煤矿智能化关键技术是基于人工智能、物联网、大数据等现代信息技术与传统矿业深度融合的系统性工程，旨在实现”自感知、自学习、自决策、自执行”的智能化运行。其核心技术体系可分为以下六大类：
一、智能地质保障与透明矿山技术
1. 地质精准探测与4D-GIS系统
通过三维地质建模、物探数据融合(如地震波、电磁波)构建动态地质模型，实现煤层厚度、断层位置的毫米级精度识别。
4D-GIS系统融合时空数据，支持工作面智能规划与灾害预警。
2. 煤岩识别技术
采用AI驱动的多模态融合分析：
视觉识别：基于卷积神经网络(CNN)分析采煤机截割图像，区分煤岩界面。
多传感器融合：结合声波、振动、红外数据提升识别可靠性，指导采煤机自动调整截割轨迹。
二、智能采掘技术
1. 掘进全流程机器人化
智能截割：自动调整钻探深度/角度适应岩层变化。
自动支护：
喷涂临时支护技术缩小空顶距;
锚索机器人实现钻孔-注浆-张拉全自动化。
2. 智能化综采技术
采煤机基于地质模型与实时传感数据自主决策截割参数;
液压支架群组协同控制，压力传感器实时反馈支撑状态。
三、智能运输与物流技术
1. 主煤流智能控制系统
自适应调速：带式输送机根据煤流量自动调节速度，实现”煤多快转、煤少慢转”;
全线联动：多段输送机与立井提升系统协同启停。
2. 无人化辅助运输
防爆AGV/单轨吊搭载雷达避障与5G远程控制，实现物料自动装卸与路径规划;
基于UWB精准定位技术的井下”物流地图”。
四、智能安全监控与灾害防治技术
1. 多源融合预警系统
冲击地压预警：微震、地音、支架压力数据融合分析，生成”时-空-强”三维风险图谱(乌东煤矿案例，);
瓦斯监测：激光甲烷传感器+红外成像仪构建浓度梯度模型。
2. AI视频安全管控
行为识别：YOLOv5算法实时检测未戴安全帽、违规聚集等风险;
设备状态监控：输送带跑偏、堆煤异常毫秒级预警(王家岭煤矿案例，)。
五、物联网与大数据平台技术
1. 工业物联网架构
感知层：部署百万级传感器节点(温度、振动、气体等)，支持20ms级数据回传;
传输层：5G URLLC专网满足低延时控制需求，防爆基站覆盖井下全域。
2. 大数据中心核心功能
| 功能模块 | 技术实现 | 应用场景 |
|---|---|---|
| 数据抽取 | 多源异构数据库融合（SQL/NoSQL/流数据） | 整合地质、设备、环境数据 |
| 实时处理 | 分布式ETL集群+流式计算引擎 | 消除数据清洗瓶颈 |
| 智能分析 | 机器学习预测设备故障寿命 | 减少非计划停机 |
六、人工智能决策支持技术
1. 生产优化决策
基于强化学习的采掘运协同调度，动态调整生产节奏匹配仓储能力;
数字孪生模型模拟开采方案，资源回收率提升10%以上。
2. 自主控制系统
采煤机自主调高系统：根据煤岩识别结果实时控制滚筒高度;
通风智能联动：依据瓦斯浓度自动调节风门开度(付村煤矿案例，)。
技术集成应用案例
兖矿金鸡煤矿：集成智能掘进+透明地质+AI煤岩识别，实现大倾角煤层安全高效开采。
大海则煤矿：巡检机器人+5G安全管控系统，复杂地质条件下事故率下降40%。
七、技术演进趋势
短期（2025） ：大型煤矿基本实现采掘运关键环节无人化;
长期（2035）：
全矿井机器人集群协作;
量子传感提升地质探测精度;
联邦学习突破数据孤岛，实现跨矿山知识共享。
结论：煤矿智能化技术本质是构建”感知-分析-决策-执行”闭环，其核心突破在于数据驱动的自主控制能力与多系统协同优化能力，最终目标是通过技术集成再造煤炭工业全产业链运行模式。
