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2025-12-02 发布于广东
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大数据驱动的矿山安全生产智能化应用.docx

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大数据驱动的矿山安全生产智能化应用

内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.2研究目标与内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.3研究方法与技术路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

大数据技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.1大数据的定义与特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.2数据收集与处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

2.3数据分析与挖掘方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

矿山安全生产现状分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

3.1矿山安全生产问题概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

3.2国内外矿山安全生产案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

3.3矿山安全生产的挑战与机遇．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

智能化矿山安全生产需求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

4.1智能化矿山的概念与特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

4.2智能化矿山安全生产的需求分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

4.3智能化矿山安全生产的目标设定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

大数据在矿山安全生产中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

5.1大数据技术在矿山安全监测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

5.2大数据技术在矿山事故预防中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

5.3大数据技术在矿山安全管理中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

智能化矿山安全生产关键技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

6.1人工智能在矿山安全中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

6.2物联网技术在矿山安全中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

6.3大数据分析技术在矿山安全中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

智能化矿山安全生产实施策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

7.1政策与法规支撑体系构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

7.2技术标准与规范制定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

7.3智能化矿山建设与运营模式创新．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

案例研究与实证分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

8.1国内外智能化矿山案例对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

8.2智能化矿山安全生产效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

8.3存在问题与改进建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

未来发展趋势与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56

9.1智能化矿山技术发展趋势预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56

9.2面临的主要挑战与应对策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58

9.3未来研究方向与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61

1.内容概括

1.1研究背景与意义

我国是矿业大国，矿山安全生产工作关乎国民经济运行、社会和谐稳定与人民群众生命财产安全。然而传统矿山安全生产模式在应对日益复杂多变的地质条件、不断攀升的生产目标以及日益严格的安全监管要求时，逐渐暴露出局限性。具体而言，安全监测手段相对滞后，多依赖人工巡检和定点监测，难以实现对矿山井上下环境的实时、全面、动态掌控；风险预警能力不足，通常基于经验或简单规则进行判断，缺乏对海量数据的深度挖掘和智能分析，导致