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摘要：隨著科技的發展和時代的進步，很多先進的技術和設備被應用到煤礦生產中，提高生產力的同時也提升了煤礦生產的安全性。文章對當前煤礦安全生產的現狀和存在的問題進行了分析，并重點闡述了人工智能在煤礦安全生產中的應用，以期為相關人士提供一定的參考和借鑒。

關鍵詞：人工智能；煤礦生產；專家系統

1我國煤礦安全生產現狀及問題

當前，我國的煤礦生產處于粗放型經濟增長狀態，投入和產出不成比例，消耗很高，而回報卻很低。很多煤礦企業罔顧煤礦開采對環境造成的損害，甚至無視頻發的安全事故，僅僅以追求經濟效益為目標。在煤礦生產中，投入到安全和環保方面的資金被削減，生態平衡遭到極大的破壞，因安全事故而導致的人員傷亡數量不斷上升。此外，從業人員的安全和防范意識差，企業在煤礦安全生產上也沒有引起足夠的重視，導致從業人員在惡劣的環境中肺部吸入大量的煤塵，塵肺病嚴重威脅著從業人員的身體健康和煤礦的安全生產。雖然煤礦生產的產量逐年上升，然而潛在的安全生產問題卻不容忽視，應該引起全社會的關注和參與。

（1）經濟的飛速增長，需要能源作為發展的動力，煤炭資源作為重要的基礎性能源，為經濟的增長提供了保障，對于煤炭的需求量也逐年增長。煤礦產業日益擴張，致使煤礦企業呈現無限制擴張和超負荷運作的狀態。在經濟利益的驅使下，很多企業無視自身的生產條件，盲目追求高產量，增加了很多非法礦井，嚴重影響煤礦的安全生產。

（2）目前，煤礦行業處于不規范、無序的狀態，并且競爭十分激烈。市場迅速擴張，政府對煤礦企業的監管無法與之相適應，安全事故頻發，安全生產的基礎較為薄弱。

（3）我國的煤礦生產所采用的技術較為落后，高的煤炭產量是以較高的投入、環境的污染、能源的浪費為代價的，呈粗獷式增長態勢，煤礦生產安全無法保障，在技術設備和生產管理上都十分落后。

（4）從事煤礦生產的人員主要以農民工為主，文化水平不高，缺乏專業的知識，技術不過硬，即使企業引進一些較為先進的設備，員工也缺乏對設備的全面了解，從而很難控制風險。同時，企業把工作的重心放在了生產上，缺乏對于員工的安全培訓，進而導致員工在工作中忽視相關的安全規定，不具備應有的安全意識，一旦發生事故也很難采取有效措施自救。

2人工智能在煤礦安全生產中的運用

2.1在煤礦安全儀器儀表結構、性能改進中的應用

煤礦安全監測儀器和儀表隨著智能自動技術的發展，在測量領域的應用獲得了更為廣闊的發展前景。在軟件和硬件的智能化基礎上，對于當前和以前的數據信息，通過每臺儀表和儀器都能夠隨時進行分析。從三個層次，即低、中、高，對測量過程進行抽象的反映。人工智能技術的應用，擴展了傳統測量系統的功能，同時提高了測量系統的效率和性能，煤礦安全監測儀器和儀表更為靈敏、高效、高速，功能也越來越多。將微型芯片技術，如微控制器和微處理器等技術應用于煤礦安全監測的儀器和儀表中，運用模糊推理技術，并且對于各種測量數據的臨界值和模糊控制程序進行設置，由此來模糊決策事物的各種模糊關系。與其他技術相比，模糊技術有著其獨特的優勢，無需大量的測試數據，也不用建立被控對象的數學模型。采用模糊技術對于經驗的要求較高，應用芯片的現場調試和離線計算，總結出合適的控制規則，在給定的精確度的基礎上，進行精確的控制和分析。

2.2開采方案決策及參數優化設計

隨著專家系統的發展，煤礦企業對礦井挖掘的方案和參數越來越合理，更貼合實際條件。近年來，很多人工智能方面的研究所和院校專注于將人工智能這項技術應用到煤礦安全生產中，比如美國阿拉斯加大學設計的專家系統，可以根據實際情況智能地實現在長壁采煤法和短壁采煤法之間選出最佳的截煤方案；俄羅斯東部礦業大學將模糊數學理論應用到煤礦生產中，設計出一項可以智能選擇最佳的爆破對策以及將方案參數最優化的專家系統；澳大利亞拉瓦爾大學設計的一項專家系統，可以智能選擇最佳的設備選型。將人工智能應用到煤礦安全生產領域這項技術在我國也得到了很大的發展。例如針對采礦巷道圍巖支護中圍巖分類的相關問題，設計出了一項專家系統，這個系統可以智能地根據實際情況將圍巖進行分類。針對巷道支護的形式以及參數問題專門設計了一項專家系統；針對煤礦井下爆破挖掘方案的選擇問題開發設計了一個專家系統。這些技術目前在煤礦安全生產中都得到了廣泛的應用。

2.3在煤礦安全儀器儀表網絡化中的應用

利用計算機的計算功能實現對于參數的快速、準確計算，將人工智能技術完美融合到煤礦安全儀器儀表中，進而使得安全儀表的功能獲得最大程度的發揮。舉例來說，通過網絡連接數字安全監測儀器，再利用相應的模式識別軟件，對于儀表的各項屬性和所處的實際條件進行準確而快速的分析，進而做出適當的處理。在數據采集設備上安裝智能系統，可以實現自動分類，以及在脫離網絡狀態下的智能的數據采集和遠程測量。隨著科技的進步和時展，計算機領域也獲得了很大的發展和創新，計算機的人機互動和運算功能也逐漸完善起來，并且更具人性化。通過人工智能軟件的設計和應用，將儀器儀表和計算機互聯，對儀表和儀器進行遠程操控，從而完成給定的任務?？梢越⒁粋€用于儲存測量結果的數據庫，便于隨時查看。還可以收集儀表上的數據，并加以復制，然后再發送到相關的部門。人工智能的應用，使得用戶不必親自查看現場，對于與同一個任務或同一個儀表的數據收集和監控，不同的用戶能夠在不同的辦公地點、在同一時間獲知。數據的同時性，能夠確保在問題出現后相關工作人員可以采取相應的措施，及時分析和解決問題，防止了信息的不對稱性，有效縮短了解決問題所需的時間。

2.4井下故障診斷及災害預防控制

煤礦生產過程中不但要解決挖掘方案的合理性和優化問題，最大限度地獲取經濟利益，最重要的還是要解決生產過程中可能出現的安全問題，以及對環境的破壞性。針對這些問題，有些技術人員便考慮將人工智能應用在故障診斷和災害預防控制方面。智能診斷專家系統以神經網絡為基礎，利用神經網絡強大的學習能力，將過去煤礦生產過程中出現的安全問題以及解決方案總結歸納，當問題出現時，專家系統便能迅速反應，診斷出這個問題，推理得出應對方案。

3結束語

煤礦安全生產是一個重大的系統工程，不但要關注量的增長，同時要提高質的飛躍。雖然政府對于煤礦安全生產的重視在不斷加強，事故總量和死亡人數也有明顯的下降，但是重大安全事故仍然時有發生，安全生產形勢仍然不容樂觀，煤礦安全生產仍然任重道遠。

參考文獻

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作者：馮剛 單位：西安科技大學高新學院