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KafkaRedis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年监测感知体系建设智能传感器、矿用5G、UWB定位数据中台建设多源数据汇聚、治理、标准化数字孪生底座搭建L1-L3级场景全要素模型AI大模型引入与适配DeepSeek微调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AI大模型深度融合三大模型体系协同多智能体协同体系建设业务全面赋能智能开采、安全防控、设备管理、智能运维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自主智能决策体系成熟少人化/无人化目标实现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”