灾害防治始终是煤矿安全生产的核心课题之一。随着开采环境日益复杂，传统安全管理方法和技术手段已难以满足灾害防治的精准化、实时化需求。AI技术在煤矿安全领域的深入应用，为煤矿安全生产注入新动能，推动灾害综合防治与双重预防机制创新融合，将双重预防机制升级为“管理+技术”的复合系统。本文将结合双重预防机制的管理与AI技术的创新应用，探讨煤矿灾害综合防治的智能化路径。

煤矿灾害往往伴随着重大安全风险，各个煤矿都非常重视。双重预防机制是企业安全风险管控的主要方法，两者必然需要进行融合。

灾害综合防治的各种方法可以分为前期防控、过程管控和紧急处置三类。前期管控的各种措施落实后，可通过双重预防机制落实到各单位、部门的责任制中；过程管控可以通过AI赋能，在双重预防机制中对相关风险实现动态管控；紧急处置可细化双重预防机制隐患治理过程，避免发生次生灾害等。通过双重预防机制，可以实现对灾害综合防治工作的全流程管控。

（一）安全管理方法赋能

（1）风险分级管控：从“经验驱动”到“数据驱动”

AI通过整合地质构造、设备运行、环境监测等多源数据，结合历史数据构建动态风险评估模型，自动识别瓦斯突出、透水等高风险区域，实现风险等级动态划分。

（2）隐患排查治理：全流程闭环管理

从传统的人工排查转向智能化监测，利用物联网传感器、视频监控等设备实时采集数据，AI图像识别技术可自动检测设备老化、线路破损等问题，并通过AI算法自动触发预警，形成“发现－整改－验证”的闭环流程。

（3）应急决策支持：科学调度与模拟推演

灾害最优应急预案，通过模拟仿真预测不同救援方案的效果，资源调配精准度提升，为抢险争取关键窗口。

（二）技术管理工具赋能

（1）智能监测预警系统：从“被动响应”到“主动防御”

依托大数据分析与机器学习技术，AI构建的智能监测系统可实时采集瓦斯浓度、地下水位、温压参数等关键数据，并通过算法建模精准预测风险动态。

（2）无人机巡检：复杂场景下的精准管控

针对井下高危区域，搭载高清摄像头与气体传感器的AI无人机可自主巡航，通过图像识别技术快速捕捉巷道裂缝、设备故障等隐患，并实时定位气体泄漏点。

（3）人员行为识别：筑牢“人因风险”防线

通过AI视觉分析技术，系统可实时识别未佩戴安全装备、违规操作等行为，并触发即时告警。此外，基于个体行为数据的深度学习模型，可为员工定制安全教育内容。

（一）从“智能预警”到“自主决策”

多模态数据融合：融合红外热成像、激光雷达等新型感知技术，构建全域感知网络，提升预警准确性。

自适应学习能力：通过迁移学习技术，AI模型可快速适配不同矿井环境，减少误报率。

自动化应急处置：未来AI系统不仅能预警，还可联动设备控制系统（如自动关闭危险区域电源、启动应急通风），实现“感知－决策－执行”全链条自动化。

（二）从“单点突破”到“全域互联”

5G、边缘计算与AI的深度结合，将实现井下设备、人员、环境的实时交互。例如，智能头盔可同步采集生理数据与位置信息，AI平台动态调整作业方案，构建“人-机-环”协同的智慧生态。

（三）绿色转型：安全与环保的双重红利

AI驱动的精准防控可有效减少安全事故，降低环境污染与资源浪费。提升安全水平的同时，推动煤炭行业向高效、低碳方向转型，助力“双碳”目标实现。

智能化双重预防机制不仅是技术升级，更是安全管理理念的革新。通过AI技术与双重预防机制的深度融合，煤矿企业能够实现风险管控从“被动应对”到“主动防御”的跨越，也为智能矿山建设注入新动能。