煤炭工程

作者：牛云鹏,索智文,王惠伟,屈　波,周超逸,张丽芳

单位：1. 国能神东煤炭智能技术中心，陕西 榆林 7193152. 中国安全生产科学研究院，北京 100012

关键词：煤矿智能管控,Transformer,多任务协同,故障诊断,瓦斯浓度预测,

煤矿智能管控面临动态响应滞后和多源数据割裂的挑战，针对传统模型难以捕捉井下瞬态异常和协同分析多模态数据的问题。文章提出基于Transformer的多任务自适应架构（MTATransformer），通过跨模态特征融合与共享编码器，统一建模设备振动、瓦斯浓度等数据，实现开采环境的多尺度动态感知，解决对开采环境的动态监控与风险超前预警问题。实验表明，在轴承故障检测任务中，该模型准确率达93.5%，误报率（FAR）为2.0%，响应时间在5ms内，较传统模型有较大提升；瓦斯浓度预测NRMSE为7.83%，预测区间覆盖概率（PICP）达91.7%，超前预警时效可达6h。MTA-Transformer为矿山智能化建设提供了可落地的模式。

来源：2026年第1期

《煤炭工程》期刊编辑部

查看煤炭工程杂志2026年第1期