矿山安全始终是矿业生产的生命线，也是智能化转型的核心驱动力。本文从技术赋能视角出发，系统分析了矿山安全风险治理从“被动防御”向“主动防控”转型的内在逻辑与技术路径。文章提出“感知—研判—干预”三层递进的分析框架，用以刻画智能化安全能力的演进阶段：感知层实现从“人眼巡查”到“多维传感”的升级，研判层实现从“经验判断”到“模型推演”的跃迁，干预层实现从“被动响应”到“主动消纳”的突破。在此基础上，本文论证了“人机共生”作为矿山安全治理过渡期最优路径的必要性与可行性，并指出标准化与数据闭环是支撑安全智能系统持续进化的关键机制。研究认为，矿山安全的智能化不是用技术替代人的安全责任，而是用技术放大人的安全能力——让风险识别更早、预警更快、处置更准，最终实现从“事后追责”到“事前预防”的根本转变。

关键词：矿山安全；智能感知；风险预警；AI视频监控；人机协同

一、引言：安全命题的技术应答

      矿山安全是矿业生产的底线问题，也是智能化转型最迫切的应用场景。2026年2月施行的新版《煤矿安全规程》以“无人则安、少则安”为核心导向，首次将智能化、无人化纳入法定技术路线。同年《政府工作报告》提出“深化拓展‘人工智能+’，促进新一代智能终端和智能体加快推广”。政策端的强力驱动，正在将矿山安全从制度约束推向技术赋能的新阶段。

      然而，矿山安全形势依然严峻。井下瓦斯超限、顶板冒落、透水事故、露天矿边坡滑坡等传统风险尚未根除，智能化转型过程中又产生了新的安全挑战——系统故障、通信中断、算法误判等“次生风险”。据2021年实施的《煤矿重大事故隐患判定标准》，重大事故隐患已细分为15个主类、79个子类，隐患类型的复杂化对安全监测提出了更高要求。

      本文的核心判断是：矿山安全正在经历从“人防”到“智防”的能力跃迁。传统的安全管理依赖制度约束和人工巡检，存在滞后性、被动性和覆盖盲区；而智能感知、AI分析和自动化干预技术的成熟，正在为矿山安全构筑起一道“数智防线”。这一转型的核心逻辑，是从“事故发生后追责”转向“风险发生前预防”。

二、感知层：从“人眼巡查”到“多维传感”

      感知是安全的第一道关口。传统矿山安全监测主要依赖人工巡检和单一传感器，覆盖密度低、响应速度慢、信息维度少。智能化转型的首要任务，是构建覆盖全域、多维协同的感知网络。

2.1 井下感知：AI视频与智能监测

      在井工矿场景中，AI视频智能监控已成为安全感知的标配手段。河北省应急管理厅明确要求推广应用AI视频智能监控、违法违规行为智能识别分析等技术装备。山西省非煤矿山在线监测预警系统集成了安全监控、人员定位、工业视频等10个工作模块，上线6个月即监控分析下井人员32万余人次，判定报警6.4万余次、传感器异常2630条，处置红色报警413个。

      AI视频监控的价值在于“从看见到看懂”——不仅记录画面，更能自动识别违章操作、设备异常和环境风险。晋城经开区在调研中明确将“掘进面智能可视”作为重点攻关场景，印证了智能感知从“有没有画面”到“能不能理解画面”的能力升级方向。

2.2 露天感知：边坡监测与越界预警

      露天矿的安全风险主要集中在边坡失稳和越界开采。白音华露天矿通过部署94台GNSS高精度监测设备，实现边坡监测网格化全覆盖，设备核心精度可达毫米级，能够实时捕捉边坡细微位移、局部形变及滑移前兆信息。

      地下矿山越界开采监测则借助“微地震+智能微动”勘探技术，部署震源监测网，结合5G+物联网实时采集地下震动信号，通过多维智能动态监测预警平台实现“透明矿山”管理。这种“物联感知+人工智能”的技术路线，使越界行为的识别从“事后核查”走向“实时预警”。

2.3 感知层的关键挑战：从“布点”到“组网”

      当前感知层建设的主要瓶颈不在于设备有无，而在于系统协同。不同监测设备的数据格式、通信协议、分析标准各不相同，形成“信息孤岛”。乌海能源的实践表明，解决之道在于构建“人-车-巷道”动态全景图，将辅助运输、人员定位、视频监控等多源数据融合。感知层的能力升级方向，是从“单点感知”走向“全域组网”。

三、研判层：从“经验判断”到“模型推演”

      感知产生数据，数据需要转化为风险认知。研判层的智能化，核心是用算法模型替代或辅助人工经验判断，实现风险的早识别、早预警。

3.1 隐患文本的智能分类

      煤矿安全隐患文本具有专业性强、类别繁多、分布不均的特点。传统人工分类效率低、标准不统一。一项基于32万份事故报告的研究表明，混合CNN-Transformer模型在隐患文本分类中F1值较BERT等基线模型提升最高达9%，已部署于实际矿山安全系统，人工审核工作量降低约30%。这意味着AI不仅能“看到”隐患，还能“理解”隐患的类型和等级。

3.2 透明地质与灾害预测

      地质条件是矿山安全的“先天因素”。乌海能源部署的透明地质保障系统，整合地质测量、防治水、瓦斯地质、防灭火等多专业数据，构建三维地质模型，可直观识别断层、采空区、富水区等潜在风险源。2025年4月，老石旦煤矿16402综采工作面通过该系统预判前方26米处存在地质异常，提前制定施工方案，有效规避了地质风险。

      这一案例的关键启示是：地质保障系统不再是被动的“资料库”，而是主动的“推演器”——基于历史数据和实时监测，对未发生的风险进行预判。

3.3 致因关联与规则挖掘

      理解事故的“因果链”是精准预防的前提。基于DPM-PHMiner模型对316条煤矿事故数据进行的关联规则挖掘，识别出34组代表性致因规则，覆盖管理与制度、设备与设施、作业与操作、支护与防护、安全防护措施五大主题。这种数据驱动的致因分析方法，为安全隐患排查提供了更科学、更系统的依据。

四、干预层：从“被动响应”到“主动消纳”

      感知和研判的最终目的是干预——在风险演变为事故之前采取行动。干预层的智能化，体现为从“人被动响应”到“系统主动干预”的能力跃升。

4.1 智能预警与主动避险

      乌海能源投运的集团首个人车交互智能安全防护系统，将辅助运输与人员定位数据融合，构建井下人车协同的安全屏障。当AI视频分析检测到人员靠近车辆电子围栏时，驾驶员终端即时警报，矿工佩戴的智能矿灯同步震动预警，形成双向避险闭环。这一系统的本质，是将安全从“人的自觉”变成“系统的强制”。

4.2 灾变应对的技术突破

      当事故不可避免时，技术手段的介入能力直接决定伤亡程度。国家矿山安全技术创新中心发布的井工煤矿一氧化碳消纳装备，在模拟爆炸试验中将距爆源220米处的一氧化碳浓度从4739ppm降至189ppm，降幅达96%。这标志着对有毒气体的处理从“通风稀释”升级为“主动消纳”。

      同样值得关注的是矿用快速开启式压缩氧自救器，将佩戴步骤整合为“一拉一戴”一个动作，佩戴时间仅需6秒，较国家标准“30秒盲戴”大幅缩短。在灾变场景中，每一秒都关乎生死，技术的“介入速度”直接转化为“生存概率”。

4.3 从“单点干预”到“系统闭环”

      干预层的能力升级，不仅体现在单项技术的突破，更体现在形成“感知-研判-干预-反馈”的闭环。国能胜利能源公司的实践中，边缘计算终端与云端平台形成“实时监测—智能诊断—方案生成—维修反馈”的闭环，非计划停机时间减少60%。这意味着系统不仅能发现问题、发出预警，还能推动问题的解决和能力的迭代。

五、路径审视：在“无人化”与“人机共生”之间

      矿山安全的智能化路径选择，本质上是技术可行性与现实约束之间的权衡。

5.1 全无人化的愿景与局限

      “无人则安”是矿山安全的核心原则，也是智能化追求的终极目标。然而，在复杂地质条件、设备可靠性不足、算法泛化能力有限的现实约束下，短期内实现井下全无人化仍不现实。中国工程院院士葛世荣指出，过度追求无人化可能“把人类的经验和智慧放到一边，无形中加大技术要求和运行难度”。

5.2 人机共生：过渡期的理性路径

      更为务实的路径是“人机共生”——AI承担重复性、危险性、高精度的监测和预警任务，人类保留复杂决策、应急处置和经验判断能力。乌海能源的“人车协同”模式正是这一理念的体现：系统负责24小时不间断的风险监测和即时预警，人类负责在预警触发后进行综合判断和处置。这种模式下，机器是安全的“哨兵”，人是安全的“指挥官”。

5.3 两个关键支撑

      人机共生模式的可持续运转，依赖两个关键条件：

      一是标准化。 不同厂商的安全设备需要互联互通，不同系统的数据需要互认互用。山西省发布的《井工煤矿人工智能视觉识别技术要求》定义了“中心—边—端”三级协同架构，为安全AI系统的部署提供了标准参照。标准化的缺失，将导致安全系统沦为“信息孤岛”，削弱系统级防护能力。

      二是数据闭环。 AI安全模型需要持续的数据回馈才能迭代优化。从矿山现场采集的报警数据、误报案例、事故报告，应反哺模型训练，使系统越用越准、越用越智能。这要求建立从“现场—云平台—研发端”的高效数据闭环机制。

六、结语

      矿山安全的智能化，正在经历从“人防”到“智防”的系统性转型。感知层的“多维传感”让风险“看得见”，研判层的“模型推演”让风险“读得懂”，干预层的“主动消纳”让风险“控得住”——三层能力的叠加，正在构筑起一张覆盖“事前预防—事中预警—事后干预”全链条的数智安全网。

      但技术从来不是安全问题的全部答案。矿山安全的本质，是技术能力、管理制度和人的责任意识的协同。智能化不是用机器替代人的安全责任，而是用技术放大人的安全能力——让风险识别更早、预警更快、处置更准。

      面向未来，矿山安全智能化将在“无人化”与“人机共生”之间寻求动态平衡。短期内，人机协同的安全防护模式将加速普及，AI在安全监测和预警中的角色将从“辅助”走向“主导”；长期而言，随着技术成熟度的提升，井下危险区域的无人化将逐步实现。而贯穿始终的主线，是从“事后追责”到“事前预防”的根本转变——这既是技术的进步，更是安全理念的跃升。

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