国家能源局：加快推进煤矿智能化建设 助力煤炭安全增产增供

记者今日从28日召开的国家能源局新闻发布会上获悉，我国煤矿智能化建设加快推进，全国有近400座煤矿正在开展智能化建设，总投资规模超过1000亿元，已完成约470亿元，建成智能化采掘工作面687个，在去冬今春煤炭安全增产增供中发挥了重要作用。

国家能源局有关负责人表示，煤矿智能化是煤炭工业高质量发展的核心技术支撑，对实现煤矿减人增安提效、促进能源低碳转型具有重要意义。2020年以来，国家能源局联合国家发展改革委、教育部、科技部、工业和信息化部、财政部、应急管理部、国家矿山安监局印发《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》，建立了煤矿智能化发展协调机制，以提高煤炭保供能力为目标，以示范项目为抓手，边健全制度边推进工作，煤矿智能化建设全面铺开。

该负责人表示，一是健全法规政策标准体系。将智能化发展写入《煤炭法》修订草案和“十四五”煤炭发展规划，出台了《智能化示范煤矿建设管理暂行办法》和《煤矿智能化专家库管理暂行办法》，发布了《煤矿智能化建设指南（2021年版）》和《智能化示范煤矿验收管理办法（试行）》，为煤矿智能化建设提供了法规政策依据。建立煤矿智能化标准体系和框架，已推动颁布国家标准、行业标准、团体标准12项，立项行业标准7项、团体标准近100项。

二是以示范引领全国煤矿智能化建设。组织遴选了71处示范建设煤矿，总产能近6亿吨/年，计划投资157亿元左右，预计2023年底前可完成建设。据初步统计，全国有近400座煤矿正在开展智能化建设，总投资规模超过1000亿元，已完成约470亿元，建成智能化采掘工作面687个，“少人巡视，无人操作”智能采煤工作面迈向常态化应用，减人增安提效的效果日益显现，并在去冬今春煤炭安全增产增供中发挥了重要作用。

三是大力支持技术装备研发应用。大断面快速掘锚系统、岩巷全断面掘进装备、大倾角矿用盾构机等在井下成功应用，露天煤矿矿用卡车无人驾驶编组成功运行，多种新型快速掘进装备系统现场投入使用，大型矿用设备节能传动技术应用效果显著，矿山鸿蒙操作系统发布，“煤智云”大数据平台建设应用，煤矿机器人集群研发应用启动，坚硬薄煤层智能化综采成套技术与装备成功研发应用，这些技术装备为煤矿智能化建设提供了核心支撑。

四是建立煤矿智能化专家库。国家能源局联合矿山安监局，重点面向煤炭生产企业、煤机装备制造企业，煤炭科研院所、高等院校、煤炭工业协会等单位，开展了煤矿智能化专家征集工作。按照专家库管理办法，综合考虑行业影响、专业背景、现场经验等因素，择优选取172名专家纳入专家库，为煤矿智能化建设提供智力支持。

五是跨界合作不断加强。成立了煤矿智能化技术创新联盟、煤机装备智能化产业联盟。华为公司与山西省、中国煤科集团分别创建了智能矿山创新实验室，与国家能源集团联合开发了“矿山鸿蒙操作系统”，组建煤矿军团支持服务智能化。山东能源集团发布了全球首套矿用高可靠5G专网系统，新元煤矿建成了全国首个5G煤矿。中国矿业大学（北京）专门开设了与智能化煤矿建设相关的本科专业，为煤矿智能化培养专业人才。

六是联合召开全国推进会。2020年9月，应急管理部、国家能源局、国家矿山安监局联合召开全国煤矿智能化建设现场推进会，国务院有关领导出席并作重要讲话，强调了煤矿智能化建设的重要意义，并提出明确要求和努力方向。2021年9月，国家能源局召开了全国煤矿智能化建设工作推进会，党组书记、局长章建华出席会议并讲话，重点对加快煤矿智能化建设作出安排部署，晋陕蒙能源主管部门和示范建设煤矿代表作了典型经验交流。

“经过两年来的探索和实践，煤矿智能化建设得到煤炭企业、广大职工的广泛响应和踊跃支持，是科技创新在煤炭行业落地的实践应用，也是落实《‘十四五’数据经济发展规划》的具体行动。煤炭行业上下越来越认识到，煤矿智能化建设代表着煤炭先进生产力发展方向，是行业迈向更高质量发展的必由之路。”该负责人表示，下一步，国家能源局将继续发挥八部门煤矿智能化发展协调机制作用，搭建科技创新平台，完善政策和标准体系，做好宣传推广工作，构建智能感知、智能决策、自动执行的煤矿智能化体系，为能源领域“新基建”稳步推进提供基础。

（记者杜燕飞）

来源： 人民网 原创稿

告别“人盯人”！AI大模型帮助煤炭行业智能升级

AI大模型帮助煤炭行业智能升级

“盘古”下井 矿山“翻新”

“搅拌时间不足：24.96秒。”2月20日上午10点，山东能源兴隆庄煤矿调度信息中心，AI应用平台上跳出一条顶板支护作业监测场景报警信息。

“锚固剂人工搅拌的标准时间为25秒整，哪怕只少0.04秒，也逃不过盘古矿山大模型的‘火眼金睛’。”兴隆庄煤矿综掘二区副区长雒玉飞感慨。他通过推送的监控视频进行复审，确认并非误报后，电话联系作业人员。用上盘古矿山大模型，兴隆庄煤矿告别了对关键环节“人盯人”的传统监管模式，实现了“全天候无死角智能盯防”。

有效规范作业行为

“当——”在兴隆庄煤矿刚刚完成掘进作业的巷道中，工人用1.8米长的长柄工具敲击着刚刚完成掘进作业的工作面顶帮，通过敲击声来判断是否有煤岩层离层或松动等问题，以保证掘进作业的安全。

掘进作业一向是煤矿施工的“高风险区”。地下煤质松软，易发生巷井坍塌等状况，且工序复杂繁琐，工人稍有懈怠，就可能忘记敲帮问顶，或是出现锚固剂用料不足、搅拌时间不够等问题。“这些‘隐蔽工程’施工过程中的疏漏在施工完毕后很难被发现，是煤矿一直急于解决而始终未能有效解决的难题。”雒玉飞说。

山东能源集团、云鼎科技、华为公司联手开发的盘古矿山大模型，解决了这一难题。大模型的优势在于能与矿山业务应用深度融合，通过小样本快速训练出需要的场景化模型。“我们还配合了一套可视化、低码化的AI开发工具链，让没有AI开发经验的IT人员也可以快速上手开发算法。”华为矿山军团人工智能总架构师李吉宗介绍。

基于大模型，2023年1月，山东能源集团与华为矿山军团建起人工智能训练中心，云鼎科技承接了人工智能训练中心场景落地任务。兴隆庄煤矿、李楼煤业、鑫泰能源、济宁二号煤矿成为第一批试点煤矿。7月，盘古矿山大模型正式上线，成为煤矿行业首个人工智能大模型，将“黑科技”深入井下。

“我们在井下安装了600多个高精度智能摄像头，通过视觉识别+AI技术，实时对作业现场进行监控，强化作业区域实时监控和分析，有效规范作业行为，实现安全生产管理由劳动密集型向技术创新型转变。”兴隆庄煤矿副总工程师范守俊介绍，现在，支护作业添加锚固剂时，工人只需将左右两手的锚固剂举起对着摄像头示意，就可开始录制视频，并可识别锚固剂用量是否充足，精准计算搅拌时间。

尾绳运行异常监测是困扰李楼煤业的痛点。李楼煤业机电工区负责人刘春光介绍，过去巡检时，需要两个安全员分别站在立井两侧，用肉眼检查尾绳有无异常。大模型应用后，5天一次的巡检变为24小时实时“全天候”智能巡检。

定期对大模型迭代训练

2月19日下午，李楼煤业近千米的深井下，工人们正在进行防冲卸压作业场景的模型训练。

“地壳压力可能会导致矿洞的岩层随时被破坏，形成冲击地压，需要对岩层进行钻孔作业释放压力，钻孔深度不足，就会增加产生冲击地压的风险。工人钻孔打杆时，钻机上的摄像头全程录制，每根钻杆的长度是1米，大模型根据钻杆推进和退出的根数判断工人钻孔的实际深度。”李楼煤业防冲科负责人王维斌介绍，这次模型训练特意将推理深度25米的钻孔钻到24米。

24米钻孔退杆完成，工人结束视频录制，AI应用平台即时收到报警信息。李楼煤业冲击地压监控中心的工作人员宋鲁明进行视频验证和电话沟通后，提交初审意见：“识别结果：非误报，意见详情：测试数据。”

自大模型防冲卸压施工孔深监管场景应用后，针对误报而“定制”的大模型训练时常上演。

由于井下环境昏暗、空间狭小、物料繁多，起初大模型误报率较高。技术人员对误报视频对比分析后，对摄像头的位置进行调换，调整系统阈值和参数，并通过场景模拟录制视频作为训练样本。“在日常运行过程中，如果出现误报或未知异常等样本数据，这些数据将经过标注处理后，推送回AI训练中心，定期对模型迭代训练，并重新下发，实现边用边学、越用越好。”云鼎科技AI开发工程师杨晓博说。

在30多家煤矿推广应用

“我们的重介质选煤新场景什么时候能应用？都在盼着呢。”在兴隆庄煤矿采访时，选煤中心工作人员赵立会见到云鼎科技的工程师，追上来迫切地问。

重介质选煤是用密度大于水，并介于煤和矸石之间的重介悬浮液作介质实现分选的一种重力选煤方法。小于悬浮液密度的煤上浮，大于悬浮液密度的矸石下沉，以此实现煤炭和其他矿物质的有效分离。由于原煤的成分有差别，工人需要根据检测结果不断调整重介悬浮液的密度。

“大模型应用后，通过对入选煤质、工艺参数和生产数据的分析，构建重介智能密控模型，利用重介智能密控模型的预测能力，实时分析生产数据优化得出最优的重介分选密度，减少了人工干预，提高了生产效率，精煤产品质量更加稳定可控。”杨晓博介绍，重介质选煤场景已在济宁二号煤矿试点。

目前，盘古矿山大模型已在山东能源集团30多家煤矿进行推广应用，涵盖采煤、掘进、主运等9个专业，孵化49个细分场景。

在由山东省科协与大众报业集团联合主办的第五期“海右论道”智库沙龙中，专家们探讨人工智能大模型如何赋能千行百业。专家们认为，人工智能大模型技术的快速发展和应用，为改造提升传统产业、培育壮大新兴产业、布局建设未来产业注入强大动力，大模型也被视为驱动产业智能化、加快形成新质生产力的新引擎。

山东省工信厅数据产业推进处副处长王俊人介绍，山东将把打造人工智能“大模型”，作为开拓产业转型新路径，加快培育壮大一批数据模型、数据算法领域的重点数厂、数商，推动制造、能源等细分行业试点应用，加快形成从基础支撑、核心技术到行业应用的完整产业体系。

（记者 陈巨慧 实习生 李甜甜 张云清）

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