中国煤矿安全监测技术的演进历程与应用
The Evolutionary Journey and Applications of Coal Mine Safety Monitoring Technology in China
DOI: 10.12677/me.2025.134090, PDF,   
作者: 刘统学:宁夏王洼煤业有限公司王洼二矿,宁夏 固原
关键词: 煤矿安全监测技术传感器智能化人工智能Coal Mine Safety Monitoring Technology Sensors Intelligentization Artificial Intelligence
摘要: 煤矿在我国能源体系中占据关键地位,其安全生产对保障能源供应和推动经济社会发展具有重要意义。但是我国复杂的地质条件与高危作业环境导致煤矿安全事故频发,严重制约煤炭行业的高质量发展。本文综述了我国煤矿安全监测技术的演进历程,从早期依赖人工巡检与简易设备的阶段,到借助传感器和有线网络实现数据自动采集与远程传输的信息化阶段,再到如今融合5G通信、物联网、边缘计算与人工智能等前沿技术的智能化阶段,系统分析了各阶段的技术特征、应用成效及存在的局限性。通过典型案例剖析,总结了煤矿安全监测系统在实用性、实时性、可靠性方面的技术发展趋势,并指出了当前面临的数据安全与隐私保护、系统兼容性与互操作性、实时性与可靠性、成本与可扩展性以及人才短缺等问题。针对这些问题,提出了加强数据安全与隐私保护、推动系统标准化与互操作性、提升系统实时性与可靠性、降低建设和运营成本、加强人才培养与引进、推动产学研用合作等发展建议。本文旨在为我国煤矿智能化升级与安全保障体系建设提供理论支撑和实践参考,助力煤矿行业实现安全、高效、智能的可持续发展。
Abstract: Coal mines play a vital role in China’s energy system, and their safe production is of great significance for ensuring energy supply and promoting economic and social development. However, the complex geological conditions and hazardous working environment lead to frequent coal mine safety accidents, which seriously restrict the high-quality development of the industry. This review systematically examines the evolution of coal mine safety monitoring technologies in China. From the early stage relying on manual inspections and simple equipment, to the informatization stage that leverages sensors and wired networks for automatic data collection and remote transmission, and then to the current intelligent stage integrating cutting-edge technologies such as 5G communication, the Internet of Things, edge computing, and artificial intelligence, the technical characteristics, application effects, and limitations of each stage are analyzed. Through case studies, the technological development trends of coal mine safety monitoring systems in terms of practicability, real-time performance, and reliability are summarized. Current issues such as data security and privacy protection, system compatibility and interoperability, real-time performance and reliability, cost and scalability, and talent shortages are pointed out. Targeted suggestions are proposed, including strengthening data security and privacy protection, promoting system standardization and interoperability, enhancing real-time performance and reliability, reducing construction and operation costs, strengthening talent training and introduction, and promoting cooperation among industry, academia, and research institutions. This review aims to provide theoretical support and practical references for the intelligent upgrading of China’s coal mines and the construction of safety guarantee systems, and to help the coal mining industry achieve safe, efficient, and intelligent sustainable development.
文章引用:刘统学. 中国煤矿安全监测技术的演进历程与应用[J]. 矿山工程, 2025, 13(4): 791-800. https://doi.org/10.12677/me.2025.134090

参考文献

[1] 王国法, 任怀伟, 富佳兴. 煤矿智能化建设高质量发展难题与路径[J]. 煤炭科学技术, 2025, 53(1): 1-18.
[2] 许名标, 彭德红. 我国煤矿事故的致因分析和对策[J]. 矿业快报, 2006, 22(11): 33-35.
[3] 贺超, 李贤功, 王桂强. 面向安监部门的煤矿安全监管指标体系设计[J]. 煤矿安全, 2016, 47(4): 235-237.
[4] 张波. 煤矿安全生产综合监控信息系统的设计与实现[D]: [硕士学位论文]. 成都: 电子科技大学, 2013.
[5] 洪玉玲. 煤矿安全监控三级联网系统软件的设计与实现[D]: [硕士学位论文]. 北京: 煤炭科学研究总院, 2014.
[6] 王志波. 矿井安全监测监控系统的研究[D]: [硕士学位论文]. 包头: 内蒙古科技大学, 2014.
[7] 黄丹. 基于“六大系统”的矿山CIMS 生产管理体系研究[D]: [硕士学位论文]. 长沙: 中南大学, 2014.
[8] 路娟. 煤矿监测监控系统综合评价与应用研究[D]: [硕士学位论文]. 徐州: 中国矿业大学, 2016.
[9] 王红博. “互联网+”背景下陕西煤炭企业转型升级路径研究[D]: [硕士学位论文]. 西安: 西安科技大学, 2017.
[10] 张莉. 煤矿安全生产监控系统云联网平台关键技术研究[D]: [硕士学位论文]. 徐州: 中国矿业大学, 2019.
[11] 吴滔. 湖南省煤矿安全生产监管研究[D]: [硕士学位论文]. 长沙: 国防科技大学, 2020.
[12] 张弛. 河南省煤矿企业安全生产信息化管理平台构建与应用研究[D]: [硕士学位论文]. 郑州: 郑州大学, 2021.
[13] 李伟良. 煤矿智能化综采工作面安全评价研究[D]: [硕士学位论文]. 北京: 北京交通大学, 2022.
[14] 王言之. 矿山全员安全风险管控信息化平台的研究与应用[D]: [硕士学位论文]. 赣州: 江西理工大学, 2023.
[15] 李楠. 基于物联网的煤矿安全监控系统设计[D]: [硕士学位论文]. 包头: 内蒙古科技大学, 2024.
[16] 杨浩. 安全价值视角下的煤矿企业安全投入决策研究[D]: [硕士学位论文]. 阜新: 辽宁工程技术大学, 2024.
[17] 王洪亮, 马龙, 仙文豪. 煤炭行业新质生产力的探索: 创新驱动与绿色转型[J]. 矿山工程, 2025, 13(1): 169-177.
[18] 李立社. 煤矿智能化开采技术研究现状及展望[J]. 内蒙古煤炭经济, 2025(3): 159-161.
[19] 刘强, 王耀龙, 张飞, 等. 露天煤矿智能化安全管控平台设计[J]. 煤炭技术, 2024, 43(7): 230-234.
[20] 刘香兰. 煤矿安全生产大数据分析与管理平台设计研究[J]. 煤炭工程, 2017, 49(6): 32-35.
[21] 范济安, 潘睿, 王竑达. 智能化矿山数据融合与应用研究[J]. 中国煤炭, 2023, 49(10): 11-17.
[22] 国家安全生产监督管理总局. 国家煤矿安全监察局1煤矿安全规程[M]. 北京: 煤炭工业出社, 2009: 178-193.
[23] 高洪波, 张冬阳, 王鹏, 等. 智能化矿山数据中台建设与应用规范解读与实践[J]. 中国煤炭, 2023, 49(12): 1-5.
[24] 周洪军, 周宗林. 煤矿智能化建设中存在的问题及其对策研究[J]. 中国煤炭, 2024, 50(2): 30-34.
[25] 武绍利, 刘炳刚, 李旺, 等. 以技术创新提升智能化水平, 推动智能化矿山建设[J]. 企业管理, 2023(S2): 294-295.
[26] 国家煤炭工业局. 中国煤炭工业年鉴2000 [M]. 北京: 煤炭工业出版社, 2001.
[27] 吴小文. 基于物联网的煤矿井下安全监控系统设计与应用研究[J]. 煤矿现代化, 2021, 30(4): 110-112.
[28] 刘具, 秦坤, 王海燕, 等. 煤炭企业数字化转型建设路径研究[J]. 煤炭工程, 2024, 56(6): 203-210.
[29] 惠文杰. 红石湾煤矿安全生产监控系统升级改造设计与应用[D]: [硕士学位论文]. 西安: 西安科技大学, 2019.
[30] 霍中刚, 武先利. 互联网 + 智慧矿山发展方向[J]. 煤炭科学技术, 2016, 44(7): 28-33.
[31] 杨会龙. 大型现代数字化矿井的设计[J]. 黑龙江科技大学学报, 2017, 27(1): 77-81.
[32] 杨荣明, 张学亮, 覃杰. 国家能源集团井工煤矿智能开采指南研究与实践[J]. 中国煤炭, 2023, 49(3): 62-69.
[33] 付翔, 秦一凡, 李浩杰, 等. 新一代智能煤矿人工智能赋能技术研究综述[J]. 工矿自动化, 2023, 49(9): 122-131.
[34] 杨军, 张超, 杨恢凡, 等. 煤炭工业互联网技术研究综述[J]. 工矿自动化, 2023, 49(4): 23-32.
[35] 郑昆, 常淑光. 基于物联网的煤矿井下安全监控系统设计与应用研究[J]. 数字通信世界, 2024, 15(6): 188-190.