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《普通高等院校安全工程系列教材•煤矿机电设备与安全管理》主要介绍了我国煤矿通用机电设备的用途、主要结构、工作原理和性能特点；并以《煤矿安全规程》为依据，重点对这些设备的安全使用和安全管理以及安全性能的验算进行了介绍。
《智慧采矿：自动化与智能化技术前沿》 本书聚焦于现代矿业转型升级的关键驱动力——自动化与智能化技术，深度剖析这些前沿技术如何重塑煤矿的生产模式、运营效率和安全保障体系。我们不涉及传统煤矿机电设备的详述，而是将目光投向那些引领行业变革的先进理念与实践。 第一部分：自动化采矿装备与系统 本部分将为您呈现一系列革命性的自动化采矿设备及其集成系统。我们将探讨： 无人驾驶矿用车辆： 从自动装载机、掘进机到运输车辆，详细介绍其感知、决策与执行的底层技术，包括激光雷达、视觉识别、惯性导航、高精度定位（RTK、UWB）等核心传感器技术，以及路径规划、避障、协同作业等高级算法。我们将分析这些技术如何克服复杂地下环境的挑战，实现精准高效的物料运输和施工。 智能掘进与采煤工作面： 深入研究自动化掘进设备（如盾构机、综掘机）的先进控制技术，包括地质超前预报与自适应掘进，以及采煤工作面（如智能液压支架、遥控采煤机）的自动化操作与协同。我们将重点介绍基于传感器融合的实时地质信息采集、工作面姿态调整、顶板管理自动化等关键环节。 自动化选煤与物料处理： 探讨自动化分选技术，如基于机器视觉的智能矸石剔除、自动化破碎与筛分设备，以及提升输送系统的智能化监控与调度。重点关注如何通过自动化手段提高精煤回收率，降低原煤品位波动的影响。 远程控制与无人值守： 详细阐述远程操控中心的设计理念、网络通信架构（5G、Wi-Fi 6等）以及人机交互界面的优化。我们将分析如何通过实时数据传输和高精度反馈，实现对危险作业区域设备的高效远程精准操控，减少人员暴露风险。 第二部分：矿山智能化网络与平台 本部分将为您揭示构建一体化智能矿山的核心要素——强大的网络基础设施与智慧化的信息平台。 矿山物联网（MIoT）架构： 阐述矿山物联网的整体框架，包括感知层（各类传感器、定位设备）、网络层（有线、无线通信技术、边缘计算）、平台层（数据采集、存储、处理、分析）和应用层（可视化、决策支持、预警预测）。我们将重点介绍为适应恶劣矿山环境而设计的通信技术（如工业以太网、4G/5G专网）及其部署策略。 数字孪生矿山： 深入解析数字孪生在矿山领域的应用，如何通过实时数据驱动的虚拟模型，实现对矿山生产过程、设备状态、人员行为的全面监控、模拟仿真与优化调度。我们将展示数字孪生在预测性维护、工艺优化、应急演练等方面的巨大潜力。 大数据分析与人工智能应用： 聚焦于如何运用大数据技术挖掘矿山运行数据中的价值，包括但不限于设备故障诊断与预测、能耗优化、生产效率提升、安全风险识别等。我们将探讨机器学习、深度学习等人工智能算法在矿山智能化中的具体应用场景，例如通过图像识别进行安全违规检测、通过时间序列分析预测设备故障等。 智能调度与运营管理： 介绍基于智能化平台的生产调度系统、运输调度系统、人员调度系统，以及如何实现全局最优的资源配置与流程管理。我们将分析实时数据反馈如何驱动动态调度，以应对突发情况并最大化生产效益。 第三部分：矿业智能化安全保障体系 本部分将重点关注智能化技术如何革新传统的安全管理模式，构建更为主动、精准、高效的安全保障体系。 智能安全监测与预警： 深入研究各类环境监测传感器（如瓦斯、粉尘、温度、湿度、CO2等）的集成与智能化分析，以及如何通过AI算法对异常数据进行实时预警和风险研判。我们将探讨基于视频分析的异常行为识别、人员定位与区域闯入报警等技术。 自动化应急响应与救援： 介绍如何利用智能化技术，在紧急情况下实现自动化或半自动化的安全疏散引导、气体监测与通风控制、设备隔离与断电等措施。我们将探讨无人机、机器人等在危险区域侦察、救援物资输送等方面的应用。 人员行为安全管理： 聚焦于基于可穿戴设备、视频监控与AI分析的人员行为监控，例如对违规操作、疲劳驾驶、未佩戴防护装备等行为的实时识别与预警。我们将分析如何通过数据驱动的分析，识别安全管理的薄弱环节。 预测性安全与风险评估： 阐述如何通过整合生产运行数据、设备状态数据、人员行为数据以及地质环境数据，构建全面的风险评估模型，实现对潜在安全事故的预测与主动干预。我们将介绍如何运用大数据和AI技术，从海量数据中识别出与事故发生相关的关键风险因子。 本书旨在为读者提供一个关于煤矿自动化与智能化技术的全面、深入的视角，展示这些技术如何引领矿业迈向更安全、更高效、更可持续的未来。它适合于关注矿业技术发展趋势的行业从业者、科研人员、管理者以及对智慧矿山感兴趣的读者。
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