为加强矿井火灾智能监测预警系统建设，研究提出了矿井火灾智能监测预警技术研究思路，从矿井火灾智能感知技术及装备、预测技术及模型、智能预警系统及平台3方面综述了矿井火灾智能监测预警技术研究进展。首先，总结了内外因火灾信息监测技术及装备；归纳了基于图像视频识别的识别流程；阐述了多源信息融合的内容及在火灾监测过程中的应用情况。其次，介绍了矿井火灾的预测技术及模型，包括支持向量机、人工神经网络、随机森林算法等机器学习算法。然后，阐述了矿井火灾预警系统及平台：在总结矿井煤自燃和外因火灾分级预警技术的基础上，介绍了矿井火灾预警系统平台的感知层、网络层、服务融合层以及应用层方面的进展内容；归纳了预警系统各层的内涵及应用框架；搭建了矿井火灾智能监测预警系统。最后，展望了我国矿井火灾智能监测预警技术的未来发展趋势，具体包括：在矿井火灾信息智能感知技术方面，提出加强传感技术及装备研发；在矿井火灾智能预测技术方面，提出加强隐蔽火源的位置探寻方法研究，构建火灾灾害透明化模型；在矿井火灾智能预警系统建设方面，提出将大数据融入智能判识，查明矿井火灾风险源及隐蔽火源位置的预报，实现特殊条件下煤自燃的预警。在矿井火灾智能判识与防控技术联动方面，提出利用大型语言模型在智能判识的基础上实现对矿井火灾的自适应防控。

0引 言
1火灾信息智能感知技术及装备
1.1 煤自燃智能感知技术及装备
1.1.1 束管监测指标气体
1.1.2光纤测温
1.1.3无线自组网测温
1.2 外因火灾信息智能感知技术及装备
1.2.1 火灾温度监测
1.2.2 传感器指标气体监测技术
1.2.3 基于视觉特征的矿井外因火灾监测方法
1.3 其他监测方法
1.4 多源数据融合监测
2矿井火灾预测技术及模型
2.1 人工神经网络
2.2 支持向量机
2.3 随机森林
2.4 其他机器学习算法
3矿井火灾智能预警系统
3.1 矿井火灾分级预警技术
3.1.1采空区煤自燃火灾分级预警技术
3.1.2 矿井外因火灾分级预警技术
3.2 预警系统平台架构
3.2.1 感知层
3.2.2 网络层
3.2.3 应用层
3.3 预警系统建设
3.3.1 基于物联网的矿井火灾监测预警系统研究
3.3.2 基于大数据、云计算的火灾监测预警系统研究
3.3.3 基于人工智能的火灾监测预警系统研究
4总结与展望