作者
张凯强
文章摘要
针对采矿工作面动态管控存在监测实时性弱、风险识别精度不高、多源监测数据融合利用程度低等行业痛点，为化解井下工况管控粗放、隐患处置滞后的现实难题，结合工作面复杂多变的作业环境，融合智能监测、深度学习算法与大数据分析技术，搭建全域实时监测体系、智能风险预判模型及多源数据融合管控平台。该体系改善传统监测数据滞后、信息孤立、风险识别片面等弊端，达成工作面全域工况实时感知、隐蔽隐患精准预判、异构数据高效集成，优化动态管控机制，增强安全防控实力与提升生产精细化管控水平，为矿山智能、安全、高效生产提供可行技术参考。
文章关键词
智能监测系统；采矿工作面；动态管控；数据融合；风险预判
参考文献
[1] 肖粲俊,刘红梅,石发强,等.基于数字孪生的煤矿智能管控平台架构研究与实现[J].矿业安全与环保,2023,50(5):43-49.
[2] 闫建武.煤矿智能通风与监测系统研究[J].机械管理开发,2022,37(6):223-224.
[3] 梁奎.煤矿空压机智能运行监测系统设计与应用[J].矿业装备,2025,(11):10-12.
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