CCTD中国煤炭市场网 |  2025-09-10 05:02 星期三
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推进“人工智能+”能源高质量发展 两部门出新规

  日前,《国家发展改革委 国家能源局关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》(以下简称“《意见》”)发布。
  《意见》提出,到2027年,能源与人工智能融合创新体系初步构建,算力与电力协同发展根基不断夯实,人工智能赋能能源核心技术取得显著突破,应用更加广泛深入。推动五个以上专业大模型在电网、发电、煤炭、油气等行业深度应用,挖掘十个以上可复制、易推广、有竞争力的重点示范项目,探索百个典型应用场景赋能路径,培育一批能源行业人工智能技术应用研发创新平台,制定完善百项技术标准,培养一批能源与人工智能复合型人才,探索建立能源领域人工智能技术研发应用金融支撑体系,形成符合我国国情的能源领域人工智能技术创新发展模式,能源领域智能化成效初显。
  到2030年,能源领域人工智能专用技术与应用总体达到世界领先水平。算力电力协同机制进一步完善,建立绿色、经济、安全、高效的算力用能模式。能源与人工智能融合的理论与技术创新取得明显成效,能源领域人工智能技术实现跨领域、跨行业、跨业务场景赋能,在电力智能调控、能源资源智能勘探、新能源智能预测等方向取得突破,具身智能、科学智能等在关键场景实现落地应用。形成一批全球领先的“人工智能+”能源相关研发创新平台和复合人才培养基地,建成更加完善的政策体系,持续引导“人工智能+”能源高效、健康、有序创新,为能源高质量发展奠定坚实基础。
  在“人工智能+煤炭”方面,《意见》提出,聚焦地质勘探、煤矿采掘(剥)、煤炭洗选、生产调度、安全管控、设备管理等典型场景,稳定获取复杂地质、多工况以及多时空协同条件下的各种工况数据,融合应用智能模型,实现生产过程智能控制与自主决策,助力少人无人化作业常态化运行,稳步推进减人、增安、提效,进一步夯实煤炭在能源安全中的兜底保障作用。
  “人工智能+煤炭”的典型应用场景包括:
  煤矿地质勘探数智赋能。基于煤矿专业大模型,融合地面高精度勘探与井下动态智能探测的新技术,构建复杂地质条件下的煤矿地质数据库,实现矿井地质信息的全过程动态协同管理和预警,保障矿井高效、快速、绿色、智能生产。
  井工煤矿采掘工艺优化与智能控制。通过多模态感知、大小模型融合、设备群协同控制和工艺动态优化,挖掘煤岩特征信息,驱动采煤与掘进工作面设备群智能截割、自主决策与协同控制,实现采煤工作面生产系统自主运行、掘进工作面探-掘-支-锚-运高效协同以及少人无人化常态化作业,大幅提升采掘效率和安全水平。
  露天煤矿自主采装与运输无人化。推进大模型模拟爆破参数与穿爆作业的融合,应用人工智能技术快速解析采剥进度,实现采-运-排生产系统内挖掘机、排土推土机以及其他辅助作业设备常态化远控或自主作业,以及矿用卡车无人驾驶规模化运行,提升穿爆智能化程度和精准度,大幅减少坑下作业人员数量,提升露天煤矿生产效率与安全水平。
  煤炭质量快速检测与智能洗选。采集与构建煤质特征数据库,实时动态预测煤炭灰分、硫分、挥发分、水分及元素含量等关键指标,实现煤质特征智能识别,大幅提高煤质在线检测精度,实时反馈煤质在线检测数据,优化调节选煤生产工艺参数,提高煤炭产品质量合格率和稳定率。开发煤炭洗选专业模型,建立工业数字孪生体,实现煤炭洗选全过程的信息动态监测、趋势预测及协同管理。
  煤矿重大设备状态监测和智能运维。建立重大设备实时运行状态和润滑、温震等检测数据融合大模型,实现故障诊断和智能预警,推动煤矿设备预防性检修,大幅降低故障影响生产时间,有效降低维护成本。

发布人:CCTD-周杰

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