智能采矿新时代：太原理工团队揭秘数智赋能技术的内涵与应用范式

IntelMining科普改编；实际内容以原文为准

引用原文：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. DOI:  10.13272/j.issn.1671-251x.18239

随着全球对矿产资源需求的持续增长，以及国家“双碳”战略的深入实施，智能采矿已成为保障矿产资源安全供给、推动矿山绿色低碳发展的必由之路。在太原理工大学矿业工程学院，付翔副教授团队一直致力于智能采矿领域的研究。日前，他们在《工矿自动化》期刊上发表了论文《智能采矿数智赋能技术内涵与应用范式》，我们跟随他们的脚步一同走进这个充满科技魅力的智能采矿世界，看看数智赋能技术是如何让传统矿山脱胎换骨的。

一、矿山行业的智能觉醒

在全球矿业加速向数字化、智能化转型的大潮中，矿山行业正迎来一场前所未有的变革。传统的采矿模式，依赖人工经验决策，面对复杂多变的地质条件和动态生产环境，往往显得力不从心。装备自动化水平不足，安全事故频发，成为制约矿山行业发展的瓶颈。而数据孤岛、异构系统协同困难等问题，更是让矿山管理者头疼不已。

正是在这样的背景下，智能采矿技术应运而生。它利用工业互联网、人工智能、数字孪生等先进技术，深度融合采矿工业机理与数字化能力，为矿山行业带来了全新的解决方案。太原理工大学付翔副教授团队提出的基于“数据−算法−装备−生态”四维协同架构的智能采矿数智赋能技术体系，为矿山行业的智能化转型提供了强有力的技术支撑。

智能采矿“数据−算法−装备−生态”四维协同架构

二、四维协同，构建智能采矿新生态

研究人员提出的智能采矿数智赋能技术体系，以“数据驱动（数）”与“智能决策（智）”为双核心，通过“数据−算法−装备−生态”四维协同架构，实现了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。

1. 数据层：矿山的“记忆大脑”

在智能采矿的蓝图中，数据层扮演着至关重要的角色。它就像矿山的“记忆大脑”，通过矿井数据标准化存储、生产时序数据流服务，构建了全矿井数据资产底座。

制定了地质特征、设备状态、环境参数等数据的标准化格式，消除了多源异构数据孤岛，实现了数据的统一规范管理。同时，利用时序数据库和关系型数据库，分别存储设备实时数据和结构化业务数据，构建了分布式存储架构。这样一来，无论是历史数据还是实时数据，都能得到高效的管理和利用。

更重要的是，数据层还提供了生产时序数据流服务。通过传感器、控制器、边缘网关等设备的实时采集和传输，矿山运行过程中的时序数据能够以毫秒级的速度进行传输和处理。这为后续的智能决策提供了坚实的数据基础。

2. 算法层：矿山的“智慧大脑”

如果说数据层是矿山的“记忆大脑”，那么算法层就是矿山的“智慧大脑”。它利用采矿场景AI推理逻辑、模型群协同计算，生成多目标决策方案，实现了采矿全流程的智能化决策。

利用煤矿大数据和采煤专业知识，构建了煤矿全流程不同工序场景的工业机理AI模型。这些模型能够根据实际需求，自动生成相应的决策指令。例如，在综采工艺中，算法层可以根据采煤机的位置和液压支架的状态，自动调整截割路径和移架速度，实现高效、安全的采煤作业。

此外，算法层还具备模型群协同智能计算能力。它能够集成不同场景的AI模型，实现多模型多触发并行推理计算。这种能力使得算法层能够在复杂多变的生产环境中，快速、准确地做出决策。

3. 装备层：矿山的“执行手臂”

装备层是智能采矿技术的“执行手臂”。它将算法层的决策指令转化为煤机装备的控制信号，驱动数字化改造后的装备执行动作。

根据煤矿工艺研制新型智能化煤机装备，包括智能采煤机、智能掘锚一体机、无人驾驶矿车等。这些装备不仅具备高精度、高可靠性的控制性能，还能够与算法层进行实时通信和数据交互。

在装备层中，自动化闭环控制执行是核心环节。通过装备端工业控制系统，开发应用自动闭环控制程序，实现了简单工况或目标的自动化执行。同时，装备层还能够将执行状态实时反馈给算法层和数据层，为后续的决策优化提供了数据支持。

4. 生态层：矿山的“神经末梢”

生态层是智能采矿技术的“神经末梢”。它通过人机协作任务执行、人智合作任务规划、人在回路数据挖掘等方式，构建了“人−机−智−环”共生体系。

在生态层中，人员可以通过视频、数字孪生、数据分析可视界面等方式，实时观察生产现场的设备姿态、工艺工况、地质条件等信息。结合算法层的决策结果和数据层的实时数据，人员可以与系统共同控制设备动作，实现人机协同作业。

此外，生态层还具备人在回路数据挖掘能力。通过对数据层的人工标注与修正，可以反向训练算法层的缺陷检测模型，提升模型的鲁棒性和准确性。这种能力使得智能采矿系统能够在不断的学习和优化中，逐步提高自身的智能化水平。

数智技术对四维协同架构赋能路径

三、数智赋能，打造矿山智能新范式

在四维协同架构的基础上，研究人员提出了智能采矿“数据流−智能流”双向协同机制与分层解耦逻辑。这种机制实现了毫秒级装备控制、秒级算法决策与分钟级人工干预的动态响应，构建了AI与人类双向赋能的新型采矿生产关系。

智能采矿数智赋能技术原理

以综采工艺为例，研究人员构建了基于“需求牵引−数据驱动−智能决策−装备执行”的闭环赋能路径。他们根据液压支架人机协同模式选择、液压支架自动跟机再次调控策略等具体应用场景需求，开发了相应的AI算法模型，并嵌入到煤矿工业数据AI模型自动推理系统中。

综采工艺的智能采矿数智赋能技术架构

在实际应用中，这些模型能够根据采煤机的位置和液压支架的状态等实时数据，自动生成相应的控制策略。技术人员可以通过观测判断这些策略是否可行，并根据实际情况进行人工干预。这种人工/分工/批准/否决多模式动态切换机制，实现了采煤工艺自动化与AI决策支持人工调控的深度协作。

综采工艺的智能采矿数智赋能技术应用范式

四、人机共融的智能采矿新时代

在这个新时代里，矿山行业将不再是一个充满危险和艰辛的行业。相反，它将成为一个充满机遇和希望的智慧产业。未来，智能采矿技术将继续向人机深度共融的“增强智能”范式演进。通过不断的技术创新和应用实践，智能采矿系统将逐步实现煤矿人员认知能力与采矿数据AI算力的双向赋能。最终形成“人类定义价值边界、AI优化执行路径、人机共担安全责任”的智能采矿生态。

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