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提起“大模型”，人们很容易会联想到“ChatGPT”一类的AI聊天工具。人们借助这类工具，不仅能够提高工作效率，还能解决生活中的实际问题，十分便利。但当AI大模型遇上年产值600万吨、开采深度接近1000米的煤炭矿井，两者又会擦出怎么样的“火花”？

现在，就跟随南方+记者一同到位于山东菏泽的新巨龙矿井一探究竟吧！

3天工程缩短到10分钟完成

穿戴好工作服、防砸靴，备齐自救器、定位卡和矿灯，行前准备工作就算基本完成了。在观看完安全演示视频、学习了井下自救知识后，记者一行数十人搭乘“罐笼”，以平均8m/s的速度下矿井，仅用时2分半钟就来到了地下810米深的工作平台。

随后，记者又搭乘无轨胶轮车来到了新巨龙矿井的综采工作面。据工作人员介绍，由山东能源集团、华为、云鼎科技联手发布的全球首个商用于能源行业的AI大模型——盘古矿山大模型，已经深入到了这里采煤、掘进、提升、防冲、焦化等9个专业的21个场景。

如果说，过往的各项煤炭生产设备只是实现了“联网”，能将生产、运输等各项数据实时回传到地面工作平台，帮助煤炭生产提升效率；那么引入大模型后，生产设备有了“大脑”，拥有了独立思考能力，能够通过机器识别技术智能判断各生产环节是否存在不合规因素，并及时发出预警，做出整改。这进一步提高了煤矿生产的效率和安全性。

以煤炭开采中的钻孔卸压工程为例。我国是世界煤炭行业受冲击地压影响最深的国家之一，钻孔卸压工程是冲击地压防治的主要手段。然而，钻孔深度多少、从何处钻孔，往往只能依靠矿工用自身经验判断。一旦操作失误，可能会带来更严重的安全风险。

为了让煤矿生产摆脱像这样的“个人经验主义”，新巨龙矿井和同样位于山东的李楼矿井试点引入了AI大模型视觉识别能力，对卸压钻孔施工质量进行智能分析，辅助防冲部门进行防冲卸压工程规范性验证。通过采用这一监管手段，不仅降低了82%的人工审核工作量，还将原本需要3天的防冲卸压施工监管流程缩短至10分钟，实现防冲工程100%验收率。

而在兴隆庄煤矿，由AI大模型赋能的高清摄像头，承担起了“安全监察员”的作用。结合设备运行状态数据，能够24小时识别危险区域人员进入、人员摔倒、截割部落地、敲帮问顶、钻孔深度、锚固剂使用数量、搅拌时间、二次紧固等场景，彻底告别了传统“人盯人”的现场监管模式，在提高煤矿生产安全系数的同时，实现了地下工作面的少人、无人化。

点点鼠标即可远程“挖煤”

AI大模型技术的引入，不仅让煤矿生产更智能，也帮助煤炭行业管理者提升了管理效率。

南方+记者留意到，在新巨龙公司的地面智能化集控中心，采煤机、支架、泵站、刮板输送机、破碎机、转载机、皮带输送机等设备的工作状态可以在一块数字大屏上清晰呈现。通过采煤机、支架、刮板输送机联动控制装置及工艺控制软件，可将工作面设备数据信息上传至地面监控中心，实现工作面常态化监视和历史数据查询、运行状态分析、故障诊断可视化集中控制等功能，让生产期间一个工作面内实际参与生产的人员从约20人减至不到7人。

集控中心配置的本安型操作台，还可以让工作人员坐在办公室里，清点鼠标远程“挖煤”——配合采煤机主机系统及工作面视频实现对采煤机的远程控制。确保远程控制延时不大于300ms、记忆截割率超90%、三角煤自动切割、煤机速度超5m/min等智能化功能。包括采煤机滚筒升、降、采煤机组的左右牵引、急停等动作，采集煤机的位置、速度、左右滚筒高度、左右摇臂轴承温度、机身仰俯角度、牵引方向、各电机工作电流等参数上传。

此外，集控中心在转载机头、工作面上下端头、顺槽皮带机头机尾等多处地点配备了视频监控系统，能实现对整个工作面的可视化图像监控。

“通过接入现场生产数据和监控视频，实时优化工艺参数、识别故障与异常、审核作业规范，通过广播提醒、设备联动等方式实现自动处置，真正做到了降本增效。”工作人员表示。

南方+记者 许隽