煤炭科学技术

作者：秦凯, 叶锦娇, 舒龙勇, 魏帅豪, 姜鹏, 杨建, 李云鹏, 邱浩, 赵岩,

关键词：煤矿灾害, 风险判识, 预警大模型, GIS空间分析, 数字孪生, 灾害数据中台,

煤矿灾害风险的精准判识对保护井下作业人员生命财产安全和保障矿井安全生产具有重要意义。针对现阶段我国煤矿瓦斯、顶板、水害、火灾、冲击地压等灾害预警数据利用率低、风险融合判识准确率不高等问题，借助大数据、云计算、人工智能等技术，提出了一种基于大模型和GIS（Geographic Information System）空间分析技术的煤矿多灾害风险智能融合预警技术。首先，在分析煤矿灾害各类型数据特征的基础上，设计煤矿灾害多源异构数据同步采集、异常识别和集中管理的数据治理方案，研发煤矿灾害数据中台，面向不同灾害分析场景实现数据差异化按需共享；然后，结合人工智能和大模型中多模态数据融合与深度学习算法，建立机理与数理双重驱动的煤矿灾害风险智能判识指标模型体系，开发灾害风险数据预测、特征识别“小模型”和风险原因分析、辅助决策“大模型”；接着，构建蕴含风险信息的灾害地质体三维数字孪生模型，将风险数据与模拟仿真结果联动，实现灾害孕育过程中风险趋势的可视化推演；最后，开发煤矿灾害智能预警与综合防治系统，将煤矿灾害风险划分为重大风险、较大风险、一般风险和低风险4类，指明风险原因的同时推荐风险管控建议。在山西、陕西等地多座煤矿实际应用后表明：系统部署后多灾害风险判识可在数秒内完成，大幅提升了风险判识的效率，降低隐患转变为灾害的潜在风险；在高瓦斯强矿压风险融合判识场景中，利用煤矿灾害智能预警大模型，优选表征采场煤岩破裂强度的指标分析瓦斯涌出量的变化趋势，瓦斯异常涌出风险识别准确率达90.56%。所提出的煤矿灾害风险判识技术有效提升了复杂条件下多灾害风险融合判识与分级预警能力，为煤矿安全生产提供科学决策支持。

来源：2026年第5期

《煤炭科学技术》期刊编辑部

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