我国矿山智能化研究进展及大模型应用前景

戴春雷

戴春雷. 我国矿山智能化研究进展及大模型应用前景[J]. 工矿自动化, 2024, 50(S2): 1-11,22.
引用本文: 戴春雷. 我国矿山智能化研究进展及大模型应用前景[J]. 工矿自动化, 2024, 50(S2): 1-11,22.
DAI Chunlei. Progress of intelligent mine research and the prospects for mine large model applications in China[J]. Journal of Mine Automation, 2024, 50(S2): 1-11,22.
Citation: DAI Chunlei. Progress of intelligent mine research and the prospects for mine large model applications in China[J]. Journal of Mine Automation, 2024, 50(S2): 1-11,22.

我国矿山智能化研究进展及大模型应用前景

详细信息
    作者简介:

    戴春雷(1992—),男,内蒙古呼伦贝尔人,硕士,研究方向为煤矿智能化技术,E-mail:2416808275@qq.com。

  • 中图分类号: TD67

Progress of intelligent mine research and the prospects for mine large model applications in China

  • 摘要: 煤矿智能化对提升安全水平和生产效率至关重要。我国煤矿智能化发展的目标分为3个阶段,直至2035年实现煤炭产业的全面智能化。详细探讨了我国矿山智能化研究的进展及大模型的应用前景。讨论了智能采掘与运输、矿山机器人、矿山安全智能化、矿山信息化、智能洗选、智能装车和露天矿智能化、矿山人工智能等多个领域的进展。智能开采已经实现了远程监控和无人化操作;矿山机器人的应用正在逐步替代人工作业,提高效率和安全性;矿山安全智能化通过实时监测和管理,提升了安全管理水平;信息化建设则通过新技术应用,提高了煤矿的安全作业和生产效率。讨论了大模型在矿山领域的应用现状和前景。矿山大模型的应用虽然处于起步阶段,但已在多个专业领域得到应用,如智能监测和预警。多家企业和研究机构已经推出了针对矿山行业的大模型,如太阳石大模型、盘古大模型等,这些模型通过整合矿山数据集,提升了智能管理和决策能力。尽管矿山大模型展现出广泛的应用潜力,但同时也面临技术门槛高、数据收集难度大、数据质量和格式不一致等挑战。此外,矿山对大模型的准确性和可靠性要求极高,任何误判都可能导致严重的安全事故,这也使大模型的落地面临挑战。未来,矿山大模型的研究需要关注数据积累、理论研究、现场应用和安全监管等多方面的合作,可借鉴能源、地质等领域的大模型研究,实现在矿山行业的广泛应用。随着技术的不断进步和合作的加强,矿山大模型将在未来发挥更大的作用,推动矿山行业的智能化和安全生产水平。
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  • 收稿日期:  2024-11-07

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