智慧矿山解决方案
煤田火灾预警系统行业解决方案
通过红外热成像、气体检测、三维可视化与AI算法分析，金福来科技构建了完整的煤田火灾智能监测与治理体系，助力煤田安全、绿色、数字化转型。
一、行业背景与痛点
我国是世界上煤炭资源最丰富的国家之一，但在长期开采与自然暴露过程中，部分地区的煤层极易因氧化、自燃等因素引发火灾。
特别是在新疆、内蒙古、宁夏等地区，煤层埋藏浅、气候干燥，煤田火灾呈现出点多、面广、燃烧周期长的特征。
煤田火灾不仅造成资源浪费，还会释放大量二氧化碳、一氧化碳和二氧化硫，导致环境污染与温室效应。
同时，火区地形复杂、气候恶劣、通信受限，使得传统人工巡检与单点温度监测手段难以满足实时监控与预警需求。
在此背景下，金福来科技提出基于物联网、人工智能与三维地理信息系统的
煤田火灾智能监测与预警系统，
实现“无人值守、全天候、多维度”的火区安全监管模式。
二、系统解决方案概述
金福来科技的煤田火灾预警系统集成了红外热成像、气体监测、AI智能分析与三维可视化管理平台。
系统以“感知 – 分析 – 预警 – 决策 – 治理”为核心逻辑，提供火情实时监控、风险预警、治理评估与数据报表等功能。
系统总体架构图（示意）
系统适用于露天煤矿、露头煤层、废弃矿区及地下火区治理工程，可根据环境条件进行模块化定制与扩展。
三、系统架构与数据流设计
系统采用四层分布式架构，结合边缘计算与云端智能分析，确保在极端环境下的高可靠性与高时效性。
- 感知层：布设红外热像仪、气体探测传感器、环境监测设备及无人机巡检终端。
- 传输层：通过 4G/5G、LoRa、卫星通信网络传输监测数据。
- 平台层：包括数据中台、AI算法引擎、三维GIS展示与报表系统。
- 应用层：提供风险评估、治理调度、成果管理与移动端巡检。
数据流从传感器采集 → 边缘节点初筛 → 云端模型识别 → 平台展示与告警推送，实现数据闭环。
四、核心功能模块
1. 红外热成像监测
红外摄像头实时采集火区地表温度场，自动识别异常温度升高区域并触发告警。
系统支持多点巡航、自动聚焦、热度追踪等功能。
实现24小时无人值守自动预警可视化功能：前端采集终端24小时不间断采集前端数据，实时回传至中心，平台中心采用专业的灭火算法及分析方式，对前端火区火情进行等级分化，根据等级预警机制，采用大屏预警弹报、APP远程客户端预警等多种方式进行24小时自动预警功能，实现常态化、不间断化的预警功能。本次试点项目仅将试点火区进实现自动预警功能。见下图：
2. 气体监测与趋势分析
监测CO、CO₂、SO₂、CH₄等有害气体浓度，结合气象参数计算氧化反应速率。
系统通过气体异常变化趋势预测煤层自燃早期阶段。
由于煤层自燃，释放出一氧化碳、二氧化碳、二氧化硫等有毒气体各有可能燃烧时产生大量的瓦斯气体，瓦斯气体易燃，又加剧了煤炭自燃的程度导致周边地区的自然环境极度恶化，颗粒物导致区域PM2.5值升高空气环境对周边城市村落的人员身体健康造成危害，加大落实治理空气和地貌环境的政策指标。
系统通过接入天气预报数据和部署火区的气体监测站数据，AI学习规则判断数据变化输出预警信息，预制气体浓度风险值，根据气体监测站实时数据超出风险值进行报警联动预案，为气体危害处置工作提供重要帮助。
对应用的传感器设备进行维护，不同的火区应用的传感器型号、协议各不相同，监测系统应用串口、网口、HTTP、MQTT等不同技术，应用对接不同协议设备，保障对接设备的通用性、稳定性。基于不同设备的解析数据各不相同，监测系统将数据解析应用到前端，用户可通过设备解析文档，动态调整系统对接该设备解析协议，使监测系统可以最大限度的对接市场上的各种传感器设备。
3. 数据分析与报表中心
自动生成日报、周报、月报，并提供趋势分析、热力图展示、治理前后对比。
支持导出PDF/Excel、API接口上报至监管平台。
五、AI算法与智能预警机制
金福来科技采用多模型融合算法（CNN + LSTM + 统计学习），
对火情进行分类识别与趋势预测：
- 通过红外图像识别火点轮廓与变化速率；
- 利用时序分析模型检测温度与气体浓度上升趋势；
- 融合历史样本建立煤田自燃风险模型，预测未来火情等级。
系统支持多维报警分级：蓝色（轻度升温）、黄色（中度预警）、红色（高危警告），并自动推送至Web端、移动端与声光报警系统。
在火区这种重要区域，为了防止车辆及人员非法入侵和各种破坏活动，系统采用摄像头互相通视及7*24小时全天候值守，当车辆及人员闯入监测报警摄像头报警范围内时，摄像头利用前端设备嵌入的人体图像识别算法，对闯入人员进行自动检测、跟踪以及分析识别。一旦确认入侵行为，系统会立即启动报警机制，将实时图像传输至管理中心，并在管理中心输出报警信号，以便安保人员迅速作出响应。人员闯入监测摄像头的核心在于其AI算法，通过大量真实的场景样本训练，使得系统能够在各种复杂环境下准确识别并判断人员入侵行为。
六、三维可视化与治理管理
平台基于三维GIS构建火区空间数字孪生模型，实现多维数据叠加展示。
管理者可在地图中查看实时温度分布、气体浓度、治理进度及历史比对。
三维可视化系统支持：
- 温度/气体多图层叠加；
- 治理成果对比（治理前/中/后）；
- 无人机与卫星影像融合展示；
- 一键导出治理报告。
七、部署与实施策略
金福来科技建议采用“试点验证 + 区域推广”的实施模式。
通过阶段性部署逐步完善模型参数与治理标准。
- 在重点火区布设监测节点与热像系统，建立试点模型；
- 收集数据校准AI算法，优化误报率；
- 推广至更大区域，形成多层级监控体系；
- 结合无人机巡检与卫星遥感，覆盖全域煤田。
八、应用案例与实际成效
在新疆某大型露天煤矿项目中，金福来科技部署了120台红外监测设备与30个气体采样点，
系统覆盖面积约8平方公里，实现无人值守全天候监控。
- 火情发现时间从48小时缩短至2小时内；
- 误报率降低70%；
- 治理效率提升35%；
- 系统连续运行超过18个月无重大故障。
九、行业趋势与未来方向
随着人工智能、遥感、边缘计算的发展，煤田火灾预警技术正向“空天地一体化”迈进。
未来系统将实现卫星遥感实时接入、边缘AI判定、云端综合研判。
国家层面上，《碳达峰行动方案》《矿山安全智能化指导意见》等政策文件，
鼓励企业应用智能感知与AI分析技术提升安全治理能力。
金福来科技将持续在煤火治理、地质灾害预警等领域拓展技术边界。