安全生产是煤炭行业高质量发展的生命线，井下火灾作为煤矿重大安全隐患，具有突发性强、蔓延速度快、危害影响大等特点，轻则造成设备损毁、生产停滞，重则引发瓦斯爆炸等次生灾害，威胁人员生命安全。传统火灾监测依赖点式传感器、人工巡检等方式，存在监测盲区大、响应滞后、误报漏报率高、定位精准度不足等痛点，已难以适配智能化矿井的安全防控需求。在此背景下，融合烟火识别预警与热温差分析技术的“双脑”智能决策系统应运而生，为煤矿火灾防控搭建起全方位、高精度、快响应的智能防线，推动煤矿火灾监测从被动应对向主动预防、从人工判断向智能决策的跨越式升级。
烟火识别预警作为“双脑”系统的“视觉感知中枢”，依托AI深度学习与防爆视觉感知技术，破解了井下复杂环境的监测难题。不同于传统烟雾探测器的单点感知局限，该模块搭载矿用本安型防爆AI双光摄像机，适配井下高瓦斯、高粉尘、弱光照、巷道纵横交错的特殊场景，具备广角覆盖、强光抑制、红外夜视等核心能力，实现对采掘工作面、机电硐室、皮带运输机头、易燃材料堆放区等火灾高危区域的全域覆盖式监测。系统核心算法经过海量火焰、烟雾样本训练，不仅能精准识别明火、浓烟等显性火灾信号，更能捕捉到阴燃初期的微弱烟雾、设备异常火花等隐性隐患，实现火灾隐患的早发现、早识别。
为降低误报率，算法采用多维度动态分析逻辑，通过连续视频帧时序比对，区分火焰闪烁跳动的动态特征与电焊火花、矿灯光斑等干扰光源，结合井下环境适应性优化训练，有效规避粉尘、水雾等因素造成的误判。一旦识别到异常烟火信号，系统可在毫秒级内触发联动响应，本地同步发出声光警报提醒现场人员避险，同时将报警信息、现场实时画面、精准定位数据上传至地面调度指挥中心，为应急处置争取关键时间，彻底解决传统监测“看不见、辨不准、报得慢”的问题。
热温差分析则是“双脑”系统的“热感分析中枢”，聚焦煤层自燃、设备过热等无明火初期火灾隐患，实现火灾预警关口前移。煤矿井下煤层自燃多源于煤氧复合反应的缓慢蓄热，设备过热则常由电缆接头老化、机械轴承磨损等问题引发，这类隐患早期无明显烟火特征，却会伴随持续的温度异常变化，是传统监测手段的薄弱环节。热温差分析模块通过布设高精度矿用测温传感器网络，实时采集井下环境、煤层、设备的温度数据，构建全域温度基准模型，精准捕捉微小温差变化。
基于煤自燃机理与设备运行温度规律，系统设定多级温差预警阈值，当监测区域温度异常升高、相邻点位温差超出安全范围时，立即启动智能分析流程，结合煤氧化升温特征曲线，判定隐患类型与发展趋势——针对煤层自燃，同步关联CO、CH₄等指标气体数据，精准预判自燃阶段；针对设备过热，快速定位故障设备位置，避免高温引燃周边易燃物。相较于单一温度监测，热温差分析实现了从“单点测温”到“全域温差对比、趋势预判”的升级，让隐性火灾隐患无处遁形，真正实现“防患于未然”。
“双脑”协同联动，是这套智能决策系统的核心优势所在。烟火识别预警主攻“显性火灾”快速响应，热温差分析聚焦“隐性隐患”早期预判，两大模块数据互通、功能互补，构建起“显性+隐性”“实时+预判”的双重防控体系。在数据层面，系统依托井下工业环网，实现视觉图像、温度数据、环境气体参数等多源信息融合，地面智能管控平台对数据进行实时汇总、深度分析，不仅能精准判定火灾隐患类型、位置、危险等级，更能基于深度学习算法，预测隐患蔓延趋势；在决策层面，系统内嵌煤矿火灾应急处置辅助模型，针对不同类型火灾隐患，自动推送最优处置方案，同时支持与自动喷淋、注氮灭火等系统联动，实现从隐患识别、预警提醒到应急处置的全流程闭环管理。
相较于传统监测模式，“双脑”智能决策系统展现出三大核心价值。其一，监测维度更全面，打破单点监测局限，实现面状视觉覆盖+全域温度感知，消除监测盲区，显性隐患不漏报、隐性隐患早发现；其二，响应效率更高效，毫秒级识别、秒级预警联动，较人工巡检、传统传感器响应速度提升数十倍，为应急处置赢得宝贵窗口；其三，决策更精准，多源数据融合分析+智能辅助决策，大幅降低人为误判概率，同时减少无效报警，减轻工作人员运维压力。
随着2025版《煤矿安全规程》落地实施，煤矿安全监控迈入“精准防控、数据驱动、人机协同”新阶段，智能化成为煤矿安全生产的必然趋势。烟火识别预警+热温差分析“双脑”智能决策系统，深度契合智能化矿井建设需求，既解决了传统火灾监测的行业痛点，又为煤矿安全防控提供了可落地、可推广的智能方案。目前，该系统已在多个矿区试点应用，有效降低了火灾隐患发生率，大幅提升了矿井安全防控水平。
未来，随着技术的持续迭代优化，“双脑”系统将进一步强化极端环境适应性与算法泛化能力，深度融入煤矿智能化管控体系，为煤炭行业筑牢安全生产防线，助力煤炭企业实现安全开采、高效生产、绿色发展的战略目标，为能源保供保驾护航。
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