1、引言
2020年以来，深度学习技术在煤矿领域的应用呈现爆发式增长态势，技术创新从单点突破转向系统融合，产业落地从试点验证迈向规模商用。本文基于近半年来学术论文、重大项目和专利布局等多维信息，系统梳理了矿山大模型的商业化进程、面向井下边缘算力的轻量化算法创新、多源异构数据深度融合的技术路径、煤岩识别关键技术的突破方向，以及图像质量增强等基础支撑技术的进展。研究表明，深度学习正构建起覆盖“采、掘、机、运、通、洗选、安全”全链条的智能技术体系，为煤矿本质安全与高效生产提供了核心驱动力。
2、矿山大模型
2.1 盘古矿山大模型
2025年初至2026年初，山东能源集团与华为公司合作的盘古矿山大模型项目完成从试点到规模化复制的关键跨越。作为大模型技术在矿山领域的首次商业部署，该项目依托盘古大模型的视觉大模型、图网络大模型、多模态大模型、自然语言大模型四大能力，在兴隆庄煤矿先行试点后，计划向集团70余座矿井全面复制推广。盘古大模型的核心突破在于其强大的泛化迁移能力。传统小模型方案在矿井间迁移时识别精度下降明显，需要大量重新训练和样本标注；而盘古大模型凭借其在海量数据(图片数量超10亿、视频信号超100TB)上预训练获得的通用视觉表征能力，在相似场景迁移时识别精度提升超过23%，样本标注人力节省达85%，场景模型交付效率从平均18人天降至12人天。这一突破使得人工智能资产实现“集团统建、矿井复用”成为可能，从根本上破解了矿山AI规模化复制的经济性难题。
经济效益层面，大模型带来的价值已可量化。在焦化配煤场景中，传统配煤师依赖经验确定配比需耗时1-2天，且难以穷举最优方案；基于图网络的配煤优化模型可将耗时缩短至分钟级，同时优化配煤成本。在洗选煤环节，通过大模型预测分选密度和产品灰分，自动调整悬浮液密度与入口压力，实现精煤回收率提升0.1%-0.2%，这一数值在年产千万吨级的矿井中对应的是每年数千万元的增收。该项目已形成显著的知识产权溢出效应：山东能源集团、云鼎科技与华为公司共同孵化国家专利30项，输出学术论文20篇，并成功申报科技部人工智能示范区推广名录。这表明，头部企业正将AI能力沉淀为核心竞争力，从“技术应用者”转变为“标准制定者”。

2.2 太阳石矿山大模型
与盘古大模型的商业驱动路径不同，中国煤炭科工集团煤炭科学研究总院自主研发的“太阳石矿山大模型”代表了另一条技术路线——行业自主可控的根技术体系。2026年1月，该模型入选中国煤科明星品牌，成为国内矿山领域首个完成国家网信办“生成式人工智能服务备案”和“境内深度合成服务算法备案”双备案的行业大模型。
太阳石矿山大模型的核心竞争力源自其构建的“数—训—用—测”全栈技术体系，有效破解了通用大模型在行业常态化应用中的“水土不服”问题。其技术架构包含三大核心工具链：多模态数据标注工具、可信应用推理引擎和行业能力基准测试平台，形成了覆盖矿山数据标注、知识服务、视觉分析、调度优化、监管监察、法规遵循等核心场景的完整能力。安全保障方面，该模型已通过国家信息系统安全等级保护三级认证，并获得中国泰尔实验室人工智能安全评测《模型安全》《内容安全》双项优秀等级认证。这一安全底座为煤矿这一高危行业规模化应用大模型技术扫清了合规性障碍。另外，太阳石矿山大模型的研发坚持标准引领战略，牵头参与起草《大模型应用成熟度评估方法》《矿山安全大模型通用技术要求》，表明着行业正在从“各自为战”走向“标准协同”，为未来跨矿、跨企业、跨区域的AI能力互通奠定基础。
3、边缘智能
大模型解决的是“中心侧”的训练与泛化问题，但在煤矿实际部署中，边缘侧的实时推理同样关键。由于井下防爆要求、空间限制和成本考量，边缘设备算力通常有限，如何在保持精度的前提下压缩模型、提升推理速度，成为学术界和工业界攻关的热点。
3.1 YOLOv8-EST轻量化检测算法
相关研究团队针对采煤工作面算力受限、实时性要求高的痛点，在YOLOv8网络中引入Swin Transformer模块增强特征提取能力，同时改进GELU激活函数——当输入为正值时采用指数运算替代原有计算，在提升模型训练性能的基础上显著降低计算复杂度。此外，引入EMA注意力机制增强网络对关键区域的关注度，采用深度学习生成相对位置编码替代简单线性编码，提升了模型对复杂空间关系的表达能力。
结果表明，YOLOv8-EST在保持高检测精度的同时，显著降低了计算资源需求和模型体积，适合部署于采煤工作面等边缘计算场景。该研究还验证了算法在真实采煤工作面自采数据集上的有效性，检测精度和效率均优于现有对比算法。这一突破为井下实时目标检测提供了兼顾精度与效率的解决方案。
3.2 煤矿图像质量增强
井下特殊环境带来的图像退化问题是制约视觉算法可靠性的核心瓶颈之一。光照不均、煤尘散射、运动模糊等多源耦合退化因素导致采集图像质量严重下降，传统超分辨率重建方法难以有效应对，且模型复杂度过高难以在边缘侧部署。
针对这一难题，近期提出的基于退化核扩散的盲超分辨率重建方法(DKD-SR)给出了创新性解决方案。该方法引入扩散概率模型显式模拟井下复杂场景中的退化核分布，通过反向采样过程修正因退化估计偏差导致的重构伪影。在图像重建阶段，设计混合Transformer-CNN双分支编码器，分别提取局部纹理与全局依赖，并通过动态比例融合机制实现退化特征与图像内容的自适应交互，在保证深层特征无损传输的同时减少模型参数量。
在CMUID井下图像数据集上的实验显示，该方法在保持较低参数量(约520K)的前提下，峰值信噪比(PSNR)达到31.12dB、结构相似性(SSIM)达到0.9744，各项指标均优于对比方法。从主观视觉质量看，该方法有效抑制了低光照噪声，锐化了边缘结构，清晰恢复了输送带、煤块等目标的纹理细节。这项研究的意义在于：它不是简单提升图像质量，而是通过提升输入数据质量，为后续所有视觉分析任务(目标检测、行为识别、场景理解等)奠定基础，具有“基础底座”价值。
4、煤岩识别
煤岩界面识别是采煤机自动调高、防冲钻孔机器人自主作业的核心技术前提，也是煤矿智能化中公认的卡脖子难题。长期以来，基于视觉的煤岩识别面临井下光照不足、粉尘遮挡等固有瓶颈；基于振动信号的识别虽不受环境能见度影响，但一维时序信号特征分散、隐含信息复杂，传统方法难以充分挖掘其深层特征。近期研究呈现出“视觉-振动-多源传感”多维融合的清晰演进路径。
4.1 振动信号的图像化重构
太原理工大学团队提出的ECA-RepNet模型开辟了振动信号处理的新模式。该模型将一维振动信号通过递归图映射至二维图像空间。递归图基于时间序列数据点的相似性度量构建层次化图结构，既保留了时序信号的动态特性(如周期性)，捕捉了信号中的复杂模式，相比格拉姆角差场、马尔可夫转移场等时频成像方法，递归图具有计算效率更高、对随机噪声鲁棒性更强的优势。在模型架构层面，ECA-RepNet采用重参数化大卷积核模块和深度可分离卷积模块实现多尺度特征提取与轻量化设计的平衡，引入高效通道注意力机制通过全局平均池化、一维卷积和动态权重分配增强通道间依赖建模能力，降低计算开销。实验结果表明，该模型在煤岩识别任务中达到97.33%的准确率，在参数量、训练时间和推理速度方面均优于ResNet、CNN、MobileNet等经典模型。这项研究通过“信号转图像”的视角转换，将振动信号分析的难题转化为图像识别问题，既发挥了振动信号环境适应性强的优势，又借力了图像识别领域成熟的深度学习技术，为煤岩识别提供了兼具鲁棒性和精度的技术路径。
4.2 多源传感信号的深度融合
防冲钻孔机器人作业过程中，钻头遇到的煤岩性状变化直接影响卸压效果与作业安全。中国矿业大学团队提出的基于改进1DCNN-LSTM的煤岩性状识别方法，代表了多源时序信号深度融合的技术方向。该方法融合回转速度、回转扭矩、推进速度、推进压力四类传感信号，构建端到端的识别模型。技术架构包含三个关键创新：其一，采用1DCNN提取时序信号的局部特征，引入卷积块注意力机制增强对关键特征的捕获能力；其二，在1DCNN后端引入LSTM网络处理长距离时间依赖关系，实现对时序特征的二次发掘；其三，采用改进蜣螂优化算法对模型中的卷积层层数、批大小、学习率等超参数进行自动寻优，确定最优网络参数组合。搭建煤岩钻进模拟试验台、制作6种典型煤岩试块的实验验证表明，该方法识别准确率达97.00%，显著优于1DCNN、1DCNN-LSTM、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K聚类等方法。该研究揭示了深度学习在处理多源时序信号时的独特优势：能够自动发掘不同传感器信号间的深层关联，而无需人工设计复杂特征，这对于复杂地质条件下煤岩性状的精确识别至关重要。
4.3 采掘运协同预测
将深度学习应用于采掘运系统协同控制是近期兴起的另一重要方向。西安科技大学团队提出的基于LSTM-Transformer的混合预测模型，以煤流为核心，将采煤机牵引速度与刮板输送机载荷状态、煤流波动等因素进行系统耦合建模。该研究突破传统单一设备、静态分析的局限，从时间、空间和几何特性三个维度系统构建采煤机与输送机的动态耦合模型；将LSTM的局部时序特征提取能力与Transformer的全局依赖捕获机制相结合，有效处理综采装备运行数据中的长期依赖与短期波动并存的问题。基于综采系统运行数据的实验显示，该模型在牵引速度预测任务中均方误差达到0.041，平均绝对误差为0.122，决定系数(R²)高达0.996，展现出卓越的预测精度和稳定性。研究成果它将预测对象从“单设备状态”拓展至“多设备协同关系”，为综采工作面系统级协调控制和事故风险预警提供了理论依据和技术支撑。
5、安全防控
煤矿安全生产始终是智能化建设的首要目标。90%的煤矿事故源于人为操作失误，这使得人员行为的智能监控、设备状态的实时感知、环境风险的主动预警成为安全防控的技术焦点。近期研究显示，深度学习正在推动安全防控从“事后告警”向“事前预控”、从“单点识别”向“系统防控”演进。
5.1 多模态融合的“三违”智能识别
“三违”(违章指挥、违章作业、违反劳动纪律)行为的智能识别是安全防控的基础防线。南京小视科技打造的全栈煤矿“三违”人工智能平台入选数字经济创新发展典型案例，展示了多模态融合的技术路径。该平台融合防爆摄像头、激光雷达、UWB定位等多类传感器数据，采用YOLOv7+Transformer、LSTM、图神经网络等算法，实现安全装备识别(准确率≥97.7%)、违规行为预警与设备故障预测。平台构建了“感知-分析-决策-优化”的全流程闭环：基于云边端协同架构，在边缘端实现150ms内实时推理，同时构建在线学习机制使系统自适应井下动态变化环境。实施后，企业“三违”事件下降90%，每年节约成本超300万元，设备泄漏率降低80%。
5.2 知识图谱驱动的风险预控
“三违”平台解决的是显性行为识别，“矿安智脑”项目则针对隐性风险的预测。该项目由太原理工大学牵头，联合晋能控股集团、华为等多家单位，目标是打造全球首个矿山全域风险防控智能体。项目的核心创新在于将图神经网络与知识图谱深度融合。研发团队系统梳理采矿、掘进、机电、通风等13个专业领域的知识体系，构建包含2950个核心实体、1.35万条关联关系的知识图谱原型，对7类典型灾害的知识覆盖率达93%。在此基础上引入图神经网络技术，初步实现设备异常运行、环境参数超限、人员违规操作等风险因素的主动辨识。这一技术路径的本质是将“数据驱动”与“知识驱动”相结合，使AI不仅“看到”异常，更“理解”风险演化的逻辑。
5.3 人员行为数据融合
兖矿能源集团与应急管理部信息研究院联合申请的“基于机器学习的矿山岗位人员行为数据融合处理方法及系统”专利，反映了安全防控从“单点行为采集”向“行为逻辑建模”的深化。该专利的核心在于建立多源行为数据间的“隐性关联”。首先建立矿山岗位人员行为数据动态关联规则，梳理不同来源数据的关联关系并结合历史结果优化权重；获取多源行为数据集合后，与关联规则分层匹配筛选出待融合行为数据子集；调用预训练的机器学习融合模型对待融合行为数据子集和关联规则进行双向融合适配处理，得到动态优化的融合适配参数；基于融合适配参数进行跨来源特征融合处理，生成具有岗位行为逻辑一致性的融合特征集合。方法的创新价值在于：它不是简单地将多源数据进行拼接或加权平均，而是通过机器学习模型挖掘不同来源数据间的深层关联(例如，人员定位轨迹、设备操作记录、视频监控画面三者之间的逻辑一致性)，从而实现对异常行为的更精准识别和更早期预警。
6、掘进智能化
巷道掘进是煤矿生产中最危险的环节之一，也是智能化技术的攻关重点。在装备定位与环境感知方面，研究提出了基于合作目标的视觉定位、视觉+多源融合组合定位、面向巷道环境特征的无靶标视觉定位等多种技术路径，结合视觉+深度学习的巷道断面裂隙检测和巷道几何形态重建方法，提升了掘进装备的自主导航与环境感知能力。在定向掘进与截割控制方面，提出了定向掘进与纠偏技术、轨迹规划与截割控制技术、基于虚拟示教的记忆截割技术、锚杆孔位识别技术、多臂协同支护控制技术、机群碰撞预警技术等，解决了掘进过程中设备位姿精准调控、截割轨迹动态规划、支护作业协同配合、多机空间干涉规避等关键控制难题，实现了掘锚自适应控制。在系统集成层面，将数字孪生技术引入截割控制、碰撞检测预警、协同控制决策，构建了数字孪生驱动的掘进工作面智能管控系统，实现了物理实体与虚拟模型的实时映射、机群协同决策、关键部件故障诊断、作业过程可视化管理和风险预测。
7、深度学习技术趋势分析
展望未来2-3年，深度学习在煤矿领域的应用将呈现三大趋势：
一是从“替代人力”向“超越人力”演进。在配煤优化、风险预测、协同控制等复杂决策场景中，AI将发挥人类难以企及的数据处理能力和全局优化能力，实现从“辅助工具”到“决策核心”的跃迁。
二是从“单矿智能”向“云边协同”演进。大模型中心训练与边缘快速适配将成为主流架构，集团级AI能力平台统一建设、各矿井按需调用，从根本上破解矿山AI规模复制的经济性难题。
三是从“生产辅助”向“本质安全”演进。通过多模态感知、知识图谱推理、数字孪生仿真等技术的深度融合，构建起覆盖“人-机-环-管”全要素的风险主动辨识与超前预控体系，真正实现“无人则安、少人则安”的行业愿景。