张国廷

本研究探讨了基于人工智能的煤矿安全隐患预测与防范策略。首先概述了煤矿安全隐患的定义和类型，进而详细分析了人工智能在煤矿安全隐患预测中的多元应用，包括数据收集与预处理、基于机器学习和深度学习的预测模型构建，以及实时监测与预警系统的设立。此外，研究还提出了一系列基于人工智能的煤矿安全隐患防范策略，涵盖全面的数据监测系统建立、安全隐患预测模型的构建、实时监测与预警系统的完善、智能化安全管理决策支持系统的开发与人员培训与技能提升等方面。通过这些策略，旨在提高煤矿的安全生产水平，降低事故风险，并推动煤矿行业向智能化、安全化的方向迈进。本研究为煤矿安全管理提供了新的视角和方法论，对于预防和减少煤矿事故具有重要的理论和实践意义。

人工智能；煤矿安全；隐患预测；防范策略；机器学习；深度学习；实时监测

[1] 陈博.(2024).浅谈 AI 技术与煤矿安全管理融合的实践应用.中国设备工程(05),43-45. [2] 仇龙.(2023).人工智能技术在煤矿场景的应用探讨.工程技术研究(21),220-222. [3] 王子良,李作淘&阚朝东.(2022).人工智能在煤矿安全监控领域的研究进展.当代化工研究(11),85-87. [4] 刘浩.(2022).煤矿井下隐患智能识别模型及其集成系统研究博士(学位论文,中国矿业大学(北京)).博士.

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