一钻一工程：AI智能安全监控分站实现煤矿钻场安全监管水平新突破

一钻一工程：AI智能安全监控分站实现煤矿钻场安全监管水平新突破

         近日，河南理工大学“矿视智控”团队研发的煤矿钻场AI智能安全监控分站在山西、河南等矿区完成试点应用。该系统融合人工智能视觉识别、多源传感与边缘计算技术，实现钻杆自动计数、作业进尺统计以及环境安全实时监测，为煤矿钻场作业安全监管提供了一种新的国产方案。

         煤矿打钻作业是瓦斯抽采与地质探测的重要环节，也是矿井安全生产的重要基础工序。目前，我国共有7000余座煤矿，井下钻场监管多依赖人工巡检与视频值守。受井下粉尘、光照变化和设备振动等复杂环境影响，工作人员需要反复回放监控视频进行钻杆计数和作业数据核验，一次完整作业过程耗费数小时，监管效率较低，同时也易出现识别误差和数据遗漏。如何在复杂环境下实现作业过程的自动识别与实时监测，成为煤矿智能化建设中的关键技术问题。

 AI智能安全监控分站及识别效果图

         围绕这一问题，河南理工大学科研团队构建了融合AI视觉识别、多源传感和边缘计算的煤矿钻场智能安全监控分站系统。研究团队首创面向旋转目标的煤矿井下钻杆计数大规模图像数据集，覆盖多个高瓦斯矿井和多种作业工况，并对钻机关键部位进行精细标注，为复杂环境下的视觉识别算法训练提供数据基础。

         在算法方面，团队提出了一种基于显著性峰值变化的钻杆计数推理方法。该方法通过对钻机尾部关键点进行动态追踪，并结合自适应峰值检测，实现对钻杆数量变化的精准识别。实验结果表明，在复杂井下环境条件下，该方法的钻杆计数精度较传统视频监控识别方法提升45%以上，显著提高了系统识别稳定性和跨场景适应能力。

         在系统实现层面，智能监控分站采用模块化架构，可兼容多类型环境与设备传感器。系统通过多源传感器实时采集钻场环境与设备状态数据，并利用边缘计算设备进行本地数据处理，实现井下作业信息的快速分析与反馈。同时，AI视觉算法对钻机关键部位进行实时识别，自动完成钻杆计数与作业进尺统计，形成完整的钻场作业数据记录。

         在此基础上，系统进一步融合钻杆运动轨迹与钻进过程信号数据，构建随钻煤层岩性识别模型，对煤层与围岩变化进行实时分析，为钻进参数优化和施工调整提供数据支持。通过对钻进振动特征、进尺变化以及设备运行状态进行综合分析，系统能够识别不同岩层特征，实现钻场作业过程的动态感知与智能分析。

         目前，山西、河南多座矿井试点应用结果表明，智能安全监控分站能够实现钻场作业数据自动统计和环境风险实时监测，减少人工巡检和视频回放工作量，提高井下作业监管效率和数据可靠性，同时为瓦斯抽采与钻孔施工提供更加可靠的地质信息支持。

         科研团队表示，该研究首次实现了煤矿井下打钻作业过程的智能化感知与数据化管理，为矿山钻场安全监管提供了一条新的技术路径。随着煤矿智能化建设的持续推进，相关技术未来有望在更多矿区推广应用，并与矿山生产调度系统、安全监测系统等实现深度融合，进一步提升煤矿安全生产管理水平