人工智能技术在煤炭行业的应用与探讨

中煤（天津）地下工程智能研究院有限公司；中煤天津设计工程有限责任公司 王利欣

煤炭是我国一次能源中最经济、可靠的资源。基于世界能源格局和我国富煤、贫油、少气的资源特点，在一定时间内煤炭仍将是我国的主体基础能源。当前，在人工智能产业大发展以及国家相关政策的指引下，煤矿智能化建设显得越来越重要。通过近一年对人工智能技术发展的跟踪，本文对人工智能在煤矿设计、生产、经营、安全等方面的应用进行了阐述，并对未来人工智能在煤矿领域的发展进行了展望。

1 人工智能技术发展历程及现状

1.1 人工智能技术的发展历程

1956年，麦卡锡、明斯基等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”，首次提出“人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。20世纪80年代初期，随着数据库技术的发展，人工智能技术再次回到人们的视野，并形成了以专家系统为代表的第二代人工智能。但随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在应用领域狭窄、知识获取困难等问题逐渐暴露出来。到20世纪80年代末期，人工智能的发展再次进入低潮期。近三十年来，随着网络技术的发展以及数据分析、算力和算法的进步，人工智能技术迎来了爆发式增长的新高潮。

1.2 人工智能技术的发展现状

新一代人工智能发展在信息感知、信息处理、行为操控等方面取得较大突破，其中在信息感知方面主要有图像识别、语音识别以及智能感知等技术；信息处理方面主要有语言翻译、棋类博弈、赋诗填词、医疗诊断、专家系统、智能推荐等技术；行为操控方面主要有仿真机器人、自动驾驶、智能家居、虚拟现实和增强现实等技术。这些技术目前已成功应用于工业生产中。

2 人工智能技术在煤矿中的应用方向探讨

2.1 信息感知技术在煤矿中的应用

目前以图像识别、语音识别、智能感知为代表的人工智能技术在煤矿生产、安全监管等场景中发挥着重要作用。

（1）图像识别

眼睛是人们认识世界的重要途径，而具有图像识别功能的机器，相当于机器有了视觉能力。利用安装在煤矿井下的摄像头拍摄巷道内的视频或图片，经过深度学习，实现模式识别。

在主运输系统中，图像识别技术可以监测带式输送机上的运行状态（如煤流量大小、是否存在异物、皮带是否跑偏、堆煤等），当识别出皮带出现异常情况，联动井下的声光报警装置，发出指令，提示井下相关作业人员进行及时处理。

在辅助运输中，利用图像识别技术可以将车辆周围的各种场景，区分出人、物以及道路的边、线等参数，并指导机器做出反应；在煤矸识别方面：利用图像识别技术，实现对矸石形状、光泽、灰度、纹理等特征的辨识，区分煤与矸石；在安全监管方面，利用图像识别技术可以识别人的不安全行为，比如利用人脸识别技术，实现入井考勤；在重点危险场所，通过设置电子围栏，配合语音系统，防止违法闯入，识别“三违”情况，保障安全；在探水、瓦斯抽采钻孔施工中可以监督钻孔深度是否满足要求（图1）。

图1 机器视觉技术在安全监管方面的应用

（2）语音识别

机器的语音识别就是将各种声音转化成数据，然后通过各种复杂的算法实现分辨识别。

在放顶煤开采方面，通过在液压支架后方安装声音拾取传感器，对煤和矸石撞击液压支架声波进行采集与分析，辨识出放煤过程煤矸比例的变化；在人机交互方面，通过使用神经网络等先进算法，并使用语音大数据训练，使人机之间的语音交互成为可能。

（3）智能感知

除了视听等感知能力外，配合温度、压力、振动、气体等传感器，形成多传感器融合的综合性智能感知系统。在大型设备健康管理、人员健康管理、井下环境监测等方面，建立大数据库及深度学习模型，为煤矿生产提供支持。

2.2 信息处理技术在煤矿中的应用

在大数据技术、深度学习技术的推动下，可以建构基于大数据的新一代智能专家系统。

（1）在煤矿设计中的应用

应用专家系统确定开发方案：智能专家系统可将影响矿井开拓开采所涉及到的所有因素（例如：市场、交通、电源、地形、地质、煤层赋存、安全条件等），通过神经网络技术计算得出决策因素的权重系数，最后利用模糊评判技术来确定出最优的矿井开发方案。

应用机器学习中的遗传算法确定设备选型：矿井开发方案确定后，各类设备的类型已初步确定，但是具体要用什么型号和用多少还需大量的方案比选确定。利用遗传算法可以给出最优型号和数量。

应用专家系统优化巷道支护参数：专家系统可根据地区差异、使用功能、围岩情况、巷道断面等参数以及历史支护效果进行着推理与判断，对巷道支护参数进行优化（图2）。

图2 某公司煤矿智能辅助设计系统

（2）在煤矿经营生产中的应用

在矿井生产中，利用专家系统将互联网与云端的所有知识联系在一起，形成一个海量数据库，再根据煤矿生产经营涉及的市场、成本、生产、安全等多方面因素，优化矿井生产、降低设备运营成本、提升运行效率，最大限度的节省人力、物力，同时根据市场情况，优化矿井生产。

在矿井健康管理中，利用专家系统通过数据分析，结合生产实际，优化采掘接替、设备管理、风量调节、矿压监测、水文监测，使矿井长期处于健康状态。

在设备健康管理中，利用人工智能专家系统整合物联网技术、现代传感器技术、无线通讯等技术，构建数据库、算法，为矿井设备加装智能监控设备，实时采集设备运行数据，实时监测设备的健康状态，早期发现设备的故障，提前维修，使矿井设备长期处于健康状态（图3）。

图3 某公司煤矿安全大数据预警平台

（3）在煤矿安全中的应用

在煤矿安全生产中，智能灾害诊断专家系统以神经网络为基础，利用神经网络强大的学习能力，通过总结煤矿以往的生产过程中出现的安全问题以及解决方案，当问题出现时，专家系统便能迅速反应，预算问题所能带来的灾害，给出相应的处置方案，从而降低安全事故的发生，并提高救援系统应对灾害的能力。

2.3 行为操控技术在煤矿中的应用

（1）煤矿机器人（图4）

实施煤矿机器人岗位替代，把人彻底从井下解放出来，从而减少井下作业人员数量，从本质上实现安全生产。

目前国内已针对喷浆机器人、凿岩机器人、采煤机器人、救灾机器人、机器人矿车等在内的多种煤矿机器人进行了研究开发，其中具有代表性的有：用于煤矿救援的矿井搜救机器人、用于巡检的巡检机器以及综采工作面巡检机器人等。基于人工智能技术的煤矿机器人，大幅降低了工人的劳动强度，有效保证了工人的安全。

图4 矿用隔爆兼本安型巡检机器人

（2）虚拟现实和增强现实

虚拟现实（VR）是指通过计算机模拟生成一个三维虚拟世界，利用人工智能把来自多源的信号虚拟为听觉、视觉和触觉，使人们有身临其境之感，从而将数据转化为有质感的可视图形，同时配合远程操控系统，真正实现不下井采煤。

增强现实（AR）是利用计算机生成的虚拟物体、场景等信息叠加到真实场景中增强用户对现实世界感知的一种技术。目前煤矿已在设备上应用增强现实技术，实现设备不开盖，即可对内部空间进行展示和模拟处理，为工人培训提供支持。

结语：煤炭在一定时间内仍将是我国的主体基础能源，如何能在安全生产的前提下，保障高效率的开发成为煤矿开采的重中之重。本文初步探讨了人工智能技术在煤矿中应用的方向，建议应用于煤矿中的人工智能系统要结合生产现场的实际情况，多做实际技术交流，增加实际经验，不断地提高系统的完善程度以及系统的智能化，合理有效地运用人工智能技术解决煤矿实际问题。相信随着人工智能技术的发展并与煤矿充分结合后必将推动煤矿产业发生巨大变革。