人工智能赋能煤炭减损开采地质保障

摘要

煤炭资源是保障国家能源安全的压舱石。西部生态脆弱区的煤炭资源已经成为我国能源开发的主战场，如何在大规模、高强度煤炭开采的同时，切实保护好区域脆弱生态，成为当前减损地质保障面临的重大挑战。当前，人工智能技术的快速发展为协调煤炭资源安全、绿色开采与区域脆弱生态环境保护间的矛盾提供了全新契机。聚焦人工智能赋能煤炭减损开采的目标，系统阐释其地质保障的内涵和实施路径，基于多源数据融合、深度学习、数字孪生等人工智能技术，进行多源地质数据智能解释与自动三维地质建模，实现对全生命周期(采前、采中、采后)地质条件及损害模式的精准识别和预测，构建煤炭开采扰动区多参量演化的地质大数据与智能解译平台，提出减损地质保障工程的优化决策；通过建立“地质-开采-生态”知识图谱，提出规划从采前地质条件评价到采后地质条件再利用的整体思路，结合深度学习方法预测煤矿开采易损区及损害路径，优化开发工艺参数和修复方案，基于数据大模型实现减损开采地质保障全周期智能决策和工程服务。人工智能赋能减损开采地质保障，可助力我国煤炭开采透明、数字化和智能化，促进煤炭工业转型升级。

关键词

煤炭减损开采 / 地质保障 / 人工智能 / 知识图谱 / 全周期服务