江松：以智能技术守护矿山安全 驱动行业效能跃升

采矿行业历经千年发展，过去一直以经验作为判断标准；而在智能时代，数据则成为了核心指引。在新一轮科技革命与产业变革相互交织的时代浪潮里，矿业这一古老行业正经历着一场悄然发生却影响深远的转型。从前，“先开采哪个区域”“如何进行调度”等问题，大多依赖资深师傅们的经验来判断，但只要有人在现场作业，就必然伴随着一定的风险。如今，地质、设备、环境、人员等所有要素都被要求实时接入网络，决策过程逐渐转变为可建模、可验证、可优化的智能且科学的过程。正如西安建筑科技大学资源工程学院副院长江松教授所说：“智能采矿的本质，是生产方式的系统性变革，目的是让矿山能够‘看得见风险、管得住现场、算得清效率’。”

▲江松

多年来，江松一直是这场变革的亲身参与者。在本科和硕士阶段，他沉浸在工程机理、施工组织与安全管理系统的海量数据中，当时只是大致意识到矿山问题需要融合各个环节的信息。直到博士期间，他的关注点才从“解决具体问题”进一步转向“设计整体框架”。“在这个阶段，我对行业的认识是，矿山安全很多时候并非缺乏‘数据’，而是缺少‘将数据转化为决策’的链条。要构建这条链条，必须把对机理的认识、统计规律、现场经验以及管理流程结合起来，形成一个闭环体系。”后来，这一观点成为他工作中不可动摇的准则和基调。

“露天矿高陡边坡采动裂隙演化机制与灾害智能预警关键技术”项目，可以说是这一准则的系统体现。面对边坡失稳突发性强、人工监测存在较多盲区等行业难题，江松构建了一套完整的技术链条：利用无人机贴近摄影技术和深度注意力机制，实现对毫米级裂隙的高精度提取；通过3D打印技术重构真实的三维裂隙网络，结合CT扫描与数字图像相关技术，重现岩体损伤的演化过程；最终将感知结果与无人装备调度系统相联动，动态优化作业路径，甚至在紧急情况下能够自主触发避险机制。这不仅仅是一次简单的科研突破，更形成了一套可复制的技术模式。目前，这些成果已在多个大型智能化矿山示范工程中得到应用，验证了“地质体—装备群”耦合理论在解决行业核心痛点方面的有效性。

如果说边坡监测是守住矿山安全的底线，那么井下运输的智能化就是推动效率提升的关键。在中钢集团山东富全矿业，江松团队实施的“井下无人驾驶电机车智能调度及协同控制系统”实现了装、运、卸全流程的无人化操作。该项目不仅使运输效率提高了15%以上，还直接减少了15名井下作业人员，让他们脱离了高危作业环境。这项成果获得了中国冶金矿山科学技术奖一等奖，被专家组鉴定为“国际领先”——其真正价值在于，既能够计算清楚“经济账”，更能够守住“安全账”。

不过，江松对行业现状始终保持着清醒的认识。他指出，当前智慧矿山建设虽然已经进入加速发展阶段，但仍处于“局部领先、整体还在爬坡”的状态：单点技术突破不断出现，但系统集成方面存在不足；数据总量庞大，然而标准不统一、数据孤岛现象突出；示范工程表现亮眼，但难以进行规模化复制。深层的问题在于，灾害机理与智能模型的耦合程度不够，同时既懂矿山工艺又精通智能技术的复合型人才严重短缺。为此，在人才培养方面，他坚持推行“主专业扎实扎根+跨学科课程必修”的模式，积极响应国家战略对新质生产力人才的迫切需求。

选择在西安建筑科技大学扎根，也有其深层原因。该校的矿业工程学科长期面向西部资源开发的重大需求，工程基础深厚、行业指向明确。江松坦言：“这里的问题来源真实、工程场景持续存在、协同网络扎实，是开展真正的科研、解决实际问题的理想平台。”

当人们热议新质生产力时，目光常常聚焦在芯片、大模型或量子计算等领域，而江松和他的同行者却提醒人们：生产力的革新，同样发生在千米深的井下、百米高的边坡之上。那里没有聚光灯的照耀，却有着最迫切的安全需求和最真实的效率瓶颈。他们的理想，就是让每一吨矿石的开采，都建立在可信赖、可追溯、可持续的基础之上。

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