1. 西安科技大学陕西省煤炭绿色开发地质保障重点实验室
2. 西安科技大学地质与环境学院
3. 西安科技大学能源与矿业工程学院
纸质出版:2026
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王双明, 孙强, 吕超, 等. 人工智能赋能煤炭减损开采地质保障[J]. 西安科技大学学报, 2026,46(2):231-242.
王双明, 孙强, 吕超, et al. 人工智能赋能煤炭减损开采地质保障[J]. Journal of Xi'an University of Science and Technology, 2026, 46(2): 231-242.
王双明, 孙强, 吕超, 等. 人工智能赋能煤炭减损开采地质保障[J]. 西安科技大学学报, 2026,46(2):231-242. DOI: 10.13800/j.cnki.xakjdxxb.2026.0201.
王双明, 孙强, 吕超, et al. 人工智能赋能煤炭减损开采地质保障[J]. Journal of Xi'an University of Science and Technology, 2026, 46(2): 231-242. DOI: 10.13800/j.cnki.xakjdxxb.2026.0201.
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。
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