Page 174 - 地质勘查及生态环境防治研究

第六章 生态环境治理及矿山生态环境设计要点分析

加工、分析和显示。第三，研究宽带无线接入技术和大规模异构协同组网技术。
第四，研究局部地区发生灾害后的网络重构问题，这包括无线节点的抗毁能力、
不同介质下自适应组网协议、传输速率自适应调整技术、不同速率组网技术等等。

同时，研究灾害发生时，不易被破坏区域的位置，并在这些位置进行设备安装，
便于灾害后的网络重构。
4. 人工智能与大数据技术的矿山应用
随着人工智能和大数据技术的发展及其在采矿系统中的应用，煤矿生产系统

就可以处理更大规模如涉及 TB 级的数据，有益于煤矿生产。例如，对于围岩应
力应变监测，基于人工智能技术研发的矿用机器人可以进入巷道搜集巷道变形前、
后的应力应变相关数据，并结合大数据技术进行分析，这样就可以更加准确地了
解围岩的受力情况和变形特征，进而进一步推测所监测围岩可能发生的破坏方式。

类似的，在分析围岩的破碎程度时，大数据技术进行分析后，就可以准确、明了
地将有效的数据传递给钻爆建模／计划周期，可以最大程度地减少超挖或控制采
场和掘进方向的爆破碎片。结合大数据与人工智能技术对传统的矿山开采进行改
造升级，是煤矿行业发展的一大契机。在传统的采矿过程中，现场仪器搜集到的

大量数据并未得到充分的利用。通过运用大数据技术并在工业物联网背景下建立
传感网络，可以实现对矿山海量数据的有效利用，随着井下巡检、搜救机器人的
运用，结合边缘计算实时警报系统的建立，井下作业也会变得越来越安全。随着
这些技术的进步，智慧矿山建设所获得的经济效益和社会效益将远远大于建设时

所投入的成本。人工智能可以将物联网的优势提升到一个新的水平，从而确保矿
山可以利用大规模数据集中实现真正的价值。而远程运营中心的进步，也在推进
着矿山信息数据实时化的建设，将人工智能、机器学习等技术运用到远程运营中
心，可以更好地实现对井下作业情况的把控，以及更好地完成煤矿生产重大事件

的决策。利用大数据技术可以对整个采矿系统的大量数据进行分析，有助于逐步
解决煤矿生产中存在的问题，实现对煤矿生产业务长期、可持续的改进。
（三）工业物联网背景下智慧矿山建设展望
随着智慧矿山的发展，一方面在工业物联网的大背景下煤矿生产设备逐步趋

于智能化，显著提高了煤矿企业的生产效率；另一方面，智能感知矿山信息能够
更好地满足井下动态作业人员设备实时定位的需求，准确获取位置信息，使得井
下人员的生命安全得到更好的保证，同时实现了设备运行状态的实时监测，从而

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