智能煤矿技术研究与政策制定现状

胡青松; 钱建生; 李世银; 孙彦景

doi:10.13272/j.issn.1671-251x.17708

智能煤矿技术研究与政策制定现状

胡青松^{1, 2, 3},
钱建生^{1, 2},
李世银^{1, 2, 3},
孙彦景^{1, 2, 3}

1.
中国矿业大学地下空间智能控制教育部工程研究中心，江苏徐州221116
2.
中国矿业大学信息与控制工程学院，江苏徐州221116
3.
中国矿业大学徐州市智能安全与应急协同工程研究中心，江苏徐州221116

基金项目:

国家自然科学基金资助项目（51874299，61771474）

山东省重大科技创新工程项目(2019JZZY020505)

中国矿业大学“工业物联网与应急协同”创新团队资助项目(2020ZY002)。

详细信息

中图分类号: TD67
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出版历程
- 刊出日期: 2021-03-19

Status of intelligent coal technology research and policy development

HU Qingsong^{1, 2, 3},
QIAN Jiansheng^{1, 2},
LI Shiyin^{1, 2, 3},
SUN Yanjing^{1, 2, 3}

1.
Engineering Research Center of Intelligent Control for Underground Space, Ministry of Education, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China
2.
School of Information and Control Engineering, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China
3.
Xuzhou Engineering Research Center of Intelligent Industry Safety and Emergency Collaboration, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China

摘要

摘要: 目前针对智能煤矿的研究集中在顶层设计、理论架构、核心技术、管控平台、建设路线、标准制定、评价体系等方面，没有文献针对《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》发布前后的技术研究情况进行探讨。智能煤矿具有技术密集型和资金密集型特征，需要由政策引导，形成汇聚政府、学术、产业、金融和用户的合力。以CNKI（中国知网）为工具，挖掘分析了智能煤矿技术研究现状、关注热点和主要研究机构。归纳梳理了国家层面及贵州、山东、山西等主要产煤大省的智能煤矿政策制定现状，各省虽在智能煤矿入手点和实施进度上略有差异，但是均在实施办法和验收定级等方面发布了指导性文件，并在标准制定、创新研发中心设立方面进行了尝试，加速了智能煤矿研究和建设步伐。
- 智能煤矿 /
- 煤矿智能化 /
- 人工智能 /
- 顶层设计 /
- 标准制定 /
- 政策制定
Abstract: The current research on intelligent coal mines focuses on top-level design, theoretical architecture, core technologies, control platforms, construction routes, standard development and evaluation systems, etc. There is no research on the technical research before and after the release of The guiding opinions on accelerating the development of intelligent coal mines. Intelligent coal mines are technology-intensive and capital-intensive, and need to be guided by policies to form a joint force which brings the government, academia, industry, finance and users together. Using CNKI (China National Knowledge Infrastructure) as a tool, this paper analyzes the current status of intelligent coal technology research, hot spots of concern and major research institutions. This paper summarizes the current status of intelligent coal mine policy development at the national level and in major coal-producing provinces such as Guizhou, Shandong and Shanxi. Although there are slight differences in the starting point and implementation progress of intelligent coal mines, all provinces have issued guiding documents in terms of implementation methods and acceptance and grading, and have made attempts to develop standards and establish innovative R&D centers to accelerate the pace of intelligent coal mine research and construction.
- intelligent coal mine /
- coal mine intelligence /
- artificial intelligence /
- top-level design /
- standard development /
- policy development

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1.	王占宝，刘小杰，刘鹏. 基于Grey-DEMATEL的煤矿隐患关键因素研究. 中国安全科学学报. 2024(S1): 39-45 . 百度学术
2.	董军，王伟权，夏天文. 煤矿井下人员超宽带定位的联合解算方法. 黑龙江科技大学学报. 2023(03): 464-469 . 百度学术
3.	王永刚，刘惠春. 民航安全管理体系与双重预防机制对比研究. 综合运输. 2023(09): 22-27+69 . 百度学术
4.	赵梦洁，杨玉中. 基于组合赋权—灰色VIKOR的煤矿隐患排查治理能力评估研究. 矿业安全与环保. 2023(06): 141-146 . 百度学术
5.	刘茜. 大数据下煤矿安全风险评价研究. 河北企业. 2022(09): 68-70 . 百度学术
6.	田晓红，何新卫. 基于大数据的煤矿安全风险智能评价和预警研究. 微型电脑应用. 2022(12): 146-149 . 百度学术
7.	赵安新，张育刚，韩安，徐战，王安义. 基于层次分析法的煤矿分级分层安全状态评估方法. 煤炭技术. 2021(03): 162-165 . 百度学术
8.	朱宏博. 煤矿安全隐患采集决策智能防控系统设计. 机电工程技术. 2021(04): 71-73 . 百度学术
9.	逄明祥，王善培，李乾，程学珍. 一种基于遗传神经网络的煤矿井下定位算法. 实验室研究与探索. 2021(04): 8-12 . 百度学术
10.	王道元，王俊，孟志斌，张雪峰，李敬兆. 煤矿安全风险智能分级管控与信息预警系统. 煤炭科学技术. 2021(10): 136-144 . 百度学术
11.	张洋杰. 煤炭行业安全形势分析. 煤炭经济研究. 2020(01): 63-66 . 百度学术
12.	郭孝园. 煤矿安全隐患风险评价分析. 内蒙古煤炭经济. 2020(06): 125-126 . 百度学术

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