人工智能技术在矿山智能化建设中的有效运用

引言

在全球矿产资源需求持续增长与智能化转型的双重驱动下，矿山行业正面临传统生产模式与现代化发展要求的深层矛盾。在智能采矿设备集群控制、井下无人运输系统等领域实现规模化应用，而我国矿山智能化仍处于局部技术应用阶段，缺乏全流程智能协同体系。

一、矿山智能化建设概述

1.1 矿山智能化建设的概念

矿山智能化建设是依托先进信息技术、自动化技术与人工智能技术，对矿山生产、安全、管理全流程进行数字化、网络化、智能化升级的系统性工程。它以数据为核心驱动，通过物联网技术将矿山设备、环境参数、人员信息等进行全面感知与互联，构建覆盖井下开采、井上运输、选矿加工等环节的数字化网络。在井下巷道部署各类传感器，实时采集瓦斯浓度、顶板压力、设备运行状态等数据，并传输至智能管理平台。借助人工智能算法与大数据分析技术，对海量数据进行深度挖掘与智能处理，实现生产过程的自动化控制、安全风险的智能预警、管理决策的科学制定。

1.2 矿山智能化建设的目标

矿山智能化建设旨在实现生产、安全、环保与管理的全面提升。在生产领域，通过智能化设备与系统优化，提高资源开采效率与选矿回收率，降低生产成本。如智能采矿设备可精准控制开采参数，减少矿石贫化与损失。安全层面，利用智能监测预警系统，对瓦斯爆炸、透水等重大安全隐患进行实时监测与风险评估，提前采取防范措施，保障矿工生命安全。环保方面，借助智能化手段实现节能减排与尾矿资源综合利用，例如通过智能调控选矿流程中的能耗参数，降低能源消耗；利用大数据分析优化尾矿处理方案，减少环境污染。管理目标则聚焦于构建高效协同的管理体系，为管理层提供实时、精准的决策依据，提升企业整体运营管理水平。

1.3 矿山智能化建设的发展趋势

矿山智能化建设正朝着全流程、多技术融合与自主决策方向发展。从局部智能化向全流程智能化演进，不再局限于单一设备或环节的智能化改造，而是推动矿山规划设计、开采作业、运输加工、生态修复等全生命周期的智能化升级。技术融合趋势显著，人工智能、物联网、区块链、5G 等技术深度整合，如 5G 技术为矿山设备远程控制提供高速稳定的通信保障，区块链技术确保数据的安全可信与共享流通。矿山智能化系统将具备更强的自主决策能力，通过深度学习算法不断优化生产策略，实现设备自主运行、风险自主识别与处置，逐步迈向无人化、少人化开采。

二、矿山智能化建设的需求分析

2.1 安全生产需求

矿山开采作业环境复杂，瓦斯爆炸、透水、冒顶片帮等安全事故频发，严重威胁矿工生命安全与企业稳定运营。传统人工巡检与监测手段存在覆盖范围有限、响应速度慢、数据准确性低等问题，难以满足安全生产需求。而矿山智能化建设可通过部署高精度传感器、智能摄像头等设备，构建全方位、实时化的安全监测网络，对井下气体浓度、顶板压力、水文地质等关键参数进行 24 小时不间断监测。利用人工智能算法对监测数据进行深度分析，为人员撤离和隐患处置争取宝贵时间。

2.2 高效生产需求

传统矿山生产面临资源利用率低、设备效率差、生产调度不科学等问题，严重制约企业经济效益。在开采环节，人工操作难以精确控制开采边界，导致矿石贫化率高；设备运行状态缺乏实时监控，故障停机频繁影响生产进度。矿山智能化建设能够有效解决这些问题，通过智能采矿设备实现精准开采，如智能掘进机利用导航定位与自动控制技术，可严格按照设计路径掘进，减少矿石损失。运用大数据与人工智能算法对生产数据进行分析，可优化生产调度方案，合理安排采矿、运输、选矿等环节的作业时序，提高设备利用率和生产连续性。

2.3 绿色发展需求

现阶段环境保护的要求越来越严苛，矿山不可避免地面临着严重的生态环境污染问题，传统开采手段下能耗大、尾矿未有效处理、环境污染大等问题，例如选矿过程中浪费了大量水资源，尾矿堆存占用了土地且会产生环境污染；矿山的智能化建设成为绿色矿山发展的重要途径，通过智能化手段对矿山耗能情况能够实时了解，智能化控制矿山设备运转参数，对矿山工艺流程做出适当的调整，以期优化设备运转效率，实现节能减排。

三、人工智能技术在矿山智能化建设中的应用

3.1 智能生产系统应用

人工智能技术在矿山智能生产系统中起到主导的作用。人工智能技术在采掘设备控制层面的具体应用为无人驾驶矿山专用车辆，矿山专用车辆部署激光雷达、摄像头等各类传感器，运用深度学习方法对周围环境数据进行信息感知，并且能够自主规划最合适的运输轨迹来进行矿石的运输，与驾驶员自行运输相比，其运输效率高，并且大大降低了人工操作误操作的情况发生。人工智能技术在智能掘进机掘进方面的应用在于借助机器视觉感知巷道中岩石结构，调整掘进机的掘进速度、掘进角度以及支护参数，实现巷道开挖精准度的保持，使超挖、欠挖情况的发生概率降低。

3.2 智能安全管理系统应用

AI 构建矿山安全风险智能防线。对于安全风险监测、预警方面，运用图像识别技术结合智能摄像头识别作业人员不按规定佩戴相关劳保用品和违规作业，可实现及时预警和告诫作业人员；瓦斯传感器、顶板压力传感器等获取的数据通过AI 算法预测，可实时准确预估瓦斯爆炸、顶板垮塌事故等，针对灾害事故的应急救援方面，可以利用人工智能，针对不同的灾害类型、灾害地点作业人员分布状况、灾害发生地的紧急逃生路线等，利用 AI 迅速给出救援预案，利用虚拟现实进行虚拟还原，根据结果模拟救援路线和所用的物资等。

3.3 智能管理决策系统应用

智能管理决策系统即利用人工智能来指导实现矿山智能化管理，包括数据分析决策支撑。从数据分析的角度，针对矿山安全生产数据、生产财务等多源数据的人工智能数据分析，如从设备能耗数据和生产数据挖掘分析节能降耗的优化措施；基于矿产品市场数据变化与销售库存数据分析的销售策略的优化调整等。供应链优化方面，针对矿山生产计划、物资消耗规律、供应商供货能力分析等利用人工智能算法制订采购计划，实现物资精准供给、库存积压成本最低等。

结语

人工智能技术深度融入矿山智能化建设，在生产提效、安全保障与绿色发展上成效显著。通过技术赋能，实现矿山开采从 “人力依赖” 向 “智能决策” 转型，显著降低事故风险、提升资源利用率。未来，随着人工智能与物联网、区块链的进一步融合，其应用将更广泛深入，持续推动矿山行业向安全、高效、绿色的高质量发展道路迈进。

参考文献

[1]韩兆龙.人工智能技术在矿山智能化建设中的有效运用[J].中国战略新兴产业,2024,(29):54-56.

[2] 姜亮. 人工智能技术在矿山智能化建设中的应用初探[J]. 信息记录材料,2020,21(09):204-205.