近日，安徽理工大学团队精心研发的“爆破智匠”智能爆破优化系统，在多个露天矿山成功落地应用，标志着该团队在矿山爆破技术智能化领域取得了显著进展与突破。在这一成果背后，研究生许博担纲领衔，戴增杰、刘佳乐、宋宝露等成员共同参与研发。该团队已获3项国家发明专利授权，相关研究成果在《Rock Mechanics and Rock Engineering》等国际学术期刊上发表。
图1 爆破智匠系统
该系统的研发亮点集中于成功将传统依赖个人经验的爆破设计模式，创新转变为以海量数据驱动的智能化决策流程。该团队创新开发出轻量级神经网络模型，并运用跨矿山数据融合技术，这一技术应用效果明显，在确保爆破预测精度高达 92% 的前提下，将所需的数据量锐减至传统方法需求的 40%，有效降低了数据采集与处理成本。在露天矿实际应用环节，系统对爆破块度、震动等关键指标的精准预测能力，极大地减少了因爆破效果不佳而导致的安全整改成本支出，为矿山安全生产提供了有力保障。
在智能化设计层面，该系统采用了先进的多模态协同训练模型，借助这一模型的高效运算能力，将爆破方案的设计周期大幅缩短 50%，同时将模型误差率精准控制达优秀水平，有效提高了设计方案的可靠性与精准度。系统整合的爆破语义大模型还具备智能化自动校验功能，能够对设计方案进行审核校对，确保每一套设计方案都契合矿山爆破安全规范，从而有效规避了传统设计过程中可能出现的人为失误风险，为矿山爆破作业筑牢安全根基。
图2 方案输出系统
该学生团队在技术研发过程中，创新研发了三维点云语义分割算法，凭借该算法的先进性，实现了对爆堆岩体高达 92% 的精准识别率，为后续的矿山挖掘、运输等工序提供了精准可靠的数据支撑。该技术在露天矿的应用实践表明，它能有效帮助矿山降低设备闲置率，减少二次破碎过程中能源的过度消耗，从而实现显著的综合成本节约，为矿山企业降本增效提供了有力支撑。
合作矿山的技术负责人在接受采访时表示：“该系统实现了从经验决策到数据驱动的转变，这一点在提升矿山本质安全水平方面表现突出。”多位业内权威专家也一致认为，该技术为解决矿山爆破领域存在的技术难题，提供了一套行之有效的解决方案。
在学术层面，团队的研究成果已在相关国际期刊上发表，得到学术界的关注与认可。已获授权的3项国家发明专利，涵盖了系统核心算法和关键技术，为系统的技术保护与市场推广提供了坚实支撑。研究团队表示，将继续秉持创新精神，优化完善系统功能，扩大系统的应用范围，提高技术的应用价值。
据悉，该团队目前致力于建立更加完善、全面的行业数据库，计划通过进一步优化算法模型，为智能化爆破技术的持续发展提供更加坚实的数据支撑，助力行业技术革新。
该技术的成功实施，充分展现了安徽理工大学学生团队在解决行业实际痛点问题方面的卓越创新能力和扎实实践精神，为矿山智能化转型贡献了智慧力量。随着系统的持续优化升级以及在更多矿山的推广应用，预计将为矿山行业带来更大的经济效益和社会价值，推动行业向着更加智能化、绿色化的方向稳健前行。
图3 团队合影
该项目的成功实施，展现了安徽理工大学学生团队在解决行业实际问题方面的创新能力和实践精神，也为矿山智能化转型贡献一份力量。随着系统的持续优化和推广应用，预计将为矿山行业带来更大的经济效益和社会价值。
海报