目前煤矿工业在面对数字化、智能化转型时仍存在诸多瓶颈：① 数据缺乏统一治理架构，多模态数据难以跨系统流动与资产化应用。② 面向应用场景的算法匮乏，数据驱动AI模型真正现场应用不足。③ 人机协同机制尚未成熟，极端工况下人类经验与机器智能的互补性未被充分激活。这些缺陷导致智能采矿系统难以实现全流程闭环优化与自适应进化，亟需智能采矿数智赋能理论框架与技术路径的创新。本文提出基于“数据−算法−装备−生态”架构的智能采矿数智赋能技术体系，形成以“数据驱动（数）”与“智能决策（智）”为双核心的综合性技术体系。

       智能采矿“数据−算法−装备−生态”四维协同架构如下图所示。以“数据驱动、算法决策、装备执行、人机生态”为核心逻辑，通过各层级间的闭环交互和动态反馈，实现从数据采集到智能决策、精准执行的全链条人机协同。

       智能采矿数智赋能技术定义：以“数据驱动（数）”与“智能决策（智）”为双核心，通过工业互联网、AI、数字孪生等技术手段，深度融合采矿工业机理与数字化能力，构建“数据−算法−装备−生态”四维协同体系，实现矿山全流程的感知透明化、决策自主化、执行精准化、系统自进化的综合性技术体系。数智赋能技术原理如下图所示。通过数据流（蓝色）与智能流（红色）的双向协同，构建“数据驱动决策、人机动态交互”的闭环系统，形成双流协同的核心机制。

       以煤矿综采工艺为例，智能采矿数智赋能技术架构如下图所示。

       付翔，副教授，博士研究生导师，太原理工大学矿业工程学院煤矿机电系副主任，《工矿自动化》青年专家委员。从事智能采矿工程专业的教学与科研工作。主持国家级科研项目2项，省级科研项目3项，企业横向项目10余项。获2021年度煤炭青年科技奖，中国煤炭工业协会科学技术一等奖2项。发表核心以上论文60余篇。获授权发明专利20余项，软件著作权20余项。

付翔，王开，王然风. 智能采矿数智赋能技术内涵与应用范式[J]. 工矿自动化，2025，51（3）：1-8.

FU Xiang, WANG Kai, WANG Ranfeng. Connotation and application paradigm of intelligent mining data intelligence enabling technology[J]. Journal of Mine Automation，2025，51（3）：1-8.  

      《工矿自动化》1973年创刊，月刊，是由中国煤炭科工集团有限公司主管、中煤科工集团常州研究院有限公司主办的一份集中报道我国煤矿自动化、信息化、智能化技术的专业性技术期刊。为中国科学引文数据库（CSCD）来源期刊、中文核心期刊、中国科技核心期刊、RCCSE中国核心学术期刊（A），瑞典开放存取期刊目录数据库（DOAJ）、英国《科学文摘（网络版）》（INSPEC）、美国《地质学参考数据库》(GeoRef)、美国《艾博思科数据库》（EBSCOhost）、日本《科学技术振兴机构(中国数据库）》（JSTChina）、波兰《哥白尼索引》（IC）、J-Gate数据库来源期刊、欧洲学术出版中心数据库（EuroPub）等收录，中国地学/煤炭领域高质量科技期刊T2类。

        刊登范围：煤矿安全监测监控技术，煤矿智能开采技术，煤矿机械自动化控制技术，煤矿机电设备状态监测与控制技术，煤矿电力驱动与控制技术，煤矿通信技术，煤矿抢险救灾装备与技术，矿用仪器仪表技术，煤矿供配电技术，煤矿信息化技术，煤矿机器人技术，智能矿山与物联网技术等。