中伟视界:煤矿行业借力人工智能,防控灾害风险迈出新步伐 《“十四五”矿山安全生产规划》(应急(2022)64号),煤矿重大灾害风险防控系统

随着煤矿行业的发展,煤矿重大灾害风险防控成为了行业关注的重点之一。为了更好地预防和应对灾害风险,煤矿行业开始引入人工智能分析算法和检测场景,以提高灾害风险的识别和预警能力。

在煤矿的重大灾害风险防控中,AI算法发挥着重要的作用。首先,煤矿通过AI算法对矿山地质结构、瓦斯浓度、矿井通风等数据进行分析,以实现对潜在灾害风险的预测和预警。其次,AI算法还可对煤矿作业中的异常情况进行监测和分析,提前识别出潜在的安全隐患,为煤矿生产提供更可靠的安全保障。

除了AI算法,煤矿重大灾害风险防控还涉及各种不同的检测场景。其中包括智能摄像头监测矿井作业情况、智能传感器实时监测瓦斯浓度、智能巡检机器人进行矿山巡检等。这些检测场景的引入,不仅提高了对煤矿安全状态的监测精度,同时也大大减轻了人工巡检的工作负担,实现了对煤矿生产环境的全方位监控。

煤矿重大灾害风险防控中的AI算法和检测场景的引入,为煤矿行业带来了许多的好处。首先,大幅提升了煤矿灾害风险的预测和预警能力,使煤矿生产更加可靠和安全。其次,降低了煤矿作业中的人为因素,减少了因疏忽和疲劳导致的安全事故。同时,还为煤矿行业在追求高效生产和安全生产中找到了更好的平衡点。

煤矿重大灾害风险防控系统建设内容:

在煤矿、重点非煤矿山的地面和井下关键点位安装高清摄像机和图像智能分析设备,实时监控煤矿、重点非煤矿山生产状态和安全状态,分析研判煤矿、重点非煤矿山是否存在明停暗开、超定员等违法生产作业行为。

1.煤矿地面关键点位视频智能监控子系统。在煤矿的主井口、副井口、煤场出入口等地面关键地点、重要部位安装高清摄像机和图像智能分析设备。

2.重点煤矿井下视频智能监控子系统。在重点煤矿的井下危险区域、井下带式输送机机头、机尾、井底车场、马头门等关键地点、重要部位安装高清摄像机和图像智能分析设备。

3.重点非煤矿山视频智能监控子系统。在重点非煤矿山的采场危险区域、高陡边坡、排土场、尾矿库库区周边(干滩)、排洪设施、井下危险区域、井下皮带机头、机尾、井底车场、马头门等关键地点、重要部位安装高清摄像机和图像智能分析设备。

总之,AI算法和检测场景的引入,使煤矿重大灾害风险防控迈出了一大步,为煤矿行业带来了更多的机遇和挑战。我们相信,通过不断的技术创新和实践应用,

相关推荐
PeterClerk5 分钟前
DeepSeek R1 训练策略4个阶段解析
人工智能·深度学习·机器学习·语言模型·自然语言处理·llm·deepseek
原来是猿22 分钟前
蓝桥备赛(四)- 数组(下)
开发语言·数据结构·c++·算法
ephemerals__33 分钟前
【数据结构进阶】哈希表
数据结构·算法·散列表
网络安全Jack39 分钟前
校园的网络安全
安全·web安全
Hacker_Oldv1 小时前
网络安全和爬虫的关系
爬虫·安全·web安全
龚大龙1 小时前
机器学习(李宏毅)——Diffusion Model
人工智能·机器学习
阿巴~阿巴~1 小时前
关于回溯算法中的剪枝是否需要for循环的总结归纳
数据结构·c++·算法·深度优先·剪枝
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO1 小时前
DeepSeek-R1:通过强化学习激发大语言模型的推理能力
人工智能·gpt·搜索引擎·自然语言处理·chatgpt·大模型·aigc
小宇爱1 小时前
55、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-16、使用LSTM解决RNN梯度消失和梯度爆炸的问题,重写莎士比亚风格文章。
人工智能·rnn·深度学习·神经网络·自然语言处理
南太湖小蚂蚁1 小时前
自然语言处理入门2——神经网络
人工智能·python·深度学习·神经网络·自然语言处理