AI当“矿山调度员”，安全效率双提升？华中科大团队用深度强化学习破解土方工程难题

矿山土方作业现场，数十台推土机与卡车协同作业，稍有不慎就可能因距离过近引发碰撞——这一场景或将因AI技术迎来改变。近日，华中科技大学数字建造与工程安全全国重点实验室团队在《Frontiers of Engineering Management》发表研究，提出基于深度强化学习（DRL）的矿山土方设备自动化调度方法，通过融入时空安全约束，在提升作业效率的同时，显著降低机械碰撞风险。

矿山安全的“隐形杀手”：传统调度的致命短板
矿山土方工程是资源开发的关键环节，但大型机械协同作业的安全风险长期居高不下。数据显示，2008至2021年美国矿山事故中，83起死亡案例直接归因于安全规则违反，其中机械碰撞和操作盲区是主要诱因。传统调度依赖人工经验，难以实时协调多台设备的时空关系：比如卡车卸载与推土机作业的时间间隔不足，或相邻作业线机械距离过近，都可能引发事故。

我国内蒙古呼伦贝尔某煤矿的实地调研显示，现有调度模式下，部分卡车承担了60%以上的运输任务，而其他设备利用率不足30%，这种“忙闲不均”不仅降低效率，还因机械聚集增加安全隐患。如何在保证安全距离和时间间隔的前提下，实现设备最优调度，成为行业痛点。

DRL+时空约束：AI如何当好“空中交通管制员”？
研究团队提出的解决方案，核心是将深度强化学习与时空安全约束相结合，构建“智能调度大脑”。简单来说，AI agent（智能体）通过学习历史调度数据，动态决策每台设备的作业顺序和路径，同时遵守两项关键约束：

空间约束（X轴）：相邻作业线（平行的土方处理区域）禁止同时作业，避免机械横向碰撞。这就像高速公路上的车道隔离，确保平行车流互不干扰。

时间约束（Y轴）：同一作业线内，后一台设备需在前一台离开后才能进入，确保纵向安全间隔。例如，卡车卸载完成后，需等待15秒以上，推土机才能进入作业区域。

为实现这一目标，团队采用图神经网络（GIN）编码作业任务特征，结合多层感知机（MLP）解码设备选择策略，通过多智能体PPO算法优化调度决策。模型在训练中不断模拟“违规-修正”过程，最终学会在安全约束下最小化总作业时间（makespan）。

实验验证：效率提升15%，安全违规降60%
在不同规模的调度测试中，该方法展现出稳定性能。小型场景（5台设备）训练1000批次即可收敛，总作业时间约403分钟；扩展到20台设备的大型场景，虽初始损失较高，但通过持续学习仍能实现1786分钟的高效调度，且安全约束仅使总时间增加不到5%。

与传统算法对比更显优势：在10×10规模测试中，DRL方法的作业时间为939分钟，较FIFO（1139分钟）、LWKR（1314分钟）等传统调度算法缩短15%-30%。更关键的是，时空约束使安全违规事件减少60%以上——在内蒙古煤矿的实地测试中，卡车机械利用率从之前的“ Machine 6独占40%任务”变为各设备均衡分配，其中Machine 3的作业频次从5次提升至8次，总作业时间增加24%，彻底告别“忙闲不均”。

未来方向：动态环境与多场景适配
尽管成效显著，该方法仍有改进空间。目前模型主要针对静态调度，未充分考虑粉尘、能见度等动态环境因素，且作业线假设为平行直线，复杂地形适配性待提升。团队表示，下一步将引入实时传感数据，开发动态调度模型，并探索多矿区协同调度方案。

随着我国矿山智能化转型加速，这类AI调度技术有望在大型煤矿、金属矿推广应用。或许不久后，矿山土方作业现场将不再需要人工“喊号子”协调，而是由AI“调度员”实时指挥机械高效安全作业。