本方案构建“一云两中台三模型N应用”架构，融合DeepSeek大模型与矿山专业模型，实现智能开采、安全防控、设备全周期管理等核心功能。通过立体化感知与数字孪生引擎，推动矿山从“经验驱动”向“数据驱动”转变，提升本质安全水平与生产效率。

一、政策背景与建设意义

1.1 政策背景

随着人工智能技术的飞速发展，AI正“钻进”地下数百米的矿井，成为矿工的“智能搭档”，推动采矿作业从“靠人力、凭经验”向“靠算法、用数据”的智慧模式转型。

1.2 建设意义

矿山行业面临地质勘探、采掘作业、选矿加工、安全监测等环节产生的海量异构数据，格式不一、系统割裂、标准缺失，导致决策滞后、资源浪费、风险难控。AI大模型与数字孪生技术的深度融合，正推动矿山从“经验驱动”向“数据驱动”跃迁，从“系统叠加”向“全要素智能协同”变革。建设AI大模型赋能的数字孪生智慧矿山平台，对于提升矿山本质安全水平、优化生产效率与成本、实现绿色可持续发展具有重大战略意义。

---

二、建设目标与总体架构

2.1 建设目标

阶段	时间	核心目标
近期目标	1-2年	建成覆盖重点矿区的数字孪生平台，实现“采、掘、机、运、通”全流程集成与实时监控，形成“感知—分析—预警—控制”智能闭环
中期目标	3-5年	全覆盖矿山业务流程，深度融合AI大模型与专业模型，实现复杂工况的智能感知、精准模拟与自主决策
长期目标	2030年以后	建成以AI大模型为核心的智慧矿山体系，实现少人化、无人化，本质安全水平大幅提升

2.2 总体架构

平台构建 “一云两中台三模型N应用” 架构：

• “一云” ：统一的智算云平台

• “两中台” ：数据中台与AI中台

• “三模型体系” ：矿山大语言模型、矿山视觉大模型、矿山专业模型矩阵

• “N应用” ：智能开采、安全管控、设备管理、绿色矿山等

---

三、核心技术体系

3.1 立体化监测感知体系

构建“空—天—地—井”一体化感知网络：

• 空间层面：卫星遥感、无人机航测，监测地表形变与环境变化

• 井下层面：智能传感器（振动、温度、瓦斯、风压等）、AI视频监控、UWB精确定位、5G通信

• 设备层面：采煤机、破碎机、通风系统等关键设备的运行参数实时采集

感知数据支持Modbus、OPC UA、MQTT、HTTP等协议，边缘网关完成数据过滤与异常剔除，延迟控制在毫秒级。

3.2 AI大模型体系

3.2.1 矿山大语言模型

以DeepSeek等通用大模型为基础，融合矿山专业知识，构建垂直领域大语言模型。整合内外部安全生产资料，覆盖安全管理、采掘、机电等15个专业领域，信息获取效率提升超80%。典型应用：

• 淮北矿业“淮矿小Ai”：办公效率提升40%

• 陕西煤业“AI+智维”：系统故障处理效率提升约25%，设备运行效率提升约30%

3.2.2 矿山视觉大模型

利用作业现场视频监控，实现安全管理从“人盯人”向AI主动治理转变：

• 掘进工作面：智能监控敲帮问顶、支护作业规范

• 防冲卸压钻孔：自动定位、统计钻孔数量与深度

• 兴隆庄煤矿：部署512路AI算法模型，实现“三违”行为及安全隐患的智能识别与即时干预

3.2.3 矿山专业模型矩阵

涵盖地质预测、智能开采、设备健康管理、安全风险预警等领域。采掘作业优化效率提升≥20%，安全风险识别响应时间≤10秒，单模型支持10家以上矿山并行接入。

3.3 数字孪生引擎与可视化

• 基于GIS+高保真三维引擎，无人机倾斜摄影+BIM建模

• 构建覆盖地质体、井巷工程、生产系统的全要素数字孪生模型

• 东荣三矿：浏览器端三维可视化管控，整合6个子系统、11个专业系统，实现全生产要素全息可视

3.4 矿山大数据平台（数据中台）

采用“采集层→存储层→处理层→服务层→应用层”五层架构。数据存储采用三级架构：

• 热数据层（Kafka+Redis）：实时设备状态与报警，毫秒级查询

• 温数据层（ClickHouse）：近期生产指标与能耗，秒级聚合

• 冷数据层（HDFS/对象存储）：历史数据与审计日志

构建“矿石流”“设备流”“人员流”“能量流”四大主题数据模型，实现“一次采集、多次复用、全域共享”。

3.5 多智能体协同体系

集多模态数据融合引擎、大小模型共生进化机制、群体智能协同三大核心技术，覆盖集团、部门、分公司、场站等多层级，实现从“单点智能”到“群体智能”的跃升。

---

四、核心业务功能与应用场景

4.1 智能开采与协同控制

• 综采工作面自动化：采煤机、液压支架、刮板机协同联动与远程集中控制

• 数字孪生实时模拟开采进程，优化割煤工艺

• 兴隆庄煤矿：自动移架率、记忆截割率均达90%以上，生产班作业人数≤7人，人均效率提升近30%

• 掘进环节：智能化无人截割工艺，“全站仪+双惯导”定位，一次定靶连续自动截割

4.2 安全风险智能防控

功能模块	关键能力	成效
安全监测	融合安全监测、人员定位、视频监控，构建动态评估模型	对瓦斯突出、冲击地压等超前预警
中国煤科“星曜九宫”	覆盖灾害监测预警、抽采智能管控、通风智能调控等9个场景	防灾治灾从被动响应跃升为主动预防
风险隐患闭环	风险分级管控—隐患排查治理全链条	超期隐患自动报警，闭环跟踪

徐矿集团天山矿业公司：部署多模态大模型AI视频监控，安全监管从“肉眼盯防”迈向智能预判。

4.3 设备全生命周期管理

• 覆盖购置、安装、运行、维护、报废全过程

• 振动分析、油液监测等技术实现预测性维护，降低非计划停机

• 智能巡检：24小时全时段监控，“过去下井巡检一次至少3小时，现在平台5分钟完成全矿井重点区域排查”

4.4 矿山智能运维与知识管理

• 基于DeepSeek大模型的矿山知识助手：覆盖15个专业领域，信息获取效率提升超80%

• 山东能源集团：知识助手赋能高效查询

• 陕西煤业：行业首条“AI+智维”煤矿智能化运维新赛道

4.5 绿色矿山与能耗管理

• 能源管控系统：实时监测主要用能设备，能效分析

• 优化通风、排水、运输系统运行策略，实现能耗精细化管理

• 煤航集团“国能神东布尔台煤矿智慧水务管理系统”：构建“供、用、耗、排”全流程智慧水务管控体系

---

五、实施路径与阶段规划

5.1 第一阶段：基础建设与先行先试（1-2年）

1. 监测感知体系建设（智能传感器、矿用5G、UWB定位）

2. 数据中台建设（多源数据汇聚、治理、标准化）

3. 数字孪生底座搭建（L1-L3级场景，全要素模型）

4. AI大模型引入与适配（DeepSeek微调）

5. 先行先试应用部署（重点采掘工作面、安全监控区域）

5.2 第二阶段：深化融合与全面推广（2-3年）

1. AI大模型深度融合（三大模型体系协同）

2. 多智能体协同体系建设

3. 业务全面赋能（智能开采、安全防控、设备管理、智能运维）

4. 智慧矿山标准体系建设（数据标准、模型标准、安全标准）

5.3 第三阶段：智慧运营与迭代优化（长期）

1. 自主智能决策体系成熟

2. 少人化/无人化目标实现

3. 持续迭代与演进（算法优化，平台升级）

---

六、保障措施

6.1 组织保障

成立企业主要领导牵头的平台建设领导小组，建立“统一规划、分级建设、共建共享”的管理体制。

6.2 技术保障

加强与科研院所、科技企业产学研合作，依托华为、云鼎科技等“基础模型—行业模型—场景模型”三级架构，联合创新中心走通“技术突破—场景验证—标准提炼—规模复制”路径。

6.3 标准规范保障

严格遵循国家矿山安全监察局等七部门《关于深入推进矿山智能化建设 促进矿山安全发展的指导意见》，坚持“一矿一策”。

6.4 安全运维保障

• 网络安全：基于国产自主软硬件环境

• 数据安全：建立矿山数据分类分级管理体系

• 运行维护：7×24小时稳定运行，应急预案和灾备方案

6.5 资金与人才保障

争取财政专项资金，探索多元化投融资；加大复合型人才培养，完善管理、技术、技能人才成长“三通道”。

---

七、预期成效

成效维度	具体指标
本质安全	关键隐患识别准确率≥98%，安全风险响应时间≤10秒，从“事后处置”到“事前预防”
生产效率	采煤工作面自动移架/记忆截割率≥90%，人均效率提升≥30%，采掘优化效率≥20%
运营成本	预测性维护降低非计划停机，精煤产率提升≥0.2%，实现降本增效
管理效能	信息获取效率提升≥80%，办公效率提升≥40%，从“经验判断”到“数据驱动”