摘 要

煤礦井下作業(yè)面環(huán)境復(fù)雜、安全風(fēng)險高、傳統(tǒng)人工作業(yè)模式困境凸顯。聚焦于數(shù)字孿生與具身智能技術(shù)在煤礦井下輔助作業(yè)的深度融合應(yīng)用，通過構(gòu)建智能礦井?dāng)?shù)字孿生平臺，運(yùn)用高效三維重建、多模態(tài)同步定位與建圖(SLAM)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)煤礦井下真實(shí)場景到虛擬空間的精準(zhǔn)映射；借助數(shù)字孿生驅(qū)動的智能體操作訓(xùn)練、巡檢導(dǎo)航訓(xùn)練體系，讓具身智能體掌握復(fù)雜工況下的作業(yè)技能與自主決策能力。

文章來源：《智能礦山》2025年第11期“礦山機(jī)器人技術(shù)創(chuàng)新與實(shí)踐特刊”

第一作者：王圣霖，博士后，主要從事具身智能、數(shù)字孿生、工業(yè)場景智能化等方面的研究工作。Email： wangshl01@pcl.ac.cn

作者單位：鵬城實(shí)驗(yàn)室

引用格式：王圣霖，劉凌波，趙子瑩.數(shù)字孿生驅(qū)動的具身智能及在煤礦輔助作業(yè)場景的應(yīng)用展望[J].智能礦山，2025，6(11)：106-112.

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煤礦井下作業(yè)環(huán)境復(fù)雜，安全風(fēng)險高，傳統(tǒng)人工作業(yè)模式面臨招工難、成本高等挑戰(zhàn)。雖然已有煤礦機(jī)器人在井下應(yīng)用，但依然不能在危重崗位完全減人，部分工序仍需要人工參與，工人面臨吸入粉塵、負(fù)重作業(yè)等風(fēng)險。

數(shù)字孿生通過構(gòu)建物理世界的虛擬映射，實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)實(shí)時監(jiān)控與故障預(yù)警；具身智能依托機(jī)器人技術(shù)，完成危險、重復(fù)任務(wù)的自主作業(yè)。兩者結(jié)合可形成虛實(shí)聯(lián)動、自主決策的智能系統(tǒng)，提升煤礦生產(chǎn)的安全性與效率。筆者結(jié)合最新行業(yè)實(shí)踐，探討該技術(shù)體系的應(yīng)用現(xiàn)狀、關(guān)鍵技術(shù)及未來發(fā)展方向。

智能礦井?dāng)?shù)字孿生平臺構(gòu)建

智能礦井?dāng)?shù)字孿生平臺整體框架（圖1）是實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生與具身智能融合應(yīng)用的基礎(chǔ)，核心在于構(gòu)建高精度、實(shí)時動態(tài)的虛擬鏡像，為后續(xù)具身智能設(shè)備的高效運(yùn)行和礦井?dāng)?shù)字化管理提供可靠支撐。該平臺主要通過虛實(shí)映射、智能體訓(xùn)練體系搭建以及數(shù)據(jù)交互協(xié)同機(jī)制的完善3大關(guān)鍵環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)。

圖1 智能礦井?dāng)?shù)字孿生平臺整體框架

在虛實(shí)映射環(huán)節(jié)，三維重建與多模態(tài)SLAM技術(shù)的協(xié)同應(yīng)用，精準(zhǔn)還原煤礦井下復(fù)雜環(huán)境，為確保平臺具備強(qiáng)大的智能決策與動態(tài)響應(yīng)能力，需同步完善數(shù)據(jù)交互協(xié)同機(jī)制，搭建數(shù)字孿生驅(qū)動的智能體訓(xùn)練體系，形成完整的技術(shù)閉環(huán)。

礦井?dāng)?shù)字孿生平臺構(gòu)建了虛實(shí)映射的雙重空間體系如圖2所示，在真實(shí)礦井端，完整復(fù)刻巷道布局，包括操作機(jī)器人、無人裝載平臺、巡檢機(jī)器人和環(huán)境監(jiān)測傳感設(shè)備；在虛擬礦井端，通過三維建模、傳感器數(shù)據(jù)實(shí)時傳輸、物聯(lián)網(wǎng)協(xié)同等技術(shù)，構(gòu)建與物理實(shí)體一一對應(yīng)的高精度仿真環(huán)境，形成動態(tài)映射的數(shù)字孿生體。

圖2 礦井虛實(shí)映射的雙重空間體系

礦井?dāng)?shù)字孿生平臺基于虛實(shí)互映射和數(shù)據(jù)流共時互傳機(jī)制，利用多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合算法，實(shí)現(xiàn)物理設(shè)備數(shù)據(jù)與虛擬模型的實(shí)時同步更新，具備設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測、故障預(yù)測及生產(chǎn)流程優(yōu)化等功能，通過雙向數(shù)據(jù)交互與反饋控制，構(gòu)建起物理世界與數(shù)字世界協(xié)同運(yùn)行的智能決策系統(tǒng)，為礦井智能化作業(yè)提供可靠的技術(shù)支撐。

1.1 基于三維重建技術(shù)和多模態(tài)SLAM技術(shù)的虛實(shí)映射

礦井虛擬化過程通過搭載激光雷達(dá)、高清視覺相機(jī)、慣性導(dǎo)航模塊（IMU）的移動智能體平臺，對礦井巷道、采掘工作面等關(guān)鍵區(qū)域進(jìn)行立體化數(shù)據(jù)采集。激光雷達(dá)以高密度采樣構(gòu)建厘米級精度點(diǎn)云模型，高清相機(jī)融合點(diǎn)云數(shù)據(jù)捕捉礦井環(huán)境紋理細(xì)節(jié)，慣性導(dǎo)航系統(tǒng)實(shí)時記錄平臺運(yùn)動軌跡。各傳感器數(shù)據(jù)經(jīng)時間戳同步后，通過多模態(tài)SLAM算法在邊緣計算單元中完成實(shí)時地圖構(gòu)建與位姿優(yōu)化，將井下復(fù)雜環(huán)境從真實(shí)場景快速遷移至虛擬空間。

基于Fast-livo2的多傳感器融合三維重建框架（圖3）是一種基于激光雷達(dá)和慣性導(dǎo)航模塊（IMU）的緊耦合SLAM框架，核心優(yōu)勢為通過因子圖優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)高精度定位與建圖。在煤礦井下應(yīng)用中，將激光雷達(dá)獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)與IMU提供的姿態(tài)信息深度融合，克服井下光照不足、環(huán)境特征單一等難題。利用基于圖優(yōu)化的后端處理算法，F(xiàn)ast-livo2對前端構(gòu)建的局部地圖進(jìn)行全局優(yōu)化，消除累計誤差，生成全局一致的高精度地圖，為后續(xù)具身智能設(shè)備的路徑規(guī)劃和作業(yè)任務(wù)提供精準(zhǔn)的環(huán)境模型支持。

圖3 基于Fast-livo2的多傳感器融合三維重建框架

（1）多傳感器融合框架

Fast-livo2采用誤差狀態(tài)迭代卡爾曼濾波器（ESIKF）構(gòu)建緊耦合框架，融合激光雷達(dá)與慣導(dǎo)數(shù)據(jù)。針對兩者維度差異，運(yùn)用順序更新策略：首先利用激光雷達(dá)點(diǎn)云更新狀態(tài)獲取位姿初值，再用視覺圖像修正光照和紋理誤差，降低算法優(yōu)化的計算復(fù)雜度，保證井下機(jī)器人建圖與導(dǎo)航的實(shí)時性。該方法摒棄傳統(tǒng)SLAM特征提取的處理模式，通過激光雷達(dá)直接配準(zhǔn)原始點(diǎn)云和視覺模塊基于光度誤差對齊圖像，減少計算耗時，在弱紋理和低光照環(huán)境下表現(xiàn)出更優(yōu)的魯棒性。

（2）統(tǒng)一的體素地圖管理

通過體素化處理激光雷達(dá)數(shù)據(jù)，并與視覺像素特征建立映射關(guān)系，構(gòu)建兼具幾何精度和紋理細(xì)節(jié)的體素地圖，實(shí)現(xiàn)多視角彩色地圖的優(yōu)化；根據(jù)視差和紋理梯度指標(biāo)篩選高質(zhì)量圖像塊作為對齊基準(zhǔn)，并實(shí)時調(diào)整曝光參數(shù)，確保在復(fù)雜光照條件下的地圖構(gòu)建精度。

（3）魯棒性增強(qiáng)設(shè)計

針對井下遮擋盲區(qū)導(dǎo)致關(guān)鍵區(qū)域數(shù)據(jù)缺失的問題，采用按需光線投射技術(shù)自動生成虛擬點(diǎn)云，補(bǔ)充三維信息，避免定位與建圖功能失效；利用激光雷達(dá)點(diǎn)云擬合平面特征，并將其作為視覺對齊的幾何約束，在仿射變換優(yōu)化過程中引入平面先驗(yàn)信息，提升井下平面區(qū)域視覺定位的準(zhǔn)確性。

通過該方法構(gòu)建的高精度虛擬模型，真實(shí)還原井下環(huán)境的幾何結(jié)構(gòu)特征，通過圖像與點(diǎn)云映射的方式，將巷道壁面的裂縫等紋理信息完整呈現(xiàn)?；诙鄠鞲衅魅诤险鎸?shí)場景三維重建如圖4所示，在辦公室場景模擬巷道，對場景進(jìn)行三維重建和高精度建圖。利用多傳感器融合的三維重建技術(shù)能夠?qū)鼍疤摂M化，還原現(xiàn)實(shí)場景中的紋理。

圖4 基于多傳感器融合真實(shí)場景三維重建

隨著礦井挖掘，數(shù)字孿生平臺結(jié)合煤礦井下環(huán)境的動態(tài)變化特性，系統(tǒng)支持實(shí)時更新與修正地圖。當(dāng)巷道出現(xiàn)掘進(jìn)延伸或者設(shè)備布局調(diào)整等情況時，智能體可快速感知環(huán)境變化，自動更新地圖數(shù)據(jù)，保證虛擬模型與物理世界的高度一致性，為具身智能設(shè)備的精準(zhǔn)作業(yè)筑牢環(huán)境感知根基。

1.2 數(shù)字孿生驅(qū)動的智能體操作訓(xùn)練

基于數(shù)字孿生模型構(gòu)建的虛擬訓(xùn)練環(huán)境，深度復(fù)刻了煤礦井下復(fù)雜多變的真實(shí)作業(yè)場景。運(yùn)用高精度三維建模技術(shù)，將巷道結(jié)構(gòu)、設(shè)備布局、地質(zhì)條件等要素，以1∶1的比例進(jìn)行數(shù)字化映射，為具身智能體提供逼真的訓(xùn)練空間。在訓(xùn)練過程中，借助強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法與模仿學(xué)習(xí)算法，智能體通過不斷試錯與學(xué)習(xí)，逐步掌握復(fù)雜工況下的作業(yè)技能。

噴漿作業(yè)是1項重要的井下作業(yè)項目，具有加固井壁和提高井巷抗?jié)B性的作用。通過數(shù)字孿生技術(shù)將噴漿場景虛擬化，噴漿機(jī)器人可通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方式在虛擬空間中不斷試錯，進(jìn)行噴漿技能訓(xùn)練來掌握噴漿技能。也可通過在虛擬空間中自動化生成大量多種模態(tài)數(shù)據(jù)和遙操作數(shù)據(jù)，通過多種模態(tài)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)噴漿機(jī)器人對環(huán)境的準(zhǔn)確感知結(jié)合遙操作數(shù)據(jù)，使噴漿機(jī)器人掌握對不同類型的噴涂區(qū)域的感知并調(diào)整噴涂方式的智能噴涂操作，噴涂機(jī)器人進(jìn)行噴漿作業(yè)如圖5所示。

圖5 噴涂機(jī)器人進(jìn)行噴漿作業(yè)

（1）基于數(shù)字孿生的具身智能強(qiáng)化學(xué)習(xí)

在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下利用優(yōu)傲機(jī)器人模擬井下噴漿作業(yè)情形。在噴漿機(jī)器人的強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程中，智能體從初始的隨機(jī)動作開始，在數(shù)字孿生模擬的噴漿場景中，根據(jù)不同巷道壁面條件、噴漿厚度要求等環(huán)境狀態(tài)，嘗試不同噴漿角度、壓力和移動速度，在實(shí)驗(yàn)室模擬噴涂環(huán)境下的具身智能強(qiáng)化學(xué)習(xí)如圖6所示。

圖6 在實(shí)驗(yàn)室模擬噴涂環(huán)境下的具身智能強(qiáng)化學(xué)習(xí)

噴漿機(jī)器人每執(zhí)行1次動作后，系統(tǒng)依據(jù)噴涂厚度、覆蓋程度等設(shè)定的獎勵機(jī)制給予反饋，若噴漿均勻、符合厚度標(biāo)準(zhǔn)則獲得正向獎勵，反之則給予負(fù)向反饋。智能體通過不斷調(diào)整自身策略，逐步掌握在復(fù)雜工況下精準(zhǔn)控制噴漿操作的技能，從生疏到熟練，最終實(shí)現(xiàn)高效、穩(wěn)定的噴漿作業(yè)。

（2）基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的具身智能模仿學(xué)習(xí)

在礦井?dāng)?shù)字孿生平臺的閉環(huán)訓(xùn)練體系中，通過部署多種傳感器，實(shí)時采集工人噴涂作業(yè)時的三維空間軌跡、肢體運(yùn)動姿態(tài)等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，用于噴涂機(jī)器人的模仿學(xué)習(xí)訓(xùn)練。基于多模態(tài)的專家數(shù)據(jù)采集與具身模仿學(xué)習(xí)如圖7所示。

圖7 基于多模態(tài)的專家數(shù)據(jù)采集與具身模仿學(xué)習(xí)

工人通過手持遙操數(shù)據(jù)采集設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，采集需要噴涂區(qū)域的數(shù)據(jù)、機(jī)器人噴涂軌跡以及工人操作機(jī)器人等多種數(shù)據(jù)，包含視覺圖像序列、空間坐標(biāo)向量的多模態(tài)數(shù)據(jù)經(jīng)過時空對齊、特征編碼處理后，構(gòu)建為標(biāo)準(zhǔn)化的專家示范數(shù)據(jù)集。

借助模仿學(xué)習(xí)算法，噴漿機(jī)器人通過行為克隆、擴(kuò)散模型等策略，精準(zhǔn)復(fù)刻工人在復(fù)雜巷道壁面噴涂時的軌跡規(guī)劃、料漿流速控制、噴槍傾角調(diào)整等操作技巧，實(shí)現(xiàn)從感知輸入到動作輸出的端到端映射，解決傳統(tǒng)編程控制難以應(yīng)對的非結(jié)構(gòu)化作業(yè)場景適應(yīng)性問題。智能化噴漿作業(yè)如圖8所示，機(jī)器人通過外部傳感設(shè)備識別待噴涂區(qū)域，隨后進(jìn)行噴涂路徑規(guī)劃并開展噴涂作業(yè)。

圖8 智能化噴漿作業(yè)

1.3 數(shù)字孿生智能體巡檢導(dǎo)航訓(xùn)練

（1）數(shù)據(jù)采集與生成

松林移動平臺通過模擬巷道場景利用多傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，搭載速騰激光雷達(dá)實(shí)現(xiàn)200 m距離感知，搭載融合慣導(dǎo)的D455相機(jī)采集礦井巷道紋理數(shù)據(jù)，搭載多傳感設(shè)備的松林移動平臺如圖9所示。

圖9 搭載多傳感設(shè)備的松林移動平臺

基于構(gòu)建的數(shù)字孿生模型，自動生成大量帶有精確標(biāo)注信息的虛擬訓(xùn)練數(shù)據(jù)，包括不同光照條件、復(fù)雜障礙物分布、多樣化巷道結(jié)構(gòu)等場景變化，此類虛擬數(shù)據(jù)與真實(shí)環(huán)境采集的數(shù)據(jù)相結(jié)合，形成豐富的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，減少了人工數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注的工作量。

通過在虛擬環(huán)境中大量仿真訓(xùn)練，導(dǎo)航算法學(xué)習(xí)到多種復(fù)雜場景下的最優(yōu)路徑規(guī)劃策略，并通過真實(shí)數(shù)據(jù)微調(diào)適應(yīng)實(shí)際井下環(huán)境的特殊性，提高具身智能模型在真實(shí)場景中的適應(yīng)性和魯棒性，為井下自主導(dǎo)航奠定堅實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)。

（2）導(dǎo)航算法訓(xùn)練

移動平臺導(dǎo)航分為基于鳥瞰圖（BEV）感知算法訓(xùn)練與導(dǎo)航?jīng)Q策算法訓(xùn)練2大核心模塊。BEV算法訓(xùn)練采用海量煤礦井下點(diǎn)云數(shù)據(jù)與視覺圖像構(gòu)建訓(xùn)練集，通過Transformer結(jié)構(gòu)將多視角圖像轉(zhuǎn)化為BEV表征，移動機(jī)器人實(shí)時感知巷道輪廓和障礙物等環(huán)境空間信息；導(dǎo)航?jīng)Q策算法基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架，融合煤礦井下作業(yè)安全規(guī)范與動態(tài)環(huán)境約束，構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)（如路徑最短、避障優(yōu)先級、能耗最低），在模擬巷道環(huán)境中進(jìn)行仿真訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜工況下的自主路徑規(guī)劃與動態(tài)避障決策。

（3）多智能體聯(lián)合訓(xùn)練

數(shù)字孿生平臺構(gòu)建的虛擬仿真環(huán)境，建立多智能體間實(shí)時數(shù)據(jù)鏈共享機(jī)制，通過分布式強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)巡檢機(jī)器人異構(gòu)智能體的協(xié)同訓(xùn)練，提高訓(xùn)練效率。在訓(xùn)練過程中，系統(tǒng)基于礦井地理信息模型，對巷道結(jié)構(gòu)、設(shè)備布局、風(fēng)險點(diǎn)位等要素進(jìn)行模擬，使智能體在復(fù)雜場景下不斷優(yōu)化決策策略。當(dāng)智能體完成訓(xùn)練部署后，可根據(jù)預(yù)設(shè)任務(wù)指令與動態(tài)環(huán)境感知，自主規(guī)劃巡檢路徑，通過數(shù)據(jù)交互實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域、跨層級的聯(lián)合巡檢作業(yè)，提高智能體自主化決策水平和巡檢效率。

數(shù)字孿生應(yīng)用場景

2.1 智能巡檢與安全監(jiān)測

巡檢機(jī)器人搭載多種傳感器與圖像識別系統(tǒng)，沿預(yù)設(shè)路徑對礦井巷道、設(shè)備表面進(jìn)行全覆蓋巡檢，漏噴涂區(qū)域巡檢如圖10所示。通過成像技術(shù)，精準(zhǔn)識別噴涂區(qū)域的色差、厚度等參數(shù)，實(shí)時標(biāo)注漏噴涂區(qū)域，并利用三維建模技術(shù)生成噴涂質(zhì)量熱力圖。對于噴涂厚度不足、表面不平整等質(zhì)量缺陷區(qū)域，機(jī)器人自動標(biāo)記定位，同步上傳檢測數(shù)據(jù)至數(shù)字孿生平臺，為后續(xù)補(bǔ)噴作業(yè)提供精確指導(dǎo)。搭載氣體傳感器和濕度傳感器等設(shè)備監(jiān)測礦道環(huán)境，確保礦井生產(chǎn)安全。

圖10 漏噴涂區(qū)域巡檢

2.2 無人化作業(yè)

掘進(jìn)機(jī)器人通過數(shù)字孿生模型規(guī)劃路徑，實(shí)現(xiàn)巷道自動掘進(jìn)與支護(hù)，提升作業(yè)效率。智能鑿巖設(shè)備通過掃描生成巖壁“數(shù)字地圖”，以高精度完成鉆孔作業(yè)。在無人化作業(yè)場景中，掘進(jìn)機(jī)器人根據(jù)數(shù)字孿生模型提供的巷道設(shè)計參數(shù)和地質(zhì)信息，自動規(guī)劃掘進(jìn)路徑，控制掘進(jìn)速度和方向。利用傳感器實(shí)時監(jiān)測掘進(jìn)過程中的各項數(shù)據(jù)，動態(tài)調(diào)整掘進(jìn)策略，確保作業(yè)質(zhì)量和效率，減少人工干預(yù)，降低勞動強(qiáng)度和安全風(fēng)險。

2.3 物資智能運(yùn)輸與倉儲管理

井下物資運(yùn)輸路線長、環(huán)節(jié)多，傳統(tǒng)運(yùn)輸方式效率低且易出錯。利用數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建井下物資運(yùn)輸與倉儲的虛擬模型，實(shí)時監(jiān)控物資位置、數(shù)量及倉儲環(huán)境。具身智能輸送機(jī)器人可根據(jù)生產(chǎn)需求和數(shù)字孿生系統(tǒng)的調(diào)度指令，自動規(guī)劃最優(yōu)運(yùn)輸路線，將物資精準(zhǔn)運(yùn)輸至指定地點(diǎn)。在倉儲環(huán)節(jié)，智能機(jī)器人能對物資進(jìn)行自動盤點(diǎn)、分類存放，通過圖像識別和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實(shí)時更新物資庫存信息，實(shí)現(xiàn)物資高效管理，降低人工搬運(yùn)成本和物資管理誤差。

結(jié) 語

數(shù)字孿生與具身智能技術(shù)的融合，為煤礦井下輔助作業(yè)帶來了智能化提升。通過構(gòu)建智能礦井?dāng)?shù)字孿生平臺，運(yùn)用三維重建、多模態(tài)SLAM等關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現(xiàn)虛實(shí)映射，結(jié)合數(shù)字孿生驅(qū)動的智能體操作與巡檢導(dǎo)航訓(xùn)練，形成了完整的技術(shù)體系。在實(shí)際應(yīng)用中，智能巡檢與安全監(jiān)測、無人化作業(yè)、物資智能運(yùn)輸與倉儲管理等場景，充分展現(xiàn)出該技術(shù)在提升煤礦安全生產(chǎn)水平、作業(yè)效率及資源利用率方面的巨大潛力。

#數(shù)字孿生#具身智能#SLAM#智能巡檢#智能運(yùn)輸#智能倉儲管理#無人化作業(yè)

編輯丨李莎

審核丨趙瑞

煤炭科學(xué)研究總院期刊出版公司擁有科技期刊21種。其中，SCI收錄1種，Ei收錄5種、CSCD收錄6種、Scopus收錄8種、中文核心期刊9種、中國科技核心期刊11種、中國科技期刊卓越行動計劃入選期刊4種，是煤炭行業(yè)最重要的科技窗口與學(xué)術(shù)交流陣地，也是行業(yè)最大最權(quán)威的期刊集群。

期刊簡介

《智能礦山》（月刊，CN 10-1709/TN，ISSN 2096-9139）是由中國煤炭科工集團(tuán)有限公司主管、煤炭科學(xué)研究總院有限公司主辦的聚焦礦山智能化領(lǐng)域產(chǎn)學(xué)研用新進(jìn)展的綜合性技術(shù)刊物。

主編：王國法院士

刊載欄目：企業(yè)/團(tuán)隊/人物專訪政策解讀視角·觀點(diǎn)智能示范礦井對話革新·改造學(xué)術(shù)園地、專題報道等。

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期刊成果：創(chuàng)刊5年來，策劃出版了“中國煤科煤礦智能化成果”“陜煤集團(tuán)智能化建設(shè)成果”“聚焦煤炭工業(yè)‘十四五’高質(zhì)量發(fā)展”等特刊/專題30多期。主辦“煤礦智能化重大進(jìn)展發(fā)布會”“煤炭清潔高效利用先進(jìn)成果發(fā)布會”“《智能礦山》理事、特約編輯年會暨智能化建設(shè)論壇”“智能礦山零距離”“礦山智能化建設(shè)運(yùn)維與技術(shù)創(chuàng)新高新研修班”等活動20余次。組建了理事會、特約編輯團(tuán)隊、卓越人物等千余人產(chǎn)學(xué)研用高端協(xié)同辦刊團(tuán)隊，打造了“刊-網(wǎng)-號-群-庫”全覆蓋的1+N全媒體傳播平臺，全方位發(fā)布礦山智能化領(lǐng)域新技術(shù)、新產(chǎn)品、新經(jīng)驗(yàn)。

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