矿山人工智能技术应用及监理技术要求

建管家建筑百科 2026-02-27 23:20:34

人工智能矿山山人技术应用

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矿山人工智能技术应用正快速发展，核心目标是实现矿山作业的少人化、无人化，提升本质安全水平。以下是关键应用方向及监理技术要求：

一、人工智能技术应用场景

1.环境智能感知与风险预警

通过视觉识别系统实时监测皮带异物、设备异常、人员违规（如猴车蹬地、绞车超挂）等，精准率>95%。

结合传感器网络实现瓦斯浓度、顶板压力等灾害风险智能预警。

2.智能装备与无人作业

井工矿应用“数字网联、无人操作”的智能采掘面，露天矿推广矿车无人驾驶及铲运装协同作业。

危险岗位机器人替代率目标：煤矿≥30%、非煤矿山≥20%（2026年）。

<图片>智能采矿设备作业示意图

3.数据驱动决策优化

构建“中心-边-端”三级架构：中心训练AI模型，边侧实时推理，端侧采集数据并反馈异常样本，实现模型持续优化。

融合地质、生产、安全数据，支持开采方案动态调整与资源高效利用。

二、监理技术要求

1.标准体系框架

遵循《矿山智能化标准体系框架》（国家矿山安全监察局2023年发布），覆盖四大维度：

基础通用：术语定义、评估验收规范。

数据与模型：数据接口、算法模型标准化。

技术装备：视觉识别、无人系统等性能指标（如山西省标准DB14/T 3462—2025要求视觉识别精准率≥95%）。

决策应用：平台兼容性与跨系统联动能力。

2.实施过程监理要点

数据互通性：验证各子系统（综采、提升、安全监测）数据融合能力，杜绝信息孤岛。

模型迭代有效性：审查边侧推理的实时性及异常样本反馈机制，确保模型“越用越智能”。

安全冗余设计：关键系统（如灾害预警）需具备断电续传、多链路备份能力。

3.验收评估指标

智能化工作面常态化运行率≥80%，单班作业人员≤50人。

系统响应延迟≤500ms，故障自诊断率≥90%。

<图片>智能化矿山验收流程示意图

下一步建议：

>若您计划落地项目，建议优先参考《井工煤矿人工智能视觉识别技术要求》（DB14/T 3462—2025）进行场景试点，聚焦皮带运输、危险区域监控等高频场景，同步部署数据反馈闭环系统。试点期跟踪精准率、召回率指标，达标后规模化推广。

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