王国法院士等：基于煤矿时空多源信息感知的智能安控闭环体系

摘要：总结我国煤矿综合机械化发展 40 多年来安全技术取得的巨大进步和成效，分析了当前煤 矿安全面临的挑战。将新一代信息技术与煤矿安全技术深度融合，提出了矿井时空信息感知和智能闭环安控系统逻辑与总体技术架构。分析了传统接触式传感与非接触式传感技术的优缺点及在煤矿安全监测系统中的应用，剖析了新型智能传感技术特点及发展方向，提出了基于多种传感技术融合的矿井时空多源信息感知及协同控制技术路径。通过瓦斯、火灾、水灾、冲击地压等灾害全时空信息反馈技术创新，开发基于信息反馈的多种灾害综合闭环管控技术，实现煤矿总体安全态势的超前预测及分区、分级超前预警。系统阐述了智能化双重预防体系架构及其特点，分析了智能化双重预防体系的风险隐患控制逻辑与关键技术。思考能源革命中煤矿安全观的变革，提出了煤矿全方位安全观、煤矿智能化对煤矿安全的革命性影响和摒弃“百万吨死亡率”指标。 

关键词：多源信息感知；协同控制；闭环管控；双重预防；全方位安全观

       煤炭安全稳定供给是保障我国能源安全的基石，煤矿安全生产是实现煤炭安全稳定供给的基础。我国煤炭开采以井工煤矿为主，其产量占我国煤炭总产量的82％以上，据不完全统计[1-3]，我国井工煤矿中千米深井的数量超过60处，涉及生产能力超过 1.5亿吨；冲击地压矿井超过140处，主要集中在山 东、陕西、山西等产煤大省；煤与瓦斯突出矿井超过740处，主要集中在贵州、河南、山西等省份；大部分煤矿的赋存煤层具有自然发火危险，自然发火严重矿井的数量占比超过80％。随着浅部煤炭资源日益枯竭，煤炭资源开发深度逐年增加，瓦斯、冲 击地压、顶板灾害、水害、热害等灾害风险加剧[4-5]， 给煤矿安全生产带来极大挑战。

       从上世纪80年代起，我国大力发展煤矿综合机械化开采，经过40多年的不断技术创新，推动了煤矿生产力的极大进步和安全生产面貌的根本改变。新世纪以来，煤矿综合机械化水平快速提升，信息技术加速与煤矿开发技术深度融合，推动煤矿由综合机械化向智能化的技术变革。煤矿智能化是实现我国煤炭工业高质量发展的核心技术支撑[6]，通过 机械化换人、自动化减人、智能化少人无人相关技术与装备的广泛推广应用，将有效降低煤矿工人的劳动强度，大幅减少井下作业人员数量，保障煤矿工人的职业健康。采用智能传感、物联网、大数据、人工智能等技术，对井下危险源、危险环境进行实时感知与智能分析决策，实现矿山安全事故的超前预测、预警，将有效降低矿山安全事故发生[7-9]。 

       我国井工煤矿安全生产受到顶板、瓦斯、水害、 火灾、冲击地压、煤尘等灾害困扰，煤矿一直坚持把安全生产放在第一位。技术进步是提高煤矿安全水平的根本途径，煤矿综合机械化从根本上改变了煤矿安全生产面貌。近年来，随着科技进步及安全生产意识的提升，我国煤矿安全生产取得巨大进步。截止2020年，我国采煤机械化程度已经达到78.5%， 与2000年相比，煤矿事故数量、死亡人数均出现大 幅下降，智能化综采技术与装备的推广应用大幅减少了工作面顶板事故的发生[10]，见图1所示，极大的促进了煤炭产量、生产效率与安全水平的提升，我国大型智能化煤矿已实现近五年零死亡、全员工 效达到167.76吨/工。预计“十四五”期间，煤矿采煤机械化程度将达到90％左右，掘进机械化程度将达到75％左右，将建成智能化采掘工作面1000处以 上。

       2021年，我国共发生各类生产安全事故3.46万起，死亡2.63万人，其中，我国原煤产量41.3亿吨， 同比增加5.7%，煤矿发生安全事故91起，死亡178 人，同比减少32起，死亡人数减少50人，已远低于房屋市政工程等工业领域安全事故数量及死亡人数，煤矿安全生产形势稳定向好。

       为了进一步提升煤矿安全生产水平，攻克煤矿致灾机理及防治相关技术难题，国家在“十三五” 期间将“煤矿井下瓦斯防治无人化关键技术与装备”、“‘互联网+’煤矿安全监管监察关键技术研发 与示范”、“复杂地质条件煤矿辅助运输机器人”、“煤矿隐蔽致灾地质因素动态智能探测技术研究”、“千万吨级特厚煤层智能化综放开采关键技术及示范”、 “煤矿千米深井围岩控制及智能开采技术”、“煤矿 典型动力灾害风险判识及监控预警技术研究”等列入国家重点研发计划，取得了多项阶段性创新成果。

       经过多年的研发实践，虽然在煤矿灾害防治方 面取得了阶段性成果，但仍然面临诸多挑战。

       1）井工煤矿致灾因素众多，部分灾害发生机理 仍然不清晰。冲击地压、突水、煤与瓦斯突出等动 力灾害在时空特征上表现出多场耦合和具有周期 短、显现快、破坏大、预测难等特征，不同煤层条 件的致灾因素、机理存在一定差异，难以实现精准 超前预测预警。

       2）煤矿灾害信息难以实现全面感知。现有的煤 矿灾害传感器多基于离散点模式，通过若干传感器 或传感器阵列的监测结果反演整个区域的灾害水 平，对关键区域、关键地点的监测尚难以满足精准、 科学、有效的要求，监测数据数量少、质量差。

       3）数据专业壁垒现象明显，数据融合分析难度 大。虽然可以通过智能网关等技术解决不同数据规 范、数据接口导致的数据壁垒问题，但因专业差异 和不同归口部门所产生的“专业壁垒”成为影响数 据管理和挖掘、阻碍煤矿灾害智能防治的主要障碍， 冲击地压、水灾、火灾、瓦斯等主要灾害监测系统 各自为政，难以实现基于数据融合分析的综合防治。

      4）重监测轻防治、重监测轻分析、重监测轻协 同的问题较为明显。针对煤矿灾害的防治措施和安 全管理仍停留在以专业和部门为界限的纸质台账或 初步信息化阶段，进行单纯的监测、单纯的防治和 单纯的生产，三者相互割裂，在进行灾害联合分析 时数据无法互相支撑，灾害防治与生产协同的智能 化联合决策和过程管控仍是空白状态。

       5）透明地质保障技术严重滞后。煤矿智能化给安全提出了更高要求，将由预防重特大事故转变为 安全风险源头管控，实现超前感知、超前预警与超前决策。煤矿灾害具有突出的地质依存性，开采活 动带来的地质演化是灾害产生的源头。现有透明地质保障技术多是基于钻孔信息的三维建模，对动态全域感知、多场信息融合和地质超前预测技术仍需 加大攻关力度。

      煤矿灾害防治和安全管理深度融合于开采活动 的所有关节，煤矿智能化安全监测、预测、预警技 术是在煤矿地质信息、生产信息、感知信息、灾害 监测信息和安全管理信息有效融合基础上的安全智 能决策与系统自主控制，需构建囊括煤矿所有专业、 地质、开采活动和防灾治灾措施在内的智能认知体 系。以机器学习、深度学习等数据挖掘技术为代表 的“数据感知智能”存在数据清洗难度大、可解释 性差、分析结果受数据质量影响大等问题，需要全 方位认知煤矿所有生产要素，由“感知智能”跨越 到“认知智能”，应构建煤矿安全生产领域知识图谱， 将数据驱动预测预警与灾害机理预测预警进行深度融合，推动煤矿安全决策由数据规则层面走向复杂的知识判断和机理分析，实现煤矿安全生产技术的智能升华。

       煤矿安全生产需要对矿井不同系统的人、机、 环等信息进行全面感知，并将各系统的感知信息进 行深度融合分析，因此应构建完备的煤矿井下跨系统时空信息感知体系，形成具有多参量、多尺度、 时空特性的跨系统数据感知策略，为煤矿安全生产提供数据支撑。

       2.1 矿井时空信息感知与互联机制 

       矿井时空信息感知主要指涵盖矿井地质条件信 息、危险源信息、采动空间环境信息、设备信息、 人员信息等全维度的信息感知，即综合采用多传感 技术实现井下不同系统信息的全域、实时感知。 

       煤矿井下人、机、环等信息感知是进行灾害预 测、预警的基础，致灾信息的全面、实时感知及融 合分析预测是实现灾害防治的关键。为实现矿井时 空信息感知，建立井下跨系统时空感知体系总体框 架，见图2所示，主要包括感知层、传输层、边缘处理层、数据融合层和应用层，实现煤矿井下生产管 理系统的各个重要方面的透彻感知、各种感知工具 和数据的互联互通、底层数据共享机制、数据集成 分析和决策的深度智能化。

       在获取井下生产多参量信息后，可按照数据处 理的层次，将其具体分为数据层融合、特征层融合 和决策层融合，数据层融合主要根据数据的时空相 关性去除冗余信息，而特征层和决策层的融合往往 与具体的应用目标密切相关。

图 2 井下跨系统全时空感知体系总体框架 

       感知数据通过有线、无线网络进行不同层次的 信息交互与实时互联。为保障信息传输的有效性和 控制信号的低延时性，传输网络需更好地满足海量 数据接入和可抵御信号干扰需求，对多协议传输网 关可采取多网协同、高层协议向下兼容解析等方式 完成井下环网和与感知传输网络的高效通信。

       通过引入数据边缘处理层，利用数据边缘处理 盒子等以统一时间戳轮询方式提取不同生产系统关 键参量，将关键信息汇聚于边缘端，进行底层共享 和融合分析，快速判断有利于生产优化的决策方案， 以及时应对不同工况环境的系统协同联动。 

       基于云平台的大数据分析能力，对海量数据进 行融合分析，构建煤矿大数据仓库；基于微服务架 构和人工智能算法构建智能数据引擎，实现业务逻 辑快速组态化构建和智能分析。 

       2.2 矿井时空多源信息感知技术

       矿井时空多源信息感知技术能够对井（坑）下 人、机、环等各要素进行全面、精细感知，将相关 数据通过4/5G或专网传输到中心数据库或数据中 台，并通过三维GIS、数字孪生等技术实现数据的 可视化，为管理决策提供直观支持，为其他系统的 数据分析等提供数据支撑。

       煤矿井下信息来源有很多种，如专用设备探测、 传感器监测、人员观测等，但目前主要还是以接触类传感器（压力表、倾角传感器、位移传感器等） 与非接触类传感器（超声探测传感器、机器视觉传感器等）两种感知技术为主[16]，由于接触类传感器 需要在每个监测点进行布设，且需要将不同传感器 的数据进行融合处理，存在传感器数量多、安装维 护困难、数据处理难度大等问题。非接触类传感器 （如机器视觉技术）可以利用一个传感器对不同类型的信息进行全面感知，具有传感器数量少、感知 信息丰富、数据易处理等显著优点，井下传感技术 正由接触式感知向非接触式感知技术发展。

       传统瓦斯监测技术主要采用瓦斯传感器（接触 式感知技术）进行瓦斯信息的单点监测，基于 TDLAS激光检测技术（非接触式感知）的瓦斯感知 技术则可以实现瓦斯的大面积全覆盖监测。传统的风速测量主要通过测风人员手持测风仪器进行监 测，存在测风结果精度低、以点代面误差大等问题， 采用超声波时差法的全断面风速测量技术（非接触 式感知），见图3所示，利用多线多点测量与巷道断面拟合积分，可以实现巷道全断面风速、风量、风向的精确感知。

图 3 超声时差法风速检测技术

       煤矿安全隐患AI视频技术以煤矿井下摄像仪 的实时视频图像数据为基础，机器视觉智能识别和 三维测量技术为核心，在煤矿安全监管监察应用中， 创新监管方式，实现生产过程中人员违章行为、设 备设施安全隐患、标准化作业的自动识别、报警、 联动控制、图片抓拍及录像，形成报警记录，震慑 违章、规范作业、防范隐患、提高效率。

       不同灾害类型信息的全面监测及监测信息的融 合分析是实现矿井灾害防治的关键，在现有技术下， 应当将接触类传感器与非接触类传感器进行融合应用，如采用基于波长调制和谐波解调的激光痕量光谱吸收技术，可实现CO、C2H4、C2H2等气体检测的“就地采样、就地处理、就地测量”；利用分布式光纤测温技术，实现采空区内部温度的直接测量， 实现采空区自然发火风险的全面实时感知。

       煤矿安全风险大数据监管技术全面集成煤矿安 全管理、安全监测（瓦斯、水、火、顶板、粉尘、 冲击地压、主通风、胶带运输等）、设备工况、人员 位置、灾害防治等信息，利用大数据手段对管辖区 域内煤矿“人、机、环、管”安全风险进行全方位 动态监测、实时分析、智能诊断、分级预警、定向 推送、闭环管控，实现煤矿安全分级智能管控。

       另外，具备数据预处理、自校准、自诊断、自适应、双向通信、智能组态、信息存储和记忆、自 推演与自学习等特性的井下高精度、高可靠智能传 感器仍需攻关[17]，从而为构建具备灾害隐患全面感 知、自动识别、精准监测、动态预警、协同管控为 一体的矿井智能安控系统奠定感知基础。

       矿井时空信息反馈安全闭环管控系统是将物联 网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术 与煤矿灾害防治技术进行深度融合，形成感知-决策-控制-反馈的闭环式运行模式，实现煤矿灾害信息 的智能感知、灾害防治策略的自主生成、灾害防治装备的智能联动控制，全面提升矿井灾害防控系统 的安全保障能力。 

       3.1 系统架构分析

        根据煤矿井下致灾因素发生机理，将矿井全时 空信息反馈安全闭环管控系统细分为瓦斯灾害防治、顶板灾害防治、水灾防治、火灾防治、冲击地 压防治、粉尘灾害防治等，系统总体技术架构见图4 所示。

图 4 系统总体技术架构

       基于压力传感器、位移传感器、视频传感器、 音频传感器、振动传感器等对井下人、机、环等信息进行全面感知，感知数据通过有线/无线网络上传至边缘计算节点或云平台，并对数据进行分类存储与清洗。由于受到力学、物理学等基础理论发展的制约，井下各类灾害的发生机理尚不十分清晰，为了提高灾害预测预警精度，分别采用基于灾害发生机理的理论计算模型与基于数据模型驱动的灾害预测模型对可能发生的灾害信息进行超前预测，即通过致灾因素分析、理论计算及阈值计算获取灾害发 生的理论计算结果，同时采用机器学习、深度学习等算法对灾害发生的可能性进行数学建模分析，通 过对不同预测方法的计算结果进行集成方法预测， 确定煤矿灾害发生的最终预测结果，并通过水灾预警平台、火灾预警平台、顶板灾害预警平台、粉尘灾害预警平台、冲击地压预警平台等对灾害发生区域的人员进行信息推送及声光报警。基于上述预测 结果，结合煤矿采、掘、机、运、通等各业务系统 之间的关联知识图谱对各业务系统发出控制指令， 实现防灾、治灾、救灾。

        3.2 煤矿时空信息反馈安全闭环管控技术 

        矿井全时空信息反馈安全闭环管控技术是在精准感知灾害相关信息的基础上，建立多层次、多维 度、多参量预警指标体系，采用成因机理和数据驱 动互馈的灾害风险辨识方法，进行灾害信息自动采集、自主融合、态势研判、智能预警与协同响应， 实现煤矿瓦斯爆炸、煤与瓦斯突出、突水、内外因 火灾、顶板、冲击地压等灾害在线监测和超前预警， 以及与通风、抽采、排水、灭火、采掘等系统的联 动控制，全时空信息反馈安全闭环管控逻辑架构见 图5所示，提升煤矿生产企业的防灾、减灾能力。

       煤矿智能双重预防体系既体现了以安全风险管 控为核心的超前管控、源头管控思想，又充分利用当前在煤矿广泛应用的智能化技术，解决隐患排查 被动应对，且隐患层出不穷，重大事故难以彻底遏 制的问题。 

       4.1 智能化双重预防体系及其特点 

       智能化双重预防体系是指智能化技术与安全风 险辨识评估、风险分级管控、隐患排查、治理验收、 信息化建设、持续改进等核心流程有机融合，显著 提升风险辨识管控效率、效果等[18]。智能化双重预 防体系包括制度体系、保证制度和智能化双重预防 系统，较原有双重预防机制而言，具有以下四方面 特点：

       1）安全风险全数据管理，实现了对安全有关数据的全面集成。原有的双重预防机制信息系统只包 含风险管控和隐患排查的管理数据，缺乏对传感器、 工业视频、灾害防控等方面数据的利用。智能化双 重预防最大范围内集成了煤矿的安全数据，为全时 空、全要素的安全管理提供了基础。 

       2）动态评估安全变化情况，根据预测结果超前处置。智能化双重预防采用人工智能算法对采集到 的全面安全数据进行分析，能够对煤矿、工作面、 重点区域的风险变化情况进行动态评估，同时还能 预测未来风险变化情况。根据对未来的预测，提前 通知责任单位处理。 

       3）隐患排查数据来源多样化，减少对现场隐患排查的依赖。原有双重预防系统的隐患主要依赖现 场检查录入，成为系统落地的一个关键性障碍。智 能化双重预防通过各种传感器、监测仪器、工业视 频等实时监控危险因素的变化情况，一旦出现超出 阈值的情况，则立刻向责任单位发出示警。 

       4）对安全风险管控和隐患排查数据进行挖掘， 动态更新风险数据库。风险数据库的动态更新是双 重预防机制长期有效运行的基础。智能化双重预防 系统借助人工智能算法，对各种风险管控和隐患排 查数据进行分析，动态完善风险等级、管控措施等 信息，实现持续改进。

       智能化双重预防体系是智能化建设的重要组成部分，也是双重预防机制的发展方向，从根本上重构了煤矿双重预防机制，真正解决了双重预防机制 落地的问题。 

       4.2 智能化双重预防体系的风险隐患逻辑 

       智能化双重预防体系极大提升了原有双重预防 机制的业务流程效率，减少了体系运行的内部成本。智能化双重预防体系逻辑可分为风险辨识与静态评 估、风险动态管控、隐患排查治理、持续改进四个环节，如图6所示。

        1）风险辨识与静态评估 

       风险辨识与静态评估是双重预防机制的基础， 解决了“管什么、怎么管、谁去管”的问题。智能 化双重预防能够根据煤矿之前的风险管控、隐患排 查数据，提出需要调整、新增的风险，并对风险等 级进行动态评估，提出管控措施完善建议，减少了 对人员经验的依赖。 

       2）风险动态管控 

       除了保留原有双重预防机制的现场管控、重大 方案管控渠道以外，智能化双重预防体系增加了对 风险的动态评估和预测预警。风险的动态评估充分 利用各种与安全有关数据，得到更加全面、科学的 风险评估结果，使煤矿能够提前掌握风险变化趋势。同时，风险动态管控还可以根据对未来风险预测的 变化，及时发现可能出现的隐患，实现对风险的超 前管控。 

       3）隐患排查治理 

       智能化双重预防体系的隐患排查治理充分利用 智能化技术的能力，在对原有隐患排查模式进行改 进的基础上，增加了两个隐患排查渠道，切实扎牢 了安全的第二道防线。通过井（坑）下精确定位， 实现各种信息与现场单兵装备的互联互通，降低了 现场工作的复杂性，提高了现场工作的针对性；动 态监控各种与安全相关监测监控系统、工业视频等 数据，一旦超出阈值直接视为出现隐患；利用安全 巡检机器人、无人机等智能化设备，实现在地面开 展远程巡检。 

       4）持续改进 

       通过对与煤矿风险、隐患相关大量数据的动态 分析，一方面能够定期对风险辨识结果、管控效果 等进行分析，动态优化管控重点、管控措施，调整 风险等级等，确保日常双重预防工作的有效性；另一方面，通过双重预防体系绩效分析，对体系的持 续改进提供决策参考。 

       4.3 智能双重预防关键技术 

       智能双重预防的基础是对煤矿安全全时空感知 数据的深入挖掘，涉及数据采集、存储、挖掘等一 系列关键技术，以实现风险识别、隐患智能响应与 治理和安全决策等。 

       1）全时空感知数据采集技术

       智能双重预防的数据来源涉及“人、机、环、 管”各个方面，实现与煤矿安全有关数据的全面集 成是其重要特征，也是重要优势。多样化的数据涉 及不同的采集技术：以视频模式识别或智能手环数 据采集技术采集与人不安全行为有关的数据；以设 备工况监控系统等物联网相关技术，采集与机器设 备运行态势相关的数据；以监测监控、探测设备、 人工录入等方式，采集有害气体、风速、地压、温 度、火、顶板等环境有关危险因素属性数据；以人 员录入、井下移动设备感知和多媒体数据采集技术 等，采集与管理有关的数据。 

       2）全时空感知数据存储技术 

        数据存储及预处理是数据挖掘的前提，需要对 采集来的各种多源、异构数据进行统一管理。采用 分布式对象和文件存储技术和云平台技术，建立煤 矿安全主题数据湖，或采用数据中台技术，采用数 据清洗技术对各种数据进行预处理，补充缺失数据、 修正错误数据，完成数据的转换，满足上层数据挖 掘技术对各种数据的需求。 

       3）全时空感知数据挖掘技术 

       数据挖掘是智能化双重预防的核心，也是当前 研究的重点，如：采用井下精准定位和机器视觉技 术，识别人员所在风险点的危险因素和风险，解决 风险辨识不到位的问题；采用神经网络、模式识别、 机器学习等方法，实时对风险管控情况进行综合评 估，提前预判各主要风险的变化趋势，实现隐患的 超前管控；通过知识图谱、文本匹配、关联分析等 方法，实现对隐患的智能治理等。这些技术研究和 应用的不断深入，将进一步降低智能双重预防在企 业的应用门槛，提高应用效果。 

       煤炭安全是一个综合性的概念，包括地质安全、 生产安全、供给安全、生态安全、经营安全等。煤 炭安全要在安全红线意识下，做到各个安全要素之 间的均衡。煤矿开采与自然环境做斗争，并不是“本质安全”，但通过先进的智能化技术和管理体系，能 够有效的控制生产安全中的风险。 

       5.1 智能化煤矿全方位安全观 

       2014 年 6 月，总书记在中央财经领导小 组第六次会议上提出推动能”源消费革命、能源供 给革命、能源技术革命、能源体制革命”和全方位 加强国际合作。在能源革命的背景下，煤炭行业积 极推进智能绿色煤矿建设，促进煤炭企业转型升级， 不断探索绿色低碳、生态优先、智能高效的创新发 展道路，逐步构建了全新的煤矿安全观。 

       1) 智能化建设升级，保障煤矿生产安全。随着 智能化建设推进，煤矿生产各环节将逐步实现远程 控制、互联互通，日常生产将主要依靠智能操控中 心、智能技术支持中心和智能运维队伍协作完成， 实现煤矿由“高危生产”向“本质安全”转变、由 “规模产量”向“质量效益”转变、由“劳动密集” 向“技术创新”转变、由“传统开采”向“智能开 采”转变，从而实现煤炭行业的高质量安全发展。煤矿智能化建设是贯彻落实“四个革命、一个合作” 能源安全新战略的重要举措，将推进煤炭行业的智 能化转型升级与高质量绿色安全发展。 

       2)完善煤炭生产供应链，保障煤炭供给安全。当前，我国煤炭企业主要面临着生产粗放、产能过 剩、资源环境约束加剧、产业结构不合理等问题和 挑战。经济新常态下，能源革命推动煤炭行业供给 侧结构性改革，促进煤炭产业高质量健康发展，实 现由依靠数量、规模、速度、产值扩张的粗放型向 依靠质量、结构、效益、环保提升的集约型转变势 在必行。 

       3）生产管理绿色智能，工业能源安全升级。长 期以来，煤炭的大规模开发，对矿区国土资源、地 下水资源、空气环境以及地表水等生态系统造成了 极大破坏。与此同时，原有煤炭企业“采、掘、运、 选”等工艺环节的信息化、智能化程度低、人工成 本大、生产效率较低。煤炭企业生产管理应向绿色 智能方向发展，推行绿色生产技术，建设绿色煤矿；推进开采技术革命，建设智能化煤矿。综合推进我 国煤矿生产管理绿色智能化，维护煤矿工业能源安 全。 

       4）工业法制建设强化，工业法制安全推进。目 前我国煤炭工业法治建设仍处于较低水平，距离实 现煤炭工业全面法治的目标仍有较大差距。推进煤 炭工业法治建设应充分保障我国煤炭工业的健康发 展，为我国能源革命及煤炭行业转型升级提供强有 力的法治支撑;鼓励煤炭资源的高效清洁利用，以立法形式促进建立资源低碳高效利用的激励及惩罚机 制，强化我国煤炭工业法制建设，保障煤炭工业法 制安全。 

       5)统筹煤炭产业技术升级与能源保障安全。煤 电在保障我国能源安全方面发挥基础兜底作用，在 一定时期内其在我国电力结构中的基础性地位仍将 保持。煤炭与可再生能源具有良好的互补性，充分 利用燃煤发电的稳定性，为可再生能源平抑波动提 供基底，规避可再生能源发电的不稳定性；利用可 再生能源的碳综合能力，为燃煤发电提供碳减排途 径。煤矿充分发挥地区优势，以煤电为核心，与可 再生能源在燃烧和化学转化方面的耦合，与太阳能 发电、风电协同发展，构建多能互补的清洁能源系 统，保障能源安全。 

       6)摆脱污名化，恢复行业声誉安全。能源革命 对煤矿信息化、智能化建设提出更高要求，不断推 进人工智能同煤炭产业深度融合，促使煤炭行业与 其它新能源的有效结合，使煤矿逐渐释放沉重的能 源供给负担，带动煤炭产业向高质量安全发展迈进。智慧化的煤矿党建和企业文化也逐步向着更智能、 柔性、人文方向转变，将使煤矿摆脱污名化问题， 恢复行业声誉安全。

       煤矿的安全管理与监管呈现横纵向经纬交织， 纵向来看，煤矿的安全生产受到国家的监察、地方 的监管以及企业的最终负责；横向来看，本着“管 生产管安全”的原则，机电、生产等不同部门之间 相互监督煤矿整体安全。在能源革命的背景下，煤 矿安全管理与煤炭减排紧密贴合，无论是纵向延伸 还是横向拓展，都应对煤炭的碳减排给予重视，保 障煤炭工业监管安全。 

       5.2 煤矿智能化对安全生产的革命性影响 

       煤矿智能化是将新一代信息技术与煤炭开发技 术进行深度融合，煤矿智能化开采技术对煤矿生产、 管理、监管等均产生了深远影响。

       1）煤矿智能化对煤矿企业的安全生产产生革命 性变革。2015 年，国家煤矿安全监察局提出，通过 机械化、自动化、信息化和智能化建设来实现煤矿 安全生产的“减人提效”。我国采煤机械化程度不断 提高，采煤机械化和智能化的发展促进了煤炭产量 的增长，同时提升了煤矿安全管理水平。 

        2）智能化对煤矿企业的安全管理产生革命性变 革。煤矿安全事故的发生因素中，人的不安全行为 是最主要原因，而智能化的发展减少了井下工作人 员，使企业的人员管理工作相对轻松。相比传统的人工过程管理，智能化过程管理不仅节省人力物力 财力也大大提高管理效率。 

       3）智能化对煤矿企业安全监管产生革命性影 响。我国煤矿监管监察体制的根本落脚点在企业主 体责任的落实。智能化的发展不仅为企业主体责任 的落实提供新思路也为政府对企业的安全监管监察 提供重要抓手。 

       基于新一代信息技术与煤炭开发、运营、监管 技术进行深度融合，建立国家级能源与矿业领域安 全生产智能化平台，见图 7 所示，协同各部门将能 源生产的各环节危险源、高危作业岗位等信息纳入 平台，进行重大工程作业全流程安全管控，实现能 源生产、消费、利用全流程的智能化运行，实现“无 人则安”的能源开发策略。构建基于工业互联网的 安全感知、监测、预警、处置及评估体系，提升能 源与矿业企业安全生产数字化、网络化、智能化水 平，培育“工业互联网+安全生产”协同创新模式， 实现灾害的智能预测预警、救援快速响应、应急资 源快速配置。

图 7 国家级能源与矿业领域安全生产智能化平台 

      5.3 摒弃“百万吨死亡率”指标 

      我国煤炭行业长期使用“百万吨死亡率”作为 安全生产指标，这一指标虽然简单易于考核，但却 是一个具有行业歧视性和黑标签性的指标。美国并 不使用百万吨死亡率指标，美国的死亡率是按照死 亡人数除以职工数量来计算的，与煤炭产量无关， 是不分行业的。

       国内学者用这样一个自已算出的美国等国家的 百万吨死亡率与我国的进行对比，強调我们的落后， 是不科学的（他们主要是露天开采），以此污名化我 国煤炭行业形象。 

       目前，我国的煤矿安全已经取得了巨大进步， 应该取消煤矿特有的“百万吨死亡率”指标，采用 各行业统一的安全评价指标，强化煤矿智能化安全管理，从根本上提高安全生产水平。

参考文献（略）

来源：矿业安全与环保；网络首发2022-06-17