第一章
建设智能矿山面临的主要挑战
1.初始投资成本高昂,全链条建设投入承压 / 2
2.数据治理体系薄弱,数据采集质量与孤岛待破 / 6
3.技术集成难度凸显,异构系统互联互通受阻 / 9
4.复合型人才供给短缺,矿业数字双能人才匮乏 / 13
5.网络安全风险升级,海量数据连接防护承压 / 15
6.受传统管理模式制约,组织变革与创新滞后 / 18
第二章
AI助力智能矿山从提速走向提质
1.矿山专用大模型落地应用,推动全链路智能升级 / 24
2.智能装备集群化部署,引领无人化协同作业主流 / 27
3.AI双轮驱动赋能,实现安全防护与效能跃升 / 31
4. 5G+边缘计算+数字孪生,助力关键技术多点突破 / 35
5.智能矿山市场规模扩大,锚定智慧化转型主线 / 40
6. AI驱动智能运维转型,实现设备管理主动预防 / 43
第三章
AI赋能矿山核心场景,强化全链条安全防护
1. AI重构智能监测体系,实现全域安全状态感知 / 48
2. AI驱动风险精准预警,推动安全防控前置升级 / 52
3.AI赋能应急响应闭环,提升灾害处置效能 / 56
4.AI优化安全管理系统,实现全流程智能协同 / 60
5. AI管控设备安全状态,筑牢硬件运行安全防线 / 65
6.AI守护人员作业安全,实现违规操作智能干预 / 69
第四章
前期规划,锚定安全痛点,规避盲目投入
1.利用三维可视化技术,梳理矿山安全风险隐患点 / 74
2. 高危场景痛点深度调研,量化拆解安全生产需求 / 77
3.安全需求优先级排序,聚焦高风险易落地场景 / 79
4. 安全技术方案适配性评估,需兼容现有安全防控系统 / 82
5.安全场景ROI精准测算,保障安全投入回报率达标 / 85
6.安全领域供应商筛选,锁定成熟安全技术合作方 / 89
第五章
试点先行,聚焦高危场景,进行低成本试错验证
1.试点场景精准选型,聚焦瓦斯/顶板等核心安全领域 / 94
2. 试点范围边界界定,聚焦单一安全场景的控制规模 / 97
3.安全试点目标量化,明确预警准确率/响应时效等指标 / 101
4. 安全试点专项组组建,安全专员+技术骨干协同推进 / 104
5.试点安全问题实时迭代,优化预警算法与处置流程 / 107
6.试点成果安全维度验收,输出可复制的安全实操SOP / 110
第六章
系统集成,打通安全数据,实现全域协同防控
1.安全数据采集标准统一,覆盖人员设备环境全维度 / 114
2.安全数据治理专项推进,打破信息孤岛实现风险数据互通 / 117
3. 5G-A+边缘计算组网,保障安全预警低时延传输 / 120
4.异构安全系统接口适配,新旧防控平台无缝对接 / 123
5.安全设备联动调试优化,构建预警处置闭环机制 / 127
6.安全数据分级加密管控,杜绝核心风险数据泄露 / 130
第七章
人才落地,筑牢安全根基,强化实操技能赋能
1.安全技能分层培训体系,VR/AR沉浸式安全实操赋能 / 136
2.一线人员安全操作培训,掌握预警响应与应急处置技能 / 139
3.技术骨干安全专项深造,提升安全系统优化与故障排查能力 / 142
4. 内部安全人才梯队建设,技能认证与薪酬激励挂钩 / 145
5.安全复合型人才定向引进,对接院校共建培养通道 / 148
6.安全技术专家长期驻场,提供持续安全技术支撑 / 151
第八章?
??迭代管控,动态适配风险,筑牢长效安全防线
1. 安全运营数据实时监测,精准定位风险防控痛点 / 158
2.安全算法模型快速迭代,适配复杂工况风险变化 / 162
3.安全业务流程持续优化,提升风险处置实操效率 / 166
4.安全风险多维度管控,事前预判+事中处置+事后复盘 / 169
5.安全合规标准动态跟踪,确保符合最新的监管要求 / 173
6.安全应急预案升级完善,保障突发风险快速响应 / 176
第九章
AI助力智能矿山建设成功案例
1.龙煤集团从汗水采煤到数智赋能 / 180
2.山东移动AI+重塑矿业新生态的创新实践 / 183
3.全国首个AI矿山:178秒化解险情的超能力 / 186
4. AI浪潮下潞安化工集团的AI+煤炭煤海智变 / 189
5.首钢马城矿业从地下黑金到云端智造的实践 / 193
6.解码海南定安大岭矿山AI+矿能融合绿色智慧新范本 / 197
参考文献 / 201
后 记 / 205