西安科技大学学生团队研发的“智矿谛听”智能预警系统，在深部煤矿安全领域取得重要突破。该系统通过融合煤岩力学机理与人工智能技术，实现了对深井开采过程中矿压灾害的精准预警，为复杂地质条件下的矿山安全提供了新的技术解决方案。
         该系统的核心技术在于将煤岩破裂动力学原理与深度学习模型相结合。研究团队基于深部开采环境下煤岩体的应力传播规律，构建了包含物理约束方程的预警模型，能够动态解析支架阻力、微震能量等多源异构数据。在山西某高瓦斯矿井的实测中，系统对周期来压的识别准确率达到89.3%，较传统预警方式提升约30%。针对井下复杂环境导致的数据失真问题，团队开发的动态时空特征融合技术，通过改进的DTW-DBSCAN算法，实现了256路传感器数据的精准对齐与修复，在陕北沟谷地貌矿区的应用中，数据修复率提升至94.6%。
         在陕煤集团张家峁煤矿的工业实测中，该系统提前38分钟预警了工作面中部应力集中现象，指导矿方及时采取解危措施。现场数据显示，其构建的三维应力场模型可缩减23%的超前支护范围，单工作面年节约支护成本约180万元。宁夏梅花井煤矿的应用案例显示，系统标注的3处潜在冒顶区域经加固后，顶板离层量减少62%，有效避免了事故发生。
         中国工程院院士王双明指出，这项技术标志着矿山安全监测从被动应对向主动防控的转变，其物理信息融合框架对行业技术进步具有推动作用。目前，系统已形成标准化硬件部署方案，单台华为Atlas500边缘计算设备可覆盖150米巷道监测，响应延迟控制在200毫秒内，正在西部6大矿区开展规模化测试。
         随着我国煤炭开采深度以年均10-15米的速度增加，超千米深井占比已达17.6%，传统监测手段难以应对高地应力、强采动耦合引发的复杂矿压问题。西安科技大学西部煤炭绿色开采教师团队指导的这项创新，已申请4项国家发明专利，其技术路线被纳入《智能化矿山数据治理规范》行业标准草案，相关成果正在为深部资源安全开采提供重要技术支撑。