赣南红客户端讯（饶容州）为积极响应国家推进矿山智能化建设、促进矿山安全高质量发展的部署要求，破解金属矿山地下深部开采安全监测难题，赣南科技学院“岩阵以待”师生科创团队立足行业前沿，深入矿区一线持续攻关，成功研发地下深部开采智能安全监测样机，推动矿山安全监测由“被动响应”向“主动预测”升级，为智慧矿山建设提供了新的技术方案。

随着矿产资源开发不断向深部延伸，地下岩体面临高应力、高扰动和复杂构造叠加影响，冒顶、片帮、突水、冲击地压等灾害风险更加隐蔽复杂。传统监测设备普遍存在隐伏裂隙识别精度低、连续监测稳定性不足、检测数据覆盖面窄等问题，难以满足深部矿山实时感知、动态研判和超前预警需求。如何从“看见风险”迈向“预判风险”，成为智慧矿山建设亟待突破的关键课题。

矿山发生冒顶、片帮

问题来自现场，答案也在现场。赣南科技学院“岩阵以待”团队坚持把科研做在矿山一线，先后深入天高矿业、龙桥矿业、金日晟矿业等地开展调研和测试，实地考察锚杆钻进、顶板探测和井下监测设备运行情况，采集钻进振动、岩层结构和设备工况等一线数据。针对现有设备在强震动、高粉尘、潮湿复杂环境中难以连续稳定运行的问题，团队通过实验室模拟、矿区对比试验和现场验证，逐步建立钻杆三向振动模型，探索出以振动信号解码岩层信息的技术路径。

团队成员深入矿山一线调研

团队成员开展实验室与矿山对比试验

依托学校学科平台和专业技术支撑，团队构建了集“感知—传输—分析—预警”于一体的深部矿山智能监测体系，实现三项核心突破。针对隐伏裂隙早期信号弱、环境干扰强的问题，团队采用三向压电传感技术，结合宽频捕捉和杂波过滤算法，显著提升隐患识别能力。

矿山岩石预警演示

针对传统监测单点化、覆盖窄的问题，团队基于钻杆振动特征识别技术，构建全空间高密度监测网络，提升监测覆盖范围。

团队成员针对单点监测的改进

针对井下设备易受粉尘、震动和电磁干扰影响的问题，团队设计了全封闭防爆壳体、抗干扰结构和低延迟无线传输模块，保障设备在恶劣工况下连续、安全、稳定运行。

团队成员制作的设备样机模型图

该项目顺应当前矿山智能化领域“多源感知、云边端融合、智能预测预警”的技术前沿趋势，将高精度微震传感、地应力检测、岩体变形监测与无线数据传输有机融合，实现岩体状态演化的实时捕捉和风险快速反馈。经300余个钻孔实测验证，系统识别准确率达到92%，预警响应时间小于10秒。据项目团队介绍，该技术可有效降低作业面安全风险，为井下职工生命健康提供更坚实保障。

矿山岩石监测及安全管理

从实验室到井下现场，从理论建模到产品验证，赣南科技学院“岩阵以待”团队用青年智慧破解深部开采安全难题，以智能装备守护矿山生命防线。未来，团队将持续优化核心监测预警模块，加快成果转化与规模化应用，逐步拓展至更多金属矿山、隧道建设和地下空间开发场景，努力打造可复制、可推广的深部矿山安全监测样板，为推进智慧矿山建设和矿业安全高质量发展贡献青春力量。