一、研究背景与意义

我国提出“碳达峰”“碳中和”发展目标后，煤炭工业持续推进“上大压小，增优汰劣”的结构调整与转型，为煤矿智能化奠定了物质和意识形态基础。预计到2025年，主要矿井及重大灾情矿井将全面实现智能化；2035年，所有矿井实现智能控制。智能化监控技术作为煤矿安全监管的核心手段，通过实时风险感知、人员定位、危险岗位机器替人等功能，可显著降低事故率、提升应急响应效率、改善作业环境。然而，当前该技术在采矿领域的推广仍面临多重障碍，亟需系统研究其优化路径。

二、推广障碍分析

（一）技术层面障碍

1. 数据感知与处理能力不足：煤矿智能化建设需全面感知生产现场的运行情况，但目前传感器技术和物联网采集的数据呈指数级增长，海量数据的高效存储、传输和分析成为瓶颈。实时数据虽已用于监测、决策和响应，但历史数据的有效利用尚未得到普遍重视。例如，采煤队生产误时的分析依赖长历史数据反向跟踪原因，但数据质量差、可靠性低导致分析结果不准确，无法为培训教育、奖惩机制和设备采购提供有效依据。

2. 智能化掘进技术滞后：智能化掘进需以自动化为基础，而当前掘进工作面距离自动化仍有差距。尽管掘进机厂商设计了临时支护设备、机载支护装置等，但仍处于机械化组装阶段，复杂功能（如煤岩识别、自动截割）受工作面环境限制。例如，掘锚一体机虽能实现边掘边支，但超空顶截割的安全问题仍未完全解决。

3. 矿压监测系统不完善：矿压监测设备（如顶板离层仪、支架压力传感器）安装密度小、预测不准确、覆盖范围小，导致监测成效不明显。当前算法基于历史数据推演，未结合当前地质构造和采掘行为的地质扰动进行全面分析，无法提前预测矿压风险。例如，支架压力传感器监测结果因数据刷新频率低（1次/min），难以满足动态监测需求。

4. 工作面频繁接续的适应性差：采煤工作面设备自动化程度高，但工作面接续时地质条件、设备型号和数量变化会导致智能化软件平台需频繁调整。例如，新工作面设备接口回路变化需修改组态画面程序，数据标准不统一需调整点表命名格式和传输方式，增加了软件开发负担和成本。

（二）管理层面障碍

1. 资源协调与标准不统一：煤矿智能化建设涵盖范围广，技术标准差异导致数据兼容和业务协调困难。网络协议兼容性差、数据格式不统一、业务系统衔接性不足等问题，直接影响建设管理效果。例如，巡检机器人虽能代替部分人工操作，但程序设定影响巡检结果，突发性问题处理能力不足。

2. 安全监管意识薄弱：部分企业对隐蔽致灾因素（如地质构造、瓦斯积聚）的普查治理重视不够，存在“重生产轻普查”思想。法规执行力度不足，对《矿产资源法》《安全生产法》的学习停留在表面，监管中存在“宽松软”现象。例如，复工复产验收中降低标准、走过场，导致部分人员未完全进入工作状态。

3. 专业能力与协作意识不足：监管人员专业知识不扎实，对重大灾害治理技术掌握不深，指导企业时缺乏针对性。监管手段单一，依赖传统检查方式，对智能化监管（如瓦斯监测系统、人员定位系统）的运用不足。例如，与乡镇监管机构、技术专家沟通不足，联合检查中存在信息孤岛。

（三）环境与设备层面障碍

1. 井下环境恶劣：井下潮湿、粉尘、腐蚀、电磁干扰等恶劣环境对智能装备和传感器的耐用性、防爆性和可靠性提出高要求。例如，摄像头在低照度、雨雪、大风等环境下成像效果差，影响智能监控的准确性。

2. 设备成本与维护难度高：智能化设备（如锚杆与压力传感器融合的监测装置）成本高，企业投入意愿低。设备维护需专业技术人员，而当前矿工和技术人员学历低、经验不足，导致隐患整改不到位。例如，部分企业因技术人员缺乏，设备故障率居高不下。

三、优化路径探究

（一）技术优化路径

1. 提升数据感知与处理能力

(1) 引入通用数据架构，通过工作面建模和抽象，将智能化上层软件与具体工作面解耦，适应不同工作面的变化。

(2) 利用机器学习算法对历史生产数据进行训练，建立预测性维护模型，提前预测设备故障风险。例如，通过分析采煤机历史数据，预测轴承磨损时间，减少停机时间。

(3) 建设大数据中心，汇聚安全监测、人员、设备、生产等数据，构建风险动态画像，预测潜在事故类型和概率。

2. 推进智能化掘进技术突破

(1) 加大掘锚一体机、快掘配套系统的研发力度，提升设备自动化水平。例如，优化掘进机姿态感知和温度监测功能，实现远程操控。

(2) 结合地质勘探数据，开发煤岩识别算法，减少人工干预。例如，利用激光雷达扫描煤岩界面，自动调整截割参数。

3. 完善矿压监测系统

(1) 引入多种传感器（如地表观测、井下观测、地震监测），全面覆盖矿井区域，确保数据采集的全面性和准确性。

(2) 开发综合矿压监测大模型，整合地面水、地下水、褶皱、断层等因素，预测矿压变化趋势。例如，通过分析顶板离层仪和支架压力传感器数据，建立矿压预警阈值。

4. 增强工作面适应性

(1) 制定标准化数据接口和传输协议，统一设备型号和数量变化时的数据标准。例如，采用OPC UA协议实现设备数据互通。

(2) 开发模块化软件平台，支持快速配置和调整。例如，通过拖拽式界面修改组态画面程序，降低开发成本。

（二）管理优化路径

1. 加强资源协调与标准建设

(1) 建立统一的智能化矿山安全技术标准体系，保障不同系统兼容性。例如，制定传感器安装规范和数据传输标准。

(2) 推动产学研合作，共同研发具有自主知识产权的智能化技术。例如，高校与矿山企业联合开发矿压监测算法。

2. 提升安全监管意识与能力

(1) 深入学习新《矿产资源法》《安全生产法》及配套规章，每月参加法规专题培训，确保执法有据。

(2) 开展“隐蔽致灾因素普查攻坚”，联合技术专家对辖区煤矿进行全覆盖检查，建立“一矿一策”治理台账。

(3) 推广智能化监管手段，熟练运用瓦斯监测、人员定位等系统，每月分析系统数据，及时发现异常并处置。

3. 强化专业能力与协作意识

(1) 开展“送培训进企业”活动，每季度组织实操演练（如应急救援、设备操作），重点培训企业负责人和安全员。

(2) 实施“技术帮扶计划”，对中小企业安排专人对接，提供技术咨询和隐患整改指导。

(3) 建立“监管协作机制”，每月与乡镇监管机构、技术专家召开联席会，共享信息、联合检查。

（三）环境与设备优化路径

1. 改善井下环境适应性

(1) 选用防爆型、高可靠性的智能装备和传感器，适应井下恶劣环境。例如，采用IP68防护等级的摄像头，确保在潮湿、粉尘环境下正常工作。

(2) 优化设备布局，减少电磁干扰。例如，将变频器与传感器分开安装，降低信号干扰。

2. 降低设备成本与维护难度

(1) 推动智能化设备国产化，降低采购成本。例如，支持国内企业研发锚杆与压力传感器融合的监测装置。

(2) 加强矿工和技术人员培训，提升设备维护能力。例如，开展设备故障诊断实操课程，提高隐患整改效率。

四、研究方法与预期成果

（一）研究方法

1. 文献研究法：梳理国内外智能化监控技术在采矿安全监管中的应用案例和研究成果。

2. 实地调研法：深入煤矿企业，调研智能化监控技术的推广现状和存在问题。

3. 案例分析法：选取典型煤矿，分析其智能化监控技术的优化路径和实施效果。

4. 实验验证法：通过模拟实验，验证优化路径的可行性和有效性。

（二）预期成果

1. 理论成果：形成智能化监控技术在采矿安全监管中的推广障碍与优化路径理论体系。

2. 实践成果：提出可复制、可推广的优化方案，为煤矿企业提供技术指导。

3. 政策建议：为政府制定智能化矿山建设政策提供参考，推动行业标准化发展。

五、研究计划与进度安排

（一）第一阶段：文献调研与理论分析

2. 收集国内外智能化监控技术在采矿安全监管中的研究文献。

3. 分析当前技术推广的障碍和优化路径的理论基础。

（二）第二阶段：实地调研与案例分析

1. 深入煤矿企业，调研智能化监控技术的应用现状和存在问题。

2. 选取典型煤矿，分析其优化路径和实施效果。

（三）第三阶段：优化路径设计与实验验证

3. 提出智能化监控技术的优化路径和实施方案。

4. 通过模拟实验，验证优化路径的可行性和有效性。

（四）第四阶段：成果整理与论文撰写

1. 整理研究数据，分析实验结果。

2. 撰写课题研究报告和论文。

六、结论

智能化监控技术在采矿安全监管中的推广是提升煤矿安全生产水平的关键。当前，该技术推广面临技术、管理和环境设备等多重障碍，需通过提升数据感知与处理能力、推进智能化掘进技术突破、完善矿压监测系统等技术路径，以及加强资源协调、提升安全监管意识、强化专业能力等管理路径，实现智能化监控技术的有效推广。本研究将为煤矿企业提供技术指导，为政府制定政策提供参考，推动采矿行业智能化发展。