井下局扇停机、风筒脱落、风机空转无法及时感知是煤矿采掘工作面最易忽视的高危隐患。传统传感监测抗干扰能力弱、误漏报频发人工巡检存在大量时段盲区通风系统一旦失效极易引发瓦斯积聚、粉尘超标直接威胁井下安全生产是矿山通风智能化改造的重点攻坚场景。1 传统井下通风监测现存短板局部通风机负责采掘工作面新风供给与有害气体稀释是矿井通风安全的核心机电设备。当前多数矿井依旧采用“传感器采集人工周期性巡检”的传统管控模式现场适配性较差。井下高粉尘、高湿度、强电磁干扰的特殊工况会导致电流、风压等传统传感参数出现漂移失真设备长期运行后误报、漏报问题突出无法真实反馈风机实际运行状态。人工巡检间隔周期长交接班、深夜值守、偏远巷道普遍存在监管空白。风机叶轮卡滞、空转打滑、风筒跑偏破损、防护网异物遮挡等隐性故障无法通过参数阈值有效判定。同时通风监测、环境监测、设备管控系统相互独立形成数据孤岛故障缺少视频溯源依据台账整理繁琐难以满足矿山安全标准化合规要求。2 AI视觉风机智能监测技术方案针对传统通风监测的技术瓶颈方案基于机器视觉与边缘计算架构开发脱离传统传感器依赖以视频画面为核心判定依据实现井下风机运行状态的全维度智能监测。算法经过大量井下实景样本训练适配井下低光照、粉尘遮挡、画面抖动等复杂工况可精准识别风机启停异常、静止停机、空转打滑、风筒变形脱落、设备遮挡等典型故障解决传统监测只能“测参数、看不见现场”的痛点。方案支持利旧井下现有防爆摄像设备无需大规模硬件改造与管路施工落地成本低、适配性强。所有图像分析、异常判定均在边缘节点本地完成仅上传关键告警数据有效节约带宽同时符合矿山网络等保的数据安全规范。系统识别到异常工况后即刻触发声光预警同步推送信息至地面集控平台自动留存抓拍影像、运行日志及告警台账形成隐患识别、预警、处置、归档的闭环管控流程。3 工程落地应用价值该方案彻底改变了矿山通风“事后处置、被动整改”的传统模式实现24小时不间断可视化主动监测填补人工巡检的时段与空间盲区从源头规避通风失效引发的安全事故。在运维层面有效减少井下机电设备巡检频次降低人员下井作业风险与人力运维成本。标准化的电子台账与视频溯源数据可直接用于安全检查、合规审计、故障复盘全面提升矿井通风系统的智能化、标准化管控水平。4 行业技术探讨在井下通风AI监测项目落地过程中粉尘水雾造成的识别精度干扰和老旧机电设备系统联动兼容难哪一项是现场改造最难攻克的技术问题欢迎矿山机电运维、智能化开发与系统集成从业者评论交流。