矿山开采规模的持续扩增对电气自动化控制系统的运行提出严格要求，而受到多方面因素影响，使得矿山电气自动化控制系统的运行不可避免的出现故障问题，再加上自身缺乏自诊断、自优化能力，无法为煤矿开采效益的增大创造提供助力。得益于智能化技术的融合应用，可为电气自动化控制系统的智能、可靠运行提供技术支持，并通过及时预警与响应来保障煤炭开采安全。
一、智能化技术应用价值分析
现阶段我国发展建设仍离不开对煤炭资源的大量开采与运用，而纵观矿山电气自动化控制系统的建设，仍尚存在控制系统功能单一、数据分析采集不到位、人为干预因素较大等问题，无法为煤炭开采提供准确决策，并影响到煤炭开采效益的创造。得益于智能化技术的融合应用，首先，可实现对煤炭矿山各环节数据进行实时监测和采集，为后续智能化控制提供可靠数据基础[1]。其次，可依托于大数据分析、数据挖掘等手段，挖掘出隐藏海量数据背后的规律和价值，为煤炭矿山生产提供参考依据。最后，通过对人工智能技术和机器学习算法的集成应用，可实现对煤炭矿山电气自动化控制系统的智能优化和自适应调节，确保其生产效率符合预期要求，并通过降低能耗来助力矿山开采效益的增大创造[2]。
二、煤炭矿山电气自动化控制中智能化技术的实践应用
（一）智能化巷道掘进系统
1. 远程监控
在煤炭开采作业期间可借助智能化技术来实现：
（1）视频监控。巷道掘进作业期间相关设施、设备的远程操控，需依据视频监控画面与掘进迎头声音。通常情况下，视频监控传感器分布于综掘机截割迎头、悬臂相对机身等位置，以实现对掘进情况的全面监控。但因掘进现场存在振动、粉尘等问题，为避免监控画面受到影响，可合理布置热成、低照度、集成语音通信等类型摄像仪，通过对扩音器、拾音器等装置的集成来提升巷道内语音通信成效，对于低照度摄像仪的配备，则可保证巷道监控画面不受低光照条件的影响，而热成像仪的配备则可降低粉尘问题对成像的影响[3]。
（2）集控平台。开采期间集控平台可以通信网络为载体对音视频数据资料进行接收，并以场景、类别为基准，采用解析技术在平台内对掘进机参数、迎头画面、环境参数等集中显示，帮助操作人员全面了解巷道掘进情况，为掘进设备的远程操控提供支持。
2. 协同控制与集中供电
开采期间可借助智能化技术实现对运输系统的联动控制，并支持自移机尾的自主移动。运行期间以开放通信协议为基准来设置控制开关，可做到在开采过程中对掘进、运输设施进行联动。另外，可利用智能化技术做到对巷道掘进机、运输机、自移机尾的集中供电。
（二）智能化矿井通风系统
煤炭矿山能否实现高效、安全开采，受到矿井通风系统设置的直接影响。基于对智能化技术的融合应用，可通过智能化管控的方式来促进通风系统的安全、可靠运行。首先，可实现实时监测与调控。以通风系统为载体部署传感器和监测设备，可做到对矿井内气体浓度、温度、湿度等参数的实时监测，及时发现异常情况并采取相应措施。智能化监测系统可自动调整通风系统的风量和方向，确保矿井内空气流通畅通，减少有害气体积聚，避免井下作业人员受到影响。其次，可实现通风系统智能化控制，基于对智能化控制系统的有效构建，可根据矿井内部实时情况和矿工作业需求，自动调整通风系统的运行模式和参数。如在矿井作业高峰期，智能化控制系统可依据开采情况自动增加通风量，以加强对矿工作业安全的保障；在矿井停工期可自动降低通风量，以达到节约能源的目的。依托于智能化控制的有效应用，有助于提高通风系统运行效率，还有助于将运行成本控制在预期范围内[4]。最后，可实现故障诊断与预警功能的增设，以智能化监测系统的有效应用为前提，可对通风设备运行状态进行实时监测，发现设备故障并提前预警，避免因设备故障导致安全事故发生。基于通风系统的远程监控，及时响应故障并进行处理，确保通风系统的运行符合可靠性、稳定性要求。
（三）智能化煤炭运输与装卸
煤炭开采效益与运输装卸过程控制存在密切关联，结合对智能化技术的有效应用，可实现提高运输效率、降低运输成本，并确保运输过程始终处于安全和可靠状态。基于对智能化技术的集成应用，可做到：（1）智能化调度与管理。结合对智能化调度系统的合理构建，可在综合考虑煤炭产量、运输需求和运输距离等因素的基础上，自动制定运输计划并合理安排运输车辆的运行路线和时间，避免拥堵和浪费。同时，智能化调度系统可支持对运输车辆实时监控，了解车辆位置、运输状态，通过调整运输计划来达到提升运输效率的目的。（2）实现自动化操作。即在运输期间做到智能化装卸设备，如自动卸煤机、智能输送带等，通过煤炭自动装卸来减少人工操作，提高装卸效率并降低劳动强度。通常情况下，智能化装卸设备可根据煤炭种类和装卸需求自动调整工作参数，确保煤炭装卸符合精准度、稳定性控制要求[5]。（3）安全监测与预警。以智能化监测系统的合理设置为前提，可实时监测运输车辆、装卸设备的运行状态，发现异常情况并及时预警。同时可借助智能化监测系统对运输路线安全性加以监测，预防路面塌陷、交通事故等安全隐患，避免煤炭开采效益受到安全事故问题的影响。
（四）机器学习技术应用
煤炭矿山电气自动化控制系统的智能化转变， 离不开对机器学习技术的有效应用。在实际控制过程中，机器学习技术一方面可通过对煤炭矿山生产数据的分析和学习，构建契合实际开采情况的数据模型和预测算法，实现对煤炭生产过程的智能监测和预测。如对煤矿开采过程中的振动数据、气体浓度数据等进行学习分析，准确预测煤矿地质构造，帮助管理人员提前发现潜在安全隐患。另一方面，可用于煤炭矿山设备的状态监测和故障诊断。基于对设备运行数据的实时监测和分析，结合机器学习算法可建立设备运行状态的模型，及时识别设备运行异常和故障，提前采取维护措施来保障设备的稳定运行，基于对预测性维护模式的构建，可有效降低设备故障率，有助于维护成本的优化控制。
结束语：
综上所述，智能化技术的融合应用可为矿山高效、安全开采提供支持。鉴于此，需依据矿山电气自动化控制现状与需求，合理将智能化技术应用于巷道掘进、矿山通风等环节，结合对机器学习技术的有效应用，为矿山智能化、自动化发展提供助力。
参考文献：
[1] 张扬,孙宽,郝继峰.平朔东露天煤矿智能化建设[J].露天采矿技术, 2023, 38(1):64-67.
[2] 吴君飞,盛世博.露天煤矿生态监测方法及智能化解决方案[J].露天采矿技术, 2023, 38(6):80-82.
[3] 许平.智能化技术在露天采矿设备维修领域的应用[J].露天采矿技术, 2023, 38(1):61-63.
[4] 齐俊铭,王凯,王志静,等.转龙湾煤矿矿井智能化通防系统与信息平台构建[J].煤矿安全, 2022, 53(9):212-220.
[5] 张倍宁,李伟东,汪义龙,等.基于三级管控架构的智能化综合管控平台[J].煤矿安全, 2022(006):053.