AI模型在煤矿行业的应用正深刻改变传统生产模式，从安全监控、设备运维到生产优化，AI技术已成为智慧矿山建设的核心驱动力。以下是AI模型在煤矿中的主要应用场景及典型案例：

1. 生产优化与智能决策

智能采掘规划**：AI模型通过分析地质数据、历史开采记录和设备状态，自动生成最优开采路径和支护方案。例如，李雅庄矿的“小雅助手”可从数据库中调取地质数据，自动生成顶板支护强度计算报告，将技术文件编制时间从24小时缩短至2小时，效率提升92%。

- **成本管控**：AI可自动分析矿井成本数据，生成多套预算方案，并对比行业标杆，优化资源分配。如李雅庄矿的《延米费用计算大模型》可提供A/B/C三套预算方案，兼顾生产任务和成本控制。

2. 安全监测与风险预警

瓦斯与故障预测**：山西凹凸时空的“超脑工业垂类大模型”通过设备传感器数据，可预测瓦斯泄漏、采煤机故障等风险，运维响应效率提升90%。

人员行为识别：基于AI视频分析，可实时监测综采工作面人员行为，防止进入危险区域。如《煤炭学报》提出的RSCA-YOLOv8s模型，人员入侵危险区域的识别准确率达98%。

- **隐患智能分析：李雅庄矿的AI系统可自动统计历史隐患数据，生成趋势分析报告，并提供整改建议，大幅提升隐患排查效率。

3. 设备运维与智能诊断**

- **故障预判与检修辅助：AI模型可分析设备振动频谱、温度等数据，提前发现潜在故障。例如，李雅庄矿的机电人员通过AI生成完整的检修计划，包括部件型号、修理说明等，显著提升检修效率。

- **矿鸿智能装备**：中国中煤与华为联合开发的矿鸿操作系统，实现综采设备（采煤机、液压支架等）的自主协同控制，提升设备运行稳定性和智能化水平。

4. 智能监控与数据分析

煤流煤量监测**：航天科技七院研发的AI煤流监控系统，利用计算机视觉和传感器数据，精确计算煤炭流量，优化运输系统控制，降低能耗。

数字孪生与仿真：陕投集团赵石畔煤矿采用数字孪生技术，在虚拟空间模拟真实开采过程，为井下作业提供预演和决策支持。

5. 未来发展趋势

AI大模型+工业知识图谱**：如“超脑工业垂类大模型”正构建煤矿行业知识库，实现跨领域推理- **人机协同生态**：AI不仅替代部分人工操作，更与矿工形成“教练-智能体”协作模式，如李雅庄矿培养“懂矿山、会思考的智能矿工”。

政策推动：鄂尔多斯市发布《煤炭AI及矿鸿三年行动计划》，计划2027年前实现全市煤矿AI全覆盖，打造全国智能化示范标杆。

结论

AI模型在煤矿的应用已从单点技术突破迈向全场景智能化，涵盖安全、生产、运维、管理等多个环节。未来，随着5G、数字孪生、工业大模型的深度融合，煤矿行业将加速向“少人化、智能化、绿色化”转型，实现更高效、更安全的可持续发展。