AI幫助煤炭行業(yè)智能化升級.
[2025-04-10 15:58:32]公司詳情：
從智能掘進、綜采，到礦山無人駕駛，再到智能洗選，對煤炭行業(yè)來說，“智能化”早已不是新概念，但伴隨近期DeepSeek的火爆，礦山企業(yè)又掀起一股新的人工智能（AI）潮。越來越多的煤炭企業(yè)宣布接入DeepSeek，從增強自有模型到強化智能開采，AI和礦山智能系統(tǒng)體現(xiàn)出較強互補性。AI的深度應用，可為決策者提供更科學、更直觀的參考，也可以降低使用者面臨的技術門檻。但另一方面，復雜條件下AI決策的透明性、可靠性仍有不足，制約著AI價值的進一步釋放。
智能系統(tǒng)和AI有何不同？
“你在煤炭行業(yè)能發(fā)揮哪些作用？”DeepSeek列舉了智能勘探與資源評估、自動化開采與設備管理、安全生產與風險預警等一系列應用場景，并表示：“通過這些功能，DeepSeek能夠幫助煤炭行業(yè)實現(xiàn)智能化、自動化和可持續(xù)發(fā)展，提升生產效率，保障安全生產，降低環(huán)境影響。”
而對煤炭行業(yè)來說，DeepSeek所說的概念似乎并不新鮮，近年來智能掘進、智能綜采、智能巡檢等一系列關鍵設備和技術落地推廣，行業(yè)智能化建設已然取得一批成果。但因DeepSeek模型的開源特性和良好性能，近期，一批煤炭企業(yè)或下屬科技公司也掀起DeepSeek的“接入”潮。從智慧辦公到設備監(jiān)測，從安全生產到供應鏈優(yōu)化，AI似乎正改變著礦山的每個環(huán)節(jié)。
那么，礦山智能系統(tǒng)和時下興起的AI有何不同？中國礦業(yè)大學（北京）機械與電氣工程學院教授郭一楠表示：“智能系統(tǒng)通常基于自動化控制、數(shù)據(jù)采集和傳感器技術，依賴事先設定的規(guī)則和算法，完成數(shù)據(jù)研判和控制下發(fā)。這種系統(tǒng)最典型的特征，就是通過確定性方式實現(xiàn)對數(shù)據(jù)信息的利用。無論是報警閾值設定，還是控制目標值設定，抑或是設備故障診斷時故障樹的排查邏輯，均是依賴于確定性的數(shù)據(jù)信息。”
人工智能的引入可以為智能系統(tǒng)帶來一些新的特性和升級。郭一楠表示，AI能夠從大規(guī)模數(shù)據(jù)中提取深層次的關系和規(guī)律，不局限于傳統(tǒng)的規(guī)則和模型，還能根據(jù)實時數(shù)據(jù)的變化動態(tài)調整分類、預測或決策結果，突破預設規(guī)則的限制。“得益于學習到的多領域通用知識，包括DeepSeek在內的生成式AI能夠以更擬人的思維和溝通方式提供人性化輸出，被視作重塑行業(yè)AI應用模式的革命性技術。”
AI應用潛力如何？
從利用方式來看，多個煤炭企業(yè)都是以自有的智能化項目為“基座”，通過接入DeepSeek為項目升級。其中，山東能源集團旗下的云鼎科技股份有限公司利用DeepSeek增強了自有模型對礦山行業(yè)知識數(shù)據(jù)的推理能力，并進一步將其開發(fā)成智能應用，可在安全生產、運營管理、財務審計和輔助決策等多個場景落地。
中煤信息公司稱，通過接入DeepSeek大模型，提升了其自有的“智控”項目AI能力。通過發(fā)揮DeepSeek在推理、數(shù)據(jù)處理與智能化分析方面的優(yōu)勢，形成具備多項能力的大模型技術底座，可在煤炭、煤化工、電力、新能源等專業(yè)領域應用。
郭一楠表示：“AI系統(tǒng)善于識別傳統(tǒng)系統(tǒng)難以察覺的微小變化和潛在問題，而精準分析又依賴于智能系統(tǒng)為礦山企業(yè)提供的數(shù)據(jù)基座，二者缺一不可。當前煤炭領域的智能系統(tǒng)經過長期優(yōu)化，為AI系統(tǒng)的建設提供了寶貴的業(yè)務基礎。”
AI對智能系統(tǒng)升級可體現(xiàn)在多個方面。“生成式AI能夠直接處理非結構化數(shù)據(jù)，如井下巡檢視頻、設備異響音頻和地質報告文本等，還能從設備日志文本中提取關鍵語義，并與傳感器數(shù)據(jù)形成互補，構建更全面的設備狀態(tài)畫像。”郭一楠指出，AI也可以結合實時數(shù)據(jù)和知識庫，動態(tài)生成決策建議，并用自然語言解釋決策邏輯。通過強化學習與數(shù)字孿生技術，AI能夠在虛擬環(huán)境中預演不同決策方案，從而為決策者提供更科學、更直觀的參考。
此外，面對智能系統(tǒng)中可能存在的閾值設置不合理等情況，AI系統(tǒng)可以通過對多源乃至多模態(tài)數(shù)據(jù)的綜合分析，輔助人員完成現(xiàn)有智能系統(tǒng)的優(yōu)化。AI也可以降低使用人員的技術門檻，輔助理解和應用不熟悉的知識，并通過類人的語言交互模式完成對多系統(tǒng)復雜信息的融合分析，更精準、快速地解決現(xiàn)場問題。
井下用AI是否可靠？
近年來，我國煤開采深度以每年8—12米的平均速度向深部延伸。面對這一新形勢，AI既有獨特優(yōu)勢，但同時也存在短板。
郭一楠指出，面對高度不確定的地質條件，AI可以融合多方面數(shù)據(jù)，構建動態(tài)風險預測模型。而針對深部煤層賦存形態(tài)不確定性強的特點，AI可利用強化學習算法動態(tài)調整開采方案。深部開采常面臨多災種耦合風險，傳統(tǒng)分析方法受限于單一學科模型，而AI可通過知識圖譜技術整合多領域知識，建立跨學科的因果推理模型。
近期，已有部分企業(yè)通過接入AI加快推進煤礦開采裝備的智能化升級。中國煤科天瑪智控的技術涵蓋液壓控制、綜采自動化控制、生產維護維修等多個領域，通過DeepSeek大模型、向量數(shù)據(jù)庫和圖數(shù)據(jù)庫的綜合運用，提高了智能系統(tǒng)推理的準確性和數(shù)據(jù)的安全性；鄭煤集團利用DeepSeek完成了對“安全生產數(shù)字礦工”系統(tǒng)的關鍵技術升級，探索礦山安全管控“多模態(tài)感知+自主決策”。
在煤礦領域，AI做出的決策可能直接關系到人員安全，其可靠性與精準性仍需強化。首先，AI決策的運作機制復雜，盡管能夠推導出結論，但其推導過程就像在一個黑箱中進行，對使用者不透明。AI決策的“黑箱”特性和礦山安全的強合規(guī)性要求存在一定矛盾。同時，深部開采中新出現(xiàn)的致災模式往往缺乏歷史數(shù)據(jù)，導致AI預測可靠性下降。深部作業(yè)現(xiàn)場的高溫、高濕環(huán)境易導致傳感器數(shù)據(jù)漂移，訓練不足的AI模型可能產生誤判。
“當前智能化轉型已從單一技術驗證邁向全鏈條協(xié)同創(chuàng)新，但井下復雜場景適配性、算法可靠性和人才儲備等問題仍制約著AI價值的釋放。”郭一楠表示，隨著AI決策鏈向采掘、安全等核心環(huán)節(jié)延伸，人工與智能設備的權責界定也需同步完善，避免“算法黑箱”引發(fā)的責任真空。
本文摘自《微信公眾號 礦山安全天地》
