煤仓溃仓是煤矿生产与仓储环节中长期存在的重大安全隐患，事故突发性强、破坏力大。传统监测手段多依赖单一传感器或人工定期巡检，存在识别滞后、误报率高、响应迟缓、依赖人员经验且系统集成度低等问题，难以实现溃仓风险的全天候、智能化、精准化防控。针对上述行业痛点与技术短板，本项目聚焦于研发一套集“智能感知、精准研判、超高速抑制”于一体的主动防御系统，旨在从根本上提升煤仓安全运行的可靠性与自动化水平。 系统融合了AI深度视觉分析、动态煤流速度监测与煤界立体围栏感知等多源信息感知技术，构建了全天时、全覆盖的仓内状态感知网络。通过多源数据融合与深度学习算法，能够实时辨识煤堆形态、流动异常、局部压力突变等多种溃仓前兆特征，实现从“单点判断”到“多模式协同识别”的跨越，大幅提升识别精度与预警可靠性。在抑制执行环节，创新性地集成高强度抗冲击机械结构设计与大容量快速响应电液驱动技术，可在系统判定风险的秒级时间内，驱动专用抑溃装置进行精准、有力干预，从而将事故遏制于萌芽阶段，实现了从“被动抢险”到“主动预抑”的根本性转变。 本成果核心先进性体现在三个方面：一是构建了“感知-决策-执行”全链条闭环防控体系，实现了真正意义上的智能化主动安全；二是首创多源融合感知模型在煤仓溃仓场景的应用，解决了复杂工况下特征提取与识别的难题；三是突破了秒级大负载抑溃动作的技术瓶颈，显著提升了系统的应急响应速度与执行可靠性。 该技术的成功应用将产生显著的经济与社会效益：预计可大幅降低溃仓事故发生率，减少因事故造成的生产停滞、设备维修及潜在人员伤亡带来的直接与间接损失，保障煤矿连续稳定生产，同时降低一线人员的安全风险与劳动强度。从行业推动角度看，本项目为煤矿及相关领域的仓储安全管理提供了新一代技术范式，推动了安全生产从“人防为主”向“技防优先”的转型升级，对提升整个煤炭行业乃至流程工业的智能化安全治理水平具有重要作用。