煤矿安全是国家能源安全的重要保障，其安全生产始终是重中之重，而风险的精准辨识与有效管控，则是煤矿安全生产的核心环节。随着AI智能化技术的飞速发展，煤矿风险管控正迎来前所未有的变革。

一、突破传统局限，实现风险精准辨识

传统煤矿风险辨识模式长期受限于人工经验的主观性与定期检查的滞后性，往往只能覆盖局部区域和显性风险，难以应对复杂矿井环境中潜藏的隐性风险与交叉风险。AI智能化技术的出现，打破了这一局限。

AI智能技术通过构建统一的数据中台，对地质构造参数、开采进度数据、隐蔽致灾因素、设备运行参数、环境监测数据等多源异构数据进行标准化处理，消除数据壁垒，形成完整的“数据画像”。

依托海量的历史风险案例库和实时采集的生产数据，结合深度学习算法进行模式识别与特征提取，能够精准定位高风险区域、易故障设备及危险作业环节，实现从“被动发现”到“主动识别”的转变。通过持续纳入新的风险数据、设备状态信息及处置反馈，算法模型不断优化，风险辨识精度持续提升，有效克服了传统方式效率低、难以全面捕捉潜在风险的问题。

二、实时动态监测，让风险无所遁形

煤矿生产环境复杂多变，风险也处于动态变化之中。AI智能化技术通过部署大量的智能传感器和监控设备，实现了对煤矿生产全过程的实时动态监测。

通过24小时不间断地采集气体浓度、风速、温度、湿度、设备运行、人员定位等感知数据，并实时传输到AI智能平台进行分析处理。除了直观的阈值预警外，还能构建预警指标体系及算法模型，通过AI智能算法对风险进行动态评估和趋势预测，根据评估和预测结果发出预警信息，自动推送相关责任人以督促及时采取措施，实现风险的实时管控和超前处置。

三、构建智能管控体系，提升风险处置效率

基于风险辨识结果和实时监测数据，AI智能技术可依据内置模板自动生成风险管控方案，明确管控目标、责任人员、管控措施和完成时限等。按照设定的管控规则库，将管控任务精准分配到相关责任人的移动终端，实现快速下达和跟踪。

在风险处置过程中，AI智能技术能实时跟踪管控措施的执行情况，根据实际效果动态调整管控方案。如果管控措施未能达到预期效果，会及时发出提醒，并提出优化建议。同时，AI智能技术还能对风险处置过程进行全程记录和分析，为后续的风险管控提供经验借鉴。

四、助力源头防控，筑牢安全防线

AI智能化技术能深入挖掘风险产生的根源，助力煤矿实现源头防控。通过对历史风险数据和生产数据的分析，找出导致风险发生的关键因素，如不合理的开采工艺、设备老化、人员操作不规范等。针对这些关键因素，能为煤矿管理人员提供优化建议，帮助企业从源头进行改进，从根本上降低风险发生的概率，筑牢煤矿安全生产的防线。

以中国矿业大学李爽教授团队开展的煤矿智能双重预防机制建设为例，通过整合各类监测感知数据，利用AI智能技术及大数据分析，精准捕捉异常变化，识别潜在的风险信息，自动发出预警提醒并提出风险管控措施建议，形成了“数据采集-智能分析-风险预警-任务派发-闭环处置”的全流程管理模式。

AI智能化技术的应用显著提升了煤矿风险管控的精准性与时效性。通过实时动态监测与趋势预测，风险在萌芽阶段即可被捕捉，实现超前处置与管控，大幅降低了风险升级为事故的概率，为煤矿生产的持续安全稳定提供了强有力的技术支撑。