基于数据驱动的智能化采煤工作面生产效率瓶颈诊断与优化

Data-Driven Intelligent Diagnosis and Optimization of Production Efficiency Bottlenecks in Coal Mining Faces

摘要

随着煤矿智能化建设的深入推进，数据驱动技术与采煤工艺将深度融合，随之而来的生产效率瓶颈诊断方法和优化策略将推动智能化采煤工作面的革新。这将使生产系统具有更强的自适应能力，从而使工作面生产变得高效稳定，首先分析了复杂地质条件下工作面生产的关键环节、影响因素及其相互关系。然后介绍了数据驱动的诊断模型构建方法和智能化决策支持系统。最后介绍了生产效率优化方案的实施路径与效果验证。

Abstract

With the deepening of intelligent construction in coal mines, data-driven technology will be deeply integrated with coal mining processes, and the accompanying diagnostic methods and optimization strategies for production efficiency bottlenecks will promote the innovation of intelligent coal mining workfaces. This will enable the production system to have stronger adaptability, thereby making the production of the working face more efficient and stable.

关键词

数据驱动 / 智能化采煤 / 生产效率 / 瓶颈诊断 / 优化策略

Key words

Data-driven / Intelligent coal mining / Production efficiency / Bottleneck diagnosis / Optimization strategy

参考文献

[1] 王国法, 张建中, 刘再斌, 等. 煤炭绿色开发复杂巨系统数智化技术进展[J]. 煤炭科学技术, 2024, 52(11):1-16.

[2] 雷小平. 基于数字孪生驱动的矿井智能监管平台研究[J]. 中国煤炭, 2025, 51(10):110-118.

[3] 贾龙, 张哲豪, 石成虎, 等. 采煤机状态数据实时特效渲染技术[J]. 陕西煤炭, 2024(003):43-45.