西安科技大學學生團隊研發的“智礦諦聽”智能預警系統，在深部煤礦安全領域取得重要突破。該系統通過融合煤巖力學機理與人工智能技術，實現了對深井開采過程中礦壓災害的精準預警，為復雜地質條件下的礦山安全提供了新的技術解決方案。
         該系統的核心技術在于將煤巖破裂動力學原理與深度學習模型相結合。研究團隊基于深部開采環境下煤巖體的應力傳播規律，構建了包含物理約束方程的預警模型，能夠動態解析支架阻力、微震能量等多源異構數據。在山西某高瓦斯礦井的實測中，系統對周期來壓的識別準確率達到89.3%，較傳統預警方式提升約30%。針對井下復雜環境導致的數據失真問題，團隊開發的動態時空特征融合技術，通過改進的DTW-DBSCAN算法，實現了256路傳感器數據的精準對齊與修復，在陜北溝谷地貌礦區的應用中，數據修復率提升至94.6%。
         在陜煤集團張家峁煤礦的工業實測中，該系統提前38分鐘預警了工作面中部應力集中現象，指導礦方及時采取解危措施。現場數據顯示，其構建的三維應力場模型可縮減23%的超前支護范圍，單工作面年節約支護成本約180萬元。寧夏梅花井煤礦的應用案例顯示，系統標注的3處潛在冒頂區域經加固后，頂板離層量減少62%，有效避免了事故發生。
         中國工程院院士王雙明指出，這項技術標志著礦山安全監測從被動應對向主動防控的轉變，其物理信息融合框架對行業技術進步具有推動作用。目前，系統已形成標準化硬件部署方案，單臺華為Atlas500邊緣計算設備可覆蓋150米巷道監測，響應延遲控制在200毫秒內，正在西部6大礦區開展規模化測試。
         隨著我國煤炭開采深度以年均10-15米的速度增加，超千米深井占比已達17.6%，傳統監測手段難以應對高地應力、強采動耦合引發的復雜礦壓問題。西安科技大學西部煤炭綠色開采教師團隊指導的這項創新，已申請4項國家發明專利，其技術路線被納入《智能化礦山數據治理規范》行業標準草案，相關成果正在為深部資源安全開采提供重要技術支撐。