，配合先进的监控中心，大幅提高了生产效率与作业安全性。在国内，众多矿山也紧跟技术潮流，在智能化通风、瓦斯防治、顶板管理等方面取得了显著进展，一些煤矿通过建立智能通风系统，根据井下实时气体浓度、人员分布等情况自动调节风量，有效预防了瓦斯积聚等安全隐患。

三、智能采矿技术在矿山安全管理中的具体应用

（一）智能化监测系统

1.环境监测

利用分布在井下各个区域的气体传感器、温湿度传感器、粉尘传感器等，对瓦斯浓度、一氧化碳含量、空气湿度、粉尘颗粒度等环境参数进行 24小时不间断监测。这些传感器实时将数据传输至地面监控中心，一旦监测值超出安全阈值，系统立即自动报警，并启动相应的应急措施，如加大通风量、切断电源等。例如，某煤矿通过安装高精度瓦斯传感器，将瓦斯监测精度提升至 ，成功提前预警多次瓦斯超限隐患，避免了潜在爆炸事故的发生。

2.设备状态监测

通过在采矿设备上安装振动传感器、温度传感器、电流互感器等，实时监测设备的运行状态。利用大数据分析技术对设备的振动频率、温度变化、电流波动等数据进行建模分析，提前预测设备故障，实现预防性维护。如某金属矿山对其大型破碎机进行智能监测，根据设备运行数据的异常变化，提前安排维修，将设备故障率降低了 ，减少了因设备故障引发的安全事故。

（二）基于人工智能的灾害预警

1.瓦斯灾害预警

运用机器学习算法对瓦斯涌出规律、地质构造、开采工艺等多源数据进行深度分析，建立瓦斯涌出预测模型。通过实时采集井下瓦斯浓度、通风参数、煤层赋存条件等数据，输入模型进行运算，提前预判瓦斯涌出异常情况，为瓦斯防治提供科学依据。某高瓦斯煤矿采用该技术后，瓦斯预警准确率达到 以上，有效保障了井下作业安全。

2.顶板垮落预警

利用微震监测技术结合人工智能算法，对顶板岩石的破裂活动进行实时监测。通过分析微震事件的能量、频率、时空分布等特征，判断顶板的稳定性，提前发出顶板垮落预警。在某石膏矿的应用实践中，该预警系统成功预测了多次顶板垮落风险，为矿工撤离争取了宝贵时间。

（三）智能采矿装备

1.无人驾驶采矿设备

无人驾驶矿车、钻机、装载机等设备在矿山的应用日益广泛。这些设备通过激光雷达、摄像头、卫星定位等技术实现自主导航、避障与作业任务执行，不仅提高了采矿效率，还避免了因人为操作失误引发的安全事故。例如，某露天铁矿引入无人驾驶矿车后，每年减少因司机疲劳驾驶、违规操作等导致的事故 5 起以上，同时作业效率提升了 。

2.智能支护装备

智能液压支架、锚索钻机等支护装备能够根据顶板压力变化自动调整支护参数，实现动态支护。在采煤过程中，当顶板压力增大时，智能液压支架自动增加支撑力，确保顶板稳定。某煤矿采用智能液压支架后，顶板事故发生率显著降低，保障了采煤工作面的安全作业。

（四）智能化应急救援体系

1.智能定位与通讯

为井下每位矿工配备智能定位终端，通过井下无线通讯网络，实时掌握矿工的位置、生命体征等信息。在发生事故时，地面指挥中心能够迅速确定被困人员位置，制定精准的救援方案。同时，确保井下通讯畅通，方便救援人员与被困人员联系，稳定被困人员情绪。

2.应急救援模拟演练

利用虚拟现实（VR）、增强现实（AR）技术构建矿山事故应急救援模拟场景，定期组织矿工进行演练。通过模拟各种灾害场景，让矿工熟悉应急处置流程、掌握救援设备使用方法，提高应急救援能力。某矿山通过 VR模拟演练，在一次真实透水事故中，矿工的应急反应速度提高了 ，成功实现自救互救，降低了事故损失。

四、面临的挑战与对策

（一）技术集成难度大

智能采矿技术涉及多个学科领域，不同技术之间的兼容性与集成难度较大。例如，将人工智能算法与现有采矿设备控制系统融合时，可能出现接口不匹配、数据传输不畅等问题。对策是加强跨学科研发团队建设，由采矿工程师、软件工程师、电子工程师等专业人员协同攻关，优化技术集成方案，建立统一的数据标准与接口规范。

（二）数据安全与隐私保护

矿山生产过程中积累了大量敏感数据，如地质数据、设备运行数据、人员信息等，一旦泄露将对企业造成重大损失。应采用加密技术、访问控制、数据备份等措施，构建完善的数据安全防护体系。同时，制定严格的数据管理制度，明确数据使用权限与流程，确保数据的合法、安全使用。

（三）人员素质与技术适配性

智能采矿技术的应用需要矿工具备较高的技术素养与操作技能，然而目前部分矿工的知识结构与技能水平难以满足要求。矿山企业应加强对矿工的培训，通过线上线下相结合的方式，开展智能采矿技术培训课程、技能实操培训等，提升矿工的综合素质，使其能够熟练运用智能采矿设备与系统。

五、结论

智能采矿技术在矿山安全管理中的应用为矿山行业带来了革命性的变化。通过智能化监测、灾害预警、智能装备应用以及应急救援体系建设，矿山企业能够显著提升安全管理水平，降低事故发生率，保障人员生命财产安全，实现经济效益与社会效益的双赢。尽管在推广应用过程中面临技术集成、数据安全、人员素质等诸多挑战，但只要采取针对性的解决对策，持续加大研发与投入力度，智能采矿技术必将在矿山领域发挥更大的作用，引领矿山行业迈向更加安全、智能、高效的未来。

参考文献：

[1] 张峰。智能采矿技术提升矿山安全生产水平的实践探索 [J]. 矿业安全与环保，2022 （06）： 87 - 91.

[2] 刘悦。智能监测系统在矿山安全管理中的关键作用及应用 [J]. 金属矿山，2021 （05）： 143 - 147.