面向行业企业需求，依托校企合作，围绕复杂矿山环境的装备智能化自适应设计、多种异构装备状态智能监测与协同控制、复杂工况下的可靠性建模与评估指标体系构建等技术瓶颈问题，建设矿山智能装备设计、智能状态监测、装备可靠性评估及绿色智能供电等科研平台，建设科研实验室面积1500-2000m2, 重点开展以下三个方面的研究工作：
（1）矿山智能装备设计与可靠性评估
构建开采环境-采掘力学响应数字孪生模型，开发具备复杂矿脉环境下自主感知和自适应调整能力的智能采掘装备；建立复杂矿脉环境下集群动态路径规划、受限感知高精自主导航及分层安全预警机制，研制矿山机器人-无人驾驶矿卡一体化智能装载运输系统；建立矿山装备全生命周期运行数据库及多源异构数据挖掘模型，揭示复杂环境下装备故障规律以及性能退化内在机理，构建高精度的可靠性评估及剩余寿命预测模型；
（2）矿山人-机-环境智能监测与协同控制
研发高精度多源传感器网络和状态监测系统，构建矿山人员状态-装备运行-环境预警全要素动态监测平台；开发基于物联网架构和边缘计算的分布式信息共享和任务分配平台，建立矿山装备群自主运行策略决策与协同控制模型；提出装备作业-环境扰动-生态保护的协同优化模型，动态预警边坡失稳、岩爆、有毒气体泄漏等重大安全风险，输出开采强度与生态修复的智能平衡方案。
（3）矿山分布式能源装备系统集成与调控
开发分布式矿山能源装备系统，集成包括光伏、风电、超低浓度瓦斯燃烧热回收等矿山衍生能源资源化利用装备，实现矿山供能的多源协同利用与配置优化；构建源-网-荷-储协同的绿色供电系统，集成风光储多能互补与需求响应技术，实现低碳经济调度；建立数据-机理融合的矿山综合能源模型，突破物质流-能量流耦合调控技术，开发数字优化运行平台；
（4）装备具身感知与智能运控
重点突破矿山装备多模态感知融合、本体状态自监测与预测性维护、装备智能控制等关键技术，构建矿山装备多模态融合感知测试、极端高寒动态场景智能运控验证、装备状态运行维护等研究平台，形成覆盖感知-决策-控制-运维全链条的矿山装备解决方案。通过产学研深度融合，产生一项具有行业影响力的智能运控系统创新成果，培育一支具备交叉学科背景的中青年科技人才团队，显著提升矿山装备在复杂工况下的自主化、智能化运行水平，为西部地区矿山智能开采提供关键技术支撑与系统示范。
成员：李小号、蒋奇、赵桐、钱晓龙、赵飞、郭铁能
矿冶智能装备开发（最新进展、发展趋势、应用前景）
随着人工智能、大数据及物联网等新兴技术的不断涌现与成熟，矿山装备智能化已成为矿业领域的研究热点和发展趋势，智能化技术在矿山领域的应用深度和广度正持续拓展，为矿山开采模式的变革带来了前所未有的机遇。
智能化采掘、装载、运输设备加速研发以满足对矿山复杂生产过程的智能化、高效化需求。中煤科工集团自主研发的“煤海蛟龙”掘支运一体化系统，根据不同地质条件进行配套，掘进效率大幅提升，极大地提高了掘进效率。智能矿用卡车的无人驾驶技术已达到较高的安全性和可靠性标准，能够按照预设路线自动行驶、精准装卸，极大地提高了生产效率和资源利用率。矿山监测高精度传感器技术不断取得突破，高灵敏度的气体传感器、微震传感器等新型传感器可实时监测井下瓦斯等有害气体浓度，能精准捕捉岩层微小运动信息，传感器网络的自组织、自修复能力日益增强，为复杂矿山环境下的多参数精确监测和矿山安全预警提供了关键数据支持。矿山综合能源系统数据-机理联合驱动的能流耦合模型研究深入，能源供给与需求侧响应时空动态预测与匹配策略取得成果，矿山综合能源系统数字化调控模型及技术平台逐步走向应用。
但是，新疆地区矿山智能装备研究当前也面临着诸多瓶颈和问题。如透明地质、井下精准定位导航、矿岩识别、采掘设备姿态精准控制等核心技术仍未完全攻克，现有智能化装备的国产化水平较低，核心技术对外依赖度较高，装备数据孤岛现象严重，多源异构信息融合困难，无法实现高效共享和协同工作。同时，智能化技术对复杂环境的适应性不足，部分地区高寒、高海拔、矿体不连续等复杂地质和自然条件，给智能装备的研发和应用带来了巨大的挑战
要解决上述问题离不开装备设计、智能运维以及能源供给等多方面的协同研究，拟申请实验室依托东北大学、西安理工大学、华北电力大学团队科研优势，设置矿冶智能装备开发研究方向，聚焦矿山智能装备设计与可靠性评估、矿山人-机-环境智能监测与协同控制、矿山分布式能源装备系统集成与调控三个主要内容，其研究成果将形成矿山装备全链条智能化方案，为新疆地区矿冶装备行业高效绿色发展提供支撑。
