在智慧礦山與“雙碳”目標(biāo)雙重驅(qū)動下，煤礦瓦斯治理正由被動防控向精準(zhǔn)化、智能化、資源化方向演進(jìn)。筆者系統(tǒng)構(gòu)建了涵蓋瓦斯賦存精準(zhǔn)探測、智能抽采、動態(tài)調(diào)控、數(shù)據(jù)平臺與梯級利用的全流程綜合治理體系，通過集成多源傳感、數(shù)字孿生與人工智能技術(shù)，突破傳統(tǒng)治理中“探測、抽采、利用”環(huán)節(jié)割裂的瓶頸，提升了從地質(zhì)透明化到瓦斯利用各個治理環(huán)節(jié)的聯(lián)系。研究成果為深部高瓦斯礦井的安全高效開采與瓦斯資源清潔利用提供了系統(tǒng)化解決方案，對推動煤炭行業(yè)綠色轉(zhuǎn)型與能源安全保障具有重要理論與實(shí)踐意義。

文章來源：《智能礦山》2026年第1期“學(xué)術(shù)園地”欄目

第一作者：趙鵬翔，教授，博士（后），現(xiàn)任西安科技大學(xué)“一帶一路”能源研究院副院長，主要從事煤層開采多場耦合理論與瓦斯防治技術(shù)方面的研究。E-mail：zhpxhs@sina.com

作者單位：西安科技大學(xué)；煤炭行業(yè)西部礦井瓦斯智能抽采工程研究中心；新疆維吾爾自治區(qū)煤炭科學(xué)研究所；新疆工程學(xué)院；甘肅多慧達(dá)智能裝備科技有限責(zé)任公司

引用格式：趙鵬翔，張藝波，李樹剛，等. 礦井瓦斯“探?抽?調(diào)?采?用”全流程智能防治與利用體系構(gòu)建[J]. 智能礦山，2026，7（1）：117-123.

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我國煤礦瓦斯治理已從傳統(tǒng)被動防控向主動精準(zhǔn)治理轉(zhuǎn)型，但在復(fù)雜地質(zhì)條件下瓦斯賦存規(guī)律探測精度、多源瓦斯抽采效率協(xié)同提升、抽采瓦斯規(guī)?；咝Ю玫汝P(guān)鍵環(huán)節(jié)仍面臨技術(shù)瓶頸，導(dǎo)致瓦斯“治”與“用”的銜接不足。將物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)與瓦斯治理全流程深度融合，實(shí)現(xiàn)從精準(zhǔn)探測、高效抽采到梯級利用的一體化協(xié)同優(yōu)化，成為突破現(xiàn)有治理瓶頸、推動煤礦安全綠色轉(zhuǎn)型的核心命題。因此，系統(tǒng)梳理煤礦瓦斯綜合治理體系，剖析全鏈條的關(guān)鍵技術(shù)難題，探索多技術(shù)融合的優(yōu)化路徑，對提升我國煤礦瓦斯治理水平、保障能源安全與實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)提供理論支撐與實(shí)踐意義。

煤礦瓦斯精準(zhǔn)探測是實(shí)現(xiàn)災(zāi)害主動預(yù)警與資源高效開發(fā)的前提，其技術(shù)發(fā)展正經(jīng)歷著從宏觀到微觀表征、從單一方法到多源數(shù)據(jù)融合的演進(jìn)。在“人工智能+AI”發(fā)展驅(qū)動下，礦井瓦斯災(zāi)害治理也逐漸向精準(zhǔn)化、智能化、全程化方向發(fā)展。其發(fā)展路徑呈現(xiàn)出清晰的層次性：在感知層，依托高精度探測與多源地質(zhì)信息融合，實(shí)現(xiàn)對瓦斯賦存規(guī)律的動態(tài)精準(zhǔn)刻畫；在決策層，借助大數(shù)據(jù)分析與人工智能算法，構(gòu)建抽采參數(shù)優(yōu)化與災(zāi)害風(fēng)險預(yù)警模型；在執(zhí)行層，通過物聯(lián)網(wǎng)智能調(diào)控裝備與自適應(yīng)抽采系統(tǒng)，形成“探測-抽采-利用”全鏈條閉環(huán)調(diào)控。隨著數(shù)字孿生、邊緣計算等技術(shù)與瓦斯治理場景的深度融合，構(gòu)建起“地質(zhì)透明化、決策智能化、調(diào)控自適應(yīng)、利用梯級化”的新型瓦斯綜合治理體系，最終實(shí)現(xiàn)安全防控與資源化利用的協(xié)同統(tǒng)一，為我國煤炭行業(yè)綠色轉(zhuǎn)型與能源安全戰(zhàn)略提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。

瓦斯綜合治理體系研究

1.1 瓦斯賦存精準(zhǔn)探測技術(shù)

采動卸壓形成的瓦斯富集區(qū)是礦井瓦斯災(zāi)害防治的重點(diǎn)與難點(diǎn)，采空區(qū)卸壓瓦斯精準(zhǔn)探測是瓦斯綜合治理的前端措施及智能抽采的重要保障。隨著開采強(qiáng)度與深度的不斷增加，覆巖裂縫場與瓦斯運(yùn)移通道日趨復(fù)雜，傳統(tǒng)點(diǎn)式或區(qū)域式瓦斯含量測定方法難以精確描繪瓦斯在采空區(qū)及圍巖裂縫帶中的非均質(zhì)分布規(guī)律，嚴(yán)重制約了瓦斯高效抽采與災(zāi)害精準(zhǔn)防控。

受限于井下復(fù)雜環(huán)境與探測技術(shù)瓶頸，對鉆孔內(nèi)部地質(zhì)結(jié)構(gòu)、氣體參數(shù)與空間軌跡進(jìn)行一體化、可視化、定量化的原位探測仍面臨挑戰(zhàn)。現(xiàn)有技術(shù)功能單一，數(shù)據(jù)離散，難以形成對瓦斯富集條件的系統(tǒng)研判。因此，結(jié)合人工智能算法等智能化手段，研發(fā)集成化、智能化的鉆孔綜合探測裝備，并形成規(guī)范化的探測流程，對于揭示瓦斯富集機(jī)理、優(yōu)化抽采工程設(shè)計具有重要的理論與工程意義。

為解決采空區(qū)卸壓瓦斯探測精度不足的問題，研發(fā)了瓦斯富集區(qū)智能預(yù)測系統(tǒng)與采動卸壓瓦斯富集區(qū)精準(zhǔn)探測儀。瓦斯富集區(qū)智能預(yù)測系統(tǒng)，利用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）深度學(xué)習(xí)算法，結(jié)合大量歷史數(shù)據(jù)，可對不同地質(zhì)條件、開采工藝下的煤層進(jìn)行覆巖裂縫發(fā)育高度預(yù)測，結(jié)合現(xiàn)場試驗(yàn)及實(shí)驗(yàn)室試驗(yàn)數(shù)據(jù)，進(jìn)一步預(yù)測出瓦斯富集區(qū)范圍。

采動卸壓瓦斯富集區(qū)精準(zhǔn)探測儀主要是由嵌入式處理器、氣體檢測模塊、數(shù)據(jù)存儲單元及電源管理系統(tǒng)等組成的主機(jī)部分；三維電子羅盤、氣體傳感器、溫濕度傳感器及伽馬射線探測器等探頭部分；深度編碼器及線纜盤與推桿測量鉆孔行進(jìn)深度與布設(shè)電纜及動力部分；共3部分組成，智能預(yù)測與精準(zhǔn)探測示意如圖1所示。

圖1 智能預(yù)測與精準(zhǔn)探測示意

基于LSTM的瓦斯富集區(qū)智能預(yù)測系統(tǒng)，通過對覆巖裂縫發(fā)育高度與瓦斯富集區(qū)范圍的動態(tài)模擬，實(shí)現(xiàn)“區(qū)域經(jīng)驗(yàn)式”向“局部精準(zhǔn)式”的轉(zhuǎn)變；右側(cè)為采動卸壓瓦斯富集區(qū)精準(zhǔn)探測儀，集成多傳感器與嵌入式系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對鉆孔形態(tài)、結(jié)構(gòu)與氣體參數(shù)的一體化同步獲取。

通過集成孔壁成像、三維軌跡測量、多組分氣體濃度監(jiān)測及環(huán)境參數(shù)采集等功能，實(shí)現(xiàn)了對鉆孔“形態(tài)-結(jié)構(gòu)-氣體”信息的一體化同步獲取。在新疆部分礦區(qū)的應(yīng)用，鉆孔窺視全景及局部示意如圖2所示。

圖2 鉆孔窺視全景及局部示意

通過分析區(qū)域分類及裂縫大小、產(chǎn)狀、完整塊度、破碎區(qū)域等參數(shù)，精準(zhǔn)定位瓦 富集區(qū)段、精細(xì)識別煤層產(chǎn)狀與地質(zhì)構(gòu)造、客觀評價鉆孔工程質(zhì)量，并為圍巖穩(wěn)定性分析提供可視化數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步闡明了其對于推動瓦斯治理從“區(qū)域經(jīng)驗(yàn)式”向“局部精準(zhǔn)式”轉(zhuǎn)變的核心作用。

通過揭示瓦斯富集規(guī)律與運(yùn)移通道，為抽采鉆孔的靶向布置與參數(shù)優(yōu)化提供了科學(xué)依據(jù)；同時，其輸出的多源結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)構(gòu)成了智能抽采系統(tǒng)決策分析的底層數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，為實(shí)現(xiàn)抽采過程的動態(tài)評估與自適應(yīng)調(diào)控奠定了堅實(shí)基礎(chǔ)，從而顯著提升了瓦斯抽采效率與礦井安全保障能力。

1.2 瓦斯抽采技術(shù)

采動覆巖裂縫場形成的瓦斯運(yùn)移優(yōu)勢通道，為卸壓瓦斯抽采鉆孔在上覆巖層中的優(yōu)化布設(shè)提供了關(guān)鍵理論依據(jù)?；诖?，深部煤層氣高效抽采依賴于對裂縫演化規(guī)律的精準(zhǔn)識別，更需結(jié)合多技術(shù)手段構(gòu)建協(xié)同治理體系。在瓦斯抽采技術(shù)體系中，煤層氣預(yù)抽采作為區(qū)域性防突措施，主要通過井下鉆孔或地面井網(wǎng)對原始煤體進(jìn)行長時間、大范圍的瓦斯預(yù)抽，降低煤層氣含量與壓力。

卸壓瓦斯抽采技術(shù)利用采煤工作面前方應(yīng)力釋放與覆巖裂縫發(fā)育的動態(tài)過程，使鄰近層與圍巖中的吸附瓦斯解吸并導(dǎo)向采動裂縫帶，進(jìn)而通過高位鉆孔、頂板走向長鉆孔或穿層鉆孔等進(jìn)行高效攔截與捕集。通過高位鉆孔、定向長鉆孔及高抽巷等抽采方法不僅顯著提升瓦斯抽采效率，同時緩解了采空區(qū)瓦斯積聚風(fēng)險，兼具資源回收與災(zāi)害防控的作用。

隨著精準(zhǔn)開采理念的深入，瓦斯治理已發(fā)展為以“應(yīng)力場-裂縫場-滲流場”多耦合機(jī)制為理論基礎(chǔ)，集成地質(zhì)保障、鉆孔優(yōu)化、智能調(diào)控于一體的綜合抽采模式。近年來，國內(nèi)外學(xué)者利用數(shù)值模擬和智能算法等方法在孔間距與抽采效率的關(guān)系分析、多目標(biāo)優(yōu)化算法的應(yīng)用等方面取得了重要進(jìn)展。目前，國內(nèi)外多通過多物理場耦合仿真（COMSOL）、離散元數(shù)值模擬（3DEC）、快速拉格朗日分析代碼（FLAC3D）及計算流體動力學(xué)軟件（FLUENT）等數(shù)值模擬軟件，對覆巖裂縫發(fā)育、鉆孔抽采參數(shù)及氣體分布規(guī)律等開展研究。

基于此，自主研發(fā)的高位瓦斯抽采鉆孔智能設(shè)計系統(tǒng)，高位瓦斯抽采鉆孔智能設(shè)計系統(tǒng)的2個核心模塊，鉆孔智能設(shè)計示意如圖3所示，圖3a可視化演示系統(tǒng)，基于Python構(gòu)建三維地質(zhì)模型，實(shí)現(xiàn)鉆孔布置參數(shù)的精確計算與動態(tài)模擬；圖3b鉆孔行進(jìn)軌跡示意，通過深度編碼與推桿系統(tǒng)實(shí)時反饋鉆孔軌跡，確保布孔精度。

圖3 鉆孔智能設(shè)計示意

以現(xiàn)場實(shí)測數(shù)據(jù)與實(shí)驗(yàn)室試驗(yàn)結(jié)果為核心依據(jù)，采用 Python 語言開發(fā)多套子系統(tǒng)模塊。該系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)井下三維模型構(gòu)建、鉆孔布置參數(shù)精確計算及鉆孔鉆進(jìn)過程動態(tài)模擬等功能。經(jīng)現(xiàn)場試驗(yàn)驗(yàn)證與鉆孔抽采效果專項(xiàng)分析表明，基于該系統(tǒng)設(shè)計的礦井高位鉆孔抽采技術(shù)，不僅能有效起到瓦斯節(jié)流作用，還顯著提升了鉆孔布置的精準(zhǔn)度與瓦斯抽采效率。

1.3 實(shí)時監(jiān)測的動態(tài)調(diào)控策略

隨著煤礦開采向深部化、智能化方向加速邁進(jìn)，井下瓦斯?jié)舛鹊膭討B(tài)變化與抽采系統(tǒng)負(fù)壓的穩(wěn)定控制，已成為制約煤礦安全生產(chǎn)、規(guī)避瓦斯爆炸等重大風(fēng)險的核心技術(shù)挑戰(zhàn)。在此背景下，以數(shù)字孿生技術(shù)為核心的虛擬調(diào)控試驗(yàn)平臺，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算等自適應(yīng)技術(shù)逐步走向成熟，通過部署在井下采掘面、回風(fēng)巷、抽采管路等關(guān)鍵區(qū)域的多類型傳感器（激光甲烷傳感器、壓力傳感器、流量傳感器），實(shí)現(xiàn)瓦斯?jié)舛?、?fù)壓值、抽采流量、溫度等多源數(shù)據(jù)的實(shí)時采集與融合，并依托高精度礦井三維模型完成工況的實(shí)時仿真推演。

（1）在瓦斯智能抽采監(jiān)測環(huán)節(jié)，系統(tǒng)可通過數(shù)據(jù)異常檢測算法自動識別傳感器故障、數(shù)據(jù)傳輸延遲等問題，確保監(jiān)測數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與時效性；在評判層面，平臺中插入瓦斯抽采效果評判模型，結(jié)合煤層氣含量、抽采達(dá)標(biāo)時間、鉆孔瓦斯涌出量等關(guān)鍵指標(biāo)，動態(tài)評估當(dāng)前抽采方案的有效性，當(dāng)出現(xiàn)抽采效率低于閾值、瓦斯?jié)舛染植砍薜惹闆r時，自動觸發(fā)預(yù)警機(jī)制并在響應(yīng)時間內(nèi)給出決策報告。

（2）在調(diào)控環(huán)節(jié)，未來智能調(diào)控系統(tǒng)將逐漸通過學(xué)習(xí)算法、控制算法以及自適應(yīng)機(jī)制等智能算法的快速迭代與優(yōu)化，通過在虛擬環(huán)境中模擬不同負(fù)壓調(diào)節(jié)策略、抽采鉆孔布局調(diào)整方案對瓦斯?jié)舛鹊挠绊?，篩選出最優(yōu)控制參數(shù)后，再同步至井下智能調(diào)控執(zhí)行終端（集氣體壓力、流量、濃度監(jiān)測設(shè)備、智能調(diào)節(jié)閥門于一體的智能化監(jiān)測設(shè)備），實(shí)現(xiàn)瓦斯?jié)舛扰c負(fù)壓的閉環(huán)自適應(yīng)控制，瓦斯抽采鉆孔參數(shù)精準(zhǔn)智能調(diào)控設(shè)備如圖4所示。

圖4 瓦斯抽采鉆孔參數(shù)精準(zhǔn)智能調(diào)控設(shè)備

1.4 數(shù)據(jù)采集與管理平臺構(gòu)建

基于多源數(shù)據(jù)驅(qū)動的技術(shù)方法憑借其對復(fù)雜信息的整合能力與深度分析優(yōu)勢，已在智能制造、環(huán)境監(jiān)測、能源開發(fā)等多個研究領(lǐng)域展現(xiàn)出極高的應(yīng)用價值，成為推動行業(yè)技術(shù)升級與決策優(yōu)化的關(guān)鍵支撐。而在礦井瓦斯抽采領(lǐng)域，構(gòu)建覆蓋礦井瓦斯抽采數(shù)據(jù)全生命周期、兼具高效性與智能性的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，是突破抽采過程中信息碎片化、決策滯后等難題的核心環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的深度挖掘與精準(zhǔn)利用。

從礦井瓦斯抽采數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)源來看，涵蓋的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)包括：地面井及抽采泵等井上監(jiān)控數(shù)據(jù)、井下實(shí)時監(jiān)測數(shù)據(jù)、靜態(tài)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)及歷史抽采監(jiān)測數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的核心功能圍繞“數(shù)據(jù)融合”與“數(shù)據(jù)挖掘”維度展開：在數(shù)據(jù)融合層面，需通過數(shù)據(jù)清洗、格式標(biāo)準(zhǔn)化、時域一致等技術(shù)手段，將原本分散在不同系統(tǒng)中的異構(gòu)數(shù)據(jù)整合為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集，確保數(shù)據(jù)的一致性與可用性；在數(shù)據(jù)挖掘?qū)用?，?shù)據(jù)庫需搭載智能分析模塊，既為生產(chǎn)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)，同時支撐深度應(yīng)用場景，提前預(yù)判抽采效率變化趨勢；關(guān)聯(lián)分析設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)與故障記錄，識別設(shè)備故障預(yù)警特征；結(jié)合地質(zhì)數(shù)據(jù)與抽采數(shù)據(jù)優(yōu)化鉆孔布局方案，提升瓦斯抽采預(yù)警與抽采率。

目前，研發(fā)了以礦井（礦區(qū)）為單元的數(shù)據(jù)庫建設(shè)，涵蓋基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、專題數(shù)據(jù)和管理數(shù)據(jù)3大類?；A(chǔ)數(shù)據(jù)包括地理與地質(zhì)數(shù)據(jù)及工程參數(shù)等數(shù)據(jù)，作為所有數(shù)據(jù)的統(tǒng)一空間參考；專題數(shù)據(jù)涉及煤炭資源的具體狀況與規(guī)劃背景，主要包括空間數(shù)據(jù)圖層及相關(guān)屬性信息；管理數(shù)據(jù)則記錄了礦產(chǎn)資源管理過程及結(jié)果，由空間數(shù)據(jù)與屬性表格組成。三類數(shù)據(jù)中，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)是空間基礎(chǔ)，專題數(shù)據(jù)是管理內(nèi)容的本質(zhì)，管理數(shù)據(jù)則是對管理行為與結(jié)果的記錄，整體構(gòu)成了煤炭資源數(shù)據(jù)的完整管理體系，該平臺采用經(jīng)典的3層云服務(wù)體系，煤炭資源信息共享平臺系統(tǒng)架構(gòu)如圖5所示。

圖5 煤炭資源信息共享平臺系統(tǒng)架構(gòu)

（1）IaaS層為平臺提供底層物理支撐，通過虛擬化技術(shù)池化并動態(tài)分配計算、存儲與網(wǎng)絡(luò)資源，奠定了平臺彈性擴(kuò)展與高可靠性的運(yùn)行基礎(chǔ)。

（2）PaaS層是核心能力中樞。其以基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺為核心，承擔(dān)了煤炭資源多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的抽象、集成、標(biāo)準(zhǔn)化與安全管理；并在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建了數(shù)據(jù)展示子系統(tǒng)、資源管理子系統(tǒng)與智能匹配子系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了從數(shù)據(jù)治理、可視化分析到按需智能推薦的全方位服務(wù)支撐。

（3）SaaS層為應(yīng)用層，該層針對不同主體的需求，提供了差異化的功能模塊，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)價值在具體業(yè)務(wù)場景中的最終轉(zhuǎn)化。新疆煤炭資源信息共享平臺的建設(shè)，推動煤炭行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。

通過構(gòu)建分層解耦的技術(shù)架構(gòu)與全息透明的數(shù)據(jù)資源體系，未來數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用可以有效驅(qū)動礦井安全治理能力、實(shí)現(xiàn)資源安全、綠色、高效利用，煤炭資源信息共享平臺功能分布如圖6所示，主要包括：大數(shù)據(jù)分析、GIS信息、AI內(nèi)容匹配、Web技術(shù)、AI推送。

圖6 煤炭資源信息共享平臺功能分布

1.5 瓦斯綜合利用

煤礦瓦斯作為煤炭開采過程中的伴生資源，其屬性認(rèn)知從單一災(zāi)害源向重要非常規(guī)天然氣資源的轉(zhuǎn)變。在“雙碳”目標(biāo)背景下，我國煤礦瓦斯的利用模式正經(jīng)歷一場系統(tǒng)性變革，發(fā)展路徑已超越早期以被動防災(zāi)為主、技術(shù)形式單一的傳統(tǒng)階段，逐步演進(jìn)為一種涵蓋技術(shù)驅(qū)動、資源統(tǒng)籌與數(shù)據(jù)賦能的協(xié)同發(fā)展新范式。

該范式強(qiáng)調(diào)通過先進(jìn)技術(shù)實(shí)現(xiàn)瓦斯安全高效轉(zhuǎn)化，依據(jù)濃度梯度進(jìn)行全濃度資源的價值挖掘，并借助數(shù)據(jù)智能提升系統(tǒng)整體效能與低碳化水平。在此框架下，初步構(gòu)建了覆蓋抽采、瓦斯提濃及高效轉(zhuǎn)化全鏈條的瓦斯梯級利用體系，為我國煤炭行業(yè)的綠色低碳轉(zhuǎn)型提供了關(guān)鍵路徑支撐，瓦斯分質(zhì)分級清潔利用技術(shù)與工程示范如圖7所示。

圖7 瓦斯分質(zhì)分級清潔利用技術(shù)與工程示范

瓦斯綜合治理體系應(yīng)用展望及技術(shù)瓶頸

在智慧礦山建設(shè)深入推進(jìn)的背景下，礦井瓦斯智能防控正從“系統(tǒng)化集成”向“自主化決策”的關(guān)鍵轉(zhuǎn)型。未來，瓦斯智能防控體系將突破當(dāng)前以“感知-分析-調(diào)控”為主的局部智能化框架，向“地質(zhì)透明化、抽采精準(zhǔn)化、決策調(diào)控自主化、利用梯級化”的方向發(fā)展。

隨著數(shù)字孿生、邊緣計算、5G通信等信息技術(shù)與瓦斯治理場景的深度融合，礦井瓦斯賦存、運(yùn)移與抽采過程將實(shí)現(xiàn)開采全生命周期的實(shí)時映射與動態(tài)推演，構(gòu)建起“虛實(shí)交互、精準(zhǔn)預(yù)控”的智能防控新范式。

通過引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)、多智能體協(xié)同、跨場景遷移學(xué)習(xí)等算法，實(shí)現(xiàn)對復(fù)雜地質(zhì)與開采條件下瓦斯災(zāi)害風(fēng)險的超前識別與自適應(yīng)調(diào)控，形成“精準(zhǔn)探測-數(shù)據(jù)驅(qū)動-智能執(zhí)行-清潔利用”的一體化治理路徑，礦井瓦斯綜合治理體系如圖8所示。

圖8 礦井瓦斯綜合治理體系

在礦井瓦斯綜合治理過程中，仍需突破3個方面的關(guān)鍵瓶頸。

（1）瓦斯多場耦合機(jī)理與智能模型的普適性問題，需進(jìn)一步融合地質(zhì)力學(xué)、流體動力學(xué)與人工智能，構(gòu)建具有強(qiáng)泛化能力的“機(jī)理-數(shù)據(jù)”數(shù)理驅(qū)動模型。

（2）瓦斯全濃度區(qū)間高效利用與碳減排路徑的協(xié)同優(yōu)化問題，亟待發(fā)展基于智能調(diào)度的瓦斯提濃與儲能技術(shù)，推動瓦斯從“治災(zāi)為主”向“治用協(xié)同”轉(zhuǎn)變.

（3）系統(tǒng)集成與標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)滯后，制約了跨平臺數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通與智能決策的規(guī)?；涞兀叫铇?gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)接口、通信協(xié)議與智能運(yùn)維標(biāo)準(zhǔn)，形成開放協(xié)同的瓦斯智能防控生態(tài)系統(tǒng)。

總 結(jié)

（1）構(gòu)建了煤礦瓦斯“探-抽-調(diào)-采-用”全流程智能防治與利用體系，推動了瓦斯治理由傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)防控向數(shù)據(jù)驅(qū)動、智能精準(zhǔn)的現(xiàn)代模式轉(zhuǎn)變。通過融合多源傳感、數(shù)字孿生與人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了瓦斯賦存動態(tài)探測、抽采參數(shù)自適應(yīng)調(diào)控與資源梯級利用的協(xié)同優(yōu)化，提升了瓦斯治理的整體效率與安全性。

（2）突破了瓦斯治理中各環(huán)節(jié)孤立運(yùn)行的瓶頸，形成了探測、抽采、調(diào)控、數(shù)據(jù)采集與利用一體化的閉環(huán)智能系統(tǒng)。研發(fā)的智能預(yù)測裝備、鉆孔設(shè)計平臺及動態(tài)調(diào)控策略，實(shí)現(xiàn)了從“區(qū)域經(jīng)驗(yàn)”到“局部精準(zhǔn)”的跨越，為深部高瓦斯礦井治理提供了系統(tǒng)化解決方案。

（3）該體系的構(gòu)建與實(shí)施，不僅顯著提升了礦井瓦斯災(zāi)害防控能力，保障了煤礦安全生產(chǎn)，也促進(jìn)了瓦斯資源的高效清潔利用，助力煤炭行業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型，為實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)具有重要的工程應(yīng)用價值與戰(zhàn)略意義。

（4）未來研究應(yīng)聚焦于瓦斯多場耦合機(jī)理與AI模型的深度融合，發(fā)展全濃度瓦斯高效利用與碳減排協(xié)同技術(shù)，并加快推進(jìn)行業(yè)數(shù)據(jù)接口與智能運(yùn)維標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)，從而推動瓦斯治理體系向全域智能調(diào)控與規(guī)?；瘧?yīng)用方向發(fā)展。

編輯丨李莎

審核丨趙瑞

煤炭科學(xué)研究總院期刊出版公司擁有科技期刊21種。其中，SCI收錄1種，Ei收錄5種、CSCD收錄6種、Scopus收錄8種、中文核心期刊9種、中國科技核心期刊11種、中國科技期刊卓越行動計劃入選期刊4種，是煤炭行業(yè)最重要的科技窗口與學(xué)術(shù)交流陣地，也是行業(yè)最大最權(quán)威的期刊集群。

期刊簡介

《智能礦山》（月刊，CN 10-1709/TN，ISSN 2096-9139）是由中國煤炭科工集團(tuán)有限公司主管、煤炭科學(xué)研究總院有限公司主辦的聚焦礦山智能化領(lǐng)域產(chǎn)學(xué)研用新進(jìn)展的綜合性技術(shù)刊物。

主編：王國法院士

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