极研发应 用智能钻探、智能物探、智能探测机器人等新技术与新装备，形 成以静态为基础，融入自动更新的高精度动态地质模型。 专栏 1：透明地质 地质数据管理系统：以地质、物探、钻探、采掘、测量和水文监测 等 数 字 化 信 息 为 支 撑 ， 构 建 统 一 的 综 合 地 质 信 息 数 据 库 ， 支 持 C/S、B/S 架构的空间信息可视化，具备空间数据、属性数据以及时态 数据的存 系统具有智能感知、自主决策和自动控制的功能，实现掘进迎头 少人或无人、系统高效协同运行。 专栏 2：智能掘进系统 智能超前探测系统：采用钻探、物探等技术与装备，对巷道待掘区 域的地质构造、水文地质条件、瓦斯等进行超前探测，根据掘进过程中 揭露的实际地质信息与工程信息对模型进行实时动态修正。鼓励采用智 能钻探、物探技术与装备，实现远距离一体化综合探测。 掘进设备导航和定位截割系统：掘进设备具有自适应截割、自动截 （9）智能安全监控系统 根据矿井地质条件和生产条件，建设井下融合通信系统及配 套装备，实现煤矿安全监控系统、人员定位管理系统、通信联络 系统、智能视频分析系统、智能通风系统、供电监控系统、冲击 地压监测系统、水文监测系统等系统的统一承载、共网传输，进 行人、机、环的安全检测与防护，提高安全监控、人员定位、通 风、供电、应急广播等系统的抗电磁干扰水平；建设具备水、火、 瓦斯、顶板、粉尘等灾害监测与防治的综合防控系统，具备重大

物联户表集抄系统 • 智慧排水 – 排水 / 污水泵站远程监控系统 – 智慧排水系统 – 污水排气阀溢漏监控系统 – 低洼点水位综合监控系统 – 入网企业流量及水质监测系统 • 水利监控 – 水文监测系统 – 水资源管理系统 – 地下水位监测系统 – 水库监测系统 – 河道水位监测系统 – 土壤墒情监测系统 – 防汛信息发布系统 7 智慧水务的价值链：软件系统集成环节公司规模普遍不大，尚未出现上市公司 产品开发与服务的高 科技公司。公司产品分为软件产品和硬件产品两大类型，主营业务收入主要来源于三大块业务，分别为 水资源管理信息系统、山洪灾害预警系统以及中小河流水文监测系统。主要客户群体为政府职能部门， 包括各省、各流域的对应项目办、水文勘测局、防汛抗旱办公室、水资源处等。 2017 年营收 2.2 亿元， 毛利率 51.85% ，归属母公司扣除非经常损益后净利润 3000 万 • （ 1 ）项 控与管理系 统等产品实现销售收入。 目标客户已拓展至水利、农业、环保、住建等相关行业，收款方式为款到发货 或约定其他的收款方式。 • （ 3 ）服务模式：通过向用户提供涉水项目总体规划设计服务；水文水资源评价服务；运维管理服 务实 现营业收入。 • 在全国设立了 9 个分公司，利用在水利信息化建设中积累的市场优势和技术优势，有步骤、有计划的开 展了智 慧水务“云 + 网 + 端”的战略布局，为公司寻求到新的、稳定的利润增长源。

智能开启与关闭，具备瓦斯、风压、风速、风量等智能感知 能力，并基于感知信息自动进行预警与控制，实现通风系统 的无人值守与远程集中控制；固定排水作业点实现基于水压 水位的智能抽排，排水系统与水文监测系统实现智能联动； 供电系统具备智能防越级跳闸保护功能，井下中央变电所、 采区变电所实现无人值守；综合保障系统各监测数据应接入 智能综合管控平台，实现数据的共享及智能联动控制。 按表 3-7 智能安全管控系统。存在瓦斯灾害的矿井，应建设完善的瓦 斯智能感知系统，并实现监测数据的自动上传、分析、预测 预警、瓦斯监测数据与通风系统、避灾系统等实现智能联动 控制；存在水害的矿井，应建设完善的井上下水文智能动态 监测系统，并与排水系统、避灾系统等实现智能联动控制； 存在煤层自然发火危险的矿井，应建设完善的束管监测、光 纤测温等系统，以及灌浆、注氮等防灭火设施，实现监测数 据的自动上传、分析及联动控制；矿井电气设备、带式输送 或功能的 1 处扣 3 分。 ④ 能够根据瓦斯监测数据进行瓦斯超限区 域智能预警及避灾路线规划。 3 查现场和资料。不符合要求 或功能的 1 处扣 1 分。 水害 ① 具有针对主要含水层的井上下水文智能 动态观测系统，进行动态观测和水害的预 测预警分析。 4 查现场和资料。不符合要求 或功能的 1 处扣 2 分。 ② 具有水害智能仿真系统，并与矿井监测 监控系统同步，实现水害的实时监测仿

在煤炭开采领域逐渐兴起的前沿技术， 旨在实现煤层气与煤炭的高效、经济和环保的联合开采，以提高资源利用率，减少环境影响，并为能源结 构转型作出贡献。主要研究方向包括：开采技术集成、煤层气资源评估、水文地质影响分析、智能监测与 控制技术、经济性与可持续性研究。 未来，煤层气与煤炭资源共采技术将朝着智能化、绿色化和系统化的方向发展。在智能化方面，随着 传感器技术和数据处理能力的提升，智能监测与 地”一体化的多源洪旱灾害监测与数据同化：单一观测技术与模型在洪旱灾害监测、 模拟和预测上存在较大的不确定性。联合“空 – 天 – 地”多源数据构建水文气象要素立体观测方法体系， 获取多尺度水文气象融合数据；发展适配多模态水文气象数据的数据同化方法，通过同化水文或陆面模型 实现洪旱灾害高精度模拟和预测。 2）变化环境下流域极端洪旱事件的识别与演变机制：针对变化环境下降雨特征迁移与下垫面要素更 迭的新形势，面向流域极端洪旱事件研发耦合机理模型和机器学习模型的智能识别算法；定量化、精细化、 多维化地揭示流域极端洪旱事件的发生机制、发展过程和分布特征。 3）流域极端洪旱致灾阈值及拐（爆）点预测：整合水文气象、生态过程和人类发展的复杂互馈机制， 研究流域洪旱灾害孕灾机理，确定其致灾对象和致灾阈值；预估变化环境下不同时空尺度流域洪旱灾害的 发展趋势和突变可能，预测未来洪旱灾害频率、强度及拐（爆）点。

构建适用于井下风险就地判识的轻量化预警指标模型库，实现煤矿灾 害风险的就地判识和快速联动控制，提升井下减灾防灾能力。 3.打造多模态智能监控预警防控平台。研究多模态融合感知和地 36 质保障技术，实现矿井地质构造、瓦斯赋存、水文条件等灾害因素的 透明化三维建模，为灾害预警提供有效支撑。基于大数据、人工智能 和数字孪生技术，构建“全域感知-实时决策-闭环管控-智能运维” 的安全保障架构，实现灾害风险的精准预测和快速处置。建设煤矿多