在5G技术生态背景下，智能煤矿是指一个在煤炭生产过程中的“时空一体、万物互联、数据融合、全息感知、业务联动、智能决策”的有机综合体。
智能煤矿所涉及的采、掘、机、运、通、洗选、营销、质量、安全保障等主要系统应具有一定的自主感知、自主分析、智能辅助决策与执行能力。
智能煤矿六大特征具体含义如下:
(1)时空一体。基于GIM(GIS+BIM)模式实现微观领域的BIM信息和宏观领域的GIS信息的全面整合，实现矿山时空一体数字化建设，为智能煤矿提供一种全新的数字化、可视化和可量化的管理方式，推动安全生产管理向智能化和宏观化迈进。
(2)万物互联。基于5G技术，全面连接所有人、机、环、管要素的参数、位置、姿态、状态等数据，构建有效的人与人、人与物、物与物的感知网络。
(3)数据融合。将海量的异构、多维、动态的各类信息，基于感知网络拓扑关系，从时间、地点、场所、人员等多维度实现对所有数据的融合分析。
(4)全息感知。基于人工智能对所有信息进行强实时关联、融合和智能分析，实现人员、设备、环境和管理信息的自动快速分析和主动全息感知。
(5)业务联动。采用灵活、轻便、松耦合微服务模式，构建能够快速响应生产调度、实时指挥、紧急救援与ERP等生产管理系统一体化协同控制系统，实现业务之间的关联互动。
(6)智能决策。利用大数据和人工智能，建立深度学习的知识库，实现煤矿安全、生产、运销、后勤保障等方面管控的自我学习、快速分析和智能决策，并在部分领域能够实现系统的自主运维。
5G技术下，智能煤矿6大主要应用场景如下：
（1）智能探测
煤炭地质工作与煤矿安全生产密切相关，煤矿地质保障系统是煤矿智能化开采的关键技术之一。然而由于当前探测技术与装备的限制，多数采煤工作面地质条件探查精度偏低，已经成为制约煤矿智能化开采的瓶颈之一。
随着5G技术生态的逐渐成熟，必将实现信息技术、探测技术、传感器技术、智能装备技术等技术的深度融合，丰富综合地质勘查理论实践体系，促使精确探测技术实现跨越式发展，实现数据、信息、知识3层架构下的全息透明，建立最接近现实地质的虚拟数字化4D透明地质模型，构建透明矿井综合感知指标体系，实现主要采掘设备(工作面三机及运输系统)BIM信息与GIS地理信息数据共享和融合；实现采掘工程数据实时上传与关联，并可以在采、掘、机、运、通各系统中进行实时更新展示；实现人—机—环的协同管理。为实现煤炭资源高效安全开采提供坚实的保障。
（2）智能掘进
相对于我国煤矿综采装备的快速发展，智能掘进技术一直发展相对比较缓慢，主要原因是受制于采掘工作面环境比较复杂，制约因素较多。应充分融合5G技术生态中环境感知、智能分析、智能远程操作等相关技术，重点针对掘进工艺、掘支运设备和集中控制系统等方面的关键技术研究攻关，优化煤巷掘进中截割、支护、装运三大工序的配置和作业流程，将传统的掘进、运输、支护等作业工序有机结合在一起，有效解决掘进、支护、运输的同步进行和连续作业问题。
开发大断面煤巷快速掘进成套装备协同控制算法和软件功能模块，实现掘锚机自动定向截割和锚杆自动化钻装功能，支撑掘进工作面远程数字化集控系统建设，实现每100 m导航偏差±10 cm、截割断面成形精度0~10 cm，达到巷道的少人化智能快速掘进的总体要求。
（3）煤矿智能开采
智能化开采技术是一项跨学科、跨专业又非常重要的综合前沿技术，涉及地质探测、传感技术、智能装备、大数据融合、物联网等多技术集成。
在智能煤矿中，需要在5G技术生态的强力支撑下，利用多种探测和传感技术，实现多场信息融合的实时动态推演的4D透明地质构建技术；应用井下高清视频基于大数据分析和深度学习实现语义分析和理解、作业环境感知和预警；需要研究综采智能化工作面总体配套技术、基于综机协同配合与数据共享的综采自动化控制系统、工作面巡检机器人、端头和超前位置精准控制与协调推进等关键技术，实现工作面设备远程控制、工作面直线度控制、机架协同控制、端头设备一体化控制、采煤机多级联动控制等技术，最终达到综采工作面采煤全过程“无人跟机作业，有人安全巡视”的安全高效开采。
（4）智能通风
智能通风系统示意
以煤矿安全监控系统、5G通信系统及人员定位系统的信息融合为基础，以“云端”的大数据汇集与分析计算能力为依托，在矿井通风安全的技术范围内，满足安全跟踪监控预警、日常通风管理、中长期分析设计、应急通风处置等方面的需求。
通过通风参数的在线实时监测，感知井下不同区域通风状态，依据在线风网解算结果及安全规程要求，进行通风设施的智能调控，智能通风展现示意如图10所示。重点应构建智能通风计算中心与“中枢神经”模块，摒除过去类同于“高级计算器”作用的通风网络解算概念，将“解算”为引导的常规通风软件系统有效升级为“任务”为引导的智能通风软件系统，实现软件功能的智能化。
系统能够依据矿井通风系统的递进变化及灾害风险特征，完成通风系统稳定性与抗灾能力的跟进式深度分析评价，实现对多主扇矿井灾变通风的可能格局、全矿反风及局域反风的风量风速分布与转换特点的跟踪分析，有效辨识通风系统的控灾特征与潜在风险，进而可以在应急状态下实现主要通风机和井下通风设施的管控。
（5）智能调度
调度系统是综合有线和无线通信技术、音视、视频和广播多媒体技术、物联网等技术，实现日常生产监控和调度及应急指挥调度的综合业务系统。
其涉及的海量音视频文件传输、远程操作、互联融合等技术，属于5G技术生态的基本属性，因此5G技术生态可有效延伸调度的专业性并拓展调度的范围，使得调度系统的功能设计更加科学和完备，对煤矿的日常安全生产、调度指挥、应急管理等方面具有极大的保障作用。智能调度系统不应仅仅局限于某一专业或者场所，应该是一个全方面的综合调度系统，包括通讯调度、电力调度、监控调度、人员调度、机车调度和设备调度等多方面，系统可以将有线、无线、视频、广播所有设备采用一网承载，各分站之间可以互为备份、相互补充、协同工作，可以支持分级组网，实现从集团到分公司到矿的多级调度功能，并且可依据各类监测数据，实现灾情的自动识别和预警，按需自动联动有线、无线、广播、视频等设备。
（6）智能洗选
通过对生产灰分校正系统、洗选重介控制系统、粗煤泥智能控制系统，实现对选煤厂洗选生产。
工艺的无人化和智能化控制。需要重点研究压力、密度、分流等单参数及多因素联合作用对重介产品质量和粗煤泥产品质量的影响；重点研究分级旋流器组的智能控制解决方案，涉及液位以及入料泵的流量、入料压力、矿浆浓度、电机转速、旋流器组开启数量等指标，使入料指标处于所需范围内，降低底流夹细、溢流跑粗情况，提高分选效率。程序可依据不同产品(原、精、矸等)在生产过程中积累的各类数据，通过大数据智能融合分析，实现系统的自优化及深度学习，形成高精度的灰分校正程序，重介浅槽控制程序运算速度≤100 ms，粗煤泥控制程序运算速度≤100 ms，程序自优化及自学习进程≤1 d。
