大数据驱动下矿山安全管理路径与模式研究
单恩

中煤科工集团重庆研究院有限公司 重庆市 400037

摘要：大数据、物联网、人工智能与数字孪生技术正推动矿山安全管理由被动响应向主动预防转型。本文系统梳理矿山安全管理痛点，构建以数据感知、模型驱动与智能决策为核心的技术框架，提出多源物联感知、动态风险建模、人机协同决策的闭环应用路径，提出数字孪生驱动下的应急推演模式、 设备健康导向的预测性运维模式以及人员行为画像支撑的智能监管模式，并设计包含多源感知层、数据治理层、智能模型层、决策应用层、迭代优化层的实施架构，实现风险超前预警、设备全生命周期健康管控、人员精准监管，提升矿山本质安全水平。

关键词：大数据；矿山安全管理；智能矿山

矿山安全生产一直是全球矿业发展面临的重要挑战，随着矿山开采深度和难度的增加，传统安全管理方法已难以满足现代矿山安全生产的需求。在此背景下，本文以大数据技术为支撑，系统研究矿山安全管理的核心技术路径、创新应用模式与标准化实施框架，构建全流程安全管理体系，为矿山企业推进智能化安全建设、提升风险防控能力提供理论依据与工程参考。

1大数据驱动矿山安全管理核心路径

大数据驱动矿山安全管理（如图1）通过构建全流程、全要素、全场景的技术路径，实现安全管理范式根本性转变。

图1大数据驱动矿山安全管理核心路径

1.1全要素数据感知与融合

全要素数据感知与融合是大数据安全管理的基础，目标是构建全域覆盖、实时高效、标准统一的数据底座。感知层面采用空—地—井立体化监测网络，地面部署无人机航测、气象监测设备，井下部署瓦斯传感器、应力传感器、位移传感器、温湿度传感器、微震监测设备、AI摄像头、UWB定位基站等，实现环境参数、地质条件、设备状态、人员轨迹、生产工况的实时采集。数据融合层面采用边缘计算与5G通信结合的方式，在井下部署边缘节点完成数据本地预处理、降噪、补全，再上传至云端平台。通过ETL工具、时空对齐算法、数据标准化协议，实现异构数据格式统一、时间同步、空间关联，破除多系统数据壁垒。数据融合过程可表示为：

式中：为融合后标准数据；为多源异构数据；为融合算法；为误差修正项。通过该过程形成统一、准确、可用的矿山安全数据资源。

1.2智能分析与动态风险建模

智能分析与动态风险建模是大数据安全管理的核心环节，依托多源融合数据，利用人工智能算法构建预测、分析、评估模型，实现风险精准识别。动态风险预测以LSTM、CNN、Transformer等深度学习模型为基础，对微震、应力、瓦斯浓度、水位等时序数据进行训练，构建灾害预测模型，输出风险概率与危险等级。根因溯源分析结合知识图谱与因果推理算法，挖掘事故致因链条，揭示人—机—环—管耦合致险机制，为精准防控提供依据。安全态势评估通过多指标融合计算，形成全域安全态势图谱，为宏观决策提供支撑。

1.3闭环控制与协同决策

闭环控制与协同决策是大数据安全管理的落地关键，应构建结合感知、分析、响应与优化的完整路径。自动化应急响应模块在风险触发时，自动执行通风调节、区域断电、设备停机、人员疏散、语音提醒等操作，响应时间降至秒级。多主体协同平台整合企业、监管部门、应急队伍、运维班组等多方资源，实现任务智能分发、进度实时跟踪、结果在线反馈，打破部门壁垒。闭环优化机制将处置结果、现场反馈回流至模型与平台，持续调整预警阈值、模型参数、应急预案，使系统不断进化。通过闭环控制，矿山安全管理从分散执行转向全局协同，从经验判断转向智能决策，从被动应对转向主动防控。

2大数据驱动矿山安全管理三大核心模式

3.1 数字孪生驱动下的应急推演模式

数字孪生驱动下的应急推演模式（如图2）以虚实融合为核心，构建高保真矿山数字孪生体，实现灾害动态模拟与应急方案优化。

图2 数字孪生驱动下的应急推演模式

该模式以三维地质模型、井巷工程模型、设备模型为基础，接入实时监测数据，实现物理矿山与虚拟空间动态映射。通过多物理场耦合仿真，模拟透水、火灾、塌方、瓦斯爆炸等典型事故，结合历史案例库与应急预案库开展动态推演，量化不同处置方案的效果，自动生成最优疏散路径、救援路线、资源调度方案。数字孪生映射关系可表示为：

式中：为孪生模型；为物理矿山；为映射算法；​为实时数据。

2.2 设备健康导向的预测性运维模式

设备健康导向的预测性运维模式通过振动、温度、电流、油压、转速等传感器实时采集设备运行数据，构建设备数字孪生与PHM（故障预测与健康管理）模型，利用机器学习算法分析性能退化趋势，预测剩余使用寿命，提前识别轴承磨损、液压泄漏、电机异常、齿轮损坏等潜在故障。

系统建立设备健康度动态评分体系（0~100分），根据评分自动生成维护建议、工单派发、备件申请，优化维护周期与库存策略，降低非计划停机率与维修成本。设备健康度计算模型为：

式中：为健康度；为指标权重；为特征函数；为运行数据。

3.3 人员行为画像支撑的智能监管模式

 人员行为画像支撑的智能监管模式以人员为核心，实现精准化、智能化、全员化监管。基于UWB精确定位、AI视频识别、环境监测、操作记录等数据，构建员工安全行为画像，量化违章频次、作业规范度、疲劳状态、危险区域闯入次数、劳保佩戴合规率等特征。系统自动识别未戴安全帽、未系安全带、违章操作、超速行驶、超员乘车、进入禁区等隐患，实现分级预警、智能派单、闭环整改。该模式将人员行为数据与安全培训、绩效考核挂钩，形成人机协同、全域覆盖、全程可追溯的智能监管体系。

3大数据驱动矿山安全管理实施框架

3.1多源感知层

多源感知层是整个体系的物理基础，承担全域数据采集功能。部署地质雷达、微震设备、各类环境传感器、UWB定位基站、AI摄像头、红外热像仪、设备采集模块等，采用有线+5G+LoRa混合组网，适应井下复杂通信环境。感知层具备边缘计算能力，可实现本地数据预处理、异常初步识别、低时延传输，为上层提供高质量原始数据。

3.2数据治理层

数据治理层负责将多源异构数据转化为标准数据资产。构建标准化数据湖，采用区块链技术保障数据不可篡改、可追溯；通过ETL工具完成数据清洗、转换、加载；利用时空关联技术统一数据坐标与时间戳；建立地质数据库、设备全生命周期库、人员行为库、环境数据库，形成矿山安全知识图谱，解决数据孤岛问题。

3.3智能模型层

智能模型层是体系的计算核心，提供智能分析与预测能力。开发动态风险计算引擎，包含风险预测模型、设备健康模型、行为分析模型、应急推演模型、态势评估模型等。模型支持云端训练、边缘部署、按需调用、组合迭代，具备自学习、自适应能力，持续提升预测准确率。

3.4决策应用层

决策应用层实现模型能力向业务能力转化，包含数字孪生推演平台、自适应决策模块、应急指挥模块、智能监管界面、设备运维平台等。系统以可视化方式呈现安全态势、风险位置、设备状态、人员分布，自动推荐处置方案，支持一键指令下发、多方协同联动，实现快速精准决策。

3.5迭代优化层

迭代优化层保障体系持续进化。建立PDCA+数据闭环机制，将每次预警、处置、反馈作为优化样本；采用联邦学习技术，在数据不出矿前提下实现多矿山协同优化；基于FMEA构建安全效能评估体系，识别薄弱环节，持续优化模型、流程、策略，提升系统可靠性。

5结束语

综上所述，基于大数据技术构建全流程安全管理体系，推动安全管理向主动预防转型。通过三大核心模式，覆盖灾害防控、设备运维、人员监管全场景，构建多源感知层、数据治理层、智能模型层、决策应用层、迭代优化层实施框架，大幅提升预警准确率、延长预警时间、降低违章与故障、提升应急效率，显著增强矿山本质安全水平。

参考文献：

[1]廖烨.基于智能化矿山建设的煤矿调度指挥中心设计与实践研究[J].山东煤炭科技,2025,43(11):178-182.

[2]张阳阳.探讨大数据和人工智能下矿山安全预警与监控[J].世界有色金属,2025,(09):22-24.

[3]陈孝慈,李东海.煤矿安全大数据特征及治理方法体系研究[J].工矿自动化,2023,49(05):52-58.

[4]吕平洋,毛善君,侯立,等.基于GIS的煤矿瓦斯大数据管理与分析系统[J].煤矿安全,2022,53(03):125-131+139.

[5]邓敢博.大数据在煤矿安全领域的应用[J].煤炭技术,2021,40(06):160-163.

...