井下压风、供水、排水、瓦斯抽采管路，接头渗油、法兰滴液、管壁挂水，很多是巡检走过才发现的。跑冒滴漏初期量小、位置隐蔽，人工一趟趟查，漏点却总在看不见的地方。等渗漏演变成管路失效，小漏已经拖成了大问题。
一、井下管网跑冒滴漏的管控痛点
井下管网纵横交错，压风管、供水管、排水管、瓦斯抽采管各成系统，法兰、阀门、接头密布。长期高压运行，密封件老化、螺栓松动，渗漏难以避免，属于井下管网运维的高频故障形态。
瓦斯管路一旦泄漏，瓦斯积聚风险骤升，直接威胁通风安全；压风、供水管路漏损，设备运行参数波动，影响采掘生产连续性；渗漏水沿巷道流淌，还会恶化底板环境，增加作业面隐患。
传统巡检高度依赖人工。渗漏初期液滴小、油渍淡，井下光线不足、位置隐蔽，巡检员很难及时发现；等渗漏发展到肉眼可辨，往往已经持续了一段时间，管路密封面、阀件已经出现实质损伤。
人工排查还存在覆盖不足的问题。井下管路分布广、分支多，巡检频次有限，偏远巷道、高位管段的渗漏点长期处于监管盲区。
二、AI 泄漏特征识别的技术方案
AI 泄漏特征识别算法，基于井下本安摄像仪或利旧监控设备，实时采集管路运行画面，自动识别渗漏油渍、滴液、管壁挂水、水汽异常等泄漏特征，替代人工逐点排查。
算法训练覆盖井下低照度、粉尘、潮湿反光等复杂工况，可识别法兰渗漏、阀门滴液、管壁渗水、接头油污等多类泄漏形态，特征识别精度高，抗干扰能力强。
系统采用边缘计算架构，视频分析在本地边缘节点完成，仅上传识别结果与异常告警，数据不出矿内网络，契合矿井网络安全等保要求。识别到泄漏特征后，系统立即推送告警至运维终端，同步标注泄漏位置与特征类型，辅助运维人员快速定位处置。
识别数据自动入库，生成连续管网运行台账，支持泄漏频次统计与点位回溯，为管路检修计划提供数据依据。
三、落地应用的实际价值
这套系统把 "人巡管路找漏点" 变成 "摄像头全天盯漏点"。瓦斯管路、压风管路、排水管路关键部位实现连续在线监测，泄漏早期即触发告警，降低瓦斯积聚与管路失效风险。
巡检人员从反复排查中解放出来，把精力转向设备检修、风险研判等关键工作，巡检效率与隐患发现率同步提升。
泄漏识别记录自动留存、全程可溯源，满足安全监测、标准化验收与数据复盘要求，为井下管网精细化运维提供数据支撑，减少因渗漏引发的重复检修成本。
四、行业探讨
井下管路跑冒滴漏 AI 识别落地，水汽反光干扰识别精度、管路点位分散难覆盖，你觉得哪个是现场最难啃的骨头？欢迎煤矿机电、一通三防、智能化同行留言交流。