智能化掘进技术在复杂地质条件矿建工程中的应用及效能分析

矿建工程在复杂地质环境中作业难度大、风险高，传统掘进技术往往依赖人工经验与被动响应，效率低且安全隐患突出。智能化掘进技术通过构建“感知 - 决策 - 执行”一体化系统，逐步实现矿建施工的精准掘进与智慧管理，已成为高质量矿建发展的重要突破口。

一、复杂地质条件对矿建掘进的挑战与传统技术瓶颈

（一）断层破碎带对掘进稳定性的冲击机制

断层破碎带中岩体结构松散、节理裂隙发育，导致围岩整体稳定性差，掘进过程中极易引发片帮、冒顶等失稳现象，掘进设备的正常推进受到严重干扰。在此类地质条件下，围岩对支护结构的依赖性显著增强，若支护滞后或支护参数不匹配，将进一步诱发次生变形和支护失效。断层活动性带来的应力扰动还可能引发突发性地压灾害，增加了施工安全风险。传统支护工艺难以对快速变化的围岩条件作出及时响应，导致施工进度缓慢甚至停滞，掘进断面易产生结构变形，严重影响后续工序衔接与安全管理。

（二）高地应力区段对掘进参数控制的影响路径

高地应力区段内部能量密度大，围岩易产生塑性流动和剪切破坏，掘进扰动会显著加剧应力重新分布，引发岩爆、弹性回跳等失稳行为，致使掘进工作面安全环境变得复杂难控。在高地应力影响下，刀具磨损速度加快，掘进阻力上升，设备振动增强，对掘进参数如推进速度、切削力和支护时间提出更高要求。若参数控制不当，极易导致工作面失稳和人员设备受损。传统依赖经验的参数设定方式无法实现实时动态调节，不能有效适应地应力变化带来的影响，从而限制了掘进效率的提升和风险防控能力的强化。

（三）传统掘进模式在突水突泥与瓦斯条件下的局限性

在含水地层或瓦斯富集区域掘进，地质突变极易引发突水突泥事故与瓦斯泄漏，严重威胁施工安全。传统掘进模式普遍缺乏对地质变化的实时预警能力，施工前期探查手段单一，无法精准识别富水层位或瓦斯异常富集带。掘进过程中，面对突发情况响应滞后、控制手段有限，缺乏有效的自动化封堵或导排机制，往往需要人工介入处置，延误应急响应时机。在防突设计与掘进策略调整上，传统模式依赖经验判断与事后补救，导致突发灾害的概率上升，影响了矿建工程的整体作业安全水平与连续性。

二、智能化掘进技术的系统构成与效能分析路径

（一）地质实时感知系统在动态环境识别中的作用机制

地质实时感知系统在复杂地质条件下的掘进工程中，承担着前端信息捕获与关键地质状态变化识别的核心任务。该系统通常集成地质雷达、地震波探测仪、激光扫描仪与地下水监测传感装置，通过对围岩力学性质、水文条件、裂隙分布等参数的动态监测，实现对掘进前方地质状态的连续感知。在掘进机推进过程中，地质感知系统可同步捕捉应力波异常、突泥突水迹象或瓦斯浓度变化，为决策系统提供实时、量化的数据支撑。其最大优势在于通过连续、非接触式的测量方式，摆脱了传统周期性探孔带来的信息滞后问题。感知系统的引入促使掘进管理从经验判断向数据驱动的智能响应转变，在突发地质灾害预警与工艺参数调整方面发挥出显著效能，从而极大提升了工程安全性与适应性掘进水平。

（二）掘进装备智能控制系统的自适应调参能力研究

掘进装备智能控制系统是实现掘进全过程自动调节的关键技术平台，其核心功能在于根据传感器回传的实时参数，动态调整推进速度、刀盘转矩、冷却液量等作业变量。该系统基于控制逻辑算法与深度学习模型的协同运行，通过持续监测围岩变形、刀具负荷、电流波动等工况信号，对设备运行状态进行自我感知与模式识别。系统内部设有反馈调节单元，当检测到掘进阻力骤升或支护滞后风险时，可迅速下达调整指令，实现推进参数的最优匹配与设备运行状态的稳态控制。这种调参能力不仅提高了设备运行的响应速度与作业稳定性，更在特殊地质段落中有效规避了人为调参的滞后性误差，显著降低了设备疲劳损耗与作业事故频率，是智能化掘进作业精细化管理的关键支撑模块。

（三）基于多源数据融合的施工风险预测模型构建

施工过程中获取的结构力学信息、地质参数、设备运行数据及环境监测指标来源多样，单一数据维度往往难以准确反映整体风险态势。为提升风险识别的准确率与响应速度，需构建基于多源异构数据融合的施工风险预测模型。该模型以传感器采集数据为基础，结合历史施工案例样本，通过特征提取、数据清洗、维度统一与语义对齐等步骤，实现不同数据源之间的有效整合。融合后的数据被输入到支持向量机、随机森林或深度神经网络模型中进行训练，生成具备高泛化能力的风险预测模型。模型不仅能对即将出现的风险状态进行预判，还能量化风险等级、识别风险源头，为应急预案启动与掘进参数调整提供依据。多源数据融合机制的引入，有效提升了风险管理的前瞻性与主动性，是推动复杂地质条件下智能掘进安全管理提质增效的关键路径。

（四）掘进作业流程协同优化下的施工效率提升机制

掘进作业包含钻进、排渣、支护、通风、检测等多个环节，传统模式中各工序间存在协调不畅与时序衔接延滞的问题，制约了整体施工效率。通过引入智能化流程协同机制，可实现掘进系统内部各子单元之间的动态任务分配与时间窗口匹配。系统基于 BIM 平台构建掘进任务全流程模型，将作业计划、实时数据与进度管理深度耦合，并利用智能调度算法对作业顺序与资源配置进行优化。在施工过程中，各作业单元通过无线通信网络与中央控制平台实时联动，根据现场实际进度与地质反馈适时调整资源投放与作业节奏，从而形成高度协同的掘进节拍。这种协同优化不仅缩短了作业空窗期，还提升了资源使用效率和作业连贯性，是提升整体掘进效率、降低成本投入的核心技术途径。

（五）智能化掘进技术在典型矿建项目中的效能对比评估

在若干典型矿建项目中，智能化掘进技术的实施效果已表现出明显优于传统模式的综合优势。通过对比同一工程不同标段采用智能化与传统方式的掘进效率、安全事故率、支护合格率与能源消耗指标，能够系统评估智能技术的实际效能。在高地应力、高瓦斯及富水地层等复杂条件下，智能掘进方案表现出更强的适应能力与稳定作业能力，能有效降低安全事故的发生频率。在施工周期方面，由于作业连续性与响应速度的提升，单位进尺所需时间明显减少，进度控制更加精准。经济效益方面，尽管初期投入较高，但由于设备磨损率下降、施工误工时间缩短、后期运维成本降低，总体工程成本呈下降趋势。

三、结束语

智能化掘进技术在复杂地质条件下展现出显著的施工适应能力与管理优势，推动矿建工程逐步向安全高效、精准控制和协同联动的智能模式转型。通过构建集成化、数据驱动的技术体系，不仅可显著降低施工风险，还能实现掘进资源的优化配置与作业效率的持续提升。未来应加强关键核心技术突破与产业化落地机制建设，推动智能掘进由局部试点向全流程系统集成发展。

参考文献

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