5G 通信技术的智能化煤矿建设与应用研究

全球能源结构调整与安全生产标准的持续提升，正在重塑采矿业的技术生态。据国际能源署统计，2016-2025 年间地下矿井的平均开采深度将增加 28% ，这使得传统有线通信方式面临布线困难、维护成本高等现实制约。5G 通信技术凭借其特有的网络切片功能，可针对不同业务需求划分专用信道，这种差异化服务能力恰好契合了井下环境监控、设备远程操控、人员定位等多维度的应用需求，其毫米波频段在巷道环境中的传播特性也为学术界提供了新的研究维度。当前亟需建立完整的理论框架和技术标准体系，以解决设备互联互通性差、网络安全防护薄弱等共性问题，这正是本研究着力突破的方向。

、智能化煤矿建设与应用的价值

（一）提升煤矿安全生产监管能力

煤矿井下作业环境的特殊性决定了安全风险始终是行业发展的首要制约因素，传统人工巡检与离散式监控系统难以实现对瓦斯浓度、地质位移、设备运行状态的持续性精准监测，尤其在采掘面延伸至千米以下深部区域时，水文地质条件突变带来的安全隐患往往具有突发性与不可预见性。智能化煤矿系统通过部署具备自校准功能的传感器阵列，能够实时采集巷道压力、气体成分、机械振动等关键参数，结合5G 网络毫秒级传输特性构建起全矿井动态感知网络，这种技术手段使得井下环境参数的异常波动能够在产生初期即被识别，配合边缘计算节点对多源异构数据的融合处理，形成从风险预警到应急响应的闭环管理机制[1]。

（二）优化生产设备协同运行效率

矿井内部采煤机、输送带、液压支架等重型装备的协同作业效率直接影响煤炭开采的经济效益，传统设备控制系统中普遍存在的通信延迟与协议壁垒导致设备联动存在动作不同步、能耗偏高、故障连锁反应等问题。智能化改造过程中部署的5G 工业网关能够打通不同厂商设备的数据接口，通过统一通信协议实现跨平台指令交互，这种互联互通机制使得设备集群能够根据实时工况自动调整运行参数。例如，在采煤工作面推进过程中，智能控制系统可根据截割阻力数据动态调节采煤机行进速度，同时联动液压支架完成精准支护，避免因人工操作滞后导致的顶板塌落风险。

（三）强化井下人员作业安全保障

矿工在复杂巷道环境中的位置追踪与健康监测一直是煤矿安全管理的薄弱环节，传统射频识别技术存在定位精度低、信号易受干扰等缺陷，难以满足突发事故时的快速搜救需求。智能化人员定位系统依托5G 网络的高密度基站部署，结合惯性导航与信号强度指纹算法，可将井下人员三维坐标的定位误差控制在 0.5 米范围内，当发生冒顶或透水事故时，救援指挥中心能够通过数字孪生平台快速调取受困人员的实时位置与移动轨迹。集成于智能矿灯的多模态传感器可连续监测作业人员的心率、血氧等生理指标，一旦检测到体力透支或有害气体暴露风险，系统立即触发声光报警并自动规划最近逃生路线。

（四）促进能源行业可持续发展转型

煤炭行业作为典型的高能耗领域，其绿色低碳发展进程直接关系到国家双碳战略目标的实现进度，传统矿井在通风、排水、运输等环节存在的能源浪费现象长期制约着行业可持续发展水平。智能化系统通过部署能耗监测终端与智能调节装置，可对主通风机转速、水泵启停周期等关键参数进行动态优化，例如根据巷道内粉尘浓度与风速的实时数据自动调节通风量，避免过量送风造成的电能损耗。基于机器学习算法的能效分析模型能够挖掘历史运行数据中的节能潜力点，为设备改造与工艺升级提供量化决策依据，这种精细化的能源管理方式推动煤矿企业从单纯追求产量增长向

质量效益型发展模式转变。

二、5G 通信技术的智能化煤矿建设与应用策略

（一）构建适应井下复杂环境的5G 专网架构

煤矿井下巷道纵横交错且存在大量金属支护结构，电磁波传播过程中的多径效应与信号衰减问题严重制约着通信质量，传统公网覆盖模式难以满足智能设备对网络可靠性的严苛要求。针对这一技术痛点，需采用独立组网方式部署矿用5G 专网，通过井下防爆基站的多频段混合组网设计，结合漏泄电缆与定向天线的组合式部署方案，有效克服巷道转弯处的信号盲区问题。在网络拓扑规划阶段，应优先采用环形冗余结构并配置双核心交换机，确保单节点故障时业务数据可自动切换传输路径。为应对采掘工作面移动设备的连续通信需求，需在液压支架顶部部署可随采掘进度前移的微型基站群，配合边缘计算单元实现本地数据的实时处理与转发。

（二）建立跨品牌设备的协议转换与数据互通机制

当前矿井智能化改造面临不同厂商设备通信协议互不兼容的突出矛盾，采煤机、巡检机器人、环境监测仪等设备产生的异构数据难以实现有效整合。解决该问题的关键在于制定统一的设备接入标准，开发支持Modbus、Profinet、EtherCAT 等多种工业协议的 5G 智能网关，通过协议解析与数据封装技术将各类设备参数转换为标准化信息流。在数据汇聚层部署工业互联网平台，采用OPC UA 架构建立设备数字孪生模型，使输送机转速、液压支架压力等实时参数能够映射为可视化控制指令。对于设备控制指令的下发过程，需设计具有优先级划分机制的传输通道，紧急停机指令应配置专用网络切片以确保传输确定性。

（三）开发面向井下场景的智能终端与感知系统

矿用设备的智能化升级需要突破传统机械装置的数字化瓶颈，重点在于研发具备自主感知与边缘计算能力的智能终端。防爆智能手机、本安型AR 眼镜等移动终端应集成UWB 精确定位模块与惯性导航单元，实现在无GPS 信号环境下的厘米级定位精度。环境监测传感器需采用多参数融合检测技术，将甲烷、一氧化碳、温湿度等参数的检测误差控制在行业标准值的 30% 以内。针对采掘机械的智能化改造，应在截割部加装振动频谱分析传感器，通过特征频率提取实现截齿磨损程度的在线诊断[2]。

（四）完善数据治理与智能决策支持体系

海量物联网数据的有效利用依赖于系统化的数据治理框架，需建立涵盖数据采集、清洗、存储、分析的全生命周期管理体系。在数据采集端部署具有时间戳同步功能的智能采集终端，确保不同系统产生的数据具有可比性与可追溯性。采用时序数据库与关系型数据库混合存储方案，对设备运行参数与环境监测数据实施分类存储与关联索引。数据分析层应构建包含机理模型与机器学习算法的混合智能模型库，针对瓦斯涌出预测、设备故障诊断等典型场景开发专用分析模块。

总结

综上所述，随着人工智能技术、算力网络等新兴技术的迭代演进，智能化煤矿系统将向着全场景自主决策方向演进，这一进程不仅需要技术创新突破，更依赖于政策引导、资本投入与产学研协同机制的共同作用，最终实现传统能源行业向数字化、绿色化、可持续化的全面转型。

参考文献

[1]戚永峰,蒙绍旭,张少波,等. 5G 通信技术的智能化煤矿建设与应用研究 [J]. 中国宽带, 2025, 21 (05): 97-99.

[2]黄馨丹. 探究煤矿智能化建设中 5G 通信技术的应用 [J]. 中国新技术新产品, 2023, (07): 15-17.