在2019年国家自然科学基金重点项目“数字煤矿及智能化开采基础理论研究”的支持下，相关学者开展了煤矿智能化基础理论的研究。通过构建煤矿数字逻辑模型、多源异构数据处理理论方法、复杂系统智能控制基础理论、智能化煤矿系统性维护及智能化开采基础理论体系，为煤矿智能决策、精确控制、可靠性保障奠定了理论基础。
（二）初步建立煤矿智能化标准体系
（三）提出和实施分类分级智能化煤矿建设路径
（四）形成较为成熟的智能化高效开采模式
（五）智能化煤矿建设示范取得成效
在“煤矿智能化技术最新研发成果”部分，王国法院士分别从智能化煤矿数字逻辑模型与数据推送策略、煤矿巨系统智能化架构与协同机制、5G＋智能化煤矿系统及应用场景、矿井4D-GIS地理信息系统系统、1.1m薄煤层硬煤大功率高效智能化开采成套技术与装备、“掘锚一体机＋锚运破＋大跨距转载” 远程控制智能快速掘进系统成套技术与装备、智能通风系统、井下锂电池驱动人车无人驾驶系统及智能调度系统、固定岗位无人值守系统9个方面做了详细介绍。
（一）井下车辆和机器人电动化问题
（二）井下无线发射功率问题
解决途径和展望：建议联合防爆、无线通信、电磁波等相关领域的优质资源，集中开展针对电磁波防爆标准限值的基础性研究，从防爆机理入手，对适用于爆炸性环境的电磁波防爆技术进行相关理论研究及基础试验研究，提出满足煤矿井下防爆安全要求的无线射频设备安全技术要求及评估与检测方法，进行针对性的全方位研究。
（三）5G煤矿应用场景与生态问题
截至目前，各大煤矿已结合自身特点分别在基于5G技术的高清视频传输、固定硐室巡检、掘进机远程控制、多传感器接入与互联等方面做了大量有益的探索。但5G技术在煤矿的应用仍处于网络改进层面；其次，针对5G煤矿应用的场景关键技术和业务模式尚未突破；再者，相关软硬件生态尚未形成，难以形成技术和应用爆发点。
（四）“透明地质模型”问题
目前透明地质模型构建存在高精度实时动态探查技术与装备、多源地质数据融合与建模算法、透明地质集成与共享软件平台等方面的制约；探查技术与装备智能化、精准化、实效性、共享性还无法满足智能化采掘需求；透明地质建模对于多源地质数据的挖掘不充分，严重依赖于点数据的内插，建模算法的区域适配性不足；透明地质模型在与煤矿采掘系统集成应用和数据共享方面仍缺乏有效的融合联动和实时互馈，地质预测预报缺乏动态地质信息支撑。
解决途径与展望：①研发高精度随钻、随掘和随采动态探查技术与装备，实现采掘工作面模型实时动态更新和预测预报；②研究矿井多源地质数据融合技术，结合区域地质沉积规律优化插值算法，充分利用地质数据和适配算法构建高精度多属性地质模型；③研发一体化透明地质软件平台，实现地质数据的统一存储、管理和融合；④采用优化插值算法构建高精度多属性模型，实现实时动态探查数据与地质模型的互馈，并与采掘系统深度融合联动和数据共享，实时提供并更新采掘截割轨迹及隐蔽致灾因素预测预报。
（五）智能巨系统兼容协同问题
煤矿智能化巨系统兼容协同制约因素主要表现为数据标准尚未实现统一、网络通信协议兼容性差、业务系统兼容性较差、系统间协同控制兼容性差。
解决途径与展望：①从全矿井设计出发，规范智能化煤矿数据中心、主干网络等；②实行全面的数据标准化；③网络传输要具有强实时性，满足智能系统长时可靠运行的需求；④系统开放性，对于新建矿井，所选系统能够支持多种开采装备应用程序的开发与部署。
存在的主要问题为采掘失衡、掘支失衡、装备适应性差。
解决途径与展望：全面提高探、掘、支、运、辅等各环节的自动化水平，是智能化掘进发展的重点。针对不同矿井和工作面条件，研究开发不同的设备配套模式，在设备选型前进行专业化论证，提高技术适应性；同时，需要不断提升基础工业水平，增强设备可靠性。
（七）采煤工作自动调高与调直问题
针对工作面自动调高的问题，难点不在于如何调高，而在于如何确定调高的依据和调高的策略。
解决途径与展望：基于两巷煤岩识别的截割曲线规划或者调高控制策略研究是比较符合现场实际的解决方案之一。目前待发展的技术主要有回采煤层地质体三维物探原理与技术、三维地质精细建模技术、基于三维地质精细模型的工作面自动调高策略等。同时急需研发精度可控、常态可靠的推移执行机构和反馈测量传感装置。
（八）无人操作系统常态化运行可靠性问题
目前研究的痛点问题主要包括传统传感器使用受限、设备可靠性相关传感手段单一、缺乏故障特征样本等。
解决途径与展望：煤矿智能化系统可靠性技术架构包含了物理设备层、信息采集层、数据处理层和模型应用层。物理设备层包括采煤机、液压支架、刮板输送机、掘进机等设备，信息采集层包括数据采集与传输；数据处理层包括数据清洗、特征提取及结果存储等；模型应用层包括健康状态评估、剩余寿命预测、维护决策等。
（九）ABCD＋煤矿技术体系问题
（十）柔性煤炭生产供给体系问题
主要问题为调节空间受限、影响煤炭企业正常生产工序、影响煤炭企业总收入、煤矿安全隐患增加等。
这项研究得到了国家自然科学基金重点资助项目、中国煤炭科工集团科技专项重点资助项目的资金支持。
