人工智能辅助下的矿山电器安全操作指导研究

在矿山进行生产作业的过程当中，电器设备可安全且稳定地运行这一点是极为关键关键的，因为其操作安全与否直接和生产效率以及人员的生命安全紧密相连，不过传统的矿山电器安全操作面临着许多方面的挑战，像是人工进行巡检的时候效率比较低，风险预警出现滞后的情况，应急决策缺少科学依据等等。随着人工智能技术快速地发展，它给矿山电器安全操作给予了新的机遇。本研究旨在深入探讨人工智能辅助在矿山电器安全操作中的优势，并提炼出关键的操作指导要点，以期为矿山企业提升电器安全管理水平提供理论支持与实践参考。

一、矿山电器安全操作中利用人工智能辅助的优势

（一）构建全天候安全防护网

矿山电器设备运行所处的环境较为复杂，高温、潮湿以及粉尘等诸多因素容易致使设备出现老化、短路等故障情况，传统的人工巡检方式存在着时效性欠佳、盲区较多等问题，人工智能技术借助部署传感器网络以及边缘计算设备，可实时采集电流、电压、温度等关键参数，并且运用机器学习算法构建设备健康模型[1]。比如依靠对振动频谱数据展开分析，AI 可以精确识别轴承磨损、电机偏心等早期故障，相比人工检测可提前数周发现隐患，结合历史故障数据以及实时环境参数，系统可动态评估设备故障概率，当风险值超过阈值时会自动触发预警，以此指导维修人员提前介入，另外 AI 驱动的图像识别技术可对开关柜、电缆接头等关键部位进行视觉监测，自动识别锈蚀、放电痕迹等异常现象，弥补人工巡检在视觉方面的局限。这种全天候、无死角的监测模式，把被动抢修转变为主动预防，降低了电器故障引发的停电甚至火灾事故风险。

（二）优化维修策略与资源分配

矿山电器维修时常会碰到“过度维修”和“维修不足”这一对矛盾情况：进行定期检修会造成资源出现浪费现象，而在故障发生之后开展抢修工作又有可能引发连锁停产的状况，人工智能借助融合设备状态数据、维修记录以及生产计划等内容，可构建起动态维修决策模型，比如说，依据强化学习算法，系统可以按照设备的关键程度、故障所产生的影响范围以及备件库存等情况，智能地推荐“立即维修”“计划停机维修”或者“运行监测”等相关策略，以此来平衡安全性与经济性，针对多设备协同作业的场景而言，AI 可对维修任务的排序进行优化，优先去处理影响整体产量的关键设备，减少非计划停机的时间[2]。

（三）突破时空限制的救援能力

矿山事故有着突发性较强、危害性较大的特性，电器故障有可能引发瓦斯爆炸、透水这类次生灾害，传统的应急响应依靠现场人员进行判断，容易因为信息滞后或者经验欠缺而延误救援，人工智能借助 5G+AR 技术搭建远程协作平台，可把现场设备画面、传感器数据及时传输到专家端，并且叠加 AI 标注的故障点、操作步骤等信息，以此指导一线人员迅速定位问题，针对复杂故障，专家可凭借AR 眼镜远程标注维修路径，甚至操控机械臂完成高危操作，降低人员暴露风险。AI 驱动的应急预案系统可以依据事故类型、设备位置以及人员分布，自动生成最优疏散路线与救援资源调配方案，还会依靠智能穿戴设备向矿工推送避险指令。

二、人工智能辅助下的矿山电器安全操作指导要点

（一）实时风险动态预警

矿山电器设备运行环境复杂，涉及高温、高湿、粉尘、振动等多重干扰因素，传统风险评估依赖人工定期巡检与经验判断，难以实现全周期、全场景的动态覆盖。人工智能通过多源数据融合与深度学习算法，可构建覆盖设备状态、环境参数、操作行为的立体化风险预警体系[3]。

AI 系统可集成设备传感器数据、环境监测数据以及历史故障数据库，借助机器学习模型来识别设备劣化趋势与环境风险之间的关联性，比如说，当电机温度异常升高同时振动频率出现周期性波动时，系统可以结合历史故障案例，迅速判断存在轴承磨损或者绕组短路风险，并且提前 30 分钟到数小时发出预警，为检修人员争取到处置时间。AI 技术可突破单一设备维度，达成系统级风险联动分析，在矿山供电网络里，某一设备发生故障可能引发连锁反应，造成区域停电甚至瓦斯积聚，依靠构建数字孪生模型，AI 可以模拟不同故障场景下的系统响应，识别出关键风险节点，例如当某变电站负荷突然增加时，系统可自动评估其对相邻线路的影响，还可以推荐最优负荷转移方案，避免因过载引发设备损毁或者停电事故。而且 AI 风险预警需要与人员操作行为紧密结合，凭借视频监控与动作识别技术，系统可实时分析操作人员有没有佩戴绝缘手套、是不是按规程执行停送电流程等行为，对违规操作立刻发出语音提醒，并且将记录上传至安全管理平台，形成“设备 - 环境 - 人员”三位一体的风险防控闭环[4]。

（二）自主巡检与缺陷识别

矿山电器设备长期运行于复杂恶劣环境中，传统巡检方式主要依赖人工定期检查，存在效率低、覆盖不全、易受主观因素影响等问题，难以及时发现潜在安全隐患。随着人工智能技术的发展，基于机器视觉、边缘计算与机器人技术的智能巡检系统，正在推动矿山电器巡检向自动化、智能化方向升级。

智能巡检系统一般是由硬件平台以及软件算法共同协同构建而成的，在硬件方面，智能巡检机器人配备了高清摄像头、红外热成像仪以及激光雷达等多种不同的传感器，可代替人工去到高压配电室、井下变电所等有一定危险性的区域，达成全天候以及全方位的巡检工作，借助红外热成像技术，可对设备连接点的温度变化进行实时监测，及时发觉因为接触不良或者过载而引发的异常温升，声纹识别技术可以分析设备运行声音的频谱，识别出轴承缺油、线圈放电等早期故障的特征，为预防性维护提供相应的依据。在软件方面，基于深度学习的缺陷识别算法会对采集到的图像以及声音数据开展智能分析，依靠训练数量众多的设备图像以及故障样本，AI 模型可自动识别出设备外壳裂纹、绝缘子锈蚀、接线松动等常见的缺陷，并且对缺陷的位置、类型以及严重程度进行标注，还会提供相应的处理建议。为了提高巡检效率，AI 系统还可结合设备的运行历史以及实时状态，动态地优化巡检路线以及频次策略，对于故障高发的设备，系统可自动增加巡检的频率，对于长期运行稳定的设备，则可以适当地降低巡检的强度，以此来实现资源的最优配置，借助边缘计算技术，巡检数据可在本地快速地进行处理，大幅度减少数据传输的延迟，保证异常信息可实时反馈到控制中心，提升响应速度以及决策效率[5]。

（三）应急决策支持

矿山电器事故呈现出突发性较强、连锁反应较快等特性，这对应急决策的时效性以及准确性提出了极高的标准要求，传统的应急决策主要依靠人工经验以及预案匹配，大多时候会因为信息不全面、响应较为滞后或者现场情况复杂多变，难以及时做出科学的判断，很容易使得事故扩大，随着人工智能技术的不断发展，基于知识图谱以及强化学习的智能决策支持系统正逐渐成为提升矿山应急管理水平的关键方式。

知识图谱技术可把矿山电器系统里的设备参数、历史故障案例、应急预案以及专家经验等结构化和非结构化数据整合起来，构建出一个关联度很高的安全知识网络，事故发生的时候，系统可根据故障现象比如设备跳闸、局部停电等快速匹配相关知识节点，准确地定位故障原因，并且推荐最优的处置流程。比如说，当变压器出现故障时，系统可以综合油温、气体继电器动作以及历史检修记录等信息，判断故障类型像内部短路、套管漏油，生成包含隔离故障设备、启动备用电源、通知检修人员等步骤的处置方案，达成快速响应以及科学处置，强化学习模型借助模拟训练持续优化决策策略，为复杂事故给予动态支持。以矿井局部停电事故为例，系统可模拟不同处置顺序比如优先恢复通风系统或者排水系统对事故后果产生的影响，经过成千上万次虚拟演练，找到最优决策路径，在实际应急过程中，系统结合实时数据和模拟结果，动态调整处置方案，有效地避免次生灾害发生，另外 AI 决策系统的效能还需要和人员培训深度融合。利用虚拟现实也就是 VR 技术，可构建高度仿真的事故场景，让操作人员在沉浸式环境中反复演练 AI 推荐的处置流程，以此提升其应急能力以及对智能系统的信任度[6]。

结束语：

人工智能辅助下的矿山电器安全操作研究具有重要的现实意义。通过构建全天候安全防护网、优化维修策略与资源分配以及突破时空限制的救援能力，人工智能展现出显著优势。同时，实时风险动态预警、自主巡检与缺陷识别、应急决策支持等操作指导要点，为矿山电器安全操作提供了科学、精准的指引。未来，应进一步推动人工智能技术在矿山领域的深度应用，持续完善安全操作体系，保障矿山生产的安全与高效。

参考文献：

[1]黄树巍,金枫,陈继巍,等. 人工智能赋能矿山生产智能创新发展 [J]. 信息通信技术与政策, 2025, 51 (06): 8-14.

[2]郎猛猛,郑成宝,刘昆伦. 基于智能矿山的煤矿机电技术管理创新 [J]. 内蒙古煤炭经济, 2025, (11): 145-147.

[3]林鹰. 基于智能矿山的煤矿机电技术管理创新 [J]. 内蒙古煤炭经济,2025, (09): 148-150.

[4]顾浩. 人工智能辅助下的矿山电器安全操作指导研究 [J]. 中国金属通报,2024, (09): 103-105.

[5]贾伟晶,姜鑫杰. 基于深度学习的矿山电器火灾检测系统设计 [J]. 中国金属通报, 2024, (07): 106-108.

[6]付蓉. 关于计算机与人工智能技术在矿山电气自动化控制中的应用 [J].世界有色金属, 2020, (01): 25-26.