人工智能在煤矿监测监控中的应用分析

摘要：近年来，人工智能技术在煤矿监测监控中的应用逐渐广泛，大大提高了煤矿的安全生产水平。本文首先概述了人工智能的基本理论，然后运用这些理论在 analysing煤矿的环境监测和安全监控中，提出了一种基于人工智能的监测系统。实验结果表明，该系统能有效识别出矿井内的安全隐患，大大提高了预防事故的能力。最后，研究了该系统在实际应用中可能遇到的问题及其解决方案。此项研究将会对煤矿安全生产和监测技术的发展有积极的推动作用。

关键词：人工智能；煤矿监测监控；安全预防

引言

过去几十年，煤矿安全生产一直是工业安全领域的关键话题。技术和管理的措施持续改进，降低了事故发生的频率和严重程度，但因为生产环境的复杂性，使其安全风险仍然存在。在近年来，人工智能受到广泛的关注。在煤炭的监测区域当中，它可以通过分析和数据处理对煤矿安全系统的效率和预警能力得到显著的提高。但是此技术虽然有强大的优势，但是在实际运用和效果的评估上面仍然有很多的问题。因而。本文对人工智能技术在煤矿监测当中的应用进行深入的分析，对其优势不足以及应对策略进行探讨。使煤矿产业能够得到安全生产。

1、人工智能基础和应用

1.1 人工智能基础概述

人工智能充当一门前沿领域，专注探索仿真、扩展及拓展人类智能的理论、方法、技术及应用系统。该基础首要包括机器学习、深度学习、自然语言处理以及计算机视觉等方面。机器学习是人工智能的重要支柱其中之一，依靠针对大量数据的学习以及分析，使机器能够独立获取新知识以及适应新情境。并且深度学习即为机器学习的一个分支，依靠构建深层神经网络模拟人类大脑结构，实现对复杂数据的学习以及处理，从而提高人工智能系统的准确性以及效率。自然语言处理以及计算机视觉是人工智能在感知以及理解方面的重要工具。自然语言处理期望计算机掌握理解、分析、生成自然语言，完成人与计算机交流以及提取信息的任务。计算机视觉期望计算机习得辨识图片和视频，精通图片和视频信息的领悟和辨别工作。基础技术的联合运用拓展了人工智能在不同领域的应用范围，加速了科技进步和社会发展的步伐。煤矿安全监测领域，人工智能的基础知识辅助规划和构建监测系统。机器学习算法分析煤矿环境数据，发现潜藏的安全风险和问题。

1.2 人工智能在监测监控领域的应用状态

人工智能技术处于煤矿监测监控领域的运用，为当前煤矿安全生产领域的热点研究其一。人工智能的运用能够高效地提升煤矿监测监控的效率以及准确性。处于煤矿环境监测之中，人工智能技术能够借助智能感知设备采集环境数据，运用数据挖掘以及机器学习算法实施分析，达成矿井内部有害气体浓度、温度、湿度诸如参数的即时监测以及预警。人工智能亦能够融合图像识别技术，对于煤矿内部的安全隐患开展识别以及分析，增强事故预防能力。处于煤矿安全监控方面，人工智能技术亦发挥关键作用。

经由在于关键位置配置智能监控摄像头，融合人脸识别、行为分析诸如此类技术，能够达成对于矿工作业状态的即时监测。处于监测系统检测到异常情况之时，可以立刻发出预警信号，快速实施措施避免事故发生。人工智能也可以针对矿井设备运行状态执行智能诊断和预测，提高设备的运行效率和可靠性。随着人工智能技术的不断发展和优化，煤矿监测监控系统也呈现出智能化、自动化的发展趋势。某些先进的煤矿监测监控系统已经实现远程监控和智能决策功能，明显增强了煤矿安全管理水平。

2、基于人工智能的煤矿监测监控系统

2.1 系统构成与运行机制

人工智能支持的煤矿监测监控系统包括若干部分，包含传感器模块、数据传输模块、数据处理模块和预警模块。传感器模块布置在矿井的重要位置，对矿井内的环境参数进行实时监测，将采集到的数据经过传感模块传输到数据传输模块当中，再由数据传输模块将这些数据送到数据处理模块当中。数据处理模块是整个系统的核心部分，使用人工智能算法对数据进行分析。利用深度学习算法，将以前的数据和现在采的数据进行对比，从而对煤矿内的潜在风险进行快速的识别。

一经探测到异常情况，数据处理模块将即时启动预警模块。预警模块接受数据处理模块传递的异常信息，依据事先制定的安全标准和规则实施评估，假如察觉潜在的安全风险，将即时发布警报告知相关人员执行处理。预警模块的运行机制是即时响应并告知矿工或相关人员采取必需的措施，以保障矿井内的安全情况，并规避潜在的事故风险。依托人工智能的煤矿监测监控系统借助传感器模块即时收集数据，数据传输模块传输数据，数据处理模块运用人工智能算法解析数据，预警模块迅速发布警报，构建了一个闭环的监测监控系统，高效提升了矿井安全生产的水平。

2.2 系统在煤矿安全预防中的应用

人工智能辅助的煤矿监测管理系统具体运用，是研究热点和核心范围。煤矿监测管理系统利用深度学习算法，监测矿井内各种因素和详细状况，辨识潜在风险和明显危险，防止矿山事件发生和严重危险。传感器网络是煤矿监测管理系统重要组成部分，承担监测环境数据任务，将数据传递中央处理器。中央处理器利用优化过神经网络模型解析数据和精确处理数据，完成煤矿平安管理和及时警告任务。煤矿监测管理系统在煤矿平安预防运用反映几个方面，解析各项监测数据，察觉矿井内不正常状态，瓦斯含量不正常上升、地层结构不正常等具体问题，发出警告信息和清晰提醒，协助工作人员处理，防止潜在危险。

技术依靠历史数据和人工智能算法，分析矿井内各种可能的安全风险，实施准确预判，采用详细方法干涉，减少事故发生可能性。技术依靠矿工工作状态和环境条件，供应个性化安全防护方法，保证矿工个人安全。实验结果证实，人工智能煤矿监测监控设备在安全预防中效果明显。实验数据表明，监测设备运行后，煤矿事故发生率下降，安全生产水平实现提高。技术在事故发生前实施预警，事故影响降到最低，保证矿工生命财产安全。

处于现实运用场景里，人工智能煤矿监测监控系统可能面临众多挑战和困难，比如系统运行能否极其稳定、采集的数据能否非常精确、用户能否乐意运用等等情形。面向此类挑战，对系统的实时维护与更新实施强化，对数据的采集实施优化，对用户的培训实施改进，此类措施全能够以应对，令系统的稳定性和适用性获得优化。

结束语

文章综合使用人工智能技术，针对煤矿安全监测监控领域进行详细分析研究。依靠人工智能基本理论总结以及煤矿环境监测安全监控中应用，成功构建一种高效监控系统。实验结果证明系统预防矿井安全事故方面有效性，煤矿安全生产提供强大技术支撑。系统实际使用过程仍然面临一些困难局限，例如设备兼容性、数据分析效率系统稳定性等问题。未来研究需要进一步优化系统性能，研究更丰富新颖处理方法，并考虑广泛应用场景，促进人工智能技术煤矿监测监控领域深入结合广泛使用。加强多学科合作，协调技术创新安全法规，采用科学手段促进人工智能这个领域发展重要方式，确保煤矿工作环境更安全可靠。

参考文献

[1]马超.人工智能在煤矿中的应用研究[J].陕西蒲白矿业科技，2022，（01）：38-41.

[2]罗浩.人工智能在视频监控中的应用[J].中国科技期刊数据库工业A，2022，（01）.