中煤科工集团：煤科卫士大模型

一、前言

煤炭行业作为国家能源安全的支柱，其安全生产与高效运营至关重要。然而，传统煤矿生产长期面临设备运维滞后、安全预警不足、生产调度低效等严峻挑战。为破解这些痛点，推动行业智能化升级，“煤科卫士大模型”应运而生。

二、行业难题

煤炭行业作为我国能源支柱，其智能化转型面临系统性难题。传统生产模式严重依赖人工经验，设备故障诊断滞后，平均响应时间超过24小时，导致非计划停机损失巨大。安全生产环节存在深层风险预警能力不足的短板，对瓦斯涌出、顶板来压等隐蔽隐患难以实现超前防控。生产调度依赖人工经验决策，缺乏科学优化模型，造成资源配置低效与产能浪费。同时，备件管理长期处于粗放状态，库存积压与紧急缺货并存，仓储成本居高不下。这些相互关联的痛点，共同制约着行业的安全水平、生产效率和经济效益，成为亟待通过智能化手段破解的关键瓶颈。

三、解决方案

针对煤炭行业长期存在的系统性难题，“煤科卫士大模型”提供了一套深度融合人工智能与工业知识的智能化解决方案。

（一）总体架构：构建“数据-知识-决策”一体化智能中枢

方案以“煤科卫士大模型”为核心，构建三层技术架构。数据层通过物联网基站与边缘计算节点，集成设备传感器、生产系统、地质资料等PB级多源数据，实现全面实时采集与标准化处理。模型层以经过领域微调的大模型（InternLM, Qwen）为“智能大脑”，结合构建的覆盖“地质-设备-工艺-安全”的煤炭知识图谱，并通过检索增强生成（RAG）技术确保专业知识的准确性与时效性。应用层依托多智能体（Agent）协同技术，开发面向故障诊断、安全预警、生产调度等场景的专项智能体，形成可执行、可联动的决策能力。

（二）核心技术：实现从感知到决策的闭环

领域大模型深度定制：基于通用大模型，利用海量行业文本、维修记录、操作规程等进行指令微调（如采用LoRA/QLoRA技术），使其深度理解煤炭专业术语、工况与业务逻辑。

知识图谱与RAG融合：建立动态更新的行业知识库，将结构化规则、专家经验与模型推理能力结合。通过RAG在响应时实时检索相关知识，确保决策建议的专业可靠。

多智能体协同系统：构建分工协作的智能体网络，如故障诊断体、备件管理体、安全预警体等，它们能自主规划任务、调用工具（如数据库、仿真模型），实现跨环节的复杂问题处理。

（三）场景化应用：精准破解行业痛点

智能运维：通过分析设备实时数据，智能体可分钟级定位故障根因，自动关联维修方案与备件库存，实现预测性维护，将故障响应从“天”级缩短至“分钟”级。

主动安全防控：融合传感器数据与通风、应力等专业模型，对瓦斯超限、顶板来压等风险实现超前数小时预警，变“事后补救”为“事前预防”。

生产协同优化：基于地质模型与实时生产数据，智能体动态优化采掘接续计划与设备调度，提升资源利用效率。

精益备件管理：根据故障预测与设备档案，自动生成精准的备件需求与采购建议，优化库存结构，降低资金占用。

（四）实施路径与价值

方案采用“小切口切入、全流程贯通”的实施策略，优先在故障诊断、安全预警等关键痛点场景验证效果，再逐步扩展至全流程。该方案不仅预期带来维修成本下降、设备利用率提升、安全事故减少的直接经济效益，更通过推动生产方式从“经验驱动”向“数据与智能驱动”转型，从根本上提升煤炭行业的本质安全水平与核心竞争力，为高危险流程工业的数字化转型提供可复制的范式。

四、用户反馈

煤矿企业用户反馈积极，认为“煤科卫士大模型”直击煤矿生产管理中的核心痛点。一线运维人员反映，系统将故障诊断从以往依赖经验的数小时甚至更长时间，缩短至分钟级精准定位，并自动关联维修方案，大幅降低了工作强度与误判率。安全管理人员特别认可其超前预警能力，尤其是对瓦斯涌出、顶板来压等风险的数小时提前预警，为现场采取处置措施赢得了关键时间，安全感显著提升。企业管理者则从经营角度肯定其价值，系统通过优化生产调度与备件智能管理，直接带来了设备利用率提升、库存成本下降等可量化的经济效益。目前，该模型已在四川嘉阳、内蒙古麻地梁、山东鲁泰鹿洼等多个煤矿落地应用，客户复购与在同集团内推广的意愿强烈，被誉为“真正懂行的智能工业大脑”，为煤炭行业的智能化转型树立了可信、可用的典范。

五、实施效益

（一）经济效益

项目创造了直接与间接的多维度经济价值。直接效益方面，通过预测性维护与精准诊断，每年可节约设备维修成本约600万元；设备利用率提升15%，带动年增产产值1500万元；安全事故率的有效降低，预计可减少相关损失500万元/年。间接效益更为深远：智能调度与优化使生产效率提升约10%，年增产值约2000万元；精细化备件管理使库存周转率提升25%，仓储成本降低20%；此外，该方案作为样板案例，已推动20余家煤矿企业应用落地，带动公司智能装备市场占有率提升约2%，衍生年产值超5000万元，成功助力企业从装备制造商向“智能装备+平台服务”解决方案商转型。

（二）社会效益

项目的社会价值体现在安全、行业与技术三个层面。安全保障是核心贡献，系统通过对井下环境、设备状态与人员行为的实时智能监测与预警，大幅降低了瓦斯爆炸、顶板坍塌等重大安全风险，有效保护了矿工生命安全，提升了煤矿这一高危行业的本质安全水平。行业赋能方面，项目已形成包括3项发明专利、4项软著在内的知识产权体系，并参与制定行业标准，为煤炭工业的智能化转型提供了可复制、可推广的技术范本与实施路径。技术引领层面，项目突破了工业场景数据孤岛壁垒，实现了“数据与知识双驱动”的决策模式，为高危险、长流程的传统工业数字化治理与升级探索出了一条切实可行的新路径，具有广泛的示范意义。