煤礦災(zāi)害是懸在安全生產(chǎn)頭上的達(dá)摩克利斯之劍。瓦斯、火、水、頂板、煤塵——這“五大災(zāi)害”類(lèi)型復(fù)雜、極易耦合誘發(fā)，傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法機(jī)制認(rèn)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(xué)習(xí)和人工智能大模型技術(shù)的突破，AI已成為提升煤礦災(zāi)害監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確性與時(shí)效性的關(guān)鍵手段。

01

引言：人工智能正在重塑煤礦安全

盡管全球能源結(jié)構(gòu)正處于綠色轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵期，但在未來(lái)相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間內(nèi)，煤炭作為我國(guó)能源安全“壓艙石”和“穩(wěn)定器”的戰(zhàn)略地位不會(huì)改變。煤礦安全生產(chǎn)，直接關(guān)系到國(guó)家能源供給體系的韌性與穩(wěn)定性。近年來(lái)，隨著煤礦開(kāi)采走向深部，地質(zhì)條件愈加復(fù)雜，災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)呈非線性增長(zhǎng)趨勢(shì)，這對(duì)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(zāi)害主要包括瓦斯、火、水、頂板與煤塵等類(lèi)型，據(jù)統(tǒng)計(jì)，2022年全國(guó)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(shì)依然嚴(yán)峻。煤礦事故不僅造成重大人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失，還會(huì)引發(fā)嚴(yán)重的社會(huì)影響和生態(tài)破壞。因此，提升煤礦災(zāi)害的監(jiān)測(cè)、預(yù)警與智能響應(yīng)能力，已成為煤礦安全生產(chǎn)領(lǐng)域亟需突破的關(guān)鍵問(wèn)題。

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

傳統(tǒng)方法的局限性

傳統(tǒng)災(zāi)害預(yù)測(cè)方法主要依賴(lài)經(jīng)驗(yàn)、人工分析或少量傳感器數(shù)據(jù)，往往存在以下問(wèn)題：

• 依賴(lài)人工經(jīng)驗(yàn)，主觀性強(qiáng)

傳統(tǒng)的隱患排查往往依賴(lài)?yán)蠈?zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)，“看、聽(tīng)、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(shí)無(wú)死角盯防。

• 數(shù)據(jù)孤島效應(yīng)，缺乏聯(lián)動(dòng)：

井下傳感器成千上萬(wàn)，但相關(guān)數(shù)據(jù)分散在不同系統(tǒng)中，難以實(shí)現(xiàn)多源信息融合與協(xié)同分析，導(dǎo)致災(zāi)害耦合風(fēng)險(xiǎn)難以識(shí)別。

• 預(yù)警滯后，響應(yīng)遲緩：

傳統(tǒng)閾值報(bào)警（如瓦斯超限報(bào)警）通常發(fā)生在危險(xiǎn)已經(jīng)臨界甚至發(fā)生之后，難以實(shí)現(xiàn)事前預(yù)測(cè)。

AI的出現(xiàn)，正在將安全管理從“被動(dòng)響應(yīng)”推向“主動(dòng)預(yù)測(cè)”

隨著人工智能的迅速發(fā)展，AI技術(shù)被廣泛應(yīng)用于煤礦災(zāi)害預(yù)測(cè)領(lǐng)域，通過(guò)融合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)、構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)瓦斯突出、礦井火災(zāi)、透水事故、頂板垮塌與煤塵爆炸的智能識(shí)別與超前預(yù)警?；赪eb of Science和CNKI的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2018年至2023年期間，關(guān)于“AI+礦山安全”的中英文論文發(fā)表量年均增長(zhǎng)超過(guò)40%，反映出學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界對(duì)AI賦能煤礦災(zāi)害預(yù)測(cè)的高度關(guān)注。這一趨勢(shì)背后，是傳統(tǒng)預(yù)測(cè)體系在面對(duì)日益復(fù)雜的礦山環(huán)境時(shí)的力不從心。例如，在瓦斯突出預(yù)測(cè)中，傳統(tǒng)方法多基于單一指標(biāo)如瓦斯?jié)舛然驂毫Φ拈撝蹬袛?，忽略了地質(zhì)構(gòu)造、開(kāi)采強(qiáng)度、煤體物理性質(zhì)等多因素的動(dòng)態(tài)交互作用，導(dǎo)致誤報(bào)、漏報(bào)現(xiàn)象頻發(fā)。而人工智能技術(shù)，特別是多模態(tài)融合與深度學(xué)習(xí)模型，能夠整合井下傳感器實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)（如瓦斯?jié)舛?、風(fēng)速、溫度）、地質(zhì)勘探數(shù)據(jù)（如斷層分布、煤層透氣性）、開(kāi)采工況數(shù)據(jù)（如推進(jìn)速度、支護(hù)參數(shù)）乃至歷史事故案例數(shù)據(jù)，通過(guò)構(gòu)建動(dòng)態(tài)演化模型，揭示災(zāi)害孕育、發(fā)展的內(nèi)在規(guī)律，從而實(shí)現(xiàn)從“事后分析”向“事前預(yù)防”的轉(zhuǎn)變。

圖2 AI技術(shù)在煤礦災(zāi)害研究中的高頻關(guān)鍵詞圖譜

02

人工智能技術(shù)在煤礦中的發(fā)展脈絡(luò)

人工智能在煤礦安全領(lǐng)域的應(yīng)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(gè)從感知到認(rèn)知，從單點(diǎn)技術(shù)到系統(tǒng)融合的演化過(guò)程。

1.0階段：基于規(guī)則的自動(dòng)化監(jiān)測(cè)

在這一階段，煤礦信息化建設(shè)主要側(cè)重于基礎(chǔ)設(shè)施的數(shù)字化。

技術(shù)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(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)井下環(huán)境參數(shù)的實(shí)時(shí)采集。

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

局限性：這種方法本質(zhì)上屬于“事后響應(yīng)”機(jī)制。系統(tǒng)缺乏自主學(xué)習(xí)能力，難以處理動(dòng)態(tài)變化的復(fù)雜工況，且對(duì)于閾值之下的異常波動(dòng)趨勢(shì)缺乏預(yù)判能力，極易產(chǎn)生漏報(bào)或誤報(bào)。

2.0階段：傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘

隨著大數(shù)據(jù)概念的興起，研究者開(kāi)始嘗試?yán)媒y(tǒng)計(jì)學(xué)方法和淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挖掘歷史數(shù)據(jù)的價(jià)值。

技術(shù)特征：引入支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林（RF）、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法，對(duì)結(jié)構(gòu)化監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸預(yù)測(cè)與分類(lèi)。

核心邏輯：依賴(lài)人工設(shè)計(jì)的特征工程，試圖從歷史時(shí)序數(shù)據(jù)中尋找災(zāi)害發(fā)生的統(tǒng)計(jì)規(guī)律。

局限性：該階段的模型性能高度依賴(lài)于專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)提取的特征質(zhì)量，泛化能力有限。且面對(duì)井下視頻、音頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)，傳統(tǒng)算法顯得力不從心，難以實(shí)現(xiàn)多源信息的有效融合。

3.0階段：深度學(xué)習(xí)與多模態(tài)智慧感知

近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的突破推動(dòng)煤礦安全進(jìn)入了真正的智能化時(shí)代。

技術(shù)特征：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、Transformer架構(gòu)的廣泛應(yīng)用。

圖3 CNN結(jié)構(gòu)示意圖

核心邏輯：

自動(dòng)表征學(xué)習(xí)：模型能夠自動(dòng)從原始數(shù)據(jù)中提取高維、非線性的抽象特征，無(wú)需大量人工干預(yù)。

時(shí)空關(guān)聯(lián)挖掘：利用LSTM/GRU捕捉時(shí)間序列的長(zhǎng)程依賴(lài)，利用CNN/GCN捕捉空間拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)對(duì)災(zāi)害演化的動(dòng)態(tài)推演。

圖4 GRU結(jié)構(gòu)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(hào)等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征級(jí)或決策級(jí)融合，構(gòu)建全息感知的安全防線。

表1統(tǒng)計(jì)了目前常用的算法模型、使用場(chǎng)景及優(yōu)缺點(diǎn)。

表1 常見(jiàn)算法模型

模型名稱(chēng)

典型應(yīng)用場(chǎng)景

優(yōu)勢(shì)

局限性

支持向量機(jī)（SVM）

瓦斯突出等級(jí)劃分、水害風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)

適合小樣本、非線性問(wèn)題；可解釋性強(qiáng)

對(duì)噪聲敏感、對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)效率低

決策樹(shù)（DT）

水害誘因分類(lèi)、冒頂風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分

可視化強(qiáng)、便于解釋、處理缺失數(shù)據(jù)能力強(qiáng)

易過(guò)擬合，對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)噪聲敏感

隨機(jī)森林（RF）

頂板穩(wěn)定性綜合評(píng)估、瓦斯突出多因子判別

精度高、魯棒性強(qiáng)、特征重要性可解釋

模型較復(fù)雜，訓(xùn)練與預(yù)測(cè)開(kāi)銷(xiāo)較大

自適應(yīng)提升（AdaBoost）

冒頂災(zāi)害多源因素判斷、水害邊界演化判別

準(zhǔn)確率高、適合復(fù)雜非線性分布

對(duì)噪聲敏感、對(duì)樣本質(zhì)量要求高

梯度提升樹(shù)（GBDT）

瓦斯?jié)舛确蔷€性回歸、多因子災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分

擬合精度高、支持特征重要性排序、適用于復(fù)雜關(guān)系建模

模型可解釋性差、超參數(shù)較多、訓(xùn)練耗時(shí)較長(zhǎng)

極端梯度提升（XGBoost）

大規(guī)模災(zāi)害監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)下的突出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、多源數(shù)據(jù)集成

訓(xùn)練速度快、正則化防過(guò)擬合、特征選擇能力強(qiáng)

參數(shù)復(fù)雜、調(diào)參成本高，模型結(jié)構(gòu)解釋性一般

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BPNN）

粉塵濃度預(yù)測(cè)、頂板沉降速率擬合

強(qiáng)非線性擬合能力、可處理復(fù)雜變量交互

易陷入局部最優(yōu)、依賴(lài)超參數(shù)調(diào)整、訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）

監(jiān)控視頻中火災(zāi)煙霧檢測(cè)、頂板裂隙圖像識(shí)別

自動(dòng)特征提取，適合處理圖像與空間模式

對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)適應(yīng)性有限，需要較大計(jì)算資源

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）

瓦斯?jié)舛葧r(shí)間序列預(yù)測(cè)、礦井通風(fēng)量變化分析

適合時(shí)序建模，捕捉長(zhǎng)期依賴(lài)關(guān)系

易梯度消失或爆炸，難以建模長(zhǎng)序列

長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）

瓦斯?jié)舛乳L(zhǎng)時(shí)序預(yù)測(cè)、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)

能有效捕捉長(zhǎng)期依賴(lài)關(guān)系，適合復(fù)雜時(shí)序任務(wù)

計(jì)算復(fù)雜度高，訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)

門(mén)控循環(huán)單元（GRU）

瓦斯?jié)舛榷唐陬A(yù)測(cè)、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)、通風(fēng)量變化分析

結(jié)構(gòu)較簡(jiǎn)單，訓(xùn)練效率高，適合中短期時(shí)序預(yù)測(cè)

對(duì)特別長(zhǎng)的時(shí)序依賴(lài)建模能力略弱于LSTM

生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN)

少樣本災(zāi)害數(shù)據(jù)擴(kuò)充、罕見(jiàn)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(wù)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)

訓(xùn)練不穩(wěn)定，易出現(xiàn)模式崩塌，對(duì)超參數(shù)敏感

當(dāng)前，煤礦安全正邁向4.0階段——認(rèn)知智能與自主決策時(shí)代。依托大模型技術(shù)，系統(tǒng)不僅可理解復(fù)雜語(yǔ)境下的安全規(guī)程與事故案例，還能結(jié)合實(shí)時(shí)態(tài)勢(shì)進(jìn)行推理、預(yù)測(cè)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(tuán)與華為等公司聯(lián)合發(fā)布的盤(pán)古礦山大模型是球首個(gè)商用于礦山領(lǐng)域的AI大模型；愚公YUKON礦山大模型由中國(guó)礦業(yè)大學(xué)（北京）等單位聯(lián)合研發(fā)，立足礦山開(kāi)采全流程管理，實(shí)現(xiàn)礦山的全面感知和智能決策；煤科總院研發(fā)的太陽(yáng)石礦山大模型聚焦礦山安全生產(chǎn)與應(yīng)急管理，匯聚了500億條安全監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)集、300萬(wàn)張視覺(jué)圖像數(shù)據(jù)集、20本專(zhuān)業(yè)學(xué)術(shù)期刊及200億字技術(shù)文獻(xiàn)等多模態(tài)數(shù)據(jù)，集數(shù)據(jù)分析、模型訓(xùn)練和智能決策于一體，為行業(yè)提供了可復(fù)制、可推廣的人工智能解決方案。與此同時(shí)，智能體的引入為大模型的實(shí)際落地提供了新思路。智能體的目標(biāo)是讓系統(tǒng)像專(zhuān)業(yè)人員一樣具備理解、推理與行動(dòng)能力，從而在監(jiān)測(cè)、預(yù)測(cè)、調(diào)度、應(yīng)急等場(chǎng)景中提供高效、可靠的智能服務(wù)。通過(guò)將大模型與智能體深度融合，煤礦安全系統(tǒng)正逐步實(shí)現(xiàn)從“被動(dòng)響應(yīng)”到“主動(dòng)預(yù)判”的跨越。

圖5 Transformer結(jié)構(gòu)示意圖

03

人工智能技術(shù)在煤礦五大災(zāi)害預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

瓦斯災(zāi)害預(yù)測(cè)：從“閾值報(bào)警”到“趨勢(shì)推演”

??痛點(diǎn)：瓦斯涌出具有極強(qiáng)的非線性和突發(fā)性，傳統(tǒng)的濃度閾值報(bào)警往往存在滯后，無(wú)法預(yù)判短時(shí)間內(nèi)的激增趨勢(shì)。

AI介入路徑：基于時(shí)間序列分析的深度學(xué)習(xí)模型是當(dāng)前的主流選擇。

核心技術(shù)：利用LSTM或GRU，模型能夠“記憶”歷史時(shí)刻的瓦斯?jié)舛?、風(fēng)速、氣壓等長(zhǎng)周期數(shù)據(jù)序列。

應(yīng)用效果：通過(guò)構(gòu)建多變量耦合預(yù)測(cè)模型，AI不僅能精準(zhǔn)預(yù)測(cè)未來(lái)幾分鐘至幾小時(shí)的瓦斯?jié)舛葦?shù)值，還能識(shí)別瓦斯突出的前兆特征信號(hào)，將預(yù)警時(shí)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(cè)預(yù)警：透視地層的“CT掃描”

??痛點(diǎn)：井下突水往往源于隱蔽的含水構(gòu)造，傳統(tǒng)物探解釋依賴(lài)人工經(jīng)驗(yàn)，對(duì)微弱的水文異常信號(hào)敏感度不足。

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

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

應(yīng)用效果：實(shí)現(xiàn)了對(duì)老空水、底板承壓水突水危險(xiǎn)性的動(dòng)態(tài)評(píng)估，仿佛為地層做了一次高精度的“智能CT”，有效識(shí)別潛在的導(dǎo)水通道。

火災(zāi)（自燃）識(shí)別：捕捉看不見(jiàn)的“熱紋理”

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

AI介入路徑：側(cè)重于標(biāo)志氣體分析與紅外熱成像的融合。

核心技術(shù)：基于RF或XGBoost算法，建立一氧化碳、甲烷、乙烯等標(biāo)志性氣體與煤溫之間的非線性回歸模型；同時(shí)結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)分析井下紅外視頻流。

應(yīng)用效果：AI能夠精準(zhǔn)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(dòng)識(shí)別異常熱斑，實(shí)現(xiàn)火災(zāi)的早期預(yù)警。

頂板與沖擊地壓：聆聽(tīng)?zhēng)r層的“心跳”

??痛點(diǎn)：深部開(kāi)采導(dǎo)致圍巖應(yīng)力積聚，沖擊地壓（巖爆）發(fā)生前往往伴隨微震信號(hào)，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(hào)的智能降噪與聚類(lèi)分析。

核心技術(shù)：運(yùn)用CNN對(duì)微震波形圖譜進(jìn)行自動(dòng)分類(lèi)，剔除施工噪聲；利用K-Means聚類(lèi)算法分析微震事件的時(shí)空分布密度。

應(yīng)用效果：系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)圍巖應(yīng)力場(chǎng)的演化態(tài)勢(shì)，智能識(shí)別頂板離層、斷裂等動(dòng)力災(zāi)害的前兆模式，為支護(hù)參數(shù)調(diào)整提供決策支持。

煤塵濃度感知：機(jī)器視覺(jué)的“慧眼”

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

AI介入路徑：主要依賴(lài)圖像處理與機(jī)器視覺(jué)技術(shù)。

核心技術(shù)：基于圖像透射率模型和紋理特征提取，利用井下監(jiān)控?cái)z像頭捕獲的視頻流，通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法反演全斷面的粉塵濃度場(chǎng)。

應(yīng)用效果：實(shí)現(xiàn)了非接觸式的全空間濃度監(jiān)測(cè)，一旦識(shí)別到粉塵濃度超標(biāo)或噴霧降塵設(shè)施未開(kāi)啟，系統(tǒng)可自動(dòng)聯(lián)動(dòng)降塵設(shè)備進(jìn)行處置。

04

面臨的挑戰(zhàn)

"孤島效應(yīng)"顯著：多災(zāi)種協(xié)同預(yù)測(cè)缺失

目前，各類(lèi)災(zāi)害預(yù)測(cè)系統(tǒng)普遍處于“各自為戰(zhàn)”的狀態(tài)——瓦斯、水害、火災(zāi)監(jiān)測(cè)如同一個(gè)個(gè)獨(dú)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?zhǔn)綖?zāi)害效應(yīng)。

"黑盒"難以服眾：機(jī)理與數(shù)據(jù)融合度低

現(xiàn)有的AI模型多為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，雖然擬合能力強(qiáng)，但缺乏對(duì)致災(zāi)物理機(jī)理的深刻刻畫(huà)。指標(biāo)體系構(gòu)建和權(quán)重分配往往仍依賴(lài)人工經(jīng)驗(yàn)，導(dǎo)致模型不僅可解釋性差，更缺乏科學(xué)理論支撐。

"水土不服"頻發(fā)：數(shù)據(jù)匱乏限制模型泛化

災(zāi)害樣本的天然稀缺性（突發(fā)、小概率）是AI訓(xùn)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(dǎo)致模型一旦跨礦區(qū)應(yīng)用，往往因地質(zhì)條件變化而失效，魯棒性與可推廣性嚴(yán)重不足。

"最后一公里"受阻：工程部署與實(shí)時(shí)性難題

大量高水平研究仍停留在實(shí)驗(yàn)室的理想環(huán)境中。一旦進(jìn)入井下實(shí)戰(zhàn)，往往面臨傳感器精度波動(dòng)、邊緣端算力受限、運(yùn)維成本高昂等現(xiàn)實(shí)打擊。

"被動(dòng)輔助"為主：智能自主與協(xié)同能力弱

當(dāng)前系統(tǒng)大多仍是輔助決策工具，缺乏主動(dòng)學(xué)習(xí)、動(dòng)態(tài)協(xié)作與自我進(jìn)化的能力，無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的超前干預(yù)。

"落地成本"高昂：大模型應(yīng)用的現(xiàn)實(shí)瓶頸

大模型應(yīng)用仍存瓶頸。目前人工智能大模型技術(shù)仍處于探索階段，尚未形成成熟的協(xié)同機(jī)制，仍存在訓(xùn)練與推理成本高、井下算力資源有限、缺乏礦山領(lǐng)域高質(zhì)量語(yǔ)料庫(kù)、知識(shí)遷移不足及幻覺(jué)風(fēng)險(xiǎn)等多重挑戰(zhàn)。

參考文獻(xiàn)：

END

來(lái)源丨煤科礦安

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(guó)科技核心期刊11種、中國(guó)科技期刊卓越行動(dòng)計(jì)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(jiǎn)介

《智能礦山》（月刊，CN 10-1709/TN，ISSN 2096-9139）是由中國(guó)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(guó)法院士

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

投稿網(wǎng)址：www.chinamai.org.cn（期刊中心-作者投稿）

?? 征稿函詳見(jiàn)鏈接： 征稿┃《智能礦山》面向廣大讀者征稿，歡迎投稿

期刊成果：創(chuàng)刊5年來(lái)，策劃出版了“中國(guó)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(zhuān)題30多期。主辦“煤礦智能化重大進(jìn)展發(fā)布會(huì)”“煤炭清潔高效利用先進(jìn)成果發(fā)布會(huì)”“《智能礦山》理事、特約編輯年會(huì)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(dòng)20余次。組建了理事會(huì)、特約編輯團(tuán)隊(duì)、卓越人物等千余人產(chǎn)學(xué)研用高端協(xié)同辦刊團(tuán)隊(duì)，打造了“刊-網(wǎng)-號(hào)-群-庫(kù)”全覆蓋的1+N全媒體傳播平臺(tái)，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)。

?? 具體詳見(jiàn)鏈接：《智能礦山》創(chuàng)刊5周年回顧

聯(lián)系人：李編輯 010-87986441

郵發(fā)代號(hào)：82-476

?? 期刊訂閱詳見(jiàn)鏈接：歡迎訂閱┃《智能礦山》雜志2026年訂閱開(kāi)始了！

往期薦讀

• 會(huì)議議程┃關(guān)于召開(kāi)煤炭無(wú)人化開(kāi)采數(shù)智技術(shù)研討?hù)叱晒l(fā)布會(huì)的通知(2026年1月9—11日北京)

• 行業(yè)聚焦┃2025年礦山智能化建設(shè)運(yùn)維與技術(shù)創(chuàng)新高級(jí)研修班成功在威海舉辦

• 行業(yè)聚焦┃2025智慧礦山技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)發(fā)展論壇（新疆）成功召開(kāi)

• 行業(yè)聚焦┃2024年煤炭清潔高效利用智能化成果發(fā)布暨選煤廠智能化建設(shè)論壇順利召開(kāi)

• 征稿┃《智能礦山》面向廣大讀者征稿，歡迎投稿

• 歡迎訂閱┃《智能礦山》雜志2026年訂閱開(kāi)始了！

• 行業(yè)聚焦┃2024年煤礦智能化重大進(jìn)展發(fā)布會(huì)成功召開(kāi)

• 《智能礦山》創(chuàng)刊5周年回顧

• 王國(guó)法院士煤礦智能化觀點(diǎn)集錦

• 新書(shū)訂閱 ┃《中國(guó)煤礦智能化發(fā)展報(bào)告（2024年）》（王國(guó)法，劉峰 主編）

• 訂閱┃探秘太陽(yáng)石的奧秘 呈現(xiàn)煤的真身：太陽(yáng)石系列科普叢書(shū)重磅發(fā)售

往期特刊

中國(guó)煤科特刊

陜煤集團(tuán)特刊

神東專(zhuān)欄

重大進(jìn)展特刊

露天礦特刊

理事單位特刊

紅柳林煤礦特刊

創(chuàng)新技術(shù)特刊

創(chuàng)刊號(hào)

版權(quán)聲明

本刊對(duì)已出版文章持有電子版、網(wǎng)絡(luò)版及進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)技術(shù)交流和與各網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)合作的權(quán)利，稿酬一次性付清，版權(quán)歸本刊與作者共同所有，如不同意，請(qǐng)?jiān)谕陡鍟r(shí)聲明。

---

聲明：本文系轉(zhuǎn)載自互聯(lián)網(wǎng)，請(qǐng)讀者僅作參考，并自行核實(shí)相關(guān)內(nèi)容。若對(duì)該稿件內(nèi)容有任何疑問(wèn)或質(zhì)疑，請(qǐng)立即與鐵甲網(wǎng)聯(lián)系，本網(wǎng)將迅速給您回應(yīng)并做處理，再次感謝您的閱讀與關(guān)注。