全國人大代表張世麗：煤礦智能化如何從“能用”到“好用”？

隻有破解“重建設

、輕運維”“重技術、輕管理”“重單點
、輕協同”的難題

，才能推動智能化建設從“能用”向“好用”“管用”躍升。

　　建議國家層麵出台智能化煤礦常態化運行指導意見；加大對智能化改造後運維資金的支持力度
，將運維費用納入煤礦安全費用列支範圍
；鼓勵企業與科研院校合作
，建立智能化技術創新聯合體，推動智能化技術從“模仿應用”向“自主創新”跨越。  

——張世麗

　　“煤礦智能化建設不是一次性投入工程
，而是持續迭代的係統工程。”全國人大代表、潞安化工集團常村煤礦副總工程師張世麗告訴記者。

　　在參與智能化建設的過程中，張世麗深刻體會到，隻有破解“重建設、輕運維”“重技術、輕管理”“重單點


、輕協同”的難題，才能推動智能化建設從“能用”向“好用”“管用”躍升。具體而言，可從三方麵發力。

　　技術層麵
，可以組建專業化運維團隊
，針對智能化係統建立設備台賬、故障數據庫，通過大數據分析預判潛在問題。例如，常村煤礦針對智能綜采係統總結的“故障預判三查法”（查數據波動、查設備聯動、查環境影響），運用後設備故障率下降30%。

　　管理層麵，製定智能化係統日常運維細則，明確各崗位操作規範

、巡檢頻次和應急處置流程，將運維責任落實到具體班組和個人。

　　考核層麵，將智能化係統運行效率、故障處理時效等納入績效考核
，設立智能化運維先鋒崗，激發全員參與積極性。

　　“當前，部分煤礦智能化建設存在信息孤島問題，各子係統數據不互通
、功能不聯動。”張世麗說，“要實現更高階發展，需打破係統壁壘。”

　　一方麵，搭建統一的智能礦山數據平台
，將采掘、通風、運輸、安全監測等係統數據標準化整合，實現“一網統管、一數多用”。目前，常村煤礦已完成13個子係統的數據對接，通過數據分析優化生產銜接
，使回采工效提升15%。另一方麵，深化“源網荷儲”一體化應用
，推動煤炭開采與新能源、新型電力係統協同發展。如潞安化工集團正在推進的餘吾煤業公司零碳園區智能微電網建設，實現綠電消納與生產用能動態平衡。

　　張世麗建議，國家層麵出台智能化煤礦常態化運行指導意見，明確技術標準、運維規範和考核指標；加大對智能化改造後運維資金的支持力度，將運維費用納入煤礦安全費用列支範圍；鼓勵企業與科研院校合作，建立智能化技術創新聯合體
，針對複雜地質條件下的技術瓶頸開展專項攻關

，推動智能化技術從“模仿應用”向“自主創新”跨越。

　　張世麗介紹，目前
，在常村煤礦
，人工智能（AI）主要用於以下場景。

　　一是安全監測預警。應用AI視頻分析與傳感器數據融合技術
，對井下人員未按規定佩戴防護裝備、違規作業等行為進行實時識別，同時通過對瓦斯濃度、頂板壓力等數據的分析，實現災害風險提前預警。應用人工智能技術後，違規行為識別響應時間從10分鍾縮短至1分鍾，瓦斯超限預警準確率提升至95%以上。

　　二是設備智能運維。通過在綜采設備、掘進機等關鍵裝備上安裝振動傳感器
、溫度傳感器，利用AI算法分析設備運行數據，預判軸承磨損、液壓係統泄漏等故障。

　　“我們摸索的‘設備故障四診法’”（望數據趨勢、聞異常聲響

、問運行參數、切精準定位），結合人工智能技術，已成功排除百餘次設備疑難故障

，設備平均無故障運行時間延長20%。”張世麗說。

　　三是智能通風調控。基於AI算法構建礦井通風智能分析決策平台，根據采掘工作麵推進、瓦斯湧出量變化等情況
，自動調節風量分配
，實現按需供風。這使得礦井有效風量利用率提升至92%
，每年節約通風能耗成本300餘萬元。

　　四是無人化作業輔助。在井下變電所、水泵房等固定崗位推廣“AI+無人值守”技術，通過遠程操控和智能巡檢替代人工值守。目前，常村煤礦已完成S1采區水泵房無人化改造
，減少作業人員8人，且未發生任何安全事故。

　　然而
，在實踐中，人工智能技術應用仍存在適應能力不足、落地成本較高
、複合型人才短缺
、數據安全風險等問題。

　　張世麗介紹
，複雜地質條件下
，例如遇到過斷層
、陷落柱情況時，人工智能模型的適應性有待提升，數據采集易受粉塵、振動等因素影響，導致分析精度下降。部分AI設備和係統初期投入大

，中小企業推廣難度大，且缺乏針對性的成本分攤機製。既懂煤礦生產又掌握AI技ji術shu的de複fu合he型xing人ren才cai匱kui乏fa，導dao致zhi技ji術shu應ying用yong與yu現xian場chang需xu求qiu脫tuo節jie
，難nan以yi充chong分fen發fa揮hui係xi統tong效xiao能neng。井jing下xia數shu據ju傳chuan輸shu過guo程cheng中zhong存cun在zai網wang絡luo安an全quan隱yin患huan，數shu據ju泄xie露lu或huo被bei篡cuan改gai可ke能neng影ying響xiang生sheng產chan安an全quan。

　　為推動人工智能技術與煤礦井下生產深度融合，張世麗提出以下建議。

　　一是聚焦場景化創新。圍繞煤礦安全生產的核心需求，開發針對性強、實用性高的AI應用，如高瓦斯礦井瓦斯抽采精準調控
、深部開采頂板壓力預測等場景化解決方案


，避免“為技術而技術”。

　　二是構建低成本應用模式。鼓勵企業與科技公司合作
，開發模塊化、輕量化的AI係統，降低初期投入
；推動AI技術與現有設備改造相結合，避免重複建設。如常村煤礦將傳統掘進機改造為智能掘進係統，成本僅為新建智能掘進係統的30%。

　　三是健全人才培育體係。建立“高校+企業+實訓基地”的人才培養模式，開設煤礦智能化相關專業

，開展“AI技術+煤礦技能”雙軌培訓
；推行協議工資、項目工資等激勵機製
，吸引高端技術人才投身煤炭行業。

　　四是強化安全保障措施。構建“人防+技防+製度防”數shu據ju安an全quan體ti係xi，對dui井jing下xia數shu據ju傳chuan輸shu進jin行xing加jia密mi處chu理li，建jian立li數shu據ju安an全quan監jian測ce預yu警jing係xi統tong

，定ding期qi開kai展zhan網wang絡luo安an全quan應ying急ji演yan練lian
，確que保bao數shu據ju安an全quan與yu生sheng產chan安an全quan同tong步bu推tui進jin。