兴隆庄煤矿如何用AI解决安全隐患识别难、违章监测不及时、环境风险管控不到位问题的案例

兴隆庄煤矿是山东能源集团旗下的大型现代化矿井，位于山东省济宁市，拥有40余年开采历史，是国家首批智能化示范煤矿。作为山东能源集团盘古矿山大模型首个全场景应用试点，兴隆庄煤矿于2022年认真贯彻国家矿山安全监察局"无监控不作业"管理要求，率先在业内引入盘古大模型，致力打造人工智能机器视觉全面应用示范矿井，推动安全生产由"人治"走向"数治"。经过一期、二期建设，截至2025年8月，矿井已建成涵盖采煤、掘进、机电、辅助运输、安全监管、洗选、防冲等13个业务模块56类、512路应用场景，成为全国煤矿AI应用的标杆矿井。

矿井生产环境复杂，井下瓦斯、温度、设备状态等安全指标变化频繁，传统人工巡查每隔数小时巡检一次，间隔期内隐患难以及时发现。人工巡查还存在盲区和死角，隐蔽工程和危险区域的人工检查更是充满安全风险。

井下"三违"（违章指挥、违章作业、违反劳动纪律）行为传统上依赖安全管理人员现场监督，无法做到全时段、全覆盖监测。当班发现的违章往往需要人工整理后才能反馈给责任班组，处置滞后，警示效果打折。

井下环境风险（瓦斯浓度异常、设备温度过高、皮带异物等）依赖传感器人工读取数据，当数值异常时需要多部门协调沟通才能完成处置，从发现到响应的链条过长，往往错过最佳干预窗口。

矿井拥有采煤、掘进、机电、运输、洗选等多个业务系统，各系统数据独立存储，管理层无法形成对全矿井安全态势的统一感知，决策依据分散在多个系统中，数据价值未被充分挖掘。

兴隆庄煤矿与华为深度合作，以盘古大模型为技术内核，构建"云边协同"的智能架构，将AI视觉识别深度融入矿井每个关键岗点：

在矿井各关键岗点部署高清摄像仪，结合盘古大模型的计算机视觉和深度学习能力，实现对井上井下复杂环境的精准感知与智能分析。每台摄像仪都成为24小时值守的"电子安全员"，自动识别人员违章操作、设备异常状态、环境安全隐患等数十类风险场景，改变了传统"人盯屏幕"的安全监控模式，识别准确率达95%以上。

矿井已建成涵盖采煤、掘进、机电、辅助运输、安全监管、洗选、防冲等13个业务模块56类、512路应用场景，包括：主煤流运输AI异物识别——精准识别皮带异物并自动停机；架空乘人装置超长物料检测——携带超长物料进入乘车区自动报警；变电所人员行为监测——偏离规定路线立即发出整改指令；洗选车间精准调控——煤泥水浓度精准预测加药量、精煤灰分自动调节重介密度。

智能化采煤工作面实现远程一键启停、自动记忆割煤、跟机移架等流程，自动化率超90%，大幅降低职工劳动强度；掘进巷道采用"全站仪+双惯导+无人截割"控制系统，真正实现截割全过程无人干预，掘进效率提升30%以上。

矿井建立AI应用全生命周期管理机制，构建"AI预警—重点检查—现场核查—事后溯源"的闭环监管体系：AI发现隐患后自动生成整改工单，推送给责任班组；班组处置后上传结果，AI系统核验闭环。整个流程实现数字化、实时化、可追溯化。

兴隆庄煤矿总工程师孙学峰表示："现在井下安全管理就像电子交警抓拍交通违章一样，一切均由智能监控系统自动完成。隐患和违章数量减少了，职工都能自觉按章操作，安全水平和工作效率都明显提升。"

兴隆庄煤矿AI系统的技术架构包含三个核心层次：感知层——井上井下512路高清摄像仪实时采集视频数据，传感器监测瓦斯、温度、振动等环境指标；分析层——盘古大模型对视频和传感器数据进行实时处理，深度学习模型识别异常模式，自动分类隐患类型和风险等级；应用层——AI分析结果通过调度信息指挥中心大屏实时呈现，同步触发工单系统驱动整改，形成"感知—分析—预警—处置—核验"完整闭环。

技术难点在于多摄像头统一标准和恶劣井下环境适应性——矿井粉尘、水汽、震动等环境因素对摄像设备稳定性提出极高要求，兴隆庄煤矿通过设备冗余设计、本地边缘计算和抗干扰算法解决了这一挑战。

兴隆庄煤矿的成功不仅在于AI识别，更在于闭环机制——识别只是起点，AI自动生成工单并追踪整改才算完整。这种"发现问题即处置"的机制，让安全管理从被动响应转变为主动预防，是AI真正创造价值的关键。

兴隆庄煤矿从一期到二期逐步扩展，从单一场景验证到56类应用全面铺开。这种渐进式扩展降低了全铺开的风险，也积累了分步推进的经验，为其他矿山提供了可复制的推广标准。

盘古大模型相比传统单点AI具有更强的泛化能力，能够识别更多类型的隐患，且随着数据积累持续优化。对于场景复杂的矿山，大模型是比传统AI更合适的解决方案。