本文由郑学召、童鑫、郭军和张铎等作者撰写，发表于2020年6月的《工矿自动化》期刊第46卷第6期。该研究由西安科技大学安全科学与工程学院和国家矿山救援西安研究中心共同完成。文章主要综述了我国煤矿智能监测与预警技术的研究现状，并探讨了其未来发展趋势。
煤矿安全监测与预警技术是保障煤矿安全生产的重要手段。随着物联网（Internet of Things, IoT）、大数据、云计算和人工智能（Artificial Intelligence, AI）等新兴技术的发展，煤矿监测技术逐渐向智能化、信息化方向发展。然而，现有的煤矿监测系统仍存在诸多问题，如井下监测设备前兆信息采集可靠性差、云端平台集成应用融合深度不足、数据库安全性较弱等。本文旨在总结当前煤矿智能监测与预警技术的研究现状，分析存在的问题，并展望未来的发展趋势。
文章从物联网、大数据与云计算、人工智能三个方面对煤矿智能监测与预警技术的研究现状进行了详细阐述。
基于物联网的煤矿监测技术
物联网技术在煤矿监测中的应用主要体现在数据采集和传输方面。由于井下环境的特殊性，地面物联网技术难以直接应用于井下。因此，研究者们开发了适用于煤矿井下的物联网技术，如基于射频识别（RFID）和ZigBee无线通信技术的煤矿无线定位与智能监测系统。这些技术在一定程度上提高了井下监测数据的采集和传输效率，但仍存在信息采集不全面、不及时的问题。
基于大数据与云计算的煤矿监测与预警技术
大数据和云计算技术的应用使得煤矿监测数据的存储、处理和分析能力得到了显著提升。研究者们提出了多种基于云计算的煤矿监测平台，如煤矿风险信息预控云平台和煤矿安全生产动态诊断系统。这些平台能够对海量监测数据进行分析处理，挖掘数据的深层价值，但由于技术融合深度不足，现有系统在协同性和数据挖掘能力方面仍有待提升。
基于人工智能的煤矿监测与预警技术
人工智能技术在煤矿监测中的应用尚处于初级阶段，主要集中在机器学习和自适应能力的提升上。研究者们提出了多种基于人工智能的预测模型，如煤与瓦斯突出预测模型和煤矿突水预测模型。这些模型通过对监测数据的学习和分析，能够实现一定程度的智能预警，但由于技术的局限性，煤矿监测设备的深度学习和自适应能力仍需进一步提升。
文章指出，当前煤矿智能监测与预警技术主要存在以下问题： 1. 前兆信息采集可靠性差：井下传感检测技术的灵敏性和可靠性不足，导致前兆信息采集不全面、不及时。 2. 云端平台集成应用融合深度不够：现有监测预警系统多局限于单一子系统，缺乏多技术深度交叉融合的研究和实践。 3. 监测系统数据库安全性较弱：煤矿监测数据库的管理和维护存在安全隐患，数据传输和访问的安全性无法得到充分保障。 4. 人工智能技术应用不成熟：煤矿监测设备的深度学习和自适应能力不足，限制了智能监测与预警技术的进一步发展。
文章展望了煤矿智能监测与预警技术的未来发展趋势，主要包括以下几个方面： 1. 石墨烯/氧化石墨烯光纤传感器的应用：石墨烯及其衍生材料能够显著提高光纤传感器的灵敏性和可靠性，未来有望在煤矿智能监测系统中广泛应用。 2. 多技术的深度交叉融合：物联网、云计算和大数据技术的深度融合将进一步提升煤矿监测系统的协同性和数据挖掘能力。 3. 区块链技术在煤矿监测数据库中的应用：区块链技术的去中心化和防篡改特性能够有效提高煤矿监测数据库的安全性和读写性能。 4. 人工智能技术的进一步发展：随着深度学习、强化学习等人工智能技术的进步，煤矿监测设备的自适应能力和智能预警能力将得到显著提升。
文章总结指出，煤矿智能监测与预警技术在物联网、大数据、云计算和人工智能等新兴技术的推动下，已经取得了显著进展。然而，现有技术仍存在诸多不足，未来需要通过多技术的深度交叉融合、新型传感器的应用以及区块链技术的引入，进一步提升煤矿监测系统的智能化水平，实现矿井自动监测和智能预警。
本文的研究对于推动煤矿智能监测与预警技术的发展具有重要的理论和实践意义。通过对现有技术的总结和未来趋势的展望，文章为煤矿安全生产提供了新的技术思路，同时也为相关领域的研究者提供了宝贵的参考。