2024年9月6日，一场聚焦“面向矿企高管的人工智能基础解惑”的研讨活动在中国选冶出海联盟的牵头下成功举办。此次培训，携手泰戈特（北京）工程技术有限公司与矿大创投&出海俱乐部，不仅为矿业领域的高管和专家提供了一个高端交流平台，更是一次对人工智能（AI）在矿业领域应用潜力的深度挖掘。IntelMining智能矿业作为专业媒体及咨询机构参与研讨交流。
随着AI技术的飞速发展，矿山行业正逐步迈入智能化建设的新时代，一场以AI为核心的“第四次工业革命”正在悄然改变矿业的未来。
培训亮点
AI基础与矿业应用的深度碰撞
培训活动从AI的最新进展与前沿技术入手，为参会者勾勒出一幅矿业智能化的宏伟蓝图。机器学习、深度学习等AI基础概念及常用算法的深入讲解，为矿业高管们奠定了坚实的理论基础。而AI在矿业领域的实际应用案例，如提升生产效率、优化资源管理等，更是让参会者对未来充满了期待。
泰戈特（北京）工程技术有限公司董事长孙国敏先生强调，智能化是大势所趋，AI将在矿业领域发挥巨大作用。中国煤炭加工利用协会周娟华女士则指出，智能化在矿业领域的发展任重道远，需要顺应时代潮流，以赋能产业为方向。面对数据获取难题和复合型人才缺乏等挑战，主讲人粟登洋先生提出了深刻的见解，为矿业智能化的发展指明了方向。
矿山AI应用生态
逐步完善，潜力无限
近年来，矿山行业在智能化建设的推动下，为AI的广泛落地应用提供了丰富的场景支持。中国矿业大学和中国矿业大学（北京）等高校纷纷开办智能采矿专业，并设立人工智能学院或研究院，为矿业智能化培养了大量专业人才。
科研团队的引领
中国矿业大学人工智能研究院在推动AI技术研究方面取得了诸多成果，王殿辉院长还当选为中国人工智能学会工业人工智能专业委员会副主任委员。程德强教授团队在推动中国矿业大学智能检测与模式识别研究中心的发展过程中，在AI智能视频分析、信息处理与模式识别等方面贡献了诸多知识成果，并于2023年4月6日正式对外发布国内首个针对煤矿智能化AI视频分析的矿井数据集，为AI在矿业领域的应用提供了有力支持。
>>>矿大程德强教授团队发布开源视频AI分析数据集，助力煤矿智能化高速发展！
创新先锋的推动
山东能源集团积极推动盘古矿山大模型的广泛应用。云鼎科技作为在智慧矿山领域与华为合作最深的合作伙伴，建立起人工智能训练中心，推动人工智能、物联网、大数据等新一代信息技术融合应用。同时，基于人工智能训练中心，具备了视觉、图网络预测、自然语音处理、多模态四大能力，独立开发AI服务平台，累计开发煤矿9大专业63个应用场景，打造了集“算法+算力+硬件+软件”一体化的AI应用产品及解决方案，实现“煤矿实践经验”与“人工智能”深度融合。
龙软科技作为行业创新先锋，于2024年4月成立了人工智能研究院，进一步推动时空智能技术的研发与应用。该研究院依托龙软科技在矿山时空信息、机器视觉等方面的技术积累，专注于研发矿山垂直行业大模型、多模态信息融合等AI技术和产品，旨在构建具有工程领域特色的“龙软时空大模型”技术体系。目前，龙软科技已形成了完整的智能化煤矿核心技术研发结构和系列化产品体系，为煤炭行业提供智能化解决方案。
精英数智打造煤矿大脑平台，以快速构建矿山AI模型为核心，实现人工智能模型、数据、场景、工具的沉淀和共享，并将成熟模型应用于矿山各类管理系统，进一步提升矿山智能化水平,提高生产效率，减少安全隐患。目前，AI模型覆盖150+多个煤矿生产作业场景，服务2000余座煤矿。
科大讯飞在煤炭行业积极应用人工智能技术，打造煤矿人工智能平台，助力煤炭行业数字化与智能化发展。该平台包含机器视觉、智能语音等全栈AI能力，支持多类模型研发与生产需求，已在多家大型能源集团成功落地应用。科大讯飞通过构建煤炭行业认知大模型，提供数据助手、知识助手等特色应用，提升业务决策能力和办公效率。同时，在煤矿调度和设备运维等场景中，科大讯飞利用智能语音和工业声纹技术，实现调度自动化和设备异常预警，显著提升煤矿生产效率和安全性。平台的应用数据显示，煤矿生产效率显著提升，设备故障发现更加及时，为煤炭行业智能化转型提供了有力支持。
煤炭科学研究总院也着力创新，于2024年4月宣布成立了“矿山人工智能研究院”，并发布了“太阳石矿山大模型”。该研究院以推动矿山人工智能技术创新和服务国家能源产业为目标，聚焦矿山智能感知与协同计算等核心方向。同时发布的“太阳石矿山大模型”从多个层面进行建设，汇聚了海量多模态数据，支撑各类AI算法，并覆盖矿山多类应用场景。这一举措标志着煤炭科学研究总院在推动煤炭产业智能化、数字化、绿色化转型方面迈出了重要一步。
在行业知识服务方面，科技咨询及媒体服务机构“IntelMining智能矿业”也携手科大讯飞、字节跳动等推出基于网页端和微信端的“超级矿工IMiner”知识助手，为关注行业发展的人群答疑解惑。
>>>网页版“超级矿工IMiner”：http://ksgpt.iflyind.cn/iminer（点击左下角阅读原文体验）
>>>微信端“超级矿工IMiner”:
AI应用案例纷呈
提升效率，保障安全
AI技术已在矿山领域上百个场景得到应用，多个场景已经取得了显著成效。
探放水作业实现智能化管控
在山西介休鑫峪沟煤业有限公司及晋中市多个煤矿中，煤矿探放水智能监测系统被成功应用于防治水全过程，涵盖了探测钻孔设计、探放水工程施工、水体排放监控等关键环节。该系统通过信息化手段，实现了探放水作业的全程管控。据统计，系统上线后，晋中市共进行了845次探水作业，其中发现了见水、见空、见岩及气体异常等多种情况共计239次，显著提升了探放水作业的效率和准确性，有效预防了水害事故的发生，保障了煤矿安全生产。
精英数智“煤矿探放水智能监测系统”探测钻孔施工数据的智能辨识
山西长治王庄煤业通过引入煤矿探放水智能监测系统，实现了钻探作业从设计、执行到验收的智能化升级。系统上线前，每个探水点需要多个部门联合进行现场验收，而系统上线后，验收工作转移至地面进行，每个探水点可减少2名验钻人员，全年节省人工费用约120万元。此外，该系统还成功探测到采空区多次，其中2次成功避免了透水事故，安全排放老空积水共计11万立方米，不仅提高了工作效率，还有效保障了矿工的生命安全，展现了AI技术在煤矿安全生产中的巨大潜力。
助力提升安全生产作业能力
中北大学大数据与视觉计算研究所联合华晋焦煤有限责任公司，成功研发并应用了基于大数据与人工智能技术的智能矿山云平台。该平台针对井下综采工作面光线昏暗、实时感知能力差等难题，通过国产成像芯片和图像处理技术，实现了低照度环境下的清晰成像和三维实景融合。在沙曲二矿的实际应用中，智能矿山云平台利用微光相机和红外相机，结合多模态数据融合算法，有效提升了矿井复杂环境下的安全作业能力。该平台不仅能够实时监控煤机装备运行状态，还能进行故障预警和智能分析，显著提高了生产效率，降低了安全风险。据项目负责人介绍，在光照度仅为10^-3 lux的极低照度环境下，摄像头依然能清晰成像，为矿山智能化开采提供了有力支持。
有效提高安全风险监测及管控水平
兴隆庄煤矿通过引入盘古矿山大模型，实现了顶板支护作业的智能化升级。利用600多个高精度智能摄像头和AI技术，对支护作业进行全天候实时监控。数据显示，自应用以来，锚固剂搅拌时间监测准确率高达99.96%，有效预防了因搅拌时间不足带来的安全隐患，大幅提升了安全生产管理的效率和精度。
李楼煤业针对尾绳运行异常监测和防冲卸压作业两大挑战，李楼煤业采用了盘古矿山大模型。该系统将尾绳巡检频率从原来的5天一次提升至24小时实时智能巡检，显著提高了巡检效率和响应速度。在防冲卸压作业中，通过钻杆推进和退出的视频录制，大模型精准判断钻孔深度，误报率从初期的10%大幅降低至1%以下。这一变革不仅降低了冲击地压的风险，还极大提升了作业现场的安全性。
黄陵矿业公司成功研发并应用了《黄陵矿区煤矿风险防控人工智能预警系统》，该系统通过AI识别、大数据和物联网技术，实现了对煤矿人员、设备、环境等信息的动态感知。系统不仅覆盖了综采、掘进等多个关键场景，还建立了从感知到优化的安全风险管控闭环体系。应用以来，该系统显著降低了人的不安全行为和不按标准作业的行为，消除了重复隐患，提升了安全管理效率。该系统已在黄陵矿业四对矿井成功应用，并逐步推广至陕煤集团及其他全国煤炭企业，有效推动了煤炭行业的智能化安全管理水平。相关数据显示，安全管理效率及人员安全意识均得到大幅提升，保障了生产安全。
黄陵矿业一号煤矿AI+NOSA智能风险管控系统
设备巡检监测实现机器换人
针对煤矿设备运维中的皮带输送机托辊监测难题，科大讯飞创新研发了皮带托辊光纤声纹监测系统。该系统融合光纤分布式声波监测和声纹识别技术，实现托辊设备声音的远程实时监测与异常预警。光纤分布式声波监测技术能在恶劣环境下稳定运行，全链路、多点位实时监测托辊声音信息；声纹识别算法则通过智能分析声音数据，精准定位托辊异常并预警。该系统已成功应用于多个行业客户，显著提升了皮带输送机的运维效率和安全性，减少了非计划停机时间，推动了煤矿设备的智能化巡检与维护。
河南焦煤集团通过引入“AI人工智能”技术，显著提升了矿井的安全生产水平。在钢丝绳安全检测方面，集团安装了AI在线检测装置，实现了任意速度下钢丝绳的全面检测，有效提升了检测精度和效率，保障了提升系统的安全运行。此外，焦煤集团还利用AI视频分析预警技术，对矿井重要机房进行实时监控，通过智能分析环境参数，及时预警潜在的安全隐患，增强了矿井的防灾能力。
巴西最大的水泥生产商Votorantim Cimentos公司与工业软件公司Aveva合作，在其六个矿区推出预测性分析解决方案。通过应用人工智能和数据分析技术，Aveva的预测性维护系统实时监测矿区设备状态，提前预警潜在故障，有效减少了意外停机时间，为Votorantim Cimentos公司节省了550万美元的纠正性维护成本。展示了人工智能在采矿业预测性维护中的实际应用成效，显著提升了矿山运营效率。
山东黄金玲珑金矿研发并应用了国内首套基于机器视觉技术的提升机箕斗挂钩智能监测系统。该系统通过照明光源、光学成像、图像处理模块、决策判断系统及机电执行机构的综合作用，实现了对箕斗挂钩状态的实时监测与智能判断，有效解决了机械闭锁装置失效这一长期存在的安全隐患。此外，玲珑金矿还成功引入了无线技术，包括非接触式无线充电、5G网桥无线数据通信等，实现了罐笼系统的智能化升级，包括双向语音对讲、视频监控等功能，极大提升了矿井的安全性与工作效率。
金川集团镍钴研究设计院联合二矿区成功启动了《二矿区充填皮带AI智慧管控系统项目》，在皮带廊的物料传输监控中引入了高精度传感器和机器视觉技术，实现了对皮带运行状态的实时监测和智能调整，确保了皮带的稳定与安全运行。AI技术的应用不仅提升了生产运营效率，还通过数据分析预测设备故障趋势，优化了生产计划和维护策略，降低了维护成本。据统计，项目实施后，皮带故障率降低了20%，生产效率提高了15%，为金川集团带来了显著的经济效益。
AI赋能选矿流程提升再造
盘古矿山大模型在山东能源集团的应用中，通过对入选煤质、工艺参数和生产数据的实时分析，构建了重介智能密控模型，实现了分选密度的精准控制。应用结果显示，生产效率提升了约15%，精煤产品质量稳定性提高了20%，显著减少了人工干预，为煤矿行业的智能化转型树立了标杆。
重庆市地质矿产测试中心成功研发出全市首台数字化智能重选摇床，并在实验室和矿山等场景进行测试，表现优异。该设备通过人工智能视觉识别和数字化远程操作，实现了选矿过程的自动化和智能化。智能重选摇床在操作过程中，能够精确调整摇床倾斜角度和水流强度，自动完成矿物的分离和筛选，大大提高了选矿的准确度和效率。相比传统的人工操作，智能重选摇床的参数可记录并形成筛选“配方”，确保每次操作都能达到最佳效果。目前，该设备的选矿准确度已达到80%，未来有望提升至95%。此外，智能重选摇床还能在噪声、粉尘等恶劣环境下稳定运行，并具备远程控制功能，为矿业企业的降本增效提供了有力支持。
西藏宝翔矿业公司携手中控技术，在海拔4500米的青藏高原上成功实现了纳如松多铅锌矿选矿厂的智能化转型。中控技术通过引入“1+2+N”智能工厂新架构，打破了传统控制层面的“孤岛效应”，建立了全厂统一的控制网络，显著提升了生产效率与安全性。项目核心包括智能运行管理与控制系统（OMC），实现了全厂自动化系统的集中监控和操作，自控率从30%提升至80%，大幅减轻了员工工作强度，提高了人均效率。此外，中控技术还构建了基于“云、边、端”架构的工业互联网平台，通过实时监测和数据分析，实现了球磨机的智能化精准控制，降低了能耗，延长了设备使用寿命。在浮选系统中，AI与数据深度融合，实现了药剂的自动输送和精确控制，提升了铅锌分离的效率和稳定性。此次合作不仅为宝翔矿业带来了显著的经济效益，也为全球高海拔地区的工业智能化发展提供了宝贵经验。
西藏宝翔矿业公司中控室大屏
