■ 张世彭
随着科技的迅猛发展，智慧矿区建设已成为矿业企业提高生产效率、保障安全生产、实现绿色可持续发展的必然趋势。人工智能技术尤其是大模型技术的兴起，为智慧矿区建设带来了前所未有的机遇。DeepSeek作为先进的大模型技术的代表，凭借其强大的数据分析、处理及智能决策能力，正逐步融入智慧矿区建设的各个环节，推动矿业企业向智能化、高效化、绿色化迈进。
DeepSeek具备卓越的自然语言理解与生成能力，它能够对来自矿区的各类文本数据，如地质报告、设备维护手册、安全规章制度等进行深入解析，准确提取关键信息。同时，可根据用户需求生成清晰、准确的自然语言回复，实现人与系统的高效交互，为矿区工作人员提供便捷的信息获取与指令传达途径。例如，在设备故障排查时，工作人员可通过自然语言向系统描述故障现象，DeepSeek能够迅速理解问题，并依据其庞大的知识库提供相应的故障诊断建议及解决方案。
在此基础上，该模型在机器学习与深度学习算法上进行了深度优化。通过对海量矿区数据的学习，能够自动提取数据特征，构建起精准的数据模型。其深度学习架构能够不断迭代更新，适应矿区复杂多变的环境及业务需求。在地质数据处理方面，DeepSeek 能够通过对大量地质勘探数据的深度学习，识别出不同地质构造与矿产分布之间的潜在关系，从而为矿产资源勘探提供更准确的预测模型。
此外，在智能开采与精准勘探领域，DeepSeek利用其强大的数据处理能力，对地质数据、地理信息数据、地球物理数据等多源数据进行融合分析。通过建立地质模型与矿产资源预测模型，能够精准预测矿产资源的分布位置、储量规模及开采可行性。通过深度学习算法挖掘数据之间的非线性关系，构建起高精度的预测模型，为开采决策提供科学依据。
同时，DeepSeek通过实时采集矿山设备的运行数据，包括温度、压力、振动等参数，运用机器学习算法对设备运行状态进行实时监测与评估。当设备出现异常数据时，模型能够快速识别并通过建立的故障预测模型提前预警设备故障。整合矿区的空气质量监测数据、水质监测数据、粉尘监测数据等环境数据，结合地理信息数据，构建环境监测与评估模型。通过实时分析数据，能够及时发现环境异常变化，并为生态治理提供决策支持。通过视频监控数据、人员定位数据、安全传感器数据等多源数据融合，构建安全监管与人员管理模型。利用图像识别技术对视频数据进行分析，识别人员违规行为、设备安全隐患等。运用运筹学与机器学习算法构建供应调度优化模型，通过对供应链各环节数据的实时分析与预测，实现物资调配、库存管理及生产运输的优化，提升供应链的协同运作效率。通过在智能开采、设备运维、生态治理、安全监管及供应调度等多场景的应用实践，不仅提升了矿山企业的生产效率、降低了成本、保障了安全生产，还实现了生态环境的有效保护与供应链的高效协同。
值得一提的是，陕北矿业公司私有云平台成功部署基于DeepSeek大模型的智能应用，通过开源框架进行深度二次开发，创新性地融合RAG（检索增强生成）技术架构，构建起“本地TEXT EMBEDDING向量化处理+RERANK重排序+云端DeepSeek等多种LLM大模型”的混合智能引擎。这种“本地+云端”的协同模式不仅确保了数据安全，更实现了知识检索精度及响应速度的双重提升。可视化AI工作流配置平台采用拖拽式操作，使运维人员能够便捷地搭建复杂业务逻辑，大幅降低了技术门槛。
黄陵矿业融合DeepSeek“深度求索”功能而研发的AI搜索系统——“机小智”，这一系统融合了作业标准管理、操作规程管理、企业标准管理三大应用矩阵，全面构建了深度融合机电公司安全管理的专业模型，为企业搭建了智能、高效、安全的AI基座。通过在内部服务器上搭建Ollama框架，同时使用容器化技术Docker，将前端应用程序及其依赖打包进一个轻量级、可移植的容器中，最终在本地成功部署了Deepseek大语言模型。该模型通过不断地上传公司内部各项规章制度、技术资料、工作标准等海量文本数据进行训练，学习日常语言的模式和结构，已逐渐能够生成并分析回答与公司各项工作相关的自然流畅的文本内容。“机小智”系统全天无休，能24小时随时随地提供不间断服务，只要用户有需要，“机小智”会立刻响应，解决用户疑难问题。
未来，随着技术的不断发展与创新，DeepSeek将在智慧矿区建设中发挥更加重要的作用，推动矿业行业向更高水平的智能化、绿色化、可持续发展迈进。
（作者单位：山东科技大学电子信息工程学院）
