在煤炭行业智能化转型的大趋势下，靖远煤业宝积山煤矿面临着井下作业环境复杂、设备运维难度大、安全风险高等挑战。传统的监控与运维方式存在信息滞后、故障预判能力弱、人工巡检效率低等问题，难以满足现代化煤矿安全生产与高效运营的需求。为突破发展瓶颈，宝积山煤矿启动智能监控与运维平台建设项目，借助先进技术打造智能化、数字化的矿山管理体系。

一、项目背景与需求分析

宝积山煤矿井下巷道纵横交错，开采深度大，瓦斯、水害、顶板等安全隐患突出。同时，煤矿生产设备种类繁多，包括采煤机、掘进机、皮带运输机等，设备运行状态直接影响生产效率和安全。然而，传统的监控系统仅能实现部分设备的简单监测，无法全面、实时掌握井下动态；人工巡检存在盲区多、周期长、数据记录不精准等问题，难以提前发现设备潜在故障。一旦发生设备故障或安全事故，信息传递缓慢，应急响应效率低，严重威胁矿工生命安全和企业经济效益。因此，建设智能监控与运维平台，实现对煤矿生产全流程的智能化管控迫在眉睫。

二、平台建设核心内容

（一）全场景智能感知网络搭建

在井下关键区域和设备上部署大量传感器，构建全方位的智能感知网络。例如，在巷道内安装瓦斯浓度传感器、一氧化碳传感器、温湿度传感器，实时监测井下气体环境和温湿度变化；在采煤机、掘进机等大型设备上安装振动传感器、电流传感器、温度传感器，采集设备运行参数。通过工业以太网和 5G 通信技术，将传感器数据实时传输至地面监控中心，为平台提供准确、及时的基础数据。

（二）智能监控系统开发

基于智能感知网络采集的数据，开发智能监控系统。该系统通过三维可视化技术，对井下巷道、设备、人员位置等进行实时动态展示，管理人员可直观了解井下作业情况。同时，系统具备智能分析和预警功能，利用机器学习算法对传感器数据进行深度处理，当检测到瓦斯超标、设备异常振动等情况时，立即发出声光报警，并自动生成应急处置方案，指导现场人员进行处理。此外，系统还支持远程控制功能，可实现对井下设备的远程启停和参数调整。

（三）设备智能运维管理系统构建

建立设备全生命周期管理数据库，记录设备的采购、安装、运行、维修、报废等全过程信息。利用大数据分析和故障预测模型，对设备运行数据进行分析，预测设备故障发生的可能性和时间，提前制定维护计划。同时，平台支持设备运维工单管理，运维人员可通过手机 APP 接收维修任务，上传维修记录和照片，实现运维流程的数字化、标准化管理，提高设备运维效率和质量。

三、技术创新亮点

1. 5G + 物联网融合应用：将 5G 通信技术与物联网深度融合，实现井下数据的高速、稳定传输。5G 网络的低延迟特性，确保了远程控制指令的即时响应，为井下设备的远程操作提供了可靠保障；物联网技术则实现了设备和环境数据的全面感知和互联互通，为智能监控和运维提供了数据基础。

2. AI 故障诊断与预测：引入人工智能算法，对设备运行数据进行学习和分析，建立设备故障诊断模型。通过对设备历史数据和实时数据的对比分析，能够精准识别设备故障类型和原因，并预测设备未来的运行状态，实现从被动维修到主动维护的转变。

3. 数字孪生技术应用：构建煤矿井下场景的数字孪生模型，通过实时数据驱动，在虚拟空间中同步模拟井下设备运行和作业过程。管理人员可通过数字孪生模型进行虚拟巡检、故障模拟和应急演练，提高决策的科学性和准确性。

四、项目实施成效

智能监控与运维平台投入使用后，宝积山煤矿的安全生产水平和运营效率显著提升。井下安全隐患发现率提高了 70%，瓦斯超限等异常情况预警时间缩短至秒级，有效避免了多起安全事故的发生。设备故障停机时间减少了 40%，设备使用寿命延长，维修成本降低了 30%。同时，通过平台的数字化管理，减少了人工巡检工作量，提高了管理效率，降低了企业运营成本。该项目的成功实施，为煤炭行业智能化发展提供了示范样板，推动了宝积山煤矿向智慧矿山迈进。