1. 系统概述
非煤矿山智能巡检系统利用机器人、无人机、物联网（IoT）和人工智能（AI）等技术，替代或辅助传统人工巡检，实现矿山设备、环境、人员安全的自动化、智能化、全天候监测，提升隐患排查效率，降低安全事故风险。
适用矿山类型：
金属矿（铁矿、铜矿、金矿等）
非金属矿（石灰石、石膏、石英砂等）
露天矿/地下矿
2. 系统核心功能
（1）智能巡检终端
巡检方式
技术应用
典型场景
巡检机器人 - 搭载红外热像仪、气体传感器、高清摄像头
- 自主导航（SLAM技术）
- 地下矿防爆设计 地下巷道设备巡检、危险区域探测
无人机（UAV） - 激光雷达（LiDAR）地形扫描
- 多光谱分析边坡稳定性
- AI识别非法盗采区域 露天矿高边坡监测、采空区巡查
固定式监测站 - 振动、温度、气体传感器联网
- 数据实时回传云平台 关键设备（破碎机、皮带机）状态监测
AR智能眼镜 - 辅助人工巡检，自动识别设备缺陷
- 远程专家协作 复杂设备故障诊断
（2）智能分析平台
AI视觉识别：自动识别安全隐患（如皮带跑偏、设备漏油、人员违规操作）。
数据融合分析：结合传感器数据与历史记录，预测设备故障（如轴承温度异常预警）。
数字孪生联动：在三维模型中标注隐患位置，辅助制定维修方案。
（3）闭环管理流程
隐患发现：机器人/无人机/传感器检测异常。
自动上报：系统生成工单，推送至责任人APP。
整改验收：现场维修后拍照反馈，AI比对确认。
知识库更新：典型隐患案例自动归档，优化巡检策略。
3. 技术架构
感知层：巡检机器人、无人机、IoT传感器（温湿度/振动/气体）。
网络层：5G/4G/Wi-Fi 6/LoRa（适应矿山复杂环境）。
平台层：
边缘计算（本地实时处理图像数据）
云计算（大数据分析、数字孪生建模）
应用层：PC端管理后台+移动端APP（如“安全盾”）。
4. 应用优势
传统巡检
智能巡检系统
依赖人工经验，漏检率高 AI 24小时无遗漏检测
纸质记录，效率低 电子化流程，自动生成报告
高危环境人身风险大 机器人替代进入危险区域
数据孤立，难以分析趋势 多维度数据关联，预测性维护
5. 典型应用场景
露天矿边坡监测：无人机每周扫描，AI分析裂缝扩展趋势。
地下矿通风系统检查：机器人巡检风门完好性，检测CO浓度。
选矿厂设备巡检：振动传感器实时监测破碎机轴承状态。
尾矿库安全巡查：无人机+渗压计，预警溃坝风险。
6. 实施案例
紫金矿业：在西藏某铜矿部署防爆巡检机器人，减少井下人工巡检60%。
海螺水泥：无人机巡检石灰石矿山边坡，滑坡预警准确率提升至95%。
7. 挑战与对策
挑战
解决方案
地下矿GPS信号缺失 融合UWB（超宽带）+SLAM自主导航
复杂环境AI误判 多传感器交叉验证+人工复核机制
高成本投入 分阶段部署，优先关键区域（如采空区）
8. 未来趋势
集群协作：多台机器人/无人机协同巡检。
自主决策：AI直接触发应急措施（如停机、疏散）。
元宇宙集成：通过VR远程操控巡检设备。
总结：非煤矿山智能巡检系统通过“机器换人+AI赋能”，实现安全管控从“被动响应”到“主动预防”的升级，是矿山智能化转型的核心模块之一。
