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作者：付翔;王开;王然风;
单位：太原理工大学矿业工程学院;智能采矿装备技术全国重点实验室;山西焦煤集团有限责任公司博士后工作站;
摘要：数据与智能是驱动精准化、高效化和安全化智能采矿可持续发展的核心引擎。提出了基于“数据-算法-装备-生态”四维协同架构的智能采矿数智赋能技术体系，构建了涵盖数据治理、智能决策、装备执行与人机协同的采矿全链条智能化闭环框架。数据层通过标准化存储架构与多模态数据融合，建立全矿井数据资产平台，支撑实时数据流服务与历史数据挖掘；算法层结合工业机理模型与群智能算法，构建基于多目标优化的动态决策体系，实现采矿工序协同优化与安全权重优先控制；装备层依托智能新型煤机装备群，开发装备自适应控制与多机协同联动机制；生态层通过数字孪生、人在回路优化与专家规则嵌入，构建“人-机-智-环”共生体系，驱动系统动态迭代。基于上述框架，提出了智能采矿“数据流-智能流”双向协同机制与分层解耦逻辑，实现毫秒级装备控制、秒级算法决策与分钟级人工干预的动态响应，构建AI与人类双向赋能的新型采矿生产关系。以综采工艺为典型场景，基于“需求牵引-数据驱动-智能决策-装备执行”的闭环赋能路径，构建了综采工艺的智能采矿数智赋能应用范式，建立了“自动化工艺执行→AI策略生成→人工校验→人机协同控制”循环流程，支持人工/分工/批准/否决多模式动态切换，可实现采煤工艺自动化与AI辅助决策的深度协作，推动采矿行业从“机器替代人”向“人智增强机”范式转型。
关键词：智能采矿;数智赋能技术;煤矿人工智能;AI决策;人机协同
基金资助：国家自然科学基金项目（52274157）; 山西省基础研究计划联合资助项目（202403011241002）; “科技兴蒙”行动重点专项项目（2022EEDSKJXM010）
