人工智能如何改變煤礦安全？——五大災害風險預測技術

2026年01月22日 16:14 智能礦山雜志責編：戚金榮作者：智能礦山雜志

煤礦災害是懸在安全生產(chǎn)頭上的達摩克利斯之劍。瓦斯、火、水、頂板、煤塵——這“五大災害”類型復雜、極易耦合誘發(fā)，傳統(tǒng)預測方法機制認知不足、數(shù)據(jù)孤立，難以滿足現(xiàn)代礦山的安全需求。隨著深度學習和人工智能大模型技術的突破，AI已成為提升煤礦災害監(jiān)測準確性與時效性的關鍵手段。

引言：人工智能正在重塑煤礦安全

盡管全球能源結構正處于綠色轉型的關鍵期，但在未來相當長的時間內，煤炭作為我國能源安全“壓艙石”和“穩(wěn)定器”的戰(zhàn)略地位不會改變。煤礦安全生產(chǎn)，直接關系到國家能源供給體系的韌性與穩(wěn)定性。近年來，隨著煤礦開采走向深部，地質條件愈加復雜，災害風險呈非線性增長趨勢，這對煤礦安全防控體系提出了更高要求。

煤礦安全的重要性

煤礦災害主要包括瓦斯、火、水、頂板與煤塵等類型，據(jù)統(tǒng)計，2022年全國共發(fā)生煤礦事故168起、死亡245人，同比分別上升85%和38%，安全生產(chǎn)形勢依然嚴峻。煤礦事故不僅造成重大人員傷亡和財產(chǎn)損失，還會引發(fā)嚴重的社會影響和生態(tài)破壞。因此，提升煤礦災害的監(jiān)測、預警與智能響應能力，已成為煤礦安全生產(chǎn)領域亟需突破的關鍵問題。

圖1 2013-2023年我國煤礦重特大事故發(fā)生起數(shù)和死亡人數(shù)統(tǒng)計

傳統(tǒng)方法的局限性

傳統(tǒng)災害預測方法主要依賴經(jīng)驗、人工分析或少量傳感器數(shù)據(jù)，往往存在以下問題：

依賴人工經(jīng)驗，主觀性強

傳統(tǒng)的隱患排查往往依賴老專家的經(jīng)驗，“看、聽、摸”的方式難以傳承，且容易受疲勞和情緒影響，難以做到24小時無死角盯防。

數(shù)據(jù)孤島效應，缺乏聯(lián)動：

井下傳感器成千上萬，但相關數(shù)據(jù)分散在不同系統(tǒng)中，難以實現(xiàn)多源信息融合與協(xié)同分析，導致災害耦合風險難以識別。

預警滯后，響應遲緩：

傳統(tǒng)閾值報警（如瓦斯超限報警）通常發(fā)生在危險已經(jīng)臨界甚至發(fā)生之后，難以實現(xiàn)事前預測。

AI的出現(xiàn)，正在將安全管理從“被動響應”推向“主動預測”

隨著人工智能的迅速發(fā)展，AI技術被廣泛應用于煤礦災害預測領域，通過融合多源異構數(shù)據(jù)、構建深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型，實現(xiàn)對瓦斯突出、礦井火災、透水事故、頂板垮塌與煤塵爆炸的智能識別與超前預警?；赪eb of Science和CNKI的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2018年至2023年期間，關于“AI+礦山安全”的中英文論文發(fā)表量年均增長超過40%，反映出學術界與產(chǎn)業(yè)界對AI賦能煤礦災害預測的高度關注。這一趨勢背后，是傳統(tǒng)預測體系在面對日益復雜的礦山環(huán)境時的力不從心。例如，在瓦斯突出預測中，傳統(tǒng)方法多基于單一指標如瓦斯?jié)舛然驂毫Φ拈撝蹬袛啵雎粤说刭|構造、開采強度、煤體物理性質等多因素的動態(tài)交互作用，導致誤報、漏報現(xiàn)象頻發(fā)。而人工智能技術，特別是多模態(tài)融合與深度學習模型，能夠整合井下傳感器實時數(shù)據(jù)（如瓦斯?jié)舛?、風速、溫度）、地質勘探數(shù)據(jù)（如斷層分布、煤層透氣性）、開采工況數(shù)據(jù)（如推進速度、支護參數(shù)）乃至歷史事故案例數(shù)據(jù)，通過構建動態(tài)演化模型，揭示災害孕育、發(fā)展的內在規(guī)律，從而實現(xiàn)從“事后分析”向“事前預防”的轉變。

圖2 AI技術在煤礦災害研究中的高頻關鍵詞圖譜

人工智能技術在煤礦中的發(fā)展脈絡

人工智能在煤礦安全領域的應用并非一蹴而就，而是伴隨著算力提升、算法突破與數(shù)據(jù)積累，經(jīng)歷了一個從感知到認知，從單點技術到系統(tǒng)融合的演化過程。

1.0階段：基于規(guī)則的自動化監(jiān)測

在這一階段，煤礦信息化建設主要側重于基礎設施的數(shù)字化。

技術特征：依托SCADA系統(tǒng)（數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)）和PLC技術，實現(xiàn)對井下環(huán)境參數(shù)的實時采集。

核心邏輯：采用確定性邏輯，即設定固定的物理閾值（如瓦斯?jié)舛?gt;1%即報警）。

局限性：這種方法本質上屬于“事后響應”機制。系統(tǒng)缺乏自主學習能力，難以處理動態(tài)變化的復雜工況，且對于閾值之下的異常波動趨勢缺乏預判能力，極易產(chǎn)生漏報或誤報。

2.0階段：傳統(tǒng)機器學習與數(shù)據(jù)挖掘

隨著大數(shù)據(jù)概念的興起，研究者開始嘗試利用統(tǒng)計學方法和淺層神經(jīng)網(wǎng)絡挖掘歷史數(shù)據(jù)的價值。

技術特征：引入支持向量機（SVM）、隨機森林（RF）、BP神經(jīng)網(wǎng)絡等算法，對結構化監(jiān)測數(shù)據(jù)進行回歸預測與分類。

核心邏輯：依賴人工設計的特征工程，試圖從歷史時序數(shù)據(jù)中尋找災害發(fā)生的統(tǒng)計規(guī)律。

局限性：該階段的模型性能高度依賴于專家經(jīng)驗提取的特征質量，泛化能力有限。且面對井下視頻、音頻等非結構化數(shù)據(jù)時，傳統(tǒng)算法顯得力不從心，難以實現(xiàn)多源信息的有效融合。

3.0階段：深度學習與多模態(tài)智慧感知

近年來，深度學習技術的突破推動煤礦安全進入了真正的智能化時代。

技術特征：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）、Transformer架構的廣泛應用。

圖3 CNN結構示意圖

核心邏輯：

自動表征學習：模型能夠自動從原始數(shù)據(jù)中提取高維、非線性的抽象特征，無需大量人工干預。

時空關聯(lián)挖掘：利用LSTM/GRU捕捉時間序列的長程依賴，利用CNN/GCN捕捉空間拓撲結構，實現(xiàn)對災害演化的動態(tài)推演。

圖4 GRU結構示意圖

多模態(tài)融合：打破數(shù)據(jù)孤島，將傳感器數(shù)值、監(jiān)控視頻、微震信號等多源異構數(shù)據(jù)進行特征級或決策級融合，構建全息感知的安全防線。

表1統(tǒng)計了目前常用的算法模型、使用場景及優(yōu)缺點。

表1 常見算法模型

模型名稱

典型應用場景

優(yōu)勢

局限性

支持向量機（SVM）

瓦斯突出等級劃分、水害風險分級

適合小樣本、非線性問題；可解釋性強

對噪聲敏感、對大規(guī)模數(shù)據(jù)效率低

決策樹（DT）

水害誘因分類、冒頂風險等級劃分

可視化強、便于解釋、處理缺失數(shù)據(jù)能力強

易過擬合，對訓練數(shù)據(jù)噪聲敏感

隨機森林（RF）

頂板穩(wěn)定性綜合評估、瓦斯突出多因子判別

精度高、魯棒性強、特征重要性可解釋

模型較復雜，訓練與預測開銷較大

自適應提升（AdaBoost）

冒頂災害多源因素判斷、水害邊界演化判別

準確率高、適合復雜非線性分布

對噪聲敏感、對樣本質量要求高

梯度提升樹（GBDT）

瓦斯?jié)舛确蔷€性回歸、多因子災害風險評分

擬合精度高、支持特征重要性排序、適用于復雜關系建模

模型可解釋性差、超參數(shù)較多、訓練耗時較長

極端梯度提升（XGBoost）

大規(guī)模災害監(jiān)測數(shù)據(jù)下的突出風險預測、多源數(shù)據(jù)集成

訓練速度快、正則化防過擬合、特征選擇能力強

參數(shù)復雜、調參成本高，模型結構解釋性一般

BP神經(jīng)網(wǎng)絡（BPNN）

粉塵濃度預測、頂板沉降速率擬合

強非線性擬合能力、可處理復雜變量交互

易陷入局部最優(yōu)、依賴超參數(shù)調整、訓練時間長

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）

監(jiān)控視頻中火災煙霧檢測、頂板裂隙圖像識別

自動特征提取，適合處理圖像與空間模式

對時序數(shù)據(jù)適應性有限，需要較大計算資源

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）

瓦斯?jié)舛葧r間序列預測、礦井通風量變化分析

適合時序建模，捕捉長期依賴關系

易梯度消失或爆炸，難以建模長序列

長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）

瓦斯?jié)舛乳L時序預測、設備運行狀態(tài)監(jiān)測

能有效捕捉長期依賴關系，適合復雜時序任務

計算復雜度高，訓練時間長

門控循環(huán)單元（GRU）

瓦斯?jié)舛榷唐陬A測、設備狀態(tài)監(jiān)測、通風量變化分析

結構較簡單，訓練效率高，適合中短期時序預測

對特別長的時序依賴建模能力略弱于LSTM

生成對抗網(wǎng)絡（GAN)

少樣本災害數(shù)據(jù)擴充、罕見事故模擬、井下圖像合成

能夠生成逼真樣本，適合少樣本任務的數(shù)據(jù)增強

訓練不穩(wěn)定，易出現(xiàn)模式崩塌，對超參數(shù)敏感

當前，煤礦安全正邁向4.0階段——認知智能與自主決策時代。依托大模型技術，系統(tǒng)不僅可理解復雜語境下的安全規(guī)程與事故案例，還能結合實時態(tài)勢進行推理、預測與策略生成。目前，礦山行業(yè)大模型還處于初期探索階段。山東能源集團與華為等公司聯(lián)合發(fā)布的盤古礦山大模型是球首個商用于礦山領域的AI大模型；愚公YUKON礦山大模型由中國礦業(yè)大學（北京）等單位聯(lián)合研發(fā)，立足礦山開采全流程管理，實現(xiàn)礦山的全面感知和智能決策；煤科總院研發(fā)的太陽石礦山大模型聚焦礦山安全生產(chǎn)與應急管理，匯聚了500億條安全監(jiān)測數(shù)據(jù)集、300萬張視覺圖像數(shù)據(jù)集、20本專業(yè)學術期刊及200億字技術文獻等多模態(tài)數(shù)據(jù)，集數(shù)據(jù)分析、模型訓練和智能決策于一體，為行業(yè)提供了可復制、可推廣的人工智能解決方案。與此同時，智能體的引入為大模型的實際落地提供了新思路。智能體的目標是讓系統(tǒng)像專業(yè)人員一樣具備理解、推理與行動能力，從而在監(jiān)測、預測、調度、應急等場景中提供高效、可靠的智能服務。通過將大模型與智能體深度融合，煤礦安全系統(tǒng)正逐步實現(xiàn)從“被動響應”到“主動預判”的跨越。

圖5 Transformer結構示意圖

人工智能技術在煤礦五大災害預測中的應用

瓦斯災害預測：從“閾值報警”到“趨勢推演”

??痛點：瓦斯涌出具有極強的非線性和突發(fā)性，傳統(tǒng)的濃度閾值報警往往存在滯后，無法預判短時間內的激增趨勢。

AI介入路徑：基于時間序列分析的深度學習模型是當前的主流選擇。

核心技術：利用LSTM或GRU，模型能夠“記憶”歷史時刻的瓦斯?jié)舛取L速、氣壓等長周期數(shù)據(jù)序列。

應用效果：通過構建多變量耦合預測模型，AI不僅能精準預測未來幾分鐘至幾小時的瓦斯?jié)舛葦?shù)值，還能識別瓦斯突出的前兆特征信號，將預警時間窗大幅前移。

圖6 KJ751煤礦瓦斯抽（采）管網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)

水害監(jiān)測預警：透視地層的“CT掃描”

??痛點：井下突水往往源于隱蔽的含水構造，傳統(tǒng)物探解釋依賴人工經(jīng)驗，對微弱的水文異常信號敏感度不足。

AI介入路徑：將人工智能應用于地球物理反演與水文數(shù)據(jù)挖掘中。

核心技術：利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡（DNN）對瞬變電磁等物探數(shù)據(jù)進行智能反演，提高地質異常體的分辨率；結合SVM分析礦井涌水量、水壓與水化學成分的變化規(guī)律。

應用效果：實現(xiàn)了對老空水、底板承壓水突水危險性的動態(tài)評估，仿佛為地層做了一次高精度的“智能CT”，有效識別潛在的導水通道。

火災（自燃）識別：捕捉看不見的“熱紋理”

??痛點：煤炭自燃是一個緩慢氧化蓄熱的過程，早期隱蔽性強，僅僅依靠溫度傳感器難以在初期發(fā)現(xiàn)核心高溫點。

AI介入路徑：側重于標志氣體分析與紅外熱成像的融合。

核心技術：基于RF或XGBoost算法，建立一氧化碳、甲烷、乙烯等標志性氣體與煤溫之間的非線性回歸模型；同時結合計算機視覺技術分析井下紅外視頻流。

應用效果：AI能夠精準判定煤層自燃的“三帶”（散熱帶、氧化帶、窒息帶）分布，并從紅外圖像中自動識別異常熱斑，實現(xiàn)火災的早期預警。

頂板與沖擊地壓：聆聽巖層的“心跳”

??痛點：深部開采導致圍巖應力積聚，沖擊地壓（巖爆）發(fā)生前往往伴隨微震信號，但海量的微震數(shù)據(jù)中夾雜著大量爆破、鉆孔等噪聲。

AI介入路徑：聚焦于微震信號的智能降噪與聚類分析。

核心技術：運用CNN對微震波形圖譜進行自動分類，剔除施工噪聲；利用K-Means聚類算法分析微震事件的時空分布密度。

應用效果：系統(tǒng)能夠實時監(jiān)測圍巖應力場的演化態(tài)勢，智能識別頂板離層、斷裂等動力災害的前兆模式，為支護參數(shù)調整提供決策支持。

煤塵濃度感知：機器視覺的“慧眼”

??痛點：傳統(tǒng)粉塵傳感器易受污染堵塞，且只能反映單點濃度，無法呈現(xiàn)整個作業(yè)空間的粉塵分布狀態(tài)。

AI介入路徑：主要依賴圖像處理與機器視覺技術。

核心技術：基于圖像透射率模型和紋理特征提取，利用井下監(jiān)控攝像頭捕獲的視頻流，通過深度學習算法反演全斷面的粉塵濃度場。

應用效果：實現(xiàn)了非接觸式的全空間濃度監(jiān)測，一旦識別到粉塵濃度超標或噴霧降塵設施未開啟，系統(tǒng)可自動聯(lián)動降塵設備進行處置。

面臨的挑戰(zhàn)

"孤島效應"顯著：多災種協(xié)同預測缺失

目前，各類災害預測系統(tǒng)普遍處于“各自為戰(zhàn)”的狀態(tài)——瓦斯、水害、火災監(jiān)測如同一個個獨立的信息煙囪。缺乏跨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)互通與模型協(xié)同，使得AI難以捕捉鏈式災害效應。

"黑盒"難以服眾：機理與數(shù)據(jù)融合度低

現(xiàn)有的AI模型多為數(shù)據(jù)驅動，雖然擬合能力強，但缺乏對致災物理機理的深刻刻畫。指標體系構建和權重分配往往仍依賴人工經(jīng)驗，導致模型不僅可解釋性差，更缺乏科學理論支撐。

"水土不服"頻發(fā)：數(shù)據(jù)匱乏限制模型泛化

災害樣本的天然稀缺性（突發(fā)、小概率）是AI訓練的最大攔路虎。加之現(xiàn)有數(shù)據(jù)多源于單一礦區(qū)，導致模型一旦跨礦區(qū)應用，往往因地質條件變化而失效，魯棒性與可推廣性嚴重不足。

"最后一公里"受阻：工程部署與實時性難題

大量高水平研究仍停留在實驗室的理想環(huán)境中。一旦進入井下實戰(zhàn)，往往面臨傳感器精度波動、邊緣端算力受限、運維成本高昂等現(xiàn)實打擊。

"被動輔助"為主：智能自主與協(xié)同能力弱

當前系統(tǒng)大多仍是輔助決策工具，缺乏主動學習、動態(tài)協(xié)作與自我進化的能力，無法實現(xiàn)對風險的超前干預。

"落地成本"高昂：大模型應用的現(xiàn)實瓶頸

大模型應用仍存瓶頸。目前人工智能大模型技術仍處于探索階段，尚未形成成熟的協(xié)同機制，仍存在訓練與推理成本高、井下算力資源有限、缺乏礦山領域高質量語料庫、知識遷移不足及幻覺風險等多重挑戰(zhàn)。

參考文獻：

END

來源丨煤科礦安

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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有限公司主管、煤炭科學研究總院有限公司主辦的聚焦礦山智能化領域產(chǎn)學研用新進展的綜合性技術刊物。

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