陕西煤业小保当矿业如何用AI解决综采效率依赖人工经验、单班产量受限问题

陕西煤业股份有限公司是陕西煤业化工集团的核心上市平台，主营煤炭开采、洗选、加工和销售，是国内煤炭行业头部企业之一。公司旗下小保当矿业公司是国家首批智能化示范矿井，承担着陕西省煤矿智能化建设的标杆示范任务。小保当矿业二号煤矿地质条件复杂，煤层厚度变化大，传统综采工艺依赖人工经验判断截割参数，生产效率和安全管理水平受到严重制约。

传统综采模式的核心矛盾在于"人"与"机"的效率错配。一名经验丰富的综采司机培养周期通常需要5至8年，且依赖个人经验的判断难以标准化和复制。随着老一代综采工人逐步退休，经验断层正在成为制约煤矿产能稳定输出的关键风险。

陕西煤业小保当矿业在智能化转型前，面临以下核心痛点：

综采效率严重依赖个人经验。 传统"记忆截割"模式要求综采司机在首刀开采时完成手动截割轨迹记录，再由后续班组"复制"这一轨迹。然而，不同班组操作习惯不同、地质条件有差异，导致截割精度参差不齐，单班最高产煤量始终无法突破设计上限。

综采队伍人员臃肿。 传统综采模式下，一个综采队的配置包括司机、支架工、巡检工、清煤工等岗位，单队标配超过130人，人力成本高企，且人员管理复杂度极大。

地质信息不透明制约精准决策。 小保当矿业煤层厚度变化大，传统地质探测手段分辨率有限，掘进和回采过程中经常遇到地质异常带，导致生产计划频繁调整，设备磨损加剧。

快速掘进效率远低于设计目标。 传统掘进方式月进尺仅为400至600米，远低于智能化矿井1200米以上的目标，严重制约采掘接续和产能释放。

陕西煤业联合多家科研机构，在小保当矿业系统推进智能化综采和快速掘进两大核心工程：

透明地质保障系统。 整合9层煤、233条剖面、99个钻孔的海量历史数据，构建小保当矿业全矿井三维动态地质模型。该模型可超前2000米预判前方地质构造，精度达到分米级，使采掘决策从"靠经验"升级为"靠数据"。地质异常预警信息实时推送至调度指挥中心，为生产计划调整提供科学依据。

智能快掘系统。 部署由全断面掘锚一体机、多臂锚运破一体机、可弯曲胶带转载机等组成的全工序协同快掘装备，配套AI算法实现掘进、支护、运输的并行连续作业。同时，在二号煤矿落地15项关键技术，涵盖采煤机牵引速度优化、煤流负荷智能控制、液压支架自适应姿态调整等核心环节。

AI采煤机自适应截割算法。 研发基于深度学习的煤层识别模型，采煤机可实时感知前方煤层厚度变化，自主调整截割速度和牵引方向，无需人工预设轨迹。系统还将"老师傅"的截割经验数字化，形成可供AI学习的操作知识库，实现经验的可复制和可传承。

智能综采工作面3D可视化管控平台。 在地面调度指挥中心部署3D可视化管控平台，将工作面实时画面、设备运行参数、地质数据、产量数据等多维信息集成呈现，调度人员在大屏前即可全面掌握生产态势，大幅减少下井频次。

截至目前，陕西煤业已建成6大类109套快掘系统，快掘工作面占比超过60%。在小保当矿业二号煤矿，综采一队从132人精简至56人的同时，单日最高产煤量从约2万吨跃升至5.2万吨，实现了减员增效的双重目标。黄陵矿业二号煤矿更进一步，完成了从"记忆截割1.0"到"自主规划截割3.0"的跨越，实现真正意义上的"无人干预开采"。

陕西煤业小保当矿业智能化建设的技术核心在于"数据驱动的精准开采"：

煤层动态感知与预测。 透明地质保障系统整合了钻孔数据、地震数据、采掘过程中的实时回波数据，构建多尺度融合的煤层预测模型。该模型可超前2000米预判煤层走向变化，提前告知采煤机调整策略，避免因突发地质异常导致的停机和设备损伤。

操作知识数字化。 团队将老一代综采司机数十年积累的截割经验进行结构化提取，转化为可量化的操作参数和决策规则，与AI模型融合。这一步骤是将"隐性经验"变为"显性知识"的关键，使经验传承不再依赖人员流动。

边缘云协同。 井下关键控制指令（响应时延要求毫秒级）在边缘计算节点完成，地质分析、生产优化等大算力任务在地面数据中心处理。AI模型定期从边缘节点回流数据，实现算法的持续迭代升级。

智能化一定要分类分矿、因地制宜。 陕西煤业没有搞"一刀切"的统一方案，而是根据各矿井地质条件、装备基础、人员素质的差异，制定差异化的智能化路径。这种"一矿一策"的思路值得借鉴。

"减人"不是目的，"提效"才是核心。 小保当矿业的减员76人，是效率提升的结果而非目标。通过AI让每一班、每一刀煤的质量都稳定在最优水平线之上，才是智能化的真实价值。减员带来的人力成本节省，只是效率提升的附属产物。

透明地质是智能开采的前提条件。 陕西煤业的实践证明，看不清地质的智能化是盲人摸象。三维动态地质模型的超前预测能力，是实现精准开采、减少非必要停机的关键基础设施。

智能化转型需要久久为功，不能期望毕其功于一役。 小保当矿业从2021年启动智能化建设，到2026年才实现综采队从132人到56人的跨越，历时超过四年。这提醒我们，煤矿智能化是一场持久战，持续迭代比一次性大投入更重要。

陕西煤业小保当矿业用AI解决综采效率依赖人工经验、单日产量受限、综采队伍臃肿三大核心问题，将综采队从132人精简到56人、单日最高产煤量从约2万吨跃升至5.2万吨、快掘月进尺提升约100%，路径扎实、数据过硬、经验可复制。这一案例最值得关注的是其"减人不减效甚至增效"的逻辑：智能化不是简单的"机器换人"，而是让留下来的人做更有价值的工作，同时让AI处理那些过去依赖个人经验、难以标准化的复杂判断。从企脉AI的长期跟踪来看，陕西煤业的实践代表了煤矿智能化从"示范引领"走向"规模落地"的新阶段。109套快掘系统、28处超长工作面、15个小煤柱工艺推广——这些数字背后是一套成熟的智能化方法论，而非某几个明星矿井的孤例。对煤炭行业而言，陕西煤业的经验证明：真正的智能矿山不是"买来的"，而是"建出来的"，持续投入、分类推进才是正解。