井下局扇停机、风筒脱落、风机空转无法及时感知，是煤矿采掘工作面最易忽视的高危隐患。传统传感监测抗干扰能力弱、误漏报频发，人工巡检存在大量时段盲区，通风系统一旦失效，极易引发瓦斯积聚、粉尘超标，直接威胁井下安全生产，是矿山通风智能化改造的重点攻坚场景。
1 传统井下通风监测现存短板
局部通风机负责采掘工作面新风供给与有害气体稀释，是矿井通风安全的核心机电设备。当前多数矿井依旧采用"传感器采集+人工周期性巡检"的传统管控模式，现场适配性较差。
井下高粉尘、高湿度、强电磁干扰的特殊工况，会导致电流、风压等传统传感参数出现漂移失真，设备长期运行后误报、漏报问题突出，无法真实反馈风机实际运行状态。人工巡检间隔周期长，交接班、深夜值守、偏远巷道普遍存在监管空白。
风机叶轮卡滞、空转打滑、风筒跑偏破损、防护网异物遮挡等隐性故障，无法通过参数阈值有效判定。同时通风监测、环境监测、设备管控系统相互独立，形成数据孤岛，故障缺少视频溯源依据，台账整理繁琐，难以满足矿山安全标准化合规要求。
2 AI视觉风机智能监测技术方案
针对传统通风监测的技术瓶颈，方案基于机器视觉与边缘计算架构开发，脱离传统传感器依赖，以视频画面为核心判定依据，实现井下风机运行状态的全维度智能监测。
算法经过大量井下实景样本训练，适配井下低光照、粉尘遮挡、画面抖动等复杂工况，可精准识别风机启停异常、静止停机、空转打滑、风筒变形脱落、设备遮挡等典型故障，解决传统监测只能"测参数、看不见现场"的痛点。
方案支持利旧井下现有防爆摄像设备，无需大规模硬件改造与管路施工，落地成本低、适配性强。所有图像分析、异常判定均在边缘节点本地完成，仅上传关键告警数据，有效节约带宽，同时符合矿山网络等保的数据安全规范。
系统识别到异常工况后即刻触发声光预警，同步推送信息至地面集控平台，自动留存抓拍影像、运行日志及告警台账，形成隐患识别、预警、处置、归档的闭环管控流程。
3 工程落地应用价值
该方案彻底改变了矿山通风"事后处置、被动整改"的传统模式，实现24小时不间断可视化主动监测，填补人工巡检的时段与空间盲区，从源头规避通风失效引发的安全事故。
在运维层面，有效减少井下机电设备巡检频次，降低人员下井作业风险与人力运维成本。标准化的电子台账与视频溯源数据，可直接用于安全检查、合规审计、故障复盘，全面提升矿井通风系统的智能化、标准化管控水平。
4 行业技术探讨
在井下通风AI监测项目落地过程中，粉尘水雾造成的识别精度干扰和老旧机电设备系统联动兼容难，哪一项是现场改造最难攻克的技术问题？欢迎矿山机电运维、智能化开发与系统集成从业者评论交流。