矿山安全生产需兼顾“风险防控”与“隐患治理”，传统管理模式常因“风险识别粗放、巡检流于形式、作业管控滞后”等问题导致事故频发。矿山安全生产风险管控平台以“双预防机制”为纲，融合智能巡检、作业管控、AI分析与安全教育五大功能模块，构建“风险可防、隐患可治、人员可控”的闭环管理体系。本文从功能创新、技术支撑与行业价值三方面，解析其如何重塑矿山安全治理模式。

一、双预防机制：风险分级管控+隐患动态清零

平台以“风险分级管控”与“隐患排查治理”双预防机制为核心，实现安全管理的“精准化”与“动态化”。

风险分级管控

风险四色图谱：基于风险矩阵法，平台将矿山风险划分为“红、橙、黄、蓝”四级，并通过GIS地图直观展示风险分布。例如，某煤矿通过风险热力图发现井下通风系统存在高风险区域，针对性优化通风网络，风险等级降低两级。

动态风险库：整合矿山地质条件、设备状态与人员行为数据，实时更新风险清单。某金属矿利用该功能，提前30天识别出边坡稳定性下降风险，避免滑坡事故。

隐患闭环治理

隐患智能派单：巡检人员通过移动端APP上报隐患后，系统自动生成整改任务并推送至责任人，整改过程全程留痕。某非煤矿山通过该功能，将隐患整改周期从7天缩短至3天。

隐患趋势分析：平台通过大数据分析隐患类型、频次与区域分布，辅助企业制定针对性治理策略。某矿业集团统计显示，接入平台后，重复性隐患发生率下降65%。

二、智能巡检管理：从“人工巡检”到“AI值守”

平台通过物联网与AI技术，实现巡检任务的“标准化、自动化、智能化”。

智能任务派发

系统根据设备类型、风险等级与历史巡检记录，自动生成巡检计划并推送至巡检人员。某露天矿通过该功能，巡检任务覆盖率从80%提升至100%。

AI巡检识别

部署智能摄像头与边缘计算设备，实时识别皮带运行、人员违规操作等隐患。例如，某煤矿通过AI图像识别技术，自动识别出32起未佩戴自救器行为，及时干预避免事故。

巡检数据溯源

平台记录巡检轨迹、时间与结果，支持历史数据回溯与审计。某矿区通过该功能，发现并纠正了15起巡检“走过场”行为，提升巡检质量。

三、作业全流程管控：人、机、环、管四维联动

平台以“作业许可-过程监控-结果验收”为主线，实现作业安全的“全链条”管控。

作业许可电子化

通过移动端提交作业申请，系统自动关联风险评估结果与安全措施，审批通过后方可开工。某金属矿通过该功能，将高风险作业审批效率提升50%。

实时过程监控

集成人员定位、设备状态监测与环境传感器数据，对作业过程进行动态监控。某煤矿在爆破作业中，通过平台实时监测粉尘浓度与振动数据，确保作业安全。

异常智能干预

当监测数据超出阈值时，系统自动触发预警并暂停作业。某非煤矿山通过该功能，成功阻止了2起因违规动火引发的火灾事故。

四、AI安全分析：风险预判+决策支持

平台以AI算法为核心，构建“风险预测-趋势研判-决策支持”的智能分析体系。

风险预测模型

基于LSTM神经网络，平台可预测未来72小时风险变化趋势。某露天矿通过该模型，提前48小时预警到边坡位移异常，避免坍塌事故。

设备健康诊断

通过振动、温度等传感器数据，AI模型可预测设备故障概率。某煤矿利用该功能，将设备突发故障率降低40%，年节约维修成本超200万元。

安全绩效评估

系统自动生成安全日报、周报与年度分析报告，量化评估安全绩效。某矿业集团通过数据对比发现，接入平台后，轻伤事故率下降55%，安全投入产出比提升30%。

五、安全教育数字化：从“集中培训”到“精准赋能”

平台以“在线学习-实操考核-行为养成”为主线，推动安全教育从“形式化”向“实效化”转变。

智能题库与考核

平台根据岗位风险特征生成个性化题库，考核结果自动关联安全资质认证。某煤矿通过该功能，将员工安全知识合格率从75%提升至95%。

安全行为分析

通过人员定位与视频分析技术，识别不安全行为并推送提醒。某非煤矿山通过该功能，将违规操作率降低60%，强化安全文化。

结语

矿山安全生产风险管控平台以“双预防机制”为基石，以智能技术为引擎，构建起覆盖风险、作业、人员与设备的全域安全治理体系。它不仅助力企业实现“风险可控、隐患可治、事故可防”的目标，更通过数字化手段推动安全文化落地，为矿山行业高质量发展筑牢根基。未来，随着技术的持续迭代，平台将进一步融入5G、数字孪生等前沿技术，为矿山安全注入更强动能，助力行业迈向“零事故、零伤亡”的智能安全新时代。