煤矿企业如何建设智能化安全生产平台

一、场景概述

某大型能源集团煤矿智能化安全生产平台，基于华为盘古矿山大模型能力构建，面向集团下属70余座矿井的采、掘、机、运、通、洗选等全生产环节，提供智能化的安全监控、设备管理、生产优化等全链条支持。平台于2023年7月正式发布，是全球首个商用于煤矿行业的人工智能大模型，覆盖集团六大业务板块，服务超过10万名矿工与管理人员。平台深度整合盘古大模型的视觉识别、图网络、多模态理解能力，在危险区域监控、设备故障预测、洗选煤优化等场景实现规模化应用，成为煤炭行业智能化转型的标杆项目。

二、核心痛点

传统AI开发效率低下： 前期引入的传统单场景小模型方案采用”作坊式”开发，针对每个碎片化场景独立完成模型选择、数据处理、优化迭代，无法积累通用知识，开发周期长、效率低。

模型泛化能力不足： 在一个矿井生产场景训练的模型，转移至其他矿井往往需要重新训练，模型精度明显下降，泛化性差，难以在集团范围内规模化复制推广。

开发门槛高依赖专家： AI开发全生命周期高度依赖AI专家的经验和算法能力，缺乏规范的开发流程和高效的调优技巧，需要专业人员持续支持，人才培养成本高。

数据标注成本高昂： 矿山场景数据获取困难，缺陷样本筛选和标注需要大量人工投入，传统方式标注人力成本高，制约模型训练效率。

安全风险难以实时管控： 井下作业环境复杂危险，传统人工巡检模式难以实现全天候实时监控，安全隐患发现滞后，事故预防能力不足。

生产工艺优化困难： 洗选煤、配煤等场景涉及因素关系复杂，无法完全凭人工经验确定最优参数，生产质量与成本控制难以平衡。

三、解决方案

基于华为盘古矿山大模型构建智能化安全生产平台，提供全链条智能化支持：

云边协同AI训练中心： 建设集团级人工智能训练中心，打通中心云与矿山边缘云数据，实现”中心训练-边缘推理-云边协同”的架构体系，支持低代码小样本训练和模型自动优化。

视觉大模型安全监控： 利用盘古视觉大模型的强大表征识别能力，对井下危险区域人员入侵、违规行为、设备异常等进行实时智能识别，识别精度达90%以上，实现”不安全行为必被抓”的警示作用。

设备故障预测性维护： 基于盘古时序大模型分析设备传感器数据，实现采煤机、掘进机、运输设备等关键设备的故障预测，将被动维修转向主动预防，降低非计划停机风险。

洗选煤智能优化： 利用盘古图网络大模型构建分选密度预测和产品灰分预测模型，自动调整悬浮液密度及入口压力等工作参数，实现精煤灰分稳定控制，提升精煤回收率0.1%~0.2%。

配煤优化决策支持： 基于图网络技术训练配煤优化模型，协助配煤师提升输出配比效率，将人工耗时从1-2天缩短至分钟级，平衡生产质量与成本。

智能巡检机器人： 部署AI驱动的智能巡检设备，替代人工完成井下恶劣环境的巡检任务，将原每天巡检改为每周一次，节省人力的同时改善巡检人员作业环境。

四、实施成效

开发效率显著提升： 场景模型交付效率从平均18人天降至12人天，缩短投资应用到生产的时间周期；模型移植能力强，在兴隆庄煤矿训练的模型可快速复制到集团其他70余座矿井。

数据标注成本大幅降低： 大模型具备全新场景缺陷样本高效筛选能力，相对传统小模型训练方式节省85%的标注人力，降低数据准备成本。

模型精度与泛化性改善： 在同等少量样本训练情况下，大模型精度高出小模型10%；模型迁移至未训练新场景时识别精度超过23%，实现”一处训练、全集团共享”。

安全生产风险有效降低： 危险区域人员入侵识别等场景模型识别率达90%以上，通过告警避免潜在危险发展成为安全事故；通过”不安全行为必被抓”的警示作用规范井下人员行为，提升安全意识。

生产质量效益明显提升： 洗选煤参数优化实现精煤回收率提升0.1%~0.2%；焦化配煤优化将配比效率从1-2天缩短至分钟级，响应国家”双碳”战略。

员工幸福感显著改善： 原恶劣作业环境下每天巡检改为每周一次，让员工远离危险作业环境；完善人工智能方向的员工培训认证体系和职业发展通道，加速员工成长。

科研创新成果丰硕： 共同孵化国家专利30个（含发明专利20项和实用新型专利10项），输出20篇论文，申报科技部人工智能示范区推广名录。

五、关键成功因素

1. <strong>全栈自主可控：</strong> 华为提供从昇腾AI芯片、MindSpore框架到盘古大模型的全栈国产化方案，满足能源行业对自主可控的严格要求，不受外部技术制裁影响。

2. <strong>云边协同架构：</strong> "中心训练-边缘推理-云边协同"的架构设计，既保证了模型训练的算力需求，又满足了井下实时推理的低延迟要求，实现集团统一管控与矿山本地响应的平衡。

3. <strong>小样本学习能力：</strong> 盘古大模型通过海量无监督预训练获得强大视觉表征能力，能以更少的数据达到甚至超过传统模型的精度，解决矿山场景样本获取困难的问题。

4. <strong>行业Know-how深度融合：</strong> 华为与山东能源深度合作，将矿山生产工艺、安全管理规范等行业知识融入模型训练，使AI能力更贴合实际生产场景。

5. <strong>"不作诗只做事"的务实定位：</strong> 盘古矿山大模型专注于解决矿山生产的实际问题，不追求技术炫技，以安全、效率、成本等可量化指标衡量价值。

6. <strong>生态化人才培养：</strong> 通过"助跑计划"为AI开发者提供系统培训，建设人工智能训练中心，为矿山智能化提供持续的人才支撑。

六、配图方案

七、分类标签

行业领域： 煤炭能源、矿山开采、安全生产、能源化工、智能制造

技术类型： 大语言模型、视觉大模型、图网络大模型、云边协同、预测性维护

应用场景： 安全监控、设备管理、洗选煤优化、配煤优化、智能巡检、人员行为识别

产品形态： 企业级AI平台、私有化部署、行业解决方案、云边协同架构

目标用户： 煤炭集团、矿山企业、能源公司、安监部门、设备制造商

核心能力： 视觉识别、时序预测、图网络分析、小样本学习、模型泛化、边缘推理

部署模式： 私有化部署、云边协同、信创适配、全栈国产化